|
Vyučující
|
-
Jašková Paulína, Mgr.
-
Vencálek Ondřej, doc. Mgr. Ph.D.
-
Pavlů Ivana, Mgr. Ph.D.
|
|
Obsah předmětu
|
1. Jak hodnotit kvalitu predikcí v časové řadě - různá kritéria a jejich výhody, Brierovo skóre 2. Holtova-Wintersova metoda - adaptivní přístup k modelování časové řady obsahující sezónní složku 3. Růstové křivky 4. Detekce bodu změny v časové řadě 5. Modely strukturální změny, joinpoint regrese 6. Modelování volatility v ekonomických časových řadách - modely ARCH a GARCH 7. Modelování poptávky a řízení skladu, kvantilová regrese 8. Predikce pomocí ensamble-metod, soutěže v predikování 9. Kálmánův filtr 10. Bayesovský přístup k analýze časových řad
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
|
nespecifikováno
|
|
Výstupy z učení
|
Aplikace různých metod analýzy časových řad, výstavba modelů.
Studenti budou mít přehled o základních principech a metodách analýzy časových řad a tyto metody budou umět používat.
|
|
Předpoklady
|
Znalost základů teorie pravděpodobnosti a statistiky.
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
nespecifikováno
Zápočet: aktivní účast na cvičeních formou prezentace analyzovaných dat Zkouška: rozumět látce a orientovat se v teorii i výpočetních metodách.
|
|
Doporučená literatura
|
-
A. Nielsen. (2019). Practical Time Series Analysis: Prediction with Statistics and Machine Learning. O'Reilly Media.
-
D. Gardner a P. E. Tetlock. (2016). Superprognózy: Umění a věda předpovídání budoucnosti. Jan Melvil.
-
H. Kantz, T. Schreiber. (2004). Nonlinear time series analysis. Cambridge University Press.
-
J. Arlt, M. Arltová. (2009). Ekonomické časové řady. Professional Publishing.
-
S. de Kok. (2016). The Future is Uncertain. [online].
-
T. Cipra. (1986). Analýza časových řad s aplikacemi v ekonomii. SNTL, Praha.
|