Témata prací (Výběr práce)Témata prací (Výběr práce)(verze: 390)
Detail práce
   Přihlásit přes CAS
Selection criteria for copula-based dependence models
Název práce v češtině: Informační kritéria pro výběr modelu založeného na kopulích
Název v anglickém jazyce: Selection criteria for copula-based dependence models
Klíčová slova: Akaikeho informační kritérium|informační kritéria|kopule|kopulové informační kritérium|pseudo-věrohodnost
Klíčová slova anglicky: Akaike information criterion|copula|copula information criterion|information criteria|pseudo-likelihood
Akademický rok vypsání: 2024/2025
Typ práce: diplomová práce
Jazyk práce: angličtina
Ústav: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
Vedoucí / školitel: doc. Ing. Marek Omelka, Ph.D.
Řešitel: skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd.
Datum přihlášení: 28.05.2024
Datum zadání: 28.05.2024
Datum potvrzení stud. oddělením: 28.05.2024
Datum a čas obhajoby: 08.09.2025 00:00
Datum odevzdání elektronické podoby:17.07.2025
Oponenti: doc. RNDr. Šárka Hudecová, Ph.D.
 
 
 
Konzultanti: Johana Nešlehová
Christian Genest
Zásady pro vypracování
The student will first review various criteria for model selection, such as the Akaike and Bayesian information criteria, Kullback—Leibler information criterion, and Takeuchi information criterion, and explore their connections with cross validation and prediction error estimation. Focussing on copula-based dependence models, the student will further investigate the recently proposed copula information criterion and add theoretical results that demonstrate why the Akaike information criterion fails when rank-based pseudo-maximum likelihood estimation is used. A possible extension of the copula information criterion for copula models for discrete data will then be considered. Selected methods will be illustrated through a small-scale simulation study or on real data.

The student will work on the topic together with Johanna G, Nešlehová and Christian Genest (McGill University). That is why the assumed language of the thesis is English.
Seznam odborné literatury
G. Claeskens and N. L. Hjort, Model Selection and Model Averaging, Cambridge University Press, 2008

S. Grønneberg and N. L. Hjort, The Copula Information Criteria, Scandinavian Journal of Statistics, 41 (2), 2014, pp. 436-459

L. A. Jordanger, and D. Tjøstheim. Model selection of copulas: AIC versus a cross validation copula information criterion. Statistics & Probability Letters, 92, 2014, 249–255.
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK