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 "prognozowanie" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 26
Tytuł:
Prognozowanie wypłat z bankomatów
Forecasting Withdrawals from ATMs
Autorzy:
Gurgul, Henryk
Suder, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/543001.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
Forecasting
Cash machine
Time-series
Forecasting models
Prognozowanie
Bankomaty
Szeregi czasowe
Modele prognostyczne
Opis:
Celem artykułu jest porównanie jakości prognoz zarówno ex post, jak i ex ante dotyczących zapotrzebowania na gotówkę w bankomatach, przy wykorzystaniu różnych metod prognozowania na podstawie szeregów czasowych wypłat. (fragment tekstu)
The authors explain links between strategy of replenishment of ATMs and costs of ATMs holders. Cost minimalization depends on accuracy of forecasts of withdrawals from ATMs. In the paper the several forecasting methods of withdrawals from ATMs in Euronet network installed in Małopolskie and Podkarpackie voivodships are applied. The used forecasting models are compared based on quality of ex post and ex ante forecasts. The model used in forecasting process depends on many factors e.g. location of ATM or calendar effects. The importance and role of these factors are analyzed in the paper. The authors supplied evidence, that suggested forecasts based on weighted averages are more accurate than forecasts based on methods applied by other authors. (original abstract)
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2015, 8; 25-48
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie dziennych obrotów przedsiębiorstwa za pomocą algorytmu XGBoost – studium przypadku
Forecasting daily turnover using XGBoost algorithm – a case study
Autorzy:
Wójcik, Filip
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/586257.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Prognozowanie
Sztuczna inteligencja
Uczenie maszynowe
Artificial intelligence
Forecasting
Machine learning
Opis:
Celem niniejszego artykułu było zbadanie możliwości wykorzystania algorytmu Extreme Gradient Boosting (XGBoost) jako narzędzia prognozowania obrotów przedsiębiorstwa. Na studium przypadku wybrano udostępnione przez firmę Rossmann (wraz z prośbą o opracowanie innowacyjnej metody prognozowania) dane, obejmujące informacje z mikro- i makrootoczenia oraz obrotów 1115 oddziałów. Działanie algorytmu porównano z klasycznymi modelami SARIMAX i Holta–Wintersa, wykorzystując walidację krzyżową oraz testy statystycznej istotności różnic trafności predykcji. Badano metryki średniego błędu procentowego, współczynnik Theila oraz skorygowany współczynnik determinacji. Wyniki przekazano do weryfikacji firmie Rossmann. Potwierdzono, iż XGBoost po zastosowaniu odpowiedniej obróbki danych i sposobu uczenia osiąga lepsze rezultaty niż modele klasyczne.
The goal of this paper was to investigate use of the Extreme Gradient Boosting XGBoost algorithm as a forecasting tool. The data provided by the Rossman Company, with a request to design an innovative prediction method, has been used as a base for this case study. The data contains details about micro- and macro-environment, as well as turnover of 1115 stores. Performance of the algorithm was compared to classical forecasting models SARIMAX and Holt–Winters, using time-series cross validation and tests for statistical importance in prediction quality differences. Metrics of root mean squared percentage error (RMSPE), Theil’s coefficient and adjusted correlation coefficient were analyzed. Results where then passed to Rossman for verification on a separate validation set, via Kaggle.com platform. Study results confirmed, that XGBoost, after using proper data preparation and training method, achieves better results than classical models.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2018, 375; 121-140
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wybrane metody klasyfikacyjne oraz ich efektywność w prognozowaniu upadłości firm
Selected Classification Methods and their Effectiveness in Firms Collapsing Prediction
Autorzy:
Pociecha, Józef
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/593066.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Metody klasyfikacyjne
Prognozowanie
Prognozowanie upadłości przedsiębiorstwa
Classification methods
Enterprises bankruptcy forecasting
Forecasting
Opis:
Classification methods are recognised as useful tool for bankruptcy prediction. Among them the most popular are: linear discriminant function, Logit model, neural network and classification tree. The ideas and basic formulas of these methods are presented in the paper. Some examples of application those procedures, which were published in world and Polish literature, are mentioned in the following parts of the paper. Some effectiveness conditions of presented methods are discussed. In the conclusion it has been stressed, that the precision of bankruptcy prediction not strictly depend on classification method which has been used. Sources of errors in bankruptcy prediction has been discussed on the end of the paper. Among them important are: valuated character of financial ratios, as an impute variables in such models, problems in samples selection, which usually hasn't random character and unstable character of considered populations. Probability of firms' collapse strongly depends on the stage of business cycle.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2013, 152; 119-139
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Reguły polityki pieniężnej a prognozowanie wskaźnika inflacji
