INMPACR Time Series Analysis

School of Business Administration in Karvina
Summer 2016
Extent and Intensity
2/1/0. 3 credit(s). Type of Completion: zk (examination).
Teacher(s)
Mgr. Radmila Krkošková, Ph.D. (lecturer)
Mgr. Radmila Krkošková, Ph.D. (seminar tutor)
Ing. Elena Mielcová, Ph.D. (seminar tutor)
Ing. Filip Tošenovský, Ph.D. (seminar tutor)
Guaranteed by
Mgr. Radmila Krkošková, Ph.D.
Department of Informatics and Mathematics – School of Business Administration in Karvina
Contact Person: Mgr. Radmila Krkošková, Ph.D.
Prerequisites (in Czech)
K absolvování předmětu nejsou vyžadovány žádné podmínky a předmět může být zapsán nezávisle na jiných předmětech.
Course Enrolment Limitations
The course is also offered to the students of the fields other than those the course is directly associated with.
fields of study / plans the course is directly associated with
  • Banking (programme OPF, B_HOSPOL)
Course objectives (in Czech)
Poskytnout hlubší pohled na přístupy, které se používají při statistické analýze ekonomických časových řad. Jedná se o klasické dekompoziční metody, Box - Jenkinsovu metodologii, spektrální metody. Důraz je kladen na řešení praktických úloh s použitím statistického softwaru SPSS.
Syllabus (in Czech)
  • 1. Úvod do studia časových řad
    2. Dekompozice časových řad
    3. Metody pro analýzu trendu
    4. Metody pro analýzu trendu
    5. Sezónní složka v časové řadě
    6. Základní pojmy Box-Jenkinsovy metodologie
    7. Lineární proces
    8. Základní typy lineárního procesu
    9. Výstavba modelu v Box - Jenkinsově metodologii
    10. Další možnosti Box-Jenkinsovy metodologie
    11. Úvod do spektrální analýzy časových řad
    12. Spektra modelů
    13. Statistický software pro analýzu časových řad

    1. Úvod do studia časových řad Problémy analýzy časových řad, základní přístupy k analýze časových řad, charakteristiky časových řad (teoretické i empirické).
    2. Dekompozice časových řad
    Aditivní dekompozice, multiplikativní dekompozice, základní přístupy k analýze trendu, subjektivní přístupy k analýze trendu, popis trendu matematickými prostředky (funkcemi).
    3. Metody pro analýzu trendu
    Princip metody klouzavých průměrů, výpočet klouzavých průměrů (obyčejných, počátečních, koncových), jednoduché klouzavé průměry, aplikace v ekonomii, metoda klouzavých mediánů.
    4. Metody pro analýzu trendu
    Princip metody exponenciálního vyrovnávání, jednoduché exponenciální vyrovnávání, dvojité exponenciální vyrovnávání, trojité exponenciální vyrovnávání, metoda adaptivních vah.
    5. Sezónní složka v časové řadě Cíle analýzy sezónní složky, sezónní faktory, jednoduché přístupy k těmto složkám, regresní přístupy k analýze sezónní složky, Wintersova metoda.
    6. Základní pojmy Box - Jenkinsovy metodologie
    Stacionarita časové řady, autokovarianční funkce, její vlastnosti a odhady, autokorelační funkce, její vlastnosti a odhady, parciální autokorelační funkce a její odhady.
    7. Lineární proces
    Definice lineárního procesu, stacionarita lineárního procesu, invertibilita lineárního procesu, klasifikace lineárních procesů.
    8. Základní typy lineárního procesu
    Procesy klouzavých součtů a jejich vlastnosti: modely MA(q), autoregresní procesy a jejich vlastnosti: modely AR(p), smíšené procesy a jejich vlastnosti: modely ARMA(p,q).
    9. Výstavba modelu v Box - Jenkinsově metodologii
    Základní etapy výstavby modelu, identifikace modelu, odhady parametrů modelu, ověřování modelu.
    10. Další možnosti Box-Jenkinsovy metodologie
    Analýza nestacionárních řad: integrované smíšené modely ARIMA(p,d,q), analýza časových řad s výraznou sezónní složkou: modely SARIMA(p,d,q)x(P,D,Q)12, výhody a nevýhody Box-Jenkinsova přístupu.
    11. Úvod do spektrální analýzy časových řad
    Periodogram, spektrální rozklad stacionární časové řady, spektrální hustota, spektra modelů AR(p), MA(q) a ARMA(p,q) .
    12. Spektra modelů
    Spektra modelů AR(p), MA(q) a ARMA(p,q) .
    13. Statistický software pro analýzu časových řad
    Přehled statistických programových systémů zahrnujících analýzu časových řad, využití statistického softwaru SPSS.

Literature
    required literature
  • KOZÁK, J. A KOL. Analýza ekonomických časových řad. Skriptum VŠE,Praha, 1994. info
    recommended literature
  • SPSS. info
  • RAMÍK, J., ČEMERKOVÁ, Š. Statistika B. Učební text. Karviná: OPF SU, 1998. ISBN 80-7248-001-4. info
  • PICCONI, M.J., ROMANO, A., OLSON, C.L. Business statistics, elements and applications. New York, Harper Collins, 1993. info
  • Koschin, L.a kol. STATGRAPHICS - statistika pro každého. Praha, GRADA, 1992. info
  • NOVÁK, I., SEGER, J., ZYCHOVÁ, L. Statistika B. Praha, skriptum VŠE Praha, Fakulta informatiky a, 1992. info
  • Řezanková, H. - Žváček, J. Základy práce se statistickým programovým paketem STATGRAPHICS. Praha, skriptum VŠE, SNTL, 1990. info
  • VAN MATRE, J.G., GILDBREAD, G.H. Statistics for Business and Economics. Illinois, BPI/IRWIN, Homewood, 1987. info
  • CIPRA, T. Analýza ekonomických časových řad. Praha, SNTL, 1986. info
  • BOX, G.E.P., JENKINS, G.M. Time series analysis, forecasting and control. San Francisco, Holden Day, 1976. info
Teaching methods
Skills demonstration
Seminar classes
Assessment methods
Written exam
Language of instruction
Czech
Further comments (probably available only in Czech)
The course can also be completed outside the examination period.
The course is also listed under the following terms Winter 2014, Summer 2015, Winter 2015, Winter 2016, Summer 2017, Winter 2017, Summer 2018, Winter 2018, Summer 2019.
  • Enrolment Statistics (Summer 2016, recent)
  • Permalink: https://is.slu.cz/course/opf/summer2016/INMPACR