Bayesovský přístup k predikci ekonomických makroagregátů - Peterková, Andrea; Karel, Tomáš; Bílková, Diana; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2016)
Cílem této práce je uvedení do bayesovské statistiky a ekonometrie, shrnutí historického vývoje tohoto přístupu a upozornění na možnost jeho využití v oblasti makroekonometrie, kde je bayesovský přístup jednou z možností předpovědi vývoje makroekonomických agregátů např. hrubého domácího produktu, inflace, měnových kurzů atd. Bayesovské metody jsou díky svým nesporným výhodám v současné době stále více využívány. Makroekonometrický bayesovský svět je mnohdy nucen pracovat s vícerozměrnými autoregresními modely, ve kterých je analytické vyjádření marginálních posteriorních hustot parametrů jednotlivých vysvětlujících proměnných a jejich zpoždění zpravidla neuskutečnitelné. Z toho důvodu bayesovská ekonometrie využívá MCMC metody umožňující právě tyto posteriorní hustoty simulovat. Bakalářská práce je věnována popisu a aplikaci bayesovského přístupu k odhadu neznámých parame-trů v autoregresních modelech a následné aplikaci tohoto přístupu na reálných datech České republiky. Simulace posteriorních rozdělení autoregresních parametrů jsou provedena za pomoci jedné z nejčastěji používané MCMC metody, Gibbsova výběrového plánu.
Vedoucí práce: Tomáš Karel
Bakalářská práce (Bc.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2016
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2016
Způsob přístupu: Internet
Keywords: statistika a ekonometrie [obor bakal. práce]; bakalářské práce; bachelor's theses