- Autor
- Oesterreich Maciej (Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie)
- Tytuł
- Symulacyjne badanie wpływu liczby i rozmieszczenia luk na dokładność prognoz w szeregu czasowym dla danych dziennych
The Simulation Analysis of Impact of Number and Distribution of Gaps on Accuracy of Forecasts In Daily Time Series - Źródło
- Ekonometria / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu, 2017, nr 1 (55), s. 57-68, rys., tab., bibliogr. 10 poz.
Econometrics / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu - Słowa kluczowe
- Prognozowanie, Analiza szeregów czasowych, Ekonometria, Szeregi czasowe
Forecasting, Time-series analysis, Econometrics, Time-series - Uwagi
- Klasyfikacja JEL: C13, C22
streszcz., summ. - Abstrakt
- W pracy przedstawione zostaną wyniki symulacyjnej analizy wpływu występowania luk na dokładność prognoz inter- i ekstrapolacyjnych dla szeregów charakteryzujących się wysoką częstotliwością obserwowania oraz złożoną sezonowością. Do budowy prognoz wykorzystano klasyczne modele szeregu czasowego, w którym wahania sezonowe o cyklu zarówno tygodniowym, jak i rocznym były opisane za pomocą zmiennych zero-jedynkowych. Zmienną, którą poddano analizie, była dzienna sprzedaż w litrach paliw płynnych na stacji paliw X w latach 2012-2014, przy czym lata 2012-2013 stanowiły przedział czasowy próby, a rok 2014 był okresem empirycznej weryfikacji prognoz. Rozpatrywanych było sześć wariantów luk różniących się odsetkami, z których każdy zawierał po dziesięć tysięcy wariantów luk. Obliczenia zostały wykonane z wykorzystaniem pakietu R oraz Statistica 12.(abstrakt oryginalny)
In the paper will be presented the simulation analysis of the impact of the occurrence of gaps on the accuracy of inter- and extrapolative forecasts for the high-frequency time series with complex seasonality. To forecasts construction were used a classic time series model, in which both weekly and annual seasonality was described by dummy variables. The analyzed variable was daily sale of liquid fuels in liters in petrol station X in years 2012-2014. Data in years 2012-2013 were used in a model construction and a year 2014 was a period of empirical verification of forecasts. There were examined six different variants of gaps, each of which contains 10,000 combinations of gaps. Calculations were made using R statistical environment and Statsoft Statistica12.(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
-
- Dittmann P., Dittmann I., Szabela-Pasierbińska E., Szpulak A., 2009, Prognozowanie w zarządzaniu przedsiębiorstwem, Wolters Kluwer Polska, Kraków.
- Kufel T., 2010, Ekonometryczna analiza cykliczności procesów gospodarczych o wysokiej częstotliwości obserwowania, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Mikołaja Kopernika, Toruń.
- Oesterreich M., 2012, Symulacyjne badanie wpływu częstości występowania luk niesystematycznych w szeregach czasowych na dokładność prognoz, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, seria Ekonometria, nr 38, Wrocław.
- Oesterreich M., 2014a, Kombinacje liniowe składowych harmonicznych a dokładność prognoz w sezonowych szeregach czasowych z lukami systematycznymi, Folia Pomeranae Universitatis Technologiae Stetinensis, seria Oeconomica 313(76)3, Szczecin.
- Oesterreich M., 2014b, Badanie wpływu częstości występowania luk systematycznych w mikroekonomicznym szeregu czasowym na dokładność prognoz, [w:] Problemy społeczno-ekonomiczne w relacjach międzynarodowych: analiza modelowa rozwoju regionów, red. W. Szkutnik, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice.
- Szmuksta-Zawadzka M., Zawadzki J., 2011, Modelowanie i prognozowanie zapotrzebowania na energię elektryczną w mikroskali, Społeczna rola statystyki 2011, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, nr 165, Wrocław.
- Szmuksta-Zawadzka M., Zawadzki J., 2012, Z badań nad metodami prognozowania na podstawie niekompletnych szeregów czasowych z wahaniami okresowymi (sezonowymi), Przegląd Statystyczny - Statistical Review, t. 59, numer specjalny: 1.
- Szmuksta-Zawadzka M., Zawadzki J., 2014a, Regularne modele hierarchiczne dla szeregów czasowych o wysokiej częstotliwości, [w:] Problemy społeczno-ekonomiczne w relacjach międzynarodowych: analiza modelowa rozwoju regionów, red. W. Szkutnik, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Katowice.
- Szmuksta-Zawadzka M., Zawadzki J., 2014b, Wykorzystanie oszczędnych modeli harmonicznych z cyklicznością w prognozowaniu brakujących danych, [w:] Modelowanie i prognozowanie zjawisk społeczno-gospodarczych. Teoria i praktyka, red. B. Pawełek, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Kraków.
- Zeliaś A., Pawełek B., Wanat S., 2003, Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady, zadania, PWN, Warszawa.
- Cytowane przez
- ISSN
- 1507-3866
- Język
- pol
- URI / DOI
- http://dx.doi.org/10.15611/ekt.2017.1.05
