BKE_CARA Časové řady

Ekonomicko-správní fakulta
jaro 2024
Rozsah
26/0/0. tutorial 12 hodin. 6 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (přednášející)
Garance
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D.
Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Jarmila Šveňhová
Dodavatelské pracoviště: Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta
Rozvrh
So 16. 3. 8:00–11:50 P302a, So 13. 4. 12:00–15:50 P302a, So 4. 5. 12:00–15:50 P302b
Předpoklady
FORMA(K)
základy maticové algebry, základy pravděpodobnosti a matematické statistiky, doporučeno absolvování předmětu Základy ekonometrie (BKE_ZAEK)
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Předmět je věnován matematicko-statistickým přístupům k analýze ekonomických procesů popsaných časovými řadami. Úvodní část je zaměřena na analýzu jednorozměrných časových řad s využitím Box-Jenkinsovou metodologie. Studenti budou seznámeni s postupy identifikace vhodného modelu časové řady, s kriterii pro posouzení vhodnosti odhadnutého modelu, včetně kritérií založených na predikčních schopnostech modelů, a s problematikou sezónnosti v časových řadách. V další části bude pozornost zaměřena na modely s trendem, testy jednotkového kořene a metody dekompozice trendu.
Ve všech probíraných okruzích bude kladen důraz na aplikační využití získaných poznatků.
Cílem kurzu je poskytnout studentům potřebné znalosti a dovednosti k využití metod základní analýzy časových řad v praxi.
Výstupy z učení
Po absolvování kurzu by studenti měli být schopni:
- sami prakticky s využitím počítače analyzovat reálná data;
- vytvořit pro data vhodný model;
- zkonstruovat předpovědi do budoucna;
- dokázat zhodnotit a interpretovat získané výsledky;
- být schopni porozumět odborným textům z oblasti ekonometrie časových řad.
Osnova
  • 1. Modely stacionárních časových řad (ARMA modely, stacionarita, ACF, PACF, Box-Jenkinsova metodologie výběru modelu, predikce, sezónnost a strukturální zlomy).
  • 2. Modely s trendem (deterministický a stochastický trend, testy jednotkového kořene, jednorozměrné metody dekompozice trendu).
Literatura
    povinná literatura
  • ENDERS, Walter. Applied econometric time series. 4th ed. Hoboken: Wiley, 2015, x, 485. ISBN 9781118808566. info
    doporučená literatura
  • BROOKS, Chris. Introductory econometrics for finance. Fourth edition. Cambridge: Cambridge University Press, 2019, xxxi, 696. ISBN 9781108422536. info
  • KRISPIN, Rami. Hands-on time series analysis with R : perform time series analysis and forecasting using R. First published. Birmingham: Packt, 2019, vi, 433. ISBN 9781788629157. info
  • HEISS, Florian. Using R for introductory econometrics. 2nd edition. Düsseldorf: Florian Heiss, 2020, 368 stran. ISBN 9788648424364. info
  • HEISS, Florian a Daniel BRUNNER. Using Python for introductory econometrics. 1st edition. Düsseldorf: Florian Heiss, 2020, 418 stran. ISBN 9788648436763. info
Výukové metody
přednášky, praktická počítačová cvičení, diskuse v hodině, semestrální skupinové projekty, ústní zkouška
Metody hodnocení
Kurz se skládá z přednášek (s empirickými ilustracemi) a je zakončen ústní zkouškou. Podmínkou pro připuštění ke zkoušce je úspěšné zvládnutí průběžných semestrálních projektů (úkolů).
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Přednášky jsou dostupné online a ze záznamu.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2023, jaro 2025.