Construction of non-stochastic economic time series forecasts
| Thesis title: | Konstrukce nestochastických předpovědí ekonomických časových řad |
|---|---|
| Author: | Slavíček, Adam |
| Thesis type: | Diplomová práce |
| Supervisor: | Hindls, Richard |
| Opponents: | Hronová, Stanislava |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | Tato diplomová práce se věnuje konstrukci nestochastických předpovědí ekonomických časových řad. Sekundárním cílem práce je analyzovat vztah mezi energetickými ukazateli a makroekonomickými agregáty. V práci jsou použity statistické a ekonometrické modely jako procesy klouzavých průměrů, autoregresní procesy, nebo kombinace obou zmíněných procesů, exponenciální vyrovnávání apod. s cílem vytvořit přesné modely pro predikci vývoje ukazatelů. Práce zkoumá kointegrace jednotlivých časových řad a má za cíl kvantifikovat dlouhodobé a krátkodobé vztahy mezi ukazateli pomocí modelu korekce chyby. Jsou zde využity statistické metody jako bootstrap. Práce tak přináší alternativní pohled na problematiku ekonomických předpovědí. |
| Keywords: | nestochastické předpovědní rozpětí; ekonomické časové řady; energetické ukazatele; ARIMA; ekonomické předpovědi |
| Thesis title: | Construction of non-stochastic economic time series forecasts |
|---|---|
| Author: | Slavíček, Adam |
| Thesis type: | Diploma thesis |
| Supervisor: | Hindls, Richard |
| Opponents: | Hronová, Stanislava |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | This thesis is devoted to the construction of non-stochastic economic time series forecasts. The secondary objective of the thesis is to analyze the relationship between energy indicators and macroeconomic aggregates. Statistical and econometric models such as moving average processes, autoregressive processes, or a combination of both mentioned processes, exponential smoothing, etc. are used in the thesis in order to create accurate models for predicting the evolution of indicators. This paper examines the cointegration of individual time series and aims to quantify the long- and short-term relationships between indicators using an error correction model. Statistical methods such as bootstrap are used. The thesis thus provides an alternative perspective on the issue of economic forecasting. |
| Keywords: | economic time series; energy indicators; non-stochastic forecasting margins; ARIMA; economic forecasting |
Information about study
| Study programme: | Statistika |
|---|---|
| Type of study programme: | Magisterský studijní program |
| Assigned degree: | Ing. |
| Institutions assigning academic degree: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Faculty: | Faculty of Informatics and Statistics |
| Department: | Department of Statistics and Probability |
Information on submission and defense
| Date of assignment: | 10. 5. 2023 |
|---|---|
| Date of submission: | 1. 5. 2024 |
| Date of defense: | 3. 6. 2024 |
| Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/88291/podrobnosti |