Informacja

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

Wyszukujesz frazę "vector autoregressive model" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-7 z 7
Tytuł:
Monetary Policy Transmission and the Labour Market in the Non‑eurozone Visegrad Group Countries in 2000–2014. Evidence from a SVAR Analysis
Transmisja polityki pieniężnej a rynek pracy w krajach Grupy Wyszehradzkiej niebędących członkami strefy euro w latach 2000–2014. Wyniki analiz z wykorzystaniem modeli SVAR
Autorzy:
Włodarczyk, Przemysław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/633375.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
polityka pieniężna
produkcja
zatrudnienie
bezrobocie
Grupa Wyszechradzka
strukturalne model wektorowej autoregresji
SVAR
monetary policy
output
employment
unemployment
Visegrad Group countries
Structural Vector Autoregressive models
Opis:
Celem prezentowanego artykułu jest wypełnienie luki w istniejącej literaturze ekonomicznej poprzez dostarczenie nowych dowodów na istnienie zależności pomiędzy rozmiarami podaży pieniądza a poziomami zatrudnienia i bezrobocia obserwowanymi w krajach Grupy Wyszehradzkiej niebędących członkami strefy euro (Czechach, Węgrzech i Polsce). Analizy wykorzystują strukturalne modele wektorowej autoregresji (SVAR), które estymowano w oparciu o dane miesięczne z okresu 2000:1–2014:2. W celu uzyskania oszacowań funkcji odpowiedzi na impuls wykorzystano zbiór restrykcji krótkookresowych wyprowadzonych z teorii transmisji polityki pieniężnej. Zaproponowano dwie różne identyfikacje modelu. Wyniki potwierdzają istnienie zależności pomiędzy polityką pieniężną, zatrudnieniem i bezrobociem. Zgodnie z uzyskanymi oszacowaniami szoki polityki pieniężnej powodują opóźnioną reakcję produkcji, zatrudnienia i stopy bezrobocia w analizowanych krajach.
This paper is aimed at filling the gap in existing economic research by delivering new evidence on the money‑labour nexus in the emerging markets of the non‑eurozone Visegrad group countries (i.e. Czech Republic, Hungary and Poland). Analyses are based on the Strucutral VAR (SVAR) models of the monetary transmission mechanism, estimated using monthly data from the 2000:1–2014:2 period. In order to obtain impulse responses, the short‑run restrictions set, based on the monetary transmission theory, is imposed. Two different identification schemes are considered. The results confirm that there exists a nexus between monetary policy, employment, and unemployment. According to the obtained estimates monetary policy shocks invoked lagged, hump‑shaped reactions of output, employment and unemployment in each of the analysed countries.
Źródło:
Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe; 2017, 20, 4; 23-43
1508-2008
2082-6737
Pojawia się w:
Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Monte Carlo Analysis of Forecast Error Variance Decompositions under Alternative Model Identification Schemes
Badanie dekompozycji wariancji błędów prognozy przy różnych schematach identyfikacji modeli wektorowej autoregresji za pomocą metody Monte Carlo
Autorzy:
Staszewska-Bystrova, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/654622.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
dekompozycja wariancji błędów prognozy
strukturalne modele wektorowej autoregresji
restrykcje długookresowe
restrykcje krótkookresowe
forecast error variance decomposition
structural vector autoregressive model
long-run restrictions
short-run restrictions
Opis:
Celem artykułu jest zbadanie dokładności estymacji parametrów dekompozycji wariancji błędów prognozy dla strukturalnych modeli wektorowej autoregresji zidentyfikowanych z użyciem restrykcji na parametry krótko‑ i długookresowe. W analizie wykorzystano eksperymenty Monte Carlo. Wykazano, że dla procesów o pierwiastkach, których wartość zbliżona jest do jedności, wybrane parametry dekompozycji wariancji błędów prognozy można oszacować z większą precyzją przy założeniu trójkątnej macierzy mnożników długookresowych niż przy restrykcji trójkątnej macierzy mnożników bezpośrednich. Uzyskane wyniki wnoszą wkład do dyskusji dotyczącej zalet i wad różnych schematów identyfikacji przez wskazanie kontrprzykładów dla hipotezy, że wykorzystanie restrykcji krótkookresowych prowadzi do mniejszych błędów szacunku niż zastosowanie restrykcji na parametry długookresowe.
The goal of the paper is to investigate the estimation precision of forecast error variance decomposition (FEVD) based on stable structural vector autoregressive models identified using short‑run and long‑run restrictions. The analysis is performed by means of Monte Carlo experiments. It is demonstrated that for processes with roots close to one, selected FEVD parameters can be estimated more accurately using recursive restrictions on the long‑run multipliers than under recursive restrictions on the impact effects of shocks. This finding contributes to the discussion of pros and cons of using alternative identification schemes by providing counterexamples for the notion that short‑run identifying restrictions lead to smaller estimation errors than long‑run restrictions.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2018, 5, 338; 115-131
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Terms of trade i wzrost gospodarczy w Polsce w okresie 1980–2009
Autorzy:
Misztal, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1810732.pdf
Data publikacji:
2012-09-30
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania
Tematy:
terms of trade
wzrost gospodarczy
model wektorowej autoregresji
economic growth
vector autoregressive model
Opis:
Celem artykułu jest analiza oddziaływania zmian cenowych terms of trade i zmienności terms of trade na wzrost gospodarczy w Polsce w okresie 19802009. Wyniki badań przeprowadzonych za pomocą modelu wektorowej autoregresji (VAR) ujawniły, że poprawa cenowych terms of trade w Polsce prowadził do wzrostu dynamiki PKB per capita, zaś wzrost zmienności cenowych terms of trade przyczyniać się do zmniejszenia tempa wzrostu PKB na mieszkająca w Polsce. Ponadto potwierdzono stosunkowo większe oddziaływanie zmian cenowych terms of trade niż zmienności terms of trade na dynamikę wzrostu gospodarczego w Polsce. Wykazano również, że zmiana cenowych terms of trade i zmienność terms of trade wyjaśniały w zbliżonym stopniu zmienność PKB per capita w Polsce w okresie 19802009.
This article aims to analyze the impact of changes in terms of trade and terms of trade volatility on economic growth in Poland in the period 19802009. The results of tests using the vector autoregressive model (VAR) revealed that improved terms of trade in Poland led to increased dynamics of GDP per capita, while the increase in terms of trade volatility reduced the growth rate of GDP per capita in Poland. In addition, there was confirmed the greater impact of changes in terms of trade, than the terms of trade volatility on the dynamics of economic growth in Poland. It was also demonstrated that the change in terms of trade and volatility of terms of trade, explained in a similar degree the variation of GDP per capita in Poland in the period 19802009.
Źródło:
Studia i Materiały; 2012, 1–2/2012 (14–15); 16-24
1733-9758
Pojawia się w:
Studia i Materiały
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Portfolio management of a small RES utility with a structural vector autoregressive model of electricity markets in Germany
Autorzy:
Maciejowska, Katarzyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2204084.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
intraday electricity market
day-ahead electricity market
structural vector autoregressive model
probabilistic forecasting
trading strategy
Opis:
Electricity producers and traders are exposed to various risks, among which price and volume risk play very important roles. This research considers portfolio-building strategies that enable the proportion of electricity traded in different electricity markets (day-ahead and intraday) to be chosen dynamically. Two types of approaches are considered: a simple strategy, which assumes that these proportions are fixed, and a data-driven strategy, in which the ratios fluctuate. To explore the market information, a structural vector autoregressive model is applied, which allows one to estimate the relationship between the variables of interest and simulate their future distribution. The approach is evaluated using data from the electricity market in Germany. The outcomes indicate that data-driven strategies increase revenue and reduce trading risk. These financial gains may encourage energy traders to apply advanced statistical methods in their portfolio-building process.
Źródło:
Operations Research and Decisions; 2022, 32, 4; 75--90
2081-8858
2391-6060
Pojawia się w:
Operations Research and Decisions
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Medium- and long-term prediction of polar motion using weighted least squares extrapolation and vector autoregressive modeling
Autorzy:
Lei, Yu
Zhao, Danning
Guo, Min
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27314482.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Centrum Badań Kosmicznych PAN
Tematy:
polar motion
prediction model
weighted least squares
vector autoregressive
Opis:
This article presents the application of weighted least squares (WLS) extrapolation and vector autoregressive (VAR) modeling in polar motion prediction. A piecewise weighting function is developed for the least squares (LS) adjustment in consideration of the effect of intervals between observation and prediction epochs on WLS extrapolation. Furthermore, the VAR technique is used to simultaneously model and predict the residuals of xp, yp pole coordinates for WLS misfit. The simultaneous predictions of xp, yp pole coordinates are subsequently computed by the combination of WLS extrapolation of harmonic models for the linear trend, Chandler and annual wobbles, and VAR stochastic prediction of the residuals (WLS+VAR). The 365-day-ahead xp, yp predictions are compared with those generated by LS extrapolation+univariate AR prediction and LS extrapolation+VAR modeling. It is shown that the xp, yp predictions based on WLS+VAR taking into consideration both the interval effect and correlation between xp and yp outperform those generated by two others. The accuracies of the xp predictions are 13.97 mas, 18.47 mas, and 20.52 mas, respectively for the 150-, 270-, and 365-day horizon in terms of the mean absolute error statistics, 36%, 24.8%, and 33.5% higher than LS+AR, respectively. For the yp predictions, the 150-, 270-, and 365-day accuracies are 15.41 mas, 21.17 mas, and 21.82 mas respectively, 27.4%, 11.9%, and 21.8% higher than LS+AR respectively. Moreover, the absolute differences of the WLS+VAR predictions and observations are smaller than the differences from LS+VAR and LS+AR, which is practically important to practical and scientific users, although the improvement in accuracies is no more than 10% relative to LS+VAR. The further comparison with the predictions submitted to the 1st Earth Orientation Parameters Prediction Comparison Campaign (1st EOP PCC) shows that while the accuracy of the predictions within 30 days is comparable with that by the most accurate prediction techniques including neural networks and LS+AR participating in the campaign for xp, yp pole coordinates, the accuracy of the predictions up to 365 days into the future are better than accuracies by the other techniques except best LS+AR used in the EOP PCC. It is therefore concluded that the medium- and long-term prediction accuracy of polar motion can be improved by modeling xp, yp pole coordinates together.
Źródło:
Artificial Satellites. Journal of Planetary Geodesy; 2023, 58, 2; 42--55
2083-6104
Pojawia się w:
Artificial Satellites. Journal of Planetary Geodesy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Monetary determinants of output dynamics in the light of the structural vector-autoregressive SVAR model: a Keynesian approach
Autorzy:
Kołbyko, Patryk Norbert
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/20312085.pdf
Data publikacji:
2024
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
endogenous money creation
macroeconometrics
monetary theory of the business cycle
time series decomposition
structural vector-autoregressive model
Opis:
PURPOSE: The purpose of the following paper is to analyze and empirically verify the monetary theory of business cycles as a mechanism for the interaction of the dynamics of production and money supply based on the example of the Polish economy. In order to identify and mitigate the risk of economic fluctuations as a function of the response of the central bank, it is necessary to conduct an extensive analysis of the indirect mechanism of transmission of monetary impulses on production in the economy. DESIGN/METHOD: Empirical analysis was carried out by estimating a macroeconometric time series model taking into account the inductive information based on the Keynesian theory the structural vector-autoregressive SVAR model. The stochastic process included in the study was based on statistical data of Poland, which were obtained from the cyclical reports: ‘Preliminary estimate of gross domestic product’ and ‘Quarterly accounts of gross domestic product in 2017-2021’, Poland’s Central Statistical Office and the National Bank of Poland's databases for the time interval of 2007.Q1-2022.Q2. RESULTS/FINDINGS: The applied empirical analysis positively verified the existence of an indirect monetary impulse transmission mechanism in Poland’s economy. The obtained research has positively verified the compatibility of the monetary theory of the business cycle in terms of the Keynesian theory with the macroeconomic reality in Poland. The results of the research justify the measures to mitigate the risk of economic instability and impose a requirement for discretionary policy by the National Bank of Poland. ORIGINALITY/VALUE: The following work addresses an important element of the macroeconomic analysis, specifically the monetary theory of the business cycle. The originality of the work stems from the empirical attempt to verify the monetary theory of the business cycle taking into account the indirect mechanism of transmission of monetary impulses on the grounds of the statistical data from the Polish economy.
Źródło:
Studies in Risk and Sustainable Development; 2024, 398; 1-19
2720-6300
Pojawia się w:
Studies in Risk and Sustainable Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Intelligent sensing and monitoring : respiratory motion prediction for tumor following radiotherapy
Autorzy:
Ichiji, K.
Homma, N.
Sakai, M.
Bukovsky, I.
Zhang, X.
Osanai, M.
Abe, M.
Sugita, N.
Yoshizawa, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91582.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
intelligent sensing
monitoring
respiratory motion
tumor
radiotherapy
time-varying seasonal autoregressive model
TVSAR model
multiple regression
MR
multilayer perceptron
MLP
support vector regression
SVR
Opis:
This paper presents a medical application of the intelligent sensing and monitoring, a new lung tumor motion prediction method for tumor following radiation therapy. An essential core of the method is accurate estimation of complex fluctuation of time-varying periodical nature of lung tumor motion. Such estimation is achieved by using a novel multiple time-varying seasonal autoregressive (TVSAR) model in which several windows of different time-lengths are used to calculate correlation based fluctuation of periodic nature in the motion. The proposed method provides the prediction as a combination of those based on different window lengths. Multiple regression (MR), multilayer perceptron (MLP) and support vector regression (SVR) are used to combine and the prediction performances are evaluated by using clinical lung tumor motion. The proposed methods with the combined predictions showed high accurate prediction and are superior to the single different predictions. The average errors of MR, MLP, and SVR were 0.8455,0.8507, and 0.7530 mm at 0.5 s ahead, respectively. The results are clinically sufficient and thus clearly demonstrate that the proposed TVSAR with an appropriate combination method is useful for improving the prediction performance.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2012, 2, 4; 331-342
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-7 z 7

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