V doktorské práci je vyřešena úloha bayesovské filtrace v autoregresním modelu s laplaceovsky rozloženým šumem. Odhadování v regresním modelu s inovacemi s těžkými chvosty bylo již dříve z pohledu bayesovské statistiky studováno. V porovnání s dříve provedenými studiemi vede však ře sení navržené v této práci na analytický vzorec speci kující přesnou funkční formu aposteriorn í hustoty parametrů. Takové řešení bylo dříve známo pouze pro velmi omezenou třídu rozdělení šumu. V textu je dále navržen algoritmus vedoucí k efektivnímu řešení zadané úlohy. Tento algoritmus je pomalejší než algoritmus pro klasický model, avšak díky zvyšující se výpočetní kapacitě počítačů a zvyšující se podpoře paralelního počítání, může být proveden v rozumném čase pro modely s nepříliš vysokým počtem parametrů.