Econometric methods of change detection
Ekonometrické metody detekce změn
diplomová práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/109233Identifikátory
SIS: 191084
Kolekce
- Kvalifikační práce [10691]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Hušková, Marie
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Pravděpodobnost, matematická statistika a ekonometrie
Katedra / ústav / klinika
Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky
Datum obhajoby
9. 9. 2019
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Angličtina
Známka
Výborně
Klíčová slova (česky)
detekce strukturálních změn, testování jednotkového kořene, lineární trend, Monte Carlo simulaceKlíčová slova (anglicky)
structural change detection, unit root testing, linear trend, Monte Carlo simulationDetekce strukturálních změn v časových řadách je tématem s rostoucí popu- laritou mezi ekonometry v posledních desetiletích. Hlavním cílem této práce bylo prozkoumat a porovnat klasické a moderní ekonometrické metody detekce struk- turálních změn a testování jednotkového kořene. Předmětem zkoumání byla nejprve metoda testování jednoho zlomu v nanejvýš lineárním trendu časové řady bez předchozí znalosti toho, zda chybová složka je stacionární, nebo má jednotkový kořen, navržena Perronem a Yabu (2009b). Následně byla tato metoda zkombinována s testem jednotkového kořene umožňujícím zlom v trendu navrženým Kimem a Perronem (2009) pro testování charakteru chybové složky. Všechny metody detekce změn a testování jednotkového kořene byly porovnány v Monte-Carlo simulační studii, která ve většině případů indikovala signifikantní zlepšení v síle testů Perrona a Yabu a Kima a Perrona v porovnání s kla- sickými metodami. Nicméně žádná z metod se neukázala jako vhodná při ap- likaci na časovou řadu s kvadratickým trendem. Na závěr byly zkoumané testy aplikovány na testování vlastností čtvrtletní časové řady HDP České republiky. 1
Detection of structural changes in time series is a topic with increasing pop- ularity among econometricians over the last decades. The main aim of this thesis was to review and compare the classical and modern econometric meth- ods of structural change detection and unit root testing. A recent method for testing a one-time break in at most linear trend function of a series without prior knowledge about the stationary or unit root nature of the error compo- nent proposed by Perron and Yabu (2009b) was studied. Subsequently, it was combined with the unit root test that allows for a break in trend proposed by Kim and Perron (2009) to examine the nature of the error component. All the methods for change detection and unit root testing were compared in a Monte Carlo simulation study that indicated significant improvement in power of the Perron-Yabu and Kim-Perron tests against most alternatives compared to the classical methods. However, all tests demonstrated poor performance in case of a quadratic trend function. Finally, the tests were employed in a practical ex- ample to examine the properties of the quarterly GDP time series of the Czech Republic. 1