Prognozēšana laikrindu analīzē

Abstract

Veidot dažāda veida prognozes, un matemātiski izskaitļot dažādu datu uzvedību nākotnē ir aktuāla problēma gandrīz jebkurā nozarē. Šī darba mērķis ir izpētīt dažādas prognozēšanas metodes un pārbaudīt tās uz dotiem datiem. Darbā ir aprakstītas to svarīgākās īpašības un parametru novērtēšanas metodes. Ar datorprogrammas R palīdzību tiks izveidoti kodi prognozēšanai ar neparametrisko regresiju, ARIMA un SARIMA modeļiem. Tiks izmantoti aviokompānijas airBaltic pārvadāto pasažieru dati, datorprogrammā R iebūvēti dati LakeHuron un tiks simulēti dati, lai pārbaudītu modeļa precizitāti. Atslēgas vārdi: ARIMA, SARIMA, laikrinda, neparametriskā regresija, prognoze

Building different kinds of forecasts, and calculating data behaviour in future is actual problem in almost every field. The goal of this thesis is to investigate different methods of forecasting and to check those methods for given data. Main properties and parameter estimation methods are described in the thesis. We have implemented processes ARIMA, SARIMA and non-parametric regression method in program R. Finally we make simulation study and some real data examples: Airline AirBaltic flown passengers count, production index and Lake Huron in program R Keywords: ARIMA, SARIMA, time serie, non-parametric regression, forecast