Search results

1

Sieci Kohonena jako narzędzie wspomagające budowę prognoz kombinowanych

100%

Perzyńska J.

Zeszyty Naukowe ZPSB Firma i Rynek

|

2017

|

issue 2(52)

77-85

PL

W artykule przedstawiono propozycję wykorzystania sieci Kohonena we wstępnym etapie budowy prognoz kombinowanych. Przy pomocy sieci Kohonena można podzielić zbiór dostępnych modeli na rozłączne klasy, a następnie dokonać redukcji ich liczby. Prognozy składowe prognoz kombinowanych wyznacza się wówczas na podstawie modeli należących do różnych klas, co ma zapewnić niepowielanie informacji oraz zwiększyć dokładność prognoz kombinowanych. Ilustracją rozważań o charakterze teoretycznym jest przykład empiryczny, w którym prognozy (indywidualne i kombinowane) wyznaczono dla zmiennej mikroekonomicznej wykazującej wahania sezonowe. Przeprowadzone badania potwierdziły użyteczność zaproponowanej metody.

EN

In the paper, the author presents suggestion of application of Self-Organizing Maps in the preliminary stage of construction of combined forecasts. Using the SOM, the set of available models can be divided into disjoint classes and then reduced. The component forecasts are then determined on the basis of models belonging to different classes, to ensure that information is not duplicated and to increase the accuracy of the combined forecasts. The illustration of theoretical considerations is the empirical example, in which individual and combined forecasts are calculated for economic variable with seasonal fluctations. The research confirms the usefulness of the suggested method.

2

Classification of EU Countries according to Selected Indicators from the Field of Business Demography Using Self-organising Maps

100%

Vojtková M., Sodomová E.

Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

|

2015

|

issue 11(947)

37-52

EN

Business Demography monitors the file of active enterprises – those actually doing business regardless of when they obtained the authorisation to operate, closed enterprises – those out of business regardless of when they were actually legally terminated, and enterprises surviving for a given time since their establishment. The result of this monitoring is a group of basic indicators used to characterise the number of newly established, closed and surviving businesses in the EU as well as indicators related to the number of people these enterprises employ. The main aim of this article is to classify EU countries by selected derived data focused on business demography using a neural network model – Kohonen self-organising maps for the last monitored period. This model involves creating homogeneous groups of countries to be characterised by demographic indicators associated with the birth, survival, and deaths of enterprises and the related employment, all of which are interconnected. This means the classic method of classification cannot be employed. Kohonen maps, however, can be, and may be enabled by various software. We decided to use the tools offered by the statistical analytical system SAS Enterprise Miner (SAS®EM). An additional objective was to introduce business demography and a description of selected indicators derived in the EU from 2008 to the last reporting period, with a focus on economic development in Slovakia and in the Visegrad Group (V4).

PL

Demografia przedsiębiorstw zajmuje się opisem populacji przedsiębiorstw aktywnych ekonomicznie, a więc realnie prowadzących działalność, niezależnie od momentu jej formalnego rozpoczęcia, przedsiębiorstw zlikwidowanych, czyli nieaktywnych – bez względu na termin rzeczywistego zakończenia działalności w świetle obowiązujących regulacji prawnych, oraz przedsiębiorstw, które funkcjonowały przez pewien okres od chwili ich założenia. Rezultatem takiego opisu jest grupa podstawowych wskaźników, charakteryzujących zarówno liczbę przedsiębiorstw nowo powstałych, zlikwidowanych oraz tych, które przetrwały, jak i poziom zatrudnienia w tych przedsiębiorstwach w poszczególnych państwach Unii Europejskiej. Głównym celem artykułu jest przeprowadzenie klasyfikacji państw UE na podstawie wybranych wskaźników z zakresu demografii przedsiębiorstw i z wykorzystaniem specyficznych modeli sieci neuronowych – samoorganizujących się map (sieci Kohonena) dla danych z ostatniego obserwowanego okresu. Dokonano tego poprzez wyłonienie jednorodnych grup państw, charakteryzowanych za pomocą wskaźników demograficznych odnoszących się do powstania, przetrwania oraz zaprzestania działalności przez przedsiębiorstwa z tych krajów, a także do poziomu zatrudnienia w poszczególnych kategoriach przedsiębiorstw. Ponieważ wskaźniki te są ze sobą powiązane, nie można zastosować w tym wypadku klasycznych metod klasyfikacji. Budowanie sieci Kohonena możliwe jest za pośrednictwem różnego rodzaju oprogramowania. Na potrzeby klasyfikacji prezentowanej w artykule wykorzystano narzędzia statystycznego systemu analitycznego – SAS Enterprise Miner (SAS ®EM). Dodatkowym celem artykułu jest prezentacja demografii przedsiębiorstw oraz opis wybranych wskaźników dla Unii Europejskiej od 2008 r. do ostatniego raportowanego okresu, ze szczególnym uwzględnieniem rozwoju ekonomicznego Słowacji oraz państw Grupy Wyszehradzkiej (V4).

3

Segmentation Analysis For Polish Digital Startups in Years 2015 and 2016

80%

Rostek K., Skala A.

Studia i Materiały

|

2018

|

issue 1(26)

55-67

PL

Największe badanie startupów branży cyfrowej w Polsce od 2015 r. wykonuje fundacja Startup Poland we współpracy z naukowcami z Politechniki Warszawskiej. Badania takie nie są łatwe do zrealizowania ze względu na niejednorodność definicji podstawowych pojęć, w tym definicji startupu. W artykule przedstawiono zestawienie przykładowych badań tego typu, wykonywanych na świecie i wskazano główne różnice, jakie między nimi występują. Na podstawie danych otrzymanych w ramach badań fundacji, przeprowadzono analizę segmentacyjną i porównawczą polskich startupów, której wyniki zaprezentowano w artykule. Zidentyfikowano sześć głównych cech różnicujących poszczególne segmenty, wśród których na szczególną uwagę zasługuje fakt produkowania przez startupy hardware’u oraz prowadzenie współpracy z nauką.

EN

The largest study of the digital industry in Poland has been run since 2015 by the Startup Poland Foundation in cooperation with the researchers from the Warsaw University of Technology. Such studies are not easy to carry out because of the heterogeneity of the definitions of basic concepts, including the definition of a startup. This article presents a comparison of examples of this type of study carried out worldwide and identifies the main differences between them. On the basis of the data obtained from the Foundation’s research, a segmentation and comparative analysis of Polish startups was carried out, the results of which are presented in this article. Six main differentiating features of the defined segments were identified, of which the production of hardware by startups and cooperation with academia were of particular interest.

Refine search results

1 Studia i Materiały

1 Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

1 Zeszyty Naukowe ZPSB Firma i Rynek

1 Perzyńska J.

1 Rostek K.

1 Skala A.

1 Sodomová E.

1 Vojtková M.

1 2018

1 2017

1 2015

Sieci Kohonena jako narzędzie wspomagające budowę prognoz kombinowanych

Classification of EU Countries according to Selected Indicators from the Field of Business Demography Using Self-organising Maps

Segmentation Analysis For Polish Digital Startups in Years 2015 and 2016