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 "data forecasting" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 33
Tytuł:
Multi-layer neural networks for sales forecasting
Autorzy:
Scherer, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/122611.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
Tematy:
data forecasting
machine learning
artificial neural networks
sztuczna sieć neuronowa
uczenie maszynowe
systemy neuro-rozmyte
Opis:
Predicting business operations on the basis of previous events plays an important role in managing a company. In the paper, we predict monthly sales volume of a textile warehouse by mathematical tools. To this end we use a feedforward artificial neural network trained on past data. The network predicted the volume with high accuracy. For the examined company, such prediction is very important as nearly the entire range of products is imported from different countries and the goods have to be ordered in advance.
Źródło:
Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics; 2018, 17, 1; 61-68
2299-9965
Pojawia się w:
Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of descriptive models to forecasting seasonal time series with gaps
Autorzy:
Oesterreich, Maciej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/424807.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
forecasting of missing data
descriptive models
systematic gap
Opis:
In this paper were presented the results of the application of quasi-simulation methods to analysis the impact of the occurrence of systematic gaps on the accuracy of inter and extrapolative forecasts for time series with seasonal fluctuations. Forecasts were built on the basis of predictors based on descriptive models with seasonally changing parameters. Theoretical considerations will be illustrated by the empirical example. The models estimation and construction of inter- and extrapolative forecasts were done with R and Statistica 10.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2015, 1 (47); 68-77
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Symulacyjna analiza wpływu liczby i rozmieszczenia luk niesystematycznych na dokładność prognoz
Simulation analysis of influence of number and distribution of unsystematic gaps on the accuracy of forecasts
Autorzy:
Oesterreich, Maciej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425016.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
forecasting of missing data
simulation methods
analysis of gaps distribution
Opis:
In this paper there was conducted a statistical analysis of the impact of the distribution of unsystematic gaps on the accouracy of inter- and extrapolative forecasts in the seasonal time series. In the analysis, as variable, there was used the average period of stay of tourists in accommodation establishments in the West Pomeranian Voivodeship in the years 2008-2013. In calculations there were used simulation methods to generate ten thousand sets of gaps for the three variants, differed in the number of gaps. For all the set and variants of gaps, there were estimated time series models with exponential trend and relatively-fixed seasonality. In the next step there were built inter- and extrapolative forecasts and calculated their relative errors (MAPE). In the analysis there were used R program and Statistica 10.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2015, 2 (48); 78-88
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Missing observations in daily returns - Bayesian inference within the MSF-SBEKK model
Autorzy:
Osiewalski, Krzysztof
Osiewalski, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/483257.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Bayesian econometrics
hybrid MGARCH-MSV processes
forecasting unavailable data
financial markets
commodity markets
Opis:
Often daily prices on different markets are not all observable. The question is whether we should exclude from modelling the days with prices not available on all markets (thus loosing some information and implicitly modifying the time axis) or somehow complete the missing (non-existing) prices. In order to compare the effects of each of two ways of dealing with partly available data, one should consider formal procedures of replacing the unavailable prices by their appropriate predictions. We propose a fully Bayesian approach, which amounts to obtaining the marginal posterior (or predictive) distribution for any particular day in question. This procedure takes into account uncertainty on missing prices and can be used to check validity of informal ways of "completing" the data (e.g. linear interpolation). We use the MSF-SBEKK structure, the simplest among hybrid MSV-MGARCH models, which can parsimoniously describe volatility of a large number of prices or indices. In order to conduct Bayesian inference, the conditional posterior distributions for all unknown quantities are derived and the Gibbs sampler (with Metropolis-Hastings steps) is designed. Our approach is applied to daily prices from six different financial and commodity markets; the data cover the period from December 21, 2005 till September 30, 2011, so the time of the global financial crisis is included. We compare inferences (on individual parameters, conditional correlation coefficients and volatilities), obtained in the cases where unavailable observations are either deleted or forecasted.
Źródło:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2012, 4, 3; 169-197
2080-0886
2080-119X
Pojawia się w:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
How do individual forecasters change their views? An analysis with micro panel data
W jaki sposób prognostycy zmieniają poglądy? Analiza na podstawie mikrodanych panelowych
Autorzy:
Paloviita, Maritta
Viren, Matt
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907318.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
forecasting
survey data
expectations
Opis:
This paper scrutinizes the behavior of individual forecasters included in the Consensus Forecast inflation data for the US. More precisely, we try to determine whether individual forecasters deviate systematically from each other. We examine whether the ranking of forecasters is the same over time. The full micro data set includes 74 forecasters over the period 1989M10-2011M3. The results clearly indicate that the forecasters behave quite persistently so that, for instance, the ranking of forecasters does not change over time. Even so, we also find that the survey values imply reasonable values for the hybrid form of the New Keynesian Phillips curve and that forecaster’s disagreement is positively related to the size of forecast errors.
Przeanalizowano zachowanie się poszczególnych ośrodków prognostycznych ujętych w prognozach Consensus Forecast dla inflacji w USA. Starano się określić, czy poszczególne prognozy systematycznie odbiegają od siebie. W szczególności zbadano, czy ranking ośrodków jest taki sam w czasie. Pełny zestaw danych obejmuje 74 prognostyków w okresie 1989M10– 2011M3. Wyniki wyraźnie wskazują, że prognostycy zachowują się bardzo konsekwentnie tak, że na przykład, ranking ośrodków nie zmienia się w czasie. Ponadto pokazano, że prognostycy są zgodni co do hybrydowej postaci neokeynesowskiej krzywej Phillipsa oraz że różnice pomiędzy nimi są dodatnio skorelowane z wielkością błędów prognozy.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2013, 295
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Forecasting models for chaotic fractional-order oscillators using neural networks
Autorzy:
Bingi, Kishore
Prusty, B Rajanarayan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2055150.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
chaotic oscillators
data driven forecasting
fractional order system
model free analysis
neural network
time series prediction
oscylator chaotyczny
układ rzędu ułamkowego
sieć neuronowa
prognozowanie szeregów czasowych
Opis:
This paper proposes novel forecasting models for fractional-order chaotic oscillators, such as Duffing’s, Van der Pol’s, Tamaševičius’s and Chua’s, using feedforward neural networks. The models predict a change in the state values which bears a weighted relationship with the oscillator states. Such an arrangement is a suitable candidate model for out-of-sample forecasting of system states. The proposed neural network-assisted weighted model is applied to the above oscillators. The improved out-of-sample forecasting results of the proposed modeling strategy compared with the literature are comprehensively analyzed. The proposed models corresponding to the optimal weights result in the least mean square error (MSE) for all the system states. Further, the MSE for the proposed model is less in most of the oscillators compared with the one reported in the literature. The proposed prediction model’s out-of-sample forecasting plots show the best tracking ability to approximate future state values.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2021, 31, 3; 387--398
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of ARIMA Models for the Analysis of Utilization Process of Military Technical Objects
Autorzy:
Borucka, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/503736.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Międzynarodowa Wyższa Szkoła Logistyki i Transportu
Tematy:
aircraft
forecasting
ARIMA models
military data analysis
data quality issue
Opis:
The newest solutions in Polish Armed Forces are implemented gradually and focus mainly on soldiers’ combat readiness. Many concurrent processes occur, for which proper analysis and interpretation could constitute command process and task realization support; however poor and standing (paper) record seems to be an obstacle in their modelling. Therefore the author of the article tried to depict the process of military technical objects exploitation based on archived data according to present methods of documents preparation, circuit and record, applicable in Polish Armed Forces. Based on that, the method of research the readiness of aircraft ships from military air base, powered by ARIMA model, was proposed. Using empirical data of two years of exploitation, the identification of researched time series, and then a few models estimation was made. Finally, the best model was chosen and verified.
Źródło:
Logistics and Transport; 2018, 37, 1; 13-22
1734-2015
Pojawia się w:
Logistics and Transport
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Comparative analysis of methods for hourly electricity demand forecasting in the absence of data - a case study
Analiza porównawcza metod prognozowania godzinnego zapotrzebowania na energię elektryczną przy brakach w danych - studium przypadku
Autorzy:
Zawadzki, Jan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2194900.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Akademia Bialska Nauk Stosowanych im. Jana Pawła II w Białej Podlaskiej
Tematy:
forecasting
missing data
time series
high frequency
Opis:
Scope and purpose of work: This paper examines the impact of the number of gaps in data, the analytical form, and the model type selection criterion on the accuracy of interpolation and extrapolation forecasts for hourly data. Materials and methods: Forecasts were developed on the basis of predictors that are based on: classical time series forecasting models and regression time series forecasting models, hybrid time series forecasting models and hybrid regression forecasting models for uncleared series, and exponential smoothing models for cleared series of two or three types of seasonal fluctuations, with minimum estimates of errors in interpolation or extrapolation forecasts. Results: Adaptive and hybrid regression models have proved to have the most favorable predictive properties. Most hybrid time series models for systematic and non-systematic gaps and for both analytical forms are single models that generally describe fluctuations within a 24-hour cycle. Conclusions: The lowest estimators of prediction errors involving interpolation were obtained for exponential smoothing models, followed by hybrid regression models. A reverse sequence was obtained for extrapolative forecasting.
Źródło:
Economic and Regional Studies; 2023, 16, 1; 34-50
2083-3725
2451-182X
Pojawia się w:
Economic and Regional Studies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Travel Time Forecasting Based on Fuzzy Patterns
Autorzy:
Kiersztyn, Adam
Gandzel, Agnieszka Gandzel
Koczan, Leopold
Celiński, Maciej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2023310.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
fuzzy clustering
travel time forecasting
fuzzy patterns
transportation data
Opis:
Estimating travel time is one of the most important processes in logistics as well as in everyday life. In particular, when it comes to transportation services, efficient time management can be a competitive advantage, not to mention customer satisfaction, which can be easily translated into business success. Therefore, in this study we analyze various travel time estimation methods in combination with a well-known Fuzzy C-Means clustering algorithm. The proposed FCM-based solution has significant advantages, allowing for the determination of the optimal travel time. In an extensive numerical experiment, we present the application of the proposed method to estimate the time of a taxi trip around New York. Due to division of the city area into detailed areas and taking into account information about the travel time in the analysis, a model was obtained, that perfectly forecasts speed of taxi travel. In this study we consider various, competitive approaches to build such a model.
Źródło:
Advances in Science and Technology. Research Journal; 2021, 15, 3; 224-232
2299-8624
Pojawia się w:
Advances in Science and Technology. Research Journal
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
O metodzie prognozowania brakujących danych w dziennych szeregach czasowych z lukami systematycznymi
About method of forecasting the missing data in daily time series with systematic GAPS
Autorzy:
Szmuksta-Zawadzka, Maria
Zawadzki, Jan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/453202.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
szeregi czasowe
dane dzienne
prognozowanie brakujących danych
luki systematyczne
data gaps
daily data
forecasting
Opis:
W pracy przedstawiono metodę modelowania a następnie prognozowania w sytuacji, gdy w szeregu czasowym dla danych dziennych występują luki systematyczne. Podstawą budowy prognoz były regularne hierarchiczne modele szeregu czasowego opisujące wahania o rocznym. Wahania o cyklu tygodniowym były opisywane za pomocą zmiennej grupującej, w skład której wchodziły dni podobne oraz tego rodzaju zmiennych dla pozostałych dni. W modelach wystąpiły także zmienne o charakterze migawkowym oznaczające występowanie świąt oraz dni około świątecznych. Rozważania o charakterze teoretyczne zostały zilustrowane przykładem empirycznym dla założonego wariantu luk w danych. Przeprowadzona została analiza dokładności błędów prognoz intern ekstrapolacyjnych ogółem oraz w dezagregacji na dni tygodnia, miesiące i święta oraz dni około świąteczne.
