Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "vector autoregression model" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-9 z 9
    Tytuł:
    Oddziaływanie inflacji na wzrost gospodarczy w Polsce w okresie 1991-2009
    The impact of inflation on economic growth in Poland in the period 1991-2009
    Autorzy:
    Misztal, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/399322.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    inflacja
    wzrost gospodarczy
    model autoregresji wektorowej
    inflation
    economic growth
    vector autoregression model
    Opis:
    The main aim of the study was to analyze the impact of inflation on the economic growth in Poland in the period from 1991 to 2009. In the paper, methods based on the literature study of international economics and international finance as well as econometric methods (Vector Autoregression Model - VAR) were used. All statistics used in the paper came from the statistical base EconStats. On the basis of the analysis of the relationship between inflation and the economic growth in Poland in the period from 1991 to 2009 you can point to several key conclusions. Firstly, relationship between the inflation rate and the dynamics of real GDP in Poland was relatively important in this period. Moreover, on the basis of VAR model estimates, a negative influence of inflation on the economic growth in Poland over considered period was confirmed. The results also revealed that changes in the inflation rate accounted for 0.5% variability of the growth rate of real GDP in Poland after a year from the shock. Moreover, the existence of non-linear relationship between inflation and economic growth in Poland was confirmed and two threshold levels of inflation amounted to 2.49% and 11.8% were estimated.
    Źródło:
    Ekonomia i Zarządzanie; 2010, 2, 3; 46-57
    2080-9646
    Pojawia się w:
    Ekonomia i Zarządzanie
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    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
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of the vector-autoregression VAR model in the analysis of unemployment hysteresis in the context of Okun’s Law
    Autorzy:
    Kołbyko, Patryk
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2207120.pdf
    Data publikacji:
    2023-02-22
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
    Tematy:
    vector-autoregression model VAR
    time series analysis
    hysteresis in the labour market
    Okun’s Law
    macroeconometrics
    Opis:
    Unemployment is an important macroeconomic issue both in theoretical terms and for economic reality. On the theoretical ground, the unemployment rate, which is a measure of the share of unemployed units of the labour supply in the economy, determines the output gap at a certain adjustment parameter determined by the marginal productivity of labour. One of the causes of rising or persistent unemployment in the economy is the phenomenon of unemployment hysteresis, which occurs as a result of changes in the marginal disutility of labour, the strength of the wage bargain and other exogenous conditions arising in previous periods. The purpose of the study conducted in the following paper is to investigate the phenomenon of hysteresis in the labour market by analysing the significance of the impact of the unemployment rate in previous periods. In addition, the work aims to study Okun’s Law as an effect of production dynamics on the unemployment rate. The study of the dependence was carried out through the estimation of a macroeconometric time series model—vector-autoregression (VAR) on the example of statistical data for Poland obtained from Statistics Poland (Stat.gov.pl) and complied raports about national accounts in the quarterly sequence for the years 2015–2021. The period of the study was arbitrarily selected with the observation of business cycle fluctuations in the above time frame. Empirical analysis of selected structural parameters through estimation of the vector-autore- gression model showed a significant influence of the time series in the formation of the unemployment rate, which confirms the influence of the analysed phenomenon of hysteresis in the labour market. In addition, the vector-autoregression model for inter- val forecasting through the use of dynamic prediction proved to be a posteriori accurate forecasting model of the unemployment rate in the Polish economy.
    Źródło:
    Research Papers in Economics and Finance; 2022, 6, 2; 68-85
    2543-6430
    Pojawia się w:
    Research Papers in Economics and Finance
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Źródła fluktuacji realnego efektywnego kursu EUR/ PLN
    Sources of real exchange rates fluctuations EUR/ PLN
    Autorzy:
    Waszkowski, Adam
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/452784.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    realny efektywny kurs walutowy, model wektorowej autoregresji, dekompozycja wariancji błędu prognozy
    real exchange rate, vector autoregression model, forecast error variance decomposition
    Opis:
    W artykule poruszono problem wyjaśnienia źródła fluktuacji realnego efektywnego kursu walutowego na przykładzie EUR/ PLN wykorzystując podejście równowagi. Punktem wyjścia było opracowanie modelu wektorowej autoregresji oraz jego strukturalnej postaci. Specyfikacji modelu dokonano w oparciu o pracę Claridy i Galiego [1994], wykorzystując kwartalny szereg czasowy 1996- 2010 dla Polski i strefy euro. Pozwoliło to na estymację sytemu składającego się z trzech zmiennych: PKB, REER oraz HICP. Celem określenia źródła fluktuacji realnego kursu EUR/ PLN przeprowadzono dekompozycję wariancji błędu prognozy. Okazało się, że największe znaczenie (powyżej 80%) w wyjaśnieniu wariancji REER mają szoki popytowe.
    In the article we've raised the issue of explaining the source of the fluctuation of the Real Effective Exchange Rate (REER) using a equilibrium approach for EUR/PLN example. The starting point was to elaborate a model of vector autoregression and its structural form. The specification of a model have been made based on Clarida and Gali's work. To determine the source of the fluctuation of the real exchange rate we used Forecast Error Variance Decomposition. It resulted that the most important (more than 80%) in explaining the variance of the REER are demand shocks.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2011, 12, 2
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    SPATIAL PIGMEAT PRICE TRANSMISSION: THE CASE OF LITHUANIA AND POLAND
    PRZESTRZENNA TRANSMISJA CEN MIĘSA WIEPRZOWEGO NA PRZYKŁADZIE LITWY I POLSKI
    Autorzy:
    Jurkėnaitė, Nelė
    Syp, Alina
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2130400.pdf
    Data publikacji:
    2022-03-28
    Wydawca:
    Instytut Ekonomiki Rolnictwa i Gospodarki Żywnościowej - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    przestrzenna transmisja cen
    rynek mięsa wieprzowego
    model autoregresji wektorowej
    przyczynowość Grangera
    spatial price transmission
    pigmeat market
    vector autoregression model
    Granger causality
    Opis:
    The paper investigated the patterns of changes in spatial price transmission between pigmeat prices of two post-communist Member States, namely Lithuania and Poland, and five main producing countries in the EU-15, namely Germany, Denmark, France, Spain, and the Netherlands. This study employed vector autoregression modelling, as well as the Granger causality concept, and focused on changes in price behavior from May 2004 to May 2021. The findings suggest fundamental differences in the short-term price behavior of two post-communist countries. Over the investigated period, Poland strengthened the position in the EU pigmeat market and could be classified as a price leading country for the certain markets. The case of Lithuania demonstrated that countries with lower productivity and the dominant share of pig population on small-scale farms as well as high price level became vulnerable and evolved towards a viable national pig farming structures. Hence, a movement of new Member States towards greater market integration must be linked to the spread of innovations in pig farming or exit of uncompetitive farms. In the case of Lithuania, a promising direction of policy implications is support for the establishment of modern and competitive medium-sized farms, as well as the spread of relevant knowledge and innovations.
    W pracy zbadano wzorce zmian w przestrzennej transmisji cen mięsa wieprzowego pomiędzy dwoma postkomunistycznymi państwami członkowskimi, tj. Litwą i Polską, a pięcioma głównymi krajami produkującymi w UE-15, tj. Niemcami, Danią, Francją, Hiszpanią i Holandią. W badaniu wykorzystano modelowanie wektorowej autoregresji, a także koncepcję przyczynowości Grangera i skupiono się na zmianach w zachowaniu cen od maja 2004 do maja 2021 roku. Wyniki sugerują fundamentalne różnice w krótkoterminowym zachowaniu cen w dwóch krajach postkomunistycznych. W badanym okresie Polska umocniła pozycję na unijnym rynku mięsa wieprzowego i mogła być zaklasyfikowana jako kraj liderów cenowych na niektórych rynkach. Przypadek Litwy pokazał, że kraje o niższej produktywności i dominującym udziale pogłowia trzody chlewnej w gospodarstwach o małej skali, a także o wysokim poziomie cen stały się wrażliwe i ewoluowały w kierunku opłacalnych krajowych struktur hodowli trzody chlewnej. Dlatego też podążanie nowych państw członkowskich w kierunku większej integracji rynku musi być powiązane z rozprzestrzenianiem się innowacji w hodowli trzody chlewnej lub wyjściem niekonkurencyjnych gospodarstw. W przypadku Litwy obiecującym kierunkiem konsekwencji polityki jest wspieranie tworzenia nowoczesnych i konkurencyjnych gospodarstw średniej wielkości, a także rozpowszechnianie odpowiedniej wiedzy i innowacji.
    Źródło:
    Zagadnienia Ekonomiki Rolnej; 2022, 370, 1; 87-106
    0044-1600
    2392-3458
    Pojawia się w:
    Zagadnienia Ekonomiki Rolnej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prognozowanie wskaźnika nagromadzenia odpadów w ujęciu zmian osobistych wydatków konsumpcyjnych za pomocą modelu wektorowo-autoregresyjnego
    FORECASTING OF MUNICIPAL WASTE ACCUMULATION RATE IN THE APPROACH TO CHANGES IN PERSONAL CONSUMER EXPENDITURE BY MEANS OF A VECTOR-AUTOREGRESSIVE MODEL
    Autorzy:
    Bień, Jurand
    Bień, Beata
    Krawczyk, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/chapters/33534354.pdf
    Data publikacji:
    2023-12-07
    Wydawca:
    Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
    Tematy:
    analiza szeregów czasowych
    model wektorowo-autoregresyjny
    prognozo-wanie
    wskaźnik nagromadzenia odpadów
    wydatki konsumpcyjne
    consumer expenditures
    forecasting
    time-series analysis
    vector-autoregression model
    waste accumulation rate
    Opis:
    Prognozowanie ilości wytwarzanych odpadów komunalnych jest ważne dla planowania, eksploatacji i optymalizacji prawidłowo funkcjonującego systemu gospodarki odpadami komunalnymi. Nie jest to jednak łatwe zadanie ze względu na szereg dynamicznych zmian będących wynikiem przeobrażeń demograficznych, społecznych, ekonomicznych, czasem wręcz nieprzewidywalnych. Początkowo do prognozowania stosowano głównie konwencjonalne, opisowe modele statystyczne prognozowania wytwarzania odpadów z uwzględnieniem czynników demograficznych i społeczno-ekonomicznych. Obecnie jednak coraz częściej metody te zastępowane są przez metody oparte na uczeniu maszynowym, które to stanowi podzbiór sztucznej inteligencji. Uczenie maszynowe to nic innego jak nauczenie komputerów, jak uczyć się na danych i doskonalić w miarę zdobywania doświadczenia. W niniejszej publikacji przeanalizowano zmiany wskaźnika nagromadzenie odpadów komunalnych w jego relacji do wydatków na osobistą konsumpcję w oparciu o dane pozyskane z Banku Danych Lokalnych (BDL) prowadzonego przez Główny Urząd Statystyczny. Analiza, a następnie prognoza przeprowadzona została z wykorzystaniem modelu wektorowo-autoregresyjnego, gdzie każda ze zmiennych opisana została osobnym równaniem modelu, w którym zmiennymi niezależnymi są opóźnienia wszystkich zmiennych zależnych. Uzyskane wyniki pokazały, że taka metoda może być z powodzeniem stosowana do prognozowania wskaźnika nagromadzenia odpadów w ujęciu zmian osobistych wydatków konsumpcyjnych przy przybliżonym poziomie 2,3% błędu średniokwadratowego (RMSE).
    Forecasting the amount of municipal waste generated is important for the planning, operation and optimization of a properly functioning municipal waste management system. However, it is not an easy task due to a number of dynamic changes resulting from demographic, social and economic transformations, some of them unpredictable. Initially, mainly conventional, descriptive statistical models of forecasting waste generation, taking into account demographic and socio-economic factors, were used for prognosis. Currently more and more often these methods are replaced by methods based on machine learning, which is a subset of artificial intelligence. Machine learning teaches computers to learn from data and improve the model as they gain experience. The chapter analyses the changes in the municipal waste accumulation ratio in relation to expenditure on personal consumption based on data obtained from the Local Data Bank (LDB) run by the Polish Central Statistical Office. The analysis, and then the forecasting, was carried out with the use of a vector-autoregressive model, where each variable was described with a separate model equation, in which the independent variables are the delays of all dependent variables. The results showed that such a method can be successfully used to forecast the waste accumulation rate in terms of changes in personal consumption expenditure at an approximate level of 2.3% mean square error (RMSE).
    Źródło:
    Czysta energia i środowisko; 95-107
    9788371939044
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Forecasting municipal waste accumulation rate and personal consumption expenditures using vector autoregressive (VAR) model
    Autorzy:
    Bień, Jurand
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/23966648.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Menedżerów Jakości i Produkcji
    Tematy:
    wskaźnik akumulacji odpadów
    wydatki konsumpcyjne
    prognozowanie
    analiza szeregów czasowych
    wielowymiarowe szeregi czasowe
    model autoregresji wektorowej
    waste accumulation rate
    consumption expenditures
    forecasting
    time-series analysis
    multivariate time series models
    vector autoregression model
    Opis:
    Accurate forecasting of municipal solid waste (MSW) generation is important for the planning, operation and optimization of municipal waste management system. However, it’s not easy task due to dynamic changes in waste volume, its composition or unpredictable factors. Initially, mainly conventional and descriptive statistical models of waste generation forecasting with demographic and socioeconomic factors were used. Methods based on machine learning or artificial intelligence have been widely used in municipal waste projection for several years. This study investigates the trend of municipal waste accumulation rate and its relation to personal consumption expenditures based on the yearly data achieved from Local Data Bank (LDB) driven by Polish Statistical Office. The effect of personal consumption expenditures on the municipal waste accumulation rate was analysed by using the vector autoregressive model (VAR). The results showed that such method can be successfully used for this purpose with an approximate level of 2.3% Root Mean Square Error (RMSE).
    Źródło:
    Production Engineering Archives; 2022, 28, 2; 150--156
    2353-5156
    2353-7779
    Pojawia się w:
    Production Engineering Archives
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analysis of budget deficits and macroeconomic fundamentals: A VAR-VECM approach
    Autorzy:
    Epaphra, Manamba
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/522020.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Budget deficit
    Macroeconomic variables
    Vector Autoregression
    Vector Error-Correction Model
    Opis:
    Aim/purpose – This paper examines the relationship between budget deficits and selected macroeconomic variables in Tanzania for the period spanning from 1966 to 2015. Design/methodology/approach – The paper uses Vector autoregression (VAR) – Vector Error Correction Model (VECM) and variance decomposition techniques. The Johansen’s test is applied to examine the long run relationship among the variables under study. Findings – The Johansen’s test of cointegration indicates that the variables are cointegrated and thus have a long run relationship. The results based on the VAR-VECM estimation show that real GDP and exchange rate have a negative and significant relationship with budget deficit whereas inflation, money supply and lending interest rate have a positive one. Variance decomposition results show that variances in the budget deficits are mostly explained by the real GDP, followed by inflation and real exchange rate. Research implications/limitations – Results are very indicative, but highlight the importance of containing inflation and money supply to check their effects on budget deficits over the short run and long-run periods. Also, policy recommendation calls for fiscal authorities in Tanzania to adopt efficient and effective methods of tax collection and public sector spending. Originality/value/contribution – Tanzania has been experiencing budget deficit since the 1970s and that this budget deficit has been blamed for high indebtedness, inflation and poor investment and growth. The paper contributes to the empirical debate on the causal relationship between budget deficits and macroeconomic variables by employing VAR-VECM and variance decomposition approaches.
    Źródło:
    Journal of Economics and Management; 2017, 30; 20-57
    1732-1948
    Pojawia się w:
    Journal of Economics and Management
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Studying the Stock Market – Economic Activity Nexus in Poland with a VAR‑VECM Approach
    Badanie współzależności pomiędzy rynkiem akcji a poziomem aktywności gospodarczej w Polsce z wykorzystaniem metodologii VAR‑VECM
    Autorzy:
    Pietraszewski, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/655935.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    WIG
    produkt krajowy brutto
    autoregresja wektorowa
    kointegracja
    model korekty błędem
    Gross Domestic Product
    vector autoregression
    cointegration
    error correction model
    Opis:
    W artykule omówiono związki pomiędzy koniunkturą giełdową a realną aktywnością gospodarczą oraz przedstawiono wyniki badania współzależności pomiędzy zmianami głównego indeksu akcji na GPW w Warszawie (WIG) oraz PKB w Polsce w latach 1995–2019. W wielu studiach empirycznych dla krajów wysoko rozwiniętych wykazano istnienie nie tylko dynamicznych interakcji krótkookresowych, ale również długoterminowej relacji kointegrującej pomiędzy poziomami indeksu i produktu. Dotychczasowe badania dla Polski wskazywały głównie na związki krótkookresowe pomiędzy stopami zwrotu z akcji a zmianami aktywności gospodarczej, podczas gdy dowody na istnienie długookresowej relacji kointegrującej są jak dotąd nieliczne. W artykule zastosowano metodologię VAR‑VECM oraz procedurę Johansena do badania kointegracji dla znacznie dłuższego szeregu danych kwartalnych niż w prowadzonych do tej pory badaniach. Badanie wykazało, że stopy zwrotu z akcji są przyczyną w sensie Grangera dla zmian PKB, przy czym wyprzedzenie w czasie sięga do trzech kwartałów. Znaleziono również dowody na istnienie długoterminowej relacji kointegrującej.
    The paper discusses the links between stock market performance and real economic activity and presents results of an empirical inquiry into dynamic relationships between the main stock index quoted on the Warsaw Stock Exchange (WIG) and GDP in Poland over the years 1995–2019. In many empirical studies for highly developed countries not only short‑run dynamic interactions but also a long‑run cointegrating relationship between the stock index and output have been found. Previous studies for Poland reported mainly short‑run linkages between stock returns and changes of economic activity whereas the evidence for a long‑run cointegrating relationship is still quite scarce. In this paper, the VAR‑VECM methodology with the Johansen tests for cointegration is used to study a substantially longer quarterly data interval than has been investigated so far. Research results show that stock returns Granger‑cause GDP growth with up to three‑quarters lead. The evidence for the existence of a long‑term cointegrating relationship has also been found.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2020, 3, 348; 65-89
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-9 z 9

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies