Zobrazit minimální záznam

Two-dimensional distributions for given margins
dc.contributor.advisorPešta, Michal
dc.creatorŠťastný, Filip
dc.date.accessioned2023-07-24T16:38:05Z
dc.date.available2023-07-24T16:38:05Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/182794
dc.description.abstractOne of the tools for study of dependence between random variables are co- pulas. While modelling multidimensional variables it is possible using Sklar's theorem to model through copulas marginal distributions and relationship be- tween them separately, this approach thus enables us to split construction of multi-dimensional distributions into these two factors. With marginal distributi- ons fixed, the construction is consisting of appropriate copula choice only. This thesis deals with copulas in the case of two-dimensional distributions with conti- nuous fixed marginal distributions and is focused on parametrical copulas, mainly through Archimedean copulas. Basic properties of copulas with Sklar's theorem, which enables studying copulas in stochastic context, are presented here. Further, measures of dependence such as Kendall's tau, Spearman's rho and coeficients of tail dependence are in connection with copulas studied in this thesis. At the end, the thesis deals with methods of estimation unknown parameters, which are ilustrated on two examples. 1en_US
dc.description.abstractJedním z nástrojů pro studium závislosti mezi náhodnými veličinami jsou kopule. Při modelování vícerozměrných veličin je pomocí Sklarovy věty možné prostřednictvím kopulí modelovat zvlášť marginální rozdělení a vztah mezi nimi, tento přístup nám tak umožňuje rozdělit si konstrukci vícerozměrných rozdělení na tyto dva faktory. Při pevných marginálních rozděleních pak konstrukce spočívá pouze ve volbě vhodné kopule. Tato práce se zabývá kopulemi v případě dvouroz- měrných rozdělení s danými spojitými marginálními rozděleními a je zaměřena na parametrické kopule, především prostřednictvím Archimédovských kopulí. Jsou zde uvedeny základní vlastnosti kopulí a Sklarova věta, která umožňuje jejich studium ve stochastickém kontextu. Dále jsou zde ve spojitosti s kopulemi stu- dovány míry závislostí Kendallovo tau, Spearmanovo rho a koeficienty závislosti chvostů. Na závěr se práce zabývá metodami pro odhad neznámých parametrů kopulí, které jsou ilustrovány na dvou příkladech. 1cs_CZ
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjecttwo-dimensional distributions|marginal distribution|copulaen_US
dc.subjectdvourozměrná rozdělení|marginální rozdělení|kopulecs_CZ
dc.titleDvourozměrná rozdělení při daných marginálechcs_CZ
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2023
dcterms.dateAccepted2023-06-21
dc.description.departmentKatedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.description.departmentDepartment of Probability and Mathematical Statisticsen_US
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.identifier.repId238536
dc.title.translatedTwo-dimensional distributions for given marginsen_US
dc.contributor.refereeOmelka, Marek
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineFinanční matematikacs_CZ
thesis.degree.disciplineFinancial Mathematicsen_US
thesis.degree.programFinanční matematikacs_CZ
thesis.degree.programFinancial Mathematicsen_US
uk.thesis.typebakalářská 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 matematikacs_CZ
uk.degree-discipline.enFinancial Mathematicsen_US
uk.degree-program.csFinanční matematikacs_CZ
uk.degree-program.enFinancial Mathematicsen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csJedním z nástrojů pro studium závislosti mezi náhodnými veličinami jsou kopule. Při modelování vícerozměrných veličin je pomocí Sklarovy věty možné prostřednictvím kopulí modelovat zvlášť marginální rozdělení a vztah mezi nimi, tento přístup nám tak umožňuje rozdělit si konstrukci vícerozměrných rozdělení na tyto dva faktory. Při pevných marginálních rozděleních pak konstrukce spočívá pouze ve volbě vhodné kopule. Tato práce se zabývá kopulemi v případě dvouroz- měrných rozdělení s danými spojitými marginálními rozděleními a je zaměřena na parametrické kopule, především prostřednictvím Archimédovských kopulí. Jsou zde uvedeny základní vlastnosti kopulí a Sklarova věta, která umožňuje jejich studium ve stochastickém kontextu. Dále jsou zde ve spojitosti s kopulemi stu- dovány míry závislostí Kendallovo tau, Spearmanovo rho a koeficienty závislosti chvostů. Na závěr se práce zabývá metodami pro odhad neznámých parametrů kopulí, které jsou ilustrovány na dvou příkladech. 1cs_CZ
uk.abstract.enOne of the tools for study of dependence between random variables are co- pulas. While modelling multidimensional variables it is possible using Sklar's theorem to model through copulas marginal distributions and relationship be- tween them separately, this approach thus enables us to split construction of multi-dimensional distributions into these two factors. With marginal distributi- ons fixed, the construction is consisting of appropriate copula choice only. This thesis deals with copulas in the case of two-dimensional distributions with conti- nuous fixed marginal distributions and is focused on parametrical copulas, mainly through Archimedean copulas. Basic properties of copulas with Sklar's theorem, which enables studying copulas in stochastic context, are presented here. Further, measures of dependence such as Kendall's tau, Spearman's rho and coeficients of tail dependence are in connection with copulas studied in this thesis. At the end, the thesis deals with methods of estimation unknown parameters, which are ilustrated on two examples. 1en_US
uk.file-availabilityV
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
thesis.grade.code1
uk.publication-placePrahacs_CZ
uk.thesis.defenceStatusO


Soubory tohoto záznamu

Thumbnail
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