PředmětyPředměty(verze: 945)
Předmět, akademický rok 2023/2024
   Přihlásit přes CAS
Statistika pro finanční matematiky 2 - NMFM332
Anglický název: Statistics for Financial Mathematics 2
Zajišťuje: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2023
Semestr: letní
E-Kredity: 5
Rozsah, examinace: letní s.:2/2, Z+Zk [HT]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Způsob výuky: prezenční
Garant: doc. RNDr. Matúš Maciak, Ph.D.
doc. RNDr. Daniel Hlubinka, Ph.D.
Třída: M Bc. FM
M Bc. FM > Povinně volitelné
Kategorizace předmětu: Matematika > Pravděpodobnost a statistika
Prerekvizity : NMFM301, NMMA341
Je záměnnost pro: NMFM310
Anotace -
Poslední úprava: doc. Mgr. Petr Kaplický, Ph.D. (30.05.2019)
Pokračující přednáška z matematické statistiky pro studenty Finanční matematiky.
Cíl předmětu -
Poslední úprava: doc. RNDr. Daniel Hlubinka, Ph.D. (15.02.2024)

Posluchači porozumí základním náhodným procesům a jejich statistické analýze.

Podmínky zakončení předmětu
Poslední úprava: doc. RNDr. Daniel Hlubinka, Ph.D. (16.02.2024)

Podmínkou k zapsání ke zkoušce je zisk zápočtu.

Pro získání zápočtu je nutná účast na cvičeních (dovolené jsou nejvýše dvě neomluvené neúčasti) a úspěšné zvládnutí zápočtové písemky (minimální zisk 51 % bodů). V případě neúspěchu u písemné práce bude možné psát jeden opravný pokus.

Zkouška má písemnou a ústní část.

Literatura
Poslední úprava: doc. RNDr. Daniel Hlubinka, Ph.D. (16.02.2024)

Grimmett, G., Stirzaker, D.: Probability and Random Processes. Oxford University Press, 2002, 2020.

Brockwell, P.J., Davis, R.A.: Introduction to Time Series and Forecasting. Springer, New York, 1996.

Mandl, P.: Pravděpodobnostní dynamické modely. Academia Praha 1985

Prášková, Z., Lachout, P.: Základy náhodných procesů I, Matfyzpress, Praha 2012

Prášková, Z.: Základy náhodných procesů II. Karolinum, 2004.

Metody výuky -
Poslední úprava: doc. Mgr. Petr Kaplický, Ph.D. (30.05.2019)

Přednáška+cvičení.

Požadavky ke zkoušce
Poslední úprava: doc. RNDr. Daniel Hlubinka, Ph.D. (15.02.2024)

Podmínkou připuštění ke zkoušce je zisk zápočtu.

U zkoušky se písemnou a ústní formou ověří získané znalosti. Klíčové jsou znalosti definic a znění vět a jejich používání. Pro hodnocení "výborně" je nutné umět vybrané důkazy a odvození výsledků a statistických postupů.

Dále se vyžaduje schopnost volby správného modelu a postupu pro statistickou analýzu.

Písemná část zkoušky obsahuje početní i teoretické příklady a k jejímu úspěšnému zvládnutí je třeba získat alespoň 51 % bodů. V ústní části se ověřuje porozumění zejména teoretické stránky předmětu.

Sylabus
Poslední úprava: doc. RNDr. Daniel Hlubinka, Ph.D. (15.02.2024)

Podmíněné rozdělení a podmíněná střední hodnota.

Markovovy řetězce s diskrétním časem a s diskrétními stavy.

Statistické úlohy v konečných Markovových řetězcích.

Časové řady, AR1, AR2 procesy.

Statistické úlohy v AR procesech.

Poissonův proces a příbuzné modely zrodu a zániku, markovská teorie obsluhy.

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK