Statistické modelování a analýza č. řad

Zkratka předmětu KMI/SMAC
Název předmětu Statistické modelování a analýza č. řad
Akademický rok 2019/2020
Pracoviště / Zkratka KMI/SMAC
Název Statistické modelování a analýza časových řad
Akreditováno/Kredity Ano/6
Rozsah hodin Přednáška 3 HOD/TYD Cvičení 1 HOD/TYD
Vyučovací jazyk čeština
Nahrazovaný předmět KMI/KSMAC
Vyloučené předměty
Podmiňující
Způsob zakončení Zkouška
Forma zakončení Kombinovaná
Zápočet před zkouškou Ano
Vyučovaný semestr Letní
Cíle předmětu (anotace)

Cílem je seznámit posluchače se základy práce s reálnými časovými řadami ukazatelů české ekonomiky. Studedenti jsou podrobně seznámeni s regresní analýzou a dále především s klasickými modely ekonomických časových řad (modely trendů, sezónnosti a cyklů ekonomických ukazatelů a jejich využití pro extrapolaci). Na uživatelské úrovni bude popsána též Boxova-Jenkinsova metodologie.

Požadavky na studenta

Zápočet: Podmínkou získání zápočtu je aktivní účast na cvičení, vypracování zadaných prací a napsání dvou testů alespoň na 40%. Každý test je možné jednou opravit.


Zkouška: Zkouška je písemná a ústní. Podmínkou pro postup k ústní zkoušce je získání alespoň 50 % bodů ze zkouškového testu. Písemná část může být prominuta, pokud student napíše zápočtové testy v prvním termínu na min. 65%. Ústní část zkoušky prověřuje pochopení probírané problematiky.
Ústní zkoušku student nesloží, pokud neodpoví ani na jednu ze tří položených otázek.

Obsah

Témata přednášek:
1. Obsah a cíle kurzu. Úvod do problematiky časových řad.
2. Korelace - korelační pole, korelační koeficienty.
3. Úvod do lineární regrese - model, metoda nejmenších čtverců, konstrukce odhadů a předpovědí.
4. Lineární regrese - různé typy závislostí, volba vhodné regresní funkce.
5. Pokračování lineární regrese - koeficient determinace, normální model, předpoklady a aplikace.
6. Časové řady - úvod, cíl analýzy časových řad, měření chyb modelu.
7. Dekompozice časových řad - subjektivní a objektivní metody, typy závislostí, testy na trend.
8. Sezónnost v časových řadách - testy, jednoduché přístupy k sezónnosti, model konstantní sezónnosti s nevýznamným trendem, model konstantní sezónnosti s významným trendem, regresní přístup.
9. Periodicita v časových řadách - spektrální přístup, periodogram, testy periodicity.
10. Adaptivní přístupy v časových řadách, využití klouzavých průměrů.
11. Exponenciální vyrovnávání časových řad.
12. Testy náhodnosti. Autokorelace v časových řadách, pojem stacionarity.
13. Autokorelační vlastnosti časových řad, AR a MA modely.
14. Základní principy Boxovy-Jenkinsovy metodologie.

Předpoklady - další informace k podmíněnosti studia předmětu

Ekvivalence: KMI/YSMAC Statistical modelling and time series analysis

Získané způsobilosti

Studenti rozumí základním principům regresní analýzy a analýzy časových řad, jsou schopni tyto metody vhodně aplikovat k analýze ekonomických dat. Rovněž umí využívat software při analýze dat.

Garanti a vyučující
  • Garanti: doc. RNDr. Jana Klicnarová, Ph.D.
  • Přednášející: doc. RNDr. Jana Klicnarová, Ph.D.
  • Cvičící: Mgr. Michal Houda, Ph.D.
Literatura
  • Klufová a kol. Modelování regionálních procesů. Praha, 2012.
  • DRAPER, N., SMITH, H. Applied Regression analysis, Wiley and Sons. New York, 1981.
  • Arlt, J. Moderní metody modelování ekonomických časových řad. Praha : Grada Publishing, 1999. ISBN 80-7169-539-4.
  • Cipra, T. Finanční ekonometrie. Ekopress, 2008. ISBN 978-80-86929-43-9.
  • MONTGOMERY, Douglas C.; JENNINGS, Cheryl L.; KULAHCI, Murat. Introduction to time series analysis and forecasting. John Wiley & Son, 2015.
  • Wooldridge, J.M. Introductory Econometrics: A Modern Approach. South-Western College pub, 2009.
  • Čermáková, A. Statistika II. Jihočeská univerzita v Č. Budějovicích, 1998. ISBN 80-7040-270-9.
  • Čermáková, A. Statistika II - cvičení. Jihočeská univerzita v Č. Budějovicích, 2000. ISBN 80-7040-457-4.
Vyučovací metody

Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming), Práce s multimediálními zdroji (texty, internet, IT technologie), Blended learning

Hodnotící metody

Kombinovaná zkouška, Test

Stáhnout jako PDF