Informacja

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

Wyszukujesz frazę "model ARIMA" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-15 z 15
Tytuł:
Metodyka wielokryterialnej analizy zmian stóp bezrobocia wybranych gospodarek światowych oraz prognozowanie modelem ARIMA stopy bezrobocia USA na przyszłość
Methodology of Multi-criteria Analysis of Changes in Unemployment Rates in Selected World Economies and Forecasting with the ARIMA Model of the US Unemployment Rate for the Future
Autorzy:
Kozicki, Bartosz
Žukovskis, Jan
Mizura, Grzegorz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/23945046.pdf
Data publikacji:
2020-03-23
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
bezrobocie
prognozowanie
model ARIMA
unemployment
forecasting
ARIMA model
Opis:
W artykule przedstawiono metodykę wielokryterialnej analizy stóp procentowych bezrobocia w wybranych gospodarkach światowych oraz próby przeprowadzenia prognozowania stopy bezrobocia w USA na trzy przyszłe okresy. Badania rozpoczęto od analizy wielowymiarowej zmienności stóp procentowych bezrobocia w wybranych gospodarkach światowych w ujęciu sześciomiesięcznym w latach 2011-2018. Następnie przeprowadzono jej ocenę. Dalszym etapem badania była analiza i ocena szeregu czasowego danych dotyczących stóp procentowych bezrobocia w USA w ujęciu dynamicznym. Następnie zbudowano model prognostyczny ARIMA i wykonano prognozowanie na trzy przyszłe okresy.
The article presents the methodology of multi-criteria analysis of unemployment interest rates in selected world economies, and an attempt to forecast the unemployment rate in the USA for three future periods. The research began with an analysis of the multidimensional volatility of unemployment interest rates in selected world economies on a six-month basis in 2011-2018. It was then assessed. The next stage of the study was the analysis and evaluation of the time series of data on the US unemployment interest rates in dynamic terms. Then, the ARIMA forecast model was built and forecasting for three future periods was performed.
Źródło:
Nowoczesne Systemy Zarządzania; 2020, 15, 1; 71-85
1896-9380
2719-860X
Pojawia się w:
Nowoczesne Systemy Zarządzania
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Time series analysis of reference crop evapotranspiration for Bokaro District, Jharkhand, India
Analiza serii czasowych ewapotranspiracji potencjalnej upraw w dystrykcie Bokaro, Jharkhand, Indie
Autorzy:
Gautam, R.
Sinha, A. K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/293179.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
ARIMA model
evapotranspiration
forecasting
time series
ewapotranspiracja
model ARIMA
prognozowanie
serie czasowe
Opis:
Evapotranspiration is the one of the major role playing element in water cycle. More accurate measurement and forecasting of Evapotranspiration would enable more efficient water resources management. This study, is therefore, particularly focused on evapotranspiration modelling and forecasting, since forecasting would provide better information for optimal water resources management. There are numerous techniques of evapotranspiration forecasting that include autoregressive (AR) and moving average (MA), autoregressive moving average (ARMA), autoregressive integrated moving average (ARIMA), Thomas Feiring, etc. Out of these models ARIMA model has been found to be more suitable for analysis and forecasting of hydrological events. Therefore, in this study ARIMA models have been used for forecasting of mean monthly reference crop evapotranspiration by stochastic analysis. The data series of 102 years i.e. 1224 months of Bokaro District were used for analysis and forecasting. Different order of ARIMA model was selected on the basis of autocorrelation function (ACF) and partial autocorrelation (PACF) of data series. Maximum likelihood method was used for determining the parameters of the models. To see the statistical parameter of model, best fitted model is ARIMA (0, 1, 4) (0, 1, 1)12.
Ewapotranspiracja jest jednym z głównych elementów obiegu wody. Dokładniejsze pomiary i możliwość prognozowania ewapotranspiracji mogłyby umożliwić wydajniejsze zarządzanie zasobami wodnymi. Dlatego prezentowane w niniejszej pracy badania skoncentrowane były na modelowaniu i prognozowaniu ewapotranspiracji, ponieważ prognozowanie zapewni więcej informacji do optymalnego zarządzania zasobami wodnymi. Istnieje wiele technik prognozowania ewapotranspiracji, takich jak autoregresja (AR), średnia ruchoma (MA), autoregresyjna średnia ruchoma (ARMA), autoregresyjna zintegrowana średnia ruchoma (ARIMA), metoda Thomasa– Feiringa i inne. Stwierdzono, że spośród nich ARIMA jest bardziej odpowiednia do analizy i prognozowania zdarzeń hydrologicznych. Z tego powodu wykorzystano model ARIMA do prognozowania miesięcznych średnich wartości ewapotranspiracji potencjalnej poprzez analizę stochastyczną. Do analiz i prognozowania użyto serii danych ze 102 lat (1224 miesiące) z dystryktu Bokaro. Na podstawie funkcji autokorelacji (ACF) i cząstkowych autokorelacji (PACF) serii danych wybrano różny porządek modelu ARIMA. Do wyznaczenia parametrów modelu wykorzystano metodę maksymalnego prawdopodobieństwa. Najlepiej dostosowanymi parametrami statystycznymi modelu okazały się ARIMA (0, 1, 4) (0, 1, 1)12.
Źródło:
Journal of Water and Land Development; 2016, 30; 51-56
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:
Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Research on the combustion process using time series
Badania procesu spalania z wykorzystaniem szeregów czasowych
Autorzy:
Grądz, Żaklin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/407883.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
time series
ARIMA model
flame luminosity
szereg czasowy
model ARIMA
jasność świecenia płomienia
Opis:
In the combustion process, one of the most important tasks is related to maintaining its stability. Numerous methods of monitoring, diagnostics, and analysis of the measurement data are used for this purpose. The information recorded in the combustion chamber constitute one-dimensional time series. In the case of non-stationary time series, which can be transformed into the stationary form, the autoregressive integrated moving average process can be employed. The paper presented the issue of forecasting the changes in flame luminosity. The investigations discussed in the work were carried out with the ARIMA model (p,d,q). The presented forecasts of changes in flame luminosity reflect the actual processes, which enables to employ them in diagnostics and control of the combustion process.
W procesie spalania jednym z najważniejszych zadań jest zachowanie jego stabilności. Do tego celu wykorzystywanych jest wiele metod z zakresu monitorowania, diagnostyki i analizy danych pomiarowych. Zarejestrowane w komorze spalania informacje są jednowymiarowymi szeregami czasowymi. W przypadku niestacjonarnych szeregów czasowych, które można przekształcić do formy stacjonarnej, znalazły zastosowanie scałkowane procesy autoregresji i średniej ruchomej. W artykule przedstawiono problematykę prognozowania zmian intensywności świecenia płomienia. Badania zaprezentowane w pracy zostały przeprowadzone z wykorzystaniem modelu ARIMA(p,d,q). Przedstawione prognozy zmian intensywność świecenia płomienia odwzorowują rzeczywiste przebiegi, co pozwala wykorzystać je w diagnostyce i sterowaniu procesem spalania.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2020, 10, 2; 52-55
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie zmian zawartości chlorków w wodzie w procesie infiltracji
Modeling chloride concentration variations in water in the infiltration process
Autorzy:
Gładysz, B.
Grochulska-Segal, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/236768.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych
Tematy:
infiltracja
chlorki
modelowanie
model ARIMA
model regresji liniowej
infiltration
chlorides
modeling
ARIMA model
regression model
Opis:
Na przykładzie ujęcia infiltracyjnego w Legnicy (Przybków) przedstawiono modele zmian zawartości chlorków w wodzie w procesie infiltracji. W tym celu zbudowano modele ARIMA szeregów czasowych zawartości chlorków wodzie infiltracyjnej w studni zbiorczej. Skonstruowano również równanie regresji zawartości chlorków w wodzie infiltracyjnej ze studni zbiorczej w zależności od ich zawartości w wodach Kaczawy oraz zależnie od wysokości opadów atmosferycznych w rejonie Legnicy. Otrzymana postać regresji pozwoliła wnioskować, że opóźnienie transportowe dla chlorków w wodzie ze studni zbiorczej wynosi około 42 dób. Zaprezentowane w pracy modele zastosowano do prognozowania zawartości chlorków w ujmowanej wodzie infiltracyjnej.
Variations in the concentration of chlorides observed in the infiltration process were modeled for the infiltration water intake for the Water Treatment Plant of Legnica. For this purpose, ARIMA time series models for the chlorides contained in the infiltration water were constructed. A regression equation was derived to describe the concentration of chlorides in the infiltration water and relate it to the following two factors: the concentration of chlorides in the Kaczawa River and the intensity of precipitation in this area. The form of the regression equation implies that the transport delay for the chlorides to the intake wells approaches 42 days. The models presented in this paper were used to predict the chloride concentration in the infiltration water.
Źródło:
Ochrona Środowiska; 2005, R. 27, nr 2, 2; 45-48
1230-6169
Pojawia się w:
Ochrona Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie popytu na usługi transportu intermodalnego
Demand forecast for intermodal transport services
Autorzy:
Mitkow, S.
Borucka, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1383500.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne
Tematy:
transport intermodalny
model ARIMA
model regresji
prognozowanie popytu
intermodal transport
ARIMA model
demand forecast
Regression model
Opis:
Celem artykułu było opracowanie modelu prognozowania popytu na usługi transportowe operatora intermodalnego. Na podstawie udostępnionych danych, dotyczących liczby eksportowanych kontenerów, przedstawiono proces opisania zjawiska na podstawie jego przeszłych obserwacji, a także jego ewolucji w przyszłości. Zaproponowano dwa modele: regresji oraz ARIMA. Dla każdego z nich dokonano predykcji przyszłych obserwacji. Otrzymane wartości prognoz porównano i na tej podstawie wybrano model opisujący lepiej badane zjawisko, tzn. dający mniejszy błąd prognozy.
In the article it was presented a model of demand forecast for intermodal operator transport services. Based on the shared data on the number of exported containers is presented the process of describing the observable occurrence on its past observations, as well as its evolution in the future. Two models were proposed: Regression and ARIMA. For each of them, was made a prediction of future observations. The received values for the predictions were compared and a model describing a better tested observable occurrence was chosen, i.e. that gives a smaller forecast error.
Źródło:
Gospodarka Materiałowa i Logistyka; 2018, 6; 26-34
1231-2037
Pojawia się w:
Gospodarka Materiałowa i Logistyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The future of crude oil and hard coal in the aspect of Poland’s energy security
Przyszłość ropy naftowej i węgla kamiennego w aspekcie bezpieczeństwa energetycznego Polski
Autorzy:
Rybak, A.
Manowska, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/283121.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
crude oil market
energy resources
ARIMA model
rynek ropy naftowej
surowiec energetyczny
model ARIMA
Opis:
The article presents a synthetic analysis of the crude oil market in Poland. As of today, this safety is provided mainly on the basis of native lignite and hard coal resources. However, the analysis of the hard coal market conducted by the authors indicates that the carried out mining restructuring (among others) led to an excessive reduction of mining volume and employment level in the hard coal mining sector. This led to a precedent situation when Poland became an importer of this energy carrier. In addition, the European Union’s requirements for greenhouse gas emissions must be taken into account. In connection with the above, it is necessary to search for new energy sources or technologies that enable hard coal to meet the requirements. It is possible to apply the so-called clean coal technologies that allow the greenhouse gas emissions generated during coal combustion to be reduced. As of today, they are not used on a mass scale, because the use of this type of technology involves additional financial expenses. However, taking into account that technologies have been growing faster and faster, are modernized in a shorter time, making a breakthrough discovery took hundreds of years, now it is often a few months, clean coal technologies can become the optimal solution in the near future. It is also necessary to diversify the sources of obtaining imported energy carriers. The article describes coal and crude oil in terms of their mutual substitution. The article is a continuation of research conducted by the authors. Previous publications presented considerations on analogous topics related to natural gas and renewable energy sources. The crude oil market in Poland was analyzed and forecasts for oil extraction and the demand in the world and Poland by 2023 were presented. The SARIMA model was also created. The model made it possible to obtain oil an prices forecast.
W artykule przedstawiono syntetyczną analizę rynku ropy naftowej w Polsce. Badania te mają niezwykle istotne znaczenie w kontekście zapewnienia bezpieczeństwa energetycznego Polski. Obecnie bezpieczeństwo to jest utrzymywane głównie na podstawie rodzimego węgla brunatnego i kamiennego. Przeprowadzona przez autorów analiza rynku węgla kamiennego wskazuje jednak, iż prowadzona restrukturyzacja górnictwa doprowadziła do nadmiernej redukcji wydobycia oraz zatrudnienia w sektorze górnictwa węgla kamiennego. Wywołało to precedensową sytuację, kiedy to Polska stała się importerem netto tego nośnika energii. Dodatkowo należy wziąć pod uwagę wymagania Unii Europejskiej w zakresie emisji gazów cieplarnianych. W związku z powyższym konieczne staje się poszukiwanie nowych źródeł energii bądź technologii umożliwiających węglowi kamiennemu sprostanie stawianym wymaganiom. Istnieje możliwość zastosowania tzw. czystych technologii węglowych pozwalających na ograniczenie emisji gazów cieplarnianych powstających podczas spalania węgla. Na dzień dzisiejszy nie są one stosowane na skalę masową, ponieważ korzystanie z tego typu technologii wiąże się z dodatkowymi nakładami finansowymi. Jednak biorąc pod uwagę, że w ostatnim czasie technologie rozwijają się coraz szybciej, są unowocześniane w coraz krótszym czasie, kiedyś przełomowe odkrycia dzieliły setki lat, dekady – teraz powstają one w rekordowym tempie nawet kilku miesięcy, to czyste technologie węglowe mogą stać się optymalnym rozwiązaniem już w niedalekiej przyszłości. Konieczne jest również zdywersyfikowanie źródeł pozyskania importowanych nośników energii. W artykule scharakteryzowano węgiel oraz ropę naftową pod kątem możliwości ich wzajemnej substytucji. Artykuł stanowi kontynuację prowadzonych przez autorów badań. Przeanalizowano rynek ropy naftowej w Polsce oraz zaprezentowano prognozy wielkości wydobycia i zapotrzebowania na ropę naftową na świecie i Polsce do roku 2023. Utworzono także model SARIMA, który umożliwił pozyskanie prognozy cen ropy naftowej. We wcześniejszych publikacjach przedstawiono rozważania o analogicznej tematyce odnośnie do gazu ziemnego oraz odnawialnych źródeł energii.
Źródło:
Polityka Energetyczna; 2018, 21, 4; 141-154
1429-6675
Pojawia się w:
Polityka Energetyczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza roli węgla w zapewnieniu bezpieczeństwa energetycznego kraju a polityka energetyczna Polski do roku 2050
The role of hard coal in national energy security with regard to the energy policy in Poland until 2050
Autorzy:
Manowska, A.
Rybak, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/167207.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Górnictwa
Tematy:
bezpieczeństwo energetyczne
polityka energetyczna
model ARIMA
węgiel kamienny
energy security
energy policy
ARIMA model
hard coal
Opis:
W artykule omówiono rolę węgla kamiennego w zapewnieniu bezpieczeństwa energetycznego kraju. Przeanalizowano dyrektywy Unii Europejskiej wpływające na możliwość rozwoju lub zahamowanie sektora górniczego. Głównie skupiono się na analizie dyrektyw Parlamentu Europejskiego i Rady w sprawie efektywności energetycznej i przejściu na gospodarkę niskoemisyjną. Przeanalizowano również dostępne prognozy polityki energetycznej Polski, aby pokazać rolę i miejsce węgla w zapewnieniu bezpieczeństwa energetycznego kraju. Autorzy zaprezentowali również utworzone przez siebie prognozy i dokonali ich porównania z prognozami polityki energetycznej kraju.
This paper presents the role of hard coal in national energy security. European Union directives, which influence development possibilities and mining sector inhibitions were analyzed. The emphasis was placed on directives of the European Parliament and the Council with regard to energy effectiveness and transition to low-emission industry. Available prognoses of Polish energy policy were analyzed to demonstrate the place and role of hard coal in national energy security. The authors presented their prognoses and compared them with the prognoses of the national energy policy.
Źródło:
Przegląd Górniczy; 2017, 73, 9; 45-51
0033-216X
Pojawia się w:
Przegląd Górniczy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of the Cobb-Douglas production function to study the results of the production process and planning under turbulent environment conditions
Zastosowanie funkcji produkcji Cobba-Douglasa do badania rezultatów procesu produkcyjnego i planowania w warunkach turbulentnego otoczenia
Autorzy:
Rybak, Aurelia
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/216934.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
coal production
production function
turbulent environment
ARIMA model
wydobycie węgla
funkcja produkcji
otoczenie turbulentne
model ARIMA
Opis:
The article presents the possibility of using the Cobb-Douglas production function for planning in a turbulent environment. A case study was carried out – the Cobb-Douglas function was used to examine the condition of the Polish hard coal mining industry and the progress which has been made after undertaking certain activities aimed at increasing the competitiveness of coal companies over recent years. Only the correct and confirmed identification of the causes of irregularities in the production process can allow for the introduction of effective remedies. The effectiveness of the solutions proposed by the author has been confirmed thanks to the simulation during which the impact of the proposed production strategy on the parameters of the CD function was examined. Three variants of production functions models were created and production productivity rates and marginal substitution rates were determined. The results enabled the verification of the progress of restructuring as well as identification of the origin of the observed problems and comparison of the current state with the results of analyses carried out in previous years. Scenarios of possible trend developments for the factors introduced into the function model in order to present remedial measures that could improve the process of hard coal extraction were created. The scenarios were created using the ARIMA class models. Which scenario is the most favourable was determined. A computer program, created by the author, for optimising the level and use of labor resources at the level of the entire coal company has been presented.
W artykule zaprezentowano możliwość zastosowania funkcji produkcji Cobba-Douglasa do planowania w warunkach turbulentnego otoczenia. Przeprowadzono studium przypadku – funkcja Cobba-Douglasa wykorzystana została do zbadania stanu polskiego górnictwa węgla kamiennego oraz postępów podejmowanych w ostatnich latach działań mających na celu zwiększenie konkurencyjności spółek węglowych. Utworzono modele funkcji produkcji w 3 wariantach, wyznaczono wskaźniki produktywności produkcji oraz krańcową stopę substytucji. Pozyskane rezultaty umożliwiły zweryfikowanie postępów restrukturyzacji, określenie głównych przyczyn zidentyfikowanych problemów oraz porównanie obecnego stanu z wynikami analiz prowadzonych w ubiegłych latach. Tylko prawidłowa i potwierdzona identyfikacja przyczyn nieprawidłowości w procesie produkcji umożliwić może wprowadzenie właściwych środków zaradczych. Skuteczność zaproponowanych przez autorkę rozwiązań została potwierdzona dzięki symulacji, podczas której zbadano wpływ proponowanej strategii produkcji na parametry funkcji CD. W celu wskazania środków zaradczych mogących usprawnić proces wydobycia węgla kamiennego, utworzono scenariusze możliwego rozwoju trendów czynników wprowadzonych do modelu funkcji. Scenariusze utworzono z wykorzystaniem modeli klasy ARIMA. Określono, który scenariusz jest najbardziej korzystny. Zaprezentowano także stworzony przez autorkę program komputerowy, który ma za zadanie zoptymalizowanie poziomu i wykorzystania środków pracy żywej na poziomie całej spółki węglowej.
Źródło:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi; 2019, 35, 3; 99-118
0860-0953
Pojawia się w:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Time series analysis of fossil fuels consumption in slovakia by arima model
Autorzy:
Michalková, Mária
Pobočíková, Ivana
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2204654.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
ARIMA model
coal
gas
consumption
Slovakia
prediction
Opis:
According to the Green Deal, the carbon neutrality of the European Union (EU) should be reached partly by the transition from fossil fuels to alternative renewable sources. However, fossil fuels still play an essential role in energy production, and are widely used in the world with no alternative to be completely replaced with, so far. In recent years, we have observed the rapidly growing prices of commodities such as oil or gas. The analysis of past fossil fuels consumption might contribute significantly to the responsible formulation of the energy policy of each country, reflected in policies of related organisations and the industrial sector. Over the years, a number of papers have been published on modelling production and consumption of fossil and renewable energy sources on the level of national economics, industrial sectors and households, exploiting and comparing a variety of approaches. In this paper, we model the consumption of fossil fuels (gas and coal) in Slovakia based on the annual data during the years 1965–2020. To our knowledge, no such model, which analyses historical data and provides forecasts for future consumption of gas and coal, respectively, in Slovakia, is currently available in the literature. For building the model, we have used the Box–Jenkins methodology. Because of the presence of trend in the data, we have considered the autoregressive integrated moving average (ARIMA (p,d,q)) model. By fitting models with various combinations of parameters p, d, q, the best fitting model has been chosen based on the value of Akaike’s information criterion. According to this, the model for coal consumption is ARIMA(0, 2, 1) and for gas consumption it is ARIMA(2, 2, 2).
Źródło:
Acta Mechanica et Automatica; 2023, 17, 1; 35--43
1898-4088
2300-5319
Pojawia się w:
Acta Mechanica et Automatica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The energy consumption forecasting in Mongolia based on Box-Jenkins method (Arima model)
Autorzy:
Zolboo, Gansukh
Adiya, Bor
Bilguun, Enkhbayar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/101770.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Instytut Polityki Energetycznej im. Ignacego Łukasiewicza
Tematy:
energy forecasting
energy consumption
ARIMA model
Box-Jenkins method
Opis:
The primary products of the power industry are electric energy and thermal energy. Thus, forecasting electric energy consumption is significant for short and long term energy planning. ARIMA model has adopted to forecast energy consumption because of its precise prediction for energy consumption. Our result has shown that annual average electric energy consumption will be 10,628 million kWh per year during 2019-2030 which approximately 3.3 percent growth per annum. At the moment, there is not a practice solution for the storage of electricity in Mongolia. Therefore, energy supply and demand have to be balanced in real-time for operational stability. Without an accurate forecast, the end-users may experience brownouts or even blackouts or the industry could be faced with sudden accidents due to the energy demand. For this reason, energy consumption forecasting is essential to power system stability and reliability.
Źródło:
Energy Policy Studies; 2019, 1 (3); 70-77
2545-0859
Pojawia się w:
Energy Policy Studies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prediction of pork meat prices by selected methods as an element supporting the decision-making process
Autorzy:
Zielińska-Sitkiewicz, Monika
Chrzanowska, Mariola
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2100136.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
agricultural sector
pork price
forecast
creeping trend
ARIMA model
Opis:
Forecasts of economic processes can be determined using various methods, and each of them has its own characteristics and is based on specific assumptions. In the case of agriculture, forecasting is an essential element of efficient management of the entire farming process. The pork sector is one of the main agricultural sectors in the world. Pork consumption and supply are the highest among all types of meat, and Poland belongs to the group of large producers. The article analyses the price formation of class E pork, expressed in € per 100 kg of carcass, recorded from May 2004 to December 2019. The data comes from the Agri-food data portal. A creeping trend model with segments of linear trends of various lengths and the methodology of building ARIMA models are used to forecast these prices. The accuracy of forecasts is verified by forecasting ex post and ex ante errors, graphical analysis, and backcasting analysis. The study shows that both methods can be used in the prediction of pork prices.
Źródło:
Operations Research and Decisions; 2021, 31, 3; 137--152
2081-8858
2391-6060
Pojawia się w:
Operations Research and Decisions
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of statistical process control for proper processing of the Fore-Sudetic Monocline copper ore
Autorzy:
Tasdemir, A.
