Vybrané metody analýzy časových řad s programem STATISTICA
Selected methods of time series analysis with STATISTICA
bachelor thesis (DEFENDED)
![Document thumbnail](/bitstream/handle/20.500.11956/40353/thumbnail.png?sequence=7&isAllowed=y)
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/40353Identifiers
Study Information System: 114344
Collections
- Kvalifikační práce [11266]
Author
Advisor
Referee
Zichová, Jitka
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Financial Mathematics
Department
Department of Probability and Mathematical Statistics
Date of defense
18. 6. 2012
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
Czech
Grade
Very good
Keywords (Czech)
časové řady, modelování trendu, exponenciální vyrovnávání, klouzavé průměry, program STATISTICAKeywords (English)
time series, trend modeling, exponential smoothing, moving averages, STATISTICA softwarePráce se zabývá využitím programu STATISTICA k základní analýze časových řad. Zaměřena je na dekompozici časových řad, zejména na eliminaci trendu. Pro tuto analýzu byly vybrány tři sady dat, na kterých byla v programu STATISTICA eliminace trendu vyzkoušena. Nejprve jsou teoreticky popsány základní metody analýzy, a to modelování trendu matematickými křivkami (polynomiální, exponenciální, logistická, Gompertzova) a adaptivní přístupy (klouzavé průměry, jednoduché exponenciální vyrovnávaní a Holtova metoda). Následně jsou tyto postupy aplikovány v programu STATISTICA na tři různé datové soubory (měsíční stavy rozvahy nejmenované banky za období 1998-1993, postupné procentuální nahrazování plachetnic za lodě poháněné parou mezi lety 1820-1970 a kurz české koruny vůči euru od roku 1998 do 2012). Všechny postupy analýz jsou podrobně popsány a jednotlivé výstupy programu jsou detailně vysvětleny a komentovány.
This work deals with the use of STATISTICA software for the basic analysis of time series. The thesis is focused on time series decomposition, mainly on the trend elimination. First, the basic methods of the analysis are described theoretically, namely, trend modeling using mathematical curves (polynomial, exponential, logistic and Gompertz) and adaptive approach (moving averages, simple exponential smoothing and Holt's method). These methods are then applied to three selected data sets (unnamed bank's balance sheet from 1998 to 1993, ship construction trends between 1820 and 1997, and CZK/EUR Exchange rate from 1998 to 2012). All analytical procedures are described in detail and individual program outputs are thoroughly explained and commented.