Theses at VŠE
Not a member yet
77250 research outputs found
Sort by
Vliv gamifikace na uživatelské zapojení a motivaci ve fitness aplikacích
No full textThis thesis examines how gamification supports motivation and long-term engagement in mobile fitness apps. Building on Self Determination Theory, Flow Theory, Goal Setting Theory, and user experience principles, it analyzes OnlyFits, a fitness platform that combines structured workout plans with tracking and social features. Survey data from active users were used to test a motivational model linking gamification, psychological mechanisms, and engagement. Results indicate that gamification fosters engagement mainly through competence and relatedness satisfaction, flow experiences created by balanced challenge and skill, and clear goal structures with frequent feedback. Autonomy played a limited role in this structured environment. Usability acted as a basic requirement but did not predict motivation once gamification was considered. Flow and goal setting functioned as central mediators, and competence moderated the strength of gamification effects. The study offers an integrated framework showing how need fulfilment, experiential absorption, and goal regulation work together to support intrinsic motivation in fitness apps. It also provides design guidance that prioritizes adaptive feedback, meaningful social interaction, and progressive challenge to promote sustained behaviour change.Tato práce zkoumá, jak gamifikace podporuje motivaci a dlouhodobé zapojení uživatelů v mobilních fitness aplikacích. Na základě teorie sebeurčení, teorie flow, teorie stanovování cílů a principů uživatelské zkušenosti analyzuje aplikaci OnlyFits, která kombinuje strukturované tréninkové plány se sledováním výkonu a sociálními funkcemi. Dotazníková data od aktivních uživatelů byla využita k ověření motivačního modelu propojujícího gamifikaci, psychologické mechanismy a zapojení. Výsledky ukazují, že gamifikace podporuje zapojení zejména prostřednictvím uspokojení potřeb kompetence a sounáležitosti, prožitků flow vyvolaných rovnováhou mezi výzvou a dovedností a jasných cílů podpořených častou zpětnou vazbou. Autonomie měla v tomto strukturovaném prostředí omezený vliv. Použitelnost fungovala jako základní předpoklad, ale sama o sobě motivaci nepředpovídala, pokud byly zohledněny gamifikační prvky. Flow a stanovování cílů působily jako klíčoví mediátoři a kompetence moderovala sílu efektů gamifikace. Práce nabízí integrovaný rámec ukazující, jak uspokojení psychologických potřeb, pohlcující uživatelský prožitek a regulace cílů společně podporují vnitřní motivaci ve fitness aplikacích. Poskytuje také doporučení pro návrh, která zdůrazňují adaptivní zpětnou vazbu, smysluplnou sociální interakci a postupně se zvyšující výzvy s cílem podpořit trvalou změnu chování
Blaho a angažovanost zaměstnanců ve společnosti Anheuser-Busch InBev Czech s.r.o.
No full textThis bachelor’s thesis investigates how job demands and job resources relate to employee engagement and well-being at Anheuser-Busch InBev Czech s.r.o. The goal is to describe current levels of engagement, well-being, and burnout-related indicators, identify key demands/resources, and translate findings into practical recommendations. The study applies a mixed-methods case study design. Quantitative data were collected through an anonymous online survey that measured engagement, demands, resources, and burnout indicators. Qualitative insight was added through asynchronous interviews to explain patterns and contextual factors. Results show moderately strong engagement and generally positive perceptions of job resources, alongside low-to-moderate burnout indicators. Peak-period workload and time pressure emerged as the most prominent demands. Supportive resources, such as recognition, belonging, learning opportunities, and employee voice, appeared to be important for coping and sustaining motivation. The thesis concludes that strengthening practical resources and improving process clarity can help maintain engagement and protect well-being, particularly during periods of high demand.Tato bakalářská práce zkoumá, jak souvisí pracovní nároky a pracovní zdroje s angažovaností a pohodou zaměstnanců ve společnosti Anheuser-Busch InBev Czech s.r.o. Cílem je popsat současnou úroveň angažovanosti, pohody a indikátorů souvisejících s vyhořením, identifikovat klíčové nároky/zdroje a převést zjištění do praktických doporučení. Studie využívá kombinovanou metodiku případové studie. Kvantitativní data byla shromážděna prostřednictvím anonymního online průzkumu, který měřil angažovanost, požadavky, zdroje a ukazatele vyhoření. Kvalitativní poznatky byly doplněny asynchronními rozhovory, které vysvětlovaly vzorce a kontextové faktory. Výsledky ukazují mírně silné zapojení a obecně pozitivní vnímání pracovních zdrojů, spolu s nízkými až mírnými ukazateli vyhoření. Jako nejvýznamnější požadavky se ukázaly pracovní zátěž v špičkách a časový tlak. Podpůrné zdroje, jako je uznání, sounáležitost, příležitosti k učení a hlas zaměstnanců, se jevily jako důležité pro zvládání a udržení motivace. Závěrem práce je, že posílení praktických zdrojů a zlepšení srozumitelnosti procesů může pomoci udržet zapojení a chránit pohodu, zejména v obdobích vysoké poptávky
Návrh mikroslužeb se zaměřením na granularitu
No full textUrčení „správné velikosti“ mikroslužeb zůstává jedním z nejtrvalejších problémů návrhu moderního softwarového inženýrství. Příliš hrubé služby připomínají monolit, zatímco příliš jemné „nanoslužby“ přinášejí nadměrnou koordinační režii. Tato práce navrhuje šestikrokovou metodiku založenou na metrikách, která spojuje kvalitativní analýzu domény s kvantitativním hodnocením a vede architekty k vytváření mikroslužeb s vyváženou granularitou. Tento proces začíná důkladným shromážděním funkčních a nefunkčních požadavků, po níž následuje rozdělení domény, které využívá doménově orientované, datově orientované, událostmi řízené nebo hybridní strategie. Poté je vytvořen odlehčený prototyp, který odhalí skryté závislosti, a teprve poté jsou shromážděny tři klíčové metriky - nedostatek soudržnosti metod (LCOM), strukturální propojení (SC) a metrika granularity služeb (SGM) - pro vyhodnocení hranic služeb. Rozhodovací pravidla založená na těchto měřeních určují, kdy služby rozdělit, sloučit, zachovat nebo přeformulovat, a iterativní smyčka začleňuje kontroly hranic do běžných vývojových cyklů. Metodika je ověřena na případové studii logistického tržiště (nákladní aukce). Metriky potvrdily, že počáteční rozdělení řízené doménou vedlo k vytvoření soudržných, volně provázaných služeb; následné sledování ukázalo, jak přístup odhaluje posun hranic v průběhu vývoje systému. Výsledky naznačují, že integrace porozumění doméně se zaměřenými metrikami nabízí opakovatelnou, na důkazech založenou cestu k architektuře mikroslužeb, která zůstává udržovatelná, škálovatelná a v souladu s obchodními cíli.Determining the “right sized” boundaries of a microservices architecture remains one of the most persistent design challenges in modern software engineering. Services that are too coarse resemble a monolith, while overly fine grained “nano services” introduce excessive coordination overhead. This thesis proposes a six step, metrics driven methodology that unites qualitative domain analysis with quantitative evaluation to guide architects toward balanced service granularity. The process begins with a thorough gathering of functional and non functional requirements, followed by domain partitioning that leverages domain driven, data centric, event-driven, or hybrid strategies. A lightweight prototype is then produced to surface hidden dependencies before three key metrics—Lack of Cohesion of Methods (LCOM), Structural Coupling (SC), and the Service Granularity Metric (SGM)—are collected to evaluate service boundaries. Decision rules grounded in these measurements indicate when to split, merge, retain or refactor services, and an iterative refinement loop embeds boundary checks into routine development cycles. The methodology is validated through a logistics-marketplace (freight-auction) case study. Metric values confirmed that the initial domain-driven split produced cohesive, loosely coupled services; subsequent monitoring demonstrated how the approach detects boundary drift as the system evolves. The results suggest that integrating domain understanding with focused metrics offers a repeatable, evidence-based path to microservices architectures that remain maintainable, scalable, and aligned with business goals
Recommender System Using LLMs in E-commerce
No full textTato diplomová práce se zabývá návrhem, implementací a vyhodnocením pokročilého doporučovacího systému pro e-commerce prostředí. Navržené řešení kombinuje vektorové embeddingy s velkými jazykovými modely (LLM) a řeší klíčové problémy tradičního doporučování, tedy zejména nízkou sémantickou kvalitu doporučení, cold-start u nových produktů a nedostatečné využití textových informací u obsahově bohatých produktů. Výsledkem je produkčně nasazený systém pro e-shop založený na architektuře retrieval–ranking. Retrieval vrstva využívá tři typy embeddingových indexů: produktové, session a transakční, zatímco ranking vrstva používá LLM k finálnímu seřazení kandidátů na základě sémantické relevance. Práce popisuje kompletní datovou architekturu implementovanou v platformě Keboola, včetně čištění dat, generování embeddingů, orchestrace pipeline, validace výstupů a monitoringu kvality. Součástí je důkladná evaluace prostřednictvím A/B testování v produkčním prostředí, která prokázala statisticky významné zlepšení klíčových metrik – míry prokliku (CTR) a konverzního poměru. Práce se věnuje rovněž etickým a bezpečnostním aspektům využití LLM, zejména ochraně soukromí a prevenci halucinací. Výsledky potvrzují, že kombinace embeddingů a velkých jazykových modelů představuje účinný a prakticky nasaditelný přístup pro doporučování produktů v doménách, kde je klíčová sémantická podobnost.This thesis focuses on the design, implementation, and evaluation of an advanced recommender system for an e-commerce environment. The proposed solution combines vector embeddings with large language models (LLMs) to address key limitations of traditional recommendation approaches—particularly low semantic quality of recommendations, the cold-start problem for new products, and insufficient use of textual information for content-rich products. The outcome is a production-deployed system for an e-commerce store based on a retrieval–ranking architecture. The retrieval layer operates over three embedding indexes: product, session, and transaction embeddings, while the ranking layer uses an LLM to produce the final ordering of candidates based on semantic relevance. The thesis describes the complete data architecture implemented on the Keboola platform, including data cleaning, embedding generation, pipeline orchestration, output validation, and quality monitoring. It includes thorough evaluation via A/B testing in a production environment, demonstrating statistically significant improvements in key metrics, an increase in click-through rate (CTR) and an improvement in conversion rate. Furthermore, the thesis discusses ethical and security aspects of using LLMs, focusing on privacy protection and hallucination prevention. The results confirm that combining embeddings with large language models is an effective and practically deployable approach to product recommendation in domains where semantic similarity is crucial
Value-Based Bidding with Predicted Lifetime Value in Google Ads Search: Design, Implementation, and Evaluation
No full textThis thesis develops and evaluates a value-based bidding (VBB) strategy for Google Ads Search by integrating user-level predicted lifetime value (pLTV) into the bidding system in a freemium environment with low conversion rates. Using first-party data (installs, orders, app usage, and in-app messaging), predictive models are trained on features from the first seven days post-acquisition to forecast outcomes over a 120-day horizon. Predicted purchase probabilities are then converted into pLTV by scaling them with each cohort’s average order value (AOV) over the same period, yielding a dollar-denominated signal directly usable for bidding. Data processing is implemented in BigQuery with Airflow orchestration, while model training and evaluation are conducted in Python on Vertex AI. Model selection prioritises stable and accurate ranking of users by their expected value, leading to the deployment of CatBoost in production. The impact of the approach is assessed through a two-month A/B test (June - July 2025) on non-brand search traffic in a single market. Compared with a Target CPA control, the pLTV-based treatment increases observed day-7 LTV per acquired user by +28.6%, strengthening to approximately +39% by two months, while ROAS is kept approximately constant by design. These results indicate a substantial uplift in acquisition quality at unchanged efficiency. The study is subject to several limitations, including its single-market scope, a measurement window shorter than the 120-day prediction horizon, attribution latency, and potential model drift. Despite these constraints, the system is fully operational and reproducible, supporting phased rollout to additional markets and campaign types. Overall, the findings provide strong evidence that pLTV-driven bidding delivers meaningful business value and enables a practical shift from volume-based to value-based optimisation in performance marketing.Tato diplomová práce navrhuje a empiricky ověřuje strategii Value-Based Bidding (VBB) pro vyhledávací kampaně v Google Ads v prostředí freemium obchodního modelu s nízkými konverzemi. Strategii staví na využití individuálně odhadované celoživotní hodnoty uživatele (predicted Lifetime Value, pLTV), která je předávána do biddingového systému. Pomocí first-party dat (instalace, objednávky, používání aplikace a in-app messaging) jsou trénovány prediktivní modely nad prediktory z prvních sedmi dnů po akvizici uživatele s cílem předpovědět konverze v horizontu 120 dní. Predikované pravděpodobnosti nákupu jsou následně převedeny na pLTV vynásobením průměrnou hodnotou objednávky (Average Order Value, AOV) dané kohorty ve stejném období, čímž vzniká peněžně vyjádřený signál přímo použitelný pro bidding. Datové zpracování probíhá v prostředí BigQuery s orchestrací v Airflow, zatímco trénování a vyhodnocování modelů probíhá v Pythonu na platformě Vertex AI. Při volbě finálního modelu je kladen důraz na stabilní a přesné seřazení uživatelů podle jejich očekávané hodnoty. V produkci je použit algoritmus CatBoost. Dopad navrženého přístupu je hodnocen dvouměsíčním A/B testem (červen - červenec 2025) na nebrandových vyhledávacích dotazech na vybraném trhu. Ve srovnání s kontrolní variantou založenou na strategii tCPA zvyšuje pLTV-bidding pozorovanou sedmidenní LTV na jednoho získaného uživatele o 28,6 %, přičemž tento efekt dále roste zhruba na 39 % po dvou měsících, zatímco ROAS je strategicky udržován konstantní. Výsledky tak ukazují na výrazné zlepšení kvality akvizice při nezměněné efektivitě. Studie má několik omezení, mimo jiné omezení na jediný trh, měřicí okno kratší než 120denní predikční horizont, zpoždění v atribučním měření a potenciální drift modelu v čase. Přesto je celý systém plně provozuschopný a reprodukovatelný a umožňuje postupné rozšíření do dalších trhů i typů kampaní. Celkově výsledky poskytují jasný důkaz, že bidding řízený pLTV přináší hmatatelnou obchodní hodnotu a umožňuje praktický posun od objemové k hodnotové optimalizaci výkonnostního marketingu
Analysis of the Nuclear Power Plant Construction Process in the EU after 2020
No full textThe aim of this bachelor's thesis is to analyse the construction process of selected nuclear power plants in Europe after 2020 and to evaluate it in terms of time delays, investment costs, and impacts on the national economy. The theoretical part outlines the role of nuclear energy in EU energy policy and describes the economic specifics of constructing and financing new nuclear units. The practical part first characterises six selected projects (Olkiluoto 3, Flamanville 3, Hinkley Point C, Mochovce 3–4, Paks II, and Dukovany II) using the method of descriptive analysis and subsequently uses comparative analysis to compare them. This analysis is based directly on data from investors, government strategies, and statistics from international organisations. Delays, cost overruns, financing models, and the relative importance of the projects for the energy mix are compared. The results indicate that significant delays and cost overruns are a common feature in European conditions, while in smaller economies, new units are of significant importance for the energy balance and require the involvement of the state as an investor.Cílem této bakalářské práce je analyzovat proces výstavby vybraných jaderných elektráren v Evropě po roce 2020 a zhodnotit jej z hlediska časových zpoždění, investiční náročnosti a dopadů na národní hospodářství. Teoretická část vymezuje roli jaderné energetiky v energetické politice EU a popisuje ekonomická specifika výstavby a financování nových jaderných zdrojů. Praktická část nejprve metodou deskriptivní analýzy charakterizuje šest vybraných projektů (Olkiluoto 3, Flamanville 3, Hinkley Point C, Mochovce 3–4, Paks II a Dukovany II) a následně využívá komparativní analýzu k jejich vzájemnému srovnání. Tato analýza vychází přímo z dat investorů, vládních strategií a statistik mezinárodních organizací. Jsou porovnána zpoždění, navýšení nákladů, modely financování a relativní význam projektů pro energetický mix. Výsledky ukazují, že výrazná zpoždění a vícenáklady jsou v evropských podmínkách častým rysem, přičemž u menších ekonomik mají nové bloky značný význam pro energetickou bilanci a vyžadují zapojení státu, jako investora
Comparative Analysis of the Housing Benefits System with Emphasis on Its Misuse in the Czech Republic, Germany, and Austria Between 2014 and 2024
No full textThis bachelor's thesis compares financial housing support systems in the Czech Republic, Germany, and Austria between 2014 and 2024. The objective is to assess the efficiency of these systems and to test the hypothesis that the main factor in the inefficient use of housing benefits is the insufficient effectiveness of their design, not the market mechanisms themselves. The analysis shows that the Czech and German systems expanded significantly after 2021 due to rising housing costs, whereas the Austrian model remains stable thanks to a strong tradition of municipal and cooperative housing. A comparison of the housing cost burden on households confirms the highest values in Germany, intermediate values in the Czech Republic, and the lowest in Austria. The conclusion formulates specific recommendations for Czech housing policy and draws attention to the anticipated impacts of the planned benefits reform in 2026.Tato bakalářská práce porovnává systémy finanční podpory