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 "analiza szeregów czasowych" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-13 z 13
    Tytuł:
    Links between the price of butter in Poland and in selected foreign markets
    Powiązanie cen masła w Polsce z wybranymi rynkami świata
    Autorzy:
    Domagała, Joanna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1621721.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    butter market
    price
    time series analysis
    rynek masła
    ceny
    analiza szeregów czasowych
    Opis:
    The aim of the paper was to determine the links between price of butter in Poland and in other selected countries. The article used secondary data for the monthly price of butter at country level collected by the Milk Market Observatory and the Italian Dairy Economic Consulting Portal for 2000-2017. The analyses covered two periods: 2000-2007 and 2008-2017. The article used the Johansen cointegration tests, and Granger's causality analysis. The analyses in the first stage concerned the links between butter prices in Poland and those in Western Europe, the USA and Oceania. In the second stage, the links between butter prices in Poland and selected EU countries were identified. The results confirmed the stronger link between the price of butter in Poland and in Western Europe and Oceania. It is worth noting that this occurred mainly in the period after the financial crisis. Within the EU, butter prices in Belgium, the Czech Republic, Germany, Ireland and the Netherlands were strongly related to the price in Poland.
    Celem artykułu jest określenie powiązań między cenami masła w Polsce a cenami masła w wybranych krajach. Wykorzystano dane wtórne dotyczące miesięcznych cen masła na poziomie państw, gromadzone przez EU Milk Market Observatory oraz portal CLAL.IT za lata 2000-2017. Analizowany okres podzielono na dwa podokresy: 2000-2007 i 2008-2017. Do analizy powiązań zastosowano testy kointegracji Johansena oraz analizę przyczynowości Grangera. W pierwszym etapie badań przeanalizowano powiązania między ceną masła w Polsce a cenami w Europie Zachodniej, USA i Oceanii. W ramach drugiego etapu badań przeanalizowano powiązania między cenami masła w Polsce i w wybranych krajach UE. Uzyskane wyniki badań potwierdziły silniejsze powiązanie cen masła w Polsce z cenami masła w Europie Zachodniej i Oceanii, szczególnie w drugim podokresie, czyli po globalnym kryzysie finansowym. Biorąc pod uwagę ceny w UE, należy stwierdzić, że największe powiązania z cenami masła w Polsce miały ceny w Belgii, Czechach, Niemczech, Irlandii oraz Holandii.
    Źródło:
    Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2021, 65, 3; 13-25
    1899-3192
    Pojawia się w:
    Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Real time search algorithm for observation outliers during monitoring engineering constructions
    Autorzy:
    Latos, D.
    Kolanowski, B.
    Pachelski, W.
    Sołoducha, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/106801.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Politechnika Warszawska. Wydział Geodezji i Kartografii
    Tematy:
    time series analysis
    construction monitoring
    automation of data analysis
    analiza szeregów czasowych
    monitorowanie budowy
    automatyzacja analizy danych
    Opis:
    Real time monitoring of engineering structures in case of an emergency of disaster requires collection of a large amount of data to be processed by specific analytical techniques. A quick and accurate assessment of the state of the object is crucial for a probable rescue action. One of the more significant evaluation methods of large sets of data, either collected during a specified interval of time or permanently, is the time series analysis. In this paper presented is a search algorithm for those time series elements which deviate from their values expected during monitoring. Quick and proper detection of observations indicating anomalous behavior of the structure allows to take a variety of preventive actions. In the algorithm, the mathematical formulae used provide maximal sensitivity to detect even minimal changes in the object’s behavior. The sensitivity analyses were conducted for the algorithm of moving average as well as for the Douglas-Peucker algorithm used in generalization of linear objects in GIS. In addition to determining the size of deviations from the average it was used the so-called Hausdorff distance. The carried out simulation and verification of laboratory survey data showed that the approach provides sufficient sensitivity for automatic real time analysis of large amount of data obtained from different and various sensors (total stations, leveling, camera, radar).
