Možnosti využití kombinovaných modelů pro tvorbu prognóz spotřeby potravin v ČR
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60460709%3A41110%2F17%3A76190" target="_blank" >RIV/60460709:41110/17:76190 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.7160/aol.2017.090408" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.7160/aol.2017.090408</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.7160/aol.2017.090408" target="_blank" >10.7160/aol.2017.090408</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Možnosti využití kombinovaných modelů pro tvorbu prognóz spotřeby potravin v ČR
Popis výsledku v původním jazyce
Analýzou časových řad (s různou mírou odbornosti) se zabývá ve svých publikacích mnoho autorů z celého světa. Znalost kvantitativních informací je nezbytná pro činnost rozhodování v jakékoliv oblasti. Z tohoto důvodu je více než žádoucí zabývat se touto problematikou a prozkoumat a rozvíjet vše, co tyto moderní metodologie poskytují. Při předpovídání časových řad se v praxi nejčastěji využívá metod extrapolace. V současné době je stále více experimentováno s modely kombinovanými, které představují agregaci předpovědí získaných z různých individuálních modelů. Studie je zaměřena právě na tyto nové přístupy, tedy konstrukci kombinovaných předpovědních modelů, které jsou realističtější, pružnější a výstižnější pro modelování časových řad. Cílem příspěvku bude následné zhodnocení zkonstruovaných kombinovaných předpovědí a jejich srovnání s vybranými modely individuálními, které se na tvorbě těchto agregovaných předpovědí podílely. Pro efektivní realizaci bylo využito komponenty Time Series Forecasting Sy
Název v anglickém jazyce
Možnosti využití kombinovaných modelů pro tvorbu prognóz spotřeby potravin v ČR
Popis výsledku anglicky
Analýzou časových řad (s různou mírou odbornosti) se zabývá ve svých publikacích mnoho autorů z celého světa. Znalost kvantitativních informací je nezbytná pro činnost rozhodování v jakékoliv oblasti. Z tohoto důvodu je více než žádoucí zabývat se touto problematikou a prozkoumat a rozvíjet vše, co tyto moderní metodologie poskytují. Při předpovídání časových řad se v praxi nejčastěji využívá metod extrapolace. V současné době je stále více experimentováno s modely kombinovanými, které představují agregaci předpovědí získaných z různých individuálních modelů. Studie je zaměřena právě na tyto nové přístupy, tedy konstrukci kombinovaných předpovědních modelů, které jsou realističtější, pružnější a výstižnější pro modelování časových řad. Cílem příspěvku bude následné zhodnocení zkonstruovaných kombinovaných předpovědí a jejich srovnání s vybranými modely individuálními, které se na tvorbě těchto agregovaných předpovědí podílely. Pro efektivní realizaci bylo využito komponenty Time Series Forecasting Sy
Klasifikace
Druh
J<sub>SC</sub> - Článek v periodiku v databázi SCOPUS
CEP obor
—
OECD FORD obor
10103 - Statistics and probability
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2017
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
AGRIS on-line Papers in Economics and Informatics
ISSN
1804-1930
e-ISSN
—
Svazek periodika
9
Číslo periodika v rámci svazku
4
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
81-89
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85038859943