V této práci bude představen programovací jazyk R a jeho možnost využití při analýze časových dat. Na reálných datech bude použita dekompoziční a Box - Jenkinsovonova metoda, včetně predikce budoucích pozorování. Postup a výsledky obou metod v jazyce R budou porovnány s ostatními komerčně využívanými programy Excel, STATISTICA a Gretl.
Anotace v angličtině
This thesis will introduce programmer language R and its possibility to analyse time series. The decomposition method and the Box- Jenkins method will be used on the basis of real data including prediction of future observations. The procedure and results of both methods in language R will be compared with other commercial programs Excel, STATISTICA and Gretl.
Klíčová slova
Jazyk R, analýza časových řad, dekompoziční časových řad, Box Jenkinsonova metoda
Klíčová slova v angličtině
R Language, time series analysis, decomposition of time series, Box Jenkins method.
Rozsah průvodní práce
96 s. ( 121 475 znaků)
Jazyk
CZ
Anotace
V této práci bude představen programovací jazyk R a jeho možnost využití při analýze časových dat. Na reálných datech bude použita dekompoziční a Box - Jenkinsovonova metoda, včetně predikce budoucích pozorování. Postup a výsledky obou metod v jazyce R budou porovnány s ostatními komerčně využívanými programy Excel, STATISTICA a Gretl.
Anotace v angličtině
This thesis will introduce programmer language R and its possibility to analyse time series. The decomposition method and the Box- Jenkins method will be used on the basis of real data including prediction of future observations. The procedure and results of both methods in language R will be compared with other commercial programs Excel, STATISTICA and Gretl.
Klíčová slova
Jazyk R, analýza časových řad, dekompoziční časových řad, Box Jenkinsonova metoda
Klíčová slova v angličtině
R Language, time series analysis, decomposition of time series, Box Jenkins method.
Zásady pro vypracování
Cílem diplomové práce je ukázat možnosti využití volně dostupného programovacího jazyku R pro analýzu časových řad, namísto komerčních softwarů jako STATISTICA, EViews, atd. R je programovací jazyk a prostředí určeném pro statistickou analýzu dat a jejich grafické zobrazení. Jde o implementaci programovacího jazyka s volnou licencí. Praktická část se zaměří hlavně na finanční a ekonomické časové řady.
Osnova:
- Časové řady.
- Program R.
- Modelace časových řad v R.
- Porovnání výsledku s výstupy z jiných statistických programů.
Zásady pro vypracování
Cílem diplomové práce je ukázat možnosti využití volně dostupného programovacího jazyku R pro analýzu časových řad, namísto komerčních softwarů jako STATISTICA, EViews, atd. R je programovací jazyk a prostředí určeném pro statistickou analýzu dat a jejich grafické zobrazení. Jde o implementaci programovacího jazyka s volnou licencí. Praktická část se zaměří hlavně na finanční a ekonomické časové řady.
Osnova:
- Časové řady.
- Program R.
- Modelace časových řad v R.
- Porovnání výsledku s výstupy z jiných statistických programů.
Seznam doporučené literatury
ARLT, Josef a Markéta ARLTOVÁ. Finanční časové řady: [vlastnosti, metody modelování, příklady a aplikace]. Praha: Grada, 2003. ISBN 80-247-0330-0.
CIPRA, Tomáš : Analýza časových řad s aplikacemi v ekonomii, Alpha:Státní nakladatelství technické literatury, Praha, 1986
Data mining with SPSS modeler: theory, exercises and solutions. ISBN 978-3-319-28707-2.
MAREK, Luboš. Statistika v SPSS: časové řady. Praha: Vysoká škola ekonomická, 1995. ISBN 80-7079-642-1.
NGAI HANG CHAN. Time Series Applications to Finance. Hoboken: John Wiley, 2002. ISBN 9780471461647.
Seznam doporučené literatury
ARLT, Josef a Markéta ARLTOVÁ. Finanční časové řady: [vlastnosti, metody modelování, příklady a aplikace]. Praha: Grada, 2003. ISBN 80-247-0330-0.
CIPRA, Tomáš : Analýza časových řad s aplikacemi v ekonomii, Alpha:Státní nakladatelství technické literatury, Praha, 1986
Data mining with SPSS modeler: theory, exercises and solutions. ISBN 978-3-319-28707-2.
MAREK, Luboš. Statistika v SPSS: časové řady. Praha: Vysoká škola ekonomická, 1995. ISBN 80-7079-642-1.
NGAI HANG CHAN. Time Series Applications to Finance. Hoboken: John Wiley, 2002. ISBN 9780471461647.
Přílohy volně vložené
-
Přílohy vázané v práci
-
Převzato z knihovny
Ne
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
Student seznámil komisi s diplomovou prací s názvem Časové řady v jazyce R. Student zodpověděl následující otázky: Vyžaduje si jazyk R zkušenosti s programováním v jazyce Pascal, C nebo C++? K čemu se využívá v analýze časových řad odhad reziduální složky? Z jakého důvodu tato část analýzy v prvním modelu absentuje? Z ne zcela kompletních informací uvedených v práci se domnívám, že model ARIMA (1,0,1) pro logaritmické diference indexu NASDAQ není zcela vhodný. Autora žádám, aby tento můj úsudek buď vyvrátil, nebo navrhl vhodnou modifikaci modelu. Jaká data jste využil a odkud jste je čerpal? Kdo pojmenoval jazyk R? Jsou moduly v jazyce R pro výpočty v pojišťovnictví?