BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Markowicz Iwona
Tytuł
Dwustopniowa metoda wyznaczania parametrów trendu liniowego dla danych w zagregowanych szeregach czasowych okresów i momentów
The Two-stage Method of Determining Linear Trend Parameters for Data in Aggregated Time Sequences of Periods and Moments
Źródło
Przegląd Statystyczny, 2005, vol. 52, z. 1, s. 103-114, bibliogr. 12 poz.
Statistical Review
Słowa kluczowe
Analiza szeregów czasowych, Modelowanie zjawisk czasowo-przestrzennych, Procesy stochastyczne, Metody ekonometryczne
Time-series analysis, Modeling of time-space, Stochastic processes, Econometric methodology
Uwagi
summ.
Abstrakt
Dwustopniowa metoda wyznaczania parametrów funkcji trendu liniowego polega na budowie modelu dla danych zagregowanych (np. rocznych), a następnie, przy wykorzystaniu parametrów tego trendu, wyznaczeniu modelu dla danych krótszych, zdezagregowanych (trendu m-okresowego). W artykule przedstawiono wzory (propozycje z literatury i własne autorki) estymatorów parametrów trendu liniowego, będącego analizą szeregu czasowego jako realizacji ciągłego procesu stochastycznego. Wzory w metodzie dwustopniowej uzależnione są od rodzaju szeregu czasowego i sposobu przyjęcia zmiennej czasowej t. W zakończeniu artykułu podano przykłady zastosowania proponowanego podejścia wyznaczania estymatorów parametrów liniowego trendu "zdezagregowanego" na podstawie estymatorów parametrów liniowego trendu "zagregowanego".

In dynamics analysis, the smaller the intervals between observations of a stochastic process, the bigger the number of observations and the more detailed information about the studied process. Regrettably, dynamic models are built on the basis of available statistical data, which not always match the intended degree of accuracy. The two-stage method of determining linear trend function parameters involves constructing a model for aggregated data (eg annual) and subsequently, using the trend parameters, determining a model for shorter, deaggregated data (of m-period trend). The paper presents formulas (taken from references and author's own) of parameter estimates for a linear trend, which is a time sequence analysis as a realization of a continuous stochastic process. The two-stage method formulas are dependent on the kind of time sequence and the way of numbering the time variable t. The ending of the paper contains examples of a suggested approach to the determination of parameter estimates of a "deaggregated" linear trend based on parameter estimates of an "aggregated" linear trend.
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Szkoły Głównej Handlowej
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Bibliografia
Pokaż
  1. Bazeli B., Agregacja czasowa niestacjonarnych procesów stochastycznych o wielomianowej funkcji trendu, [w:] Dynamiczne modele ekonometryczne, UMK, Toruń 1995.
  2. Bąk I., Markowicz I., Mojsiewicz M., Wawrzyniak K., Statystyka w zadaniach, część I i II, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 2001, 2002.
  3. Bąk I., Markowicz I., Mojsiewicz M., Wawrzyniak K., Wzory i tablice statystyczne, red. nauk. Hozer 1, Katedra Ekonometrii i Statystyki, Uniwersytet Szczeciński, Szczecin 1997.
  4. Box G.E.P, Jenkins G.M., Analiza szeregów czasowych. Prognozowanie i sterowanie, PWN, Warszawa 1983.
  5. Ekonometria, red. Hozer J., Katedra Ekonometrii i Statystyki Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin 1997.
  6. Ekonometria. Metody i analiza problemów ekonomicznych, red. Jajuga K., Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wroclaw 1999.
  7. Hozer J., Zawadzki J., Zmienna czasowa i jej rola w badaniach ekonometrycznych, Biblioteka ekonometryczna, PWN, Warszawa 1990.
  8. Kassyk-Rokicka H., Statystyka nie jest trudna. Mierniki statystyczne, PWE, Warszawa 1994.
  9. Statystyka. Opis statystyczny, red. Hozer J., Katedra Ekonometrii i Statystyki Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin 1996.
  10. Talaga L, Zieliński Z., Analiza spektralna w modelowaniu ekonometrycznym, PWN, Biblioteka ekonometryczna, Warszawa 1986.
  11. Zieliński Z., Ekonometryczne metody analizy wahań sezonowych, Zeszyty Naukowe Politechniki Szczecińskiej, nr 112, Szczecin 1969.
  12. Zieliński Z., Metody analizy dynamiki i rytmiczności zjawisk gospodarczych, Biblioteka ekonometryczna, PWN, Warszawa 1979.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
0033-2372
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu