W artykule zaprezentowano opartą na sieciach neuronowych metodę analizy i prognozowania szeregów czasowych, wykorzystującą technikę przesuwanego okna danych. Przedstawiono badania zastosowania tej metody dla szeregu czasowego cen detalicznych benzyny w USA. Dokonano oceny efektywności metody oraz porównano ją z wybranymi klasycznymi narzędziami analizy szeregów czasowych.
EN
The paper outlines a method of time series analysis and forecasting based on neural networks, which utilises a moving data window technique. The research on the application of the method for time series has been described with reference to retail prices of gas oline in the USA. The effectiveness of the method has been evaluated and compared with selected classical tools of time series analysis.
Celem pracy jest rozstrzygnięcie, czy metoda Hellwiga jest użyteczna w odniesieniu do konstruowania modeli szeregów czasowych i w jakim zakresie jest ona konkurencyjna wobec innych metod, na przykład wykorzystujących kryteria informacyjne Schwarza i Akaike. Okazuje się, że metoda Hellwiga w pewnych, często w praktyce ekonometrycznej występujących przypadkach, nie prowadzi do wyboru odpowiedniego modelu.
EN
We check if Hellwig method is useful in building time-series models and if it performs better than other statistical methods, including Akaike and Schwarz information criteria. We find that the Hellwig method often leads to incorrect model specifications.
W pracy przedstawiono metodę modelowania a następnie prognozowania w sytuacji, gdy w szeregu czasowym dla danych dziennych występują luki systematyczne. Podstawą budowy prognoz były regularne hierarchiczne modele szeregu czasowego opisujące wahania o rocznym. Wahania o cyklu tygodniowym były opisywane za pomocą zmiennej grupującej, w skład której wchodziły dni podobne oraz tego rodzaju zmiennych dla pozostałych dni. W modelach wystąpiły także zmienne o charakterze migawkowym oznaczające występowanie świąt oraz dni około świątecznych. Rozważania o charakterze teoretyczne zostały zilustrowane przykładem empirycznym dla założonego wariantu luk w danych. Przeprowadzona została analiza dokładności błędów prognoz intern ekstrapolacyjnych ogółem oraz w dezagregacji na dni tygodnia, miesiące i święta oraz dni około świąteczne.
EN
This paper presents a method for modeling and then forecasting in situation, when in time series for daily data contain systematic gaps. Base of construction were regular hierarchical time series models describing annual fluctuations. Weekly fluctuations were described as a grouping variable, which contains similar days and this type variables for other days. In models were used also dummy variables describing holidays and days pre- and post- holidays. Theoretical considerations were illustrated by empirical example for selected variant of gaps. Based on the same estimated equations, inter- and extrapolation predictions ware built. For both types of prediction – in general and in disaggregation to weekdays and months and holidays and days pre- and post holidays.
W artykule przedstawiono sposób wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do prognozowania zmiennej w postaci szeregu czasowego. Ilustracją rozważań o charakterze teoretycznym jest przykład empiryczny, w którym modelowaniu i prognozowaniu poddano zmienną mikroekonomiczną charakteryzującą się występowaniem trendu i wahań sezonowych. Jej prognozy wyznaczono na podstawie klasycznych modeli szeregu czasowego, sztucznych sieci neuronowych oraz modeli będących ich złożeniem. Jakość wyznaczonych prognoz oceniono na podstawie ich średnich błędów ex post. Przeprowadzone badania potwierdziły użyteczność sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych.
EN
In the paper, the author presents the method of using artificial neural networks for forecasting a variable in the time series form. The illustration of theoretical considerations is the empirical example, in which forecasts are calculated for microeconomic variable with trend and seasonal fluctations. Its forecasts are based on the classic time series models, artificial neural networks and models being their composition. The quality of the forecasts is assessed on the basis of their average expost errors. The research confirms the usefulness of artificial neural network in time series forecasting.
Harmonic analysis (spectral, Fourier) is especially useful to study the stochastic structure of the temporal series, for it does not require any apriori presuppositions with regards to its parameters. In the present study two temporal series have been analysed. They concerned weekly quotations of two agricultural products (wheat, piglets) from one market in the period of 8 years (416 observations). Harmonic analysis appeared to be a comfortable and effective tool by means of which to identify the structure of the series under study; the model built on the basis of this analysis permitted us to explain over 80% of variability in those series. Therefor we could formulate a conclusion that in the case of the two series the dominating role was is played by long-term cyclical fluctuations, clearer in the case of the prices for piglets. Now in the temporal series of the wheat prices the seasonal fluctuations are clearer.
The paper presents a method of detecting atypical observations in time series with or without seasonal fluctuations. Unlike classical methods of identifying outliers and influential observations, its essence consists in examining the impact of individual observations both on the fitted values of the model and the forecasts. The exemplification of theoretical considerations is the empirical example of modelling and forecasting daily sales of liquid fuels at X gas station in the period 2012-2014. As a predictor, a classic time series model was used, in which 7-day and 12-month cycle seasonality was described using dummy variables. The data for the period from 01.01.2012 to 30.06.2014 were for the estimation period and the second half of 2014 which was the period of empirical verification of forecasts. The obtained results were compared with other classical methods used to identify influential observations and outliers, i.e. standardized residuals, Cook distances and DFFIT. The calculations were carried out in the R environment and the Statistica package.
PL
W pracy zaproponowano metodę wykrywania obserwacji nietypowych w szeregach czasowych z wahaniami sezonowymi oraz bez tych wahań. Jej istota jej polega na badaniu wpływu poszczególnych obserwacji szeregu na wartości teoretyczne modelu oraz wielkości prognoz zbudowanych na jego podstawie. Egzemplifikacją rozważań o charakterze teoretycznym jest przykład empiryczny dotyczący modelowania i prognozowania dziennej sprzedaży paliw płynnych na stacji paliw X w latach 2012-2014. Dane za okres od 1.01.2012 do 30.06.2014 stanowią okres estymacyjny, a za II półrocze 2014 r. okres empirycznej weryfikacji prognoz. Wyniki otrzymane za jej pomocą zostały porównane z wynikami uzyskanymi innymi metodami służącymi do identyfikacji obserwacji wpływowych oraz odstających, w tym m.in.: reszt standaryzowanych, odległości Cooka oraz DFFIT. Obliczenia przeprowadzono w środowisku R oraz pakiecie Statistica.
Celem artykułu jest przedstawienie wyników badań nad dynamiką pola pod wykresem funkcji przynależności w rozmytym szeregu czasowym wygenerowanym za pomocą liniowego równania różniczkowego. Do analizy wykorzystano eksperymenty symulacyjne.
EN
An analysis of scalar properties of coefficients constructed for fuzzy numbers is one of the methods used to overcome problems resulting from the multidimensional character of such data. A similar approach was employed to prove, on simulation basis, the viability of combining linear and exponential transformations in modelling the dynamics of a field beneath a graph representing membership function in fuzzy time series generated with difference equations. The paper includes descriptions of both the method used to verify the hypotheses and the conclusions arrived at, also those related to the general formula of such a model.
Jedną z propozycji badania intensywności zagranicznego handlu wewnątrzgałęziowego przedstawili Glejser i inni (1982). Jest ona konkurencyjna wobec wielu mierników handlu zagranicznego, które nie uwzględniają specjalizacji kraju w imporcie i eksporcie oraz nie odzwierciedlają dostatecznie skutków nierównowagi w obrotach handlowych z zagranicą. Glejser i inni (1982) wykorzystując wariancje wskaźników proeksportowej i proimportowej specjalizacji stworzyli narzędzie, które cechuje się większą odpornością na wymienione mankamenty. Proponowana metoda nie została jednak doposażona w odpowiednie oprzyrzą-dowanie statystyczno-ekonometryczne, co znacznie ogranicza jej praktyczną użyteczność. Celem artykułu jest próba udoskonalenia przedmiotowej metody oraz przetestowanie jej na przykładzie handlu zagranicznego w Polsce.
EN
One of the study proposals of the intensity of the intra-industry trade was presented Glejser et al. (1982). It is competitive with many foreign trade indicators which do not take account of the country specialization in import and export and do not reflect adequately the effects of trade imbalances. On based the variance of the export and import specialization indicators Glejser et al. (1982) created a tool that overcomes these shortcomings. The pro-posed method, however, was not equipped with an appropriate statistical and econometric tools, which greatly limits its practical usefulness. This article attempts to improve the method and test it on the example of foreign trade in Poland.
Celem artykułu jest zaprezentowanie procedury zmierzającej do uzyskania formalnego opisu zbieżności funkcji przynależności do postaci graficznej, wykorzystującej zasady arytmetyki rozmytej oraz wskaźnik pola pod wykresem funkcji przynależności liczby rozmytej. Pierwsza jego część stanowi odwołanie do terminologii oraz podstawowych definicji teorii zbiorów rozmytych, ze szczególnym uwzględnieniem arytmetyki rozmytej. Następnie uwaga została zwrócona ku kwestiom związanym z uwarunkowaniami numerycznymi zjawiska chaosu deterministycznego w rozmytych szeregach czasowych. W kolejnej części opracowania znalazły się właściwe rozważania odnośnie do analizy zbieżności funkcji przynależności do postaci granicznej dla przypadku zmiennej rozmytego równania różnicowego. W tym też kontekście występuje propozycja wykorzystania jednego ze wskaźników skalarnej analizy rzeczywistych liczb rozmytych.
EN
The paper presents the results of research on the convergence towards a limit form of membership functions in fuzzy time series, generated with difference equations, that is due to deterministic chaos occurrence. A particularly important tool seems to be an analysis of a scalar series of fields beneath a graph representing a variable membership function of the above mathematical models. This is done by defuzzyfying the above-mentioned time series. It appears possible to approximate the series variability with an exponential function. However, it should be done by means of simulation experiments in order to formulate theoretical conclusions, as an alternative to difficult, complicated analytical research.
W ostatnich dziesięcioleciach rozmyte szeregi czasowe stały się konkurencyjnym, czasem uzupełniającym, podejściem wobec klasycznych metod analizy szeregów czasowych, takich jak metoda Boxa-Jenkinsa. Prezentowane badanie ma dwa różne cele: cel teoretyczny, w którym przedstawiono przegląd logiki rozmytej i modeli rozmytych szeregów czasowych, oraz cel praktyczny, którym jest oszacowanie i prognoza miesięcznych międzynarodowych cen kawy w okresie 2000-2022. Analiza i prognozowanie dynamiki cen kawy ma duże znaczenie dla producentów, konsumentów i uczestników rynku w zarządzaniu i podejmowaniu racjonalnych decyzji. Wyniki pokazały, że międzynarodowe ceny kawy wykazywały duże wahania, z dużymi wzrostami i spadkami, na które wpływ miał głównie poziom czołowych producentów. Zgodnie z wynikami prognoz należy spodziewać się spadku cen w ciągu najbliższych sześciu miesięcy (od stycznia do czerwca 2023 r.). Na podstawie uzyskanych wyników można stwierdzić, że modele FTS są bardziej elastyczne i mogą być stosowane w prognozowaniu zmiennych szeregów czasowych. Z drugiej strony zmienność, a czasami nieoczekiwane zmiany cen kawy nadal powodują coraz większą krytykę i sygnalizują, że należy zwrócić uwagę na różne kwestie dotyczące roli rynków i państw w zapewnianiu bezpieczeństwa żywnościowego.
EN
In recent decades, Fuzzy Time Series (FTS) has become a competitive, sometimes complementary, approach to classical time series methods such as that of Box-Jenkins. This study has two different purposes: a theoretical purpose, presenting an overview of the fuzzy logic and fuzzy time series models, and a practical purpose, which is to estimate and forecast monthly international coffee prices during the period 2000-2022. Analysing and forecasting the dynamics of coffee prices is of great interest to producers, consumers, and other market actors in managing and making rational decisions. The findings showed that international coffee prices exhibited significant fluctuations, with large increases and decreases influenced mainly by the level of top-ranked producers. The forecasted results revealed that a decrease in prices during the next six months (Jan 2023 to June 2023) is expected. Based on the results, it is also clear that the FTS models are more flexible and can be applied in forecasting time-series variables. At the same time, volatility and, sometimes, the unexpected swingsin coffee prices continue to draw more criticism and raise different issues regarding the roles of the markets and countries in ensuring food security.
W niniejszej pracy dominowało eksperymentalne podejście badawcze, obejmujące metody, mające postać symulacji komputerowych dotyczących zachowania się matematycznych modeli systemów dynamicznych. Główne narzędzie prowadzonych badań stanowiła aplikacja z grupy elektronicznych arkuszy obliczeniowych. Prezentowane rezultaty przeprowadzonych badań wykazują, że techniczny aspekt wykonywania obliczeń związanych z modelami systemów, w których jest obserwowany chaos, może mieć istotny wpływ na końcowe wyniki eksperymentów symulacyjnych. W badaniach związanych z komputerową analizą systemów chaotycznych istotną rolę odgrywać może właściwy wybór sprzętu komputerowego oraz oprogramowania zapewniających odpowiednią dokładność i stabilność numeryczną prowadzonych obliczeń.
EN
The significant aspects of using simulation methods for examination of the dynamics of chaotic systems include numerical stability of computer-aided calculations. The paper presents selected problems of the impact of arithmetic calculation accuracy on the performance of chaotic system models. The results show that the selection of computing procedure and accuracy level may largely affect the conclusions drawn on the basis of computer-aided calculations.
Data have shapes, and human intelligence and perception have to classify the forms of data to understand and interpret them. This article uses a sliding window technique and the main aim is to answer two questions. Is there an opportunity window in time series of stock exchange index? The second question is how to find a way to use the opportunity window if there is one. The authors defined the term opportunity window as a window that is generated in the sliding window technique and can be used for forecasting. In analysis, the study determined the different frequencies and explained how to evaluate opportunity windows embedded using time series data for the S&P 500, the DJIA, and the Russell 2000 indices. As a result, for the S&P 500 the last days of the patterns 0111, 1100, 0011; for the DJIA the last days of the patterns 0101, 1001, 0011; and finally for the Russell 2000, the last days of the patterns 0100, 1001, 1100 are opportunity windows for prediction.
PL
Dane mają swoje formy, a ludzka inteligencja i pojmowanie muszą klasyfikować te formy w celu ich zrozumienia i interpretacji. W niniejszym artykule stosuje się technikę rozsuwanego okna (sliding window) i podejmuje próbę odpowiedzi na dwa pytania: czy możliwe jest pojawienie się szansy (opportunity window) w szeregach czasowych ideksów giełdowych; jak znaleźć sposób na wykorzystanie pojawiającej się okazji, jeśli taka istnieje. Autorzy zdefiniowali pojęcie opportunity window jako okazja (otwarcie) wygenerowana w technice sliding window, która może być zastosowana w prognozowaniu. Szukając odpowiedzi, autorzy określili częstotliwości na 3, 4 i 5 długościach wzorców skierowanych w górę i w dół oraz wyjaśnili, jak oszacować okazje osadzone przy użyciu danych szeregów czasowych dla giełd S&P 500, DJIA i Russell 2000. W rezultacie dla S&P 500 ostatnie dni wzorców 0111,1100,0011, dla DJIA ostatnie dni dla 0101, 1001, 0011 oraz dla Russell 2000 ostatnie dni dla 0100, 1001 i 1100 stanowią okazję dla prognozy.
W artykule rozważane są zagadnienia dotyczące stabilności obliczeń numerycznych, które od strony aplikacyjnej stanowią istotę przeprowadzanych eksperymentów komputerowych z modelami matematycznymi systemów chaotycznych. Autor konkluduje, iż warunkiem obserwowania i badania przebiegów chaotycznych w modelu systemu dynamicznego jest możliwość wykonywania obliczeń z wystarczająco dużą dokładnością. Warunki takie może zapewnić nowa i odpowiednio wykorzystana technika komputerowa.
EN
The efficient research instruments commonly used for identification of chaotic system dynamics include computer-aided simulation experiment. Properly selected software allows generation of time series of required length that result from observation of a mathematical model of the given chaotic system. Computer software can also be used for calculations to support the analysis of simulation results. The computer-aided calculations are the ground for conclusions on the dynamics of the chaotic system model. The accuracy and significance of calculations affect the conclusion viability. The paper presents selected aspects of specific numerical calculations used in computer-aided experiments with chaotic system models.
