Časové řady a předpovědi: Přístup s programováním

Tento kurz je určený analytikům, statistikům, ekonomům, specialistům úseků ekonomického plánování, řízení zásob, výzkumu trhu a dalších oborů, kteří potřebují analyzovat časové řady a vytvářet předpovědi. Účastníci se v kurzu naučí vytvářet predikční modely, vyhodnocovat přesnost modelu a předpovídat s pomocí odhadnutého modelu budoucí hodnoty. Školení pokrývá Box-Jenkins ARIMA modely, dynamické regresní modely a modely exponenciálního vyrovnávání.

Pro přihlášení do kurzu byste měli mít v prostředí SAS zkušenosti se zadáváním a přenosem dat, vytvářením základních analýz (řádkové a sloupcové součty a průměry) a s vytvářením grafů. Tyto znalostí získáte například v kurzech PRG1 a PRG2. Znalost makro jazyka SAS je výhodou, ale není nutná. Účastníkům, kteří nemají žádné zkušenosti s analýzou dat a statistickým modelováním, doporučujeme nejprve absolvovat školení ST193 a/nebo ST293.

Po absolvování tohoto školení byste měli umět:

• sestavovat jednoduché predikční modely
• sestavovat složitější predikční modely pro autokorelované časové řady a pro řady s trendovou a sezónní složkou
• sestavovat predikční modely zahrnující vysvětlující proměnné
• sestavovat modely pro hodnocení dopadu událostí jako jsou obchodní a marketingové propagace, změny ve veřejné politice, přírodní pohromy či lidské chyby

Obsah kurzu

Úvod do sestavování predikcí (forecasting)

• časové řady a predikování
• úvod do statistických predikcí pomocí SAS software
• hodnocení předpovědí

Stacionární modely časových řad

• úvod do stacionárních časových řad
• automatické metody výběru proměnných pro stacionární časové řady
• odhad a predikce stacionárních časových řad

Modelování trendu

• úvod do nestacionárních časových řad
• modelování trendu
• alternativy k PROC ARIMA pro modelování trendu

Modely sezónnosti

• sezónní ARIMA modely
• alternativy k PROC ARIMA pro modelování sezónnosti
• predikce na datech o pasažérech letecké společnosti

Predikční modely s vysvětlujícími proměnnými

• běžné regresní modely
• modely událostí
• modely regrese časové řady