    Źródło:
    Reports on Geodesy and Geoinformatics; 2017, 104; 103-114
    2391-8365
    2391-8152
    Pojawia się w:
    Reports on Geodesy and Geoinformatics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Links between SMP prices in Poland and selected foreign markets
    Powiązanie cen OMP między rynkiem polskim a wybranymi rynkami świata
    Autorzy:
    Domagała, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1789962.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    The Polish Association of Agricultural and Agribusiness Economists
    Tematy:
    SMP market
    prices
    time series analysis
    cointegration tests
    causality analysis
    rynek OMP
    ceny
    analiza szeregów czasowych
    testy kointegracji
    analiza przyczynowości
    Opis:
    The aim of the paper was to determine the links between SMP prices in Poland and SMP prices in selected countries. The article uses secondary data for the monthly price of butter at a level of countries collected by the Milk Market Observatory and the Italian Dairy Economic Consulting portal for 2000-2016. The analyzed period was divided into two periods: 2000-2004 and 2005-2016. The article uses Johansen cointegration tests, and Granger’s causality analysis. The analyzes in the first stage concerned the links between SMP prices in Poland and SMP prices in Western Europe, the USA and Oceania. In the second stage, the links between SMP prices in Poland and selected EU countries were identified. The results of the study confirmed a stronger link between SMP prices in Poland and SMP prices in Western Europe and Oceania. It is worth noting that these links mainly occurred in the period following Poland’s accession to the EU. Within EU countries, SMP prices in Belgium, the Czech Republic, Germany, Ireland and the Netherlands were related to prices in Poland.
    Celem artykułu jest określenie powiązań między cenami odtłuszczonego mleka w proszku (OMP) w Polsce a cenami OMP w wybranych krajach świata. Wykorzystano dane wtórne dotyczące miesięcznych cen OMP na poziomie państw, gromadzone przez EU Milk Market Observatory oraz portal Italian Dairy Economic Consulting za lata 2000-2016. Analizowany okres podzielono na dwa podokresy: 2000-2004 i 2005-2016. Do analizy powiązań zastosowano testy kointegracji Johansena oraz analizę przyczynowości Grangera. Analizy w pierwszym etapie dotyczyły powiązań cen OMP w Polsce z cenami OMP w Europie Zachodniej, USA i Oceanii. W drugim etapie zidentyfikowano powiązania między cenami OMP w Polsce i wybranych krajach UE. Badania potwierdziły długookresowe powiązania między cenami w Polsce a cenami OMP w Europie Zachodniej i Oceanii, które wystąpiły głównie w okresie po akcesji Polski do UE. W ramach krajów UE ceny OMP w Belgii, Czechach, Niemczech, Irlandii i Holandii były powiązane z cenami w Polsce.
    Źródło:
    Annals of The Polish Association of Agricultural and Agribusiness Economists; 2020, 22, 4; 44-52
    2657-781X
    2657-7828
    Pojawia się w:
    Annals of The Polish Association of Agricultural and Agribusiness Economists
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The importance of data revisions for statistical inference
    Znaczenie rewizji danych dla wnioskowania statystycznego
    Autorzy:
    Ziembińska, Paulina
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/985676.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    data revisions
    real-time data
    time series analysis
    forecasting
    rewizje danych
    dane w czasie rzeczywistym
    analiza szeregów czasowych
    prognozowanie
    Opis:
    The aim of the study is a quantitative analysis of revisions conducted by means of a new, real-time macroeconomic dataset for Poland, designed on the basis of the Statistical bulletin (Biuletyn statystyczny) published by Statistics Poland, covering the period from as early as 1995 until 2017. Polish data have positively verified a number of hypotheses concerning the impact of data revisions on the modelling process. Procedures assessing the properties of time series can yield widely discrepant results, depending on the extent to which the applied data have been revised. A comparison of the fitted ARIMA models for series of initial and final data demonstrates that the fitted models are similar for the majority of variables. In the cases where the form of the model is identical for both series, the coefficients retain their scale and sign. Most differences between coefficients result from a different structure of the fitted model, which causes differ-ences in the autoregressive structure and can have a considerable impact on the ex ante infer-ence. A prognostic experiment confirmed these observations. For a large number of variables, the total impact of revisions on the forecasting process exceeds 10%. Extreme cases, where the impact goes beyond 100%, or situations where data have a direct impact on the forecast sign, are also relatively frequent. Taking these results into account by forecasters could significantly improve the quality of their predictions. The forecast horizon has a minor impact on these conclusions. The article is a continuation of the author's work from 2017.
    Celem pracy jest ilościowa analiza rewizji danych makroekonomicznych w czasie rzeczywistym dla Polski pochodzących z nowego zbioru utworzonego na podstawie „Biuletynu statystycznego” GUS i obejmującego okres od 1995 do 2017 r. Polskie dane pozytywnie weryfikują wiele hipotez dotyczących wpływu rewizji danych na proces modelowania. Procedury oceniające własności szeregów czasowych mogą dawać istotnie różne wyniki w zależności od tego, jak bardzo rewidowane dane zostaną użyte. Porównanie dopasowanych modeli ARIMA dla szeregów pierwszych i finalnych odczytów wskazuje, że w przypadku większości zmiennych dopasowane modele są podobne. Gdy postać modelu jest taka sama dla obu szeregów, współczynniki zachowują skalę i znak. Większość różnic we współczynnikach wynika z odmiennej struktury dopasowanego modelu, co wpływa na różnice w strukturze autoregresyjnej i może mieć niemały wpływ na wnioskowanie ex ante. Potwierdza to eksperyment prognostyczny. Dla dużej części zmiennych całkowity wpływ rewizji na proces prognozowania wynosi powyżej 10%. Nie są też wyjątkiem ekstremalne przypadki, w których ten wpływ przekracza 100%, czy sytuacje, w których dane bezpośrednio wpływają na znak prognozy. Uwzględnienie tych wyników przez prognostów mogłoby znacząco poprawić jakość predykcji. Horyzont prognozy ma niewielki wpływ na te konkluzje. Artykuł jest kontynuacją pracy autorki z 2017 r.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2021, 66, 2; 7-24
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Hypothesis Testing in the Case of Insufficient Observations - Identification of Own Critical Values
    Testowanie hipotez w warunkach niepełnej informacji - identyfikacja własnych wartości krytycznych
    Autorzy:
    Poměnková, Jitka
    Kapounek, Svatopluk
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/904951.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    Monte Carlo simulation
    ADF test
    cointegration
    time series analysis
    interest rates
    sumulacja Monte Carlo
    test ADF
    kointegracja
    analiza szeregów czasowych
    stopa procentowa
    Opis:
    Economic transformation of the Central and Eastern European Countries and ongoing process of the European integration are important sources of structural changes in the concerned economies and therefore shorten available time series. Similarly, empirical studies focused on the economies in the European Union wrestle with short time series. Consequently, time series modelling and results robustness of econometric analysis used for European macroeconomic time series are limited by the sample size. Number of observations is important not only for the basic time series modelling and subsequent forecasting, but especially for the verification of theoretical assumptions. Thus, quantitative methods usually used for hypothesis testing are in the case of insufficient observations often completed by qualitative analysis which encompass certain amount of subjectivity. One of the factors influencing the stability of statistical hypothesis tests is the sample size. For large samples estimates behave usually asymptotically and have quite good stability. On the other hand, if the sample size is small (i.e. less then 30) the stability of statistical tests is lower. Moreover, for small samples the probability of wrongly rejected null hypothesis, so-called Type I Error, is even higher. In other words, inadequate power of a statistical hypothesis test determinates the possible application of econometric methods on short macroeconomic time series. One of the possible solutions is the usage of a Monte Carlo simulation and detection of own critical values. Critical values are identified on the base of simulation of time series with suitable length with respect to the predefined model. The authors have applied this methodology only on the analysis of macroeconomic time series regression (using cointegration) without any further limitation in its usage. The basic assumption of the analysis is the robustness of the hypothesis test about time series stationarity. However, the Dickey-Fuller test applied on short time series leads to wrong rejection of the hypothesis about stationarity and thus rejects the existence of real regression and wrongly rejects the hypothesis about spurious regression. Methodology presented and described in this paper is demonstrated on the causality between interbanking interest rates and selected retail banking interest rates in the Czech Republic.
    Transformacja gospodarcza w Europie Centralnej i Wschodniej oraz procesy towarzyszące integracji europejskiej stanowią istotne źródła przemian strukturalnych tych gospodarek, z drugiej jednak strony powodują, że szeregi czasowe są zbyt krótkie. Co za tym idzie, przeprowadzając badania empiryczne dotyczące gospodarek unijnych borykamy się ze problemami związanymi ze zbyt krótkimi szeregami czasowymi. W konsekwencji, modelowanie na podstawie szeregów czasowych i obciążoność wyników analiz ekonometrycznych przeprowadzanych dla europejskich makroekonomicznych szeregów czasowych są utrudnione ze względu na długość próby. Liczba obserwacji odgrywa bowiem znaczenie nie tylko dla klasycznego modelowania szeregów czasowych i prognozowania w oparciu o nie. ale także - a może przede wszystkim - dla weryfikacji teoretycznych założeń. Stąd metody ilościowe, stosowane zazwyczaj do testowania hipotez, w przypadku niewystarczającej liczby obserwacji są często uzupełniane poprzez analizę jakościową, która jednak wnosi pewną dozę. subiektywizmu. Jednym z czynników oddziałujących na stabilność testowania jest wielkość próby. Dla dużych prób estymatory są zwykle asymptotyczne i wykazują dość dobrą stabilność. Z drugiej strony, jeśli próba jest mała (mniej niż 30 obserwacji) stabilność testów statystycznych jest niska. Co więcej, dla małych prób prawdopodobieństwo błędnego odrzucenia hipotezy zerowej, określane jako błąd I rodzaju, bywa wysokie. Innymi słowy, niedostateczna moc testu ogranicza możliwości zastosowania metod ekonometrycznych dla krótkich szeregów czasowych obejmujących dane makroekonomiczne. Jedną z możliwości rozwiązania tego problemu jest zastosowanie symulacji Monte Carlo i ustalenie własnych wartości krytycznych. Wartości krytyczne zostają zidentyfikowane na bazie symulacji przeprowadzonych na szeregach czasowych o odpowiedniej długości. Autorzy zastosowali tę metodologię tylko dla potrzeb analizy makroekonomicznych szeregów czasowych (uwzględniając kointegrację) bez dalszych ograniczeń w ich zastosowaniu. Bazowym założeniem analizy jest odporność hipotezy o stacjonarności szeregów czasowych. Metodologia zaprezentowana i opisana w tej pracy zastosowana została do określenia związków przyczynowo-skutkowych pomiędzy międzybankową stopą procentową a wybranymi stopami oprocentowania w bankowości detalicznej w Czechach.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2008, 223
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Forecasting European thermal coal spot prices
    Autorzy:
    Krzemień, A.
    Riesgo Fernandez, P.
    Suárez Sánchez, A.
    Sánchez Lasheras, F.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/92159.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Główny Instytut Górnictwa
    Tematy:
    thermal coal
    price forecasting
    time series analysis
    neural network
    autoregressive model
    węgiel energetyczny
    prognoza cen
    analiza szeregów czasowych
    sieć neuronowa
    model autoregresyjny
    Opis:
    This paper presents a one-year forecast of European thermal coal spot prices by means of time series analysis, using data from IHS McCloskey NW Europe Steam Coal marker (MCIS). The main purpose was to achieve a good fit for the data using a quick and feasible method and to establish the transformations that better suit this marker, together with an affordable way for its validation. Time series models were selected because the data showed an autocorrelation systematic pattern and also because the number of variables that influence European coal prices is very large, so forecasting coal prices as a dependent variable makes necessary to previously forecast the explanatory variables. A second-order Autoregressive process AR(2) was selected based on the autocorrelation and the partial autocorrelation function. In order to determine if the results obtained are a good fit for the data, the possible drivers that move the European thermal coal spot prices were taken into account, establishing a hypothesis in which they were divided into four categories: (1) energy side drivers, that directly relates coal prices with other energy commodities like oil and natural gas; (2) demand side drivers, that relates coal prices both with the Western World economy and with emerging economies like China, in connection with the demand for electricity in these economies; (3) commodity currency drivers, that have an influence for holders of different commodity currencies in countries that export or import coal; and (4) supply side drivers, involving the production costs, transportation, etc. Finally, in order to analyse the time series model performance a Generalized Regression Neural Network (GRNN) was used and its performance compared against the whole AR(2) process. Empirical results obtained confirmed that there is no statistically significant difference between both methods. The GRNN analysis also allowed pointing out the main drivers that move the European Thermal Coal Spot prices: crude oil, USD/CNY change and supply side drivers.
    Źródło:
    Journal of Sustainable Mining; 2015, 14, 4; 203-210
    2300-1364
    2300-3960
    Pojawia się w:
    Journal of Sustainable Mining
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of time-series analysis in control of chemical composition of grey cast iron
    Autorzy:
    Perzyk, M.
