1.Przedmiot: ANALIZA SZEREGÓW CZASOWYCH
2.Wymagania wstępne - zaliczone przedmioty: matematyka, statystyka
3.Forma:
Forma |
Liczba godzin |
Semestr |
Rok studiów |
Punkty ECTS |
Wykład |
10 |
6 |
III |
|
4. Prowadzący: dr Ludwik Adamczyk, 326, budynek B p 1
5. Program przedmiotu:
Wprowadzenie do szeregów czasowych. Przykłady ekonomicznych szeregów czasowych. Trend i sezonowość. Funkcja autokorelacyjna.
Pojęcie procesu stochastycznego. Stacjonarne procesy stochastyczne i gęstość spektralna. Twierdzenie Herglotza. Dekompozycja Wolda. Proces autoregresji. Średnia ruchoma. Zintegrowany model autoregresji i średniej ruchomej (ARMA i ARIMA).
Statystyczna analiza szeregów czasowych. Ogólny proces liniowy. Warunki stacjonarności dla procesu autoregresji. Funkcja autokorelacyjna. Periodogram. Estymacja parametrów procesu ARMA - estymacja Yule-Walkera, algorytm Burga , algorytm innowacyjny itp.
Procesy niestacjonarne, zagadnienia regresji dla procesów niestacjonarnych i ekstrapolacja procesów nieliniowych.
6.Metodyka zajęć: Samodzielne rozwiązywanie zadań,
7.Cel dydaktyczny przedmiotu:
wiadomości: analiza zjawisk dynamicznych,
umiejętności: estymacja modeli szeregów czasowych
8.Forma zaliczenia: zaliczenie pisemne
9.Literatura:
Brockwell P.J., Davis R.A., Time series: Theory and methods. Springer- Verlag. 1996,
Box G. E. P., Jenkins G.M., Time series analysis, forecasting and control, Holden Day, 1970.
Wei W. W. S., Time series analysis, univariate and multivariate methods. Addison-Wesley, 1990.
10.Wydział ZiI
Kierunek: Informatyka i Ekonometria
Specjalność: Kompleksowe Sterowanie Jakością
Rodzaj: dzienny
Przedmiot: ANALIZA SZEREGÓW CZASOWYCH
2. Wymagania wstępne - zaliczone przedmioty: matematyka, statystyka
3. Forma:
Forma |
Liczba godzin |
Semestr |
Rok studiów |
Punkty ECTS |
Laboratorium |
20 |
6 |
III |
|
4. Prowadzący: dr Maria Kolenda, budynek B pok. 5 tel. 36-80-326
5. Program przedmiotu:
Analiza trendu i sezonowości
Proces średniej ruchomej
Wygładzanie szeregów
Estymacja konkretnych modeli
6. Metodyka zajęć: Samodzielne rozwiązywanie zadań
7. Cel dydaktyczny przedmiotu:
wiadomości: analiza zjawisk dynamicznych,
umiejętności: estymacja modeli szeregów czasowych
8. Forma zaliczenia: zaliczenie pisemne
9. Literatura:
Brockwell P.J., Davis R.A., Time series: Theory and methods. Springer- Verlag. 1996,
Box G. E. P., Jenkins G.M., Time series analysis, forecasting and control, Holden Day, 1970.
Wei W. W. S., Time series analysis, univariate and multivariate methods. Addison-Wesley, 1990.
10. Wydział ZiI
kierunek: Informatyka i Ekonometria
specjalność: Kompleksowe Sterowanie Jakością
rodzaj: dzienny