| Form of studies |
Master |
| Title of the study programm |
Financial Engineering Mathematics |
| Title in original language |
Laikrindu dalīšana, izmantojot Markova stāvokļu pārslēguma modeļus, un to ietekme uz sezonālās koriģēšanas kvalitāti |
| Title in English |
Time Series Splitting using Markov Switching Models and their Effect on the Quality of Seasonal Adjustment |
| Department |
|
| Scientific advisor |
Oksana Pavļenko |
| Reviewer |
Mg.oec. Ludmila Kasperoviča, IEVF |
| Abstract |
Maģistra darbs ir veltīts garu laikrindu sezonālās koriģēšanas problemātikai. Markova stāvokļu pārslēguma modeļi ļauj noteikt punktus, kuros attiecīgais stāvoklis pāriet uz citu stāvokli ar konkrētu varbūtību. Šie stāvokļu pārslēguma punkti tika izmantoti kā laikrindu dalīšanas punkti. Maģistra darbā ir apskatīta sezonālā koriģēšana, tās metodes un JDemetra+ programmatūra, kurā sezonālā koriģēšana tiek veikta. Darbā tika apskatītas vidējās-dispersijas (MS) un autoregresīvais (MS-AR) Markova stāvokļu pārslēguma modeļi. Tika aprakstīta maksimālās ticamības metode parametru novērtēšanai un modeļa izvēles informācijas kritēriji. Praktiskajā daļā detalizēti tika aprakstīta Markova stāvokļa pārslēguma modeļa veidošana un labākā modeļa izvēle. Maģistra darbā tika izstrādāta shēma, pēc kuras vadoties varētu dalīt laikrindas un, pamatojoties uz sezonālās koriģēšanas kvalitāti, veikt secinājumus par laikrindas dalīšanas nepieciešamību. Praktiskā daļa ir izstrādāta ar programmas R iebūvētām bibliotēkām RJDemetra, MSwM. Sezonālai koriģēšanai tika izmantota JDemetra+ programmatūra. |
| Keywords |
laikrinda, sezonalitāte, sezonālā koriģēšana, Markova stāvokļu pārslēguma modelis |
| Keywords in English |
time series, seasonality, seasonal adjustment, Markov switching model |
| Language |
lv |
| Year |
2021 |
| Date and time of uploading |
07.06.2021 08:06:10 |