W opracowaniu wskazano dwa główne cele. Po pierwsze zweryfikowanie hipotezy o braku istotnej zależności między ograniczeniem wpływu mechanizmów interwencji państwa a cenami cukru na giełdach światowych. Natomiast drugim celem jest wybór najlepszego modelu prognozowania cen cukru po zniesieniu kwot cukrowych na rynkach krajowych producentów cukru. Punktem wyjścia budowy modelu stał się szereg czasowy cen cukru w ujęciu miesięcznym na światowych giełdach – londyńskiej i nowojorskiej z lat 1990–2020. Do prognozowania został wykorzystany jeden z trzech zbadanych modeli, za pomocą którego dokonano prognozowania cen cukru. Ceny cukru na światowych giełdach wykazywały dużą fluktuację wynoszącą dla cukru białego 497 dolarów na tonę cukru, natomiast dla cukru surowego był on niewiele mniejszy i osiągnął 456 dolarów na tonę. Średnio w latach 1990–2020 nominalna cena dla cukru białego równała się 365 dolarów za tonę, a dla cukru surowego 292 dolarów za tonę. Jednakże, to przede wszystkim warunki rynkowe miały zasadniczy wpływ na zmienność cen cukru, a nie ograniczenia administracyjne.
EN
In the article two main goals were indicated. The first is to verify the hypothesis that there is not a relevant relationship between limiting the impact of state intervention mechanisms and sugar prices on world exchanges. The second goal is to choose the best model for forecasting sugar prices after the abolition of the sugar quotas on domestic markets of sugar producers. The starting point for building the model was the time series of sugar prices on a monthly basis on world stock exchanges – London and New York in 1990–2020. One of the three models was used for forecasting. Sugar prices on world stock exchanges showed large fluctuations amounting to USD cents 28 per pound of sugar for white sugar, while for raw sugar the figure was slightly lower and reached USD cents 26 per pound. On average, in 1990–2020, the nominal price for white sugar was 16 cents per pound, and for raw sugar -12 cents per pounds. However, the level of sugar prices in the world is determined primarily by market factors, rather than administrative constraints.
Praca została poświęcona syntetycznemu omówieniu wyników wieloletnich badań autorów nad zastosowaniami metod prognozowania w warunkach braku pełnej informacji w szeregach czasowych z wahaniami sezonowymi. Rozważania odnosić się będą do dwóch rodzajów luk w danych: systematycznych i niesystematycznych. Z lukami systematycznymi mamy do czynienia wtedy, gdy nie są dostępne informacje liczbowe przynajmniej o jednym podokresie w całym przedziale czasowym „próby”. Rozpatrywane będą metody prognozowania zarówno dla danych oryginalnych (z sezonowością) jak i danych, z których wyeliminowano wahania sezonowe. Egzemplifikacją rozważań o charakterze teoretycznym będzie przykład empiryczny.
EN
This work presents discussion about results of long-term of authors research on applications of different forecasting methods in condition of lack of full information. There will be considered two types of gaps in data: systematic and unsystematic. The systematic gaps in data are only when we have not any information about at least one sub-period in the whole of analyzed data. There will be presented two types of methods applied to time series with and without seasonal component. Exemplification of theoretical considerations will be an empirical example.
The article aims to verify the relationship between the value of real estate and urban renewal. The analysis was conducted for undeveloped land properties traded between 2006 and 2014. In that period, a time trend was set for the real estate from the areas covered by the Local Revitalization Programmes and the areas located in their immediate vicinity. The observed trends of the changes were compared with those occurring at the same time throughout Krakow, as well as in the areas specified in the Urban Revitalization Programme for Krakow as potential revitalization complexes, for which no local revitalization programmes were eventually prepared. In addition, the author analyzed how transaction prices were distributed in space over the specific years. The obtained land value maps were compared with the records of the documents which formed the basis for the urban renewal of Krakow.
PL
Celem artykułu jest sprawdzenie istnienia zależności pomiędzy wartością nieruchomości a działaniami rewitalizacyjnymi. Analizę przeprowadzono dla nieruchomości gruntowych niezabudowanych, które były przedmiotem obrotu w latach 2006–2014. W przyjętym okresie ustalono trend czasowy dla nieruchomości z obszarów objętych lokalnymi programami rewitalizacji oraz terenów położonych w ich bezpośrednim sąsiedztwie. Zaobserwowane tendencje zmian porównano z tymi, jakie zachodziły w tym samym czasie w całym Krakowie oraz na obszarach opisanych w Miejskim Programie Rewitalizacji Krakowa jako potencjalne zespoły rewitalizacyjne, dla których ostatecznie nie sporządzono lokalnych programów rewitalizacji. Dodatkowo sprawdzono, jak w wybranych latach ceny transakcyjne rozkładały się w przestrzeni. Otrzymane mapy cenności porównano z zapisami dokumentów, na podstawie których wykonywana jest rewitalizacji Krakowa.
The article aims to verify the impact of macroeconomic uncertainty and idiosyncratic shocks on corporate savings and the cash holdings of companies in Poland. The analysis is based on an unbalanced panel data for companies with at least 10 workers for the 1995–2012 period, as provided by Poland’s Central Statistical Office (GUS) in its GUS F-02 reports. To verify the impact of macroeconomic uncertainty on savings, models were estimated using the GMM estimator with HAC, and the influence of idiosyncratic shocks on corporate savings was identified with use of a robust system GMM estimator. The study shows that Polish companies tend to adapt their savings and cash resources to the level of macroeconomic uncertainty. The findings also indicate that companies maintain a security buffer in the form of accumulated savings as a precaution for fear of idiosyncratic shocks.
PL
Celem artykułu jest weryfikacja wpływu niepewności makroekonomicznej i szoków idiosynkratycznych na oszczędności i zasoby środków pieniężnych przedsiębiorstw w Polsce. Analizę przeprowadzono na podstawie jednostkowych niezbilansowanych danych panelowych przedsiębiorstw, zatrudniających co najmniej 10 pracowników, zawartych w rocznych sprawozdaniach GUS F-02 z lat 1995–2012. W przypadku weryfikacji wpływu niepewności makroekonomicznej na oszczędności oszacowano modele za pomocą estymatora GMM z błędami HAC, natomiast identyfikacji wpływu szoków idiosynkratycznych na oszczędności dokonano za pomocą odpornego estymatora systemowego GMM. Polskie przedsiębiorstwa dostosowują posiadane oszczędności i zasoby środków pieniężnych do poziomu niepewności makroekonomicznej. Uzyskane wyniki wskazują też na motyw przezornościowy utrzymywania bufora bezpieczeństwa w postaci zgromadzonych oszczędności z obawy przed szokami idiosynkratycznymi.
Podstawowym celem tego badania była analiza danych szeregów czasowych oraz wskazanie ważności modelu szeregów czasowych w procesie predykcji z wykorzystaniem długoterminowych zapisów miesięcznej ceny bananów na świecie od stycznia 1990 r. do listopada 2020 r. Zgodnie z metodologią Boxa-Jenkinsa wybrano jako najlepiej dopasowany dla szeregu czasowego model ARIMA(4,1,2)(1,0,1)[12] z dryfem, zgodnie z najniższą wartością AIC. Na podstawie wyników empirycznych stwierdzono, że model sieci neuronowej MLP działał lepiej w porównaniu z modelem ARIMA(4,1,2)(1,0,1)[12] z dryfem z mniejszą wartością MSE. Wynika z tego, że model sieci neuronowej MLP może dostarczyć użytecznych informacji, które są ważne w procesie decyzyjnym dotyczącym wpływu zmian przyszłej globalnej ceny bananów. Postrzeganie przeszłych światowych cen bananów jest ważne dla analiz zarówno bieżących, jak i przyszłych zmian światowych cen. Aby podtrzymać te obserwacje, programy badawcze wykorzystujące uzyskane dane powinny umożliwiać znaczne poprawianie wnioskowania i zawężać prognozy przyszłych światowych cen bananów.
EN
The primary purpose of this study was to pursue the analysis of the time series data and to demonstrate the role of time series model in the predicting process using long-term records of the monthly global price of bananas from January 1990 to November 2020. Following the Box-Jenkins methodology, ARIMA(4,1,2)(1,0,1)[12] with the drift model was selected to be the best fit model for the time series, according to the lowest AIC value in this study. Empirically, the results revealed that the MLP neural network model performed better compared to ARIMA(4,1,2)(1,0,1)[12] with the drift model at its smaller MSE value. Hence, the MLP neural network model can provide useful information important in the decision-making process related to the impact of the change of the future global price of bananas. Understanding the past global price of bananas is important for the analyses of current and future changes of global price of bananas. In order to sustain these observations, research programs utilizing the resulting data should be able to improve significantly our understanding and narrow projections of the future global price of bananas.
Podejście statystyczne umożliwia prowadzenie prognoz zdarzeń lub procesów. Wyróżnia się modele regresyjne liniowe i nieliniowe, modele szeregów czasowych oraz modele neuronowe. Predykcja określa przewidywanie przyszłych cech statystycznych zdarzeń losowych, które można zmierzyć. Wyznacza prognozy dla maksymalizacji. Korzyści, jakie wynikają z prognozowania, to: porównywanie, grupowanie, analizowanie zmienności, określania trendów oraz wyznaczania prognoz uzyskanych wyników, z wykorzystaniem optymalnego wektora zmiennych niezależnych predyktorów do wyciągania sukcesywnych wniosków.