Kowalczuk, P. B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/110236.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
copper
upgrading
statistical process control
ARIMA model
Shewhart’s chart
autocorrelation
Opis:
The paper deals with Statistical Process Control (SPC) applied to three original and three generated variables of copper ore upgrading by flotation. The six variables were evaluated by the SPC charts based on industrial upgrading of copper ore data gathered during one month of operation in the form of copper content in feed, concentrate and tailing. The remaining three upgrading variables were concentrate yield, copper recovery in concentrate and non-copper components recovery in tailing. Although, all variables obeyed normal distribution, considerable autocorrelation was detected between observations for all variables. For this reason, the traditional Shewhart control charts, that assume the process data generated are normally and independently distributed, resulted in many of out-of-control points which may lead to wrong decisions regarding the control of process variables. The most suitable ARIMA time series models were determined for all variables to remove autocorrelations. The ARIMA(0,1,1) model was found the best for copper content in feed, copper content in concentrate, concentrate yield and non-copper components recovery in tailing, while the AR(1) model was suitable for copper content in tailing and copper recovery in concentrate.
Źródło:
Physicochemical Problems of Mineral Processing; 2014, 50, 1; 249-264
1643-1049
2084-4735
Pojawia się w:
Physicochemical Problems of Mineral Processing
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
ARIMA-based forecasting of the dynamics of confirmed Covid-19 cases for selected European countries
Autorzy:
Kufel, Tadeusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/22444425.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Instytut Badań Gospodarczych
Tematy:
Covid-19 epidemic
ARIMA model
forecasting
infection control
non-pharmaceutical intervention
Opis:
Research background: On 11 March 2020, the Covid-19 epidemic was identified by the World Health Organization (WHO) as a global pandemic. The rapid increase in the scale of the epidemic has led to the introduction of non-pharmaceutical countermeasures. Forecast of the Covid-19 prevalence is an essential element in the actions undertaken by authorities. Purpose of the article: The article aims to assess the usefulness of the Auto-regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model for predicting the dynamics of Covid-19 incidence at different stages of the epidemic, from the first phase of growth, to the maximum daily incidence, until the phase of the epidemic's extinction. Methods: ARIMA(p,d,q) models are used to predict the dynamics of virus distribution in many diseases. Model estimates, forecasts, and the accuracy of forecasts are presented in this paper. Findings & Value added: Using the ARIMA(1,2,0) model for forecasting the dynamics of Covid-19 cases in each stage of the epidemic is a way of evaluating the implemented non-pharmaceutical countermeasures on the dynamics of the epidemic.
Źródło:
Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy; 2020, 15, 2; 181-204
1689-765X
2353-3293
Pojawia się w:
Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Identifying an Appropriate Forecasting Model for Forecasting Total Import of Bangladesh
Autorzy:
Khan, Tanvir
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/465624.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
ARIMA model
Holt Winters’ trend and seasonality method
VAR model
Forecasting accuracy
Out-of-sample accuracy measurement
Opis:
Forecasting future values of economic variables are some of the most critical tasks of a country. Especially the values related to foreign trade are to be forecasted efficiently as the need for planning is great in this sector. The main objective of this research paper is to select an appropriate model for time series forecasting of total import (in taka crore) of Bangladesh. The decision throughout this study is mainly concerned with seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) model, Holt-Winters’ trend and seasonal model with seasonality modeled additively and vector autoregressive model with some other relevant variables. An attempt was made to derive a unique and suitable forecasting model of total import of Bangladesh that will help us to find forecasts with minimum forecasting error.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2011, 12, 1; 179-192
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Identyfikacja spekulacji na rynkach terminowych towarów rolnych
The identification of speculationon the terminal commodity markets
Autorzy:
Malik, Gabriela
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425040.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
speculations on financial markets
soft commodity derivatives market
time series analysis
ARIMA model
one-step forecast errors
Opis:
The purpose of this article is to identify speculative activities on the futures commodity market of the CME and to investigate the tendencies of such activities by classifying them according to whether their impact on the market is stabilizing or destabilizing. That goal was accomplished by generating one-step-forecasts for the monthly returns of the future contracts with the shortest time left to expiration, and then examining tendencies in the forecast error series. The mentioned-above predictions were obtained by means of the ARIMA model for which best parameterization was identified based upon the value of AIC. Tendencies in the prediction errors were quantified using the linear trend formula, estimated in the sub-periods. The predictions of tendencies in the error series, covering three years staring at the end of the sample, were calculated after fitted the best ARIMA model in order to catch the dynamic structure of the series under consideration.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2013, 4(42); 140-152
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-15 z 15

    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