BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Perzyńska Joanna (Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie)
Tytuł
Comparative Analysis of Accuracy of Selected Methods of Building of Combined Forecasts and Meta-Forecast
Analiza porównawcza dokładności wybranych metod budowy prognoz kombinowanych i metaprognoz
Źródło
Ekonometria / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu, 2013, nr 1 (39), s. 152-161, rys., bibliogr. 7 poz.
Econometrics / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
Słowa kluczowe
Prognozowanie, Analiza porównawcza
Forecasting, Comparative analysis
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
W artykule przedstawiono propozycję metody budowy metaprognoz jako średnich arytmetycznych prognoz kombinowanych wyznaczonych za pomocą różnych metod. Ilustracją rozważań o charakterze teoretycznym jest przykład empiryczny, w którym prognozy (indywidualne, kombinowane oraz metaprognozy) wyznaczono dla zmiennej mikroekonomicznej wykazującej wahania sezonowe. Dokładność metaprognoz porównano z dokładnością ich składowych prognoz kombinowanych oraz prognoz indywidualnych. Przeprowadzone badania empiryczne potwierdziły użyteczność metaprognoz. W większości przypadków były one obarczone niższymi błędami niż ich składowe prognozy kombinowane, okazały się one również bardziej trafne niż prognozy indywidualne.(abstrakt oryginalny)

In this paper the author presents a method of building a meta-forecast as an arithmetic mean of the combined forecasts set by various methods. The empirical example, in which the forecasts (individual, combined and meta-forecasts) are determined for the microeconomic variable with seasonal fluctuations, is the illustration of theoretical considerations. The accuracy of meta-forecasts is compared with the accuracy of their component combined forecasts and individual forecasts. The empirical studies confirm the usefulness of meta-forecasts. In most cases, they have lower errors than their component combined forecasts, also they are more accurate than individual forecasts.(original abstract)
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. Aksu C., Gunter S. (1997), The usefulness of heuristic N(E)RLS algorithms for combining forecasts, Journal of Forecasting 16: 439-463.
  2. Armstrong J. (2001), Principles of Forecasting: a Handbook for Researchers and Practitioners, Kluwer Academic Publishers, Boston.
  3. Bates J., Granger C. (1969), The combination of forecasts, Operational Research Quarterly 20.
  4. Granger C., Newbold P. (1974), Experience with forecasting univariate time series and the combination of forecasts, Journal of the Royal Statistical Society, A, 137.
  5. Kaźmierska-Zatoń M., Zatoń W. (2010), Multi-criteria combined forecasts, Econometrics 28 (91), 59-75, Wrocław.
  6. Liu B., Shi S., Xu L. (1996), Improving the accuracy of nonlinear combined forecasting using neural networks, Expert Systems with Applications 16: 49-54.
  7. Perzyńska J. (2010), Budowa prognoz kombinowanych z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych, [in:] P. Dittmann, E. Szabela-Pasierbińska (eds.), Prognozowanie w zarządzaniu firmą, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu nr 103, 133-145.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1507-3866
Język
eng
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu