Vybrané přístupy pro zpracování mnohorozměrných časových řad ve financích
Selected topics of multivariate time series analysis in finance
diplomová práce (OBHÁJENO)
![Náhled dokumentu](/bitstream/handle/20.500.11956/27295/thumbnail.png?sequence=8&isAllowed=y)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/27295Identifikátory
SIS: 46100
Kolekce
- Kvalifikační práce [11264]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Cipra, Tomáš
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Finanční a pojistná matematika
Katedra / ústav / klinika
Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky
Datum obhajoby
22. 9. 2009
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Čeština
Známka
Výborně
In the present work, we study ARMA model at the beginning, then we write about one-dimensional and multivariate ARCH and GARCH model, further we move on to the multivariate GARCH model. At the end, the principal component decomposition is introduced, it is a procedure to reduce the number of parameters involved in a multivariate GARCH model. The theory is explicated rst on a basic ARMA model, afterwards it is modi ed step by step for the one-dimensional and the multivariate GARCH model. There are solved examples for multivariate ARCH and GARCH model and nancial data are analyzed by means of these models.