Napovedovanje maloprodajnih cen mesa na podlagi časovnih vrstKuhar, Eva (Avtor) Benkovič, Dominik (Mentor) Časovne vrstemodel multiple regresijeARIMA modelsezonskost.V magistrskem delu se srečujemo z izzivom napovedovanja cen. Sprašujemo se, kateri so tisti parametri, ki vplivajo na končno ceno izdelka. Obravnavamo dve vrsti modelov napovedovanja cen - model multiple regresije, ki napoveduje ceno s pomočjo drugih parametrov, in sezonski ARIMA model, ki napoveduje cene na podlagi preteklega vzorca podatkov. Podatki, s katerimi gradimo modele, so v obliki časovnih vrst. V prvem delu uredimo podatke v skupno Excel tabelo ter izračunamo vse pomembne statistike. Sledi gradnja modela multiple regresije za posamezne izdelke, nato še gradnja sezonskega ARIMA modela. Modele multiple regresije gradimo v programu EViews, ARIMA modele pa v programu Python. Skozi analizo ugotovimo, da imamo v podatkih prisotno močno sezonsko komponento, zato podatke desezoniramo in zgradimo še model multiple regresije na desezoniranih podatkih. Končna ugotovitev kaže na to, da regresijski model na desezoniranih podatkih najbolje pojasnjuje variabilnost odvisne spremenljivke.E. Kuhar20242024-03-06 18:15:10Magistrsko delo/naloga87212sl