bydlení v České republice, Německu a Rakousku v letech 2014–2024. Cílem práce je posoudit efektivitu těchto systémů a testuje hypotézu, že hlavním faktorem neúčelného využívání dávek na bydlení je nedostatečná efektivita jejich nastavení, nikoli samotné tržní mechanismy. Analýza ukazuje, že český a německý systém se po roce 2021 výrazně rozšířily, díky rostoucím nákladům na bydlení, zatímco rakouský model zůstává stabilní díky silné tradici obecního a družstevního bydlení. Srovnání zatížení domácností náklady na bydlení, potvrzuje nejvyšší hodnoty v Německu, střední v České republice a nejnižší v Rakousku. Závěr práce formuluje konkrétní doporučení pro českou bytovou politiku a upozorňuje na očekávané dopady připravované reformy dávek v roce 2026
Polish coal sector after accession to the European Union: Analysis of the transformation process (2004–2022)
No full textThe bachelor’s thesis analyses the transformation of the Polish coal sector after the accession of the Republic of Poland to the European Union in the period 2004 to 2022 and evaluates its success. For this purpose, it uses the development of economic, socioeconomic and environmental indicators. The theoretical part defines key concepts associated with coal mining, presents the main causes of industrial transformation, the aspects of the transition from coal to low-carbon energy sources, formulates a framework for assessing the success of the transition from coal to low-emission energy sources, and places coal mining in the Republic of Poland into a historical context. The practical part examines the absolute and relative development of key economic, socioeconomic and environmental indicators characterising the functioning and transformation of the Polish coal sector. The data were obtained mainly from Central Statistical Office of Poland and the International Energy Agency. The analysis shows that after joining the European Union, the Polish coal sector underwent a significant decline in coal extraction volume and sectoral employment, but without fundamental economic shocks or a reduction in the standard of living in the affected regions. The environmental indicators, which are key from the perspective of the transformation’s objectives, confirm a gradual reduction in emission burden – though not in its absolute expression, but only in relation to the size of the economy. The conclusions of the thesis confirm Hypothesis H1: “the transformation of the Polish coal sector after Poland’s accession to the European Union (2004–2022) did not lead to a substantial deterioration of economic and socioeconomic indicators and did not trigger significant negative shocks at the national or regional level” and refute Hypothesis H2, that “the transformation of Poland’s coal sector after its accession to the European Union in 2004–2022 led to a substantial improvement in environmental indicators, both in relative terms with respect to economic activity and, above all, in absolute terms.”Bakalářská práce analyzuje transformaci polského uhelného sektoru po vstupu Polské republiky do Evropské unie v období 2004 až 2022 a hodnotí její úspěšnost. K tomu využívá analýzu vývoje ekonomických, socioekonomických a environmentálních ukazatelů. Teoretická část vymezuje klíčové pojmy spojené s těžbou uhlí, představuje hlavní příčiny průmyslové transformace, aspekty přechodu od uhlí k nízkouhlíkovým zdrojům energie, formuluje rámec pro hodnocení úspěšnosti přechodu od uhlí k nízkoemisním zdrojům energie a zasazuje těžbu uhlí v Polské republice do historického kontextu. Praktická část zkoumá absolutní i relativní vývoj klíčových ekonomických, socioekonomických a environmentálních ukazatelů charakterizujících fungování a transformaci polského uhelného sektoru. Data byla získána převážně z Polského statistického úřadu a Mezinárodní agentury pro energii. Z analýzy vyplývá, že polský uhelný sektor po vstupu do Evropské unie prošel významným poklesem objemu těžby a zaměstnanosti, avšak bez zásadních ekonomických šoků a snížení životní úrovně v zasažených regionech. Environmentální ukazatele, které jsou z pohledu cílů transformace klíčové, potvrzují postupné snižování emisní zátěže – nikoliv však v jejím absolutním vyjádření, ale pouze ve vztahu k velikosti ekonomiky. Závěry práce potvrzují hypotézu H1: „transformace polského uhelného sektoru po vstupu do Evropské unie (2004–2022) nevedla k zásadnímu zhoršení ekonomických a socioekonomických ukazatelů a nevyvolala výrazné negativní šoky na celostátní ani regionální úrovni“ a vyvrací hypotézu H2, že „transformace polského uhelného sektoru po vstupu do Evropské unie v letech 2004–2022 vedla k výraznému zlepšení environmentálních ukazatelů, a to jak v relativním vyjádření vůči ekonomické aktivitě, tak zejména v absolutním měřítku.
Development of Funding for Education, Science and Research, and Healthcare in the Czech Republic, Denmark, Latvia, and Germany in the Years 1999–2023
No full textThe diploma thesis focuses on a comparative analysis of the development of public funding in three key sectors — education, science and research, and healthcare — in the Czech Republic, Denmark, Latvia, and Germany over the period 1999–2023. The main objective is to evaluate how the level of public expenditure differs among the countries and how it relates to the achieved quality indicators. The theoretical part describes the institutional framework and financing mechanisms of the examined sectors. The analytical part focuses on the evolution of expenditure as a share of GDP and examines the relationship between funding levels and qualitative outcomes, such as PISA test results, publication activity, or life expectancy. The analysis shows that countries with higher and stable expenditure shares of GDP, such as Denmark and Germany, achieve better results in all examined areas. The Czech Republic demonstrates a gradual improvement, while Latvia records significant progress from a lower base. The findings confirm a positive link between public investment levels and the quality of outcomes in education, research, and healthcare.Diplomová práce se zaměřuje na komparativní analýzu vývoje financování tří klíčových oblastí veřejného sektoru – školství, vědy a výzkumu a zdravotnictví – v České republice, Dánsku, Lotyšsku a Německu v období let 1999–2023. Cílem práce je posoudit, jak se liší výše veřejných výdajů na tyto oblasti mezi jednotlivými zeměmi a jaký je jejich vztah k dosaženým výsledkům v ukazatelích kvality. V teoretické části je popsán institucionální rámec a mechanismus financování sledovaných sektorů. Analytická část se zabývá vývojem výdajů jako podílu na HDP a následně hodnotí souvislost mezi úrovní financování a kvalitativními ukazateli – například výsledky testování PISA, publikační činností či střední délkou života. Z provedené analýzy vyplývá, že země s vyšším a dlouhodobě stabilním podílem výdajů na HDP, jako je Dánsko a Německo, dosahují lepších výsledků ve všech sledovaných oblastech. Česká republika vykazuje postupné zlepšování, zatímco Lotyšsko zaznamenává výrazný růst z nižší základny. Výsledky potvrzují pozitivní vztah mezi výší veřejných investic a kvalitou výstupů ve vzdělávání, výzkumu i zdravotnictví
Výkonnost ansámblových metod pro ekonomické predikce: Hodnocení baggingu při predikci indexu cen nemovitostí
No full textThis thesis examines ensemble learning, particularly bagging, for forecasting the UK Housing Price Index (HPI) using quarterly data from 1968–2024, harmonized and second-order dif- ferenced for stationarity. A rolling expanding-window compares ARIMA, Bagged ARIMA, MLP, Bagged MLP, LSTM, and Random Forest across one- to four-quarter horizons using MAE and RMSE. Results show bagged neural nets markedly reduce variance and enable uncertainty quantification; ARIMA remains most accurate short-term, while deep ensembles improve longer-horizon predictions. The contribution includes a uniform evaluation frame- work and analysis of the accuracy–complexity–cost trade-off.Práce zkoumá využití ansámblových metod, zejména baggingu, pro predikci indexu cen bydlení ve Spojeném království (HPI). Využívá čtvrtletní data 1968–2024, harmonizovaná do jednotné frekvence a transformovaná druhým řádem rozdílů k dosažení stacionarity. V rozšiřovaném posuvném okně jsou porovnány modely ARIMA, bagged ARIMA, MLP, bagged MLP, LSTM a Random Forest na predikce s horizonty 1–4 čtvrtletí pomocí MAE a RMSE. Výsledky ukazují, že bagging neuronových sítí výrazně snižuje varianci a umožňuje kvan- tifikaci nejistoty, přičemž ARIMA je stále nejpřesnější v krátkém horizontu, zatímco hluboké ansámbly zlepšují dlouhodobé prognózy. Studie přináší jednotný hodnoticí rámec a analýzu kompromisu mezi přesností, složitostí a náročností výpočtu