Modelling and forecasting seasonal time series

V této diplomové práci jsou shrnuty základní metody modelování sezónních časových řad jako je regresní model se sezónními dummy proměnými, exponenciální vyrovnávání a modely SARIMA. Práce je zaměřena především na modelování a předpovídaní sezónních časových řad s využitím těchto metod. Cílem práce je představení jednotlivých metod a jejich následné porovnání na souboru 2184 sezónních časových řad a vyhodnocení jejich predikčních schopností. Hlavním přínosem diplomové práce je proniknutí do problematiky předpovídání časových řad a empirické ověření silných a slabších stránek jednotlivých metod.

In this Master Thesis there are summarized basic methods for modelling time series, such as linear regression with seasonal dummy variables, exponential smoothing and SARIMA processes. The thesis is aimed on modelling and forecasting seasonal time series using these methods. Goals of the Thesis are to introduce and compare these methods using a set of 2184 seasonal time series followed by evaluation their prediction abilities. The main benefit of this Master Thesis is understanding of different aspects of forecasting time series and empirical verification of advantages and disadvantages these methods in field of creating predictions.