Modely nestacionárních časových řad

Bc. Tereza Haraštová

Master's thesis

Models of Nonstationary Time Series

Abstract:

Diplomová práce shrnuje tři základní přístupy k modelování nestacionárních časových řad a klade důraz na jejich aplikaci na reálnou časovou řadu v programovém prostředí R-language. První přístup - přístup deterministický používá lineární regresi a modeluje nestacionaritu trendu jako funkci času. Box - Jenkinsova metodologie chápe celou časovou řadu jako řadu stochastického charakteru a modeluje ji na základě studie vnitřních autokorelačních vztahů. Dynamické lineární modely data modelují prostřednictvím datové a stavové rovnice.

Abstract:

This thesis summarizes three basic aproaches to the modelling of non-stationary time series. The emphasis is placed on application to a real time series using the R programming language. The first approach is deterministic, utilizes the linear regression and models the non-stationariness of trend as a time function. The Box-Jenkins methodology understands the whole time series as a series of stochastic character. A model is then created based on a study of it's inner autocorrelation relationships. Finally, dynamic linear models describes data using state space equations.

Keywords

časové řady, nestacionární časové řady, Box, Jenkins, regresní analýza, dynamické lineární modely, jazyk R, Time Series, Non-stationary Time Series, Regression Analysis, Dynamic Linear Models, R-language

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 8. 1. 2014

Thesis defence

• Date of defence: 12. 2. 2014
• Supervisor: RNDr. Marie Forbelská, Ph.D.
• Reader: doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.

Masaryk University

Faculty of Science

Master programme / field:
Mathematics / Statistics and Data Analysis