BPE_CARA Časové řady

Ekonomicko-správní fakulta
jaro 2024
Rozsah
2/2/0. 10 kr. Ukončení: zk.
Vyučováno prezenčně.
Vyučující
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (přednášející)
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Jakub Chalmovianský, Ph.D. (přednášející)
Ing. Mgr. Vlastimil Reichel, Ph.D. (přednášející)
Ing. Mgr. Vlastimil Reichel, Ph.D. (cvičící)
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
Út 10:00–11:50 P106, kromě Út 2. 4.
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
BPE_CARA/01: Út 12:00–13:50 VT204, kromě Út 2. 4., V. Reichel
BPE_CARA/02: Út 14:00–15:50 VT206, kromě Út 2. 4., D. Němec
BPE_CARA/03: Út 16:00–17:50 VT206, kromě Út 2. 4., D. Němec
Předpoklady
základy maticové algebry, základy pravděpodobnosti a matematické statistiky, doporučeno absolvování předmětu Základy ekonometrie (BPE_ZAEK)
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 26 mateřských oborů, zobrazit
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. Poslední část kurzu bude věnována analýze vícerozměrných časových řad.
Ve všech probíraných okruzích bude kladen důraz na aplikační využití získaných poznatků.
Cílem kurzu je poskytnout studentům potřebné znalosti a dovednosti k využití metod 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 jendotkového kořene, jednorozměrné metody dekompozice trendu).
  • 3. Vícerozměrné modely časových řad (intervenční analýza, VAR modely, funkce impulzní odezvy, strukturální VAR modely, Blanchard-Quahova dekompozice).
  • 4. Kointegrace a modely korekce chyb (kointegrace a společné trendy, testování kointegrace, VEC modely).
Literatura
    povinná literatura
  • ENDERS, Walter. Applied econometric time series. 4th ed. Hoboken: Wiley, 2015, x, 485. ISBN 9781118808566. info
    doporučená literatura
  • HEISS, Florian. Using R for introductory econometrics. 2nd edition. Düsseldorf: Florian Heiss, 2020, 368 stran. ISBN 9788648424364. info
  • CIPRA, Tomáš. Finanční ekonometrie. 1. vyd. Praha: Ekopress, 2008, 538 s. ISBN 9788086929439. info
    neurčeno
  • 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 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
Kurs se skládá z přednášek a cvičení a je zakončen ústní zkouškou. Podmínkou pro připuštění ke zkoušce je aktivní účast na cvičeních, úspěšné zvládnutí průběžných semestrálních projektů (úkolů). V případě výjezdu do zahraničí (Erasmus) není povinné splnit podmínku aktivní účasti na cvičeních. Zbylé podmínky zústavají nezměněny.
Navazující předměty
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Přednášky jsou dostupné online a ze záznamu.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022, jaro 2023, jaro 2025.

BPE_CARA Časové řady

Ekonomicko-správní fakulta
jaro 2025
Rozsah
2/2/0. 8 kr. Ukončení: zk.
Vyučováno prezenčně.
Vyučující
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (přednášející)
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Jakub Chalmovianský, Ph.D. (přednášející)
Ing. Mgr. Vlastimil Reichel, Ph.D. (přednášející)
Ing. Mgr. Vlastimil Reichel, Ph.D. (cvičící)
Garance
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D.
Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Jarmila Šveňhová
Dodavatelské pracoviště: Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta
Předpoklady
základy maticové algebry, základy pravděpodobnosti a matematické statistiky, doporučeno absolvování předmětu Základy ekonometrie (BPE_ZAEK)
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 28 mateřských oborů, zobrazit
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. Poslední část kurzu bude věnována analýze vícerozměrných časových řad.
Ve všech probíraných okruzích bude kladen důraz na aplikační využití získaných poznatků.
Cílem kurzu je poskytnout studentům potřebné znalosti a dovednosti k využití metod 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 jendotkového kořene, jednorozměrné metody dekompozice trendu).
  • 3. Vícerozměrné modely časových řad (intervenční analýza, VAR modely, funkce impulzní odezvy, strukturální VAR modely, Blanchard-Quahova dekompozice).
  • 4. Kointegrace a modely korekce chyb (kointegrace a společné trendy, testování kointegrace, VEC modely).
Literatura
    povinná literatura
  • ENDERS, Walter. Applied econometric time series. 4th ed. Hoboken: Wiley, 2015, x, 485. ISBN 9781118808566. info
    doporučená literatura
  • HEISS, Florian. Using R for introductory econometrics. 2nd edition. Düsseldorf: Florian Heiss, 2020, 368 stran. ISBN 9788648424364. info
  • CIPRA, Tomáš. Finanční ekonometrie. 1. vyd. Praha: Ekopress, 2008, 538 s. ISBN 9788086929439. info
    neurčeno
  • 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 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
Kurs se skládá z přednášek a cvičení a je zakončen ústní zkouškou. Podmínkou pro připuštění ke zkoušce je aktivní účast na cvičeních, úspěšné zvládnutí průběžných semestrálních projektů (úkolů). V případě výjezdu do zahraničí (Erasmus) není povinné splnit podmínku aktivní účasti na cvičeních. Zbylé podmínky zústavají nezměněny.
Navazující předměty
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Přednášky jsou dostupné online a ze záznamu.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022, jaro 2023, jaro 2024.

BPE_CARA Časové řady

Ekonomicko-správní fakulta
jaro 2023
Rozsah
2/2/0. 10 kr. Ukončení: zk.
Vyučováno prezenčně.
Vyučující
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (přednášející)
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (cvičící)
Ing. Mgr. Vlastimil Reichel, Ph.D. (přednášející)
Ing. Mgr. Vlastimil Reichel, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Jakub Chalmovianský, Ph.D. (pomocník)
Ing. Jakub Moučka (pomocník)
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
Út 10:00–11:50 P106, kromě Út 28. 3.
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
BPE_CARA/01: Út 12:00–13:50 VT204, kromě Út 28. 3., V. Reichel
BPE_CARA/02: Út 14:00–15:50 VT206, kromě Út 28. 3., D. Němec
BPE_CARA/03: Út 16:00–17:50 VT206, kromě Út 28. 3., D. Němec
Předpoklady
základy maticové algebry, základy pravděpodobnosti a matematické statistiky, doporučeno absolvování předmětu Základy ekonometrie (BPE_ZAEK)
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 26 mateřských oborů, zobrazit
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. Poslední část kurzu bude věnována analýze vícerozměrných časových řad.
Ve všech probíraných okruzích bude kladen důraz na aplikační využití získaných poznatků.
Cílem kurzu je poskytnout studentům potřebné znalosti a dovednosti k využití metod 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 jendotkového kořene, jednorozměrné metody dekompozice trendu).
  • 3. Vícerozměrné modely časových řad (intervenční analýza, VAR modely, funkce impulzní odezvy, strukturální VAR modely, Blanchard-Quahova dekompozice).
  • 4. Kointegrace a modely korekce chyb (kointegrace a společné trendy, testování kointegrace, VEC modely).
Literatura
    povinná literatura
  • ENDERS, Walter. Applied econometric time series. 4th ed. Hoboken: Wiley, 2015, x, 485. ISBN 9781118808566. info
    doporučená literatura
  • CIPRA, Tomáš. Finanční ekonometrie. 1. vyd. Praha: Ekopress, 2008, 538 s. ISBN 9788086929439. info
  • Arlt, Josef; Arltová, Markéta: Ekonomické časové řady. Professional Publishing 2009. ISBN 978-80-86946-85-6.
Výukové metody
přednášky, praktická počítačová cvičení, diskuse v hodině, semestrální skupinové projekty, ústní zkouška
Metody hodnocení
Kurs se skládá z přednášek a cvičení a je zakončen ústní zkouškou. Podmínkou pro připuštění ke zkoušce je aktivní účast na cvičeních, úspěšné zvládnutí průběžných semestrálních projektů (úkolů).
Navazující předměty
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Přednášky jsou dostupné online a ze záznamu.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022, jaro 2024, jaro 2025.

BPE_CARA Časové řady

Ekonomicko-správní fakulta
jaro 2022
Rozsah
2/2/0. 10 kr. Ukončení: zk.
Vyučováno prezenčně.
Vyučující
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (přednášející)
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (cvičící)
Ing. Mgr. Vlastimil Reichel, Ph.D. (přednášející)
Ing. Mgr. Vlastimil Reichel, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Jakub Chalmovianský, Ph.D. (pomocník)
Ing. Jakub Moučka (pomocník)
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
Út 10:00–11:50 P106, kromě Út 29. 3.
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
BPE_CARA/01: Út 12:00–13:50 VT204, kromě Út 29. 3., V. Reichel
BPE_CARA/02: Út 14:00–15:50 VT206, kromě Út 29. 3., D. Němec
BPE_CARA/03: Út 16:00–17:50 VT206, kromě Út 29. 3., D. Němec
Předpoklady
základy maticové algebry, základy pravděpodobnosti a matematické statistiky, doporučeno absolvování předmětu Základy ekonometrie (BPE_ZAEK)
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 27 mateřských oborů, zobrazit
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. Poslední část kurzu bude věnována analýze vícerozměrných časových řad.
Ve všech probíraných okruzích bude kladen důraz na aplikační využití získaných poznatků.
Cílem kurzu je poskytnout studentům potřebné znalosti a dovednosti k využití metod 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 jendotkového kořene, jednorozměrné metody dekompozice trendu).
  • 3. Vícerozměrné modely časových řad (intervenční analýza, VAR modely, funkce impulzní odezvy, strukturální VAR modely, Blanchard-Quahova dekompozice).
  • 4. Kointegrace a modely korekce chyb (kointegrace a společné trendy, testování kointegrace, VEC modely).
Literatura
    povinná literatura
  • ENDERS, Walter. Applied econometric time series. 4th ed. Hoboken: Wiley, 2015, x, 485. ISBN 9781118808566. info
    doporučená literatura
  • CIPRA, Tomáš. Finanční ekonometrie. 1. vyd. Praha: Ekopress, 2008, 538 s. ISBN 9788086929439. info
  • Arlt, Josef; Arltová, Markéta: Ekonomické časové řady. Professional Publishing 2009. ISBN 978-80-86946-85-6.
Výukové metody
přednášky, praktická počítačová cvičení, diskuse v hodině, semestrální skupinové projekty, ústní zkouška
Metody hodnocení
Kurs se skládá z přednášek a cvičení a je zakončen ústní zkouškou. Podmínkou pro připuštění ke zkoušce je aktivní účast na cvičeních, úspěšné zvládnutí průběžných semestrálních projektů (úkolů).
Navazující předměty
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Přednášky jsou dostupné online a ze záznamu.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2023, jaro 2024, jaro 2025.

BPE_CARA Časové řady

Ekonomicko-správní fakulta
jaro 2021
Rozsah
2/2/0. 10 kr. Ukončení: zk.
Vyučováno online.
Vyučující
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (přednášející)
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (cvičící)
prof. Ing. Osvald Vašíček, CSc. (přednášející)
Ing. Mgr. Vlastimil Reichel, Ph.D. (přednášející)
Ing. Mgr. Vlastimil Reichel, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Jakub Chalmovianský, Ph.D. (pomocník)
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
Út 10:00–11:50 P106
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
BPE_CARA/01: Út 12:00–13:50 VT204, D. Němec, V. Reichel
BPE_CARA/02: Út 14:00–15:50 VT206, D. Němec, V. Reichel
Předpoklady
základy maticové algebry, základy pravděpodobnosti a matematické statistiky, doporučeno absolvování předmětu Základy ekonometrie (BPE_ZAEK)
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 27 mateřských oborů, zobrazit
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. Poslední část kurzu bude věnována analýze vícerozměrných časových řad.
Ve všech probíraných okruzích bude kladen důraz na aplikační využití získaných poznatků.
Cílem kurzu je poskytnout studentům potřebné znalosti a dovednosti k využití metod 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 jendotkového kořene, jednorozměrné metody dekompozice trendu).
  • 3. Vícerozměrné modely časových řad (intervenční analýza, VAR modely, funkce impulzní odezvy, strukturální VAR modely, Blanchard-Quahova dekompozice).
  • 4. Kointegrace a modely korekce chyb (kointegrace a společné trendy, testování kointegrace, VEC modely).
Literatura
    povinná literatura
  • ENDERS, Walter. Applied econometric time series. 4th ed. Hoboken: Wiley, 2015, x, 485. ISBN 9781118808566. info
    doporučená literatura
  • CIPRA, Tomáš. Finanční ekonometrie. 1. vyd. Praha: Ekopress, 2008, 538 s. ISBN 9788086929439. info
  • Arlt, Josef; Arltová, Markéta: Ekonomické časové řady. Professional Publishing 2009. ISBN 978-80-86946-85-6.
Výukové metody
přednášky, praktická počítačová cvičení, diskuse v hodině, semestrální skupinové projekty, ústní zkouška
Metody hodnocení
Kurs se skládá z přednášek a cvičení a je zakončen ústní zkouškou. Podmínkou pro připuštění ke zkoušce je aktivní účast na cvičeních, úspěšné zvládnutí průběžných semestrálních projektů (úkolů).
Navazující předměty
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Přednášky jsou dostupné online a ze záznamu.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2022, jaro 2023, jaro 2024, jaro 2025.

BPE_CARA Časové řady

Ekonomicko-správní fakulta
jaro 2020
Rozsah
2/2/0. 10 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (přednášející)
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (cvičící)
prof. Ing. Osvald Vašíček, CSc. (přednášející)
Ing. Mgr. Vlastimil Reichel, Ph.D. (přednášející)
Ing. Mgr. Vlastimil Reichel, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Jakub Chalmovianský, Ph.D. (pomocník)
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
Út 10:00–11:50 P106
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
BPE_CARA/01: Út 12:00–13:50 VT204, D. Němec, V. Reichel
BPE_CARA/02: Út 14:00–15:50 VT206, D. Němec, V. Reichel
Předpoklady
základy maticové algebry, základy pravděpodobnosti a matematické statistiky, doporučeno absolvování předmětu Základy ekonometrie (BPE_ZAEK)
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 27 mateřských oborů, zobrazit
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. Poslední část kurzu bude věnována analýze vícerozměrných časových řad.
Ve všech probíraných okruzích bude kladen důraz na aplikační využití získaných poznatků.
Cílem kurzu je poskytnout studentům potřebné znalosti a dovednosti k využití metod 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 jendotkového kořene, jednorozměrné metody dekompozice trendu).
  • 3. Vícerozměrné modely časových řad (intervenční analýza, VAR modely, funkce impulzní odezvy, strukturální VAR modely, Blanchard-Quahova dekompozice).
  • 4. Kointegrace a modely korekce chyb (kointegrace a společné trendy, testování kointegrace, VEC modely).
Literatura
    povinná literatura
  • ENDERS, Walter. Applied econometric time series. 4th ed. Hoboken: Wiley, 2015, x, 485. ISBN 9781118808566. info
    doporučená literatura
  • CIPRA, Tomáš. Finanční ekonometrie. 1. vyd. Praha: Ekopress, 2008, 538 s. ISBN 9788086929439. info
  • Arlt, Josef; Arltová, Markéta: Ekonomické časové řady. Professional Publishing 2009. ISBN 978-80-86946-85-6.
Výukové metody
přednášky, praktická počítačová cvičení, diskuse v hodině, semestrální skupinové projekty, ústní zkouška
Metody hodnocení
Kurs se skládá z přednášek a cvičení a je zakončen ústní zkouškou. Podmínkou pro připuštění ke zkoušce je aktivní účast na cvičeních, úspěšné zvládnutí průběžných semestrálních projektů (úkolů).
Navazující předměty
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Přednášky jsou dostupné online a ze záznamu.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2021, jaro 2022, jaro 2023, jaro 2024, jaro 2025.

