Diplomová práce

Predikce agregovaných versus disagregovaných makroekonomických veličin

Forecasting aggregated versus disaggregated macroeconomic measures

Bc. Denisa Pavlíková
Anotace

Cílem této práce je na příkladu dat o počtu nezaměstnaných empiricky porovnat možnosti a limity přímého přístupu ke krátkodobé predikci agregátu této veličiny s tzv. bottom-up přístupem. V pěti kapitolách se postupně věnujeme vymezení bottom-up přístupu a literární rešerši na toto téma, použitému datovému souboru, metodologii, skriptu v R a výsledkům. V analýze, která byla založena na čtyřech námi …více

Abstract

The aim of this thesis is to empirically compare the potential and limitations of the direct approach for short-term forecasting of the aggregate with the bottom-up approach using data on the number of unemployed individuals. In five chapters, we discuss the definition of the bottom-up approach and a literature review on this topic, the dataset used, the methodology, the script in R and the results …více

Klíčová slova
predikce počet nezaměstnaných osob ARMA model bottom-up přístup přímý přístup forecasting number of unemployed individuals bottom-up approach direct approach
Zadání práce

Cílem diplomové práce je na příkladu dat o počtu nezaměstnaných empiricky porovnat možnosti a limity přímého přístupu ke krátkodobé predikci agregátu této veličiny s tzv. bottom-up přístupem, který je založen na vytvoření predikcí pro geografické nebo socio-demografické skupiny nezaměstnaných a následném sdružení těchto predikcí do jedné předpovědi o budoucím vývoji celkového počtu nezaměstnaných. V rámci práce bude popsána struktura dat o nezaměstnanosti v České republice, výběr vhodného modelového konceptu pro konstrukci predikcí a také metoda a technika sloučení jednotlivých kategorií nezaměstnaných do výsledné agregované predikce jejich počtu.

Předpokládaný postup práce:

  1. Představení rozdílu mezi přímým a bottom-up přístupem při predikcích makroekonomických veličin a shrnutí dosavadních výsledků z relevantní odborné literatury.
  2. Výběr a popis jednotlivých skupin nezaměstnaných (s důrazem na geografické nebo socio-demografické členění) ze získaných dat.
  3. Volba a popis zvoleného modelového konceptu a způsobu vyhodnocení kvality predikcí.
  4. Interpretace získaných výsledků o kvalitě predikčních schopností zvoleného modelového konceptu v případě použití bottom-up přístupu.
  5. Srovnání s přímou predikcí agregovaného počtu nezaměstnaných.
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
12. 5. 2024 21:14, Mgr. Jakub Chalmovianský, Ph.D., učo 380234
Plný text práce
1,7 MB / soubor PDF
Přílohy (1)
Jazyk práce
čeština čeština
Termín obhajoby
21. 6. 2024
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

Mgr. Jakub Chalmovianský, Ph.D., učo 380234
KE ESF MU

Oponent

doc. Ing. Jan Čapek, Ph.D., učo 40604
KE ESF MU

Literatura

  • COBB, Marcus P. A. Aggregate density forecasting from disaggregate components using Bayesian VARs. EMPIRICAL ECONOMICS. HEIDELBERG: PHYSICA-VERLAG GMBH & CO, 2020, roč. 58, č. 1, s. 287-312. ISSN 0377-7332. Dostupné z: https://doi.org/10.1007/s00181-019-01720-6.
  • PETROPOULOS, Fotios; Daniele APILETTI; Vassilios ASSIMAKOPOULOS; Mohamed Zied BABAI; Devon K BARROW; Souhaib Ben TAIEB; Christoph BERGMEIR; Ricardo J BESSA; Jakub BIJAK; John E BOYLAN; Jethro BROWELL; Claudio CARNEVALE; Jennifer L CASTLE; Pasquale CIRILLO; Michael P CLEMENTS; Clara CORDEIRO; Fernando Luiz Cyrino OLIVEIRA; Shari De BAETS; Alexander DOKUMENTOV; Joanne ELLISON; Piotr FISZEDER; Philip Hans FRANSES; David T FRAZIER; Michael GILLILAND; M Sinan GÖNÜL; Paul GOODWIN; Luigi GROSSI; Yael GRUSHKA-COCKAYNE; Mariangela GUIDOLIN; Massimo GUIDOLIN; Ulrich GUNTER; Xiaojia GUO; Renato GUSEO; Nigel HARVEY; David F HENDRY; Ross HOLLYMAN; Tim JANUSCHOWSKI; Jooyoung JEON; Victor Richmond R JOSE; Yanfei KANG; Anne B KOEHLER; Stephan KOLASSA; Nikolaos KOURENTZES; Sonia LEVA; Feng LI; Konstantia LITSIOU; Spyros MAKRIDAKIS; Gael M MARTIN; Andrew B MARTINEZ; Sheik MEERAN; Theodore MODIS; Konstantinos NIKOLOPOULOS; Dilek ÖNKAL; Alessia PACCAGNINI; Anastasios PANAGIOTELIS; Ioannis PANAPAKIDIS; Jose M PAVÍA; Manuela PEDIO; Diego J PEDREGAL; Pierre PINSON; Patrícia RAMOS; David E RAPACH; J James READE; Bahman ROSTAMI-TABAR; Michał RUBASZEK; Georgios SERMPINIS; Han Lin SHANG; Evangelos SPILIOTIS; Aris A SYNTETOS; Priyanga Dilini TALAGALA; Thiyanga S TALAGALA; Len TASHMAN; Dimitrios THOMAKOS; Thordis THORARINSDOTTIR; Ezio TODINI; Juan Ramón Trapero ARENAS; Xiaoqian WANG; Robert L WINKLER; Alisa YUSUPOVA a Florian ZIEL. Forecasting: theory and practice. International Journal of Forecasting. 2022, roč. 38, č. 3, s. 705-871. ISSN 0169-2070. Dostupné z: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2021.11.001.
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Ekonomicko-správní fakulta
Studijní program
Plán
Matematické a statistické metody v ekonomii

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.