Základy matematického modelování - NMFM310

• Anglický název: Fundamentals of Mathematical Modelling
• Zajišťuje: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
• Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
• Platnost: od 2021
• Semestr: letní
• E-Kredity: 5
• Rozsah, examinace: letní s.:2/2, Z+Zk [HT]
• Počet míst: neomezen
• Minimální obsazenost: neomezen
• 4EU+: ne
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: nevyučován
• Jazyk výuky: čeština
• Způsob výuky: prezenční
• Garant: doc. RNDr. Matúš Maciak, Ph.D.
• Třída: M Bc. FM; M Bc. FM > Povinné
• Kategorizace předmětu: Matematika > Pravděpodobnost a statistika
• Korekvizity : NMFM301
• Záměnnost : NMFM332
• Je záměnnost pro: NMOD009

Anotace

čeština

Přednáška je věnována analýze a modelování časových dat. Povinný předmět bakalářského oboru Finanční matematika.

Poslední úprava: G_M (15.05.2012)

angličtina

The lecture is dedicated to analysis and modelling of temporal data. Required course for bachelor's program in Financial mathematics.

Poslední úprava: G_M (15.05.2012)

Cíl předmětu

čeština

Seznámit studenty se základními možnostmi analýzy a modelování časových dat.

Poslední úprava: G_M (24.04.2012)

angličtina

Introduce students into basic methods for analysis nad modelling of temporal data.

Poslední úprava: G_M (24.04.2012)

Podmínky zakončení předmětu

K udělení zápočtu je nutná účast na cvičení a vypracování domácích úkolů postupně zadávaných v průběhu semestru.

Zápočet je nutnou podmínkou pro konání zkoušky.

Poslední úprava: Zichová Jitka, RNDr., Dr. (05.03.2018)

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.

Poslední úprava: Prokešová Michaela, RNDr., Ph.D. (06.09.2013)

Metody výuky

čeština

Přednáška+cvičení.

Poslední úprava: G_M (24.04.2012)

angličtina

Lecture+exercises.

Poslední úprava: G_M (24.04.2012)

Požadavky ke zkoušce

Zkouška se skládá ze dvou částí: písemná práce (praktické a teoretické úlohy) a pak ústní část v případě, že student získá z písemné části dostatečný počet bodů.

Nutnou podmínkou pro konání zkoušky je získání zápočtu.

Poslední úprava: Zichová Jitka, RNDr., Dr. (05.03.2018)

Sylabus

čeština

1. Vyrovnávání dat, klouzavé průměry.

2. Modely růstu.

3. Lineární soustavy.

4. Markovovy řetězce s diskrétním časem a stavovým prostorem.

5. Časové řady, ARMA procesy.

6. Poissonův proces a příbuzné modely.

Poslední úprava: G_M (24.04.2012)

angličtina

1. Data analysis, moving averages

2. Growth models.

3. Linear systems.

4. Markov chains with discrete time and statespace.

5. Time series, ARMA processes.

6. Poisson process and related models

Poslední úprava: G_M (24.04.2012)