This paper presents a method for modeling and then forecasting in situation, when in time series for daily data contain systematic gaps. Base of construction were regular hierarchical time series models describing annual fluctuations. Weekly fluctuations were described as a grouping variable, which contains similar days and this type variables for other days. In models were used also dummy variables describing holidays and days pre- and post- holidays. Theoretical considerations were illustrated by empirical example for selected variant of gaps. Based on the same estimated equations, inter- and extrapolation predictions ware built. For both types of prediction – in general and in disaggregation to weekdays and months and holidays and days pre- and post holidays.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2012, 13, 3; 202-212
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Method of Air Temperature Forecast in Mechanized Longwall Workings in the Conditions of Vietnamese Mines
Autorzy:
Truong, Tien Quan
Łuczak, Rafał
Życzkowski, Piotr
Borowski, Marek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2020186.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
Tematy:
climatic conditions
temperature forecasting
statistical data analysis
warunki klimatyczne
prognozy
temperatura
statystyka
Opis:
In the most recent years, the Vietnam National Coal - Mineral Industries Holding Corporation Limited (VINACOMIN) has been dynamically developing mechanization technologies in underground coal mines. The climatic conditions of Vietnam, as well as increasing the depth of the coal seams and the production capacity, contribute to an air temperature increasing in mining excavations. The article presents statistical equations enabling air temperature forecasting at the outlet of mechanized longwall workings. The results of numerical calculations, obtained from the solutions of the adopted mathematical descriptions, were compared with the measurement results and the statistical significance of the obtained deviations was determined. The performed analysis allowed to assess the practical usefulness of the adopted model for the air temperature forecasting in the workings of mechanized underground mines in Vietnam. The presented method can be used as a tool for mining services in the fight against the climate threat in underground excavations.
Źródło:
Inżynieria Mineralna; 2021, 2; 353--364
1640-4920
Pojawia się w:
Inżynieria Mineralna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Hurtownie danych i eksploracja danych w prognozowaniu popytu na gaz i usługi magazynowania gazu
Data warehouses and data mining in forecasting the demand for gas and gas storage services
Autorzy:
Paliński, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1835199.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
eksploracja danych
przemysł gazowniczy
prognozowanie
data mining
oil and gas industry
forecasting
Opis:
W artykule zaprezentowano tendencje światowe dotyczące hurtowni danych i eksploracji danych w przemyśle naftowym i gazowniczym oraz potwierdzono możliwości wykorzystania narzędzi zaawansowanej eksploracji danych do prognozowania popytu na paliwo gazowe i usługi podziemnego magazynowania gazu na polskim rynku. W ramach testowania użyteczności oprogramowania do eksploracji danych, zbudowano model prognozujący odbiór gazu z polskich podziemnych magazynów gazu. Uzyskane prognozy mają wysoką trafność, a użycie kreatorów wbudowanych w oprogramowanie zminimalizowało nakłady pracy i pozwoliło na automatyzację procesu budowy modeli.
The article presents world trends regarding data warehousing and data mining in the oil and gas industry and confirmed the possibility of using advanced data mining tools for forecasting natural gas demand and underground gas storage services on the Polish market. As part of data mining software usability testing, we built a model forecasting gas withdrawal from Polish underground gas storage facilities. The achieved forecasts have high accuracy, and the use of wizards embedded in the software, minimized the workload and allowed for the automation of the model building process.
Źródło:
Nafta-Gaz; 2018, 74, 4; 284-289
0867-8871
Pojawia się w:
Nafta-Gaz
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:
Information Flows Around the Globe: Predicting Opening Gaps from Overnight Foreign Stock Price Patterns
Autorzy:
De Gooijer, Jan G.
Diks, Cees G. H.
Gątarek, Łukasz T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/483377.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Close-to-open gap forecasting
functional data analysis
international stock markets
nonparametric modeling
Opis:
This paper describes a forecasting exercise of close-to-open returns on major global stock indices, based on high-frequency price patterns that have become available in foreign markets overnight. Generally speaking, out-ofsample forecast performance depends on the forecast method as well as the information that the forecasts are based on. In this paper both aspects are considered. The fact that the close-to-open gap is a scalar response variable to a functional variable, namely an overnight foreign price pattern, brings the prediction exercise in the realm of functional data analysis. Both parametric and non-parametric functional data analysis are considered, and compared with a simple linear benchmark model. The information set is varied by dividing global markets into three clusters, Asia-Pacific, Europe and North-America, and including or excluding price patterns on a per-cluster basis. The overall best performing forecast is nonparametric using all available information, suggesting the presence of nonlinear relations between the overnight price patterns and the opening gaps.
Źródło:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2012, 4, 1; 23-44
2080-0886
2080-119X
Pojawia się w:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
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
Wyświetlanie 1-15 z 33

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