PředmětyPředměty(verze: 945)
Předmět, akademický rok 2023/2024
   Přihlásit přes CAS
Časové řady 2 - NSTP152
Anglický název: Time Series 2
Zajišťuje: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2018
Semestr: letní
E-Kredity: 3
Rozsah, examinace: letní s.:2/0, Zk [HT]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
Stav předmětu: zrušen
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Způsob výuky: prezenční
Garant: doc. RNDr. Zuzana Prášková, CSc.
RNDr. Šárka Hudecová, Ph.D.
Třída: DS, pravděpodobnost a matematická statistika
DS, ekonometrie a operační výzkum
Kategorizace předmětu: Matematika > Pravděpodobnost a statistika
Záměnnost : NMST605
Výsledky anket   Termíny zkoušek   Rozvrh   Nástěnka   
Anotace -
Poslední úprava: T_KPMS (06.02.2007)
Vybrané partie oboru pro doktorské studium: vektorové procesy, stacionarita, korelační funkce a spektrum, kointegrace a testování hypotéz o kointegračním vektoru, bayesovská analýza časových řad, nestacionární procesy, nelineární modely časových řad.
Cíl předmětu -
Poslední úprava: T_KPMS (20.05.2008)

Cílem předmětu je informovat o pokročilých partiích teorie a nejnovějších metodách analýzy časových řad. Dalším cílem je, aby si studenti osvojili teoretické postupy a metody pro vlastní vědeckou práci v oboru.

Literatura
Poslední úprava: T_KPMS (06.02.2007)

Hamilton, J.D. (1994): Time Series Analysis. Princeton University Press, Princeton, kap. 10-12, 19.

Luetkepohl, H.(1991): Introduction to Multiple Time Series Analysis. Springer, Berlin.

Tong, H. (1990): Non-linear Time Series. Clarendon Press, Oxford.

Metody výuky -
Poslední úprava: G_M (27.05.2008)

Přednáška.

Sylabus -
Poslední úprava: T_KPMS (18.04.2003)

Vektorové procesy, kointegrace, bayesovská analýza časových řad, nestacionární procesy, nelineární modely časových řad.

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK