BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Jankiewicz Jacek (Poznań University of Economics, Poland)
Tytuł
Forecasting Power of the Leading Indicators in Polish Industry and Construction Sectors
Źródło
Zeszyty Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Poznaniu, 2007, nr 95, s. 99-118, rys., tab., bibliogr. 27 poz.
Słowa kluczowe
Wskaźniki ekonomiczne, Przemysł, Mechanizmy rynkowe, Cykl koniunkturalny, Budownictwo, Prognozy gospodarcze
Economic indicators, Industry, Market mechanism, Business cycles, Construction, Economic forecast
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Adamowicz E. et al., The Usefulness of Business Surveys Data For Short-term Forecasting. Raw Data vs Seasonally Adjusted and Smoothed One, "Statistics in Transition" vol. 7, no. 2, 2005
  2. Anderson, O., The business test of the IFO-Institute for Economic Research, Munich and its theoretical model, "Review of the International Statistical Institute" vol. 20, 1952
  3. Auerbach, A. The Index of Leading Indicators: "Measurement Without Theory", Twenty-Five Years Later Working Paper no. 761, NBER, 1981
  4. Bee-Hua G., Forecasting Residential Construction Demand in Singapore: a Comparative Study of the Accuracy of Time Series, Regression and Artificial Neural Networks Techniques, "Engineering, Construction and Architectural Management" vol. 5, no. 3, 1998
  5. Bieć M., Test koniunktury. Metody, techniki, doświadczenia, Prace i Materiały IRG, no. 48, SGH, 1996
  6. Carlson, J.A., Parkin, J.M., Inflation expectations, "Econometrica" no. 42, 1975
  7. Charemza, W.W., Deadman, D.F., Nowa ekonometria, PWE, 1997
  8. Dasgupta, S., Lahiri, K., A Comparative Study of Alternative Methods of Quantifying Qualitative Survey Responses Using NAPM Data, "Journal of Business & Economic Statistics" vol. 10, no. 4, 1992
  9. Gately E., Sieci neuronowe. Prognozowanie finansowe i projektowanie systemów transakcyjnych, Wig-Press, 1999
  10. Granger, C.W.J., Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods, in: Essays in Econometrics, Collected Papers of C. W. J., Harvard University Press, 2001
  11. Hansen J.V., McDonald J.B., Nelson R.D., Time Series Prediction With Genetic-Algorithm Designed Neural Networks: An Empirical Comparison With Modern Statistical Models, "Computational Intelligence" vol. 15, no. 3, 1999
  12. Haykin S., Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Prentice Hall, 1999
  13. Hill T., O'Connor M., Remus W., Neural Network Models for Time Series Forecasts, "Management Science" vol. 42, no. 7, 1996
  14. Hodrick R.J., Prescott E.C., Postwar U.S. Business Cycles: An Empirical Investigation, "Journal of Money, Credit, and Banking" vol. 29, no. 1, 1997
  15. Jankiewicz J., Kalinowski S., Kruszka M., Metodologia identyfikacji i prognozowania wahań koniunkturalnych, in: Wskaźniki wyprzedzające jako metoda prognozowania koniunktury w Polsce, Rekowski M., eds., Wyd. AE w Poznaniu, Poznań 2003
  16. Klein, P.A., Moore, G.H., Industrial surveys in the UK: Part I New Orders, "Applied Economics" 13, 1981
  17. Klein, P.A., Moore, G.H., The Leading Indicator Approach to Economic Forecasting-Retrospect and Prospect, Working Paper no 941, NBER 1982
  18. Marcellino M., Leading Indicators: What Have We Learned?, ftp://ftp.igier.unibocconi.it/wp/2005/286.pdf
  19. Matkowski Z., Nilsson R., Analiza zgodności między wybranymi wskaźnikami testu przemysłowego a indeksem produkcji przemysłowej GUS, in: Z prac nad syntetycznymi wskaźnikami koniunktury dla gospodarki polskiej, Makowski Z. eds, Prace i Materiały IRG, no. 51, SGH 1997
  20. McNelis P.D., Neural Networks in Finance: Gaining Predictive Edge in the Market, Elsevier Academic Press 2005
  21. Pesaran, M.N., Expectations formation and macroeconomic modeling, in: P. Malgrange and P. Muet, eds., Contemporary Macroeconomic Modelling, Blackwell 1984
  22. Rumelhart D.E., Hinton G.E., Williams R.J., Learning Internal Representations by Error Propagation, in: Parallel distributed processing: Explorations in the Microstructure of Cognition, vol. 1, eds Rumelhart D.E., McClelland J.L., MIT Press, Cambridge, MA, 1986
  23. Rutkowska, D., Piliński, M., Rutkowski L., Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w modelowaniu ekonomicznym, PWN, Warszawa 1999
  24. Sherman J.H., Kolk D.X., Business Cycles and Forecasting, Harper Collins College Publishers 1996
  25. Vaccara B.N., Zarnowitz V., NBER Working Paper no. 244, http://papers.nber.org/papers/w0244.pdf
  26. Zarnowitz V., Braun P., Major Macroeconomic Variables and Leading Indexes: Some Estimates of Their Interrelations, 1886-1982, NBER Working Paper no. 2812, http://papers.nber.org/papers/w2812.v5.pdf
  27. Zhang G., Patuwo B.E., Hu M.Y., Forecasting with Artificial Neural Networks: The State of the Art, "International Journal of Forecasting" no. 14, 1998
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1641-2168
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu