Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.authorŤoupal, Tomáš
dc.contributor.authorVávra, František
dc.date.accessioned2017-03-02T09:52:01Z
dc.date.available2017-03-02T09:52:01Z
dc.date.issued2015
dc.identifier.citationFinancial Management of Firms and Financial Institutions, 10th International Scientific Conference: proceedings. Ostrava: VŠB - Technical University of Ostrava, 2015. s. 1326-1333. ISBN 978-80-248-3865-6; ISSN 2336-162X.en
dc.identifier.isbn978-80-248-3865-6
dc.identifier.issn2336-162X
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/25674
dc.description.abstractTento článek se zabývá problematikou predikce časových řad, zejména v ekonomických časových řadách. V reálných životních situacích existuje mnoho makroekonomických ukazatelů, které mají vliv na provozní i strategická rozhodování podniku (nezaměstnanost, inflace, hrubý domácí produkt, atd.). Uvedený přístup je založen předchozím článku o odhadu trendové složky, kde hlavní model odhadu je odvozen na základě vytvořeného ortonormálního systému za pomoci Gramova-Schmidtova ortonormalizačního procesu. Přesněji řečeno se zde jedná o rozšíření uvedeného článku o možném přístupu k predikci časových řad v závislosti na volbě kvalitativního ukazatele. Získané výsledky jsou poté použity na souborech reálných dat s pomocí přístupu časového posunu k porovnání získaných predikcí časových řad.cs
dc.format8 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isocscs
dc.publisherTechnical University of Liberecen
dc.relation.ispartofseriesFinancial Management of Firms and Financial Institutions, 10th International Scientific Conference - Proceedingsen
dc.rights© VŠB - Technical University of Ostravaen
dc.subjectčasové řadycs
dc.subjecttrendová složkacs
dc.subjectortonormální systémcs
dc.subjectkvalitativní kritériacs
dc.titlePossibilities of Trend Component Estimationen
dc.typekonferenční příspěvekcs
dc.typeconferenceObjecten
dc.rights.accessopenAccessen
dc.type.versionpublishedVersionen
dc.description.abstract-translatedThis paper deals with the problem of time series prediction, particularly for the economic time series. In real-life situations, there are many macroeconomic indicators affecting operating and strategic decisions of a company (Unemployment, Inflation, Gross Domestic Product, etc.). This approach is based on the paper about trend component estimation where the main estimation model is derived from an orthonormal system generated by Gram-Schmidt orthonormalization process. More precisely, there is considered an extension of this paper by prediction of time series depending on selected qualitative indicators. These results are then applied to real data collections using time shifts to compare obtained predictions of time series.en
dc.subject.translatedtime seriesen
dc.subject.translatedtrend componenten
dc.subject.translatedorthonormal systemen
dc.subject.translatedqualitative indicatorsen
dc.type.statusPeer-revieweden
dc.identifier.obd43916163
Vyskytuje se v kolekcích:Konferenční příspěvky / Conference Papers (KMA)
OBD

Soubory připojené k záznamu:
Soubor VelikostFormát 
Seinerova.pdf743,39 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/25674

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Publikační činnost / Publications
  3. Fakulta aplikovaných věd / Faculty of Applied Sciences
  4. Katedra matematiky / Department of Mathematics
  5. Konferenční příspěvky / Conference Papers (KMA)