Show simple item record

dc.contributor.advisorMöls, Märt, juhendaja
dc.contributor.authorTaimre, Carmen
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituutet
dc.date.accessioned2017-07-04T14:37:37Z
dc.date.available2017-07-04T14:37:37Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10062/57094
dc.description.abstractKäesoleva magistritöö eesmärk on selgitada lineaarsete segamudelite olemust ning rakendades segamudelite teooriat aktsiahindadele, leida nende kovariatsioonimaatriksile parim mudel. Esimeses peatükis selgitatakse segamudelite mõistet ning tuuakse näiteid erinevatest kovariatsioonistruktuuridest. Seejärel kirjeldatakse, kuidas mudeli tundmatuid parameetreid hinnata. Peatüki lõpus tuletatakse uute väärtuste prognoosimiseks parima lineaarse nihketa prognoosi kuju ja prognoosiintervall. Teises peatükis vaadeldakse erinevaid aktsiahindade kovariatsioonistuktuure ning selgitatakse välja parim mudel. Selle abil prognoositakse tuleviku aktsiahindu.et
dc.language.isoestet
dc.publisherTartu Ülikoolet
dc.subjectlineaarsed mudelidet
dc.subjectlongituudanalüüset
dc.subjectaktsiakursidet
dc.subjectmodelleerimine (teadus)et
dc.subjectparameetridet
dc.subjectprognoosidet
dc.subjectR (programmeerimiskeel)et
dc.subjectlinear modelsen
dc.subjectlongitudinal analysisen
dc.subjectstock pricesen
dc.subjectmodelling (science)en
dc.subjectparametersen
dc.subjectpredictionsen
dc.subjectR (programming language)en
dc.titleAktsiahindade modelleerimine lineaarsete segamudelite abilet
dc.typeThesisen


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record