Statistické modelování a analýza č. řad

Zkratka předmětu KMI/KSMAC
Název předmětu Statistické modelování a analýza č. řad
Akademický rok 2017/2018
Pracoviště / Zkratka KMI/KSMAC
Název Statistické modelování a analýza časových řad
Akreditováno/Kredity Ano/6
Rozsah hodin Přednáška 8 HOD/SEM
Vyučovací jazyk čeština
Nahrazovaný předmět KMI/SMAC
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. Probírá se zejména klasický model ekonomické časové řady (modely trendů, sezónnosti a cyklů ekonomických ukazatelů a jejich využití pro extrapolaci), sezónní a krátkodobé předpovědi. Na uživatelské úrovni bude popsána též Boxova - Jenkinsova metodologie.

Požadavky na studenta

Pro dálkové studium požadavky na zápočet: včasné odevzdání správně vyřešených zadaných úloh v systému Moodle.

Zkouška: Zkouška je písemná a ústní.

Obsah

Sylabus:
1. Obsah a cíle kurzu. Úvod do problematiky časových řad.
2. Úvod do lineární regrese - model, metoda nejmenších čtverců, konstrukce odhadů a předpovědí.
3. Lineární regrese - volba vhodné regresní funkce.
4. Pokračování lineární regrese - koeficient determinace, normální model.
5. Časové řady - úvod, cíl analýzy časových řad, měření chyb modelu.
6. Dekompozice časových řad - subjektivní a objektivní metody, testy na trend.
7. Sezónnost v časových řadách - testy, jednoduché přístupy k sezónnosti, regresní přístup.
8. Dekompozice časových řad - adaptivní přístup.
9. Periodicita v časových řadách - spektrální přístup, periodogram, testy periodicity.
10. Očištěné časové řady - pojem stacionarity, testy náhodnosti.
11. Autokorelační vlastnosti časových řad, AR a MA modely.
12. Úvod do Boxovy-Jenkinsovy metodologie.
13. Základní principy Boxovy-Jenkinsovy metodologie.
14. Doplnění, otázky.

Předpoklady - další informace k podmíněnosti studia předmětu

Předmět nemá žádnou prerekvizitu.

Získané způsobilosti

Studenti rozumí základním principům regresní analýzy a analýzy časových řad. Rovněž umí využívat software při analýze dat.

Garanti a vyučující
  • Garanti: doc. RNDr. Jana Klicnarová, Ph.D.
  • Přednášející: Mgr. Michal Houda, Ph.D., doc. RNDr. Jana Klicnarová, Ph.D., Ing. Michael Rost, Ph.D.
  • Cvičící: doc. RNDr. Jana Klicnarová, Ph.D., Ing. Michael Rost, Ph.D.
Literatura
  • Klufová, R. a kol. Modelování regionálních procesů. Praha, 2012.
  • DRAPER, N., SMITH, H. Applied Regression analysis, Wiley and Sons. New York, 1981.
  • Wooldridge, J.M. Introductory Econometrics: A Modern Approach. South-Western College pub, 2009.
  • 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.
  • Arlt, J. Moderní metody modelování ekonomických časových řad. Praha : Grada Publishing, 1999. ISBN 80-7169-539-4.
  • 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)

Hodnotící metody

Kombinovaná zkouška, Test

Stáhnout jako PDF