Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Forecasting methods" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Application of adaptive methods in demographic variables forecasting
Wykorzystanie metod adaptacyjnych do prognozowania zmiennych demograficznych
Autorzy:
Sojka, Elżbieta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/424762.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
forecasting
demographic variables
adaptive methods
forecast error
Opis:
The research paper is focused on the assessment of the usefulness of adaptive methods in forecasting demographic variables. The goal of the paper is to conduct the retro and prospective analysis of selected demographic values in the sphere of changes in time, and also to indicate an efficient method for the forecasting of the studied values in subsequent periods. The time series for Poland for the period between 2000 and 2013 are the basis for the development of the forecast. Mean squared errors of ex post forecasts are used as forecast quality measures. The results of the study show that among the applied methods of forecasting, the method of creeping trend with harmonic weights is the most suitable as it gives the smallest forecast errors.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2015, 3 (49); 55-65
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie szeregów czasowych ze składową periodyczną z wykorzystaniem pakietu TSprediction programu R
Forecasting time series with periodic component using TSprediction R package
Autorzy:
Bartłomowicz, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/424791.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
forecasting
time-series methods
TSprediction package
R program
Opis:
The main aim of the paper is to present selected features of TSprediction package developed for R environment, which now is one of the most important commercial computing platforms (offered under the GNU GPL license). The article presents the features of the TSprediction package enabling the prediction of time series where there is a periodic component in the form of seasonal fluctuations. The package includes an implementation of the most popular time series methods of forecasting with a periodic component in the additive and multiplicative variety of ratio and Winters and Klein methods. The effects of selected forecasting functions and ex-post forecasting errors of TSprediction R package are presented in the examples.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2014, 4(46); 199-210
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Symulacyjna analiza wpływu liczby i rozmieszczenia luk niesystematycznych na dokładność prognoz
Simulation analysis of influence of number and distribution of unsystematic gaps on the accuracy of forecasts
Autorzy:
Oesterreich, Maciej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425016.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
forecasting of missing data
simulation methods
analysis of gaps distribution
Opis:
In this paper there was conducted a statistical analysis of the impact of the distribution of unsystematic gaps on the accouracy of inter- and extrapolative forecasts in the seasonal time series. In the analysis, as variable, there was used the average period of stay of tourists in accommodation establishments in the West Pomeranian Voivodeship in the years 2008-2013. In calculations there were used simulation methods to generate ten thousand sets of gaps for the three variants, differed in the number of gaps. For all the set and variants of gaps, there were estimated time series models with exponential trend and relatively-fixed seasonality. In the next step there were built inter- and extrapolative forecasts and calculated their relative errors (MAPE). In the analysis there were used R program and Statistica 10.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2015, 2 (48); 78-88
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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