BPE_CARA Časové řady

Ekonomicko-správní fakulta
jaro 2019
Rozsah
2/2/0. 10 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (přednášející)
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (cvičící)
prof. Ing. Osvald Vašíček, CSc. (přednášející)
Ing. Mgr. Vlastimil Reichel, Ph.D. (cvičící)
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
Út 10:00–11:50 P106
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
BPE_CARA/01: Út 12:00–13:50 VT204, D. Němec, V. Reichel
BPE_CARA/02: Út 14:00–15:50 VT206, D. Němec, V. Reichel
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 21 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Předmět je věnován matematicko-statistickým přístupům k analýze ekonomických procesů popsaných časovými řadami. Úvodní část je zaměřena na dekompoziční přístup k analýze časových řad. Další část předmětu se zabývá Box-Jenkinsovou metodologií analýzy časových řad. Studenti budou seznámeni s postupy identifikace vhodného modelu časové řady a s kriterii pro posouzení vhodnosti odhadnutého modelu. Poslední část kurzu bude věnována analýze hospodářských cyklů pomocí vybraných filtračních metod.
Ve všech probíraných okruzích bude kladen důraz na aplikační využití získaných poznatků.
Cílem kurzu je poskytnout studentům potřebné znalosti a dovednosti k využití metod 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 a být schopni porozumět informacím z oblasti časových řad.
Osnova
  • 1.Dekompoziční přístup k analýze časových řad: časová řada a její složky: trend, případná sezónnost či cykličnost, stochastičnost. Modely trendu vycházející z modifikací lineárního regresního modelu: rozpoznání a odhady jejich parametrů. Speciální postupy pro nelinearizovatelné trendy.
  • 2.Klouzavé průměry a jejich užití při určení trendu a sezónnosti, jejich konstrukce při lokálním vyrovnávání polynomickými křivkami, exponenciální vyrovnávání(Brown),Holtova a Wintersova metoda.
  • 3.Modelování jednorozměrných časových řad: autokorelační vlastnosti časových řad,základní modely Boxovy-Jenkinsovy metodologie (AR,MA a ARMA modely),identifikace a diagnostika modelu (volba řádu modelu, testy stability),modely ARIMA a jejich zobecněné formy.
  • 4.Formy případné nestacionarity časové řady a postupy vedoucí k jejímu zestacionárnění.Model náhodné procházky. Testy jednotkového kořene (Dickey-Fuller a příbuzné) indikující nestacionaritu řady. Autoregresní model rozložených zpoždění.
  • 5.Modelování volatility. Autoregresní modely s podmíněnou heteroskedasticitou: ARCH modely,GARCH modely a jejich modifikace. Modely nelineární ve střední hodnotě. Aplikace na finanční časové řady.
  • 6.Modelování vícerozměrných časových řad: princip a metody odhadu. Vektorová autoregrese. Testování příčinnosti: Grangerova ne/kauzalita.Impulsní odezva. Kointegrace v časových řadách, modely korekce chyb(ECM).
Literatura
    povinná literatura
  • ENDERS, Walter. Applied econometric time series. 2nd ed. Hoboken: John Wiley & Sons, 2004, xiv, 460. ISBN 0471230650. info
  • CIPRA, Tomáš. Finanční ekonometrie. 1. vyd. Praha: Ekopress, 2008, 538 s. ISBN 9788086929439. info
    doporučená literatura
  • Arlt, Josef; Arltová, Markéta: Ekonomické časové řady. Professional Publishing 2009. ISBN 978-80-86946-85-6.
Výukové metody
přednášky, praktická počítačová cvičení, diskuse v hodině, domácí úkoly, skupinové projekty
Metody hodnocení
Kurs se skládá z přednášek a cvičení a je zakončen ústní zkouškou. Podmínkou pro připuštění ke zkoušce je aktivní účast na cvičeních a zpracování semestrálních projektů (úkolů).
Navazující předměty
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Přednášky jsou dostupné online a ze záznamu.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022, jaro 2023, jaro 2024, jaro 2025.

BPE_CARA Časové řady

Ekonomicko-správní fakulta
jaro 2018
Rozsah
2/2/0. 10 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (přednášející)
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (cvičící)
prof. Ing. Osvald Vašíček, CSc. (přednášející)
Ing. Mgr. Jakub Buček (cvičící)
Ing. Mgr. Vlastimil Reichel, Ph.D. (pomocník)
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
Út 11:05–12:45 P106
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
BPE_CARA/01: Út 12:50–14:30 VT204, D. Němec
BPE_CARA/02: Út 14:35–16:15 VT206, D. Němec
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 21 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Předmět je věnován matematicko-statistickým přístupům k analýze ekonomických procesů popsaných časovými řadami. Úvodní část je zaměřena na dekompoziční přístup k analýze časových řad. Další část předmětu se zabývá Box-Jenkinsovou metodologií analýzy časových řad. Studenti budou seznámeni s postupy identifikace vhodného modelu časové řady a s kriterii pro posouzení vhodnosti odhadnutého modelu. Poslední část kurzu bude věnována analýze hospodářských cyklů pomocí vybraných filtračních metod.
Ve všech probíraných okruzích bude kladen důraz na aplikační využití získaných poznatků.
Cílem kurzu je poskytnout studentům potřebné znalosti a dovednosti k využití metod analýzy časových řad v praxi. 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 a být schopni porozumět informacím z oblasti časových řad.
Osnova
  • 1.Dekompoziční přístup k analýze časových řad: časová řada a její složky: trend, případná sezónnost či cykličnost, stochastičnost. Modely trendu vycházející z modifikací lineárního regresního modelu: rozpoznání a odhady jejich parametrů. Speciální postupy pro nelinearizovatelné trendy.
  • 2.Klouzavé průměry a jejich užití při určení trendu a sezónnosti, jejich konstrukce při lokálním vyrovnávání polynomickými křivkami, exponenciální vyrovnávání(Brown),Holtova a Wintersova metoda.
  • 3.Modelování jednorozměrných časových řad: autokorelační vlastnosti časových řad,základní modely Boxovy-Jenkinsovy metodologie (AR,MA a ARMA modely),identifikace a diagnostika modelu (volba řádu modelu, testy stability),modely ARIMA a jejich zobecněné formy.
  • 4.Formy případné nestacionarity časové řady a postupy vedoucí k jejímu zestacionárnění.Model náhodné procházky. Testy jednotkového kořene (Dickey-Fuller a příbuzné) indikující nestacionaritu řady. Autoregresní model rozložených zpoždění.
  • 5.Modelování volatility. Autoregresní modely s podmíněnou heteroskedasticitou: ARCH modely,GARCH modely a jejich modifikace. Modely nelineární ve střední hodnotě. Aplikace na finanční časové řady.
  • 6.Modelování vícerozměrných časových řad: princip a metody odhadu. Vektorová autoregrese. Testování příčinnosti: Grangerova ne/kauzalita.Impulsní odezva. Kointegrace v časových řadách, modely korekce chyb(ECM).
Literatura
    povinná literatura
  • Arlt, Josef; Arltová, Markéta: Ekonomické časové řady. Professional Publishing 2009. ISBN 978-80-86946-85-6.
  • CIPRA, Tomáš. Finanční ekonometrie. 1. vyd. Praha: Ekopress, 2008, 538 s. ISBN 9788086929439. info
    doporučená literatura
  • ENDERS, Walter. Applied econometric time series. 2nd ed. Hoboken: John Wiley & Sons, 2004, xiv, 460. ISBN 0471230650. info
Výukové metody
přednášky, praktická počítačová cvičení, diskuse v hodině, domácí úkoly, samostatný projekt
Metody hodnocení
Kurs se skládá z přednášek a cvičení a je zakončen ústní zkouškou. Podmínkou pro připuštění ke zkoušce je aktivní účast na cvičeních, úspěšné zvládnutí dvou průběžných testů a semestrálního projektu.
Navazující předměty
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Přednášky jsou dostupné online a ze záznamu.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022, jaro 2023, jaro 2024, jaro 2025.

BPE_CARA Časové řady

Ekonomicko-správní fakulta
jaro 2017
Rozsah
2/2/0. 10 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (přednášející)
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (cvičící)
prof. Ing. Osvald Vašíček, CSc. (přednášející)
Ing. Mgr. Jakub Buček (cvičící)
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
Út 11:05–12:45 P106
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
BPE_CARA/T01: Čt 23. 2. až Po 22. 5. Čt 13:00–14:35 115, J. Buček, Nepřihlašuje se. Určeno pro studenty se zdravotním postižením.
BPE_CARA/01: Út 12:50–14:30 VT204, D. Němec
BPE_CARA/02: Út 14:35–16:15 VT204, D. Němec
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 21 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Předmět je věnován matematicko-statistickým přístupům k analýze ekonomických procesů popsaných časovými řadami. Úvodní část je zaměřena na dekompoziční přístup k analýze časových řad. Další část předmětu se zabývá Box-Jenkinsovou metodologií analýzy časových řad. Studenti budou seznámeni s postupy identifikace vhodného modelu časové řady a s kriterii pro posouzení vhodnosti odhadnutého modelu. Poslední část kurzu bude věnována analýze hospodářských cyklů pomocí vybraných filtračních metod.
Ve všech probíraných okruzích bude kladen důraz na aplikační využití získaných poznatků.
Cílem kurzu je poskytnout studentům potřebné znalosti a dovednosti k využití metod analýzy časových řad v praxi. 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 a být schopni porozumět informacím z oblasti časových řad.
Osnova
  • 1.Dekompoziční přístup k analýze časových řad: časová řada a její složky: trend, případná sezónnost či cykličnost, stochastičnost. Modely trendu vycházející z modifikací lineárního regresního modelu: rozpoznání a odhady jejich parametrů. Speciální postupy pro nelinearizovatelné trendy.
  • 2.Klouzavé průměry a jejich užití při určení trendu a sezónnosti, jejich konstrukce při lokálním vyrovnávání polynomickými křivkami, exponenciální vyrovnávání(Brown),Holtova a Wintersova metoda.
  • 3.Modelování jednorozměrných časových řad: autokorelační vlastnosti časových řad,základní modely Boxovy-Jenkinsovy metodologie (AR,MA a ARMA modely),identifikace a diagnostika modelu (volba řádu modelu, testy stability),modely ARIMA a jejich zobecněné formy.
  • 4.Formy případné nestacionarity časové řady a postupy vedoucí k jejímu zestacionárnění.Model náhodné procházky. Testy jednotkového kořene (Dickey-Fuller a příbuzné) indikující nestacionaritu řady. Autoregresní model rozložených zpoždění.
  • 5.Modelování volatility. Autoregresní modely s podmíněnou heteroskedasticitou: ARCH modely,GARCH modely a jejich modifikace. Modely nelineární ve střední hodnotě. Aplikace na finanční časové řady.
  • 6.Modelování vícerozměrných časových řad: princip a metody odhadu. Vektorová autoregrese. Testování příčinnosti: Grangerova ne/kauzalita.Impulsní odezva. Kointegrace v časových řadách, modely korekce chyb(ECM).
Literatura
    povinná literatura
  • Arlt, Josef; Arltová, Markéta: Ekonomické časové řady. Professional Publishing 2009. ISBN 978-80-86946-85-6.
  • CIPRA, Tomáš. Finanční ekonometrie. 1. vyd. Praha: Ekopress, 2008, 538 s. ISBN 9788086929439. info
    doporučená literatura
  • ENDERS, Walter. Applied econometric time series. 2nd ed. Hoboken: John Wiley & Sons, 2004, xiv, 460. ISBN 0471230650. info
Výukové metody
přednášky, praktická počítačová cvičení, diskuse v hodině, domácí úkoly, samostatný projekt
Metody hodnocení
Kurs se skládá z přednášek a cvičení a je zakončen ústní zkouškou. Podmínkou pro připuštění ke zkoušce je aktivní účast na cvičeních, úspěšné zvládnutí dvou průběžných testů a semestrálního projektu.
Navazující předměty
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Přednášky jsou dostupné online a ze záznamu.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022, jaro 2023, jaro 2024, jaro 2025.

BPE_CARA Časové řady

Ekonomicko-správní fakulta
jaro 2016
Rozsah
2/2/0. 13 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (přednášející)
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (cvičící)
prof. Ing. Osvald Vašíček, CSc. (přednášející)
Ing. Mgr. Jakub Buček (cvičící)
Ing. Michal Chribik (cvičící)
Garance
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D.
Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta
Kontaktní osoba: Lydie Pravdová
Dodavatelské pracoviště: Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta
Rozvrh
Út 11:05–12:45 P106
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
BPE_CARA/01: Út 12:50–14:30 VT204, D. Němec
BPE_CARA/02: Út 14:35–16:15 VT204, M. Chribik
BPE_CARA/03: Út 16:20–17:55 VT203, J. Buček
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 21 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Předmět je věnován matematicko-statistickým přístupům k analýze ekonomických procesů popsaných časovými řadami. Úvodní část je zaměřena na dekompoziční přístup k analýze časových řad. Další část předmětu se zabývá Box-Jenkinsovou metodologií analýzy časových řad. Studenti budou seznámeni s postupy identifikace vhodného modelu časové řady a s kriterii pro posouzení vhodnosti odhadnutého modelu. Poslední část kurzu bude věnována analýze hospodářských cyklů pomocí vybraných filtračních metod.
Ve všech probíraných okruzích bude kladen důraz na aplikační využití získaných poznatků.
Cílem kurzu je poskytnout studentům potřebné znalosti a dovednosti k využití metod analýzy časových řad v praxi. 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 a být schopni porozumět informacím z oblasti časových řad.
Osnova
  • 1.Dekompoziční přístup k analýze časových řad: časová řada a její složky: trend, případná sezónnost či cykličnost, stochastičnost. Modely trendu vycházející z modifikací lineárního regresního modelu: rozpoznání a odhady jejich parametrů. Speciální postupy pro nelinearizovatelné trendy.
  • 2.Klouzavé průměry a jejich užití při určení trendu a sezónnosti, jejich konstrukce při lokálním vyrovnávání polynomickými křivkami, exponenciální vyrovnávání(Brown),Holtova a Wintersova metoda.
  • 3.Modelování jednorozměrných časových řad: autokorelační vlastnosti časových řad,základní modely Boxovy-Jenkinsovy metodologie (AR,MA a ARMA modely),identifikace a diagnostika modelu (volba řádu modelu, testy stability),modely ARIMA a jejich zobecněné formy.
  • 4.Formy případné nestacionarity časové řady a postupy vedoucí k jejímu zestacionárnění.Model náhodné procházky. Testy jednotkového kořene (Dickey-Fuller a příbuzné) indikující nestacionaritu řady. Autoregresní model rozložených zpoždění.
  • 5.Modelování volatility. Autoregresní modely s podmíněnou heteroskedasticitou: ARCH modely,GARCH modely a jejich modifikace. Modely nelineární ve střední hodnotě. Aplikace na finanční časové řady.
  • 6.Modelování vícerozměrných časových řad: princip a metody odhadu. Vektorová autoregrese. Testování příčinnosti: Grangerova ne/kauzalita.Impulsní odezva. Kointegrace v časových řadách, modely korekce chyb(ECM).
Literatura
    povinná literatura
  • Arlt, Josef; Arltová, Markéta: Ekonomické časové řady. Professional Publishing 2009. ISBN 978-80-86946-85-6.
  • CIPRA, Tomáš. Finanční ekonometrie. 1. vyd. Praha: Ekopress, 2008, 538 s. ISBN 9788086929439. info
    doporučená literatura
  • ENDERS, Walter. Applied econometric time series. 2nd ed. Hoboken: John Wiley & Sons, 2004, xiv, 460. ISBN 0471230650. info
Výukové metody
přednášky, praktická počítačová cvičení, diskuse v hodině, domácí úkoly, samostatný projekt
Metody hodnocení
Kurs se skládá z přednášek a cvičení a je zakončen ústní zkouškou. Podmínkou pro připuštění ke zkoušce je aktivní účast na cvičeních, úspěšné zvládnutí dvou průběžných testů a semestrálního projektu.
Navazující předměty
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Přednášky jsou dostupné online a ze záznamu.
Informace k inovaci předmětu
Předmět byl inovován v rámci projektu "Inovace studia ekonomických disciplín v souladu s požadavky znalostní ekonomiky (CZ.1.07/2.2.00/28.0227)", který je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky.

logo image
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022, jaro 2023, jaro 2024, jaro 2025.

BPE_CARA Časové řady

Ekonomicko-správní fakulta
jaro 2015
Rozsah
2/2/0. 13 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (přednášející)
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (cvičící)
prof. Ing. Osvald Vašíček, CSc. (přednášející)
Mgr. Hana Fitzová, Ph.D. (přednášející)
Garance
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D.
Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta
Kontaktní osoba: Lydie Pravdová
Dodavatelské pracoviště: Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta
Rozvrh
Út 11:05–12:45 P106
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
BPE_CARA/01: Út 12:50–14:30 VT204, D. Němec
BPE_CARA/02: Út 14:35–16:15 VT204, D. Němec
BPE_CARA/03: Rozvrh nebyl do ISu vložen.
Předpoklady
! PMEM2A Ekonomicko-matematické metody
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Předmět si smí zapsat nejvýše 330 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/330, pouze zareg.: 0/330, pouze zareg. s předností (mateřské obory): 0/330
Jiné omezení: max. 30 cizích studentů; cvičení pouze pro studenty ESF
Mateřské obory/plány
předmět má 21 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Předmět je věnován matematicko-statistickým přístupům k analýze ekonomických procesů popsaných časovými řadami. Úvodní část je zaměřena na dekompoziční přístup k analýze časových řad. Další část předmětu se zabývá Box-Jenkinsovou metodologií analýzy časových řad. Studenti budou seznámeni s postupy identifikace vhodného modelu časové řady a s kriterii pro posouzení vhodnosti odhadnutého modelu. Poslední část kurzu bude věnována analýze hospodářských cyklů pomocí vybraných filtračních metod.
Ve všech probíraných okruzích bude kladen důraz na aplikační využití získaných poznatků.
Cílem kurzu je poskytnout studentům potřebné znalosti a dovednosti k využití metod analýzy časových řad v praxi. 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 a být schopni porozumět informacím z oblasti časových řad.
Osnova
  • 1.Dekompoziční přístup k analýze časových řad: časová řada a její složky: trend, případná sezónnost či cykličnost, stochastičnost. Modely trendu vycházející z modifikací lineárního regresního modelu: rozpoznání a odhady jejich parametrů. Speciální postupy pro nelinearizovatelné trendy.
  • 2.Klouzavé průměry a jejich užití při určení trendu a sezónnosti, jejich konstrukce při lokálním vyrovnávání polynomickými křivkami, exponenciální vyrovnávání(Brown),Holtova a Wintersova metoda.
  • 3.Modelování jednorozměrných časových řad: autokorelační vlastnosti časových řad,základní modely Boxovy-Jenkinsovy metodologie (AR,MA a ARMA modely),identifikace a diagnostika modelu (volba řádu modelu, testy stability),modely ARIMA a jejich zobecněné formy.
  • 4.Formy případné nestacionarity časové řady a postupy vedoucí k jejímu zestacionárnění.Model náhodné procházky. Testy jednotkového kořene (Dickey-Fuller a příbuzné) indikující nestacionaritu řady. Autoregresní model rozložených zpoždění.
  • 5.Modelování volatility. Autoregresní modely s podmíněnou heteroskedasticitou: ARCH modely,GARCH modely a jejich modifikace. Modely nelineární ve střední hodnotě. Aplikace na finanční časové řady.
  • 6.Modelování vícerozměrných časových řad: princip a metody odhadu. Vektorová autoregrese. Testování příčinnosti: Grangerova ne/kauzalita.Impulsní odezva. Kointegrace v časových řadách, modely korekce chyb(ECM).
Literatura
    povinná literatura
  • Arlt, Josef; Arltová, Markéta: Ekonomické časové řady. Professional Publishing 2009. ISBN 978-80-86946-85-6.
  • CIPRA, Tomáš. Finanční ekonometrie. 1. vyd. Praha: Ekopress, 2008, 538 s. ISBN 9788086929439. info
    doporučená literatura
  • ENDERS, Walter. Applied econometric time series. 2nd ed. Hoboken: John Wiley & Sons, 2004, xiv, 460. ISBN 0471230650. info
Výukové metody
přednášky, praktická počítačová cvičení, diskuse v hodině, domácí úkoly, samostatný projekt
Metody hodnocení
Kurs se skládá z přednášek a cvičení a je zakončen ústní zkouškou. Podmínkou pro připuštění ke zkoušce je aktivní účast na cvičeních, úspěšné zvládnutí dvou průběžných testů a semestrálního projektu.
Navazující předměty
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Nezapisují si studenti, kteří absolvovali předmět PMEM2A.
Informace k inovaci předmětu
Předmět byl inovován v rámci projektu "Inovace studia ekonomických disciplín v souladu s požadavky znalostní ekonomiky (CZ.1.07/2.2.00/28.0227)", který je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky.

logo image
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022, jaro 2023, jaro 2024, jaro 2025.

BPE_CARA Časové řady

Ekonomicko-správní fakulta
jaro 2014
Rozsah
2/2/0. 13 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (přednášející)
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (cvičící)
prof. Ing. Osvald Vašíček, CSc. (přednášející)
Mgr. Hana Fitzová, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Dalibor Moravanský, CSc. (přednášející)
Garance
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D.
Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta
Kontaktní osoba: Lydie Pravdová
Dodavatelské pracoviště: Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta
Rozvrh
Út 11:05–12:45 P106
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
BPE_CARA/01: Út 12:50–14:30 VT204, D. Němec
BPE_CARA/02: Út 14:35–16:15 VT204, D. Němec
BPE_CARA/03: Čt 16:20–17:55 VT105
Předpoklady
! PMEM2A Ekonomicko-matematické metody
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Předmět si smí zapsat nejvýše 330 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/330, pouze zareg.: 0/330, pouze zareg. s předností (mateřské obory): 0/330
Jiné omezení: max. 30 cizích studentů; cvičení pouze pro studenty ESF
Mateřské obory/plány
předmět má 12 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Předmět je věnován matematicko-statistickým přístupům k analýze ekonomických procesů popsaných časovými řadami. Úvodní část je zaměřena na dekompoziční přístup k analýze časových řad. Další část předmětu se zabývá Box-Jenkinsovou metodologií analýzy časových řad. Studenti budou seznámeni s postupy identifikace vhodného modelu časové řady a s kriterii pro posouzení vhodnosti odhadnutého modelu. Poslední část kurzu bude věnována analýze hospodářských cyklů pomocí vybraných filtračních metod.
Ve všech probíraných okruzích bude kladen důraz na aplikační využití získaných poznatků.
Cílem kurzu je poskytnout studentům potřebné znalosti a dovednosti k využití metod analýzy časových řad v praxi. 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 a být schopni porozumět informacím z oblasti časových řad.
Osnova
  • 1.Dekompoziční přístup k analýze časových řad: časová řada a její složky: trend, případná sezónnost či cykličnost, stochastičnost. Modely trendu vycházející z modifikací lineárního regresního modelu: rozpoznání a odhady jejich parametrů. Speciální postupy pro nelinearizovatelné trendy.
  • 2.Klouzavé průměry a jejich užití při určení trendu a sezónnosti, jejich konstrukce při lokálním vyrovnávání polynomickými křivkami, exponenciální vyrovnávání(Brown),Holtova a Wintersova metoda.
  • 3.Modelování jednorozměrných časových řad: autokorelační vlastnosti časových řad,základní modely Boxovy-Jenkinsovy metodologie (AR,MA a ARMA modely),identifikace a diagnostika modelu (volba řádu modelu, testy stability),modely ARIMA a jejich zobecněné formy.
  • 4.Formy případné nestacionarity časové řady a postupy vedoucí k jejímu zestacionárnění.Model náhodné procházky. Testy jednotkového kořene (Dickey-Fuller a příbuzné) indikující nestacionaritu řady. Autoregresní model rozložených zpoždění.
  • 5.Modelování volatility. Autoregresní modely s podmíněnou heteroskedasticitou: ARCH modely,GARCH modely a jejich modifikace. Modely nelineární ve střední hodnotě. Aplikace na finanční časové řady.
  • 6.Modelování vícerozměrných časových řad: princip a metody odhadu. Vektorová autoregrese. Testování příčinnosti: Grangerova ne/kauzalita.Impulsní odezva. Kointegrace v časových řadách, modely korekce chyb(ECM).
Literatura
    povinná literatura
  • Arlt, Josef; Arltová, Markéta: Ekonomické časové řady. Professional Publishing 2009. ISBN 978-80-86946-85-6.
  • CIPRA, Tomáš. Finanční ekonometrie. 1. vyd. Praha: Ekopress, 2008, 538 s. ISBN 9788086929439. info
    doporučená literatura
  • ENDERS, Walter. Applied econometric time series. 2nd ed. Hoboken: John Wiley & Sons, 2004, xiv, 460. ISBN 0471230650. info
Výukové metody
přednášky, praktická počítačová cvičení, diskuse v hodině, domácí úkoly, samostatný projekt
Metody hodnocení
Kurs se skládá z přednášek a cvičení a je zakončen ústní zkouškou. Podmínkou pro připuštění ke zkoušce je aktivní účast na cvičeních, úspěšné zvládnutí dvou průběžných testů a semestrálního projektu.
Navazující předměty
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Nezapisují si studenti, kteří absolvovali předmět PMEM2A.
Informace k inovaci předmětu
Předmět byl inovován v rámci projektu "Inovace studia ekonomických disciplín v souladu s požadavky znalostní ekonomiky (CZ.1.07/2.2.00/28.0227)", který je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky.

logo image
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022, jaro 2023, jaro 2024, jaro 2025.

BPE_CARA Časové řady

Ekonomicko-správní fakulta
jaro 2013
Rozsah
2/2/0. 13 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
Mgr. Hana Fitzová, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Hana Fitzová, Ph.D. (cvičící)
prof. Ing. Osvald Vašíček, CSc. (přednášející)
RNDr. Dalibor Moravanský, CSc. (přednášející)
RNDr. Dalibor Moravanský, CSc. (cvičící)
Garance
Mgr. Hana Fitzová, Ph.D.
Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta
Kontaktní osoba: Lydie Pravdová
Dodavatelské pracoviště: Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta
Rozvrh
Út 16:20–17:55 P104
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
BPE_CARA/01: Út 12:50–14:30 VT204, D. Moravanský
BPE_CARA/02: Út 14:35–16:15 VT204, D. Moravanský
BPE_CARA/03: Čt 16:20–17:55 VT105, D. Moravanský
Předpoklady
! PMEM2A Ekonomicko-matematické metody
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Předmět si smí zapsat nejvýše 330 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/330, pouze zareg.: 0/330, pouze zareg. s předností (mateřské obory): 0/330
Jiné omezení: max. 30 cizích studentů; cvičení pouze pro studenty ESF
Mateřské obory/plány
předmět má 12 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Předmět je věnován matematicko-statistickým přístupům k analýze ekonomických procesů popsaných časovými řadami. Úvodní část je zaměřena na dekompoziční přístup k analýze časových řad. Další část předmětu se zabývá Box-Jenkinsovou metodologií analýzy časových řad. Studenti budou seznámeni s postupy identifikace vhodného modelu časové řady a s kriterii pro posouzení vhodnosti odhadnutého modelu. Poslední část kurzu bude věnována analýze hospodářských cyklů pomocí vybraných filtračních metod.
Ve všech probíraných okruzích bude kladen důraz na aplikační využití získaných poznatků.
Cílem kurzu je poskytnout studentům potřebné znalosti a dovednosti k využití metod analýzy časových řad v praxi. 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 a být schopni porozumět informacím z oblasti časových řad.
Osnova
  • 1.Dekompoziční přístup k analýze časových řad: časová řada a její složky: trend, případná sezónnost či cykličnost, stochastičnost. Modely trendu vycházející z modifikací lineárního regresního modelu: rozpoznání a odhady jejich parametrů. Speciální postupy pro nelinearizovatelné trendy.
  • 2.Klouzavé průměry a jejich užití při určení trendu a sezónnosti, jejich konstrukce při lokálním vyrovnávání polynomickými křivkami, exponenciální vyrovnávání(Brown),Holtova a Wintersova metoda.
  • 3.Modelování jednorozměrných časových řad: autokorelační vlastnosti časových řad,základní modely Boxovy-Jenkinsovy metodologie (AR,MA a ARMA modely),identifikace a diagnostika modelu (volba řádu modelu, testy stability),modely ARIMA a jejich zobecněné formy.
  • 4.Formy případné nestacionarity časové řady a postupy vedoucí k jejímu zestacionárnění.Model náhodné procházky. Testy jednotkového kořene (Dickey-Fuller a příbuzné) indikující nestacionaritu řady. Autoregresní model rozložených zpoždění.
  • 5.Modelování volatility. Autoregresní modely s podmíněnou heteroskedasticitou: ARCH modely,GARCH modely a jejich modifikace. Modely nelineární ve střední hodnotě. Aplikace na finanční časové řady.
  • 6.Modelování vícerozměrných časových řad: princip a metody odhadu. Vektorová autoregrese. Testování příčinnosti: Grangerova ne/kauzalita.Impulsní odezva. Kointegrace v časových řadách, modely korekce chyb(ECM).
Literatura
    povinná literatura
  • Arlt, Josef; Arltová, Markéta: Ekonomické časové řady. Professional Publishing 2009. ISBN 978-80-86946-85-6.
  • CIPRA, Tomáš. Finanční ekonometrie. 1. vyd. Praha: Ekopress, 2008, 538 s. ISBN 9788086929439. info
    doporučená literatura
  • ENDERS, Walter. Applied econometric time series. 2nd ed. Hoboken: John Wiley & Sons, 2004, xiv, 460. ISBN 0471230650. info
Výukové metody
přednášky, praktická počítačová cvičení, diskuse v hodině, domácí úkoly, samostatný projekt
Metody hodnocení
Kurs se skládá z přednášek a cvičení a je zakončen ústní zkouškou. Podmínkou pro připuštění ke zkoušce je aktivní účast na cvičeních, úspěšné zvládnutí dvou průběžných testů a semestrálního projektu.
Navazující předměty
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Nezapisují si studenti, kteří absolvovali předmět PMEM2A.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022, jaro 2023, jaro 2024, jaro 2025.

BPE_CARA Časové řady

Ekonomicko-správní fakulta
jaro 2012
Rozsah
2/2/0. 13 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
Mgr. Hana Fitzová, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Hana Fitzová, Ph.D. (cvičící)
prof. Ing. Osvald Vašíček, CSc. (přednášející)
RNDr. Dalibor Moravanský, CSc. (přednášející)
RNDr. Dalibor Moravanský, CSc. (cvičící)
Garance
Mgr. Hana Fitzová, Ph.D.
Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta
Kontaktní osoba: Lydie Pravdová
Dodavatelské pracoviště: Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta
Rozvrh
Út 16:20–17:55 P104
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
BPE_CARA/01: Út 12:50–14:30 VT206, D. Moravanský
BPE_CARA/02: Út 14:35–16:15 VT206, D. Moravanský
BPE_CARA/03: Čt 16:20–17:55 VT105, D. Moravanský
Předpoklady
! PMEM2A Ekonomicko-matematické metody
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Předmět si smí zapsat nejvýše 330 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/330, pouze zareg.: 0/330, pouze zareg. s předností (mateřské obory): 0/330
Jiné omezení: max. 30 cizích studentů; cvičení pouze pro studenty ESF
Mateřské obory/plány
předmět má 11 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Předmět je věnován matematicko-statistickým přístupům k analýze ekonomických procesů popsaných časovými řadami. Úvodní část je zaměřena na dekompoziční přístup k analýze časových řad. Další část předmětu se zabývá Box-Jenkinsovou metodologií analýzy časových řad. Studenti budou seznámeni s postupy identifikace vhodného modelu časové řady a s kriterii pro posouzení vhodnosti odhadnutého modelu. Poslední část kurzu bude věnována analýze hospodářských cyklů pomocí vybraných filtračních metod.
Ve všech probíraných okruzích bude kladen důraz na aplikační využití získaných poznatků.
Cílem kurzu je poskytnout studentům potřebné znalosti a dovednosti k využití metod analýzy časových řad v praxi. 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 a být schopni porozumět informacím z oblasti časových řad.
Osnova
  • 1.Dekompoziční přístup k analýze časových řad: časová řada a její složky: trend, případná sezónnost či cykličnost, stochastičnost. Modely trendu vycházející z modifikací lineárního regresního modelu: rozpoznání a odhady jejich parametrů. Speciální postupy pro nelinearizovatelné trendy.
  • 2.Klouzavé průměry a jejich užití při určení trendu a sezónnosti, jejich konstrukce při lokálním vyrovnávání polynomickými křivkami, exponenciální vyrovnávání(Brown),Holtova a Wintersova metoda.
  • 3.Modelování jednorozměrných časových řad: autokorelační vlastnosti časových řad,základní modely Boxovy-Jenkinsovy metodologie (AR,MA a ARMA modely),identifikace a diagnostika modelu (volba řádu modelu, testy stability),modely ARIMA a jejich zobecněné formy.
  • 4.Formy případné nestacionarity časové řady a postupy vedoucí k jejímu zestacionárnění.Model náhodné procházky. Testy jednotkového kořene (Dickey-Fuller a příbuzné) indikující nestacionaritu řady. Autoregresní model rozložených zpoždění.
  • 5.Modelování volatility. Autoregresní modely s podmíněnou heteroskedasticitou: ARCH modely,GARCH modely a jejich modifikace. Modely nelineární ve střední hodnotě. Aplikace na finanční časové řady.
  • 6.Modelování vícerozměrných časových řad: princip a metody odhadu. Vektorová autoregrese. Testování příčinnosti: Grangerova ne/kauzalita.Impulsní odezva. Kointegrace v časových řadách, modely korekce chyb(ECM).
Literatura
    povinná literatura
  • Arlt, Josef; Arltová, Markéta: Ekonomické časové řady. Professional Publishing 2009. ISBN 978-80-86946-85-6.
  • CIPRA, Tomáš. Finanční ekonometrie. 1. vyd. Praha: Ekopress, 2008, 538 s. ISBN 9788086929439. info
    doporučená literatura
  • ENDERS, Walter. Applied econometric time series. 2nd ed. Hoboken: John Wiley & Sons, 2004, xiv, 460. ISBN 0471230650. info
Výukové metody
přednášky, praktická počítačová cvičení, diskuse v hodině, domácí úkoly, samostatný projekt
Metody hodnocení
Kurs se skládá z přednášek a cvičení a je zakončen ústní zkouškou. Podmínkou pro připuštění ke zkoušce je aktivní účast na cvičeních, úspěšné zvládnutí dvou průběžných testů a semestrálního projektu.
Navazující předměty
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Nezapisují si studenti, kteří absolvovali předmět PMEM2A.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2010, jaro 2011, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022, jaro 2023, jaro 2024, jaro 2025.

BPE_CARA Časové řady

Ekonomicko-správní fakulta
jaro 2011
Rozsah
2/2/0. 13 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
Mgr. Hana Fitzová, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Hana Fitzová, Ph.D. (cvičící)
prof. Ing. Osvald Vašíček, CSc. (přednášející)
RNDr. Dalibor Moravanský, CSc. (přednášející)
RNDr. Dalibor Moravanský, CSc. (cvičící)
Garance
Mgr. Hana Fitzová, Ph.D.
Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta
Kontaktní osoba: Lydie Pravdová
Rozvrh
Út 16:20–17:55 P104
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
BPE_CARA/01: Út 12:50–14:30 VT206, D. Moravanský
BPE_CARA/02: Út 14:35–16:15 VT206, D. Moravanský
Předpoklady
! PMEM2A Ekonomicko-matematické metody
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Předmět si smí zapsat nejvýše 330 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/330, pouze zareg.: 0/330, pouze zareg. s předností (mateřské obory): 0/330
Jiné omezení: max. 30 cizích studentů; cvičení pouze pro studenty ESF
Mateřské obory/plány
předmět má 10 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Předmět je věnován matematicko-statistickým přístupům k analýze ekonomických procesů popsaných časovými řadami. Úvodní část je zaměřena na dekompoziční přístup k analýze časových řad. Další část předmětu se zabývá Box-Jenkinsovou metodologií analýzy časových řad. Studenti budou seznámeni s postupy identifikace vhodného modelu časové řady a s kriterii pro posouzení vhodnosti odhadnutého modelu. Poslední část kurzu bude věnována analýze hospodářských cyklů pomocí vybraných filtračních metod.
Ve všech probíraných okruzích bude kladen důraz na aplikační využití získaných poznatků.
Cílem kurzu je poskytnout studentům potřebné znalosti a dovednosti k využití metod analýzy časových řad v praxi. 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 a být schopni porozumět informacím z oblasti časových řad.
Osnova
  • 1. Dekompoziční přístup k analýze časových řad: časová řada, lineární regresní model (shrnutí požadovaných znalostí), trend v časové řadě, klouzavé průměry, exponenciální vyrovnání, sezónnost.
  • 2. Modelování jednorozměrných časových řad: autokorelační vlastnosti časových řad, základní modely Boxovy-Jenkinsovy metodologie (AR, MA a ARMA modely), identifikace a diagnostika modelu (volba řádu modelu, testy stability), modely ARIMA.
  • 3. Autoregresní modely s podmíněnou heteroskedasticitou: modelování volatility, ARCH modely, GARCH modely.
  • 4. Modelování vícerozměrných časových řad: princip a metody odhadu, impulsní odezvy, Grangerova kauzalita, kointegrace v časových řadách, modely korekce chyb.
  • 5. Analýza hospodářských cyklů: vybrané problémy filtrace např. Hodrick-Prescott filtr, Band pass filtr; Blanchard-Quahova dekompozice.
Literatura
    povinná literatura
  • Arlt, Josef; Arltová, Markéta: Ekonomické časové řady. Professional Publishing 2009. ISBN 978-80-86946-85-6.
  • CIPRA, Tomáš. Finanční ekonometrie. 1. vyd. Praha: Ekopress, 2008, 538 s. ISBN 9788086929439. info
    doporučená literatura
  • ENDERS, Walter. Applied econometric time series. 2nd ed. Hoboken: John Wiley & Sons, 2004, xiv, 460. ISBN 0471230650. info
Výukové metody
přednášky, praktická počítačová cvičení, diskuse v hodině, domácí úkoly, samostatný projekt
Metody hodnocení
Kurs se skládá z přednášek a cvičení a je zakončen ústní zkouškou. Podmínkou pro připuštění ke zkoušce je aktivní účast na cvičeních, úspěšné zvládnutí dvou průběžných testů a semestrálního projektu.
Navazující předměty
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Nezapisují si studenti, kteří absolvovali předmět PMEM2A.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2010, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022, jaro 2023, jaro 2024, jaro 2025.

BPE_CARA Časové řady

Ekonomicko-správní fakulta
jaro 2010
Rozsah
2/2/0. 13 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
Mgr. Hana Fitzová, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Hana Fitzová, Ph.D. (cvičící)
prof. Ing. Osvald Vašíček, CSc. (přednášející)
RNDr. Dalibor Moravanský, CSc. (přednášející)
Garance
Mgr. Hana Fitzová, Ph.D.
Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta
Kontaktní osoba: Lydie Pravdová
Rozvrh
Út 12:50–14:30 VT206
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
BPE_CARA/01: Út 14:35–16:15 VT206, D. Moravanský
Předpoklady
(( BPM_STA2 Statistika 2 || PMSTII Statistika II ) &&( BPE_ZAEK Základy ekonometrie ))&&(! PMEM2A Ekonomicko-matematické metody )
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Předmět si smí zapsat nejvýše 330 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/330, pouze zareg.: 0/330, pouze zareg. s předností (mateřské obory): 0/330
Jiné omezení: max. 30 cizích studentů; cvičení pouze pro studenty ESF
Mateřské obory/plány
předmět má 12 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Předmět je věnován matematicko-statistickým přístupům k analýze ekonomických procesů popsaných časovými řadami. Úvodní část je zaměřena na dekompoziční přístup k analýze časových řad. Další část předmětu se zabývá Box-Jenkinsovou metodologií analýzy časových řad. Studenti budou seznámeni s postupy identifikace vhodného modelu časové řady a s kriterii pro posouzení vhodnosti odhadnutého modelu. Poslední část kurzu bude věnována analýze hospodářských cyklů pomocí vybraných filtračních metod.
Ve všech probíraných okruzích bude kladen důraz na aplikační využití získaných poznatků.
Cílem kurzu je poskytnout studentům potřebné znalosti a dovednosti k využití metod analýzy časových řad v praxi. 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 a být schopni porozumět informacím z oblasti časových řad.
Osnova
  • 1. Dekompoziční přístup k analýze časových řad: časová řada, lineární regresní model (shrnutí požadovaných znalostí), trend v časové řadě, klouzavé průměry, exponenciální vyrovnání, sezónnost.
  • 2. Modelování jednorozměrných časových řad: autokorelační vlastnosti časových řad, základní modely Boxovy-Jenkinsovy metodologie (AR, MA a ARMA modely), identifikace a diagnostika modelu (volba řádu modelu, testy stability), modely ARIMA.
  • 3. Autoregresní modely s podmíněnou heteroskedasticitou: modelování volatility, ARCH modely, GARCH modely.
  • 4. Modelování vícerozměrných časových řad: princip a metody odhadu, impulsní odezvy, Grangerova kauzalita, kointegrace v časových řadách, modely korekce chyb.
  • 5. Analýza hospodářských cyklů: vybrané problémy filtrace např. Hodrick-Prescott filtr, Band pass filtr; Blanchard-Quahova dekompozice.
Literatura
  • Arlt, Josef; Arltová, Markéta: Ekonomické časové řady. Professional Publishing 2009. ISBN 978-80-86946-85-6.
  • CIPRA, Tomáš. Finanční ekonometrie. 1. vyd. Praha: Ekopress, 2008, 538 s. ISBN 9788086929439. info
  • ENDERS, Walter. Applied econometric time series. 2nd ed. Hoboken: John Wiley & Sons, 2004, xiv, 460. ISBN 0471230650. info
Výukové metody
přednášky, praktická počítačová cvičení, diskuse v hodině, domácí úkoly, samostatný projekt
Metody hodnocení
Kurs se skládá z přednášek a cvičení a je zakončen ústní zkouškou. Podmínkou pro připuštění ke zkoušce je aktivní účast na cvičeních, úspěšné zvládnutí dvou průběžných testů a semestrálního projektu.
Navazující předměty
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Nezapisují si studenti, kteří absolvovali předmět PMEM2A.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022, jaro 2023, jaro 2024, jaro 2025.