Využití neparametrických regresních metod při modelování ekonomických časových řad

Pavel MAREŠ

Bakalářská práce

Use of Non-Parametric Regression Methods in Modeling Economic Time Series

Anotace:

Bakalářská práce se zaměřuje na analýzu ekonomických časových řad pomocí různých regresních přístupů. Popisuje teoretické základy parametrických a neparametrických metod. Cílem práce je vyhodnotit predikční účinnost vybraných metod, zahrnujících lineární, nelineární a lokální regresi, stejně jako lineární, kubické a vyhlazující spline funkce, a posoudit jejich vhodnost pro predikci budoucích hodnot ekonomických časových řad na základě historických dat. Analýza je provedena na denních cenách akcií společnosti ČEZ za rok 2024, přičemž data pocházejí z veřejně dostupných zdrojů. K implementaci a srovnání jednotlivých metod je využit programovací jazyk R, ve kterém byly vytvořeny skripty pro provedení analýzy. Hodnocení modelů je založeno na metrikách predikční účinnosti, jako je střední kvadratická chyba, součet čtvercových chyb a Akaikeho informační kritérium.

Abstract:

The bachelor's thesis focuses on the analysis of economic time series using various regression approaches. It describes the theoretical foundations of parametric and non-parametric methods. The aim of the thesis is to evaluate the predictive performance of selected methods including linear, nonlinear and local regression as well as linear, cubic and smoothing spline functions and to assess their suitability for predicting future values of economic time series based on historical data. The analysis is carried out on daily stock prices of the company ČEZ for the year 2024 with data obtained from publicly available sources. The R programming language is used for the implementation and comparison of individual methods in which scripts for the analysis were developed. Model evaluation is based on predictive performance metrics such as mean squared error, the sum of squared errors and the Akaike Information Criterion.

Klíčová slova

Neparametrické metody, časové řady, regrese, akcie, predikční účinnost

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 18. 4. 2025

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: Mgr. Irena Štrausová, Ph.D.

JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH

Ekonomická fakulta

Bakalářský studijní program / obor:
Podniková informatika / Podniková informatika