Monetary Policy Rules and Forecasting of Inflation Rate
Autorzy:
Przybylska-Mazur, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/593232.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Polityka pieniężna
Polityka pieniężna NBP
Prognozowanie
Wskaźnik inflacji
Forecasting
Inflation rate
Monetary policy
NBP monetary policy
Opis:
The feedback exists between monetary policy rules and inflation rate forecast. In this paper we analyse the impact kind of monetary policy rules on inflation rate forecast. We apply Svensson model and the presentation in the form of state space to forecasting of inflation rate.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2013, 124; 233-244
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie wybranego subindeksu CPI przy użyciu danych Google Trends
Forecasting transport inflation using Google Trends
Autorzy:
Marynowska, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/585573.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Analiza czynnikowa
Google Trends
Inflacja
Prognozowanie
Wskaźnik cen towarów i usług konsumpcyjnych
Consumer price index (CPI)
Forecasting
Inflation
Principal components
Opis:
Prognozy inflacji mają bezpośredni wpływ na prowadzenie polityki monetarnej państwa oraz odgrywają dużą rolę w uświadamianiu społeczeństwa o potrzebie wprowadzenia ewentualnych zmian w sposobie jej prowadzenia. W celu zapewnienia trafności konstruowanych prognoz stale poszukuje się zmiennych, które istotnie wpływają na inflację. Celem artykułu jest sprawdzenie, czy dane udostępniane przez serwis Google Trends mogą poprawić dokładność prognoz komponentów CPI związanych z sektorem transportowym. Dla każdego z subindeksów zbudowano modele prognostyczne uwzględniające zmienne wpływające na poziom wybranych cen, modele wzbogacone o hasła z wyszukiwarki Google i modele zawierające w swojej specyfikacji wspólne czynniki opisujące zmienność 32 wybranych haseł Google.
Inflation forecasts determine the monetary policy and can be treated as a way of raising society’s awareness of the fact that it needs certain adjustments. Experts continuously seek for the adequate variables that affect the level of inflation. In this paper the author examines whether Google Trends improve forecast of three chosen CPI components related to transport. The Author created a prognostic model for each of the components. Created models include: independent variables such as oil price and rate of excise duty, chosen variables together with statistics provided by Google Trends or principal components (explaining 32 google variables’ volatility) accordingly.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2018, 375; 55-72
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metody budowy długoterminowych prognoz przedziałowych rozwoju nowych zjawisk
The selected aspects of constructing long-term interval forecasts for the development of new phenomena
Autorzy:
Wójciak, Mirosław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/590264.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Metody prognozowania
Nowe technologie
Prognozowanie
Prognozowanie zjawisk ekonomiczno-społecznych
Economic and social phenomenon forecasting
Forecasting
Forecasting methods
High-tech
Opis:
With regard to a long horizon of the forecasts built, among others, for the needs of foresight deep changes should be expected in the area of the considered phenomenon. In this connection, the variability of the surrounding, i.e., economic, political, legal, social and technological situation as well as the natural environment should be taken into account in the process of creating a long-term forecast. This problem can be partially solved by means of constructing variant forecasts that take into consideration the adopted scenarios of the surrounding development. However, in such a case, we obtain merely point forecasts that, from the point of view of the construction of development scenarios, may be insufficient. The analysis should be enriched by means of forecast intervals, which would take into account the changes in the development of the considered phenomenon with regard to the change in the level of key factors. The purpose of the article is the presentation of the way to build long-term point forecasts that would take into consideration the changes in the surrounding of the analysed phenomenon. The author compares the intervals of forecasts obtained by means of standard forecast uncertainty, key factors aggregation and simulation analysis.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2013, 124; 99-113
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie brakujących danych dla szeregów o wysokiej częstotliwości oczyszczonych z sezonowości
Forecasting missing data for seasonal adjusted high frequency time series
Autorzy:
Szmuksta-Zawadzka, Maria
Zawadzki, Jan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/585670.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Dane o wysokiej częstotliwości
Luki w danych
Prognozowanie
Wyrównywanie wykładnicze
Złożona sezonowość
Complex seasonality
Exponential smoothing
Forecasting
High frequency time series
Unsystematic gaps
Opis:
W pracy przedstawione zostało wykorzystanie wybranych modeli adaptacyjnych w prognozowania zmiennych o bardzo wysokiej częstotliwości obserwowania, na podstawie szeregów z lukami niesystematycznymi, z których wyeliminowano dwa lub trzy rodzaje sezonowości. Egzemplifikacją rozważań teoretycznych stanowi przykład empiryczny, dotyczący kształtowania się zapotrzebowania na moc energetyczną w okresach godzinnych w aglomeracji A.
In this paper was presented application of selected exponential smoothing models in forecasting very high frequency variables on the basis of time series with unsystematic gaps, from which two or three types of seasonal fluctuations were eliminated. Exemplification of theoretical considerations will be an empirical example, concerning the power demand in agglomeration A in hourly periods.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2016, 289; 205-217
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dochodowość i ryzyko działalności lokacyjnej funduszy emerytalnych a prognozowanie wartości kapitału emerytalnego
Profitability and Risk of the Open-End Pension Funds Investment Activities and Prediction of a Pension Capital Value
Autorzy:
Kaczmarzyk, Jan
Kania, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/593684.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Fundusze emerytalne
Kapitałowy fundusz emerytalny
Prognozowanie
Ryzyko rynkowe
Capital pension funds
Forecasting
Market risk
Pension funds
Opis:
The accumulation of pension capital in capital funds is the subject of much discussion, especially in terms of their profitability and risk associated with turbulence in financial markets. The article presents the issues of shaping the capital value of the pension by profitability and risk as a measure of investment activities of pension funds and pension capital forecasting and its value at risk (VaR) based on historical data. The article used data relating to profitability and volatility of open-end pension fund units in Poland for the period from 31.12. 2003 to 31.03.2014.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2014, 198 cz 2; 183-194
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dylematy modelowania gospodarki narodowej
Dilemmas of Modeling the National Economy
Autorzy:
Biolik, Józef
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/589771.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Gospodarka narodowa
Modelowanie procesów gospodarczych
Prognozowanie
Economic process modeling
Forecasting
National economy
Opis:
This paper presents problems of the construction of econometric models (MES-1 and MGS) in the Polish economy. These models were constructed in the 80's by a team led by Professor Kolonko. Model of the Polish economy - MES - 1 covered areas of: employment, production, national income, public money fund, consumption and foreign trade. The main object of this model was prediction. This model had a high compliance measured by determination ratio. Estimated prognosis had relatively high accuracy. To estimate the predictive accuracy of the model measures ex-ante and ex-post were used. MGS model was used to the simulation analysis. The transition to a market economy and changes in the economic system in the early 90's led to abandonment of further work on the use of constructed models.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2013, 152; 11-19
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metody uczenia maszynowego w prognozowaniu niewypłacalności
Machine learning methods in bankruptcy prediction
Autorzy:
Paliński, Andrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/589477.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Drzewo klasyfikacyjne
Prognozowanie
Uczenie maszynowe
Upadłość
Bankruptcy
Decision tree
Forecasting
Machine learning
Opis:
W artykule zastosowano wybrane algorytmy uczenia maszynowego na zbiorach danych zawierających wskaźniki finansowe w celu sprawdzenia skuteczności prognozowania upadłości. Trafność prognoz upadłości na zbiorach niezbilansowanych o przeważającym udziale firm prowadzących działalności nad upadłymi wyniosła jedynie 37%. Trafność prognozowania upadłości na zbiorach zbilansowanych wyniosła 60%. Dla porównania, uproszczone podejście eksperckie wyłoniło 76% spośród upadłych podmiotów, ale znacząco zawyżyło zbiór firm zagrożonych upadłością. Metody uczenia maszynowego okazują się skuteczne dla dużych zbiorów danych, które są zbyt liczne do analizy przez człowieka.
The article uses selected machine learning algorithms on datasets containing financial ratios to check the effectiveness of bankruptcy prediction. The accuracy of bankruptcy forecasts for unbalanced dataset with the prevalence of companies still operating over bankrupts was only 37%. The accuracy of bankruptcy forecasting on a balanced dataset was 60%. The simplified expert approach selected 76% of bankrupt entities, but significantly overstated the set of companies exposed on bankruptcy. Machine learning methods are effective for large data sets that are too numerous for human analysis.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2018, 358; 173-181
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Adaptacyjne metody prognozowania w demografii
Adaptive forecasting method in demographics
Autorzy:
Sojka, Elżbieta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/589973.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Błąd prognozy
Metody adaptacyjne
Prognozowanie
Zmienne demograficzne
Adaptation methods
Demographic variables
Forecast error
Forecasting
Opis:
Niniejsze opracowanie poświęcone jest ocenie przydatności metod adaptacyjnych do prognozowania zmiennych demograficznych. Celem artykułu jest analiza retro- i prospektywna w zakresie zmian w czasie wybranych wielkości demograficznych oraz wskazanie skutecznej metody prognozowania badanych wielkości na kolejne okresy. Podstawą sporządzenia prognozy były szeregi czasowe dla Polski z okresu 2000- 2013. Jako miary jakości prognoz wykorzystano błędy średniokwadratowe prognoz wygasłych. Rezultaty badań wskazują, że spośród zastosowanych metod prognozowania za najlepszą, tzn. dającą najmniejsze błędy prognoz, należy uznać metodę trendu pełzającego z wagami harmonicznymi.
The research paper is focused on the assessment of 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 forecasting of studied values in subsequent periods. 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 applied methods of forecasting, the method of creeping trend with harmonic weights is the most suitable as it gives the smallest forecast errors.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2016, 270; 252-264
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie inflacji w Polsce na podstawie modeli autoregresji wektorowej
Forecasting Inflation in Poland Based on Vector Autoregressive Models
Projections relatives à l’inflation en Pologne sur la base des modèles autorégressifs vectoriels
Прогнозирование инфляции в Польше на основе модели векторной авторегрессии
Autorzy:
Wójcik, Szymon
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/543416.pdf
Data publikacji:
2015-01
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
Model wektorowej autoregresji
Prognozowanie
Inflacja
Zmienność poziomu cen
Vector Autoregression Model (VAR)
Forecasting
Inflation
Price level variability
Opis:
В статье были использованы модели векторной авторегрессии для прогнозирования месячного показателя потребительских цен в Польше. Выбор используемых макроэкономических переменных соответствовал трем теориям формирования инфляции: монетаристской, кейнсианской (курсовой) и издержек. В прогнозировании была использована концепция вне выборки (out-of-sample), а качество результатов было обследовано с использованием ошибок прогноз ex post.
W artykule wykorzystano modele wektorowej autoregresji do prognozowania miesięcznego indeksu cen konsumenta w Polsce. Dobór użytych zmiennych makroekonomicznych odpowiadał trzem teoriom powstawania inflacji: monetarystycznej, keynesowskiej i kosztowej. W prognozowaniu wykorzystano koncepcję prognozowania poza próbę (out-of-sample), a jakość wyników zbadano przy pomocy błędów prognoz ex post.
