Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Econometric" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Sieci Kohonena jako narzędzie wspomagające budowę prognoz kombinowanych
    Self-Organizing maps as a tool supporting the construction of combined forecasts
    Autorzy:
    Perzyńska, Joanna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/449693.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Zachodniopomorska Szkoła Biznesu w Szczecinie
    Tematy:
    modele ekonometryczne
    prognozy kombinowane
    sztuczne sieci neuronowe
    sieci Kohonena
    artificial neural network
    combined forecasts
    econometric models
    Self-Organizing Maps
    Opis:
    W artykule przedstawiono propozycję wykorzystania sieci Kohonena we wstępnym etapie budowy prognoz kombinowanych. Przy pomocy sieci Kohonena można podzielić zbiór dostępnych modeli na rozłączne klasy, a następnie dokonać redukcji ich liczby. Prognozy składowe prognoz kombinowanych wyznacza się wówczas na podstawie modeli należących do różnych klas, co ma zapewnić niepowielanie informacji oraz zwiększyć dokładność prognoz kombinowanych. Ilustracją rozważań o charakterze teoretycznym jest przykład empiryczny, w którym prognozy (indywidualne i kombinowane) wyznaczono dla zmiennej mikroekonomicznej wykazującej wahania sezonowe. Przeprowadzone badania potwierdziły użyteczność zaproponowanej metody.
    In the paper, the author presents suggestion of application of Self-Organizing Maps in the preliminary stage of construction of combined forecasts. Using the SOM, the set of available models can be divided into disjoint classes and then reduced. The component forecasts are then determined on the basis of models belonging to different classes, to ensure that information is not duplicated and to increase the accuracy of the combined forecasts. The illustration of theoretical considerations is the empirical example, in which individual and combined forecasts are calculated for economic variable with seasonal fluctations. The research confirms the usefulness of the suggested method.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe ZPSB Firma i Rynek; 2017, 2(52); 77-85
    2657-3245
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe ZPSB Firma i Rynek
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania szeregów czasowych
    Application of Artificial Neural Network to time series forecasting
    Autorzy:
    Perzyńska, Joanna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/449790.pdf
    Data publikacji:
    2018-12-14
    Wydawca:
    Zachodniopomorska Szkoła Biznesu w Szczecinie
    Tematy:
    dekompozycja szeregu czasowego
    prognozy ekonometryczne
    szeregi czasowe
    sztuczne sieci neuronowe
    artificial neural network
    time series decomposition econometric forecasts
    time series
    Opis:
    W artykule przedstawiono sposób wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do prognozowania zmiennej w postaci szeregu czasowego. Ilustracją rozważań o charakterze teoretycznym jest przykład empiryczny, w którym modelowaniu i prognozowaniu poddano zmienną mikroekonomiczną charakteryzującą się występowaniem trendu i wahań sezonowych. Jej prognozy wyznaczono na podstawie klasycznych modeli szeregu czasowego, sztucznych sieci neuronowych oraz modeli będących ich złożeniem. Jakość wyznaczonych prognoz oceniono na podstawie ich średnich błędów ex post. Przeprowadzone badania potwierdziły użyteczność sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych.
    In the paper, the author presents the method of using artificial neural networks for forecasting a variable in the time series form. The illustration of theoretical considerations is the empirical example, in which forecasts are calculated for microeconomic variable with trend and seasonal fluctations. Its forecasts are based on the classic time series models, artificial neural networks and models being their composition. The quality of the forecasts is assessed on the basis of their average expost errors. The research confirms the usefulness of artificial neural network in time series forecasting.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe ZPSB Firma i Rynek; 2018, 2(54); 95-104
    2657-3245
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe ZPSB Firma i Rynek
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza zależności między wartością dochodu na osobę i wielkością gospodarstwa domowego w latach 2006–2013
    Analysis of the relationship between income per capita and the size of household in the years 2006–2013
    Autorzy:
    Turczak, Anna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/449721.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Zachodniopomorska Szkoła Biznesu w Szczecinie
    Tematy:
    wielkość gospodarstwa domowego
    dochód rozporządzalny
    liniowy model przyczynowo-opisowy
    model regresji
    weryfikacja modelu ekonometrycznego
    available income
    size of household
    linear causal-descriptive model
    regression model
    verification of econometric model
    Opis:
    Celem artykułu jest znalezienie modelu, który najlepiej opisuje zależność między poziomem dochodu rozporządzalnego na osobę a wielkością gospodarstwa domowego. Sformułowano dwie hipotezy badawcze. Pierwsza z nich głosi, że funkcja liniowa adekwatnie obrazuje zależność między rozpatrywanymi zmiennymi. Z kolei druga hipoteza stanowi, iż wzrost liczby osób w gospodarstwie domowym powoduje zazwyczaj stały spadek średniego dochodu rozporządzalnego na osobę. Obydwie hipotezy zostały zweryfikowane pozytywnie.
    The aim of the article is to find the model that best describes the relationship between the level of available income per capita and the size of the household. Two hypotheses are formulated. The first of them states that the linear function adequately shows the relationship between the two variables under consideration. The second hypothesis states that the increase of the number of people in the household usually results in the constant decrease of average available income per capita. Both of these hypotheses are verified positively.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe ZPSB Firma i Rynek; 2015, 1(48); 61-74
    2657-3245
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe ZPSB Firma i Rynek
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    PERSPEKTYWY ROZWOJU ROLNICTWA EKOLOGICZNEGO W POLSCE
    PROSPECTS FOR DEVELOPMENT OF ORGANIC FARMING IN POLAND
    Autorzy:
    Turczak, Anna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/449705.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Zachodniopomorska Szkoła Biznesu w Szczecinie
    Tematy:
    ekologia
    rolnictwo ekologiczne
    żywność ekologiczna
    Międzynarodowa Federacja Rolnitwa Ekologicznego
    prognozowanie ekonometryczne
    liniowy model trendu
    ecology
    organic farming
    organic food
    the International Foundation of Organic Agriculture Movements
    econometric prediction
    linear trend model
    Opis:
    W artykule wyjaśniono istotę rolnictwa ekologicznego. Następnie szczegółowo omówiono zasady, na których opiera się prowadzenie ekogospodarstwa. Jest to zasada zdrowotności, zasada ekologii, zasada sprawiedliwości i zasada troskliwości. W dalszej części dokonano oceny stopnia rozwoju rolnictwa ekologicznego w Polsce. Na końcu artykułu postawiona została prognoza na 2020 rok. Jakość tej prognozy zweryfikowano przy pomocy odpowiednich narzędzi ekonometrycznych.
    In the article the essence of organic farming was explained. Then the rules of running eco-farm were in detail discussed. These are the health principle, the ecology principle, the justice principle and the solicitude principle. In the following part of the article the level of development of organic farming in Poland was assessed and at the end the prediction for 2020 was made. The quality of the prediction was verified using appropriate econometric tools.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe ZPSB Firma i Rynek; 2014, 1(46); 59-72
    2657-3245
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe ZPSB Firma i Rynek
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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