|
|
|
||
|
Basic methods of time series analysis and their applications, time series decomposition and adaptive techniques,
Box-Jenkins methodology including ARIMA and seasonal models, financial time series (models of volatility and nonlinear in
mean), multivariate time series (vector autoregression, Kalman filter). Most of the methods are applied in a facultative
seminar. Requirements: Basic knowledge of statistics.
Last update: T_KPMS (15.05.2013)
|
|
||
|
The students should master the most important methods of practical time series analysis so that they are capable to apply them in practice. Last update: T_KPMS (15.05.2013)
|
|
||
|
Zápočet: 1. Vypracování a akceptace 5 domácích úloh v souladu s publikovaným zadáním, resp. publikovanými požadavky (požadavky viz webová stránka cvičícího). 2. Vypracování a akceptace 5 recenzí domácích úloh kolegů v souladu s publikovanými požadavky (požadavky viz webová stránka cvičícího). 3. Získání zápočtu není podmínkou účasti na zkoušce.
Zkouška: 1. Možnost zkoušky formou bodovaného písemného testu: 10 otázek pokrývajících odpřednesenou látku, jediný termín testu před koncem semestru. 2. Jinak ústní zkouška odpřednesené látky dle sylabu přednášky s termíny během zkouškového období (v případě zájmu možný předtermín) v souladu se zkušebním řádem na MFF UK. 3. Získání zápočtu není podmínkou účasti na zkoušce. Last update: Cipra Tomáš, prof. RNDr., DrSc. (13.10.2021)
|
|
||
|
Cipra, T.: Analýza časových řad s aplikacemi v ekonomii. SNTL/ALFA, Praha 1986 Cipra, T.: Finanční ekonometrie. Ekopress, Praha 2013 (2.vydání) Last update: Cipra Tomáš, prof. RNDr., DrSc. (04.01.2016)
|
|
||
|
Lecture+exercises. Last update: T_KPMS (15.05.2013)
|
|
||
|
1. Dobrovolná možnost zkoušky formou bodovaného písemného testu: 10 otázek pokrývajících odpřednesenou látku; jediný termín testu před koncem semestru; oprava jen formou ústní zkoušky v rámci prvního opravného termínu. 2. Jinak ústní zkouška s možností předtermínu; požadavky ústní zkoušky odpovídají sylabu předmětu v rozsahu, který byl prezentován na přednášce. 3. Získání zápočtu není podmínkou účasti na zkoušce. Last update: Cipra Tomáš, prof. RNDr., DrSc. (06.10.2017)
|
|
||
|
I. Classification of random processes. II. Decomposition methods: 1. Trend. 2. Seasonality and periodicity. 3. Tests of randomness. III. Box-Jenkins methodology 1. ARMA models ARMA 2. Identification, estimation, verification and prediction. 3. ARIMA and seasonal models. IV. Financial time series: 1. Models of volatility (GARCH). 2. Models nonlinear in mean. V. Multivariate time series (vector autoregression, Kalman filter). Last update: T_KPMS (15.05.2013)
|
|
||
|
Basic knowledge of mathematical statistics, theory of probability and random processes. Ability to solve numerically practical projects in a chosen software system. Last update: Cipra Tomáš, prof. RNDr., DrSc. (24.04.2018)
|