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

Results found: 6

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  Analiza falkowa
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1
100%
PL
Wieloskalowa analiza falkowa jest efektywnym narzędziem, które z powodzeniem można stosować do dekompozycji ekonomicznych szeregów czasowych na takie składowe, jak trend, cykl koniunkturalny, cykle sezonowe (różnych skal) oraz szum. W opracowaniu przedstawiono krótki opis modelu teoretycznego analizy wieloskalowej, który następnie zilustrowano na podstawie danych rzeczywistych dotyczących stopy bezrobocia. Przeprowadzone badania empiryczne pokazują, że filtry falkowe we właściwym stopniu odtwarzają szereg empiryczny oraz jego swoiste własności.
EN
The multiresolution wavelet analysis is an effective tool that may be used to decompose an economic time series into its several natural components: a trend, business and seasonal cycles (of different frequencies), and a noise. The article provides a brief description of the theoretical model. The model is illustrated with its application to unemployment rate data. The empirical research carried out shows that cycles detected by wavelet filtering accurately reproduce the empirical series and its intrinsic properties.
EN
This paper presents the effectiveness of investment in the context of alternative investments, i.e. investments that a positive result does not depend on continuous positive gains in the stock markets. Because alternative investments are a broad class of assets which could not be examined at the same time, therefore, to study selected only structured instruments. This article presents the valuation of structured products as investment efficiency. Estimation of investment was based on the author's integrative model of neural network and wavelet analysis.
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.
XX
Analiza dynamiki gospodarczej nabiera szczególnej roli w krajach takich jak Polska, dążących do stopniowej niwelacji dystansu rozwojowego do krajów rozwiniętych. W celu wykrycia nieciągłości w analizowanej dynamice PKB, które są niewykrywalne za pomocą innych instrumentów analizy sygnałów oraz niewidoczne gołym okiem, w opracowaniu zastosowano analizę falkową. Umożliwia ona wyodrębnienie momentów, w których mieliśmy do czynienia ze skokową zmienną dynamiki gospodarczej. (...) Zastosowana w opracowaniu procedura miała na celu wyodrębnienie momentów, w których mieliśmy do czynienia ze skokową (nieciągłą) zmianą dynamiki gospodarczej w Polsce w okresie transformacji systemowej. W tym celu wykorzystano instrumentarium analizy falkowej szeregów czasowych. Dekompozycja falkowa kwartalnej dynamiki PKB została przeprowadzona z wykorzystaniem falki Meyera za pomocą modułu Wavelet Toolbox w środowisku Matlab. Jej podstawę stanowił szereg oczyszczony z tendencji rozwojowej i wahań sezonowych za pomocą metody tempa łańcuchowego i filtra Hodricka-Prescotta. (fragment tekstu)
EN
A comprehensive analysis is important for economic politics. The wavelet analysis has been used to detect discontinuities in analyzed GDP dynamic, where they are non-detectable by other signal analysis tools or invisible. This made possible to distinguish discrete moments of economic dynamic changes. To the most significant change moments in Polish economy belong: fourth quarters 1990 and 1991, the turn of the years 1993-1994, the second half-year 1995, first and fourth quarters 1996, the second quarter 2004, second and fourth quarters 2008. (original abstract)
PL
Celem badania jest ocena wpływu zaproponowanej metody generacji dodatkowych elementów szeregu na dokładność prognozy. Generowane, dodatkowe elementy szeregu służą do wyznaczenia współczynników, z których wyznacza się współczynniki transformaty falkowej na pierwszym poziomie rozdzielczości falki. Celem oceny wielomianowej metody rozszerzenia danych wykonano predykcję szeregu, prezentującego stopę bezrobocia państw strefy euro. Otrzymane wyniki zestawiono z bardziej trywialnymi metodami generacji dodatkowych elementów w transformacie falkowej.
EN
The aim of the study is to assess the impact of the proposed method for the generation of additional elements series on the accuracy of the forecast. Generated a number of additional elements are used to determine the coefficients of which are determined coefficients of wavelet transform on the first level of resolution wavelets. In order to assess the polynomial method of data extension made prediction series, presenting the unemployment rate of the euro area. The results obtained with the more trivial methods of generation of additional elements in the wavelet transform.
EN
Conducted by demographers research and analysis indicate that lasted for several years, a decline in fertility has not stopped and it applies increasingly to another youth. Among the reasons for this phenomenon are mentioned: increased interest in acquiring education, difficulties in the labor market, reducing social benefits for the family, lack of social policy philosophy of family strengthening, and the difficult socio-economic, etc. factors. Therefore, because of the importance of the scale of the problem which is the fertility rate in the study attempts to predict fertility rate based on the authors' model based on the properties of wavelet analysis taking into account the effect on fertility of such factors as the number of marriages, number of divorces, the average monthly gross wages and emigration. It should be noted that the declining fertility and increasing life expectancy cause aging and steadily reducing the number of young people aged 16-24 years. The aim of the imaging problem in the article quoted some statistics related to study the problem from previous years.
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.