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 "Ziembińska, Paulina" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Znaczenie rewizji danych w procesie modelowania
    Autorzy:
    Ziembińska, Paulina
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/543640.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    data revisions
    real-time data
    national accounts
    rewizje danych
    dane w czasie rzeczywistym
    rachunki
    narodowe
    Opis:
    Artykuł ma na celu przedstawienie i wstępną analizę nowego — skonstruowanego na podstawie biuletynów statystycznych GUS — zbioru danych w czasie rzeczywistym (real-time data) dla polskiej gospodarki, obejmującego zmienne makroekonomiczne. Zbiór ten umożliwia odpowiedzi na pytania dotyczące procesu rewizji, który wpływa nie tylko na spójność danych, ale także na statystyczne własności modeli ekonometrycznych i oparte na nich wnioskowanie. W szczególności omówiono i wyodrębniono rewizje metodologiczne, co umożliwia ich analizę statystyczną oraz weryfikację przyczyn nieoczekiwanych rewizji niemetodologicznych. Badanie wskazuje, że dla istotnej grupy zmiennych rewizje są systematyczne. Wynikają one z redukcji błędu pomiaru, nie zaś napływu nowych informacji, co ma znaczące konsekwencje dla modelowania.
    This study aims to present the new real-time set of macroeconomic data for the Polish economy constructed on the basis of the monthly Statistical Bulletins published by the Central Statistical Office. This dataset gives answers to many important questions on the revision processes which have an influence on the consistency of data as well as effects on attributes of econometric models and statistical inference. In particular, in this article methodological revisions were discussed and their types were specified. It is a base for the statistical analysis and verification of reasons of unexpected non-methodological revisions. The research indicates that in the significant group of variables revisions are systematic. This is a result of the error measurement reduction, not the accessibility of new information which has significant implications for modeling.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2017, 2; 5-30
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    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:
    Quality of Tests of Expectation Formation for Revised Data
    Autorzy:
    Ziembińska, Paulina
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2075318.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    data revisions
    macroeconomic forecasts
    Polish economy
    rational expectations
    expectation processes
    Opis:
    The work contains discussions and simulation analyses of the expectation formation processes, taking account of the data revisions. In particular, it contains results of simulations examining statistical properties of the rationality tests and extrapolation processes, with particular focus on their behaviour in the case of short samples and data with measurement errors. The conclusions indicate that the rationality test based on the optimal regression and the proposed adaptive and accelerating tests are the most efficient and flexible. The tests showcasing best properties have been applied to a new set of macroeconomic forecasts for Poland. The results show that there are no grounds for rejecting the hypothesis on the rationality of forecasts derived from the National Bank of Poland (NBP) and the Organisation for Economic Cooperation and Development; however, this property was rejected for the European Commission. What is more, the comparative analysis indicates that only the national institution (NBP) may potentially aim the final readings of the macroeconomic data as the forecasting target. Finally, it transpires that the extrapolative models, albeit simple and intuitively interpreted, generally fail to correctly explain the forecast formation processes regarding the Polish economy
    Źródło:
    Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2021, 4; 405-453
    2080-0886
    2080-119X
    Pojawia się w:
    Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      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