EN
The statistical approach allows the introduction of predictions of events or processes. Among these are linear and nonlinear regression models, time series models and neural models. Prediction is defined by the anticipation of future statistical characteristics of random events which can be measured, and designates forecasts for maximizing. The benefits which stem from prediction are comparison, grouping, analysis of variation, determinion of trends and setting forecasts of the results obtained with the use of an optimal vector of independent variables predictors for drawing successive conclusions.
Objective: The objective of the paper is to analyse segmentation of EU-27 countries based on quarterly growth rates of exports and imports by using time series clustering. Research Design & Methods: We applied a time series clustering algorithm using TS nodes in SAS Enterprise Miner. To analyse the impact of the pandemic, we considered clusters based on export and import growth rates for two time periods, pre-emergence and post-COVID-19 emergence. Findings: We find that grouping based on export and import growth rates vary for EU-27 countries. Also, clustering results change significantly for post-COVID-19 emergence compared to pre-COVID-19 emergence. Cyprus emerged as an exception based on export growth rates, while Malta came out as an outlier based on the segmentation of its import growth rates. Implications / Recommendations: The impact and severity of COVID-19 has varied across EU countries, which have shown a varied impact in their trade patterns characterised by growth rates of exports and imports. The clustering analysis presented in the paper helps to explain similarities and differences in trade patterns of EU members during the COVID-19 pandemic to effectively implement and harmonise EU specific trade policies to member countries. Contribution: The study contributes to the literature on EU trade by providing an approach to analysing EU-27 segments using time series clustering analysis. It also enhances the growing literature on the impact of the pandemic on international trade by separating clustering analysis for the COVID-19 period and investigating the drivers for the segmentation.
PL
Cel: Celem artykułu jest ocena wyników segmentacji krajów UE-27 opartej na kwartalnych stopach wzrostu eksportu oraz importu, dokonanej z użyciem metody grupowania szeregów czasowych. Metodyka badań: Zastosowano algorytm grupowania szeregów czasowych z wykorzystaniem narzędzia TS Nodes programu SAS Enterprise Miner. Aby ocenić wpływ pandemii COVID-19, wzięto pod uwagę skupienia krajów wyodrębnione na podstawie stóp wzrostu eksportu i importu dla dwóch okresów: przed pandemią COVID-19 oraz w jej trakcie. Wyniki badań: Ustalono, że skupienia krajów UE-27 wyodrębnione na podstawie stóp wzrostu eksportu oraz stóp wzrostu importu różnią się. Ponadto nastąpiła znacząca zmiana wyników grupowania krajów po pojawieniu się COVID-19 w porównaniu z wynikami dla okresu sprzed pandemii. W przypadku grupowania wykorzystującego stopy wzrostu eksportu krajem odstającym okazał się Cypr, a w przypadku segmentacji na podstawie stóp wzrostu importu była nim Malta. Wnioski: Nasilenie i skutki pandemii COVID-19 różniły się w poszczególnych krajach UE, co znalazło odzwierciedlenie w ich zróżnicowanym wpływie na strukturę handlu poszczególnych krajów, ocenianym na podstawie stóp wzrostu eksportu oraz importu. Zaprezentowana w artykule analiza skupień pomaga wyjaśnić podobieństwa i różnice w strukturze handlu krajów członkowskich UE występujące podczas pandemii COVID-19, co może służyć skutecznemu wdrażaniu i harmonizowaniu szczegółowych polityk handlowych UE w krajach członkowskich. Wkład w rozwój dyscypliny: Opracowanie stanowi wkład w badania z zakresu handlu UE dzięki wykorzystaniu do jego analizy metody grupowania szeregów czasowych w odniesieniu do krajów UE-27. Wzbogaca jednocześnie coraz popularniejszy nurt badań poświęconych wpływowi pandemii COVID-19 na handel międzynarodowy przez propozycję określenia ram czasowych dla analizy skupień w postaci okresu zdefiniowanego przez pandemię COVID-19 i zbadanie czynników wpływających na segmentację.
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.