Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 7

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1
Publication available in full text mode
Content available

MODELE ADAPTACYJNE W PROGNOZOWANIU NA PODSTAWIE SZEREGÓW CZASOWYCH O WYSOKIEJ CZĘSTOTLIWOŚCI Z LUKAMI SYSTEMATYCZNYMI

100%
Zawadzki J.
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
|
2017
|
vol. 18
|
issue 2
374-389
PL
W pracy przedstawione zostaną wyniki zastosowania modeli Browna, Holta i Holta-Wintersa w prognozowaniu zmiennej o bardzo wysokiej częstotliwości obserwowania w warunkach braku pełnej informacji na podstawie danych oczyszczonych z dwóch lub trzech rodzajów sezonowości. Rozpatrywany były dwa warianty luk systematycznych.
EN
In the paper will be presented results of the application of Brown, Holt and Holt-Winters models in the forecasting of a very high frequency variable in condition of lack of full information, based on seasonal adjusted time series, from which two or three types of seasonal fluctuations were removed. Two variants of systematic gaps were considered.
2
Publication available in full text mode
Content available

PROGNOZOWANIE NA PODSTAWIE SZEREGÓW CZASOWYCH O WYSOKIEJ CZĘSTOTLIWOŚCI OCZYSZCZONYCH Z SEZONOWOŚCI DLA LUK NIESYSTEMATYCZNYCH

63%
Szmuksta – Zawadzka M., Zawadzki J.
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
|
2016
|
vol. 17
|
issue 1
121-136
PL
W pracy przedstawione zostaną wyniki zastosowania wybranych modeli wyrównywania wykładniczego w prognozowaniu zmiennej o bardzo wysokiej częstotliwości, obserwowanej w okresach godzinnych, dla luk niesystematycznych, oczyszczonej z dwóch lub trzech rodzajów sezonowości. Rozpatrywany był wariant, w którym luki występują w każdym z rodzajów wahań składowych.
EN
In the paper will be presented the results of the application of selected models of exponential smoothing in forecasting of very high frequency variable, observed hourly, with unsystematic gaps, from which two or three types of seasonality fluctuation were eliminated. In the research was used a combination, in which gaps were present in each type of the fluctuation component.
3
Publication available in full text mode
Content available

WYKORZYSTANIE DANYCH OCZYSZCZONYCH O WYSOKIEJ CZĘSTOTLIWOŚCI W PROGNOZOWANIU ZMIENNYCH ZE ZŁOŻONĄ SEZONOWOŚCIĄ

63%
Szmuksta-Zawadzka M., Zawadzki J.
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
|
2015
|
vol. 16
|
issue 4
147-159
PL
W pracy przedstawione zostanie procedura modelowania i prognozowania zmiennej o bardzo wysokiej częstotliwości obserwowania na podstawie szeregów, z których wyeliminowano dwa lub trzy rodzaje sezonowości. Do budowy prognoz zostaną wykorzystane wybrane modele adaptacyjne. Rozważania teoretyczne zilustrowane zostaną przykładem empirycznym dotyczącym, kształtowania się zapotrzebowania na moc energetyczną w okresach godzinnych w aglomeracji A.
EN
In the article will be presented procedure to modeling and forecasting of the high frequency variable, based on series, from which was eliminated two or three types of seasonality. Forecasts will be built on the basis of exponential smoothing models. The theoretical considerations will be illustrated with empirical example about demand for electricity in hour periods in the agglomeration A.
4
Publication available in full text mode
Content available

Modele hierarchiczne w prognozowaniu zmiennych o wysokiej częstotliwości obserwowania w warunkach braku pełnej informacji

63%
Szmuksta-Zawadzka M., Zawadzki J.
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
|
2014
|
issue 4(46)
72-84
EN
The paper presents a procedure of application of regular hierarchical models in forecasting missing data in high-frequency time series with cyclical fluctuations. Annual, weekly and daily cycles of seasonal fluctuation have additive character. Separately regular hierarchical models have been built for even length cycles.Theoretical considerations are illustrated with an empirical example.
5
Publication available in full text mode
Content available

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

63%
Szmuksta-Zawadzka M., Zawadzki J.
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
|
2015
|
issue 4 (50)
228-239
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.
6
Publication available in full text mode
Content available

Modele nieklasyczne w prognozowaniu zmiennych ekonomicznych ze złożoną sezonowością z lukami systematycznymi - analiza empiryczna

63%
Szmuksta-Zawadzka M., Zawadzki J.
Studia Ekonomiczne
|
2016
|
vol. 291
102-115
PL
W artykule przedstawiono wyniki wykorzystania wybranych modeli adaptacyjnych w prognozowaniu zmiennej o wysokiej częstotliwości obserwowania z lukami systematycznymi. Modelowaniu oraz prognozowaniu poddano szeregi czasowe, z których wyeliminowano jeden lub dwa rodzaje wahań sezonowych. Prognozy końcowe były sumami (iloczynami) prognoz otrzymanych dla danych oczyszczonych i składników (wskaźników) sezonowości. Artykuł stanowi rozszerzenie rozważań autorów [Szmuksta-Zawadzka i Zawadzki, 2014] na przypadek występowania systematycznych luk w danych.
EN
This paper presents the results of the application of selected adaptive models in forecasting of high-frequency variable with systematic gaps. To modeling and forecasting were used time series, from which seasonal fluctuations were eliminated. Final forecasts were built as sums (products) of forecasts, for the data “cleaned” from seasonality and seasonal components (indicators). The paper is an extension of considerations authors [Szmuksta-Zawadzka and Zawadzki, 2014] on the case of the occurrence of systematic gaps in the data.
7
Publication available in full text mode
Content available

Prognozowanie brakujących danych dla szeregów o wysokiej częstotliwości oczyszczonych z sezonowości

63%
Szmuksta-Zawadzka M., Zawadzki J.
Studia Ekonomiczne
|
2016
|
vol. 289
205-217
PL
W pracy przedstawione zostało wykorzystanie wybranych modeli adaptacyjnych w prognozowania zmiennych o bardzo wysokiej częstotliwości obserwowania, na podstawie szeregów z lukami niesystematycznymi, z których wyeliminowano dwa lub trzy rodzaje sezonowości. Egzemplifikacją rozważań teoretycznych stanowi przykład empiryczny, dotyczący kształtowania się zapotrzebowania na moc energetyczną w okresach godzinnych w aglomeracji A.
EN
In this paper was presented application of selected exponential smoothing models in forecasting very high frequency variables on the basis of time series with unsystematic gaps, from which two or three types of seasonal fluctuations were eliminated. Exemplification of theoretical considerations will be an empirical example, concerning the power demand in agglomeration A in hourly periods.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.