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 "econometric forecasts" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-7 z 7
    Tytuł:
    O eliminacji błędów w prognozach wykonywanych na podstawie modelu Leontiewa w przypadku agregacji niedoskonałej w sensie Hatanaki
    On Eliminating Errors of Forecasts Obtained from the Leontief Model for the Case of Imperfect Hatanaki’s Aggregation
    Autorzy:
    Kolupa, Michał
    Plebaniak, Joanna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1827249.pdf
    Data publikacji:
    2009-12-31
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    model Leontiewa
    prognozy ekonometryczne
    agregacja
    Leontief model
    econometric forecasts
    aggregation
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2009, 56, 3-4; 81-88
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Sposoby badania trafności systemu prognoz sprzedaży w przedsiębiorstwie
    Methods of Searching Accuracy of Sales Forecasting Systems in a Company
    Autorzy:
    Doszyń, Mariusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/589321.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Metody prognozowania
    Prognozowanie sprzedaży
    Prognozy ekonometryczne
    Szeregi czasowe
    Econometric forecasts
    Forecasting methods
    Sales forecasting
    Time-series
    Opis:
    Celem artykułu jest zaprezentowanie metod monitorowania trafności systemu prognoz sprzedaży w przedsiębiorstwie. W pierwszej części scharakteryzowano system prognostyczny wspomagający zarządzanie w centrum magazynowo-dystrybucyjnym zlokalizowanym w województwie zachodniopomorskim. W dalszej kolejności opisano sposoby badania trafności prognoz, oparte na rozkładach wybranych błędów prognoz ex post. W związku z tym, iż w analizowanym przedsiębiorstwie wiele produktów charakteryzuje się niską częstością sprzedaży, zaproponowano błąd ex post, który może być stosowany w tego rodzaju przypadkach.
    The purpose of this article was to present methods of monitoring the accuracy of the sales forecasts in the company. In the first part of the article prognostic system supporting management of the warehouse and distribution centre located in Western Pomerania has been characterized. Then methods of verifying predictions accuracy, based on the distributions of some ex-post forecast errors were described. Because of the fact that in analysed company sales frequency was low in case of many products, ex-post forecast error useful in such cases was proposed.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2015, 241; 9-23
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania szeregów czasowych
    Application of Artificial Neural Network to time series forecasting
    Autorzy:
    Perzyńska, Joanna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/449790.pdf
    Data publikacji:
    2018-12-14
    Wydawca:
    Zachodniopomorska Szkoła Biznesu w Szczecinie
    Tematy:
    dekompozycja szeregu czasowego
    prognozy ekonometryczne
    szeregi czasowe
    sztuczne sieci neuronowe
    artificial neural network
    time series decomposition econometric forecasts
    time series
    Opis:
    W artykule przedstawiono sposób wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do prognozowania zmiennej w postaci szeregu czasowego. Ilustracją rozważań o charakterze teoretycznym jest przykład empiryczny, w którym modelowaniu i prognozowaniu poddano zmienną mikroekonomiczną charakteryzującą się występowaniem trendu i wahań sezonowych. Jej prognozy wyznaczono na podstawie klasycznych modeli szeregu czasowego, sztucznych sieci neuronowych oraz modeli będących ich złożeniem. Jakość wyznaczonych prognoz oceniono na podstawie ich średnich błędów ex post. Przeprowadzone badania potwierdziły użyteczność sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych.
    In the paper, the author presents the method of using artificial neural networks for forecasting a variable in the time series form. The illustration of theoretical considerations is the empirical example, in which forecasts are calculated for microeconomic variable with trend and seasonal fluctations. Its forecasts are based on the classic time series models, artificial neural networks and models being their composition. The quality of the forecasts is assessed on the basis of their average expost errors. The research confirms the usefulness of artificial neural network in time series forecasting.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe ZPSB Firma i Rynek; 2018, 2(54); 95-104
    2657-3245
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe ZPSB Firma i Rynek
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Średniookresowa prognoza rozwoju gospodarczego Polski. Podtrzymane ożywienie
    A Medium-Term Forecast for Poland’s Economic Growth: Sustained Recovery
    Autorzy:
    Welfe, Władysław
    Florczak, Waldemar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/575805.pdf
    Data publikacji:
    2007-06-30
    Wydawca:
    Szkoła Główna Handlowa w Warszawie. Kolegium Analiz Ekonomicznych
    Tematy:
    econometric models
    forecasts
    economic mechanisms
    Opis:
    The authors offer a medium-term projection for Poland’s economic growth in 2007-2011. The forecast was prepared with the use of an annual macroeconomic model developed at the Łódź University Faculty of Econometric Models and Forecasts. The model, which takes into account a number of exogenous variables and the latest trends in both the Polish economy and around the world, yields moderately optimistic conclusions about the possible paths of the country’s economic growth. In addition to the forecast, the authors discuss basic problems and threats to Poland’s future economic growth.
    Źródło:
    Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics; 2007, 216, 5-6; 85-96
    2300-5238
    Pojawia się w:
    Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Bayesian combined forecasts and Monte Carlo simulations to improve inflation rate predictions in Romania
    Autorzy:
    Simionescu, Mihaela
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/692557.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
    Tematy:
    forecasts accuracy
    Bayesian forecasts combination
    shrinkage parameter
    econometric model
    Opis:
    In this paper we applied the regression approach and Bayesian inference to obtain more accurate forecasts of the inflation rate in the case of the Romanian economy. The necessity of using the most accurate forecasts for the inflation rate is required by the realisation of economic criteria for the accession to the eurozone and by the inflation targeting strategy of the National Bank of Romania. Considering the assumption that simple econometric models provide better forecasts than complex models, in this paper we combined various forecasts from individual models using as prior information the expectations of experts. The empirical findings for Romanian inflation rate forecasts over the horizon of 2016-2018 indicated that a fixed effects model performed better than other simple models (autoregressive moving average model, dynamic model, simple and multiple linear model, VAR, Bayesian VAR, simultaneous equations model). The Bayesian combined forecasts that used experts’ predictions as priors, with a shrinkage parameter tending to infinity, improved the accuracy of all predictions using individual models, outperforming also naïve forecasts and zero and equal weights forecasts. However, predictions based on Monte Carlo simulation outperformed all the scenarios in terms of the mean error and mean absolute error.  
    Źródło:
    Research Papers in Economics and Finance; 2020, 4, 1; 7-20
    2543-6430
    Pojawia się w:
    Research Papers in Economics and Finance
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Bayesian combined forecasts and Monte Carlo simulations to improve inflation rate predictions in Romania
    Autorzy:
    Simionescu, Mihaela
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/692571.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
    Tematy:
    forecasts accuracy
    Bayesian forecasts combination
    shrinkage parameter
    econometric model
    Opis:
    In this paper we applied the regression approach and Bayesian inference to obtain more accurate forecasts of the inflation rate in the case of the Romanian economy. The necessity of using the most accurate forecasts for the inflation rate is required by the realisation of economic criteria for the accession to the eurozone and by the inflation targeting strategy of the National Bank of Romania. Considering the assumption that simple econometric models provide better forecasts than complex models, in this paper we combined various forecasts from individual models using as prior information the expectations of experts. The empirical findings for Romanian inflation rate forecasts over the horizon of 2016-2018 indicated that a fixed effects model performed better than other simple models (autoregressive moving average model, dynamic model, simple and multiple linear model, VAR, Bayesian VAR, simultaneous equations model). The Bayesian combined forecasts that used experts’ predictions as priors, with a shrinkage parameter tending to infinity, improved the accuracy of all predictions using individual models, outperforming also naïve forecasts and zero and equal weights forecasts. However, predictions based on Monte Carlo simulation outperformed all the scenarios in terms of the mean error and mean absolute error.  
    Źródło:
    Research Papers in Economics and Finance; 2020, 4, 1; 7-20
    2543-6430
    Pojawia się w:
    Research Papers in Economics and Finance
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Sieci Kohonena jako narzędzie wspomagające budowę prognoz kombinowanych
    Self-Organizing maps as a tool supporting the construction of combined forecasts
    Autorzy:
    Perzyńska, Joanna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/449693.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Zachodniopomorska Szkoła Biznesu w Szczecinie
    Tematy:
    modele ekonometryczne
    prognozy kombinowane
    sztuczne sieci neuronowe
    sieci Kohonena
    artificial neural network
    combined forecasts
    econometric models
    Self-Organizing Maps
    Opis:
    W artykule przedstawiono propozycję wykorzystania sieci Kohonena we wstępnym etapie budowy prognoz kombinowanych. Przy pomocy sieci Kohonena można podzielić zbiór dostępnych modeli na rozłączne klasy, a następnie dokonać redukcji ich liczby. Prognozy składowe prognoz kombinowanych wyznacza się wówczas na podstawie modeli należących do różnych klas, co ma zapewnić niepowielanie informacji oraz zwiększyć dokładność prognoz kombinowanych. Ilustracją rozważań o charakterze teoretycznym jest przykład empiryczny, w którym prognozy (indywidualne i kombinowane) wyznaczono dla zmiennej mikroekonomicznej wykazującej wahania sezonowe. Przeprowadzone badania potwierdziły użyteczność zaproponowanej metody.
    In the paper, the author presents suggestion of application of Self-Organizing Maps in the preliminary stage of construction of combined forecasts. Using the SOM, the set of available models can be divided into disjoint classes and then reduced. The component forecasts are then determined on the basis of models belonging to different classes, to ensure that information is not duplicated and to increase the accuracy of the combined forecasts. The illustration of theoretical considerations is the empirical example, in which individual and combined forecasts are calculated for economic variable with seasonal fluctations. The research confirms the usefulness of the suggested method.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe ZPSB Firma i Rynek; 2017, 2(52); 77-85
    2657-3245
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe ZPSB Firma i Rynek
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-7 z 7

      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