BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Gliński Janusz
Tytuł
Zastosowanie procesów ARIMA do prognozowania wybranych szeregów czasowych
Forecasting Time Series Using ARIMA Models
Źródło
Prace i Materiały Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Gdańskiego, 2007, nr 5, s. 567-575, tab., bibliogr. 6 poz.
Słowa kluczowe
Szeregi czasowe, Kurs walutowy, Procesy stochastyczne
Time-series, Exchange rates, Stochastic processes
Uwagi
summ.
Abstrakt
Przedstawiono wyniki badania stanowiącego próbę wykorzystania modeli autoregresji i średniej ruchomej do prognozowania kursu walutowego. Prognozowanie zmian realnego efektywnego kursu walutowego dla jedenastu najnowszych członków Unii Europejskiej zostało przeprowadzone z wykorzystaniem metodologii stochastycznych szeregów czasowych. Dobór parametrów modeli ARIMA został przeprowadzony według procedury TRAMO/SEATS i Hannana-Rissanena.

This study employs an ex post forecast whereby the series from January 1993 to March 2006 are used for model estimation, whereas the series from April 2006 to April 2007 are used for out-of-sample analysis. The objectives of this paper are two-fold. The study uses real effective exchange series of eleven new EU members to find out if exchange series are stochastic nonstationary by implementing HEGY test. Second, to find out whether the forecasting model that incorporates or not a stochastic nonstationary seasonality (ARIMA or SARIMA model) could perform proper forecasts. Six forecasting accuracy measurements are exhibited to compare two methods of ARIMA parameters estimation. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Bibliografia
Pokaż
  1. Buldorini L., Makrydakis S. and Thimann Ch., ECB Occasional Paper (2002) 2/2002, s.18; adres internetowy: http://www.ecb.int/pub/scientific/ops/author/html/author323.en.html
  2. European Central Bank - dane pochodzą ze strony internetowej Banku: http://sdw.ecb.int/browse.do?currentNodeId=2018795
  3. Jenkins G. M., Box G.E.P. (1983), Analiza szeregów czasowych. Prognozowanie i sterowanie, PWN, Warszawa
  4. Bratcikoviene N. (2006), The influence of changes in model on seasonal adjusted data, Conference on Seasonality, Seasonal Adjustment and their implications for Short-Term Analysis and Forecasting, Eurostat, 10-12/5/2006, S.2
  5. Hannán, E.J., Rissanen J. (1982), Recursive estimation of mixed autoregressive-moving average order, Biometrika 69/1982, s.81-94
  6. Hylleberg S., Engle R.F., Granger C.W.J., Yoo B.S. (1990), Seasonal Integration and Cointegration, Journal of Econometrics 44/1992, s. 215-238.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1732-1565
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu