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 "Exponential smoothing models" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-9 z 9
    Tytuł:
    Modele wyrównywania wykładniczego w prognozowaniu zmiennych ekonomicznych ze złożoną sezonowością
    Exponential smoothing models in forecasting of economic variables with complex seasonality
    Autorzy:
    Szmuksta-Zawadzka, M.
    Zawadzki, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/78279.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wydawnictwo Uczelniane ZUT w Szczecinie
    Źródło:
    Folia Pomeranae Universitatis Technologiae Stetinensis. Oeconomica; 2014, 76
    2081-0644
    Pojawia się w:
    Folia Pomeranae Universitatis Technologiae Stetinensis. Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The use of exponential smoothing models in forecasting cargo transportation in Poland
    Wykorzystanie modeli wyrównywania wykładniczego w prognozowaniu przewozów ładunków w Polsce
    Autorzy:
    Szmuksta-Zawadzka, M.
    Zawadzki, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/360722.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Akademia Morska w Szczecinie. Wydawnictwo AMSz
    Tematy:
    prognozowanie
    modele Holta-Wintersa i Holta
    sezonowość
    dane oczyszczone
    forecasting
    Holt-Winters and Holt models
    seasonality
    adjusted data
    Opis:
    The article presents the findings of the use of adaptive models in forecasting a variable with seasonal fluctuations. To this end the following models were used: triparametric Holt-Winters models for original data (with seasonality) and biparametric Holt models for data free from seasonality for series of different length. During the ex post analysis of the forecast accuracy, an attempt to determine the minimal time series length for which the forecast accuracy obtained by the Holt method was higher or close to the forecast accuracy obtained by the Holt-Winters method was conducted.
    W artykule przedstawiono wyniki zastosowania modeli adaptacyjnych w prognozowaniu zmiennej z wahaniami sezonowymi. Wykorzystano do tego celu trójparametryczne modele Holta-Wintersa dla danych oryginalnych (z sezonowością) oraz dwuparametryczne modele Holta dla danych oczyszczonych z sezonowości dla szeregów o różnej długości. W trakcie analizy ex post dokładności prognoz, podjęta została próba określenia minimalnej długości szeregu czasowego, dla której dokładność prognoz otrzymanych metodą Holta była wyższa lub zbliżona do dokładności prognoz otrzymanych metodą Holta-Wintersa.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie; 2011, 27 (99) z. 2; 80-85
    1733-8670
    2392-0378
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Metody adaptacyjne w prognozowaniu miesięcznych szeregów czasowych z lukami systematycznymi
    Application of exponential smoothing models in forecasting missing seasonal data for systematic gaps
    Autorzy:
    Oesterreich, Maciej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/591560.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Luki systematyczne
    Modele adaptacyjne
    Prognozowanie
    Wahania sezonowe
    Exponential smoothing models
    Forecasting
    Seasonal fluctuations
    Systematic gaps
    Opis:
    W artykule przedstawiono wyniki badań o charakterze symulacyjnym dotyczące wpływu liczby i układu luk systematycznych na dokładność prognoz inter- oraz ekstrapolacyjnych w szeregu czasowym z silnymi wahaniami sezonowymi. Do budowy prognoz wykorzystano multiplikatywne modele Holta-Wintersa dla pełnych danych (z sezonowością) oraz modele Browna i Holta dla danych oczyszczonych z sezonowości. Przykład empiryczny dotyczył liczby udzielonych noclegów w obiektach zbiorowego zakwaterowania według miesięcy w województwie śląskim w latach 2007-2012. Lata 2007-2011 stanowiły przedział czasowy próby, a 2012 r. był okresem empirycznej weryfikacji prognoz. Rozpatrywane były wszystkie możliwe układy systematycznych luk w danych dla zadanej liczby luk w cyklu wahań sezonowych. Obliczenia wykonano z wykorzystaniem pakietu R oraz Statistica 10.
    The paper presents the results of analysis of the impact of the number and arrangement of systematic gaps in time series with strong seasonal fluctuations, on the accuracy of inter- and extrapolative forecasts. To forecasts construction were used Holt- -Winters models for the full data (with seasonality) and Brown and Holt models for the data cleared from seasonality. Empirical example was built on the basis of the number of tourists accommodated in tourist accommodation establishments by month in Silesia voivodeship in 2007-2012. The year 2012 was a period of empirical verification of forecasts. Calculations were performed in the R package and Statistica 10.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2016, 291; 34-46
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    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 DANYCH OCZYSZCZONYCH O WYSOKIEJ CZĘSTOTLIWOŚCI W PROGNOZOWANIU ZMIENNYCH ZE ZŁOŻONĄ SEZONOWOŚCIĄ
    APPLICATION OF SEASONALLY ADJUSTED HIGH FREQUENCY DATA TO FORECASTING VARIABLES WITH COMPLEX SEASONALITY
    Autorzy:
    Szmuksta-Zawadzka, Maria
    Zawadzki, Jan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/452810.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    prognozowanie
    dane o wysokiej częstotliwości
    złożona sezonowość
    wyrównywanie wykładnicze
    forecasting
    high frequency data
    complex seasonality
    exponential smoothing models
    Opis:
    W pracy przedstawione zostanie procedura modelowania i prognozowania zmiennej o bardzo wysokiej częstotliwości obserwowania na podstawie szeregów, z których wyeliminowano dwa lub trzy rodzaje sezonowości. Do budowy prognoz zostaną wykorzystane wybrane modele adaptacyjne. Rozważania teoretyczne zilustrowane zostaną przykładem empirycznym dotyczącym, kształtowania się zapotrzebowania na moc energetyczną w okresach godzinnych w aglomeracji A.
    In the article will be presented procedure to modeling and forecasting of the high frequency variable, based on series, from which was eliminated two or three types of seasonality. Forecasts will be built on the basis of exponential smoothing models. The theoretical considerations will be illustrated with empirical example about demand for electricity in hour periods in the agglomeration A.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2015, 16, 4; 147-159
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    ZASTOSOWANIE WYBRANYCH MODELI ADAPTACYJNYCH W PROGNOZOWANIU BRAKUJĄCYCH DANYCH W SZEREGACH ZE ZŁOŻONĄ SEZONOWOŚCIĄ DLA LUK NIESYSTEMATYCZNYCH
    THE APPLICATION OF SELECTED ADAPTATION MODELS IN FORECASTING THE MISSING DATA IN THE TIME SERIES WITH COMPLEX SEASONALITY FOR UNSYSTEMATIC GAPS
    Autorzy:
    Szmuksta- Zawadzka, Maria
    Zawadzki, Jan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/453279.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    złożona sezonowość
    wyrównywanie wykładnicze
    prognozowanie
    brakujące dane
    complex seasonality
    exponential smoothing
    forecasting
    gaps in data
    Opis:
    Artykuł poświęcony jest wykorzystaniu wybranych modeli wyrównywania wykładniczego: Browna, Holta i Holta-Wintersa w prognozowaniu zmiennych ze złożona sezonowością w warunkach braku pełnej informacji. Prognozy wyjściowe będą budowane na podstawie szeregów oczyszczonych z sezonowości. Prognozy końcowe, uwzględniające wahania sezonowe, będą sumami prognoz wyjściowych i składników sezonowości lub iloczynami prognoz tego rodzaju i wskaźników sezonowości. Rozważania o charakterze teoretycznym zostaną zilustrowane przykładem empirycznym.
    The paper is devoted to the application of selected exponential smoothing models: Brown, Holt and Holt-Winters in prediction of variables with complex seasonality in the condition of lack of full information. Output forecasts will be built on the basis of time series cleansed from seasonality. Final forecasts, taking into account seasonal fluctuations, will be a sum of output forecasts and seasonal components or multiply of forecasts and the seasonal indicators. Theoretical considerations will be illustrated by an empirical example.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2014, 15, 4; 181-194
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modele ekonometryczne jako narzędzie sterowania procesami technologicznymi
    Econometric models as a tool for technological process control
    Autorzy:
    Wołkowicz, Artur
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/424875.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    exponential smoothing model with creeping trend
    Brown model
    regression function
    multiple and threshold regression
    linear programming
    Opis:
    This paper presents a proposal for process control applications based on econo-metric models. They are a tool which aim is to determine short-term forecasts, which are the basis to control the devices of production infrastructure. The article describes the application of the method of forecast errors corrective device in a real production process. Econometric models are presented: the exponential smoothing model and creeping trend adaptive model with harmonic scales. The calculations are used and the regression function is indicated by the linear programming problem. The method is presented on the example of classical tech-nological process used in the energy sector. The study indicates the possibility of another perspective on the control processes, not necessarily based on the existing methods of regu-lation. The idea of this study is to demonstrate the possibility of using econometrics in the industry.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2015, 2 (48); 67-77
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    MODELE ADAPTACYJNE W PROGNOZOWANIU NA PODSTAWIE SZEREGÓW CZASOWYCH O WYSOKIEJ CZĘSTOTLIWOŚCI Z LUKAMI SYSTEMATYCZNYMI
    ADAPTIVE MODELS IN FORECASTING OF HIGH-FREQUENCY TIMES SERIES WITH SYSTEMATIC GAPS
    Autorzy:
    Zawadzki, Jan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/453186.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    prognozowanie
    dane o wysokiej częstotliwości
    złożona sezonowość
    wyrównywanie wykładnicze
    luki systematyczne
    forecasting
    high frequency data
    complex seasonality
    exponential smoothing
    systematic gaps
    Opis:
    W pracy przedstawione zostaną wyniki zastosowania modeli Browna, Holta i Holta-Wintersa w prognozowaniu zmiennej o bardzo wysokiej częstotliwości obserwowania w warunkach braku pełnej informacji na podstawie danych oczyszczonych z dwóch lub trzech rodzajów sezonowości. Rozpatrywany były dwa warianty luk systematycznych.
    In the paper will be presented results of the application of Brown, Holt and Holt-Winters models in the forecasting of a very high frequency variable in condition of lack of full information, based on seasonal adjusted time series, from which two or three types of seasonal fluctuations were removed. Two variants of systematic gaps were considered.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2017, 18, 2; 374-389
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modele nieklasyczne w prognozowaniu zmiennych ekonomicznych ze złożoną sezonowością z lukami systematycznymi - analiza empiryczna
    Application of nonclassical models in forecasting of economic variables with complex seasonality and systematic gaps - the empirical analysis
    Autorzy:
    Szmuksta-Zawadzka, Maria
    Zawadzki, Jan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/592844.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Prognozowanie
    Systematyczne luki w danych
    Wyrównywanie wykładnicze
    Złożona sezonowość
    Complex seasonality
    Exponential smoothing
    Forecasting
    Systematical gaps in data
    Opis:
    W artykule przedstawiono wyniki wykorzystania wybranych modeli adaptacyjnych w prognozowaniu zmiennej o wysokiej częstotliwości obserwowania z lukami systematycznymi. Modelowaniu oraz prognozowaniu poddano szeregi czasowe, z których wyeliminowano jeden lub dwa rodzaje wahań sezonowych. Prognozy końcowe były sumami (iloczynami) prognoz otrzymanych dla danych oczyszczonych i składników (wskaźników) sezonowości. Artykuł stanowi rozszerzenie rozważań autorów [Szmuksta-Zawadzka i Zawadzki, 2014] na przypadek występowania systematycznych luk w danych.
    This paper presents the results of the application of selected adaptive models in forecasting of high-frequency variable with systematic gaps. To modeling and forecasting were used time series, from which seasonal fluctuations were eliminated. Final forecasts were built as sums (products) of forecasts, for the data “cleaned” from seasonality and seasonal components (indicators). The paper is an extension of considerations authors [Szmuksta-Zawadzka and Zawadzki, 2014] on the case of the occurrence of systematic gaps in the data.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2016, 291; 102-115
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-9 z 9

      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