The article presents a usage of vector autoregressive models in forecasting polish consumer price index. Macroeconomic variables used in this paper are considered to reflect particular economic theories describing causes of inflation. Out-of-sample methodology was used in forecasting process. Accuracy of results was diagnosed by using ex post forecasting errors.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2015, 1; 28-41
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wpływ redukcji szumu losowego metodą najbliższych sąsiadów na wyniki prognoz otrzymanych za pomocą największego wykładnika Lapunowa
The Effect of the Reduction Random Noise by the Method of Nearest Neighbors on Forecasting Results Obtained Using the Largest Lyapunov Exponent
Autorzy:
Miśkiewicz-Nawrocka, Monika
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/587384.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Badania empiryczne
Prognozowanie
Prognozowanie rynku pracy
Szeregi czasowe
Wykładniki Lapunowa
Empirical researches
Forecasting
Labour market forecasting
Lyapunov exponents
Time-series
Opis:
In this paper has been researched the effect of random noise reduction on the accuracy of forecasts of economic time series obtained using the largest Lyapunov exponent method (LEM). The aim of the article was to compare the prediction errors obtained by LEM for the series before and after the random noice reduction and the time series filtred by models ARMA. The nearest neighbors method was used to reduce random noise in economic time series.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2013, 159; 82-98
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modele subiektywne w konstrukcji prognoz długookresowych
Subjective Models in the Design of Long-Term Forecasts
Autorzy:
Poradowska, Konstancja
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/586191.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Metody prognozowania
Modele ekonometryczne
Nowe technologie
Prognozowanie
Econometric models
Forecasting
Forecasting methods
High-tech
Opis:
In the paper are presented some aspects of construction and practical use of subjective forecasting models. The main objective was to identify the usefulness of these models in the design of long-term forecasts and scenarios for the development of new technologies. Theoretical considerations are supplemented with real examples of data analysis, obtained in the study of foresight "zero carbon energy economy in a sustainable development of the Polish to 2050", conducted by the Central Mining Institute in Katowice.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2013, 124; 29-44
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prediction of global sugar prices after abolition of EU sugar quotas
Predykcja globalnych cen cukru po zniesieniu unijnych kwot cukrowych
Autorzy:
Budzyńska, Anna
Urbanek, Mirosław Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1828666.pdf
Data publikacji:
2021-06-17
Wydawca:
Katolicki Uniwersytet Lubelski Jana Pawła II
Tematy:
Prognozowanie
szeregi czasowe
ceny
rynek cukru
Forecasting
time series
prices
sugar market
Opis:
In the article two main goals were indicated. The first is to verify the hypothesis that there is not a relevant relationship between limiting the impact of state intervention mechanisms and sugar prices on world exchanges. The second goal is to choose the best model for forecasting sugar prices after the abolition of the sugar quotas on domestic markets of sugar producers. The starting point for building the model was the time series of sugar prices on a monthly basis on world stock exchanges – London and New York in 1990–2020. One of the three models was used for forecasting. Sugar prices on world stock exchanges showed large fluctuations amounting to USD cents 28 per pound of sugar for white sugar, while for raw sugar the figure was slightly lower and reached USD cents 26 per pound. On average, in 1990–2020, the nominal price for white sugar was 16 cents per pound, and for raw sugar -12 cents per pounds. However, the level of sugar prices in the world is determined primarily by market factors, rather than administrative constraints.
W opracowaniu wskazano dwa główne cele. Po pierwsze zweryfikowanie hipotezy o braku istotnej zależności między ograniczeniem wpływu mechanizmów interwencji państwa a cenami cukru na giełdach światowych. Natomiast drugim celem jest wybór najlepszego modelu prognozowania cen cukru po zniesieniu kwot cukrowych na rynkach krajowych producentów cukru. Punktem wyjścia budowy modelu stał się szereg czasowy cen cukru w ujęciu miesięcznym na światowych giełdach – londyńskiej i nowojorskiej z lat 1990–2020. Do prognozowania został wykorzystany jeden z trzech zbadanych modeli, za pomocą którego dokonano prognozowania cen cukru. Ceny cukru na światowych giełdach wykazywały dużą fluktuację wynoszącą dla cukru białego 497 dolarów na tonę cukru, natomiast dla cukru surowego był on niewiele mniejszy i osiągnął 456 dolarów na tonę. Średnio w latach 1990–2020 nominalna cena dla cukru białego równała się 365 dolarów za tonę, a dla cukru surowego 292 dolarów za tonę. Jednakże, to przede wszystkim warunki rynkowe miały zasadniczy wpływ na zmienność cen cukru, a nie ograniczenia administracyjne.
Źródło:
Przegląd Prawno-Ekonomiczny; 2021, 2; 9-24
1898-2166
Pojawia się w:
Przegląd Prawno-Ekonomiczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 26

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