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.

Książka powstała w odpowiedzi na zgłaszaną przez studentów studiów dziennych oraz podyplomowych potrzebę posiadania pomocy dydaktycznej do laboratorium z Analizy i prognozowania szeregów czasowych z systemem SAS. Przedmiot ten jest realizowany w systemie wykład plus laboratorium komputerowe. W ramach zajęć słuchacze są zobowiązani do wykonania kilku projektów, które podlegają ocenie i są warunkiem uzyskania zaliczenia. Projekty zawierają nie tylko analizy statystyczne wykonane za pomocą programu komputerowego SAS 9.3, ale również część teoretyczną oraz interpretacje uzyskiwanych rezultatów i wnioski. Analizy były prowadzone za pomocą interfejsu okienkowego, a także z wykorzystaniem procedur programu SAS 9.3. Dzięki temu słuchacze poznawali zarówno teorię szeregów czasowych i prognozowania, jak również mieli możliwość wykorzystania zdobytej wiedzy teoretycznej do zastosowań praktycznych polegających na analizie wybranego szeregu czasowego. W ten sposób następowało łączenie teorii z praktyką.

Taki sposób podejścia do nauczania przedmiotu z dziedziny statystyki w obecnej rzeczywistości, w której istnieje stosunkowo łatwy dostęp do wielu baz danych, wydaje się jak najbardziej uzasadniony, ponieważ umożliwia zdobycie nowych kompetencji analitycznych w zakresie analiz i prognozowania szeregów czasowych. Istnieje wiele publikacji poświęconych szeregom czasowym, ale w większości są to prace prezentujące teorię, w niektórych wypadkach wzbogaconą przykładami. Korzystanie z wiedzy teoretycznej zawartej w podręcznikach do analizy szeregów czasowych i prognozowania w trakcie zajęć laboratoryjnych z programem SAS 9.3 sprawiało słuchaczom pewne trudności. Dlatego też stworzony został podręcznik, który łączy w sobie część teoretyczną z zakresu przedmiotu analizy i prognozowania szeregów czasowych z częścią aplikacyjną interfejsu okienkowego oraz zestawem procedur oferowanych przez SAS 9.2. W celu ułatwienia przyswajania sobie wiedzy teoretycznej oraz nabywania praktycznych umiejętności wykorzystania oprogramowania SAS 9.3 do analizy i prognozowania, część aplikacyjna została oparta na przykładowym szeregu czasowym z biblioteki Sashelp, a więc dostępnym dla każdego użytkownika programu. W ten sposób podręcznik może być użyteczny dla każdego, kto będzie chciał poznać teorię szeregów czasowych oraz nauczyć się metod i sposobów analizy i prognozowania szeregów czasowych za pomocą programu SAS 9.3.

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