Tato bakalářská práce se zabývá analýzou časových řad se zaměřením na oblast finančních trhů. Cílem je zvolit vhodnou časovou řadu, vytvořit pro ni vhodný model a zkonstruovat krátkodobou předpověď. Práce se zabývá deterministickou složkou, na kterou je postupně použito několik metod vycházejících z exponenciálního vyrovnávání. Pro analýzu stochastické složky jsou použity statistické metody, které vycházejí z teorie ARMA modelů. Jednotlivé modely jsou posuzovány z hlediska měřitelných chyb oproti původním datům a vhodnosti vzhledem k použitým metodám.
Annotation in English
The thesis is focused on the analysis of financial time series. The goal is to choose suitable time series, create acceptable model and construct the short-term forecast. The thesis decomposes the series to a deterministic part and a stochastic part. On the deterministic part will be used several methods of exponential smoothing, the stochastic part will be treated as ARMA signal. There will be conducted statistical tests to justify the use of the procedures and the considered models will be compared in the terms of measurable errors against the original data and their relevance with used methods.
Tato bakalářská práce se zabývá analýzou časových řad se zaměřením na oblast finančních trhů. Cílem je zvolit vhodnou časovou řadu, vytvořit pro ni vhodný model a zkonstruovat krátkodobou předpověď. Práce se zabývá deterministickou složkou, na kterou je postupně použito několik metod vycházejících z exponenciálního vyrovnávání. Pro analýzu stochastické složky jsou použity statistické metody, které vycházejí z teorie ARMA modelů. Jednotlivé modely jsou posuzovány z hlediska měřitelných chyb oproti původním datům a vhodnosti vzhledem k použitým metodám.
Annotation in English
The thesis is focused on the analysis of financial time series. The goal is to choose suitable time series, create acceptable model and construct the short-term forecast. The thesis decomposes the series to a deterministic part and a stochastic part. On the deterministic part will be used several methods of exponential smoothing, the stochastic part will be treated as ARMA signal. There will be conducted statistical tests to justify the use of the procedures and the considered models will be compared in the terms of measurable errors against the original data and their relevance with used methods.
Student vybere vhodný burzovní index a dohledá data potřebná k jeho analyzování.
Student obecně charakterizuje finanční časové řady a stručně popíše Boxovu--Jenkinsovu metodologii.
Student spočte základní výběrové charakteristiky tohoto indexu, ověří nutné předpoklady a následně se pokusí odhadnout vhodný model vycházející z Boxova--Jenkinsova přístupu.
Research Plan
Student vybere vhodný burzovní index a dohledá data potřebná k jeho analyzování.
Student obecně charakterizuje finanční časové řady a stručně popíše Boxovu--Jenkinsovu metodologii.
Student spočte základní výběrové charakteristiky tohoto indexu, ověří nutné předpoklady a následně se pokusí odhadnout vhodný model vycházející z Boxova--Jenkinsova přístupu.
Recommended resources
ARTL, Josef. Moderní metody modelování ekonomických časových řad. 1. vyd. Praha: Grada Publishing, 1999. ISBN 80--7169--539--4.
CIPRA, Tomáš. Finanční ekonometrie. 1. vyd. Praha: Ekopress, 2008. ISBN 978--80--86929--43--9.
LJUNG, Lennart. System Identification: Theory for the User. 2. vyd. Upper Saddle River: Prentice Hall PTR, 1999. ISBN 0--13--656695--2.
Recommended resources
ARTL, Josef. Moderní metody modelování ekonomických časových řad. 1. vyd. Praha: Grada Publishing, 1999. ISBN 80--7169--539--4.
CIPRA, Tomáš. Finanční ekonometrie. 1. vyd. Praha: Ekopress, 2008. ISBN 978--80--86929--43--9.
LJUNG, Lennart. System Identification: Theory for the User. 2. vyd. Upper Saddle River: Prentice Hall PTR, 1999. ISBN 0--13--656695--2.
