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 "systematic" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Application of descriptive models to forecasting seasonal time series with gaps
    Autorzy:
    Oesterreich, Maciej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/424807.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    forecasting of missing data
    descriptive models
    systematic gap
    Opis:
    In this paper were presented the results of the application of quasi-simulation methods to analysis the impact of the occurrence of systematic gaps on the accuracy of inter and extrapolative forecasts for time series with seasonal fluctuations. Forecasts were built on the basis of predictors based on descriptive models with seasonally changing parameters. Theoretical considerations will be illustrated by the empirical example. The models estimation and construction of inter- and extrapolative forecasts were done with R and Statistica 10.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2015, 1 (47); 68-77
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The clustering and segmentation of customers and products in the multi-channel sales of B2B e-commerce trading companies
    Klastrowanie i segmentacja klientów i produktów w sprzedaży wielokanałowej firm handlowych działających w e-commerce w segmencie B2B
    Autorzy:
    Bąska, Mateusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1935075.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    clustering
    segmentation
    e-commerce
    omnichannel
    systematic review
    klastrowanie
    segmentacja
    przegląd literatury
    Opis:
    Given the progressive growth of e-commerce sales and the increasing interest in large-channel sales of business-to-business (B2B) trading companies among researchers and practitioners, the aim of this article was to identify the needs related to clustering and segmentation in B2B trading companies, as well as the techniques currently in use. Issues related to clustering and customer and product segmentation were explored and the most promising research areas for the nearest future identified. The article outlines the main techniques for clustering and segmenting customers and products, and identifies potential areas for further research. From a managerial perspective, the article is useful for companies entering the domain of multi-channel sales to guide their future efforts on methods to increase the value of customer purchases.
    Ze względu na postępujący wzrost sprzedaży e-commerce oraz rosnące zainteresowanie sprzedażą wielkokanałową firm handlowych w segmencie business-to-business (B2B) wśród naukowców i praktyków celem niniejszego opracowania jest przedstawienie aktualnego przeglądu literatury na temat możliwości zawansowanej analityki (Big data). W szczególności zbadane zostały zagadnienia związane z klastrowaniem i segmentacją klientów i produktów, wskazano, jak temat ten był rozwijany w czasie, oraz zidentyfikowano najbardziej obiecujące obszary badawcze na najbliższą przyszłość. Artykuł oferuje wgląd w główne techniki klastrowania i segmentacji klientów i produktów, jak również wskazuje potencjalne obszary dalszych badań. Z perspektywy menedżerskiej artykuł jest przydatny dla firm wchodzących w sprzedaż wielkokanałową, aby ukierunkować ich przyszłe działania dotyczące metod zwiększania wartości zakupów klientów.
    Źródło:
    Informatyka Ekonomiczna; 2021, 2; 14-26
    1507-3858
    Pojawia się w:
    Informatyka Ekonomiczna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie modeli wyrównywania wykładniczego w prognozowaniu zmiennych o wysokiej częstotliwości w warunkach braku pełnej informacji
    Application of exponential smoothing models in forecasting high frequency time series in the condition of lack of full information
    Autorzy:
    Szmuksta-Zawadzka, Maria
    Zawadzki, Jan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/425251.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    forecasting
    high frequency time series
    complex seasonality
    exponential smoothing models
    systematic gaps in the data
    Opis:
    The paper will present the results of the application of the modified additive and multiplicative exponential smoothing models (Brown, Holt and Holt-Winters) in the interpolation and extrapolation forecasting of demand for power energy in the agglomeration A in hour periods, based on time series with systematic gaps. The basis for the construction of forecasts will be time series, from which twelve month, weekly and twenty-four hour fluctuation cycles have been eliminated. Additionally the comparative analysis of accuracy of forecasts built for classical time series models with complex seasonal fluctuations will be conducted. There also will be presented an assess of the criteria for selecting the optimal values of the smoothing constants in terms of building an ex ante forecasts.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2015, 4 (50); 228-239
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Comparison of crypto-assets market risk proxies
    Analiza ryzyka rynkowego na rynku kryptoaktywów. Porównanie indeksów cyfrowych aktywów
    Autorzy:
    Mercik, Aleksander
    Cupriak, Daniel
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1819056.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    cryptoassets
    digital tokens
    blockchain
    cryptocurrency
    systematic risk
    CAPM
    kryptoaktywa
    tokeny cyfrowe
    łańcuch bloków
    kryptowaluta
    metoda wyceny aktywów kapitałowych
    systematyczne ryzyko
    Opis:
    In early 2021, the cryptoasset market capitalization exceeded $1.5 trillion, and there were more than 300 exchanges in the world where over 8,000 tokens could be traded. As part of research related to mature segments of the financial market (e.g. the stock market in the United States), scientists and practitioners have been trying to identify key risk factors for several decades, thanks to which it is possible to explain the equity risk premium for an investment in a given asset class. In recent years, there have been an increasing number of researchers trying to identify these factors for cryptoassets. The aim of this article was to analyse popular cryptoasset indices in order to identify those that can be used as a proxy of the market portfolio in order to estimate this risk factor premium. The research results indicate that the market risk factor is an important element of the market under study, and the indices that best reflect it are an index consisting of all cryptoassets weighted by capitalization and Coin100 which contains only the 100 largest cryptoassets.
    Na początku 2021 r. kapitalizacja rynku kryptoaktywów przekroczyła 1,5 bln USD, a na świecie funkcjonowało ponad 300 giełd, na których można było handlować ponad 8 tys. tokenów. W ramach badań związanych z dojrzałymi segmentami rynku finansowego (np. rynek akcji w Stanach Zjednoczonych) naukowcy i praktycy od kilkudziesięciu lat starają się zidentyfikować kluczowe czynniki ryzyka, dzięki którym możliwe jest wyjaśnienie premii za ryzyko kapitałowe inwestycji w daną klasę aktywów. W ostatnich latach wzrasta liczba badaczy próbujących zidentyfikować te czynniki dla kryptoaktywów. Celem niniejszego artykułu była analiza popularnych indeksów kryptoaktywów i zidentyfikowanie tych, które mogą być wykorzystane jako proxy portfela rynkowego do oszacowania wspomnianej premii za czynniki ryzyka. Wyniki badań wskazują, że czynnik ryzyka rynkowego jest istotnym elementem badanego rynku, a indeksami, które najlepiej go odzwierciedlają, są indeks składający się ze wszystkich kryptoaktywów ważonych kapitalizacją oraz Coin100, który zawiera tylko 100 największych kryptoaktywów.
    Źródło:
    Financial Sciences. Nauki o Finansach; 2021, 26, 1; 56-72
    2080-5993
    2449-9811
    Pojawia się w:
    Financial Sciences. Nauki o Finansach
    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