Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Time series models" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-13 z 13
Tytuł:
Porównanie metod estymacji VaR na polskim rynku gazu
Comparison of VaR estimation methods on polish natural gas market
Autorzy:
Ganczarek-Gamrot, Alicja
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/588129.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Modele szeregów czasowych
Rozkład stóp zwrotu
VaR
Time series models
Rates of return distribution
Opis:
Celem pracy jest przeprowadzenie analizy porównawczej metod estymacji ryzyka zmiany ceny gazu oszacowanego za pomocą Value-at-Risk (VaR). W pracy do porównania efektywności estymacji ryzyka zmiany ceny gazu wybrano metodę symulacji Monte Carlo, w której VaR traktowany jest jako kwantyl rozkładu zmiennej losowej o rozkładzie normalnym, t-Studenta, GED oraz skośnym rozkładzie t-Studenta z VaR oszacowanym z uwzględnieniem dynamiki zmienności cen gazu za pomocą liniowych oraz nieliniowych modeli szeregów czasowych AR-GARCH. Analiza porównawcza została przeprowadzona w oparciu o wyniki testu przekroczeń Kupca na podstawie logarytmicznych stóp zwrotu wartości indeksu gas_ base notowanego na Rynku Dnia Następnego (RDN) TGE w okresie od 1 stycznia do 20 listopada 2014 roku.
This work is aimed at comparing methods of Value-at-Risk (VaR) estimation on Polish natural gas market. Two methods of calculating VaR were examined. One of them uses a quantile of the normal, t-Student, skewed t-Student or GED distribution. Another method is based on AR-GARCH models. Empirical analysis was carried out for logarithmic rates of return of gas-base index noted on the Day Ahead Market from 1th January to 20th November 2014. Based on Kupiec test results one may say that on Polish natural gas market VaR estimates calculated by time series models are more appropriate than VaR estimates calculated as a quantile of distribution.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2015, 219; 41-52
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
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:
Porównanie dokładności różnych metod predykcji stężeń zanieczyszczeń powietrza
A comparison of accuracies of different air pollutants concentration prediction methods
Autorzy:
Hoffman, S.
Jasiński, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/297662.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
Tematy:
zanieczyszczenia powietrza
monitoring powietrza
stężenia chwilowe
dane monitoringu
brakujące dane
luki pomiarowe
aproksymacja
modele szeregów czasowych
modele regresyjne
sieci neuronowe
air monitoring
hourly concentrations
monitoring data
air pollution
missing data
measure gaps
approximation
time series models
regression models
neural networks
Opis:
W analizie wykorzystano dane zarejestrowane w latach 2004-2008 na ośmiu stacjach monitoringu powietrza działających w różnych miejscowościach województw łódzkiego i mazowieckiego. W pracy badano możliwości aproksymacji stężeń zanieczyszczeń mierzonych na stacjach monitoringu powietrza. Ocenę jakości modelowania wykonano poprzez porównanie modelowanych stężeń ze stężeniami rzeczywistymi. Do predykcji stężeń wykorzystano sieci neuronowe. Porównywano dokładność pięciu różnych grup modeli: modeli szeregów czasowych, liniowych modeli regresji wielowymiarowej, nieliniowych modeli regresji wielowymiarowej, liniowych modeli regresji wielowymiarowej eksplorujących dane pochodzące z sąsiednich stacji monitoringu i nieliniowych modeli regresji wielowymiarowej eksplorujących dane pochodzące z sąsiednich stacji monitoringu. Celem praktycznym była rekomendacja optymalnych technik modelowania luki pomiarowej obejmującej pewien dłuższy fragment serii czasowej tylko jednego z zanieczyszczeń powietrza przy założeniu, że są dostępne wszystkie pozostałe dane, w tym dane pochodzące z sąsiednich stacji monitoringu powietrza. Wykonana analiza wykazała, że dla każdego z zanieczyszczeń powietrza należy rekomendować inne metody predykcji, ponieważ występują duże różnice w możliwościach modelowania poszczególnych zanieczyszczeń powietrza. Stężenia takich zanieczyszczeń, jak O3, SO2, PM10 można efektywnie modelować metodą szeregów czasowych, ale tylko do pewnego horyzontu prognozy, po którym regresyjne metody modelowania okazują się dokładniejsze. W modelowaniu stężeń O3 i PM10 efektywne może się okazać wykorzystanie stężeń tych zanieczyszczeń zarejestrowanych na innych stacjach monitoringu powietrza. W przypadku pozostałych zanieczyszczeń NO, NO2 i CO zasadne jest stosowanie tylko jednej metody modelowania - analizy regresji. Liniowe modele regresyjne są mniej dokładne od ich nieliniowych odpowiedników. Różnice dokładności obu typów modeli nie zawsze są duże. Dlatego modele liniowe mogą stanowić praktyczną alternatywę dla nieliniowych odpowiedników.
Air monitoring data collected over a 5-year period at 8 different measure sites in Central Poland were used as the database for analysis purposes. Approximation of concentrations of monitored air pollutants were done by means of several prediction methods: time series analysis, regression analysis with predictors from a single monitoring station, and regression analysis with external predictors. Separate models were created for O3, NO2, NO, PM10, SO2, CO. Modelled and measured concentrations were compared. As a result prediction errors were calculated for each model. The main objective of analysis was a comparison of prediction results, and recommendation the most accurate modelling methods, dedicated to specified pollutants. The examination was made by means of artificial neural networks, which were employed to create all types of models.
Źródło:
Inżynieria i Ochrona Środowiska; 2009, 12, 4; 307-325
1505-3695
2391-7253
Pojawia się w:
Inżynieria i Ochrona Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modele hierarchiczne w prognozowaniu zmiennych o wysokiej częstotliwości obserwowania w warunkach braku pełnej informacji
Hierarchical models in forecasting of the high-frequency variables in the conditions of lack of full information
Autorzy:
Szmuksta-Zawadzka, Maria
Zawadzki, Jan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425235.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
high-frequency data
hierarchical models
incomplete time series
Opis:
The paper presents a procedure of application of regular hierarchical models in forecasting missing data in high-frequency time series with cyclical fluctuations. Annual, weekly and daily cycles of seasonal fluctuation have additive character. Separately regular hierarchical models have been built for even length cycles.Theoretical considerations are illustrated with an empirical example.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2014, 4(46); 72-84
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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:
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:
Wykorzystanie metody moving block bootstrap w prognozowaniu szeregów czasowych z wahaniami okresowymi
The Use of the Moving Block Bootstrap Method in Periodic Time Series Forecasting
Autorzy:
Kończak, Grzegorz
Miłek, Michał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/586452.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Analiza szeregów czasowych
Metody statystyczne
Modele ARIMA
Prognozowanie matematyczne
Szeregi czasowe
Autoregressive integrated moving average (ARIMA) models
Mathematical forecasting
Statistical methods
Time-series
Time-series analysis
Opis:
The aim of the analysis of the time series is, among others, to facilitate the formulation of prognosis. The basis for the inference of the future variables are their future realizations. There are various methods used in time series forecasting, such as for example naïve method, Holt-Winters models, ARIMA models and various simulation methods. One of the most popular and widely used simulation method in statistical research is the bootstrap method proposed by B. Efron. It is usually applied in measuring the estimates of the variance and testing the hypotheses in cases when the distribution of the test statistic is unknown. This method does not require for the selected samples to be from the standard normal distribution population. Due to the construction of the random samples in this method, there is usually no possibility to directly apply it in the analysis of the periodic time series. In the literature written on this subject, there are the proposals to introduce some modifications to the bootstrap method that would provide the possibility to conduct such analyses. One of such methods is the moving block bootstrap. In the present essay, we will present the proposal to apply this method to create the confidential intervals for the periodic time series forecasts. The results gathered by applying that method are compared with the results obtained via the classic construction of the confidential intervals for the forecasts and on the confidential intervals based on ARIMA models.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2014, 203; 91-100
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modele Copula M-GARCH o rozkładach niezmienniczych na transformacje ortogonalne
Copula M-GARCH Models with Coordinate Free Conditional Distributions
Autorzy:
Pipień, Mateusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/593404.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Model GARCH
Modele wielorównaniowe
Rozkład prawdopodobieństwa
Szeregi czasowe
GARCH model
Multi-equation models
Probability distributions
Time-series
Opis:
We discuss generalisation of the conditional distribution in GARCH model and present empirical analysis indicating its empirical importance. The model is a generalised version of those presented in Pipień (2007, 2010). The flexibility of the construct involves the existence of a set of coordinates along which the fat tails and asymmetry can be modelled. In the conditional distribution both linear and nonlinear dependence between individual returns can be modelled, while the latter being described by the copula function. In the empirical part of the paper the dynamics and dependence of daily returns of WIG20 SPOT and FUTURES are discussed.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2014, 203; 134-142
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Symulacyjne badanie stabilności numerycznej odcinkami liniowych modeli systemów chaotycznych
Simulation testing of numerical stability with piecewise linear models of chaotic systems
Autorzy:
Wołoszyn, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/415060.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Małopolska Wyższa Szkoła Ekonomiczna w Tarnowie
Tematy:
symulacje komputerowe
modelowanie systemowo-dynamiczne
modele matematyczne
szeregi czasowe
computing simulation
system dynamics modeling
mathematical models
time-series
Opis:
W niniejszej pracy dominowało eksperymentalne podejście badawcze, obejmujące metody, mające postać symulacji komputerowych dotyczących zachowania się matematycznych modeli systemów dynamicznych. Główne narzędzie prowadzonych badań stanowiła aplikacja z grupy elektronicznych arkuszy obliczeniowych. Prezentowane rezultaty przeprowadzonych badań wykazują, że techniczny aspekt wykonywania obliczeń związanych z modelami systemów, w których jest obserwowany chaos, może mieć istotny wpływ na końcowe wyniki eksperymentów symulacyjnych. W badaniach związanych z komputerową analizą systemów chaotycznych istotną rolę odgrywać może właściwy wybór sprzętu komputerowego oraz oprogramowania zapewniających odpowiednią dokładność i stabilność numeryczną prowadzonych obliczeń.
The significant aspects of using simulation methods for examination of the dynamics of chaotic systems include numerical stability of computer-aided calculations. The paper presents selected problems of the impact of arithmetic calculation accuracy on the performance of chaotic system models. The results show that the selection of computing procedure and accuracy level may largely affect the conclusions drawn on the basis of computer-aided calculations.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Małopolskiej Wyższej Szkoły Ekonomicznej w Tarnowie; 2005, 7; 191-200
1506-2635
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Małopolskiej Wyższej Szkoły Ekonomicznej w Tarnowie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Obliczeniowe aspekty modelowania systemów chaotycznych
Computing aspects of chaotic system modeling
Autorzy:
Wołoszyn, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/415919.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Małopolska Wyższa Szkoła Ekonomiczna w Tarnowie
Tematy:
symulacje komputerowe
modelowanie systemowo-dynamiczne
modele matematyczne
szeregi czasowe
computing simulation
system dynamics model ling
mathematical models
time-series
Opis:
W artykule rozważane są zagadnienia dotyczące stabilności obliczeń numerycznych, które od strony aplikacyjnej stanowią istotę przeprowadzanych eksperymentów komputerowych z modelami matematycznymi systemów chaotycznych. Autor konkluduje, iż warunkiem obserwowania i badania przebiegów chaotycznych w modelu systemu dynamicznego jest możliwość wykonywania obliczeń z wystarczająco dużą dokładnością. Warunki takie może zapewnić nowa i odpowiednio wykorzystana technika komputerowa.
The efficient research instruments commonly used for identification of chaotic system dynamics include computer-aided simulation experiment. Properly selected software allows generation of time series of required length that result from observation of a mathematical model of the given chaotic system. Computer software can also be used for calculations to support the analysis of simulation results. The computer-aided calculations are the ground for conclusions on the dynamics of the chaotic system model. The accuracy and significance of calculations affect the conclusion viability. The paper presents selected aspects of specific numerical calculations used in computer-aided experiments with chaotic system models.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Małopolskiej Wyższej Szkoły Ekonomicznej w Tarnowie; 2005, 7; 181-189
1506-2635
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Małopolskiej Wyższej Szkoły Ekonomicznej w Tarnowie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie ruchu stacji EPN/IGS "Wrocław" na podstawie analizy ciągów czasowych obserwacji GPS
The time series of GPS observation from period of 9 years existence of permanent station "Wrocław" was analyzed
Autorzy:
Kontny, B.
Szwed, S.
Zając, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/385574.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
stacje permanentne GPS
szeregi czasowe
parametry ruchu
modele liniowe
składowe okresowe
GPS permanent stations
time series
movement parameters
linear models
periodic components
Opis:
W artykule poddano analizie szeregi czasowe współrzędnych z okresu 9 lat istnienia permanentnej stacji GPS "Wrocław". Badane szeregi zostały zbudowane z tygodniowych rozwiązań sieci EPN. Analiza została przeprowadzona w celu identyfikacji charakteru ruchu punktu "WROC" oraz wyznaczenia składowych prędkości tego ruchu. Założono przy tym trzy modele ruchu punktu: model liniowy, w którym punkt porusza się ruchem jednostajnym ze stałą prędkością w czasie (wykorzystując do wyznaczenia współczynników modelu liniowego metodę odporną na błędy grube); model, w którym położenie punktu ulega okresowym zmianom oraz model z przemieszczeniem epizodycznym, czyli skokową zmianą współrzędnych. Uzyskane wyniki poddano analizie, w wyniku której można sformułować następujące wnioski: 1) Na model ruchu liniowego składa się głównie prędkość dryftu eurazjatyckiej płyty kontynentalnej. Po odjęciu tego ruchu zostaje prędkość rezydualna (wewnątrzpłytowa), która wynosi ok. 1,5 mm/rok w kierunku NW. 2) W wyniku analizy spektralnej stwierdzono cykliczne zmiany położenia punktu "WROC". Dla wszystkich współrzędnych (N, E, U) istotne składowe cykliczne mają charakter długookresowy. Dominują składowe 9- i 4,5-letnie o amplitudzie 1,2 mm i 2,2 mm, odpowiednio dla współrzędnych horyzontalnych N i E oraz 4,0 mm dla współrzędnej wertykalnej. 3) Nie stwierdzono skokowych zmian współrzędnych (przemieszczeń epizodycznych) punktu "WROC". Fakt ten potwierdza przydatność tego punktu do badań geodynamicznych.
Studied time series was formed from EPN Network weekly solutions. The identification of the movement character and movement velocity estimation were the aims of the analysis. Three models of the point's movement were assumed: linear model with invariable velocity monotonous movement (using robust estimation for linear model coefficients determination); model in which point location periodically changes and model with episodic displacement, or with coordinate jump. Results were analyzed and interpreted resulting following conclusions: 1. Linear model parameters consist of mainly Euro-Asiatic continental plate velocity. Residual (intraplate) velocity remains up to 1.5 mm/y NW after removing plate movement. 2. Periodic changes of "OC" point location were confirmed by results of spectral analysis. Periodical components for all coordinates have a character of long period oscillations. 9 and 4.5 year component dominates with amplitude 1.2 mm/y and 2.2 mm/y for horizontal coordinates, N and E respectively and 3.8 mm/y for vertical one. 3. Coordinate jumps (episodic displacements) were not detected for "WROC" station. The usefulness of this station for geodynamic studies was confirmed.
Źródło:
Geomatics and Environmental Engineering; 2007, 1, 1/1; 141-155
1898-1135
Pojawia się w:
Geomatics and Environmental Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wpływ niepewności makroekonomicznej na oszczędności przedsiębiorstw
Impact of Macroeconomic Uncertainty on Corporate Savings
Autorzy:
Nehrebecka, Natalia
Brzozowski, Michał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/576047.pdf
Data publikacji:
2016-10-31
Wydawca:
Szkoła Główna Handlowa w Warszawie. Kolegium Analiz Ekonomicznych
Tematy:
niepewność makroekonomiczna
szoki idiosynkratyczne
oszczędności
dane panelowe
GMM
system GMM
szeregi czasowe
modele klasy ARCH/GARCH
macroeconomic uncertainty
idiosyncratic shocks
savings
panel data
system GMM estimator
time series
ARCH/GARCH models
Opis:
The article aims to verify the impact of macroeconomic uncertainty and idiosyncratic shocks on corporate savings and the cash holdings of companies in Poland. The analysis is based on an unbalanced panel data for companies with at least 10 workers for the 1995–2012 period, as provided by Poland’s Central Statistical Office (GUS) in its GUS F-02 reports. To verify the impact of macroeconomic uncertainty on savings, models were estimated using the GMM estimator with HAC, and the influence of idiosyncratic shocks on corporate savings was identified with use of a robust system GMM estimator. The study shows that Polish companies tend to adapt their savings and cash resources to the level of macroeconomic uncertainty. The findings also indicate that companies maintain a security buffer in the form of accumulated savings as a precaution for fear of idiosyncratic shocks.
