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:  autoregressive models
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
PL
Polski przemysł wyrobów tytoniowych przechodzi w ostatnich latach znaczące przemiany związane z akcesją Polski do Unii Europejskiej. Stanowi on ważny sektor polskiej gospodarki generując 7,5% dochodów budżetu państwa. W pracy porównano prognozy spożycia papierosów w latach 2006-2010 przygotowane w oparciu o wybrane modele wyrównywania wykładniczego oraz autoregresyjne na podstawie danych historycznych z lat 1995-2005. Główną uwagę skoncentrowano na trendzie w prognozach. Identyfikację modeli autoregresyjnych przeprowadzono przy użyciu metod typu „corner” oraz rozszerzonej funkcji autokorelacji. W celu zwiększenia wiarygodności, prognozy przygotowano z uwzględnieniem zidentyfikowanych wartości odstających. Uzyskane wyniki porównano z danymi szacunkowymi uzyskanymi z Głównego Urzędu Statystycznego oraz z wynikami prognoz uwzględniających jako dodatkową zmienną produkcję papierosów przygotowanymi z zastosowaniem techniki „prewhitening”. Przeprowadzono dyskusję zalet i wad zastosowanych metod.
EN
Polish tobacco industry has been recently changing significantly due to accession of Poland to EU. It is one of the prime sector of polish economy. It generates every year about 7% of budget incomes on average. The aim of this paper is to compare some forecast methods of cigarettes consumption in 2006-2010. The models used exponential smoothing and autoregression theory. The forecasts were estimated on historical data from 1995-2005. The main attention was focused on the trends in prediction. Identification, the most crucial stage in fitting autoregressive models exploited different approach such as the comer method and extended sample autocorrelations. The outlier selection techniques were also applied to get more reliable estimates. The results were compared to the predicted values obtained from Central Statistical Office and to the results of forecasts taking cigarettes production into consideration due to prewhitening technique. The advantages and drawbacks of different methods are discussed.
PL
Prognozowanie cen rolnych odgrywa dużą rolę we wspomaganiu decyzji produkcyjnych w gospodarstwach rolnych. Poprawne prognozowanie cen pozwala na ograniczenie ryzyka związanego z prowadzeniem działalności gospodarczej. W opracowaniu zastosowano modele autoregresyjne, za pomocą których wyznaczono prognozy cen podstawowych zbóż w skupie na 2010 rok. Do oceny modeli oraz prognoz wykorzystano współczynnik determinacji oraz średnie błędy ex post prognoz wygasłych.
EN
The forecasting of crop prices is one of the most important factors in making decision on production farms. The appropriate forecast allows for limiting the risk connected with one’s economic activity. In this study autoregressive models have been used, which helped to determine the price forecast for crops in the purchasing centres in 2010. To determine the quality of forecast the average ex-post errors of the past forecasts have been used. The achieved results show that autoregressive models are an effective tool in forecasting the crop prices in Poland.
EN
The paper investigates the relationships between stock returns (represented by changes in the main stock index quoted on Warsaw Stock Exchange, WIG) and changes in Gross Domestic Product, as well as changes in long‑term and short‑term interest rates in Poland over the years 2001–2016. Quarterly data is examined applying time series econometric methods, allowing to take into account the existence of autocorrelation. The results suggest that stock returns lead and can forecast future economic growth. They also point to statistically significant but rather moderate inverse relationship between stock returns and current movements in interest rates, mainly long‑term. These results are consistent with the theoretical arguments in finance and economics.
PL
W artykule przedstawiono wyniki badania współzależności między zmianami głównego indeksu warszawskiej giełdy (WIG) a zmianami produktu krajowego brutto oraz długo‑ i krótkookresowych stóp procentowych w Polsce w latach 2001–2016. Analizę przeprowadzono na danych o kwartalnej częstotliwości, z użyciem metod z zakresu ekonometrii szeregów czasowych, pozwalających na uwzględnienie istnienia autokorelacji w szeregach badanych zmiennych. Wyniki badania sugerują, że stopy zwrotu z akcji sygnalizują z wyprzedzeniem dwóch kwartałów zmiany poziomu aktywności gospodarczej. Jednoczenie wyniki te wskazują na statystycznie istotne, stosunkowo słabe, negatywne powiązanie stóp wzrostu WIG z równoczesnymi zmianami stóp procentowych, przede wszystkim długookresowych. Rezultaty te pozostają zgodne z przytaczanymi argumentami teoretycznymi z obszaru finansów i ekonomii.
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.