Statistics for Financial Mathematics 2 - NMFM332

• Title: Statistika pro finanční matematiky 2
• Guaranteed by: Department of Probability and Mathematical Statistics (32-KPMS)
• Faculty: Faculty of Mathematics and Physics
• Actual: from 2021 to 2022
• Semester: summer
• E-Credits: 5
• Hours per week, examination: summer s.:2/2, C+Ex [HT]
• Capacity: unlimited
• Min. number of students: unlimited
• Virtual mobility / capacity: no
• State of the course: taught
• Language: Czech
• Teaching methods: full-time
• Additional information: http://www.karlin.mff.cuni.cz/~kulich/vyuka/statfpm/index.html
• Guarantor: RNDr. Matúš Maciak, Ph.D.
• Class: M Bc. FM; M Bc. FM > Povinně volitelné
• Classification: Mathematics > Probability and Statistics
• Pre-requisite : NMFM301, NMMA341
• Is interchangeable with: NMFM310

Annotation

English

Last update: doc. Mgr. Petr Kaplický, Ph.D. (30.05.2019)

Continuation of mathematical statistics for bachelor's students of Financial mathematics.

Czech

Last update: doc. Mgr. Petr Kaplický, Ph.D. (30.05.2019)

Pokračující přednáška z matematické statistiky pro studenty Finanční matematiky.

Aim of the course

English

Last update: doc. Mgr. Petr Kaplický, Ph.D. (30.05.2019)

Students will understand the foundations of mathematical statistics and important principles of parameter estimation and hypotheses testing. They will become familiar with most common statistical procedures and their application to real data.

Czech

Last update: doc. Mgr. Petr Kaplický, Ph.D. (30.05.2019)

Posluchači porozumí základům matematické statistiky a zvládnou důležité principy metod pro odhadování parametrů a testování hypotéz. Seznámí se s nejčastěji užívanými statistickými postupy a s jejich aplikací při analýze reálných dat.

Course completion requirements

Last update: RNDr. Matúš Maciak, Ph.D. (06.02.2023)

Podmienkou pripustenia k skúške je získanie zápočtu.

K zápočtu je potrebná povinná účasť na cvičení (dovolené sú maximálne dve neospravedlnené absencie v priebehu semestra), včasne odovzdanie dostatočne kvalitne vypracovaných domácich úloh (postupne zadávaných v priebehu semestra)

a úspešné napísanie zápočtovej práce (t.j., aspoň 50 % z celkového počtu bodov).

Skúška ma písomnú a ústnu časť v rozsahu sylabu prednášky. Bližšie informácie viď "Požadavky ke zkoušce".

Literature

Last update: doc. Mgr. Petr Kaplický, Ph.D. (30.05.2019)

Povinná literatura:

Mandl P.: Pravděpodobnostní dynamické modely. Academia Praha 1985

Prášková, Z., Lachout, P.: Základy náhodných procesů I, Matfyzpress, Praha 2012

Prášková, Z.: Základy náhodných procesů II. Karolinum, 2004.

Teaching methods

English

Last update: doc. Mgr. Petr Kaplický, Ph.D. (30.05.2019)

Lecture+exercises.

Czech

Last update: doc. Mgr. Petr Kaplický, Ph.D. (30.05.2019)

Přednáška+cvičení.

Requirements to the exam

Last update: RNDr. Matúš Maciak, Ph.D. (16.02.2022)

Podmienkou pripustenia ku skúške je získanie zápočtu.

Predmetom skúšky je celý rozsah prednášky. Vyžaduje sa znalosť podstatných definícií, viet a tvrdení (vrátane presného stanovenia predpokladov), porozumenie ich podstate a základné povedomie o tom, z čoho a prečo získané výsledky plynú. Požaduje sa schopnosť popísať jednotlivé metódy, diskutovať o ich predpokladoch, alebo odvodiť či dokázať základné vlastnosti. Ďalej sa vyžaduje schopnosť zvoliť vhodný postup štatistickej analýzy reálneho problému a diskutovať o výhodách a nevýhodách rôznych alternatívnych riešení (ak existujú).

Skúška (písomná) trvá 2x60 minút a obsahuje niekoľko otázok z teoretickej aj praktickej časti preberanej látky.

K úspěšnému splneniu písomnej časti je potrebné získať aspoň 50% bodov z oboch častí - teoretickej aj praktickej.

Syllabus

Last update: doc. Mgr. Petr Kaplický, Ph.D. (30.05.2019)

Vyrovnávání dat, klouzavé průměry.

Modely růstu.

Lineární soustavy.

Markovovy řetězce s diskrétním časem a stavovým prostorem.

Časové řady, ARMA procesy.

Poissonův proces a příbuzné modely.