Název:
Poissonovská autoregrese
Překlad názvu:
Poisson autoregression
Autoři:
Böhmová, Karolína ; Hudecová, Šárka (vedoucí práce) ; Hlubinka, Daniel (oponent) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2019
Jazyk:
cze
Abstrakt: [cze][eng] Práce se zabývá modelováním časových řad počtů událostí pomocí INGARCH modelů. Hlavní důraz je kladen na lineární INARCH model. Jsou zde odvozené jeho vlastnosti a metody odhadu parametrů modelu (metoda maximální věrohodnosti, metoda nejmenších čtverců a její modifikace), které jsou později porovnané pomocí simulací. Uvedené jsou i vlastnosti a odhad metodou maximální věrohodnosti INGARCH(1,1) modelu. Krátce jsou diskutované lineární INGARCH modely vyšších řádů a nelineární INGARCH modely. Použití modelů je ilustrované na několika časových řadách počtu nehod.This thesis deals with INGARCH models for a count time series. Main emphasis is placed on a linear INARCH model. Its properties are derived. Several methods of estimation are introduced - maximum likelihood method, least squares method and its modifications - and later compared in a simulation study. Main properties and maximum likelihood estimation for INGARCH(1,1) model are stated. Higher order linear INGARCH models and nonlinear INGARCH models are discussed briefly. An application of the presented models on time series of car accidents is given.
Klíčová slova:
INARCH model; INGARCH model; Poissonovská autoregrese; časové řady počtů; count time series; INARCH model; INGARCH model; Poisson autoregression