Zobrazit minimální záznam

Alternative estimators for ARMA-GARCH models
dc.contributor.advisorHudecová, Šárka
dc.creatorMašát, Filip
dc.date.accessioned2022-10-04T17:52:16Z
dc.date.available2022-10-04T17:52:16Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/176148
dc.description.abstractGARCH models are used to describe the volatility of time series. GARCH processes are usually estimated by maximum likelihood or by maximum quasi-likelihood method. However, as these methods require knowledge of the distribution of the innovations or the existence of their fourth moment, they are not always suitable. Several alternative methods that could be an appropriate alternative to classical estimators are described in this thesis. Those estimators are: least squares estimators, weighted Lp estimators and least absolute deviations estimator with logarithmic transformation. These estimators are compared in a simulation study for various settings. A real data application is provided as well. 1en_US
dc.description.abstractGARCH modely se používají k popisu volatility časových řad. GARCH procesy se standardně odhadují metodou maximální věrohodnosti nebo maximální quasi-věrohodnosti. Jelikož ale tyto metody vyžadují znalost rozdělení řídícího šumu, a nebo konečnost jeho čtvrtého momentu, nejsou tyto odhady vhodné pro všechny situace. V práci je popsáno několik odhadů, které by v některých specifických případech mohly být vhodnou alterna- tivou ke klasickým odhadům. Těmito odhady jsou: metoda nejmenších čtverců, vážené Lp odhady a odhad metodou součtu nejmenších absolutních odchylek s logaritmickou trans- formací. Tyto odhady jsou následně porovnány v simulační studii pro různá nastavení. Nakonec jsou představené odhady použity na reálná data. 1cs_CZ
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectGARCH|quasi-likelihood|estimators|time series|volatilityen_US
dc.subjectGARCH|quasi-věrohodnost|odhady|časové řady|volatilitacs_CZ
dc.titleAlternativní odhady v ARMA-GARCH modelechcs_CZ
dc.typediplomová prácecs_CZ
dcterms.created2022
dcterms.dateAccepted2022-09-12
dc.description.departmentDepartment of Probability and Mathematical Statisticsen_US
dc.description.departmentKatedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.identifier.repId238644
dc.title.translatedAlternative estimators for ARMA-GARCH modelsen_US
dc.contributor.refereePrášková, Zuzana
thesis.degree.nameMgr.
thesis.degree.levelnavazující magisterskécs_CZ
thesis.degree.disciplineFinancial and Insurance Mathematicsen_US
thesis.degree.disciplineFinanční a pojistná matematikacs_CZ
thesis.degree.programFinancial and Insurance Mathematicsen_US
thesis.degree.programFinanční a pojistná matematikacs_CZ
uk.thesis.typediplomová prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Probability and Mathematical Statisticsen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csFinanční a pojistná matematikacs_CZ
uk.degree-discipline.enFinancial and Insurance Mathematicsen_US
uk.degree-program.csFinanční a pojistná matematikacs_CZ
uk.degree-program.enFinancial and Insurance Mathematicsen_US
thesis.grade.csVelmi dobřecs_CZ
thesis.grade.enVery gooden_US
uk.abstract.csGARCH modely se používají k popisu volatility časových řad. GARCH procesy se standardně odhadují metodou maximální věrohodnosti nebo maximální quasi-věrohodnosti. Jelikož ale tyto metody vyžadují znalost rozdělení řídícího šumu, a nebo konečnost jeho čtvrtého momentu, nejsou tyto odhady vhodné pro všechny situace. V práci je popsáno několik odhadů, které by v některých specifických případech mohly být vhodnou alterna- tivou ke klasickým odhadům. Těmito odhady jsou: metoda nejmenších čtverců, vážené Lp odhady a odhad metodou součtu nejmenších absolutních odchylek s logaritmickou trans- formací. Tyto odhady jsou následně porovnány v simulační studii pro různá nastavení. Nakonec jsou představené odhady použity na reálná data. 1cs_CZ
uk.abstract.enGARCH models are used to describe the volatility of time series. GARCH processes are usually estimated by maximum likelihood or by maximum quasi-likelihood method. However, as these methods require knowledge of the distribution of the innovations or the existence of their fourth moment, they are not always suitable. Several alternative methods that could be an appropriate alternative to classical estimators are described in this thesis. Those estimators are: least squares estimators, weighted Lp estimators and least absolute deviations estimator with logarithmic transformation. These estimators are compared in a simulation study for various settings. A real data application is provided as well. 1en_US
uk.file-availabilityV
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
thesis.grade.code2
uk.publication-placePrahacs_CZ
uk.thesis.defenceStatusO


Soubory tohoto záznamu

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

Tento záznam se objevuje v následujících sbírkách

Zobrazit minimální záznam


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV