Wykorzystanie modeli wyrównywania wykładniczego w prognozowaniu zmiennych o wysokiej częstotliwości w warunkach braku pełnej informacji

• Authors: Szmuksta-Zawadzka Maria , Zawadzki Jan

Title variants

EN

Application of exponential smoothing models in forecasting high frequency time series in the condition of lack of full information

• Languages of publication: PL EN

Abstracts

EN

The paper will present the results of the application of the modified additive and multiplicative exponential smoothing models (Brown, Holt and Holt-Winters) in the interpolation and extrapolation forecasting of demand for power energy in the agglomeration A in hour periods, based on time series with systematic gaps. The basis for the construction of forecasts will be time series, from which twelve month, weekly and twenty-four hour fluctuation cycles have been eliminated. Additionally the comparative analysis of accuracy of forecasts built for classical time series models with complex seasonal fluctuations will be conducted. There also will be presented an assess of the criteria for selecting the optimal values of the smoothing constants in terms of building an ex ante forecasts.

Keywords

EN

forecasting; high frequency time series; complex seasonality; exponential smoothing models; systematic gaps in the data

• Publisher: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Journal: Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
• Year: 2015
• Issue: 4 (50)
• Pages: 228-239

Contributors

author

Szmuksta-Zawadzka Maria

author

Zawadzki Jan

References

• Dittmann P., 2006, Prognozowanie w przedsiębiorstwie. Metody i ich zastosowanie, Wolters Kluwer Polska, Kraków.
• Pawłowski Z., 1973, Prognozowanie ekonometryczne, PWN, Warszawa.
• Szmuksta-Zawadzka M., Zawadzki J., 2015, Zastosowanie modeli nieklasycznych w prognozowaniu zmiennych ekonomicznych ze złożoną sezonowością z lukami systematycznymi. Analiza empiryczna, Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach.
• Zeliaś A., Pawełek B., Wanat S., 2003, Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady, zadania, PWN, Warszawa.