Informacja

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

Wyszukujesz frazę "seats" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Seasonality testing for macroeconomic time series – comparison of X-12-ARIMA and TRAMO/SEATS procedures
Autorzy:
Barska, Magdalena
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/433973.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
seasonality
X-12-ARIMA
TRAMO/SEATS
Opis:
Economic time series can be impacted by seasonal factors. If present but not identified, seasonality may lead to incorrect conclusions derived from the analysis. Seasonality is not always easily identifiable as time series are shaped by other factors as well, such as one-off events or natural disasters. There is a variety of methods to deal with seasonality in data. An attempt was made to compare the outcome of two popular methods: X-12-ARIMA and TRAMO/SEATS. They were applied to analyse seasonality for the business climate index in the construction industry in Poland. Both procedures were used to produce a seasonally adjusted series for the business climate index. Comparison of model’s diagnostics proved that TRAMO/SEATS performed slightly better for the analysed series within a chosen time range, which is consistent with some more general results found in the literature.
Źródło:
Śląski Przegląd Statystyczny; 2014, 12(18); 121-140
1644-6739
Pojawia się w:
Śląski Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Identification of Seasonality in the Housing Market Using the X13-ARIMA-SEATS Model
Identyfikacja sezonowości na rynku mieszkaniowym przy użyciu modelu X13-ARIMA-SEATS
Autorzy:
Mach, Łukasz
Dąbrowski, Ireneusz
Wotzka, Daria
Frącz, Paweł
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/28407797.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
seasonality
real estate market
X13-ARIMA-SEATS
sezonowość
rynek nieruchomości
Opis:
Aim: In the conducted research, profiles of seasonality in the housing market were determined, which provided an opportunity to answer two fundamental questions: what is the nature of harmonic variation in the seasonality and periodicity of the studied components of the construction process? what parameters of the ARIMA model optimally describe the construction market? Methodology: In the conducted research, using the X13-ARIMA-SEATS model, seasonal decomposition was carried out in the various stages of the housing construction process. Results: The research process conducted to identify seasonal fluctuations in the housing construction market showed that harmonic fluctuation profiles can be identified on an annual basis. An analysis of seasonal fluctuations was carried out for each of the three stages of the housing construction process, while also checking how these profiles function for Poland in general, and for individual investors, and for those building apartments for sale or to rent. The study showed that the market for real estate development activity differs in its seasonal characteristics from that of individual investors. Implications and recommendations: The conclusions obtained from the research can provide support in the decision-making process, both from a macro and microeconomic perspective. Parameterisation of the occurring fluctuations, and taking them into account in the process of developing a forecast can provide decision-making rationale in the implementation of macroprudential and financial stability policies Originality/Value: A novelty is in the demonstration that the residential real estate market in Poland shows different seasonal parameters, divided into the market of individual investors and investors who build apartments for sale or rent.
Cel: W przeprowadzonych badaniach wyznaczono profile sezonowości na rynku mieszkaniowym, co dało możliwość odpowiedzi na dwa zasadnicze pytania: Jaki charakter ma harmoniczna zmienność sezonowości i okresowości badanych składowych procesu budowlanego? Jakie parametry modelu ARIMA optymalnie opisują rynek budowlany? Metodyka: W przeprowadzonych badaniach, wykorzystując model X13-ARIMA-SEATS, dokonano dekompozycji sezonowej w poszczególnych etapach procesu budownictwa mieszkaniowego. Wyniki: Proces badawczy przeprowadzony w celu identyfikacji wahań sezonowych na rynku budownictwa mieszkaniowego wykazał, że można zidentyfikować harmoniczne profile wahań w ujęciu rocznym. Analizę wahań sezonowych przeprowadzono dla każdego z trzech etapów procesu budowy mieszkań, sprawdzając jednocześnie, jak profile te kształtują się dla Polski ogółem oraz dla inwestorów indywidualnych i budujących mieszkania na sprzedaż lub wynajem. Badanie wykazało, że rynek działalności deweloperskiej różni się charakterystyką sezonową od rynku inwestorów indywidualnych. Implikacje i rekomendacje: Wnioski uzyskane z badań mogą stanowić wsparcie w procesie podejmowania decyzji z perspektywy zarówno makro-, jak i mikroekonomicznej. Parametryzacja występujących wahań i uwzględnienie ich w procesie opracowywania prognozy może stanowić przesłankę decyzyjną w realizacji inwestycji deweloperskich. Oryginalność/Wartość: Nowością jest wykazanie, że rynek nieruchomości mieszkaniowych w Polsce charakteryzuje się różnymi parametrami sezonowymi w podziale na rynek inwestorów indywidualnych oraz inwestorów wznoszących mieszkania na sprzedaż lub wynajem.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2023, 27, 4; 29-43
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
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