Dobývání znalostí z makroekonomických dat

Lukáš Lang

Master's thesis

Data Mining of Macroeconomic Data

Abstract:

Tématem mé práce je Dobývání znalostí z makroekonomických dat. Cílem práce je použít metody dobývání znalostí pro analýzu vztahu základních makroekonomických velicin daných ekonomik západní Evropy a USA v období let 1961--1989 a srovnat použití dobývání znalostí s použitím statistických metod. Statistickou analýzu jsem provádel v programech EViews a MS-Office Excel, dobývání znalostí pak v programu LISp-Miner. Struktura práce je následující -- v teoretické cásti nejprve definuji zkoumané ekonomické veliciny, popisuji jejich vztahy a zabývám se ekonomickou historií daného casového období. Následuje popis vybraných statistických metod a duvody, proc jsem je pri analýze použil. Teoretická cást je zakoncena seznámením se s problematikou dobývání znalostí a výberem vhodných prostredku. V praktické cásti popisuji, jaké konkrétní úlohy jsem rešil, následuje popis procesu sberu a prípravy dat, použití konkrétních statistických metod i metod dobývání znalostí a výsledky, k nimž jsem dospel. Poucení z analýzy i srovnání statistických metod a prostredku dobývání znalostí je obsaženo v záveru. Dekuji vedoucímu své práce Prof. Ing. Petru Berkovi, CSc. za konzultace dobývání znalostí a duležité pripomínky ke strukture práce. Dekuji svým kolegum ze zamestnání Ing. Vojtechu Menzlovi, MSc a Mgr. Jane Závacké za kritiku použitých statistických metod. Dekuji zbylým clenum své rodiny za trpelivost.

Abstract:

The theme of my work is the Data Mining (DM) of Macroeconomic Data. The purpose of this work is to use DM methods for analysis of macroeconomic fundamentals of selected countries of the Western Europe and the U.S.A. between years 1961-1989 and to compare the DM methods with statistical methods. For the statistical analysis, I used EViews and MS-Office Excel, for the DM I used LISp-Miner. The structure of the work is as follows: in the theoretical part I define the analysed indicators and their relations with respect to the history of analysed period. Then are specified chosen statistical methods also with the reason for choice. The last chapter of the theoretical part describes the data mining. In the practical part I describe the problems which I solved, data collecting and preparation, use of the statisitical methods and DM methods and results obtained. The enlightenment lies in conclusion. I thank my supervisor, Prof. Ing. Petr Berka, CSc. for DM meditations and important suggestions. I thank my colleagues, Ing. Vojtech Menzl, MSc and Mgr. Jana Závacká for critique of the statistical methods. I thank the living members of my family for patience.

Keywords

makroekonomie, časové řady, dobývání znalostí

Keywords

macroeconomics, time series, data mining

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 1. 6. 2007

Thesis defence

• Date of defence: 8. 6. 2009
• Supervisor: Petr Berka
• Reader: Luboš Marek

Vysoká škola ekonomická v Praze

Master programme / field:
Aplikovaná informatika / Znalostní technologie