- Tytuł:
-
Prognozowanie brakujących danych w szeregach czasowych przy zastosowaniu modeli hybrydowych – podejście teoretyczne i empiryczne
Forecasting missing data in time series with the application of hybrid models – theoretical and empirical approach - Autorzy:
- Zawadzki, Jan
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/1042759.pdf
- Data publikacji:
- 2020-10-30
- Wydawca:
- Główny Urząd Statystyczny
- Tematy:
-
dane godzinne
sezonowość złożona
modele hybrydowe
luki niesystematyczne
hourly data
complex seasonality
hybrid models
non-systematic gaps - Opis:
-
Celem artykułu jest przedstawienie możliwości prognozowania brakujących danych w szeregach czasowych dla danych godzinnych przy zastosowaniu modeli hybrydowych. W badaniu wykorzystano hybrydowe modele szeregu czasowego oraz modele regresyjne ze złożonymi wahaniami sezonowymi. Wahania złożone dla danych godzinnych mogą być sumą lub iloczynem wahań o cyklach rocznym, tygodniowym i dobowym, a wahania o długości cyklu wyrażonej liczbą parzystą (12-miesięczne i 24-godzinne) mogą być opisywane za pomocą regularnych modeli hierarchicznych.
Rozważania o charakterze teoretycznym podparto analizą empiryczną zapotrzebowania na energię elektryczną w okresach godzinnych w wybranej aglomeracji. Wykorzystano dane statystyczne obejmujące trzy kolejne lata pierwszej dekady XXI w., które zostały udostępnione przez przedsiębiorstwo zajmujące się dystrybucją energii elektrycznej i włączone do Banku Danych Katedry Zastosowań Matematyki w Ekonomii Zachodniopomorskiego Uniwersytetu Technologicznego w Szczecinie. Przyjęto założenie, że luki niesystematyczne będą występowały w przypadku każdego rodzaju wahań sezonowych. Otrzymane wyniki wskazują na użyteczność modeli hybrydowych w prognozowaniu zjawisk ekonomicznych o bardzo dużej częstotliwości prowadzenia obserwacji.
The main goal of the article is to present the possibilities of forecasting missing observations in time series for hourly data with the application of hybrid models. Hybrid time series models and regression models with complex seasonal fluctuations were used in the study. Complex fluctuations for hourly data can be either a sum or a product of fluctuations of annual, weekly and daily cycles, while fluctuations the length of a cycle expressed by an even number (12-month and 24-hour ones) can be described using regular hierarchical models. The theoretical considerations were illustrated by an empirical analysis of the demand for electricity in hourly periods in a selected agglomeration. The statistical data covered three consecutive years of the first decade of the 2000s. The data were provided by an electricity distribution company and included in the Data Bank of the Department of Applied Mathematics in Economics of the West Pomeranian University of Technology in Szczecin. It was assumed that non-systematic gaps occur with regard to all types of seasonal fluctuations. The obtained results indicate the usefulness of hybrid models in forecasting economic phenomena subject to very frequent observations. - Źródło:
-
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2020, 65, 10; 24-48
0043-518X - Pojawia się w:
- Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł