Analiza i Prognozowanie Szeregów Czasowych - Bluemetrica - Szkolenia, Consulting, Systemy analityczne

Prognozowanie szeregów czasowych jest ważnym składnikiem każdego procesu decyzyjnego w biznesie. Zdolność trafnego prognozowania w zmieniającym się środowisku biznesowym ma kluczowe znaczenie dla powodzenia inwestycji czy zaspokojenia popytu.

Niestety w praktyce na skutek niewłaściwego podejścia do prognozowania bardzo często spotykamy się z prognozami obarczonymi dużymi błędami. Koszty jakie z tego tytułu ponoszą firmy są znaczące aczkolwiek bardzo łatwe do zminimalizowania poprzez zastosowanie właściwych metod prognostycznych. Nie ma uniwersalnego podejścia do prognozowania dlatego zrozumienie charakterystyki i metod stosowanych w tym celu jest kluczowe w procesie prognostycznym. Szkolenie prognozowanie szeregów czasowych stanowi doskonałą odpowiedź na wiele pytań i wątpliwości jakie stwarza proces prognostyczny.

W trakcie szkolenia nauczysz się postępowania na każdym kroku procesu prognostycznego począwszy od zdefiniowania problemu poprzez zbieranie danych, wstępną analizę, wybór modeli oraz metody ich estymacji po ocenę jakości prognostycznej i wybór ostatecznej prognozy. Każdy z elementów szkolenia poparty jest licznymi przykładami i ćwiczeniami w wybranym oprogramowaniu do analizy szeregów czasowych.

Mając na uwadze praktyczne wykorzystanie wiedzy zdobytej w trakcie szkolenia przykłady i ćwiczenia przedstawiamy w wybranym przez uczestników oprogramowaniu. Najczęściej szkolenie przeprowadzane jest w oparciu o program R który jest darmowym narzędziem o wszechstronnym zastosowaniu do analizy danych. Niezależnie od wybranego oprogramowania w trakcie szkolenia otrzymasz zestaw procedur i komend jakie należy wykonać na każdym kroku aby stworzyć wiarygodną prognozę wraz z materiałami prezentowanymi w trakcie szkolenia.

Szkolenie przeprowadzane jest przez ekspertów, absolwentów renomowanych uczelni, wykładowców o wieloletnim doświadczeniu w zakresie analizy szeregów czasowych i prognozowania w biznesie. Nasi trenerzy zdobywali swoje doświadczenie realizując szereg projektów dla rządów, organizacji międzynarodowych i korporacji.

Po ukończeniu szkolenia, uczestnik będzie m.in. potrafił:
- Stosować techniki wykorzystywane w procesie prognostycznym
- Dekomponować szereg czasowy
- Usuwać sezonowość z szeregów czasowych
- Stosować metody wygładzania wykładniczego do analizy i prognozowania
- Stosować zaawansowane modele ekonometryczne do prognozowania szeregów czasowych
- Tworzyć prognozy w oparciu o model regresji liniowej
- Tworzyć prognozy punktowe oraz przedziałowe
- Wykorzystywać techniki jakościowe do modyfikowania prognoz ilościowych
- Badać jakość prognostyczną modeli pozwalającą na doskonalenie narzędzi oraz prognoz

Wprowadzenie
- Metody prognozowania
- Proces prognostyczny
- Prognoza, Plan, Cel
- Przegląd narzędzi stosowanych do analizy i prognozowania
Podstawy wnioskowania statystycznego
- Zmienne losowe
- Proces stochastyczny a szereg czasowy
- Testy statystyczne
- Ćwiczenia
Charakterystyka szeregów czasowych
- Analiza graficzna
- Stacjonarność
- Transformacje szeregów czasowych
- Ćwiczenia
Ocena trafności prognostycznej
- Prognoza punktowa, przedziałowa
- Prognoza ex post
- Prognoza ex ante
- Walidacja prognozy
- Miary trafności prognostycznej
- Ćwiczenia
Proste metody prognozowania
- Metoda naiwna
- Metoda średniej
- Metoda średniej ruchomej
- Metoda naiwna z trendem i sezonowością
- Ćwiczenia
Dekompozycja szeregu czasowego
- Komponenty szeregu czasowego
- Analiza trendu i prognozowanie
- Analiza i eliminacja wahań sezonowych
- Metoda Arima X12
- Ćwiczenia
Wygładzanie wykładnicze
- Proste wyrównywanie wykładnicze
- Metoda Holta
- Metoda Holta-Wintersa
- Metody trendu tłumionego
- Identyfikacja postaci modelu
- Wygładzanie wykładnicze w przestrzeni stanów
- Ćwiczenia
Modele regresji liniowej w prognozowaniu szeregów czasowych
- Korelacja a regresja
- Estymacja
- Dobór zmiennych prognostycznych
- Walidacja modelu
- Prognozowanie
- Ćwiczenia
Modele klasy ARIMA
- Analiza komponentów modelu AR i MA
- Identyfikacja postaci modelu metodą Boxa-Jenkinsa
- Walidacja modelu
- Prognozowanie
- Ćwiczenia
Prognozowanie hierarchicznych szeregów czasowych
- Strategia bottom-up
- Strategia top-down
- Strategia middle out
- Optymalna kombinacja strategii
- Ćwiczenia
Metody wyboru modelu prognostycznego
- Stabilność prognostyczna modelu
- Automatyzacja wyboru metody prognozowania
- Uśrednianie prognoz
- Ćwiczenia
Metody prognozowania jakościowego
- Ograniczenia
- Prognozowanie przez analogię
- Metoda delficka
- Prognozy scenariuszowe
- Prognozowanie nowych produktów
- Ćwiczenia