Opis predmeta
Uvod: primeri časovnih vrst, trend in sezonska odstopanja, avtokorelacijska funkcija. Krepka in šibka stacionarnost. Napovedovanje.
Stacionarni procesi: linearni procesi, ARMA modeli, vzročnost in obrnljivost ARMA procesov. MA procesi neskončnih redov. lastnosti, avtokorelacijska funkcija, parcialna avtokorelacijska funkcija, napovedovanje stacionarnih procesov.
ARMA modeli: ocenjevanje parametrov, diagnostične metode, napovedovanje.
Večrazsežne časovne vrste: stacionarnost, večrazsežni ARMA in ARIMA modeli, ocenjevanje parametrov, napovedovanje, razcep variance.
Predmet učimo na programih
Cilji in kompetence
Časovne vrste so eno od temeljnih področij uporabne statistike z možnimi uporabami tako v tehniki kot tudi v ekonomiji. Osnovni koncepti časovnih vrst so del statistične izobrazbe, poleg tega pa pogolobijo in na novo osvetlijo že znane pojme iz statistike.
Zaradi neposredne uporabnosti vsebin bodo pri predmetu sodelovali tudi strokovnjaki iz prakse.
Metode poučevanja in učenja
predavanja, vaje, domače naloge, konzultacije, seminarske naloge
Del pedagoškega procesa bo izveden s pomočjo IKT tehnologij in možnosti, ki jih ponujajo.
Predvideni študijski rezultati
Znanje in razumevanje:
Predmet predstavi pomembno področje statistike, ki je vedno bolj pomembno v modeliranju finančnih in ekonomskih podatkov.
Uporaba
Makroekonomski analitiki ter ponudniki električne energije ali goriv uporabljajo časovne vrste za svoje napovedi. Poleg tega področje osvetljuje že prej znane pojme iz statistike.
Refleksija
Medigra med uporabo, statističnim modeliranjem, povratno informacijo ekonomije in tehnike in spodbude iz uporabe za matematično razmišljanje.
Prenosljive spretnosti – niso vezane le na en predmet
Spretnosti so neposredno uporabne v finančnem in zavarovalnem sektorju, predstavljajo pa tudi pomembno orodje za ekonomiste.
Temeljni viri in literatura
- P. J. Brockwell, R. A. Davis: Introduction to Time Series and Forecasting, 2nd edition, Springer, 2002.
- C. Chatfield: The Analysis of Time Series: An Introduction, 6th Edition, Chapman & Hall/CRC, 2003.
- P.J. Brockwell, R.A. Davis: Time Series: Theory and Methods, Springer, 1991.
- W.N. Venables, B.D. Ripley: Modern Applied Statistics with S-Plus, Springer, 1994.
- W.N. Shumway, D. Stoffer: Time Series Analysis and Its Applications, Springer, 2006.
Bodi na tekočem
Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko, Tržaška cesta 25, 1000 Ljubljana