Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Miłek, Michał" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Wykrywanie pierwiastków jednostkowych z wykorzystaniem testów permutacyjnych
Detecting unit roots using permutation tests
Autorzy:
Miłek, Michał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/591704.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Stacjonarność
Test Akdi-Dickeya
Test Dickeya-Fullera
Test permutacyjny
Akdi-Dickey test
Dickey-Fuller test
Permutation test
Stationarity
Opis:
W artykule przedstawiono propozycję testu pozwalającego wykryć pierwiastki jednostkowe w szeregach czasowych z autoregresją. Proponowane rozwiązanie odwołuje się do testu pierwiastków jednostkowych Akdi-Dickeya, który opiera się na analizie spektralnej szeregu czasowego. W tym celu wykorzystywany jest periodogram szeregu czasowego, tworzony poprzez transformację zmiennej yt w dziedzinę czasu. Proponowane rozwiązanie zostało porównane symulacyjnie z innymi testami pierwiastków jednostkowych znanymi z literatury.
In this paper, a proposal of test to detect unit root in the time series from the process with autoregression was presented. The proposed solution refers to the Akdi- -Dickey unit root test which is based on the spectral time series analysis. The basis of the test is to analyze the periodogram of series obtained by the transformation of the yt variable into the field of the frequency. The proposed modification uses a permutation test which specificity allows us to take general assumptions. The proposed solution was compared using a computer simulation with the solutions known from the literature.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2017, 335; 27-38
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie metody moving block bootstrap w prognozowaniu szeregów czasowych z wahaniami okresowymi
The Use of the Moving Block Bootstrap Method in Periodic Time Series Forecasting
Autorzy:
Kończak, Grzegorz
Miłek, Michał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/586452.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Analiza szeregów czasowych
Metody statystyczne
Modele ARIMA
Prognozowanie matematyczne
Szeregi czasowe
Autoregressive integrated moving average (ARIMA) models
Mathematical forecasting
Statistical methods
Time-series
Time-series analysis
Opis:
The aim of the analysis of the time series is, among others, to facilitate the formulation of prognosis. The basis for the inference of the future variables are their future realizations. There are various methods used in time series forecasting, such as for example naïve method, Holt-Winters models, ARIMA models and various simulation methods. One of the most popular and widely used simulation method in statistical research is the bootstrap method proposed by B. Efron. It is usually applied in measuring the estimates of the variance and testing the hypotheses in cases when the distribution of the test statistic is unknown. This method does not require for the selected samples to be from the standard normal distribution population. Due to the construction of the random samples in this method, there is usually no possibility to directly apply it in the analysis of the periodic time series. In the literature written on this subject, there are the proposals to introduce some modifications to the bootstrap method that would provide the possibility to conduct such analyses. One of such methods is the moving block bootstrap. In the present essay, we will present the proposal to apply this method to create the confidential intervals for the periodic time series forecasts. The results gathered by applying that method are compared with the results obtained via the classic construction of the confidential intervals for the forecasts and on the confidential intervals based on ARIMA models.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2014, 203; 91-100
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies