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 "time models" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Review of the book ,,The analysis and forecasting of time series. Practical introduction on the basis of the R environment by: A. Zagdanski and A. Suchwałko
    Autorzy:
    Burnecki, Krzysztof
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/747794.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Matematyczne
    Tematy:
    time series models
    forecasting
    data analysis
    modele szeregów czasowych
    prognozowanie
    analiza danych
    Opis:
    Niniejsza książka stanowi praktyczne wprowadzenie do modelowania w środowisku R różnorodnych danych zbieranych w regularnych odstępach czasu. Książka adresowana jest do wszystkich zainteresowanych modelami szeregów czasowych a szczególnie do studentów i absolwentów kierunków ścisłych, ekonomicznych oraz technicznych.
    This book provides a practical introduction to the R environment variety of modeling data collected at regular intervals. The book is addressed to anyone interested in time series models, and mainly to students and graduates of scientific, economic and technical faculties. 
    Źródło:
    Mathematica Applicanda; 2016, 44, 2
    1730-2668
    2299-4009
    Pojawia się w:
    Mathematica Applicanda
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    SYMULACYJNE BADANIE WPŁYWU WYSTĘPOWANIA LUK SYSTEMATYCZNYCH W SZEREGU CZASOWYM DLA DANYCH DZIENNYCH NA DOKŁADNOŚĆ PROGNOZ
    THE SIMULATION ANALYSIS OF THE IMPACT OF THE SYSTEMATIC GAPS IN THE DAILY TIME SERIES ON ACCURACY OF FORECASTS
    Autorzy:
    Oesterreich, Maciej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/452983.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    zmienne o wysokiej częstotliwości obserwowania
    złożone wahania sezonowe
    luki systematyczne
    prognozowanie
    modele szeregu czasowego
    high frequency time series
    complex seasonal fluctuations
    systematic gaps
    forecasting
    time series models
    Opis:
    W pracy przedstawiono wyniki symulacyjnej analizy wpływu występowania luk systematycznych na dokładność prognoz inter- i ekstrapolacyjnych w dziennych szeregach czasowych. Do budowy prognoz wykorzystano klasyczny model szeregu czasowego, w którym wahania sezonowe o cyklach: tygodniowym i rocznym, były opisane za pomocą zmiennych zero-jedynkowych. Zmienną, którą poddano analizie, była dzienna sprzedaż paliw płynnych na stacji paliw X w latach 2012-2014. Pierwsze trzydzieści miesięcy stanowiło przedział czasowy próby, a ostatnie sześć były okresem empirycznej weryfikacji prognoz. Rozpatrywanych było jedenaście wariantów luk systematycznych. Obliczenia zostały wykonane z wykorzystaniem pakietu R oraz Statistica 12.
    In the paper was presented the simulation analysis of the impact of systematic gaps on the accuracy of inter- and extrapolative forecasts for daily time series. To forecasts construction were used classical time series model, in which a weekly and an annual seasonality was described by dummy variables. The analysed variable was daily sale of liquid fuels in liters in petrol station X in years 2012-2014. Data in years 2012-2013 were used in model construction and year 2014 was a period of empirical validation of forecasts. Eleven different variants of systematic gaps were examined. Calculations were made using the R statistical environment and the Statsoft Statistica12.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2017, 18, 2; 293-303
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Forecasting municipal waste accumulation rate and personal consumption expenditures using vector autoregressive (VAR) model
    Autorzy:
    Bień, Jurand
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/23966648.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Menedżerów Jakości i Produkcji
    Tematy:
    wskaźnik akumulacji odpadów
    wydatki konsumpcyjne
    prognozowanie
    analiza szeregów czasowych
    wielowymiarowe szeregi czasowe
    model autoregresji wektorowej
    waste accumulation rate
    consumption expenditures
    forecasting
    time-series analysis
    multivariate time series models
    vector autoregression model
    Opis:
    Accurate forecasting of municipal solid waste (MSW) generation is important for the planning, operation and optimization of municipal waste management system. However, it’s not easy task due to dynamic changes in waste volume, its composition or unpredictable factors. Initially, mainly conventional and descriptive statistical models of waste generation forecasting with demographic and socioeconomic factors were used. Methods based on machine learning or artificial intelligence have been widely used in municipal waste projection for several years. This study investigates the trend of municipal waste accumulation rate and its relation to personal consumption expenditures based on the yearly data achieved from Local Data Bank (LDB) driven by Polish Statistical Office. The effect of personal consumption expenditures on the municipal waste accumulation rate was analysed by using the vector autoregressive model (VAR). The results showed that such method can be successfully used for this purpose with an approximate level of 2.3% Root Mean Square Error (RMSE).
    Źródło:
    Production Engineering Archives; 2022, 28, 2; 150--156
    2353-5156
    2353-7779
    Pojawia się w:
    Production Engineering Archives
    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:
    Forecasting Models Based on Fuzzy Logic: An Application on International Coffee Prices
    Modele prognostyczne oparte na logice rozmytej: aplikacja dotycząca międzynarodowych cen kawy
    Autorzy:
    Fatih, Chellai
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2168712.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    fuzzy logic
    time series
    forecasting
    coffee prices
    FTS models
    logika rozmyta
    szeregi czasowe
    prognozowanie
    ceny kawy
    Opis:
    In recent decades, Fuzzy Time Series (FTS) has become a competitive, sometimes complementary, approach to classical time series methods such as that of Box-Jenkins. This study has two different purposes: a theoretical purpose, presenting an overview of the fuzzy logic and fuzzy time series models, and a practical purpose, which is to estimate and forecast monthly international coffee prices during the period 2000-2022. Analysing and forecasting the dynamics of coffee prices is of great interest to producers, consumers, and other market actors in managing and making rational decisions. The findings showed that international coffee prices exhibited significant fluctuations, with large increases and decreases influenced mainly by the level of top-ranked producers. The forecasted results revealed that a decrease in prices during the next six months (Jan 2023 to June 2023) is expected. Based on the results, it is also clear that the FTS models are more flexible and can be applied in forecasting time-series variables. At the same time, volatility and, sometimes, the unexpected swingsin coffee prices continue to draw more criticism and raise different issues regarding the roles of the markets and countries in ensuring food security.
    W ostatnich dziesięcioleciach rozmyte szeregi czasowe stały się konkurencyjnym, czasem uzupełniającym, podejściem wobec klasycznych metod analizy szeregów czasowych, takich jak metoda Boxa-Jenkinsa. Prezentowane badanie ma dwa różne cele: cel teoretyczny, w którym przedstawiono przegląd logiki rozmytej i modeli rozmytych szeregów czasowych, oraz cel praktyczny, którym jest oszacowanie i prognoza miesięcznych międzynarodowych cen kawy w okresie 2000-2022. Analiza i prognozowanie dynamiki cen kawy ma duże znaczenie dla producentów, konsumentów i uczestników rynku w zarządzaniu i podejmowaniu racjonalnych decyzji. Wyniki pokazały, że międzynarodowe ceny kawy wykazywały duże wahania, z dużymi wzrostami i spadkami, na które wpływ miał głównie poziom czołowych producentów. Zgodnie z wynikami prognoz należy spodziewać się spadku cen w ciągu najbliższych sześciu miesięcy (od stycznia do czerwca 2023 r.). Na podstawie uzyskanych wyników można stwierdzić, że modele FTS są bardziej elastyczne i mogą być stosowane w prognozowaniu zmiennych szeregów czasowych. Z drugiej strony zmienność, a czasami nieoczekiwane zmiany cen kawy nadal powodują coraz większą krytykę i sygnalizują, że należy zwrócić uwagę na różne kwestie dotyczące roli rynków i państw w zapewnianiu bezpieczeństwa żywnościowego.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2022, 26, 4; 1-16
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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