Podręczniki Barwice

Opis oferty

Analiza i prognozowanie szeregów czasowych z programem SAS

Współczesna gospodarka określana jest jako gospodarka oparta na wiedzy (GOW), gromadzeniu i przetwarzaniu ogromnych zbiorów danych oraz informacji. Przedsiębiorstwa w coraz większym stopniu wykorzystują technologie informacyjno-komunikacyjne (ICT) do gromadzenia danych gospodarczych opisujących procesy zachodzące wewnątrz firm. Sukces współczesnego przedsiębiorstwa działającego w trudnych, wysoce zmiennych, warunkach rynkowych w dużym stopniu zależy od trafnego przewidywania wystąpienia możliwych trendów rynkowych. Umiejętność prognozowania rozwoju zjawisk ekonomicznych stanowi fundament dla zarządzania przedsiębiorstwem, organizacjami i instytucjami, a także państwem. Podręcznik Analiza i pro­gnozowanie szeregów czasowych z programem SAS został opracowany z myślą o studentach szkół ekonomicznych, analitykach rynku oraz osobach korzystających z programu statystycznego SAS. Zawiera zarówno podstawy teorii, jak i wskazówki praktyczne pomocne przy wykonywaniu analiz statystycznych oraz prognozowaniu. Dzięki prezentacji wielu procedur statystycznych, opisowi funkcjonalności oraz wyglądu poszczególnych okien programu, a także interpretacji przykładowych wyników, podręcznik może być traktowany jako pomoc dydaktyczna zarówno w procesie nauczania analizy i prognozowania szeregów czasowych na studiach, jak i stosowany w praktyce gospodarczej.

Wstęp

Rozdział 1. Wprowadzenie do analizy szeregów czasowych
1.1. Dane i informacje w szeregach czasowych
1.2. Dane i biblioteki w programie SAS 9.3

Rozdział 2. Dekompozycja szeregu czasowego
2.1. Składowe szeregu czasowego
2.2. Wyodrębnianie składowych szeregu czasowego
2.3. Modele szeregów czasowych
2.4. Analiza szeregu czasowego z użyciem programu SAS - dekompozycja szeregu

Rozdział 3. Tendencja rozwojowa
3.1. Pojęcie trendu
3.2. Trend deterministyczny
3.3. Trend stochastyczny
3.4. Analiza szeregu czasowego z użyciem programu SAS - tendencja rozwojowa

Rozdział 4. Wyrównywanie szeregów czasowych
4.1. Średnie ruchome
4.2. Wyrównywanie wykładnicze
4.3. Analiza szeregu czasowego z użyciem programu SAS - wyrównywanie szeregów czasowych

Rozdział 5. Zjawisko sezonowości w szeregach czasowych
5.1. Pojęcie sezonowości
5.2. Wstęp do modelowania sezonowości
5.3. Wskaźniki wahań sezonowych
5.4. Wahania okresowe
5.5. Analiza szeregu czasowego z użyciem programu SAS - zjawisko sezonowości

Rozdział 6. Stacjonarność szeregów czasowych
6.1. Definicja stacjonarności szeregu czasowego
6.2. Metody przekształcania szeregu czasowego niestacjonarnego w stacjonarny
6.3. Analiza stacjonarności na podstawie funkcji autokorelacji
6.4. Test Dickeya-Fullera
6.5. Analiza szeregu czasowego z użyciem programu SAS - stacjonarność szeregów czasowych

Rozdział 7. Modele ARMA
7.1. Proces autoregresyjny AR(p)
7.2. Proces średniej ruchomej MA(q)
7.3. Dualność AR(p) i MA(q)
7.4. Twierdzenie Wolda o dekompozycji
7.5. Klasa modeli ARMA
7.5.1. Proces ARMA
7.5.2. Proces ARIMA
7.5.3. Proces SARIMA
7.6. Stacjonarność i sezonowość w modelach ARMA
7.7. Procedura ARIMA
7.8. Identyfikacja modelu ARMA przy pomocy modułu Time Series Forecasting System

Rozdział 8. Procedura STATESPACE
8.1. Charakterystyka modeli State Space
8.2. Działanie procedury STATESPACE
8.3. Podsumowanie procedury wyboru wektora stanu
8.4. Procedura STATESPACE w programie SAS
8.5. Analiza szeregów czasowych z użyciem procedury STATESPACE

Rozdział 9. Prognozowanie szeregów czasowych
9.1. Istota prognozowania
9.2. Rodzaje prognoz
9.3. Podstawowe zasady prognozowania
9.4. Błędy prognozy
9.5. Prognozowanie w systemie SAS 9.3

Wybrane strony internetowe
Bibliografia
Spis rysunków
Spis tabel