ARFIMA modely - procesy s dlouhou pamětí

Tato diplomová práce je úvodem do problematiky modelování časových řad s dlouhou pamětí. K modelům jsou použity autoregresní frakcionálně integrované procesy klouzavých součtů. Jsou definovány jejich základní vlastnosti a vysvětleny metody odhadů jejich parametrů. Na reálné časové řadě jsou uskutečn...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Hlavní autor: Havlíček, Vavřinec (Autor práce)
Další autoři: Forbelská, Marie, 1956- (Vedoucí práce)
Typ dokumentu: VŠ práce nebo rukopis
Jazyk:Čeština
Vydáno: 2015
Témata:
On-line přístup:http://is.muni.cz/th/323536/prif_m/
Obálka
LEADER 03470ctm a22006257a 4500
001 MUB01001023642
003 CZ BrMU
005 20150306075722.0
008 150210s2015 xr ||||| |||||||||||cze d
STA |a POSLANO DO SKCR  |b 2021-03-22 
035 |a (ISMU-VSKP)236503 
040 |a BOD114  |b cze  |d BOD004 
072 7 |a 519.1/.8  |x Kombinatorika. Teorie grafů. Matematická statistika. Operační výzkum. Matematické modelování  |2 Konspekt  |9 13 
080 |a 519.246.8  |2 MRF 
080 |a 519.216  |2 MRF 
080 |a 519.22  |2 MRF 
080 |a (043)378.2  |2 MRF 
100 1 |a Havlíček, Vavřinec  |% UČO 323536  |* [absolvent PřírF MU]  |4 dis 
242 1 0 |a ARFIMA - time series with long memory  |y eng 
245 1 0 |a ARFIMA modely - procesy s dlouhou pamětí  |h [rukopis] /  |c Vavřinec Havlíček 
260 |c 2015 
300 |a 74 l. 
500 |a Vedoucí práce: Marie Forbelská 
502 |a Diplomová práce (Mgr.)--Masarykova univerzita, Přírodovědecká fakulta, 2015 
520 2 |a Tato diplomová práce je úvodem do problematiky modelování časových řad s dlouhou pamětí. K modelům jsou použity autoregresní frakcionálně integrované procesy klouzavých součtů. Jsou definovány jejich základní vlastnosti a vysvětleny metody odhadů jejich parametrů. Na reálné časové řadě jsou uskutečněny předpovědi pomocí polynomického a periodického trendu. Ty jsou následně porovnány s ARFIMA modely.  |% cze 
520 2 9 |a This thesis is an introduction to the problematics associated with modeling the time series with long memory. For this modeling are used Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average (ARFIMA) processes. The basic properties are defined and the estimation methods for the parameters are explained. The real time series data is forecasted by polynomial and periodic trend. This forecast is compared with the ARFIMA models.  |9 eng 
650 0 7 |a analýza časových řad  |7 ph135573  |2 czenas 
650 0 7 |a statistické modely  |7 ph126064  |2 czenas 
650 0 7 |a stochastické procesy  |7 ph116285  |2 czenas 
650 0 9 |a statistical models  |2 eczenas 
650 0 9 |a stochastic processes  |2 eczenas 
650 0 9 |a time series analysis  |2 eczenas 
655 7 |a diplomové práce  |7 fd132022  |2 czenas 
655 9 |a master's theses  |2 eczenas 
658 |a Matematika  |b Statistika a analýza dat  |c PřF N-MA STAT (STAT)  |2 CZ-BrMU 
700 1 |a Forbelská, Marie,  |d 1956-  |7 mzk2009517387  |% UČO 2120  |4 ths 
710 2 |a Masarykova univerzita.  |b Ústav matematiky a statistiky  |7 kn20091211007  |4 dgg 
856 4 1 |u http://is.muni.cz/th/323536/prif_m/ 
CAT |c 20150210  |l MUB01  |h 0420 
CAT |a HANAV  |b 02  |c 20150216  |l MUB01  |h 1414 
CAT |a RACLAVSKA  |b 02  |c 20150219  |l MUB01  |h 1538 
CAT |a JANA  |b 02  |c 20150306  |l MUB01  |h 0757 
CAT |c 20150901  |l MUB01  |h 1453 
CAT |c 20150921  |l MUB01  |h 1414 
CAT |a BATCH  |b 00  |c 20151226  |l MUB01  |h 0533 
CAT |c 20160401  |l MUB01  |h 1130 
CAT |c 20161008  |l MUB01  |h 2240 
CAT |c 20210322  |l MUB01  |h 0938 
CAT |c 20210614  |l MUB01  |h 1013 
CAT |c 20210614  |l MUB01  |h 2000 
CAT |a BATCH  |b 00  |c 20210724  |l MUB01  |h 1235 
LOW |a POSLANO DO SKCR  |b 2021-03-22 
994 - 1 |l MUB01  |l MUB01  |m VYSPR  |1 PRIF  |a Přírodovědecká fakulta  |2 PRVMA  |b ÚK volný výběr - M  |3 K-M-2015-HAVL  |5 3145362827  |8 20150219  |f 70  |f Prezenční  |q 20180803  |r 20150213  |s dar 
AVA |a SCI50  |b PRIF  |c ÚK volný výběr - M  |d K-M-2015-HAVL  |e available  |t K dispozici  |f 1  |g 0  |h N  |i 0  |j PRVMA