    Rodziewicz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/380404.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    technologia informatyczna
    przemysł odlewniczy
    zarządzanie jakością
    analiza szeregów czasowych
    proces topienia
    żeliwo szare
    information technology
    foundry industry
    quality management
    time series analysis
    melting process
    grey cast iron
    Opis:
    The aim of the paper was an attempt at applying the time-series analysis to the control of the melting process of grey cast iron in production conditions. The production data were collected in one of Polish foundries in the form of spectrometer printouts. The quality of the alloy was controlled by its chemical composition in about 0.5 hour time intervals. The procedure of preparation of the industrial data is presented, including OCR-based method of transformation to the electronic numerical format as well as generation of records related to particular weekdays. The computations for time-series analysis were made using the author's own software having a wide range of capabilities, including detection of important periodicity in data as well as regression modeling of the residual data, i.e. the values obtained after subtraction of general trend, trend of variability amplitude and the periodical component. The most interesting results of the analysis include: significant 2-measurements periodicity of percentages of all components, significance 7-day periodicity of silicon content measured at the end of a day and the relatively good prediction accuracy obtained without modeling of residual data for various types of expected values. Some practical conclusions have been formulated, related to possible improvements in the melting process control procedures as well as more general tips concerning applications of time-series analysis in foundry production.
    Źródło:
    Archives of Foundry Engineering; 2012, 12, 4; 171-175
    1897-3310
    2299-2944
    Pojawia się w:
    Archives of Foundry Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of Special Cause Control Charts to Green Sand Process
    Autorzy:
    Perzyk, M.
    Rodziewicz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/381885.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    quality management
    information technology
    foundry industry
    statistical process control
    time series analysis
    control charts
    zarządzanie jakością
    technologia informatyczna
    przemysł odlewniczy
    statystyczne sterowanie procesem
    analiza szeregów czasowych
    karta kontrolna
    Opis:
    Statistical Process Control (SPC) based on the well known Shewhart control charts, is widely used in contemporary manufacturing industry, including many foundries. However, the classic SPC methods require that the measured quantities, e.g. process or product parameters, are not auto-correlated, i.e. their current values do not depend on the preceding ones. For the processes which do not obey this assumption the Special Cause Control (SCC) charts were proposed, utilizing the residual data obtained from the time-series analysis. In the present paper the results of application of SCC charts to a green sand processing system are presented. The tests, made on real industrial data collected in a big iron foundry, were aimed at the comparison of occurrences of out-of-control signals detected in the original data with those appeared in the residual data. It was found that application of the SCC charts reduces numbers of the signals in almost all cases It is concluded that it can be helpful in avoiding false signals, i.e. resulting from predictable factors.
    Źródło:
    Archives of Foundry Engineering; 2015, 15, 4; 55-60
    1897-3310
    2299-2944
    Pojawia się w:
    Archives of Foundry Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of Time-Series Analysis for Predicting Defects in Continuous Steel Casting Process
    Autorzy:
    Rodziewicz, A.
    Perzyk, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/380643.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    information technology
    foundry industry
    quality management
    continuous steel casting
    time series analysis
    naïve Bayesian classifier
    technologia informatyczna
    przemysł odlewniczy
    zarządzanie jakością
    ciągłe odlewanie stali
    analiza szeregów czasowych
    naiwny klasyfikator Bayesa
    Opis:
    The purpose of this paper was testing suitability of the time-series analysis for quality control of the continuous steel casting process in production conditions. The analysis was carried out on industrial data collected in one of Polish steel plants. The production data concerned defective fractions of billets obtained in the process. The procedure of the industrial data preparation is presented. The computations for the time-series analysis were carried out in two ways, both using the authors’ own software. The first one, applied to the real numbers type of the data has a wide range of capabilities, including not only prediction of the future values but also detection of important periodicity in data. In the second approach the data were assumed in a binary (categorical) form, i.e. the every heat(melt) was labeled as ‘Good’ or ‘Defective’. The naïve Bayesian classifier was used for predicting the successive values. The most interesting results of the analysis include good prediction accuracies obtained by both methodologies, the crucial influence of the last preceding point on the predicted result for the real data time-series analysis as well as obtaining an information about the type of misclassification for binary data. The possibility of prediction of the future values can be used by engineering or operational staff with an expert knowledge to decrease fraction of defective products by taking appropriate action when the forthcoming period is identified as critical.
