Predykcja szeregów czasowych algorytmem uwzględniającym przesuwne okno czasowe i podział jednostkowy szeregów

• Authors: Monika Hadaś-Dyduch

Title variants

EN

Time Series Prediction Algorithm Containing Time Window and Divition Unit Series

• Languages of publication: PL

Abstracts

PL

Celem artykułu jest przedstawienie autorskiego algorytmu do predykcji szeregów czasowych. Algorytm oparto na sztucznych sieciach neuronowych oraz analizie wielorozdzielczej. Jednakże główną cechą algorytmu, dającą dobrą jakość prognozy, jest podział wszystkich uwzględnionych w analizie szeregów na kilkuelementowe podszeregi oraz uzależnienie predykcji danego szeregu od innych szeregów ekonomicznych. Aplikację algorytmu przeprowadzono na szeregu prezentującym WIG. Prognozę WIG uzależniono od notowań indeksów Dow Jones, DAX, Nikkei, Hang Seng, z uwzględnieniem przesuwnego okna czasowego. Wyznaczono, jako przykładową aplikację autorską, prognozę WIG na okres 10, 20 i 30 dni.

EN

This article presents the author's algorithm for time series prediction. The algorithm based on artificial neural networks and multiresolution analysis. However, the main feature of the algorithm, giving a good quality of forecasts, it is all included in the division series analysis on several elements under-series and dependence prediction of a series of other economic ranks. The application of the algorithm was performed on a series of presenting WIG. The forecast WIG made dependent on trading the Dow Jones, DAX, Nikkei, Hang Seng taking into account the shift of the time window. They were, as a sample application copyright forecast WIG for a period of 10, 20 and 30 days.

Keywords

PL

Algorytmy; Analiza falkowa; Prognozowanie; Szeregi czasowe; Sztuczne sieci neuronowe (SSN)

EN

Algorithms; Artificial neural networks (ANN); Forecasting; Time-series; Wavelet analysis

• Publisher: Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Journal: Studia Ekonomiczne
• Year: 2015
• Volume: 241
• Pages: 40-50

Contributors

author

Monika Hadaś-Dyduch

References

• Box G.E.P., Jenkins G.M., (1976), Time Series Analysis: Forecasting and Control, Holden-Day, San Francisco.
• Bruzda, J. (2013), Prognozowanie metodą wyrównywania falkowego, Acta Universitatis Nicolai Copernici "Zarządzanie", 39, s. 77-95.
• Calderon A., (1964), Intermediate Space and Interpolation, the Complex Metod, "Studia Mathematica", 24, s. 113-190.
• Freisleben B., Ripper K. (1997), Volatility Estimation with a Neural Network, IEEE Computional Inteligence for Financial Engineering.
• Hadaś M. (2005), Falki w kontekście zastosowań ekonomicznych [w:] T. Trzaskalik (red.), Zarządzanie-Finanse-Ekonomia, Warsztaty doktorskie'05, Prace naukowe AE, Wydawnictwo AE, Katowice, s. 107-119.
• Hadaś-Dyduch M. (2013), Prognozowanie wskaźników makroekonomicznych z uwzględnieniem transformaty falkowej na przykładzie wskaźnika inflacji, Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu, 2, s. 175-186.
• Hadaś-Dyduch M. (2014a), Wykorzystanie transformaty falkowej w analizie i predykcji wskaźników makroekonomicznych, "Studia Ekonomiczne", nr 187, s. 124-135.
• Hadaś-Dyduch M. (2014b), Wpływ rozszerzenia próbki przy generowaniu współczynników falkowych szeregu na trafność prognozy, "Ekonometria", Vol. 4, Iss. 46, s. 62-71.
• Hadaś-Dyduch M. (2015), Polish Macroeconomic Indicators Correlated-prediction with Indicators of Selected Countries [w:] M. Papież i S. Śmiech (eds.), Proceedings of the 9th Professor Aleksander Zelias International Conference on Modelling and Forecasting of Socio-Economic Phenomena, Conference Proceedings, Foundation of the Cracow University of Economics, Cracow.
• Otnes R.K., Enochson L. (2006), Analiza numeryczna szeregów czasowych, WNT, Warszawa.
• Palit A.K., Propovic D. (2005), Computational Intelligence in Times Series Forecasting Theory and Engineering Applications, Springer-Verlag, London.
• Pełech-Pilichowski T., Duda J.T. (2008), Adaptacyjne algorytmy detekcji zdarzeń w szeregach czasowych, Rozprawa doktorska, WEAIiE AGH, Kraków.

Identifiers

ISSN

2083-8611

ISSN

2449-562X