OPF:MME902M Time Series Analysis - Informace o předmětu

MME902M Time Series Analysis

Rozsah

1/2/0. 5 kr. Ukončení: z.

Vyučující

Mgr. Radmila Krkošková, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Radmila Krkošková, Ph.D. (cvičící)
Ing. Filip Tošenovský, Ph.D. (cvičící)

Garance

Mgr. Radmila Krkošková, Ph.D.
Katedra informatiky a matematiky – Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Ekonomika podnikání v obchodě a službách (program OPF, M_EKOMAN)
• Ekonomika podnikání v obchodě a službách (program OPF, N_EKOMAN)
• Evropská integrace (program OPF, N_HOSPOL)
• Evropská unie (program OPF, M_HOSPOL)
• Finance (program OPF, M_HOSPOL)
• Finance (program OPF, N_HOSPOL)
• Manažerská informatika (program OPF, M_SYSINF)
• Manažerská informatika (program OPF, N_SYSINF)
• Marketing a management (program OPF, M_EKOMAN)
• Marketing a management (program OPF, N_EKOMAN)
• Veřejná ekonomika a správa (program OPF, M_HOSPOL)
• Veřejná ekonomika a správa (program OPF, N_HOSPOL)

Cíle předmětu

The course objective is to introduce the students with statistical methods used in economic time series analysis, e.g. classical decomposition methods, Box-Jenkinson methodology, spectral methods. Solving of practical problems by using these methods on personal computer is emphasised.

Osnova

• Structure of the Course:
  1. Importance, basic approaches and specific problems in time series analysis
  2. Decomposition of time series
  3. Box-Jenkinson methodology and spectral analysis
  4. Utilization of statistical software on PC
  Content of the course:
  1. Importance, basic approaches and specific problems in time series analysis.
  Dynamics of economic behaviour, interval and point indicators, chronologic average, additive and multiplicative models, one-dimensional and multi-dimensional models, time component, basic characteristics.
  
  2. Decomposition of time series
  Trend, seasonal and erratic component, choosing the adequate model, seasonal models, adaptive models, exponential smoothing.
  3. Box-Jenkinson methodology and spectral analysis
  Autoregressive models AR, moving average models MA, models ARMA and ARIMA, extrapolation and forecasting of time series, measuring forecasting accuracy, spectral analysis. Stationary stochastic processes, autocovariance matrix, autocorrelation function, advantages and disadvantages of autocorrelation function for time series analysis.
  4. Utilization of statistical software on PC
  Microsoft Excel, SPSS and their utilization for solving practical problems on PC.
  
  Presentation media and PC are used in the framework of education. Seminars are taught in computer classrooms. Educational materials in electronic form are available on faculty computer network.

Vyučovací jazyk

Angličtina

Informace učitele

Seminary work, final exam.

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.

• Statistika zápisu (nejnovější)
  
• Permalink: https://is.slu.cz/predmet/opf/zima2007/MME902M