J
2016
Time series Analysys of Price of Bottled Beer at Market of the Czech Republic
SKUPINOVÁ, Sylva, Eliška SMOTLACHOVÁ, Jan MÁČE, Robin KOKLAR, Tomáš NOVOTNÝ et. al.
Základní údaje
Originální název
Time series Analysys of Price of Bottled Beer at Market of the Czech Republic
Vydání
Czech Hospitality and Tourism Papers, Praha 8, Vysoká škola hotelová v Praze 8, spol. s r. o. 2016, 1801-1535
Další údaje
Typ výsledku
Článek v odborném periodiku
Obor
50200 5.2 Economics and Business
Stát vydavatele
Česká republika
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Organizační jednotka
University College Prague – Vysoká škola mezinárodních vztahů a Vysoká škola hotelová a ekonomická s.r.o.
Klíčová slova česky
cena, lahvové pivo, časové řady, prognóza, Česká republika
Klíčová slova anglicky
price, bottled beer,time series, prediction, the Czech Republic
V originále
The paper analyzed the time series of 10 ° bottled beer prices between the years 1993 and 2013 in order to estimate the prices of beer in 2014 and 2015. The main objective was to perform a statistical modelling of beer prices to determine trend. The three types of trends were calculated to obtain the best fitting one. It appears to be a straight line with the highest R-Square statistic and the lowest mean squared error. Estimation results suggest, that the regression model is suitable for the prediction of bottled beer prices for the years 2014 and 2016
Česky
V příspěvku byla analyzována časová řada ceny 10°lahvového piva v letech 1993 – 2015 s cílem získat kvalitní odhad ceny piva pro rok 2016. Pro určení trendu v časové řadě byly vypočítány základní statistické charakteristiky ceny piva a rovněž diference a koeficienty růstu. Byly počítány tři typy trend, a to přímkový, kvadratický a exponenciální. Za nejvhodnější trend byla zvolena přímka, kde byl zjištěn nejvyšší index determinace a nejnižší hodnota Mean squared error. Uvedené hodnoty ukazují na kvalitní regresní model, ze kterého byl vypočítán odhad ceny lahvového piva pro rok 2016.
Zobrazeno: 24. 11. 2024 14:21