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 "Forecast" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-7 z 7
    Tytuł:
    WHY ECONOMIC FORECASTS ARE NOT ACCURATE
    Autorzy:
    Beata, Bazeli,
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/897983.pdf
    Data publikacji:
    2018-12-11
    Wydawca:
    Kujawsko-Pomorska Szkoła Wyższa w Bydgoszczy
    Tematy:
    forecasting
    forecast
    forecasting methods
    forecast accuracy
    Opis:
    Predicting the future is an essential element in the preparation of human action, and one of the predictions of the future is forecasting. The methodology of forecasting economic processes is very rich and extremely difficult workshop and therefore there are many methods of forecasting. The article discusses the conditions under which more or less accurate forecasts of the future can be made. The purpose of the study is to identify the main causes for the failure of forecasts while emphasizing the need to develop them.
    Źródło:
    Roczniki Ekonomiczne Kujawsko-Pomorskiej Szkoły Wyższej w Bydgoszczy; 2017, 1(10); 11-23
    1899-9573
    Pojawia się w:
    Roczniki Ekonomiczne Kujawsko-Pomorskiej Szkoły Wyższej w Bydgoszczy
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    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:
    PROGNOZA JAKO NARZĘDZIE ZARZĄDZANIA ŚRODKAMI PUBLICZNYMI JEDNOSTEK SAMORZĄDU TERYTORIALNEGO
    FORECASTING AS A TOOL FOR THE MANAGEMENT OF PUBLIC FUNDS OF LOCAL GOVERNMENT UNITS
    Autorzy:
    Gajewski, Marcin
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/943035.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Sopocka Akademia Nauk Stosowanych
    Tematy:
    construction of budget
    forecasting
    forecast long-term in local government units
    konstrukcja budżetu
    prognozowanie
    prognoza wieloletnia w jednostkach samorządu terytorialnego
    Opis:
    Autor artykułu zaprezentował istotę Wieloletniej Prognozy Finansowej. Scharakteryzował także różne aspekty i pojęcia powiązane z tym zagadnieniem. Na podstawie specjalistycznych opracowań oraz własnych doświadczeń zawodowych wskazał i opisał metody prognostyczne zalecane i stosowane w praktyce przez JST. Przeprowadził badania pozwalające na ocenę trafności opracowanych prognoz finansowych na przykładzie Wieloletniej Prognozy Finansowej Gminy Miasta Gdańsk dla lat: 2011, 2012 oraz 2013.
    The author presented the essence of the Multi Annual Financial Forecast. Furthermore, the varied aspects and concepts related to this issue were characterised. Based on specialist studies and personal experience, the author pointed to and described the prognostic methods recommended and applied in practice by the local government. The author conducted a study to assess the accuracy of financial projections based on the example of the Multi-Annual Financial Forecast of the City of Gdańsk for the years: 2011, 2012 and 2013.
    Źródło:
    Przestrzeń, Ekonomia, Społeczeństwo; 2014, 6/II; 137-154
    2299-1263
    2353-0987
    Pojawia się w:
    Przestrzeń, Ekonomia, Społeczeństwo
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Metody prognozowania z wykorzystaniem trendu potęgowego
    Methods of Forecasting with the use of Power Trend
    Autorzy:
    Purczyński, Jan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1808291.pdf
    Data publikacji:
    2009-06-30
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    prognozowanie
    estymacja parametrów trendu potęgowego
    błąd prognozy ex ante
    symulacje komputerowe
    forecasting
    estimation of power trend parameters
    forecast ex ante error
    computer simulations
    Opis:
    W pracy rozpatrzono wybrane aspekty związane ze stosowaniem trendu potęgowego w procesie prognostycznym. Zaproponowano przybliżone metody estymacji parametrów trendu (wzory (12)-(15)), które prowadzą do zbliżonych wyników, jakie daje metoda najmniejszych kwadratów (MNK). Wyprowadzono wzór (35) określający błąd ex ante prognozy wyznaczonej metodami przybliżonymi oraz MNK dla addytywnego modelu składnika losowego. Wykonano symulacje komputerowe uwzględniające trzy modele składnika losowego (addytywny, multiplikatywny, mieszany) mające na celu określenie zakresu przydatności metody transformacji logarytmicznej, MNK oraz metod przybliżonych.
    In this paper selected aspects concerning the use of power trend in the forecasting process were considered. Approximate methods for estimating trend parameters (equations (12)-(15)) were proposed. The methods yielded results similar to results given by least squares method (LSM). Formula (35) determining ex ante error of the forecast determined by the approximate methods and LSM for random element additive model was defined. Computer simulations were done – including three models of random element (additive, multiplicative, mixed) – with the aim of determining the range of usefulness of logarithmic transformation method, LSM and the approximate methods.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2009, 56, 2; 52-66
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Predicting oil prices
    Prognozowanie cen ropy naftowej
    Autorzy:
    Ejdys, J.
    Halicka, K.
    Winkowski, C.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/256449.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    forecasting
    forecast quality
    price
    crude oil
    Holt-Winters model
    artificial neural networks
    prognozowanie
    jakość prognozy
    cena
    ropa naftowa
    model Holta-Wintersa
    sztuczna sieć neuronowa
    Opis:
    The purpose of this article is the use of artificial intelligence methods and exponential smoothing methods to determine the short-term forecast of BRENT oil prices. Another important objective of the research is to conduct a comparative analysis of the quality of the forecasts and make recommendations concerning the constructed forecasting models. Historical data used in this study came from the London Stock Exchange and covered the period from January 2012 to April 2013. The selection of forecasting models was based on the visual decomposition of the time series. The comparative analysis of the quality of the forecasts was carried out, inter alia, on the basis of such measures as mean error (ME), mean absolute error (MAE), root of mean squared error (RMS), mean relative error (MAPE), and the relative error (APE).
    Celem niniejszego artykułu jest zastosowanie metod sztucznej inteligencji oraz metod wygładzania wykładniczego do wyznaczenia krótkookresowej prognozy ceny ropy naftowej BRENT. Kolejnym istotnym celem badań jest przeprowadzenie analizy porównawczej jakości otrzymanych prognoz i dokonanie rekomendacji zbudowanych modeli prognostycznych. Dane historyczne wykorzystane w niniejszym badaniu pochodziły z giełdy London Stock Exchange i obejmowały okres od stycznia 2012 r. do kwietnia 2013 r. Wyboru modeli prognostycznych dokonano na podstawie wizualnej dekompozycji szeregu czasowego. Analiza porównawcza jakości otrzymanych prognoz została przeprowadzona między innymi na podstawie takich miar jak średni błąd (ME), średni bezwzględny błąd (MAE), pierwiastek ze średniego kwadratowego błędu (RMS), średni względny błąd (MAPE) oraz względny błąd (APE).
    Źródło:
    Problemy Eksploatacji; 2014, 1; 5-13
    1232-9312
    Pojawia się w:
    Problemy Eksploatacji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Air pollution forecasting model control
    Autorzy:
    Domańska, D.
    Wojtylak, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/333888.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
    Tematy:
    modele systemu rozmytego
    liczby rozmyte
    macierz rozmyta
    rozmyta prognoza pogody
    zanieczyszczenie powietrza
    prognozowanie
    fuzzy system models
    fuzzy numbers
    fuzzy matrix
    fuzzy weather forecast
    air pollution
    forecasting
    Opis:
    In the paper we discuss the analysis of multidimensional data. We consider the relationship between them using a special fuzzy number form. Calculations are kept on set of actual and historical meteorological data. Our model using to forecast pollution concentrations is important in today because pollutions have very big influence on our life in particular pollutions PM10 (particulate matter less than 10 µm in diameter). The effects of inhaling particulate matter have been widely studied in humans and animals and include asthma, lung cancer, cardiovascular issues, and premature death. Because of the size of the particle, they can penetrate the deepest part of the lungs. In Air Pollution Forecasting Model for the chosen weather forecast we find similar weather forecasts. Next, we find real meteorological situations from the historical data which correspond to them and we create fuzzy numbers, that is, the fuzzy weather forecasts. Then we estimate the validity of the weather forecast on the basis of the historical data and its accuracy. We investigate it with the help of a set of indicators, which corresponds to the parameters of the weather forecast, using the similarities rule of the weather forecast to the meteorological situation, a proper distance and data analysis. This comprehensive analysis allows us to investigate the effectiveness of forecasting pollution concentrations, putting the dependence between particular attributes describing the weather forecast in order and proving the legitimacy of the applicable fuzzy numbers in air pollution forecasting. Models are created for data, which are measured and forecasting in Poland. By reason of this data our models are testing in real sets of data and effects are received in active system.
    Źródło:
    Journal of Medical Informatics & Technologies; 2010, 14; 9-22
    1642-6037
    Pojawia się w:
    Journal of Medical Informatics & Technologies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prognozy długoterminowe energii elektrycznej w KSE – wybrane problemy
    Long-term forecasts of electric energy consumpti on in the domestic power engineering system – selected issues
    Autorzy:
    Dąsal, K.
    Popławski, T.
    Rusek, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/282367.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
    Tematy:
    prognozowanie
    model ekonometryczny
    system elektroenergetyczny
    metoda doboru zmiennych
    prognoza długoterminowa
    moc szczytowa
    zużycie energii
    forecasting
    econometric model
    power engineering system
    method of choice of variables
    long-term forecast
    peak power
    energy consumption
    Opis:
    Istnieje wiele czynników mających znaczenie w procesie prognozowania. Do najważniejszych zaliczyć należy wybór modelu oraz dobór zmiennych objaśniających w przypadku wielowymiarowego modelu ekonometrycznego. W artykule skoncentrowano się na doborze zmiennych, który odgrywa kluczową rolę. Spośród wielu istniejących i znanych algorytmów doboru zmiennych, w artykule przedstawiono autorsko wybrane trzy metody: metodę pojemności integralnej Hellwiga, metodę współczynnika korelacji cząstkowej oraz metodę współczynnika korelacji wielorakiej. Dla każdej z zastosowanych metod podano syntetyczny opis wyjaśniający istotę jej działania. Wybór modelu do opracowania prognoz potraktowano jako mniej istotny, ponieważ dla każdej metody doboru model jest ten sam. Obliczenia wykonano modelem MRK (Model Rozk?adu Kanonicznego), zamieszczając syntetyczny opis modelu. Wykazano na rzeczywistych danych jak zastosowana metoda doboru zmiennych objaśniających wpływa na uzyskane wyniki prognozy zużycia energii elektrycznej na poziomie kraju. W przykładzie obliczeniowym dysponowano potencjalnym zbiorem z siedmioma zmiennymi objaśniającymi. W opracowaniu zawarto 14 różnych prognoz otrzymanych w wyniku zastosowanych 3 metod wyboru zmiennych. Wyniki dopasowania modeli (prognoz wygasłych) oraz prognoz do 2030 roku, przedstawiono w tabelach i na wykresach. We wnioskach zawarto uwagi dotyczące prognoz długoterminowych podstawowych wielkości dotyczących Krajowego Systemu Elektroenergetycznego, mogące mieć wpływ na poprawność ocen tych prognoz. Zwrócono uwagę na problem poprawności oceny prognoz długoterminowych dotyczącej zużycia energii czy mocy szczytowych. Wskazanie prognoz o mniejszym ryzyku pope?nienia dużych błędów umożliwia równoległa analiza prognozy zużycia energii elektrycznej, prognozy szczytów obciążeń z jednoczesnym wyznaczeniem wielkości umożliwiających realność prognoz. Może to przykładowo być wyznaczenie rocznych stopni obciążenia, dla których mamy ściśle określony zakres zmienności. W przypadku dysponowania jedynie prognozę zużycia energii elektrycznej możliwe są inne analizy, przykładowo porównania energochłonności PKB, energochłonności produktów czy gałęzi gospodarki w wybranych krajach. Jeszcze innym, powszechnie stosowanym wskaźnikiem jest roczne zużycie energii elektrycznej na osobę. Prognozy ludności są jednymi z dokładniejszych, stąd ten wskaźnik może być dobrym odniesieniem przy porównywaniu prognoz.
    There exist a number of important factors in forecasting processes. The most significant in the case of a multi-dimensional econometric model are the choice of the model and the explanatory variables. This paper focuses on the choice of variables, which plays a crucial role. Among many existing and recognized algorithms for the selection of variables, the following three chosen arbitrarily by the authors are presented: the method of integral capacity by Hellwig, the partial correlation coefficient, and multiple correlation coefficient. For each considered method, a synthetic description explaining its action is given. The choice of the model for making forecasts was treated as less significant because, for each method, the same model is used. Calculations were made using the MRK (Model of Canonical Distribution) model. The synthetic description of the model is also provided. Using real-life data, the analysis demonstrates how the method applied in choosing explanatory variables influences the obtained forecast results concerning the consumption of electric energy on a national scale. In the example calculation, a potential dataset of seven explanatory variables was used. The paper summarizes fourteen different forecasts obtained from three methods of variables selection. The results of model fittings (extinct forecasts) and forecasts until 2030 are presented in the form of tables and charts. Concluding remarks concern long-term forecasts of fundamental quantities related to the Domestic Power Engineering System, which may influence the correctness of these forecasts. Particular attention was paid to the issue of the correctness of long-term forecasts related to energy consumption and peak power. An analysis of the forecast of energy consumption, processed parallel to the determination of quantities assessing the reality of these forecasts, makes it possible to indicate the forecasts endowed with the lowest risk of making excessive errors. For example, it may be possible to consider the determination of annual load levels for which a pre-determined, exact level of variability is given. In situations where only the forecast of electric energy consumption is available, it is possible to develop further analyses such as a comparison of energy consumption for a Domestic Brutto Product, energy consumption for products, or economic branches in selected countries. Yet another indicator in common use is annual energy consumption per capita. Forecasts per capita are among the most exact; therefore, this indicator may be a useful tool for comparison of different forecasts.
    Źródło:
    Polityka Energetyczna; 2012, 15, 4; 71-83
    1429-6675
    Pojawia się w:
    Polityka Energetyczna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-7 z 7

      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