Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:

Prognozowanie przewozów w regionie sieci transportowej
Traffic prognose in transportation region

Autorzy:

Cisowski, T.
Stokłosa, J.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/249725.pdf

Data publikacji:

2014

Wydawca:

Instytut Naukowo-Wydawniczy TTS

Tematy:

prognozowanie
transport kolejowy
sieć transportowa
model prognozowania
transport
forecasting
rail
transport network
forecasting model

Opis:

Prognozowanie jest określeniem możliwego przebiegu procesu w przyszłości na bazie informacji pochodzących z przeszłości. Prognozowanie dotyczy różnych dziedzin wiedzy, w tym logistyki i transportu. W zależności od celu prognozy, dziedziny wiedzy, struktury i zakresu informacji o przeszłości można stosować różne metody i modele prognozowania.

Źródło:

TTS Technika Transportu Szynowego; 2014, 9; 36-38
1232-3829
2543-5728

Pojawia się w:

TTS Technika Transportu Szynowego

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:

Model regresji wilgotności ściółki w zależności od warunków meteorologicznych

Autorzy:

Szczygieł, R.
Ubysz, B.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/373107.pdf

Data publikacji:

2009

Wydawca:

Centrum Naukowo-Badawcze Ochrony Przeciwpożarowej im. Józefa Tuliszkowskiego

Tematy:

czynnik meteorologiczny
model prognozowania
model regresji wilgotności ściółki leśnej
zagrożenie pożarowe
fire hazard
forecasting model
meteorological factor
regression models permitting forecasting

Opis:

Artykuł przedstawia badania dotyczące modelu regresji wilgotności ściółki leśnej w zależności od różnych warunków meteorologicznych. Mogą one zostać użyte szacowania niebezpieczeństwa pożarowego lasu. Do testów statystycznych wykorzystano program STATA 9.
The paper presents regression models permitting forecasting the flammable material humidity (Scots pine /Pinus silvestris L. litter) depending on meteorological parameters. The equations developed may be used for forest fire danger assessment. For statistical tests, the STATA 9 program was used.

Źródło:

Bezpieczeństwo i Technika Pożarnicza; 2009, 4; 45-82
1895-8443

Pojawia się w:

Bezpieczeństwo i Technika Pożarnicza

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:

Varimax Model to Forecast the Emission of Carbon Dioxide from Energy Consumption in Rubber and Petroleum Industries Sectors in Thailand

Autorzy:

Sutthichaimethee, P.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/125458.pdf

Data publikacji:

2017

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej

Tematy:

Rubber, Chemical and Petroleum Industries sectors
population
forecasting model
energy consumption
CO2 emission
GDP growth

Opis:

This study aims to analyze the forecasting of CO₂ emission from the energy consumption in the Rubber, Chemical and Petroleum Industries sectors in Thailand. The scope of research employed the input-output table of Thailand from the year 2000 to 2015. It was used to create the model of CO₂ emission, population, GDP growth and predict ten years and thirty years in advance. The model used was the VARIMAX Model which was divided into two models. The results show that from the first model by using which predicted the duration of ten years (2016–2025) by using VARIMAX Model (2,1,2), On average, Thailand has 17.65% higher quantity of CO₂ emission than the energy consumption sector (in 2025). The second model predicted the duration of 30 years (2016–2045) by using VARIMAX Model (2,1,3) shows that Thailand has average 39.68% higher quantity of CO₂ emission than the energy consumption sector (in 2025). From the analyses, it shows that Thailand has continuously higher quantity of CO₂ emission from the energy consumption. This negatively affects the environmental system and economical system of the country incessantly. This effect can lead to unsustainable development.

Źródło:

Journal of Ecological Engineering; 2017, 18, 3; 112-117
2299-8993

Pojawia się w:

Journal of Ecological Engineering

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:

Application of the Statistical Error and Quantitative Performance Measures in the Evaluation Process of Short-Term Air Quality Forecasts for Krakow (Poland)
Zastosowanie statystycznych miar błędów i wskaźników wydajności modelu w procesie oceny krótkoterminowych prognoz jakości powietrza w Krakowie (Polska)

Autorzy:

Szulecka, A.
Mazur, M.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/385805.pdf

Data publikacji:

2016

Wydawca:

Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH

Tematy:

jakość powietrza
stężenia zanieczyszczeń
modelowanie prognostyczne
GEM-AQ
ocena statystyczna
air quality
pollutant concentrations
forecasting model
statistical evaluation

Opis:

Obecnie matematyczne modelowanie prognozowania jakości powietrza ma duże znaczenie ze względu na potrzebę informowania ludności o spodziewanych stężeniach zanieczyszczeń i wydawania odpowiednich ostrzeżeń. Na każdym etapie stosowania systemu modelowania wymagana jest dokładna weryfi kacja i diagnostyka jego wydajności. W pracy przedstawiono wyniki oceny statystycznej systemu krótkoterminowych prognoz jakości powietrza na obszarze Krakowa (Polska) w okresie kwiecień 2014 – marzec 2015. Prognozy opierają się na systemie modelowania opracowanym przez fundację EkoPrognoza i udostępnianym Politechnice Warszawskiej. Obliczenia wykonywano za pomocą modelu GEM-AQ, a ich wynikiem są publicznie dostępne prognozy średnich dziennych stężeń PM10, PM2,5, NO2 , SO2 , CO oraz O3 . W trakcie prowadzonych badań wartości te zostały porównane z wynikami obserwacji pomiarowych rejestrowanych na stacji tła miejskiego w Krakowie (ul. Bujaka) przy użyciu statystyk błędów i mierników wydajności modelu zalecanych przez Amerykańską Agencję Ochrony Środowiska. Wyniki przeprowadzonych obliczeń wskazują na dobrą sprawdzalność prognoz stężeń PM10 oraz PM2,5 w okresie analizy, co skutkuje ich silną korelacją z wynikami pomiarów. Oceniany model przejawia tendencję do przeszacowywania wszystkich prognoz w odniesieniu do pomiarów stężeń substancji gazowych na stacji przy ul. Bujaka. Największe rozbieżności dotyczą prognoz stężenia dwutlenku siarki (SO2) oraz ozonu (O3) i są charakterystyczne głównie dla sezonu pozagrzewczego. Niedokładność prognoz wpływa na wiarygodność przewidywanej wartości wspólnego indeksu jakości powietrza (CAQI), będącego wypadkową stężeń poszczególnych zanieczyszczeń powietrza.
Currently, mathematical modelling air quality forecasts is of great importance due to the need of informing the population about the upcoming concentrations of air pollutants and issuing accurate alerts. At each stage in the application of a modelling system a proper verification and performance diagnostics is required. This paper presents the results of a statistical evaluation of the short-term air quality forecasting system for the area of Krakow, Poland, over the period of April 2014 – March 2015. The analysed forecasts are prepared by Warsaw University of Technology on the basis of the modelling system created by the EkoForecast foundation. Calculations in this system are performed by the GEM-AQ model, which produces publicly available predictions of the daily average concentrations of PM10, PM2.5, NO2 , SO2 , CO and O3 . In this study these values were compared to the measured observations recorded at the urban background station in Krakow (Bujaka St.) with the use of error statistics and quantitative performance measures suggested by the US EPA. The results of the analysis indicate good reliability of PM10 and PM2.5 forecasted concentrations during the examined period of time, which provides high correlation rates for these observations. Evaluated model tends to overestimate all the predictions in reference to Bujaka St. station measurements. The highest discrepancies are evident in the case of sulphur dioxide (SO2) and ozone (O3) predictions occurring mainly during the non-heating season. Insuffi cient forecast accuracy aff ects the reliability of the predicted Common Air Quality Index (CAQI), which depends on the concentration of particular air pollutants.

Źródło:

Geomatics and Environmental Engineering; 2016, 10, 3; 87-99
1898-1135

Pojawia się w:

Geomatics and Environmental Engineering

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:

A simplified forecasting model for the estimation of container traffic in seaports at a national level – the case of Poland

Autorzy:

Matczak, M.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/116932.pdf

Data publikacji:

2020

Wydawca:

Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny

Tematy:

containerization
Polish seaport sector
simplified forecasting model
container traffic in seaports
estimation of container traffic in seaports
TEU
container

Opis:

Comprehensive forecasting of future volumes of container traffic in seaports is important when it comes to port development, including investments, especially in relation to costly transport infrastructure (e.g. new terminals). The aim of this article is to present a specific, simplified model of demand forecasting for container traffic in seaports as well as to give a practical verification of the model in the Polish seaport sector. The model consists of relevant indexes of containerisation (values, dynamics) referring to the macroeconomic characteristics of the country of cargo origin as well as destination-predictor variables (e.g. population, foreign trade, gross domestic product). This method will facilitate the evaluation of three basic segments of the container market: foreign trade services, maritime transit flows and land transit flows. International comparisons of indexes (benchmarking) as well as extrapolations of future changes can support this prediction process. A practical implementation of this research has enabled us to calculate that the total container volume in Poland will be approximately 4.69 – 4.87 million TEU by the year 2023.

Źródło:

TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation; 2020, 14, 1; 153-158
2083-6473
2083-6481

Pojawia się w:

TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:

Różniczkowy model inflacji rejestrowanej w Polsce
Differential model of inflation in Poland

Autorzy:

Kisielińska, Joanna

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/453253.pdf

Data publikacji:

2010

Wydawca:

Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki

Tematy:

prognozowanie
model inflacji
forecasting
model of inflation

Opis:

W artykule przedstawiono addytywny model z amplitudą oscylacji zmieniającą się według dowolnej funkcji czasu. Wykazano, że stanowi on uogólnienie zwykłego modelu addytywnego i multiplikatywnego. Jeśli założona zostanie wykładnicza postać amplitudy i oscylacje w postaci pojedynczej harmoniki szeregu Fouriera, można wyznaczyć współczynniki równania różniczkowego drgań harmonicznych tłumionych opisującego proces. Model zastosowano dla inflacji rejestrowanej od stycznia 1991 do grudnia 2009.
In the article is shown additive model with amplitude of oscillation changing in any function of time. It was proven that this model is generalization of the ordinary additive and multiplicative models. Establishment of the amplitude as an exponential function and oscillations as single harmonics of Fourier’s series will let to write the inflation variability as a homogeneous second order differential equation with damping factor (equation of harmonic vibration damping). The model was used for monthly inflation from January 1991 to December 2009.

Źródło:

Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2010, 11, 2; 151-160
2082-792X

Pojawia się w:

Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:

Residential electricity consumption in Poland

Autorzy:

Ropuszyńska-Surma, E.
Węglarz, M.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/406401.pdf

Data publikacji:

2016

Wydawca:

Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej

Tematy:

forecasting
demand forecasting
econometric model
electricity consumption
HDD index

Opis:

Key factors influencing electricity consumption in the residential sector in Poland have been identified. A fixed-effects model was used, which includes time effects, and a set of covariates, based on the model developed by Houthakker et al. This model estimates electricity demand by using lagged values of the dependent variable along with current and lagged values of electricity prices, and other variables that affect electricity demand such as: population, economic growth, income per capita, price of related goods, etc. The model has been identified according to the research results of the authors and those obtained by Bentzen and Engsted. The set of covariates was extended to the lagged electricity price given by a tariff (taken from two years previous to the time of interest) and heating degree days index, a very important factor in European Union countries, where the climate is temperate. The authors propose four models of residential electricity demand, for which a confidence interval of 95% has been assumed. Estimation was based on Polish quarterly data for the years 2003–2013.

Źródło:

Operations Research and Decisions; 2016, 26, 3; 69-82
2081-8858
2391-6060

Pojawia się w:

Operations Research and Decisions

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:

Application out-of-sample forecasting in model selection on Nigeria exchange rate

Autorzy:

Henry, Akpensuen Shiaondo
Lasisi, K. E.
Akpan, E. A.
Gwani, A. A.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1062858.pdf

Data publikacji:

2019

Wydawca:

Przedsiębiorstwo Wydawnictw Naukowych Darwin / Scientific Publishing House DARWIN

Tematy:

ARMA model
Exchange Rate
In-sample forecasting
Model selection and evaluation
Out-sample forecasting

Opis:

In time series, several competing models may adequately fit a given set of data. At times choosing the best model may be easy or difficult. However, there are two major model selection criteria; it could be either in-sample or out-of-sample forecasts. This study was necessitated because Empirical evidence based on out-of-sample model forecast performance is generally considered more trustworthy than evidence based on in-sample model performance which can be more sensitive to outliers and data mining. And also the fact that Out-of-sample forecasts also better reflect the information available to the forecaster in real time was also an added motivation. Hence this study considered data from Nigeria exchange rate (Naira to US Dollar) from January 2002 to December 2018 comprising 204 observations. The first 192 observations were used for model identification and estimation while the remaining 12 observations were holdout for forecast validation. Three ARIMA models; ARIMA (0, 1, 1), ARIMA (1, 1, 2) and ARIMA (2, 1, 0) were fitted tentatively. Base on in-sample information criteria ARIMA (0, 1, 1) was the best model with minimum AIC, SIC and HQ information criteria. However, on the basics of out-of-sample forecast evaluation using RMSE, MSE, MAE, and MAPE, ARIMA (2, 1, 0) perform better than ARIMA (0, 1, 1). The implication of this study is that, a model that is best in the in-sample fitting may not necessary give a genuine forecasts since it is the same data that is used in model identification and estimation that is also use in forecast evaluation.

Źródło:

World Scientific News; 2019, 127, 3; 225-247
2392-2192

Pojawia się w:

World Scientific News

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:

eBalticGrid – an interactive platform for the visualisation of results from a high-resolution operational Baltic Sea model

Autorzy:

Jakacki, J.
Przyborska, A.
Nowicki, A.
Wichorowski, M.
Przyborski, M.
Białoskórski, M.
Sochacki, C.
Tylman, R.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/108447.pdf

Data publikacji:

2017

Wydawca:

Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej - Państwowy Instytut Badawczy

Tematy:

multimodelling
Baltic Sea
forecasting
hydrodynamic model
ice model

Opis:

In recent years, modelling has been one of the fastest growing fields of science. Ocean, ice and atmospheric models have become a powerful tool that has supported many scientific fields during the last few decades. Our work presents the new operational service – called eBalticGrid – implemented into the PLGrid Infrastructure (Dziekoński et al. 2014). The grid is based on three modelling tools – an ocean model (Parallel Ocean Program), an ice model (Community Ice Code) and an atmospheric model (Whether Research and Forecasting Model). The service provides access to 72-hour forecasts for the Baltic Sea area. It includes the physical state of the Baltic Sea, its ice cover and the main atmospheric fields, which are the key drivers of the Baltic’s physical state. Unlike other services, this provides the additional three-dimensional fields of temperature, salinity and currents in the Baltic Sea. The models work in operational mode and currently one simulation per day is run. The service has been implemented mostly for researchers. Access to the results does not require any modelling knowledge. Therefore, the main interface between a user and the model results was designed as a portal providing easy access to the model’s output. It will also be a very suitable tool for teaching students about the hydrology of the Baltic Sea. Data from the system are delivered to another operational system – SatBaltic (Woźniak et al. 2011). The development of an output format to be suitable for navigational software (GRIB files) and sharing via FTP is also planned.

Źródło:

Meteorology Hydrology and Water Management. Research and Operational Applications; 2017, 5, 2; 13-20
2299-3835
2353-5652

Pojawia się w:

Meteorology Hydrology and Water Management. Research and Operational Applications

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:

Metodyka wielokryterialnej analizy zmian stóp bezrobocia wybranych gospodarek światowych oraz prognozowanie modelem ARIMA stopy bezrobocia USA na przyszłość
Methodology of Multi-criteria Analysis of Changes in Unemployment Rates in Selected World Economies and Forecasting with the ARIMA Model of the US Unemployment Rate for the Future

Autorzy:

Kozicki, Bartosz
Žukovskis, Jan
Mizura, Grzegorz

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/23945046.pdf

Data publikacji:

2020-03-23

Wydawca:

Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego

Tematy:

bezrobocie
prognozowanie
model ARIMA
unemployment
forecasting
ARIMA model

Opis:

W artykule przedstawiono metodykę wielokryterialnej analizy stóp procentowych bezrobocia w wybranych gospodarkach światowych oraz próby przeprowadzenia prognozowania stopy bezrobocia w USA na trzy przyszłe okresy. Badania rozpoczęto od analizy wielowymiarowej zmienności stóp procentowych bezrobocia w wybranych gospodarkach światowych w ujęciu sześciomiesięcznym w latach 2011-2018. Następnie przeprowadzono jej ocenę. Dalszym etapem badania była analiza i ocena szeregu czasowego danych dotyczących stóp procentowych bezrobocia w USA w ujęciu dynamicznym. Następnie zbudowano model prognostyczny ARIMA i wykonano prognozowanie na trzy przyszłe okresy.
The article presents the methodology of multi-criteria analysis of unemployment interest rates in selected world economies, and an attempt to forecast the unemployment rate in the USA for three future periods. The research began with an analysis of the multidimensional volatility of unemployment interest rates in selected world economies on a six-month basis in 2011-2018. It was then assessed. The next stage of the study was the analysis and evaluation of the time series of data on the US unemployment interest rates in dynamic terms. Then, the ARIMA forecast model was built and forecasting for three future periods was performed.

Źródło:

Nowoczesne Systemy Zarządzania; 2020, 15, 1; 71-85
1896-9380
2719-860X

Pojawia się w:

Nowoczesne Systemy Zarządzania

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 11.

Tytuł:

Prognozowanie rynku usług transportowych
Forecasting of the transport market

Autorzy:

Cisowski, T.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/253575.pdf

Data publikacji:

2015

Wydawca:

Instytut Naukowo-Wydawniczy TTS

Tematy:

prognozowanie
model predykcyjny
model przewozu
forecasting
prediction model
model of carriage

Opis:

W niniejszej pracy pokazano szeroką klasę modeli stosowanych w prognozowaniu wskaźników przewozów. Przedstawiono wielopoziomowe modele przewozów. Zaproponowano algorytm prognozowania przewozów na bazie analizy dynamiki procesów zachodzących w makroekonomicznym otoczeniu transportu kolejowego.
The paper presents the models used in forecasting transport indicators. Multilevel transport market models were discussed. The author proposed an algorithm for predicting carriage on the basis the assessment of the dynamics processes occurring in the macroeconomic environment of rail transport.

Źródło:

TTS Technika Transportu Szynowego; 2015, 1-2; 78-80
1232-3829
2543-5728

Pojawia się w:

TTS Technika Transportu Szynowego

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 12.

Tytuł:

A Note on Option Pricing with the Use of Discrete-Time Stochastic Volatility Processes

Autorzy:

Pajor, Anna

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/483255.pdf

Data publikacji:

2009

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN

Tematy:

option pricing
SV model
Bayesian forecasting

Opis:

In this paper we show that in the lognormal discrete-time stochastic volatility model with predictable conditional expected returns, the conditional expected value of the discounted payoff of a European call option is infinite. Our empirical illustration shows that the characteristics of the predictive distributions of the discounted payoffs, obtained using Monte Carlo methods, do not indicate directly that the expected discounted payoffs are infinite.

Źródło:

Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2009, 1, 1; 71-81
2080-0886
2080-119X

Pojawia się w:

Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 13.

Tytuł:

Wykorzystanie modelu PCM w prognozowaniu potencjału zawodowego kandydatów do pracy
Using PCM model in the prediction of career potential of candidates for a job

Autorzy:

Zięba, Anna

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/424863.pdf

Data publikacji:

2014

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Tematy:

forecasting
career potential
Polytomous IRT Model
Partial Credit Model

Opis:

The issue of career potential is currently very popular. Experience and potential − that is what the most of employers are looking for. Employers are wondering whether the candidate has the potential to take on a new challenge training. The article attempts to bring the issue to measure the career potential. It presents the most common tools used by employers in the recruitment process and the most common mistakes committed by them. In the next part PCM model is shown, which can be a helpful tool in recruitment procedures − a tool used to assess the potential of training.

Źródło:

Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2014, 4(46); 43-51
1507-3866

Pojawia się w:

Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 14.

Tytuł:

Forecasting production volume in a plastics enterprise

Autorzy:

Grzelak, Małgorzata

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/970665.pdf

Data publikacji:

2019-03-31

Wydawca:

Uniwersytet Gdański. Wydział Ekonomiczny

Tematy:

multiple regression model
production scheduling
readiness
forecasting

Opis:

The functioning of production enterprises is based on satisfying the needs of customers through the timely manufacture of products in accordance with the demand existing on the market. The availability of the offered range of products is guaranteed by a correct preparation of forecasts of potential orders. This article presents a multiple-regression-method-based tool supporting the planning of production volumes in an enterprise depending on the calendar month. Reliability analysis of the developed model through the analysis of residuals and their autocorrelations and partial autocorrelations is also presented. Key words: multiple regression model, production scheduling, readiness, forecasting JEL classification: C2, C22.

Źródło:

Współczesna Gospodarka; 2019, 10, 1 (32); 69-78
2082-677X

Pojawia się w:

Współczesna Gospodarka

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 15.

Tytuł:

Forecasting the number of road accidents in Poland using weather-dependent trend models

Autorzy:

Gorzelańczyk, Piotr

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2203615.pdf

Data publikacji:

2023

Wydawca:

Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie

Tematy:

traffic accident
forecasting
trend model
weather conditions

Opis:

Every year a very large number of people die on the roads. From year to year, the value decreases, there are still a very high number of them. The pandemic has reduced the number of road accidents, but the value is still very high. For this reason, it is necessary to know under which weather conditions the highest number of road accidents occur, and to know the forecast of accidents according to the prevailing weather conditions for the coming years, in order to be able to do everything possible to minimize the number of road accidents. The purpose of the article is to make a forecast of the number of road accidents in Poland depending on the prevailing weather conditions. The research was divided into two parts. The first was the analysis of annual data from the Police statistics on the number of road accidents in Poland in 2001-2021, and on this basis the forecast of the number of road accidents for 2022-2031 was determined. The second part of the research, dealt with monthly data from 2007-2021. Again, the analyzed forecast for the period January 2022-December 2023 was determined. The results of the study indicate that we can still expect a decline in the number of accidents in the coming years, which is particularly evident when analyzing annual data. It is worth noting that the prevailing pandemic distorts the results obtained. The research was conducted in MS Excel, using selected trend models.

Źródło:

Technical Sciences / University of Warmia and Mazury in Olsztyn; 2023, 26(1); 57--76
1505-4675
2083-4527

Pojawia się w:

Technical Sciences / University of Warmia and Mazury in Olsztyn

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 16.

Tytuł:

Hybrid demand forecasting models: pre-pandemic and pandemic use studies

Autorzy:

Kolkova, Andrea
Rozehnal, Petr

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/22443157.pdf

Data publikacji:

2022

Wydawca:

Instytut Badań Gospodarczych

Tematy:

forecastHybrid
demand forecasting
statistic model
neural networks

Opis:

Research background: In business practice and academic sphere, the question of which of the prognostic models is the most accurate is constantly present. The accuracy of models based on artificial intelligence and statistical models has long been discussed. By combining the advantages of both groups, hybrid models have emerged. These models show high accuracy. Moreover, the question remains whether data in a dynamically changing economy (for example, in a pandemic period) have changed the possibilities of using these models. The changing economy will continue to be an important element in demand forecasting in the years to come. In business, where the concept of just in time already proves to be insufficient, it is necessary to open new research questions in the field of demand forecasting. Purpose of the article: The aim of the article is to apply hybrid models to bicycle sales e-shop data with a comparison of accuracy models in the pre-pandemic period and in the pandemic period. The paper examines the hypothesis that the pandemic period has changed the accuracy of hybrid models in comparison with statistical models and models based on artificial neural networks. Models: In this study, hybrid models will be used, namely the Theta model and the new forecastHybrid, compared to the statistical models ETS, ARIMA, and models based on artificial neural networks. They will be applied to the data of the e-shop with the cycle assortment in the period from 1.1. 2019 to 5.10 2021. Whereas the period will be divided into two parts, pre-pandemic, i.e. until 1 March 2020 and pandemic after that date. The accuracy evaluation will be based on the RMSE, MAE, and ACF1 indicators. Findings & value added: In this study, we have concluded that the prediction of the Hybrid model was the most accurate in both periods. The study can thus provide a scientific basis for any other dynamic changes that may occur in demand forecasting in the future. In other periods when there will be volatile demand, it is essential to choose models in which accuracy will decrease the least. Therefore, this study provides guidance for the use of methods in future periods as well. The stated results are likely to be valid even in an international comparison.

Źródło:

Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy; 2022, 17, 3; 699-725
1689-765X
2353-3293

Pojawia się w:

Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 17.

Tytuł:

Model matematyczny prognozy wydzielania się metanu do przekopu przecinającego pokład węgla
Mathematical model of prediction of methane emissions into a drift crossing a coal seam

Autorzy:

Koptoń, H.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/340321.pdf

Data publikacji:

2011

Wydawca:

Główny Instytut Górnictwa

Tematy:

model matematyczny
emisja metanu
prognozowanie
mathematical model
methane emission
forecasting

Opis:

W artykule przedstawiono równania opisujące model matematyczny prognozy wydzielania się metanu do przekopu przecinającego pokład węgla w kopalniach węgla kamiennego, opracowany na podstawie wyników badań wykonanych w Głównym Instytucie Górnictwa. W prognozie uwzględniono zarówno mechanizm kinetyki wydzielania się metanu, jak i określenie kształtu i zasięgu tzw. strefy desorpcji dla drążonego przekopu. Prognoza taka umożliwia bardziej dokładne określanie ilości metanu wydzielającego się do drążonego przekopu (ze szczególnym uwzględnieniem strefy przyprzodkowej), co stanowi podstawę do właściwego doboru środków profilaktyki metanowej, a zatem ma znaczący wpływ na bezpieczeństwo prowadzenia robót.
The article presents equations describing the mathematical model of prediction of methane emissions into a drift crossing a coal seam in hard coal mines, developed on the basis of results of investigations performed at the Central Mining Institute. The prediction took into consideration the mechanism of methane emission kinetics, as well as determination of the shape and range of the so-called desorption zone for the driven drift. Such a prediction enables more accurate determination of the quantity of methane emitted into the driven drift (with particular regard to the face zone), what constitutes the basis for the appropriate selection of methane prevention agents, and thus has significant impact on the safety of work conducting.

Źródło:

Prace Naukowe GIG. Górnictwo i Środowisko / Główny Instytut Górnictwa; 2011, 4; 51-64
1643-7608

Pojawia się w:

Prace Naukowe GIG. Górnictwo i Środowisko / Główny Instytut Górnictwa

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 18.

Tytuł:

Analiza wrażliwości modelu potęgowego liczby zdarzeń drogowych w Polsce
Sensitivity analysis of power model of road accidents in Poland

Autorzy:

Rogowski, A.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/194098.pdf

Data publikacji:

2013

Wydawca:

Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej

Tematy:

model potęgowy
bezpieczeństwo ruchu drogowego
prognozowanie
power model
road safety
forecasting

Opis:

Wypadki drogowe stanowią istotny problem społeczny i ekonomiczny, stąd różnorodne działania zmierzające zarówno do zmniejszenia ich liczby, jak i ich skutków. Jednym z pierwszych modeli szacujących liczbę ofiar śmiertelnych w ruchu drogowym był model Smeeda będący modelem potęgowym o zmiennych objaśniających – liczbie pojazdów i liczbie ludności. Choć klasyczny model Smeeda, przynajmniej w warunkach polskich, jest nieprzydatny, to z parametrami estymowanymi metodą najmniejszych kwadratów jako model wykorzystujący klasyczne podejście do prognozy wypadków na podstawie zmiennych opisujących wystawienie na ryzyko, dość dobrze opisuje liczbę ofiar śmiertelnych i rannych w wypadkach drogowych, jak i liczbę wypadków drogowych. Jednak jego przydatność do celów prognostycznych warunkowana jest zmiennością w czasie parametrów modelu i wrażliwością modelu na zamiany wartości zmiennych objaśniających i parametrów modelu. W artykule przedstawiono wyniki analizy wrażliwości modeli potęgowych dla których parametry estymowano na podstawie danych rzeczywistych z lat 2000–2011. Stwierdzono małą wrażliwość modeli na zmiany wartości zmiennych objaśniających (uwzględniając zakres danych właściwy dla warunków polskich), co można uznać za zaletę w przypadku prognozowania – minimalizacja błędów związanych z prognozowaniem wartości zmiennych objaśniających. Jednocześnie stwierdzono bardzo dużą wrażliwość modeli na zmiany wartości parametrów – wykładników potęg, co powoduje duże trudności w doborze danych rzeczywistych do szacowania parametrów modeli. Zaproponowano modele z ustaloną wartością parametru jednej ze zmiennych objaśniających i parametrem w funkcji czasu dla drugiej zmiennej, podając postacie tych funkcji.
Road accidents are a major social and economic problem, therefore various activities are undertaken in order to reduce both their number and consequences. The Smeed’s model has been one of the first. It is a power model with two explanatory variables: population and the number of vehicles. In Polish conditions the Smeed’s classic model is useless. However, the exponential models with parameters estimated by the least squares method describe reasonably well the number of fatalities and road accidents injuries, as well as the number of road accidents itself. Nevertheless, their usefulness for forecasting purposes is conditioned on the changes the values of the parameters at the time and on the sensitivity to changes of explanatory variables values and model parameters. This paper presents the results of the sensitivity analysis for the power models which parameters were estimated on the base of actual data from the years 2000-2011. Models low sensitivity to changes of explanatory variables values have been found, which can be regarded as an advantage in case of forecasting; by minimizing errors connected with forecasting the values of explanatory variables. At the same time, it was detected that models were very sensitive to changes of parameters values – the exponents. Models with a fixed value of the parameter to one of the explanatory variables and a function of the time for the second variable have been proposed as well as proposed forms of these functions.

Źródło:

Transport Miejski i Regionalny; 2013, 5; 33-39
1732-5153

Pojawia się w:

Transport Miejski i Regionalny

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 19.

Tytuł:

The Warsaw Stock Exchange Index WIG: Modeling and Forecasting
Modelowanie i prognozowanie indeksu WIG

Autorzy:

Wdowiński, Piotr
Zglińska-Pietrzak, Aneta

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/907597.pdf

Data publikacji:

2005

Wydawca:

Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego

Tematy:

Warsaw Stock Exchange
stock index
GARCH model
forecasting

Opis:

In this paper we have assessed an influence of the NYSE Stock Exchange indexes (DJIA and NASDAQ) and European Stock indexes (DAX and FTSE) on the Warsaw Stock Exchange index WIG within a framework of a GARCH model. By applying a procedure of checking predictive quality of econometric models as proposed by Fair and Shiller (1990), we have found that the NYSE market has relatively more power than European market in explaining the WSE index WIG.
W artykule podjęliśmy próbę oceny wpływu indeksów rynku amerykańskiego DJIA i NASDAQ oraz indeksów rynku europejskiego DAX i FTSE na indeks WIG z giełdy w Warszawie. Do modelowania tego wpływu wykorzystaliśmy metodologię GARCH. Stosując metodologię łączenia prognoz oraz metodologię oceny jakości prognostycznej modeli ekonometrycznych, zaproponowane w pracy Fair i Shiller (1990), pokazaliśmy, że rynek NYSE ma względną przewagę nad rynkiem europejskim w wyjaśnieniu zmian indeksu WIG.

Źródło:

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2005, 192
0208-6018
2353-7663

Pojawia się w:

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 20.

Tytuł:

Use of MLCM3 Software for Flash Flood Modeling and Forecasting

Autorzy:

Sokolova, D.
Kuzmin, V.
Batyrov, A.
Pivovarova, I.
Tran, N. A.
Dang, D.
Shemanaev, K. V.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/124618.pdf

Data publikacji:

2018

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej

Tematy:

hydrological model
flood forecasting
river basins
changing climate

Opis:

Accurate and timely flash floods forecasting, especially, in ungauged and poorly gauged basins, is one of the most important and challenging problems to be solved by the international hydrological community. In changing climate and variable anthropogenic impact on river basins, as well as due to low density of surface hydrometeorological network, flash flood forecasting based on “traditional” physically based, or conceptual, or statistical hydrological models often becomes inefficient. Unfortunately, most of river basins in Russia are poorly gauged or ungauged; besides, lack of hydrogeological data is quite typical. However, the developing economy and population safety necessitate issuing warnings based on reliable forecasts. For this purpose, a new hydrological model, MLCM3 (Multi-Layer Conceptual Model, 3rd generation) has been developed in the Russian State Hydrometeorological University. The model showed good results in more than 50 tested basins.

Źródło:

Journal of Ecological Engineering; 2018, 19, 1; 177-185
2299-8993

Pojawia się w:

Journal of Ecological Engineering

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 21.

Tytuł:

Demand forecasting: an alternative approach based on technical indicator Pbands

Autorzy:

Kolková, Andrea
Ključnikov, Aleksandr

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/19233720.pdf

Data publikacji:

2021

Wydawca:

Instytut Badań Gospodarczych

Tematy:

demand forecasting
neural network
BATS
hybrid model
Pbands

Opis:

Research background: Demand forecasting helps companies to anticipate purchases and plan the delivery or production. In order to face this complex problem, many statistical methods, artificial intelligence-based methods, and hybrid methods are currently being developed. However, all these methods have similar problematic issues, including the complexity, long computing time, and the need for high computing performance of the IT infrastructure. Purpose of the article: This study aims to verify and evaluate the possibility of using Google Trends data for poetry book demand forecasting and compare the results of the application of the statistical methods, neural networks, and a hybrid model versus the alternative possibility of using technical analysis methods to achieve immediate and accessible forecasting. Specifically, it aims to verify the possibility of immediate demand forecasting based on an alternative approach using Pbands technical indicator for poetry books in the European Quartet countries. Methods: The study performs the demand forecasting based on the technical analysis of the Google Trends data search in case of the keyword poetry in the European Quartet countries by several statistical methods, including the commonly used ETS statistical methods, ARIMA method, ARFIMA method, BATS method based on the combination of the Cox-Box transformation model and ARMA, artificial neural networks, the Theta model, a hybrid model, and an alternative approach of forecasting using Pbands indicator.  The study uses MAPE and RMSE approaches to measure the accuracy. Findings & value added: Although most currently available demand prediction models are either slow or complex, the entrepreneurial practice requires fast, simple, and accurate ones. The study results show that the alternative Pbands approach is easily applicable and can predict short-term demand changes. Due to its simplicity, the Pbands method is suitable and convenient to monitor short-term data describing the demand. Demand prediction methods based on technical indicators represent a new approach for demand forecasting. The application of these technical indicators could be a further forecasting models research direction. The future of theoretical research in forecasting should be devoted mainly to simplifying and speeding up. Creating an automated model based on primary data parameters and easily interpretable results is a challenge for further research.

Źródło:

Oeconomia Copernicana; 2021, 12, 4; 1063-1094
2083-1277

Pojawia się w:

Oeconomia Copernicana

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 22.

Tytuł:

Prognozowanie wydatków instytucji z wykorzystaniem modelu Kleina
Forecasting expenses of the institution with the use of the Klein model

Autorzy:

Kozicki, Bartosz
Tomaszewski, Jarosław
Korpysz, Bartłomiej

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/23051049.pdf

Data publikacji:

2022-03-28

Wydawca:

Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego

Tematy:

wydatki
prognozowanie
bezpieczeństwo ekonomiczne
model Kleina
expenditures
forecasting
economic security
Klein model

Opis:

W opracowaniu przeprowadzono analizę i ocenę szeregu czasowego wydatków podmiotu badań. Zbadano rozkład rozpatrywanych danych, wykorzystując wykresy w postaci: histogramu, normalności oraz test Shapiro–Wilka. Następnie poszukiwano istnienie wartości odstających i ekstremalnych poprzez zastosowanie wykresu ramka-wąsy. Następnie zastosowano Twarze Chernoffa do wykrycia sezonowości w ujęciu miesięcznym w szeregu czasowym rozpatrywanych wydatków. Wykryte podczas analiz danych prawidłowości w postaci trendu i sezonowości zostały potwierdzone zbudowanym modelem zerojedynkowym regresji wielorakiej. W opracowaniu przeprowadzono prognozowanie szeregu czasowego wydatków stosując model Kleina. Ostatnim etapem badań była analiza i ocena reszt uzyskanej prognozy. Prognoza wydatków na 2021 rok to kwota 575 248 346 zł, natomiast w 2022 roku wzrosła do poziomu 676 989 270 zł.
The study includes an analysis and evaluation of the time series of expenses of the research subject. The distribution of the analyzed data was examined with the use of graphs, such as: a histogram, normality and the Shapiro-Wilk test. The existence of outliers and extreme values was then searched for with a box plot. Chernoff Faces were then used to detect the monthly seasonality in the time series of the expenses under consideration. The regularities in the form of trend and seasonality detected during the data analyzes were confirmed by the binary model of multiple regression. The study includes forecasting of the time series of expenses with the use of the Klein model. The last stage of the research was the analysis and evaluation of the remainder of forecasts. The forecast of expenses for 2021 is an amount of PLN 575 248 346. In 2022, it increased to PLN 676 989 270.

Źródło:

Nowoczesne Systemy Zarządzania; 2022, 17, 1; 77-92
1896-9380
2719-860X

Pojawia się w:

Nowoczesne Systemy Zarządzania

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 23.

Tytuł:

Time series analysis of reference crop evapotranspiration for Bokaro District, Jharkhand, India
Analiza serii czasowych ewapotranspiracji potencjalnej upraw w dystrykcie Bokaro, Jharkhand, Indie

Autorzy:

Gautam, R.
Sinha, A. K.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/293179.pdf

Data publikacji:

2016

Wydawca:

Instytut Technologiczno-Przyrodniczy

Tematy:

ARIMA model
evapotranspiration
forecasting
time series
ewapotranspiracja
model ARIMA
prognozowanie
serie czasowe

Opis:

Evapotranspiration is the one of the major role playing element in water cycle. More accurate measurement and forecasting of Evapotranspiration would enable more efficient water resources management. This study, is therefore, particularly focused on evapotranspiration modelling and forecasting, since forecasting would provide better information for optimal water resources management. There are numerous techniques of evapotranspiration forecasting that include autoregressive (AR) and moving average (MA), autoregressive moving average (ARMA), autoregressive integrated moving average (ARIMA), Thomas Feiring, etc. Out of these models ARIMA model has been found to be more suitable for analysis and forecasting of hydrological events. Therefore, in this study ARIMA models have been used for forecasting of mean monthly reference crop evapotranspiration by stochastic analysis. The data series of 102 years i.e. 1224 months of Bokaro District were used for analysis and forecasting. Different order of ARIMA model was selected on the basis of autocorrelation function (ACF) and partial autocorrelation (PACF) of data series. Maximum likelihood method was used for determining the parameters of the models. To see the statistical parameter of model, best fitted model is ARIMA (0, 1, 4) (0, 1, 1)₁₂.
Ewapotranspiracja jest jednym z głównych elementów obiegu wody. Dokładniejsze pomiary i możliwość prognozowania ewapotranspiracji mogłyby umożliwić wydajniejsze zarządzanie zasobami wodnymi. Dlatego prezentowane w niniejszej pracy badania skoncentrowane były na modelowaniu i prognozowaniu ewapotranspiracji, ponieważ prognozowanie zapewni więcej informacji do optymalnego zarządzania zasobami wodnymi. Istnieje wiele technik prognozowania ewapotranspiracji, takich jak autoregresja (AR), średnia ruchoma (MA), autoregresyjna średnia ruchoma (ARMA), autoregresyjna zintegrowana średnia ruchoma (ARIMA), metoda Thomasa– Feiringa i inne. Stwierdzono, że spośród nich ARIMA jest bardziej odpowiednia do analizy i prognozowania zdarzeń hydrologicznych. Z tego powodu wykorzystano model ARIMA do prognozowania miesięcznych średnich wartości ewapotranspiracji potencjalnej poprzez analizę stochastyczną. Do analiz i prognozowania użyto serii danych ze 102 lat (1224 miesiące) z dystryktu Bokaro. Na podstawie funkcji autokorelacji (ACF) i cząstkowych autokorelacji (PACF) serii danych wybrano różny porządek modelu ARIMA. Do wyznaczenia parametrów modelu wykorzystano metodę maksymalnego prawdopodobieństwa. Najlepiej dostosowanymi parametrami statystycznymi modelu okazały się ARIMA (0, 1, 4) (0, 1, 1)₁₂.

Źródło:

Journal of Water and Land Development; 2016, 30; 51-56
1429-7426
2083-4535

Pojawia się w:

Journal of Water and Land Development

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 24.

Tytuł:

Impact of econometric modeling and perspectives of economic security of the cross-industry complex

Autorzy:

Liezina, Anastasiia
Lavruk, Alexandr
Matviienko, Halyna
Ivanets, Iryna
Tseluiko, Oleksii
Kuchai, Oksana

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2201980.pdf

Data publikacji:

2023

Wydawca:

Centrum Badań i Innowacji Pro-Akademia

Tematy:

economic security
intersectoral complex
econometric model
forecasting
bezpieczeństwo ekonomiczne
model ekonometryczny
prognozowanie

Opis:

The paper presents a forecast of the economic security of the inter-industry complex through the construction of a simulation model. The authors considered the possibility of using an econometric model in predicting the level of economic security of the inter-industry complex. The goal was to form a definition of the "inter-industry complex", as well as to study the issues of conceptual and fundamental methods of econometric modeling and forecasting the development of regional industry markets in dynamics. A range of issues related to the main components of economic security in the inter-industry complex has been allocated for scientific work in order to analyze the impact of the components of economic security on the integral indicator. The paper uses a methodology for predicting the structural and spatial-temporal dynamics of interbranch complexes, which includes new and refined methods of modeling and forecasting. As a result, the authors proposed the definition of "inter-industry complex", "economic security in the inter-industry complex", as well as the general provisions of the methodology for econometric modeling and forecasting the level of economic security of the inter-industry complex. The paper presents a full-scale simulation model that allows you to set, evaluate and make a decision using large nonlinear data. This kind of system contains dynamic and retarded data, which makes it possible to apply econometric modeling in automatic calculation.

Źródło:

Acta Innovations; 2023, 47; 73--83
2300-5599

Pojawia się w:

Acta Innovations

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 25.

Tytuł:

Ekonometryczny model zużycia paliw ciekłych
Econometric model of country consumption of liquid fuels

Autorzy:

Kwilosz, Tadeusz
Filar, Bogdan

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1835073.pdf

Data publikacji:

2019

Wydawca:

Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy

Tematy:

rynek paliw ciekłych
model ekonometryczny
prognozowanie
liquid fuels market
econometric model
forecasting

Opis:

Jednym z priorytetowych zagadnień dla państwa jest zapewnienie stabilnego rozwoju gospodarczego, który jest ściśle związany z bezpieczeństwem energetycznym kraju. Problem zagwarantowania bezpieczeństwa energetycznego Polski staje się bardzo istot- ny z powodu dużego importu ropy naftowej i gotowych produktów. W 2017 roku przerób ropy naftowej przez rafinerie krajowe wyniósł 26,8 mln ton. Krajowe wydobycie ropy naftowej w 2017 roku wynosiło około 1 mln ton i stanowiło zaledwie 3,7% przerobu. W związku z tym w Polsce występuje bardzo wysoki stopień uzależnienia od importu ropy naftowej, wynoszący 96,3%. Drugi niekorzystny czynnik zwiększający ryzyko związane z dostawami ropy naftowej do Polski to bardzo duże uzależnienie od jednego kierunku dostaw (Paliński i Łucki, 2006). Zgodnie z publikacją Polskiej Organizacji Przemysłu i Handlu Naftowego (POPiHN) aż 81,4% importu ropy naftowej pochodzi z Rosji. W sytuacji tak dużego uzależnienia od jednego kierunku dostaw bardzo istotne staje się zgromadzenie rezerw interwencyjnych ropy naftowej i produktów naftowych, gwarantujących dostawy przez wymagane 90 dni. W związku z tym, że budowa magazynów paliw ciekłych trwa co najmniej 2–3 lata, odpowiednie prace analityczne powinny wyprzedzać prace budowlane również co najmniej o kilka lat. W zaprezentowanym artykule przedstawiono wyniki zastosowania zbudowanego modelu matematycznego służącego do prognozowania zużycia paliw w kolejnych latach. Zaprojektowano i skalibrowano w oparciu o wybrany zestaw atrybutów (zmiennych objaśniających) niejednorodny liniowy model ekonometryczny. Dokonano statystycznej weryfikacji oszacowanych parametrów modelu. Do budowy modelu wykorzystano podstawowe wskaźniki makroekonomiczne. Zakres danych historycznych obejmował lata 2000–2017. Ze względu na dużą liczbę kombinacji, jaką należy przebadać dla każdego z modeli (217 − 1) opisane wyżej algorytmy zostały zaimplementowane w postaci programu komputerowego, za pomocą którego dokonano niezbędnych obliczeń.
Ensuring the stable development of the country is one of the most important tasks facing the government. The stable development of the country is closely related to its energy security. The problem of ensuring Poland’s energy security becomes very important due to the large import of crude oil and liquid fuels. In 2017, the refining of crude oil by domestic refiners amounted to 26.8 million tones. Domestic crude oil production in 2017 amounted to approximately 1 million tons and accounted for only 3.7% of processing. Therefore, in Poland there is a high dependence on crude oil imports (96.3%). The second unfavorable factor increasing the risk of crude oil supplies to Poland lies in the very large dependence on one direction of supply (Paliński and Łucki, 2006). According to POPiHN, up to 81.4% of crude oil imports come from Russia. In the situation of such a large dependence on one direction of supply, it becomes very important to collect emergency reserves of crude oil and petroleum products, guaranteeing deliveries for the required 90 days. Due to the fact that the construction of liquid fuel storage facilities lasts at least 2–3 years, appropriate analytical works should precede the construction works also at least by several years. The article presents the results of the application of the mathematical model used to predict fuel consumption in subsequent years. A non-uniform linear econometric model was designed and calibrated based on a selected set of attributes (explanatory variables). A statistical verification of estimated model parameters was carried out. Basic macroeconomic indicators have been used to build the model. The historical data covered the years 2000–2017. Due to the large number of combinations to be tested for each of the models (217 − 1), the algorithms described above were implemented in the form of a computer program which was used to make all the necessary calculations.

Źródło:

Nafta-Gaz; 2019, 75, 7; 404-412
0867-8871

Pojawia się w:

Nafta-Gaz

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 26.

Tytuł:

Using VARs and TVP-VARs with Many Macroeconomic Variables

Autorzy:

Koop, Gary

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/483265.pdf

Data publikacji:

2012

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN

Tematy:

Bayesian VAR
forecasting
time-varying coefficients
state-space model

Opis:

This paper discusses the challenges faced by the empirical macroeconomist and methods for surmounting them. These challenges arise due to the fact that macroeconometric models potentially include a large number of variables and allow for time variation in parameters. These considerations lead to models which have a large number of parameters to estimate relative to the number of observations. A wide range of approaches are surveyed which aim to overcome the resulting problems. We stress the related themes of prior shrinkage, model averaging and model selection. Subsequently, we consider a particular modelling approach in detail. This involves the use of dynamic model selection methods with large TVP-VARs. A forecasting exercise involving a large US macroeconomic data set illustrates the practicality and empirical success of our approach.

Źródło:

Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2012, 4, 3; 143-167
2080-0886
2080-119X

Pojawia się w:

Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 27.

Tytuł:

The energy consumption forecasting in Mongolia based on Box-Jenkins method (Arima model)

Autorzy:

Zolboo, Gansukh
Adiya, Bor
Bilguun, Enkhbayar

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/101770.pdf

Data publikacji:

2019

Wydawca:

Instytut Polityki Energetycznej im. Ignacego Łukasiewicza

Tematy:

energy forecasting
energy consumption
ARIMA model
Box-Jenkins method

Opis:

The primary products of the power industry are electric energy and thermal energy. Thus, forecasting electric energy consumption is significant for short and long term energy planning. ARIMA model has adopted to forecast energy consumption because of its precise prediction for energy consumption. Our result has shown that annual average electric energy consumption will be 10,628 million kWh per year during 2019-2030 which approximately 3.3 percent growth per annum. At the moment, there is not a practice solution for the storage of electricity in Mongolia. Therefore, energy supply and demand have to be balanced in real-time for operational stability. Without an accurate forecast, the end-users may experience brownouts or even blackouts or the industry could be faced with sudden accidents due to the energy demand. For this reason, energy consumption forecasting is essential to power system stability and reliability.

Źródło:

Energy Policy Studies; 2019, 1 (3); 70-77
2545-0859

Pojawia się w:

Energy Policy Studies

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 28.

Tytuł:

Giving prognosis for the chosen features of the operation and maintenance system based on model investigations

Autorzy:

Woropay, M.
Landowski, B.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/245348.pdf

Data publikacji:

2009

Wydawca:

Instytut Techniczny Wojsk Lotniczych

Tematy:

Perczyński, D.
Markov's model
maintenance process
forecasting
urban public

Opis:

The paper deals with the chosen issues related to modelling, giving prognosis and controlling maintenance process of a certain class of the technical objects being realized in a complex maintenance system. Supporting a decision maker in the decision making process related to the analysed maintenance system is to forecast behaviour of the maintenance system and evaluate influence of the chosen decision making variants on the maintenance process course. The object of the investigation, being the basis to illustrate the considerations presented herein, is an urban bus maintenance system in a selected urban agglomeration. The purpose of the paper is to present a possibility to use the Markov 's model of the technical object maintenance process to preliminarily forecast the maintenance system state after changing the model input parameter values. The change of the model input parameter values may simulate influence of the internal and external factors on the system behaviour. The presented method to model and forecast a maintenance system due to the assumed generalization degree of the description and the system approach to the problem may be used to forecast and analyse a maintenance process being carried out in other maintenance systems than the one in an urban bus transport system.

Źródło:

Journal of KONES; 2009, 16, 4; 513-520
1231-4005
2354-0133

Pojawia się w:

Journal of KONES

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 29.

Tytuł:

Development of approach to modelling and optimization of non-stationary catalytic processes in oil refining and petrochemistry

Autorzy:

Dolganova, I.O.
Dolganov, I.M.
Ivashkina, E.N.
Ivanchina, E.D.
Romanovskiy, R.V.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/779007.pdf

Data publikacji:

2012

Wydawca:

Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wydawnictwo Uczelniane ZUT w Szczecinie

Tematy:

oil refining
mathematical model
non-stationary
technological mode
forecasting

Opis:

An approach to modelling of non-stationary catalytic processes of oil refi ning and petrochemistry is proposed. The computer modelling systems under development take into account the physical and chemical reaction laws, raw materials composition, and catalyst nature. This allows using the software for the optimization of process conditions and equipment design. The models created can be applied for solving complex problems of chemical reactors design; calculation of different variants of industrial plants reconstruction; refi ning and petrochemicals catalysts selection and testing; catalyst service life prolongation; determination of optimum water supply into the alkanes dehydrogenation reactor; optimization of products separation in the benzene alkylation process.

Źródło:

Polish Journal of Chemical Technology; 2012, 14, 4; 22-29
1509-8117
1899-4741

Pojawia się w:

Polish Journal of Chemical Technology

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 30.

Tytuł:

Modelling and forecasting monthly Brent crude oil prices: a long memory and volatility approach

Autorzy:

AlـGounmeein, Remal Shaher
Ismail, Mohd Tahir

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1047374.pdf

Data publikacji:

2021-03-03

Wydawca:

Główny Urząd Statystyczny

Tematy:

ARFIMA
volatility
fGARCH
sGARCH
modelling and forecasting
hybrid model

Opis:

The Standard Generalised Autoregressive Conditionally Heteroskedastic (sGARCH) model and the Functional Generalised Autoregressive Conditionally Heteroskedastic (fGARCH) model were applied to study the volatility of the Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average (ARFIMA) model, which is the primary objective of this study. The other goal of this paper is to expand on the researchers' previous work by examining long memory and volatilities simultaneously, by using the ARFIMA-sGARCH hybrid model and comparing it against the ARFIMA-fGARCH hybrid model. Consequently, the hybrid models were configured with the monthly Brent crude oil price series for the period from January 1979 to July 2019. These datasets were considered as the global economy is currently facing significant challenges resulting from noticeable volatilities, especially in terms of the Brent crude prices, due to the outbreak of COVID-19. To achieve these goals, an R/S analysis was performed and the aggregated variance and the Higuchi methods were applied to test for the presence of long memory in the dataset. Furthermore, four breaks have been detected: in 1986, 1999, 2005, and 2013 using the Bayes information criterion. In the further section of the paper, the Hurst Exponent and Geweke-Porter-Hudak (GPH) methods were used to estimate the values of fractional differences. Thus, some ARFIMA models were identified using AIC (Akaike Information Criterion), BIC (Schwartz Bayesian Information Criterion), AICc (corrected AIC), and the RMSE (Root Mean Squared Error). In result, the following conclusions were reached: the ARFIMA(2,0.3589648,2)-sGARCH(1,1) model and the ARFIMA(2,0.3589648,2)-fGARCH(1,1) model under normal distribution proved to be the best models, demonstrating the smallest values for these criteria. The calculations conducted herein show that the two models are of the same accuracy level in terms of the RMSE value, which equals 0.08808882, and it is this result that distinguishes our study. In conclusion, these models can be used to predict oil prices more accurately than others.

Źródło:

Statistics in Transition new series; 2021, 22, 1; 29-54
1234-7655

Pojawia się w:

Statistics in Transition new series

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 31.

Tytuł:

Wykorzystanie modeli Takagi-Sugeno do krótkoterminowego prognozowania zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorców wiejskich
Using the Takagi-Sugeno models for short-term forecasting of rural consumers demand for electric energy

Autorzy:

Trojanowska, M.
Małopolski, J.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/289025.pdf

Data publikacji:

2009

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej

Tematy:

energia elektryczna
prognozowanie krótkoterminowe
model rozmyty
electric energy
short-term forecasting
fuzzy model

Opis:

Opracowano modele z wnioskowaniem typu Takagi-Sugeno o gaussowskich funkcjach przynależności w przestrzeni wejściowej do krótkoterminowego prognozowania zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorców wiejskich. Ze względu na charakter zmienności obciążeń opracowano odrębne modele dla typowych dni tygodnia. Przeprowadzona analiza wykazała przydatność modeli Takagi-Sugeno do predykcji z wyprzedzeniem godzinowym i ich konkurencyjność w stosunku do rozmytych modeli Mamdaniego.
Models with concluding, Takagi-Sugeno type, with Gaussian functions of affiliation in entry space were developed for short-term forecasting of rural consumers' demand for electric energy. Due to loads variability character separate models were developed for typical week days. Completed analysis proved usability of the Takagi-Sugeno models for prediction with hourly advance, and their competitiveness compared to Mamdani fuzzy models.

Źródło:

Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 1, 1; 325-330
1429-7264

Pojawia się w:

Inżynieria Rolnicza

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 32.

Tytuł:

Wykorzystanie liniowych modeli rozmytych do prognozowania dobowego zapotrzebowania odbiorców wiejskich na energię elektryczną
The application of fuzzy linear models to forecasting the twenty-four hours demand of electric energy by the rural customers

Autorzy:

Trojanowska, M.
Małopolski, J.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/238591.pdf

Data publikacji:

2008

Wydawca:

Instytut Technologiczno-Przyrodniczy

Tematy:

energia elektryczna
prognozowanie krótkoterminowe
model rozmyty
electric energy
short-term forecasting
fuzzy model

Opis:

Zbudowano modele predykcyjne dla wszystkich dni tygodnia, oddzielnie modelując profil dnia, wartość średnią mocy dobowej oraz odchylenie standardowe przebiegu dobowego obciążenia. Średnie godzinowe zapotrzebowanie na energię elektryczną w ciągu doby oraz odchylenie standardowe tego zapotrzebowania zamodelowano opracowując rozmyte modele z wnioskowaniem typu Takagi-Sugeno. Analiza błędów prognoz wyznaczonych zgodnie z zaproponowaną metodą wykazała jej przydatność do lokalnego prognozowania krótkoterminowego.
Predictive models were developed in this study for all days of a week, separately modeling the profile of a day, average value of 24 hrs' power, as well as the standard deviation of 24 hrs' loading course. The average demand of electric energy per hour during a day and the standard deviation of this demand were modeled at working out of the fuzzy models with Takagi-Sugeno type of inference. Error analysis of the prognoses determined by using such a method confirmed its usefulness to local short-term forecasting.

Źródło:

Problemy Inżynierii Rolniczej; 2008, R. 16, nr 4, 4; 17-22
1231-0093

Pojawia się w:

Problemy Inżynierii Rolniczej

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 33.

Tytuł:

Forecasting risk of decision – making processes

Autorzy:

Zemke, Jerzy

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/425110.pdf

Data publikacji:

2013

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Tematy:

risk
risk model
risk measures
risk states
forecasting risk states

Opis:

What is the risk of decision-making processes, what causes it? Most typically, definitions of risk are ex post – they are looking at risk as a difference between expectations of results of actions taken and the actual performance. This is a considerable inconvenience, especially in cases when processes are of a long-term nature. Thus, is it possible to measure risk in the course of the decision-making processes? How can this be done and in what conditions can risk measures be extrapolated? An analysis of the definitions of risk shows that the one which is the most useful for solving the problem undertaken in the present study, is given by K. and T. Jajuga, “…the term of risk will refer to a decision, or, to be more precise, to an action taken as a result. One may therefore speak of taking risky decisions”. The authors make it clear that a risky decision is uncertainty as to “…the possibility for people to control the factors that determine the reality”. This suggestion, if accepted, enables one to construct a risk model as a random vector whose components are control variables of the decisionmaking processes taking place. In consequence, this makes it possible to estimate statistic measures of risk. Risk measures indicating the level of risk at moment t of decision-making processes represent a foundation of the problem announced by the title of the present study. Although they are merely a set of risk estimations, i.e. an assessment of its state, they nevertheless provide an opportunity to forecast risk levels within the period in which the processes occur, thus providing valuable information for decisions-makers.

Źródło:

Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2013, 1(39); 30-39
1507-3866

Pojawia się w:

Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 34.

Tytuł:

Future Life-Tables Based on the Lee-Carter Methodology and their Application to Calculating the Pension Annuities

Autorzy:

Rossa, Agnieszka

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/657675.pdf

Data publikacji:

2011

Wydawca:

Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego

Tematy:

mortality forecasting
Lee-Carter model
future life-tables
pension annuity

Opis:

In the paper a new recursive approach to the mortality forecasting is proposed based on the well-known Lee-Carter stochastic model. The standard Lee- -Carter method and its modified version are presented and compared using mortality data for Poland in the time period 1990-2007. The results obtained indicate that the recursive approach gives more accurate forecasts in terms of the mean squared error. Stochastic forecasts of age-specific death rates are also used to predict death prob- abilities and life expectancy being the main parameters of the life-tables. As an example, future life-tables for 2020 are calculated. Applications of Lee-Carter methodology in pension annuity calculations are presented.

Źródło:

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2011, 250
0208-6018
2353-7663

Pojawia się w:

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 35.

Tytuł:

Forecasting GDP growth rate in Ukraine with alternative models

Autorzy:

Karayuz, I
Bidyuk, P.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/118047.pdf

Data publikacji:

2015

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy

Tematy:

Regressive model
Bayesian network
short-term forecasting
GDP of Ukraine

Opis:

The problem of constructing mathematical model for short-term fore-casting of GDP is considered. First, extended autoregression is constru-cted that takes two additional independent variables into consideration. The model resulted provides a possibility for generating short-term forecasts of GDP though not of high quality. Another model was constructed in the form of a Bayesian network. The model turned out to be better than the multiple regression, it provides quite good estimates for probabilities of GDP growth direction.

Źródło:

Applied Computer Science; 2015, 11, 3; 88-97
1895-3735

Pojawia się w:

Applied Computer Science

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 36.

Tytuł:

An assignation and comparison of the prognosis results of paid-in-term receivables in opencast mine "X" via autoregressive model and periodic trends method
Wyznaczenie i porównanie wyników prognozy należności terminowych otrzymanych za pomocą modelu autoregresyjnego i metody trendów jednoimiennych okresów

Autorzy:

Trzaskuś-Żak, B.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/348641.pdf

Data publikacji:

2012

Wydawca:

Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH

Tematy:

należności
prognozowanie
model autoregresyjny
metoda trendów jednoimiennych
receivables
forecasting
autoregressive model
periodic trends method

Opis:

The article presents stages of development of three forecasting models based on two methods: an autoregressive method and a periodic trends method. Both in the autoregressive model and in the method of periodic trends (in the second analysis) an intervention causing a drop of production and sales due to modernisation of the production line was taken into account. Besides, an average forecast was also prepared on the basis of the three obtained models. Furthermore, an ex post mean squared forecast error (ex post-MSE) was calculated and then its root, that is RMSE (root mean square error) as well as ex post-MAPE (mean absolute percentage error) for the established forecast. According to the results model I has the lowest forecast error values (RMSE, MAPE).
Artykuł przedstawia etapy budowy trzech modeli prognostycznych w oparciu o dwie metody: model autoregresyjny i metodę trendów jednoimiennych okresów. Zarówno w modelu autoregresyjnym, jak również w metodzie trendów jednoimiennych okresów (w drugim ujęciu) uwzględniono interwencję wywołującą spadek produkcji i sprzedaży, ze względu na modernizację linii produkcyjnej. Sporządzono również średnią prognozę na podstawie trzech otrzymanych modeli. Obliczono, średni kwadratowy błąd prognoz ex post-MSE (mean squared error), a następnie jego pierwiastek, czyli RMSE (root mean square error), jak również średni absolutny błąd procentowy ex post-MAPE (mean absolute percentage error) dla wyznaczonych prognoz w trzech skonstruowanych modelach prognostycznych. Wyniki obliczeń wskazują, że model I cechują najmniejsze wartości błędów prognozy (RMSE, MAPE).

Źródło:

AGH Journal of Mining and Geoengineering; 2012, 36, 3; 353-366
1732-6702

Pojawia się w:

AGH Journal of Mining and Geoengineering

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 37.

Tytuł:

Prognozowanie stanu systemu na podstawie badań modelu procesu eksploatacji
The state condition prognosis based on the investigation of the maintenance process model

Autorzy:

Landowski, B.
Woropay, M.
Perczyński, D.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/328622.pdf

Data publikacji:

2004

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN

Tematy:

model Markowa
proces eksploatacji
prognozowanie
komunikacja miejska
Markov model
maintenance process
forecasting
urban transport

Opis:

Referat dotyczy wybranych zagadnień związanych z modelowaniem, prognozowaniem i sterowaniem procesem eksploatacji pewnej klasy obiektów technicznych realizowanym w złożonym systemie eksploatacji. Wspomaganie decydenta w procesie podejmowania decyzji dotyczących analizowanego systemu eksploatacji polega na prognozowaniu zachowania się systemu eksploatacji oraz ocenie wpływu wybranych wariantów decyzyjnych na przebieg procesu eksploatacji. Celem opracowania jest przedstawienie możliwości wykorzystania markowskiego modelu procesu eksploatacji obiektów technicznych do wstępnego prognozowania stanu systemu eksploatacji po zmianie wartości parametrów wejściowych modelu. Zmiana wartości parametrów wejściowych modelu może symulować oddziaływanie czynników wewnętrznych i zewnętrznych na zachowanie się systemu.
The paper presents the selected issues related to modelling, forecasting and controlling the maintenance process of a technical object class being realised in a complex maintenance system. Assisting the decision-maker in the decision-making process regarding the analysed maintenance system is based on forecasting the maintenance system behaviour and on estimation of the selected decision-making variant on the maintenance process course. The purpose of the paper is to present the possibility to use Markov technical object maintenance process model for preliminary forecasting the maintenance system state upon change of the model input parameter values. The change of the model input parameter values may simulate impact of the internal and external factors on the system behaviours.

Źródło:

Diagnostyka; 2004, 32; 101-106
1641-6414
2449-5220

Pojawia się w:

Diagnostyka

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 38.

Tytuł:

Ekonometryczny model krótkoterminowego prognozowania zużycia gazu
Econometric model of short-term natural gas consumption forecasting

Autorzy:

Kwilosz, Tadeusz
Filar, Bogdan

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2143631.pdf

Data publikacji:

2021

Wydawca:

Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy

Tematy:

model ekonometryczny
krótkoterminowe prognozowanie
zużycie gazu
econometric model
short-term forecasting
natural gas consumption

Opis:

W celu opracowania modelu krótkoterminowego zapotrzebowania na gaz konieczne jest dokonanie analizy najnowszych metod prognozowania matematycznego w celu wyboru i zaadaptowania właściwej z nich (spełniającej warunek efektywności i skuteczności). Niezbędne jest rozpoznanie i analiza czynników (głównie środowiskowych) wpływających na wynik krótkoterminowych prognoz oraz źródeł danych możliwych do wykorzystania. Efektem wykonanej pracy jest model numeryczny krótkoterminowego zapotrzebowania na gaz dla wybranej jednostki terytorialnej kraju. Opracowany model został skalibrowany i przetestowany na historycznych danych opisujących warunki środowiskowe i rzeczywiste zużycie gazu. Zaprojektowano i skalibrowano, na podstawie wybranego zestawu atrybutów (zmiennych objaśniających), niejednorodny liniowy model ekonometryczny. Dokonano statystycznej weryfikacji oszacowanych parametrów modelu. Warto zauważyć, że w krótkim terminie wykonania prognozy (7 dni) nie zachodzą znaczące zmiany w otoczeniu rynku gazowego (uruchomienie nowych inwestycji, podłączenie nowych użytkowników do systemu czy zmiany zapotrzebowania wynikające ze zmieniających się warunków makroekonomicznych). Inne czynniki techniczne, takie jak awarie linii produkcyjnych u odbiorców czy przestoje przemysłowe, są trudne do przewidzenia lub wiedza o nich rzadko jest dostępna. Z tego względu jedynymi czynnikami mogącymi mieć wpływ na zmiany zapotrzebowania gazu w krótkim terminie są czynniki pogodowe, które zostały wybrane jako zmienne objaśniające dla opracowanego modelu. Historyczne dane pogodowe zostały pobrane z usługi sieciowej (web service) OpenWeatherMap History Bulk. Jako zmiennej objaśnianej użyto dobowych wartości zużycia gazu dla jednego z województw Polski południowej. Dane zostały pobrane z systemu wymiany informacji operatora gazociągów przesyłowych. Dane dotyczą okresu trzyletniego, gdyż tylko takie dane zostały upublicznione. Zmienne objaśniające obejmują dobowe wartości danych pogodowych, takich jak: średnia temperatura, temperatura odczuwalna, temperatura minimalna, temperatura maksymalna, ciśnienie atmosferyczne, wilgotność względna, prędkość wiatru i kierunek wiatru.
In order to develop a mathematical model of short-term gas demand, it is necessary to analyze the latest mathematical forecasting methods in order to select and adapt the right one (meeting the condition of efficiency and effectiveness). It is necessary to recognize and analyze factors (mainly environmental) affecting the result of short-term forecasts and sources of data that can be used. The result of the work is a numerical model of short-term gas demand for a selected territorial unit of the country. The developed model was calibrated and tested on historical data describing environmental conditions and real gas consumption. A heterogeneous linear econometric model was designed and calibrated on the basis of a selected set of attributes (explanatory variables). The estimated parameters of the model were statistically verified. It is worth noting that in the short term of the forecast (7 days) there are no significant changes in the gas market environment (launching new investments, connecting new users to the system, or changes in demand resulting from changing macroeconomic conditions). Other technical factors, such as production line failures at customers or industrial downtime, are difficult to predict, or knowledge about their occurrence is rarely available. For this reason, the only factors that may have an impact on changes in gas demand in the short term are weather factors, which were selected as explanatory variables for the developed model. Historical weather data was retrieved from the OpenWeatherMapHistoryBulk web service. Daily values of gas consumption for one of the voivodships of southern Poland were used as the response variable. The data was downloaded from the information exchange system of the transmission pipeline operator. The data covers a three-year period, as only such data has been made public. The explanatory variables include the daily values of weather data such as: average temperature, chilled temperature, minimum temperature, maximum temperature, atmospheric pressure, relative humidity, wind speed and wind direction.

Źródło:

Nafta-Gaz; 2021, 77, 7; 454-462
0867-8871

Pojawia się w:

Nafta-Gaz

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 39.

Tytuł:

Dynamika rynku kart płatniczych. Analiza porównawcza Polski i Chin
The dynamics of the payment card market. A comparative analysis of Poland and China

Autorzy:

Wiśniewski, Jerzy W.
Sokołowska, Ewelina
Jinghua, Wu

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/589719.pdf

Data publikacji:

2018

Wydawca:

Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

Tematy:

Chiny
Dynamika
Karty płatnicze
Model ekonometryczny
Polska
China
Econometric forecasting
Econometric model
Payment cards
Polska

Opis:

Rynek kart płatniczych rozwija się dynamicznie we wszystkich częściach świata. Rynek wymusza dostosowanie się do tego procesu również gospodarek, które wcześniej były centralnie sterowane. Przedmiotem niniejszej pracy jest próba porównania rozwoju rynku kart płatniczych w Polsce i w Chinach. Wykorzystane zostały dane statystyczne zgromadzone przez banki centralne. Badanie przeprowadzone zostało na podstawie kwartalnych szeregów czasowych z lat 2008-2016. Przedmiotem rozważań są liczebność kart płatniczych oraz intensywność ich stosowania w związku z rozwojem niezbędnej do tego infrastruktury. Radykalna różnica wielkości Polski i Chin powoduje konieczność zastosowania rozwiązań wykorzystujących charakterystyki ilościowe rynków, wyrażone per capita oraz miary intensywności, które cechują się porównywalnością wyników.
The widespread computerization of life results in replacement of the traditional paper money with “plastic” money, in the form of payment cards. The card market has been expanding dynamically in all parts of the world. The market also forces the economies that previously were centrally controlled to adapt to this process. The subject of this paper is an attempt to compare the development of the payment card markets in Poland and China. The statistical data collected by the central banks and describing these markets will be used. The study will be based on the quarterly time series from 2008 to 2016. The subject of the discussion will be the number of payment cards and the intensity of their use, in connection with the development of the necessary infrastructure. The radically different sizes of Poland and China make it necessary to apply solutions that use the quantitative market characteristics, per capita and the intensity measures, making it possible to receive comparable results.

Źródło:

Studia Ekonomiczne; 2018, 353; 139-153
2083-8611

Pojawia się w:

Studia Ekonomiczne

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 40.

Tytuł:

Implementation of the Exponential Smoothing Method for Forecasting of the Sales Volume of an Opencast Mine of Rock and Raw Materials
Implementacja metody wyrównania wykładniczego do prognozowania wielkości sprzedaży kopalni odkrywkowej surowców skalnych

Autorzy:

Trzaskuś-Żak, B.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/318338.pdf

Data publikacji:

2018

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin

Tematy:

metoda wyrównywania wykładniczego
prognozowanie
model addytywny sezonowy
model multiplikatywny sezonowy
exponential smoothing methods
forecasting
seasonal additive model
seasonal multiplicative model

Opis:

This article uses an exponential smoothing method to forecast the time series of temporary sales of an opencast rock and raw materials mine. Six models of foresight were developed: three seasonal additive models (with linear, exponential and fading trend) and three seasonal multiplicative models (with linear, exponential and fading trend). The exponential smoothing method can be used for current enterprise management, not just mining. This method can be used to make relevant decisions based on the verified forecasts. It is designed for short-term forecasting-even several times during the day based on current changing data. This method is a useful tool for forecasting time series for not only sales. It can be used to forecast inventory, receivables, etc. However, despite the great progress in predictive methods of the future, which is particularly aided by computer technics, the forecast of the Economist is fraught with greater or lesser errors, and it is therefore necessary to verify developed models. The quality of the forecast should be determined by its relevance, which is determined by means of ex post errors (expired forecast errors). Furthermore, the quality should also be monitored and the forecasts should be corrected if necessary. To develop forecasts in the six models mentioned, the STATISTICA program, which provides a transparent and quite rapid forecasting of the use of the exponential smoothing method in twelve possible variants. STATISTICA also allows to verify the developed model by drawing an adjustment chart of this model with actual time series, verifying ex post errors, and creating a histogram of the rest of the model. This article also carried out verifications of the models developed by designating the errors of expired forecasts (ex post errors), as well as verification, on the basis of the histogram, whether the rest of the developed models have a normal distribution. For this purpose the Shapiro-Wilk test was used.
W artykule zastosowano metodę wyrównywania wykładniczego do prognozowania szeregu czasowego sprzedaży kopalni odkrywkowej surowców skalnych. Opracowano sześć modeli prognostycznych; trzy sezonowe modele addytywne (z trendem liniowym, wykładniczym oraz trendem gasnącym) oraz trzy sezonowe modele multiplikatywne (z trendem liniowym, wykładniczym oraz trendem gasnącym). Metoda wyrównywania wykładniczego może być wykorzystywana w bieżącym zarządzaniu przedsiębiorstwem, nie tylko górniczym. Metoda ta może służyć do podejmowania trafnych decyzji opartych na opracowanych i zweryfikowanych prognozach. Przeznaczona jest do krótkookresowego tworzenia prognoz - nawet kilkukrotnie w ciągu dnia opartego na zmieniających się bieżących obserwacjach (danych). Metoda ta, jest to przydatne narzędzie do prognozowania szeregów czasowych dotyczących nie tylko sprzedaży. Można jej użyć do prognozowania zapasów, należności itp. Jednak pomimo dużego postępu w zakresie metod przewidywania przyszłości, szczególnie wspomaganego techniką komputerową, prognoza jaką posługuje się ekonomista jest obarczona większym lub mniejszym błędem, dlatego też potrzebna jest weryfikacja opracowanych modeli. Jakość prognozy powinna być określona poprzez jej trafność, którą określa się za pomocą błędów ex post (błędy prognoz wygasłych), powinna być również monitorowana i w razie potrzeby powinno się przeprowadzić korektę prognoz. Do opracowania prognoz w sześciu wspomnianych modelach zastosowano program STATISTICA, który w sposób przejrzysty i dosyć szybki tworzy prognozy wykorzystując metodę wyrównywania wykładniczego w dwunastu możliwych do zastosowania wariantach wygładzania wykładniczego. Program STATISTICA umożliwia również szybką weryfikację opracowanego modelu poprzez sporządzenie wykresu dopasowania opracowanego modelu do rzeczywistego szeregu czasowego, weryfikację błędów ex post, jak również utworzenie histogramu reszt modelu. W artykule przeprowadzono również weryfikację opracowanych modeli poprzez wyznaczenie błędów prognoz wygasłych (błędów ex post), jak również weryfikację, na podstawie histogramu, czy reszty opracowanych modeli mają rozkład normalny, do tego celu został wykorzystany test Shapiro-Wilka.

Źródło:

Inżynieria Mineralna; 2018, R. 20, nr 2, 2; 15-23
1640-4920

Pojawia się w:

Inżynieria Mineralna

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 41.

Tytuł:

Unobserved Component Model with Observed Cycle Use of BTS Data for Short-Term Forecasting of Industrial Production

Autorzy:

Dudek, Sławomir
Pachucki, Dawid

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/500318.pdf

Data publikacji:

2011

Wydawca:

Szkoła Główna Handlowa w Warszawie

Tematy:

industrial production
business tendency survey
short-term forecasting
unobserved component model

Opis:

In the paper we are checking the explanatory power of business tendency survey data (BTS) in short-term forecasts of industrial production within the framework of the unobserved component model (UCM). It is assumed that the "unobserved cyclical component" is common for reference quantitative variable and qualitative variable. In that sense the cyclical fluctuation of industrial production can be approximated by the fluctuations of BTS indicators. We call such a specification of structural time series model the “Unobserved component model with observed cycle" (UCM-OC). To estimate the system we are using the Kalman filter technique. Then we compare the model recursive one-period ahead forecasts to the historical path of the reference series to check its out-of-sample data fit. The forecasting properties are also evaluated against alternative models, i.e. "pure" UCM and ARIMA model. The analysis was performed for Poland and selected European Union countries.

Źródło:

Prace i Materiały Instytutu Rozwoju Gospodarczego SGH; 2011, 86:Business Surveys, Business Cycles. Polish Contribution to the 30th CIRET Conference; 83-100
0866-9503

Pojawia się w:

Prace i Materiały Instytutu Rozwoju Gospodarczego SGH

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 42.

Tytuł:

ARIMA-based forecasting of the dynamics of confirmed Covid-19 cases for selected European countries

Autorzy:

Kufel, Tadeusz

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/22444425.pdf

Data publikacji:

2020

Wydawca:

Instytut Badań Gospodarczych

Tematy:

Covid-19 epidemic
ARIMA model
forecasting
infection control
non-pharmaceutical intervention

Opis:

Research background: On 11 March 2020, the Covid-19 epidemic was identified by the World Health Organization (WHO) as a global pandemic. The rapid increase in the scale of the epidemic has led to the introduction of non-pharmaceutical countermeasures. Forecast of the Covid-19 prevalence is an essential element in the actions undertaken by authorities. Purpose of the article: The article aims to assess the usefulness of the Auto-regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model for predicting the dynamics of Covid-19 incidence at different stages of the epidemic, from the first phase of growth, to the maximum daily incidence, until the phase of the epidemic's extinction. Methods: ARIMA(p,d,q) models are used to predict the dynamics of virus distribution in many diseases. Model estimates, forecasts, and the accuracy of forecasts are presented in this paper. Findings & Value added: Using the ARIMA(1,2,0) model for forecasting the dynamics of Covid-19 cases in each stage of the epidemic is a way of evaluating the implemented non-pharmaceutical countermeasures on the dynamics of the epidemic.

Źródło:

Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy; 2020, 15, 2; 181-204
1689-765X
2353-3293

Pojawia się w:

Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 43.

Tytuł:

Tax evasion in the EU countries following a predictive analysis and a forecast model for Slovakia

Autorzy:

Dobrovič, Ján
Rajnoha, Rastislav
Šuleř, Petr

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/19233707.pdf

Data publikacji:

2021

Wydawca:

Instytut Badań Gospodarczych

Tematy:

sustainable economic development
tax evasion
VAT gap
predictive statistical model
forecasting

Opis:

Research background: Tax evasion is an urgent challenge for governments, as reaching sufficient level of tax revenues enable adequate sustainable economic development. The motivation for the research was thus the identification of the situation in the EU countries.  Purpose of the article: The main research objective was to identify the extent of tax evasion in the EU countries, with a subsequent specific focus on the econometric predictive models and a forecast of their future development in the case of Slovakia as the poorest performing country of the V4 in this area.  Methods: The research was primarily based on testing selected statistical indicators in the field of tax evasions expressed on the basis of the VAT gap. The data for the research was obtained from the EUROSTAT database and the international system VIES for the period between 2000 and 2017. In addition to panel graphs, the research hypotheses were tested primarily using a cluster analysis, t-test, time series analysis, and an analysis of the time series trend with 4 basic models: linear trend, quadratic trend, growth curve model, and S-curve model. On the basis of the Mean Absolute Percentage Error (MAPE), the S-Curve model was selected as the determining model of predicting tax evasion.  Findings & value added: Based on the results of the cluster analysis, the EU countries were divided into five reference groups by the VAT gap value, using the VAT gap percentage share on the overall GDP value. The research also provides a unique methodological framework and a unique econometric model for predicting the future VAT gap in Slovakia as the poorest performing country of the V4 in this area, which is applicable to other V4 and EU countries. The research results also enable policy-makers in the EU countries and specifically also in Slovakia and other V4 countries to compare themselves explicitly with the reference countries of the EU in terms of tax evasion and subsequently adopt adequate measures to improve the effectiveness and performance in this field.

Źródło:

Oeconomia Copernicana; 2021, 12, 3; 701-728
2083-1277

Pojawia się w:

Oeconomia Copernicana

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 44.

Tytuł:

Dynamic Rating of 110 kV Overhead Lines
Wyznaczanie dynamicznej obciążalności linii napowietrznych 110 kV

Autorzy:

Babś, A.
Samotyjak, T.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/396824.pdf

Data publikacji:

2016

Wydawca:

ENERGA

Tematy:

dynamic line rating
thermal line model
load forecasting
dynamiczna obciążalność linii
model cieplny linii
prognozowanie obciążenia

Opis:

The paper justifies the need of using, within the 110 kV networks, a dynamic line rating model along the power lines. The work describes in detail the way in which the dynamic line rating is determined, basing the process solely on measurement of the weather conditions. Some aspects related to selection of the numerical values of the coefficients present in the heat model of the power-lines, which is being used to determine the dynamic line rating and the distance between the ground and the conductor, have been described. Subsequent stages of implementation of the system used to determine the dynamic line rating of the power lines have also been described. These include selection of the critical spans of the overhead lines, in case of which risk of exceeding the distance to the crossed-over objects is higher than in case the of the other spans of the very same power line. Additionally, optimal displacement of the weather-reporting stations, that are the source of the data used to determine the dynamic line rating of the lines, has been described. The work also deals with applications of the dynamic line rating for the power line related to the dangerous situation in case of which rime (ice) would be accumulated on the conductors. The forecasting procedures, regarding the load imposed on the power-lines, within a defined time period are also considered by the present paper. Forecasting the permissible load for the power lines is one of the main elements of planning an energy transmission system. Conclusions have been drawn regarding selection of the methodology which is to be used to determine the dynamic line rating, and the way of implementing and using these conclusions within the scope of maintaining the electric energy network.
W artykule uzasadniono celowość i potrzebę wykorzystywania w prowadzeniu ruchu sieci 110 kV dynamicznej obciążalności linii. Szczegółowo opisano wyznaczanie dynamicznej obciążalności linii z wykorzystaniem wyłącznie pomiaru warunków pogodowych. Opisano niektóre aspekty doboru wartości liczbowych współczynników występujących w modelu cieplnym linii, wykorzystywanym do wyznaczania dynamicznej obciążalności linii oraz odległości przewodu od ziemi. Opisano kolejne etapy wdrożenia systemu wyznaczania dynamicznej obciążalności linii, związane m.in. z wyborem przęseł krytycznych, tj. przęseł, w których ryzyko przekroczenia minimalnej odległości od obiektów krzyżowanych jest większe niż w przypadku innych przęseł tej samej linii, oraz optymalnym rozmieszczeniem stacji pogodowych będących źródłem danych dla wyznaczania dynamicznej obciążalności linii. Opisano również inne zastosowania wyznaczania dynamicznej obciążalności linii związane z monitorowaniem jej zagrożenia wystąpieniem oblodzenia (szadzi) oraz prognozowania obciążenia linii w określonym horyzoncie czasowym. Prognozowanie dopuszczalnego obciążania linii jest jednym z elementów planowania pracy systemu elektroenergetycznego. Sformułowano wnioski co do wyboru metody wyznaczania dynamicznej obciążalności linii oraz sposobu wdrożenia i wykorzystania w prowadzeniu ruchu sieci elektroenergetycznej.

Źródło:

Acta Energetica; 2016, 3; 4-9
2300-3022

Pojawia się w:

Acta Energetica

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 45.

Tytuł:

The forecast of coal sales taking the factors influencing the demand for hard coal into account
Prognoza wielkości sprzedaży węgla z uwzględnieniem czynników kształtujących popyt na węgiel kamienny

Autorzy:

Rybak, Aurelia
Manowska, Anna

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/216149.pdf

Data publikacji:

2019

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN

Tematy:

environmental factors
forecasting sales
coal sales
ARMAX model
prognozowanie sprzedaży
sprzedaż węgla
model ARMAX
czynniki środowiska

Opis:

In order to prepare a coal company for the development of future events, it is important to predict how can evolve the key environmental factors. This article presents the most important factors influencing the hard coal demand in Poland. They have been used as explanatory variables during the creation of a mathematical model of coal sales. In order to build the coal sales forecast, the authors used the ARMAX model. Its validation was performed based on such accuracy measures as: RMSE, MAPE and Theil’s index. The conducted studies have allowed the statistically significant factors out of all factors taken into account to be identified. They also enabled the creation of the forecast of coal sales volume in Poland in the coming years. To maintain the predictability of the forecast, the mining company should continually control the macro environment. The proper demand forecast allows for the flexible and dynamic adjustment of production or stock levels to market changes. It also makes it possible to adapt the product range to the customer’s requirements and expectations, which, in turn, translates into increased sales, the release of funds, reduced operating costs and increased financial liquidity of the coal company. Creating a forecast is the first step in planning a hard coal mining strategy. Knowing the future needs, we are able to plan the necessary level of production factors in advance. The right strategy, tailored to the environment, will allow the company to eliminate unnecessary costs and to optimize employment. It will also help the company to fully use machines and equipment and production capacity. Thanks to these efforts, the company will be able to reduce production costs and increase operating profit, thus survive in a turbulent environment.
Aby przygotować się na rozwój przyszłych wydarzeń z niezbędnym wyprzedzeniem, należy wiedzieć, w jakim kierunku mogą podążać trendy rozwoju kluczowych czynników otoczenia wpływających na spółkę węglową. Artykuł prezentuje najistotniejsze czynniki wpływające na popyt na węgiel kamienny w Polsce. Zostały one wykorzystane jako zmienne objaśniające przy utworzeniu modelu matematycznego wielkości sprzedaży węgla w Polsce. W celu jego zbudowania posłużono się modelem ARMAX. Walidacja modelu została przeprowadzona w oparciu o takie miary dokładności jak: RMSE, MAPE i współczynnik Theila. Badania te umożliwiły na wyznaczenie spośród wszystkich branych pod uwagę czynników statystycznie istotnych oraz na utworzenie prognozy wielkości sprzedaży tego paliwa w Polsce w najbliższych latach. Aby trafność prognozy mogła zostać utrzymana, przedsiębiorstwo powinno kontrolować makrootoczenie. Właściwa prognoza popytu pozwala na elastyczne oraz dynamiczne dostosowanie poziomu produkcji czy zapasów do zmian zachodzących na rynku. Umożliwia ona także dostosowanie produkowanego asortymentu do wymagań i oczekiwań odbiorców, co z kolei przekłada się na zwiększenie sprzedaży, uwolnienie środków finansowych, zmniejszenie kosztów działalności przedsiębiorstwa oraz wzrost płynności finansowej kopalń. Stworzenie prognozy to pierwszy krok w planowaniu strategii wydobycia węgla kamiennego. Znając przyszłe potrzeby, jesteśmy w stanie z wyprzedzeniem zaplanować niezbędny poziom czynników produkcji. Odpowiednia strategia to taka, która jest dostosowana do otoczenia, pozwoli przedsiębiorstwu wyeliminować niepotrzebne koszty i zoptymalizować zatrudnienie. Pomoże to również firmie w pełni korzystać z maszyn i urządzeń oraz zdolności produkcyjnych. Dzięki tym staraniom firma będzie mogła obniżyć koszty produkcji i zwiększyć zysk operacyjny, dzięki czemu przetrwa w niespokojnym oraz zmiennym otoczeniu.

Źródło:

Gospodarka Surowcami Mineralnymi; 2019, 35, 1; 129-140
0860-0953

Pojawia się w:

Gospodarka Surowcami Mineralnymi

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 46.

Tytuł:

Prognozowanie stężeń zanieczyszczeń powietrza w GOP-ie modelami statystycznymi
Prediction of air pollutants concentrations in GOP using statistical models

Autorzy:

Siewior, J.
Tumidajski, T.
Foszcz, D.
Niedoba, T.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1819572.pdf

Data publikacji:

2011

Wydawca:

Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane

Tematy:

model statystyczny
zanieczyszczenie powietrza
GOP
prognozowanie zanieczyszczeń powietrza
forecasting of air pollution
statistical model
air pollution

Opis:

Propagację zanieczyszczeń powietrza można opisywać za pomocą modeli deterministycznych, wykorzystujących równania różniczkowe fizyki atmosfery lub modeli fenomenologicznych analizujących statystycznie zebrane dane pomiarowe. Zgodność obu typów modeli z danymi rzeczywistymi jest różna, zakres i sens ich stosowalności także są inne i wielokrotnie wybór modelu jest określony celem jego stosowania oraz posiadanym zbiorem danych. W przypadku analizy propagacji zanieczyszczeń w dużych aglomeracjach przemysłowych stosowanie modeli deterministycznych jest praktycznie niemożliwe ze względu na potrzeby w zakresie danych (charakterystyka źródeł topografii terenu, charakterystyk meteorologicznych itp.) i dlatego próbuje się wykorzystać fenomenologiczne podejście do problemu opisu propagacji z zastosowaniem różnych technik obliczeniowych - od prostych metod statystycznych do sieci neuronowych.
Predicting of pollutants concentrations is very crucial for big cities and industrial agglomerations. It allows introduction of possible preventive activities with purpose of prevention to accumulation of concentrations as well warning people of possible states being dangerous to health for people from risk group, i.e. elders, people with cardiovascular diseases or people with respiratory system diseases. Upper Silesian Industrial Region (GOP) is one of the most polluted regions in Poland. Because of the location of several important heavy industrial plants it is necessary to constantly monitor concentrations of various dust and gas pollutants in this area. The paper presents the possibilities of stochastic modeling of air pollutants on the basis of data collected by monitoring stations and their application to pollutants concentrations forecasting. The data from following heating seasons from monitoring station in Zabrze concerning SO2 concentrations was applied to the analysis. The obtained models were statistically evaluated. Efficient modeling of daily SO2 concentrations should be based on regressive models with weights as well on adaptive approach to concentrations modeling dependably on forecasted synoptic situations. Documented heuristically statistical models allow to state that at unambiguous synoptic situation distinguished by low temperatures and windless weather, average limit values of concentrations of pollutants are expected to be exceeded. It is a manifestation of the compatibility of models with reality. An example of this is smog in Cracow recorded before the end of 2010, at meteorological conditions described above. The use of statistical methods of description of measurement data from the station allows for more accurate interpretation and documentation of the existing quantitative and even qualitative dependencies, which is not provided by purely numerical methods of modeling and predicting (e.g. neural networks).

Źródło:

Rocznik Ochrona Środowiska; 2011, Tom 13; 1261-1274
1506-218X

Pojawia się w:

Rocznik Ochrona Środowiska

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 47.

Tytuł:

Applicable technologies to forecast, analyze and optimize reliability and risks for complex systems

Autorzy:

Kostogryzov, A.
Nistratov, G.
Nistratov, A.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2069444.pdf

Data publikacji:

2012

Wydawca:

Uniwersytet Morski w Gdyni. Polskie Towarzystwo Bezpieczeństwa i Niezawodności

Tematy:

analysis
forecasting
model
quality
reliability
risk
safety
software tools
system engineering
technology

Opis:

The paper is concerned with the application of the original mathematical models and supporting them software technologies to forecast, analyze and optimize reliability and risks for complex systems (system is defined as a combination of interacting elements organized to achieve one or more stated purposes). Functionality and usability to analyze information system processes and standard processes in system life cycle are presented. Rational use of the proposed results allows to go «from a pragmatical filtration of information to generation of the proved ideas and effective decisions». Effects are demonstrated by examples.

Źródło:

Journal of Polish Safety and Reliability Association; 2012, 3, 1; 1--14
2084-5316

Pojawia się w:

Journal of Polish Safety and Reliability Association

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 48.

Tytuł:

Prognozowanie inflacji w Polsce na podstawie modeli autoregresji wektorowej
Forecasting Inflation in Poland Based on Vector Autoregressive Models
Projections relatives à l’inflation en Pologne sur la base des modèles autorégressifs vectoriels
Прогнозирование инфляции в Польше на основе модели векторной авторегрессии

Autorzy:

Wójcik, Szymon

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/543416.pdf

Data publikacji:

2015-01

Wydawca:

Główny Urząd Statystyczny

Tematy:

Model wektorowej autoregresji
Prognozowanie
Inflacja
Zmienność poziomu cen
Vector Autoregression Model (VAR)
Forecasting
Inflation
Price level variability

Opis:

В статье были использованы модели векторной авторегрессии для прогнозирования месячного показателя потребительских цен в Польше. Выбор используемых макроэкономических переменных соответствовал трем теориям формирования инфляции: монетаристской, кейнсианской (курсовой) и издержек. В прогнозировании была использована концепция вне выборки (out-of-sample), а качество результатов было обследовано с использованием ошибок прогноз ex post.
W artykule wykorzystano modele wektorowej autoregresji do prognozowania miesięcznego indeksu cen konsumenta w Polsce. Dobór użytych zmiennych makroekonomicznych odpowiadał trzem teoriom powstawania inflacji: monetarystycznej, keynesowskiej i kosztowej. W prognozowaniu wykorzystano koncepcję prognozowania poza próbę (out-of-sample), a jakość wyników zbadano przy pomocy błędów prognoz ex post.
The article presents a usage of vector autoregressive models in forecasting polish consumer price index. Macroeconomic variables used in this paper are considered to reflect particular economic theories describing causes of inflation. Out-of-sample methodology was used in forecasting process. Accuracy of results was diagnosed by using ex post forecasting errors.

Źródło:

Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2015, 1; 28-41
0043-518X

Pojawia się w:

Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 49.

Tytuł:

Identifying an Appropriate Forecasting Model for Forecasting Total Import of Bangladesh

Autorzy:

Khan, Tanvir

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/465624.pdf

Data publikacji:

2011

Wydawca:

Główny Urząd Statystyczny

Tematy:

ARIMA model
Holt Winters’ trend and seasonality method
VAR model
Forecasting accuracy
Out-of-sample accuracy measurement

Opis:

Forecasting future values of economic variables are some of the most critical tasks of a country. Especially the values related to foreign trade are to be forecasted efficiently as the need for planning is great in this sector. The main objective of this research paper is to select an appropriate model for time series forecasting of total import (in taka crore) of Bangladesh. The decision throughout this study is mainly concerned with seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) model, Holt-Winters’ trend and seasonal model with seasonality modeled additively and vector autoregressive model with some other relevant variables. An attempt was made to derive a unique and suitable forecasting model of total import of Bangladesh that will help us to find forecasts with minimum forecasting error.

Źródło:

Statistics in Transition new series; 2011, 12, 1; 179-192
1234-7655

Pojawia się w:

Statistics in Transition new series

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 50.

Tytuł:

A rainfall forecasting method using machine learning models and its application to the Fukuoka city case

Autorzy:

Sumi, S. M.
Zaman, M. F.
Hirose, H.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/331290.pdf

Data publikacji:

2012

Wydawca:

Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza

Tematy:

maszyna ucząca się
metoda wielomodelowa
przetwarzanie wstępne
rainfall forecasting
machine learning
multi model method
preprocessing
model ranking

Opis:

In the present article, an attempt is made to derive optimal data-driven machine learning methods for forecasting an average daily and monthly rainfall of the Fukuoka city in Japan. This comparative study is conducted concentrating on three aspects: modelling inputs, modelling methods and pre-processing techniques. A comparison between linear correlation analysis and average mutual information is made to find an optimal input technique. For the modelling of the rainfall, a novel hybrid multi-model method is proposed and compared with its constituent models. The models include the artificial neural network, multivariate adaptive regression splines, the k-nearest neighbour, and radial basis support vector regression. Each of these methods is applied to model the daily and monthly rainfall, coupled with a pre-processing technique including moving average and principal component analysis. In the first stage of the hybrid method, sub-models from each of the above methods are constructed with different parameter settings. In the second stage, the sub-models are ranked with a variable selection technique and the higher ranked models are selected based on the leave-one-out cross-validation error. The forecasting of the hybrid model is performed by the weighted combination of the finally selected models.

Źródło:

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2012, 22, 4; 841-854
1641-876X
2083-8492

Pojawia się w:

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce