Školení / Časové řady a předpovědi: Interaktivní aplikační rozhraní

Detailní informace o školení

Outline in English Business Forecasting Using SAS: A Point-and-Click Approach
Kód FETS (dříve TSFETS)
Název Časové řady a předpovědi: Interaktivní aplikační rozhraní
Určení Statistika a analýzy
Úroveň 2
Délka standardně 3 dny, vždy 9-17 hodin (s pauzou na oběd)
Cena
  • 19.710,- Kč
  • 7.965,- Kč pro akademická pracoviště
  • sleva 5% až 20% při dvou a více účastnících z jedné firmy
  • uvedené ceny jsou bez DPH
Místo konání SAS, Na Pankráci 17-19, Praha 4 (3. patro budovy)
Jazyk
  • přednášky - čeština
  • školící materiály - angličtina
V ceně zahrnuto
  • přístup k PC (max. 1 účastník na 1 PC)
  • školící materiály
Navazující kurzy FETSP

Tento kurz je určený analytikům, statistikům, ekonomům, specialistům úseků ekonomického plánování, řízení zásob, výzkumu trhu a dalších oborů, kteří potřebují analyzovat časové řady a vytvářet předpovědi. Účastníci se v kurzu naučí pracovat s časovými řadami pomocí interaktivního nástroje SAS Time Series Forecasting System (SAS/ETS). Zájemcům o sestavování analýz časových řad v programovacím jazyku SAS (psaní kódu) je určeno příbuzné školení FETSP. Pro přihlášení do kurzu není nutné mít zkušenosti s predikcemi ani programováním, nicméně účastníci by měli:

  • mít základní orientaci v problematice časových predikcí
  • umět vytvářet a používat SAS tabulky např. v prostředí Base SAS nebo SAS Enterprise Guide
  • umět používat software pro exploraci a analýzu dat včetně grafického zobrazení dat
  • umět vyhodnocovat kvantitativní předpovědi vztažené ke konkrétnímu obchodnímu problému na základě znalosti určitého odvětví (finance, výroba, retail)

Po absolvování tohoto školení byste měli umět:

  • identifikovat trendy a sezónní výkyvy v časových řadách
  • navrhnout model s jednoduchým i složitějším trendem a sezónní model a tento model odhadnout pro konkrétní data
  • vybrat vstupní proměnné pro zahrnutí do regresního modelu časové řady
  • identifikovat vazbu mezi cílovou proměnnou a vstupními proměnnými
  • navrhnout a odhadnout dynamický regresní model časové řady pro konkrétní data

Obsah kurzu

Ekonomické predikce

  • úvod do ekonomických predikcí
  • úvod do predikcí časových řad
  • měření přesnosti predikce
  • popisná a exploratorní analýza časových řad

Jednoduché predikční modely časových řad

  • modelování trendu
  • modelování sezónnosti
  • použití indikátorových proměnných pro modelování událostí
  • modely exponenciální vyrovnání s trendovou složkou
  • modely exponenciální vyrovnání s trendovou a sezónní složkou

Pokročilé predikční modely pro stacionární časové řady

  • úvod do Box-Jenkinsovy predikce
  • autoregresní modely (AR)
  • modely klouzavých průměrů (MA)
  • model kombinující autoregresi a klouzavé průměry (ARMA)
  • volba vhodného ARMA modelu
  • odhad a metody predikce

Pokročilé predikční modely pro nestacionární časové řady

  • využití diferencování při modelování trendu a sezónnosti
  • modely trendu
  • modely sezónnosti
  • predikce na datech letecké společnosti
  • predikce na datech o prodejích spotřební elektroniky

Predikční modely s vysvětlujícími proměnnými

  • běžné regresní modely
  • modely událostí
  • modely regrese časové řady
  • analýza událostí na datech o použití bezpečnostních pásů
  • analýza událostí na datech letecké společnosti
  • vyhodnocení efektivity reklamy

Zpracování dat obsahujících časové řady

  • zpracování dat s časovým údajem
  • obohacení dat s proměnnými o události

Další témata podle zájmu účastníků

Podělte se s námi o vaše nápady! Jsou zde další témata, která vám v kurzu chybí? Chtěli byste kurz uspořádat jinde nebo trochu jinak? Dejte nám o tom vědět na training@cze.sas.com.