Celem artykułu jest weryfikacja wpływu niepewności makroekonomicznej i szoków idiosynkratycznych na oszczędności i zasoby środków pieniężnych przedsiębiorstw w Polsce. Analizę przeprowadzono na podstawie jednostkowych niezbilansowanych danych panelowych przedsiębiorstw, zatrudniających co najmniej 10 pracowników, zawartych w rocznych sprawozdaniach GUS F-02 z lat 1995–2012. W przypadku weryfikacji wpływu niepewności makroekonomicznej na oszczędności oszacowano modele za pomocą estymatora GMM z błędami HAC, natomiast identyfikacji wpływu szoków idiosynkratycznych na oszczędności dokonano za pomocą odpornego estymatora systemowego GMM. Polskie przedsiębiorstwa dostosowują posiadane oszczędności i zasoby środków pieniężnych do poziomu niepewności makroekonomicznej. Uzyskane wyniki wskazują też na motyw przezornościowy utrzymywania bufora bezpieczeństwa w postaci zgromadzonych oszczędności z obawy przed szokami idiosynkratycznymi.
Źródło:
Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics; 2016, 285, 5; 51-69
2300-5238
Pojawia się w:
Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Aproksymacja stężeń zanieczyszczeń powietrza za pomocą neuronowych modeli szeregów czasowych
Aproximation of air monitoring data gaps by means of time-series neural models
Autorzy:
Hoffman, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/297640.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
Tematy:
szereg czasowy
modele neuronowe
stężenia chwilowe
dane monitoringu
brakujące dane
luki pomiarowe
aproksymacja
time series
neural models
air pollution
air monitoring
hourly concentrations
monitoring data
missing data
measure gaps
approximation
Opis:
W pracy oceniono możliwości aproksymacji stężeń zanieczyszczeń mierzonych na stacjach monitoringu powietrza. Do predykcji stężeń wykorzystano neuronowe modele szeregów czasowych. Jakość modelowania testowano na rzeczywistych danych pochodzących ze stacji monitoringu powietrza Łódź-Widzew, zarejestrowanych w latach 2004-2008. Analizie poddano względnie kompletny zbiór danych, obejmujący stężenia 6 podstawowych zanieczyszczeń powietrza: O3, NO2, NO, PM10, SO2, CO. Celem badawczym było określenie i porównanie dokładności predykcji stężeń różnych zanieczyszczeń powietrza. Modelowanie przeprowadzono, stosując sztuczne sieci neuronowe. Trening sieci odbywał się przy użyciu liniowego algorytmu pseudoinwersji. Wyjściem modelu było stężenie wybranego zanieczyszczenia w określonym czasie. Wejściami były wartości stężeń zarejestrowane w godzinach wcześniejszych. Każdy model charakteryzowały dwie wielkości: horyzont prognozy i liczba wartości opóźnionych. W analizie określono dokładność predykcji stężeń wybranych zanieczyszczeń dla stałej liczby wartości opóźnionych równej 24 przy zmieniającym się horyzoncie prognozy od 1 do 240 godz. Jako kryterium jakości modelowania przyjęto wartość błędu aproksymacji.
An assessment of quality of air pollutants concentration modeling was the main research purpose. The examination was made by means of artificial neural networks, which were employed to create time-series models. The quality of approximation was tested on the actual set of air monitoring data, gathered over a 5-year period at the measure site in Lodz-Widzew (Central Poland). The examined time-series involved hourly concentrations of main air pollutants: O3, NO2, NO, PM10, SO2, CO. The research aim was the estimation and the comparison of prediction accuracy for different air pollutants. Time-series models were characterized by two parameters which might influence the prediction quality: lookahead and steps. For all models the constant number of steps equal 24 hours was assumed. The effect of changes of lookahead in the range 1÷ 240 hours was analyzed. It was stated that the decreasing of precision of time-series models with the increase of lookahead is observed. The drop of accuracy depends on pollutant. The furthest reasonable prognosis may be done for ozone concentration. Approximation accuracy shortens in the order: O3, CO, SO2, PM10, NO2, NO.
Źródło:
Inżynieria i Ochrona Środowiska; 2009, 12, 3; 231-239
1505-3695
2391-7253
Pojawia się w:
Inżynieria i Ochrona Środowiska
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