1. Lekcia: 1 Úvod
- 1.1 Potreba prognózovania
- 1.2 Matematické softvéry
- 1.3 Prístupy k prognózovaniu
(metóda Delphi, panelová zhoda, osobné hodnotenie)
2. Lekcia: 2 Druhy časových radov a ich analýza
- 2.1 Delenie časových radov
(delenie časových radov)
- 2.2 Agregácia hodnôt časových radov
(agregácia hodnôt ČR)
- 2.3 Kalendárna úprava
(kalendárna úprava ČR)
- 2.4 Analýza časových radov
(Kĺzavé súčty, Kumulované súčty, Z - diagram)
- 2.5 Charakteristiky časového radu
(charakteristiky ČR, bazické indexy, reťazové indexy)
- 2.6 Úlohy
3. Lekcia: 3 Dekompozícia časových radov
- 3.1 Zložky časových radov
(trend, sezónna zložka, cyklická zložka, náhodná zložka)
- 3.2 Metódy dekompozície
(aditívny rozklad, multiplikatívny rozklad)
4. Lekcia: 4 Trend - kĺzavé priemery
- 4.1 Úvod
- 4.2 Metóda kĺzavých priemerov
(metóda kĺzavých priemerov)
- 4.3 Niektoré typy kĺzavých priemerov
(centrované kĺzavé priemery, koncové asymptotické priemery, koncové kĺzavé prírastky)
- 4.4 Úlohy na kĺzavé priemery
5. Lekcia: 5 Trend - metóda najmenších štvorcov
- 5.1 Najčastejšie trendy
(modely trendu)
- 5.2 Lineárny trend
(lineárny trend)
- 5.3 Parabolický trend
(parabolický trend, )
- 5.4 Hyperbolický trend
(hyperbolický trend)
- 5.5 Exponenciálny trend
( exponenciálny trend)
- 5.6 Modifikovaný exponenciálny trend
(modifikovaný exponenciálny trend )
- 5.7 Logistický trend
(logistický trend )
- 5.8 Gompertzov trend
(Gompertzov trend)
- 5.9 Úlohy
- 5.10 Viacnásobná lineárna regresia
(viacnásobná lineárna regresia)
6. Lekcia: 6 Skúmanie periodických vplyvov
- 6.1 Analýza sezónnej zložky
(analýza sezónnej zložky, model konštantnej sezónnosti, model proporcionálnej sezónnosti, model skrytých periód)
- 6.2 Regresné prístupy
- 6.3 Úlohy
7. Lekcia: 7 Harmonická analýza
- 7.1 Metóda skrytých periód
(harmonická analýza)
8. Lekcia: 8 Vplyv náhodných činiteľov
- 8.1 Podmienky pre náhodnú zložku
(proces bieleho šumu)
9. Lekcia: 9 Miery presnosti vyrovnávania
- 9.1 Kritériá pre voľbu modelu trendu
(kritéria pre voľbu modelu, absolútne miery presnosti, relatívne miery presnosti)
- 9.2 Úlohy
- 9.3 Durbin – Watsonova charakteristika
( Durbin – Watsonova charakteristika)
- 9.4 Theilov koeficient
(Theilov koeficient )
- 9.5 Autokorelačná funkcia rezíduí
( Autokorelačná funkcia)
- 9.6 Stacionárne časové rady
- 9.7 Závislosť v časových radoch
(synchrónna korelácia v ČR, intenzita závislosti 2 ČR)
- 9.8 Úlohy
(Stacionárne časové rady)
10. Lekcia: 10 Predpovede v časových radoch
- 10.1 Úvod
- 10.2 Metódy predpovedí
(metóda kĺzavých priemerov, exponencionálne vyrovnanie)
11. Lekcia: 11 Lineárne procesy
- 11.1 Lineárne procesy
- 11.2 Proces kĺzavých súčtov – MA(q)
( Proces kĺzavých súčtov – MA(q))
- 11.3 Autoregresný proces – AR(p)
(Autoregresný proces – AR(p))
- 11.4 Niektoré ďalšie modely
12. Lekcia: 12 Prílohy
- 12.1 Náhodné javy a ich pravdepodobnosti
( náhodné javy a ich pravdepodobnosti)
- 12.2 Slovensko - anglický slovník
(slovensko - anglický slovník)
- 12.3 Tabuľky Durbin-Watson
(kritické hodnoty pre Durbin-Watsonov test)
13. Lekcia: 13 Literatúra
- 13.1 Použitá literatúra
Poznámka:
Upozorňujeme, že kurz môže obsahovať kľúčové slová, ktoré autor kurzu nevytváral štandardným spôsobom v prostredí uLern Studio. Z toho dôvodu takéto kľúčové slová nie sú automaticky generované do zoznamu kľúčových slov.