    Źródło:
    Archives of Foundry Engineering; 2016, 16, 4; 125-130
    1897-3310
    2299-2944
    Pojawia się w:
    Archives of Foundry Engineering
    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:
    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:
    Modelling the trends of the healthcare funding in the EU countries
    Modelowanie trendów finansowania ochrony zdrowia w państwach Unii Europejskiej
    Autorzy:
    Dubrovina, Nadiya
    Gerrard, Russell
    Filip, Stanislav
    Dubrovina, Vira
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1731948.pdf
    Data publikacji:
    2021-04-14
    Wydawca:
    Uniwersytet Warszawski. Wydawnictwa Uniwersytetu Warszawskiego
    Tematy:
    EU countries
    healthcare system
    funding
    indicator
    time series analysis
    Holt’s model
    kraje UE
    system ochrony zdrowia
    finansowanie
    wskaźnik
    analiza szeregów
    czasowych
    model Holta
    Opis:
    System ochrony zdrowia to jeden z najważniejszych sektorów gospodarki w państwach UE. Ważnym zadaniem w analizie i prognozowaniu wielkości finansowania ochrony zdrowia jest opracowanie i zastosowanie modeli ilościowych opartych na różnych metodach matematycznych. Trzy z najpopularniejszych wskaźników wykorzystywanych w makroekonomicznym opisie finansowania opieki zdrowotnej to: (1) całkowite wydatki rządowe na zdrowie jako procent PKB; (2) całkowite wydatki rządowe na zdrowie jako odsetek całkowitych wydatków sektora instytucji rządowych i samorządowych; oraz (3) całkowite wydatki rządowe na zdrowie na mieszkańca. Celem niniejszego artykułu jest zbadanie trendów głównych wskaźników finansowania ochrony zdrowia na poziomie makroekonomicznym oraz opracowanie modeli opartych na metodach szeregów czasowych do analizy cech trendów i prognozowania wartości na kolejny okres.
    Healthcare is one of the most important sectors of the public economy in the EU countries. An important task in the analysis and prediction of the values for healthcare funding is the development and application of quantitative models based on different mathematical methods. Three of the most popular indicators used for the macroeconomic description of the funding of healthcare are: (1) total government expenditure on health as a percentage of GDP; (2) total government expenditure on health as a percentage of total general government expenditure; and (3) total government expenditure on health per capita. The aim of this research is to study the trends for the main indicators of healthcare funding on the macroeconomic level and to develop models based on time series methods for analysis of the features of the trends and the prediction of the values for the next time period.
    Źródło:
    Przegląd Europejski; 2021, 1; 61-80
    1641-2478
    Pojawia się w:
    Przegląd Europejski
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Quantitative and qualitative methods for evaluation of measurement signals on the example of vibration signals analysis from the corps of prototype reclaimer regmas
    Ilościowe i jakościowe metody oceny sygnałów pomiarowych na przykładzie analizy sygnałów wibracji prototypowego regeneratora mas formierskich REGMAS
    Autorzy:
    Kowal, J.
    Dańko, J.
    Stojek, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/353831.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    vibration signals
    mould sand reclaimer
    signal analysis
    parametric and non-parametric models
    time series
    masy formierskie
    sygnały drgań
    analiza sygnału
    parametryczne i nieparametryczne modele szeregów czasowych
    Opis:
    The article presents examples of vibration signals analysis derived from the research of prototype reclaimer REGMAS. After the division of the time-frequency analysis methods of measuring signals, their non-parametric and parametric models were estimated. At the end of the article the summary and conclusions were set.
    W artykule zaprezentowano przykłady analizy sygnałów wibracji uzyskanych z badań prototypowego regeneratora mas formierskich REGMAS. Po dokonaniu podziału czasowo-częstotliwościowych metod analizy sygnałów pomiarowych, wyznaczono ich modele parametryczne i nieparametryczne. Na końcu zawarto podsumowanie oraz wnioski końcowe dotyczące przedstawionych analiz.
    Źródło:
    Archives of Metallurgy and Materials; 2013, 58, 3; 827-831
    1733-3490
    Pojawia się w:
    Archives of Metallurgy and Materials
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-13 z 13

      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