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

Results found: 3

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  Dekompozycja
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
PL
W pracy dokonano analizy wpływu czynników społecznych i ekonomicznych na występowanie nierówności w stanie zdrowia populacji. Jako podstawową miarę nierówności wykorzystano współczynnik koncentracji zdrowia dla zmiennej ciągłej. Dokonano także dekompozycji wskaźnika koncentracji z wykorzystaniem podejścia opartego na funkcji regresji. Do oceny stanu zdrowia wykorzystano wskaźnik samooceny stanu zdrowia (SRH), a jako podstawową zmienną określającą status społeczny uzyskany poziom wykształcenia. Analizy zostały oparte na danych z badania GGS-PL 2011 i odnoszą się do kobiet i mężczyzn w wieku 25-70 lat. Dla celów porównawczych dane zostały poddane standaryzacji ze względu na wiek. Uzyskane wyniki potwierdziły występowanie różnic w ocenach stanu zdrowia w populacji osób dorosłych w Polsce oraz znaczenie czynników społeczno-ekonomicznych dla obserwowanych nierówności.
EN
The aim of the study was to measure the socio-economic inequalities in health in Poland. We use a concentration index obtained through a latent variable and decomposition methods with a regression framework. Self-rated health (SRH) is adopted as the health indicator and education level serves as a variable describing the social status. The analyses presented in this paper are based on data from the Generations and Gender Survey (GGS-PL 2011) and include women and men aged 25-70. The results confirm the usefulness of this method of analysis and reveal a significant influence of the socio-economic variable on inequality in male and female health statuses in Poland. The paper also proves the necessity of standardizing the data in analyses designed to assess the impact of the socio-economic agent on health.
PL
Modelowanie szeregów czasowych stało się niezbędne w procesie kontrolowania procesów zachodzących w systemach informatycznych Ministerstwa Finansów RP. Wymierne w sensie finansowym są problemy braku lub niepełnej aktualizacji relacyjnej bazy danych JPK_VAT w akceptowalnym przez prawo terminie. W tym przypad-ku niezwykle ważna okazuje się umiejętność zastosowania nie tylko klasycznych modeli uwzględniających składniki sezonowe (np. SARIMA), ale także złożone składniki systematyczne (BATS/TBATS). Dokonano analizy szeregów czasowych pod kątem występowania składników systematycznych, estymowano parametry strukturalne modeli, otrzymano i zestawiono wyniki testów wskazujące na konieczność zastosowania modelu TBATS.
EN
The modeling different time series became necessary process at the Ministry of Finance IT systems. The problems with lack of information and actual updates of Standard Audit Files for Tax are known. Capabilities to choosing right model of time series with complex seasonal patterns are crucial in some cases. In the article, author made the decomposition of time series with complex seasonal patterns. The results of modeling and testing indicated the best predicting (according to Mean Absolute Percentage Error) and time series decomposition method – TBATS.
PL
Prognozowanie szeregów czasowych stało się niezbędne w procesie kontrolowania procesów zachodzących w systemach informatycznych Ministerstwa Finansów. Wymierne w sensie finansowym są problemy braku lub niepełnej aktualizacji relacyjnej bazy danych JPK_VAT w akceptowalnym przez prawo terminie. W tym przypadku niezwykle ważna okazuje się umiejętność zastosowania nie tylko klasycznych modeli uwzględniających składniki sezonowe (np. SARIMA), ale także złożone składniki systematyczne (BATS/TBATS). Dokonano analizy szeregów czasowych pod kątem występowania składników systematycznych, postawiono prognozy i przetestowano reszty. Otrzymano i zestawiono wyniki testów wskazujące na konieczność zastosowania modelu TBATS.
EN
The forecasting of different time series became necessary process at the Ministry of Finance IT systems. The problems with lack of information and actual updates of Standard Audit Files for Tax are known. Capabilities to choosing right predicting model of time series with complex seasonal patterns are crucial in some cases. In the article, author made the decomposition of time series with complex seasonal patterns. The results of modeling and testing indicated the best predicting (according to Mean Absolute Percentage Error) and time series decomposition method – TBATS.
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.