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Document type:
Masterarbeit
Author(s):
Le, Francesca (FIM)
Title:
Large VAR modeling with application to energy data
Abstract:
Vector autoregressions are widely used methods in economic research to model and predict the dynamics of multivariate time series. When applying these methods to large-dimensional data, however, large coefficient matrices have to be estimated and overparameterization becomes a challenge. Several solutions to this problem have been proposed, among them the application of regression regularization techniques like least absolute shrinkage and selection operator (Lasso) and its variants to multivari...     »
Translated abstract:
Vektorautoregressionen sind weit verbreitete Methoden in der Wirtschaftsforschung, um die Dynamiken von multivariaten Zeitreihen zu modellieren und vorherzusagen. Wenn diese Methoden jedoch auf hochdimensionale Daten angewendet werden, müssen große Koeffizientenmatrizen geschätzt werden und Überparametrisierung wird zu einer Herausforderung. Einige Lösungen zu diesem Problem wurden vorgeschlagen, darunter die Anwendung von Regressionsregularisierungstechniken wie Least absolute shrinkage and sel...     »
Supervisor:
Prof. Dr. Rudi Zagst
Advisor:
Prof. Ying Chen & Prof. Thorsten Koch
Year:
2018
Language:
en
Language from translation:
de
University:
Technische Universität München
Faculty:
Fakultät für Mathematik
TUM Institution:
Lehrstuhl für Finanzmathematik
Commencing Date:
15.01.2018
End of processing:
16.07.2018
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