Metody pro periodické a nepravidelné časové řady

Abstract

Název práce: Metody pro periodické a nepravidelné časové řady Autor: Mgr. Tomáš Hanzák Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí disertační práce: Prof. RNDr. Tomáš Cipra, DrSc. Abstrakt: Disertační práce se primárně zabývá modifikacemi metod typu exponenciální vyrovnávání pro jednorozměrné časové řady s periodicitou a/nebo určitými typy nepravidelností. Je navržena modifikovaná Holtova metoda pro nepravidelné časové řady robustní vůči problému "časově blízkých" pozorování. Obecný koncept modelování sezónnosti je zaveden do Holtovy-Wintersovy metody včetně lineární interpolace sezónních indexů a použití goniometrických funkcí jako speciálních případů (obě metody jsou použitelné pro nepravidelná pozorování). Je zkoumán DLS odhad regrese s lineárním trendem a sezónními indexy a metoda je porovnána s aditivní Holtovou-Wintersovou metodou. Autokorelovaný člen je navržen jako další složka dekompozice časové řady. Navržené metody jsou porovnávány s klasickými na reálných datech a/nebo prostřednictvím simulačních studií. Klíčová slova: Diskontované nejmenší čtverce, exponenciální vyrovnávání, Holtova-Wintersova metoda, nepravidelná pozorování, periodicita časových řadTitle: Methods for periodic and irregular time series Author: Mgr. Tomáš Hanzák Department: Department of Probability and Mathematical Statistics Supervisor: Prof. RNDr. Tomáš Cipra, DrSc. Abstract: The thesis primarily deals with modifications of exponential smoothing type methods for univariate time series with periodicity and/or certain types of irregularities. A modified Holt method for irregular times series robust to the problem of "time-close" observations is suggested. The general concept of seasonality modeling is introduced into Holt-Winters method including a linear interpolation of seasonal indices and usage of trigonometric functions as special cases (the both methods are applicable for irregular observations). The DLS estimation of linear trend with seasonal dummies is investigated and compared with the additive Holt-Winters method. An autocorrelated term is introduced as an additional component in the time series decomposition. The suggested methods are compared with the classical ones using real data examples and/or simulation studies. Keywords: Discounted Least Squares, Exponential smoothing, Holt-Winters method, Irregular observations, Time series periodicityKatedra pravděpodobnosti a matematické statistikyDepartment of Probability and Mathematical StatisticsFaculty of Mathematics and PhysicsMatematicko-fyzikální fakult