Bayesovský přístup k analýze a predikci časových řad

Bc. Tomáš Vaněk

Diplomová práce

Time Series Analysis and Prediction: A Bayesian Approach

Anotace:

Tato diplomová práce se zabývá predikcí vybraných makroekonomických veličin zemí Visegrádské čtyřky. Rekurzivní predikce je provedena pomocí klasických a bayesiánských vektorových autoregresních modelů s různými apriorními hustotami. V první řadě je modelová predikce srovnána s naivní predikcí a dále je zkoumáno, zda je predikce pomocí bayesovských modelů přesnější než ta pomocí klasického modelu. V této souvislosti jsou zkoumány i další aspekty predikce, včetně vlivu různých kombinací predikcí více modelů na jejich přesnost.

Abstract:

This diploma thesis deals with a prediction of selected macroeconomic variables of Visegrad group countries. The recursive prediction is carried out by means of classical and bayesian vector autoregressive models with different priors. In the first place, the model prediction is compared to the naive prediction. Furthemore, it is examined whether the prediction of bayesian models is more accurate than the one of the classical model. Another aspects of the prediction are investigated in this context, including the impact of various prediction combinations on its accuracy.

Klíčová slova

predikce, vektorový autoregresní model, bayesovský přístup, kombinace predikcí, prediction, vector autoregressive model, bayesian approach, prediction combination

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 7. 5. 2014

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 17. 6. 2014
• Vedoucí: Ing. Daniel Němec, Ph.D.
• Oponent: Mgr. Ing. Stanislav Tvrz, Ph.D.

Masarykova univerzita

Ekonomicko-správní fakulta

Magisterský studijní program / obor:
Kvantitativní metody v ekonomice / Matematické a statistické metody v ekonomii