Analiza szeregów czasowych w praktyce: identyfikacja trendów, dopasowanie modelu oraz prognozowanie
Szkolenie obejmuje przegląd zagadnień związanych z analizą i prognozowaniem szeregów czasowych. Zaprezentowane zostaną między innymi podstawowe metody wykorzystywane w analizie szeregów czasowych. Omówione będą także wybrane aspekty związane z dopasowaniem i diagnostyką modeli. Szczególna uwaga poświęcona jest metodom analizy trendów (długoterminowych i sezonowych) oraz różnym podejściom stosowanym do konstrukcji prognoz.
Szkolenie jest bogato ilustrowane przykładami i ćwiczeniami na bazie danych rzeczywistych. Dzięki samodzielnie wykonywanym ćwiczeniom uczestnicy szkolenia zdobywają praktyczne umiejętności w zakresie analizy i prognozowania szeregów czasowych.
Podczas szkolenia korzystamy z systemu R. Uczestnicy otrzymują skrypty ułatwiające późniejszą pracę z własnymi danymi. Po zakończeniu szkolenia każdy jego uczestnik może analizować własne dane bez konieczności zakupu oprogramowania.
Oprogramowanie: System R W przypadku szkolenia zamkniętego alternatywnie ITSM2000. Jest to oprogramowanie dedykowane analizie szeregów czasowych, o dużych możliwościach i przyjaznym graficznym interfejsie użytkownika, ale nie jest darmowe.
Prowadzący: dr inż. Adam Zagdański
Korzyści
Uczestnicy szkolenia:
- poznają wszystkie etapy procesu analizy szeregów czasowych,
- zrozumieją, jak analizować zjawiska zależne od czasu,
- nauczą się prognozować wielkości zalezne od czasu,
- wszystko przećwiczą w praktyce na komputerze,
- otrzymają materiały umożliwiające samodzielną późniejszą pracę.
Skrót programu szkolenia
- Wprowadzenie do analizy szeregów czasowych
- Wstępna analiza szeregów czasowych
- Modelowanie szeregów czasowych – najważniejsze zagadnienia i problemy praktyczne
- Prognozowanie szeregów czasowych
Pełny program szkolenia poniżej.
Uczestnicy
Pracownicy departamentów controllingu, sprzedaży, marketingu:
- analizujące przebiegi czasowe różnych wielkości,
- prognozujący wielkości zależne od czasu,
- wszyscy zainteresowani poznaniem sposobów analizy i prognozowania szeregów czasowych.
Więcej informacji
Program szkolenia i program szkolenia w pdf (55 KB).
Terminy szkoleń otwartych.
Rejestracja na szkolenie otwarte.
Szkolenie dostępne jest także jako zamknięte. Zakres i termin dostosowane będą do Państwa potrzeb. Jeśli są Państwo zainteresowani szkoleniem zamkniętym, to proszę o kontakt.
Program szkolenia
Przeczytaj program szkolenia w pdf (55 KB).
- Wprowadzenie do analizy szeregów czasowych
- przykłady szeregów czasowych spotykanych w praktyce (ekonomia, finanse, przemysł, demografia i inne obszary)
- główne cele i zadania analizy szeregów czasowych
- Wstępna analiza szeregów czasowych
- podstawowe narzędzia wykorzystywane w analizie szeregów czasowych (funkcja autokorelacji ACF, funkcja częściowej autokorelacji PACF)
- przekształcenia wstępne wykorzystywane w analizie szeregów czasowych (różnicowanie, transformacje Boxa-Coxa, normalizacja)
- wizualizacja i wstępna analiza danych na przykładach wybranych danych rzeczywistych
- Modelowanie szeregów czasowych – najważniejsze zagadnienia i problemy praktyczne
- klasyczne modele statystyczne vs podejście algorytmiczne
- szeregi stacjonarne i niestacjonarne
- identyfikacja i eliminacja trendów długoterminowych i wahań sezonowych
- metody dekompozycji szeregów czasowych
- dopasowanie i ocena jakości modelu (identyfikacja modeli, estymacja parametrów, diagnostyka, testy statystyczne)
- wybór optymalnego modelu – możliwe strategie i stosowane kryteria
- dopasowanie i diagnostyka modeli dla wybranych szeregów czasowych – przykłady praktyczne
- Prognozowanie szeregów czasowych
- prognozy punktowe i przedziały predykcyjne
- prognozowanie z wykorzystaniem klasycznych modeli statystycznych (AR, MA, ARMA, ARIMA)
- wygładzanie wykładnicze – różne warianty (proste wygładzanie wykładnicze, metody Holta i Holta-Wintersa)
- prognozy krótko- i długoterminowe
- jak ocenić i porównać dokładność prognoz?
- konstrukcja prognoz punktowych i przedziałowych dla wybranych danych rzeczywistych; porównanie dokładności prognoz uzyskanych z wykorzystaniem różnych metod i wybór najlepszej metody
Warianty
Szkolenie ma zaproponowany szeroki zakres i w przypadku szkolenia zamkniętego powinien być on dostosowany do czasu trwania szkolenia i potrzeb zamawiającego. Możliwy jest jednak jeszcze szerszy zakres szkolenia, do ustalenia z zamawiającym szkolenie.
Możliwe jest między innymi rozszerzenie zakresu szkolenia o następujące zagadnienia:
- Zaawansowane transformacje szeregow (m.in. przekształcenia danych związane z efektami kalendarzowymi: trading days adjustments, calendar events adjustments)
- Testy wykrywające obecność efektów sezonowych
- Analiza korelacji szeregów – zależność jednokierunkowa i dwukierunkowa
- Testy stacjonarności i testy pierwiastków jednostkowych
- Modele regresyjne ze skorelowanymi błędami
- Modele regresji dynamicznej
- Metody nieparametryczne w analizie szeregów czasowych
- Zastosowanie metody bootstrap w analizie i prognozowaniu szeregów
- Analiza spektralna szeregów czasowych (periodogram, gęstość spektralna, wykrywanie ukrytych okresowości w danych)
- Modele szeregów czasowych o długiej pamięci (analiza R/S, model ARFIMA)
- Modele heteroskedastyczne (modele ARCH i GARCH)
- Wprowadzenie do modelowania wielowymiarowych szeregów czasowych (model VAR)