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

Results found: 19

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  Time-series analysis
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1

Predykcja z wykorzystaniem metody jackknife

100%
Wywiał J., Żądło T.
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
|
2005
|
issue nr 1
1-8
XX
W pracy przedstawiono przykłady wyznaczania prognoz punktowych szeregów czasowych na podstawie trendów nieliniowych. W tym przypadku metoda jackknife umożliwi redukcję obciążenia predykcji punktowej oraz ocenę wariancji predykcji. Metodę tę wprowadził Quenouille (1949), następnie rozwijało ją wielu autorów, a w szczególności Tukey (1958) oraz Shao and Tu (1995).
EN
In the paper we present examples of forecasts based on nonlinear trends. In this case jackknife method allows to reduce the bias and to estimate the prediction variance. Jackknife method was introduced by Quenouille (1949) and then developed among others by Tukey (1958) as well as Shao and Tu (1995). (original abstract)
2

Metoda trendów jednoimiennych okresów a prognozowanie brakujących danych

100%
Gierałtowska U.
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
|
2000
|
issue nr 9
3-12
XX
Celem artykułu jest wykazanie przydatności modeli trendów jednoimiennych okresów do prognozowania danych w szeregach z niewielką liczbą luk. Jest to jedna z metod, która pozwala nam badać efektywność prognoz inter- i ekstrapolacyjnych w warunkach braku pełnej informacji. (fragment tekstu)
3

Metody wyrównań sezonowych

100%
Cierpiał-Wolan M.
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
|
2006
|
issue nr 7/8
34-44
XX
Sezonowość zawarta w szeregu czasowym praktycznie uniemożliwia precyzyjne porównanie zmian badanego zjawiska z okresu na okres, bowiem nie jesteśmy w stanie określić, czy zmiana jest rzeczywistym wzrostem natężenia zjawiska, czy jest to jedynie efekt sezonowy. Eliminacja składowej sezonowej z szeregu czasowego (wyrównywanie sezonowe) opiera się na modelowaniu zjawisk opartych na składnikach, które są nieobserwowalne i jest procesem, który w znacznej mierze zależy od zastosowanej metody. W artykule przedstawiono główne problemy wyrównywania sezonowego związane z dekompozycją i efektami kalendarzowymi, porównanie dwóch dominujących procedur wyrównań sezonowych X-12ARIMA oraz TRAMO-SEATS oraz dyskusję wokół strategii aktualizacji i korekty danych.
EN
Seasonal adjustment analysis relies on modelling of phenomena which are unobservable. This leads to disagreement among authors of specific methods, ambiguity of results and thereby often to vagueness of the published data corrected by seasonal component. The article discusses major issues concerning seasonal adjustments paying special attention to decomposition and calendar effects. Two most popular methods X-12-ARIMA and TRAMO-SEATS as well as problems of time series updating and revision have been characterised too.
4

Statystyczne własności szeregów czasowych inflacji

75%
Grabek G.
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
|
2006
|
issue nr 3
1-18
XX
Inflacja jest procesem ciągłego wzrostu ogólnego poziomu cen. Stopień ogólności definicji owego procesu jest dosyć duży, nie ma zatem wśród ekonomistów zgody, jak należałoby go mierzyć w praktyce. Najczęściej stosowaną miarą, choć niedoskonałą, jest wskaźnik cen towarów i usług konsumpcyjnych (CPI). Jedną z wad tego wskaźnika jest brak odporności na przejściowe szoki, np. o charakterze sezonowym. Dlatego na podstawie CPI konstruowane są miary tzw. inflacji bazowej, eliminującej tę wadę. Celem artykułu jest przedstawienie podstawowych własności statystycznych szeregów czasowych inflacji mierzonej bezpośrednio CPI, a także własności pięciu miar inflacji bazowej. Analizowany jest również związek pomiędzy poziomem inflacji a jej zmiennością, roczny schemat przebiegu inflacji w ujęciu miesiąc do miesiąca, a także badana jest stacjonarność szeregów czasowych. Dokonano ponadto oceny wskaźników inflacji bazowej. Najlepszą miarą okazała się inflacja bazowa po wyłączeniu cen o największej zmienności.
EN
Inflation is a process of a continuous increase in general level of prices. Because of high degree of the definition's generality there is no agreement among economists how it should be measured. The most popular measure of inflation, although not perfect, is the Consumer Price Index (CPI). One of CPI disadvantages is its unrobustness to the temporary shocks e.g. seasonal shocks. For that reason different indicators of so-called core inflation, which reflects long-term inflationary trend, are being developed. The aim of the paper is to look at the statistical properties of inflation measured by CPI and different core inflation indicators. We establish some seasonal patterns of monthly inflation, the relationship between inflation level and volatility and test for stationarity of inflation time series. The last part of the text is devoted to evaluate core inflation indicators. We find that the best indicator is the one which excludes the most volatile prices from CPI.
5

Analiza determinant bezpośrednich inwestycji zagranicznych w Polsce

75%
Markowicz I., Miłaszewicz D.
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
|
2007
|
issue nr 6
24-33
XX
Przedmiotem artykułu są zagraniczne inwestycje bezpośrednie. Transfer obcego kapitału w postaci inwestycji zagranicznych stanowi ważną determinantę rozwojową gospodarki. Ze stosowanej strategii działania inwestorów zagranicznych (ukierunkowane na rynek wewnętrzny, poszukiwanie tańszych czynników produkcji, poprawę efektywności, długookresowe źródła przewagi) wynikają różne czynniki przyciągające obcy kapitał do danej gospodarki. W przypadku ich zmienności, analiza szeregów czasowych może dawać wyniki świadczące o tzw. regresji pozornej. Stopień integracji szeregu decyduje o zastosowaniu operatora różnicowania jednokrotnie bądź wielokrotnie. W artykule do ustalenia stopnia integracji wykorzystano test Dickeya-Fullera (test jednostkowego pierwiastka). Do zbadania zmiennych mających wpływ na zmianę strumienia inwestycji zagranicznych napływających do Polski, wykorzystano test przyczynowości Grangera. (abstrakt oryginalny)
EN
The subject of this article is the foreign direct investments (FDI). The transfer of foreign capital in the form of foreign investments is an important determinant of economy development. Applied strategy of foreign investors results in different potential factors, which attracts foreign capital to the given economy. In case of their variability, the time--series analysis can bring results called seeming regression. The degree of time-series integration decides about single or multiple application of differentiation operator. In the article Duckey-Fuller's test was used in order to determine the degree of integration (test of single root). To study the variables influencing on FDI flow change coming to Poland, the Granger-causality test was used. (original abstract)
6

Prognozowanie transportu towarowego

75%
Chudy-Laskowska K., Wierzbińska M.
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
|
2011
|
issue nr 12
27-41
XX
Celem artykułu było przygotowanie prognozy dla transportu towarowego w Polsce od września 2010 r. do marca 2011 r. W tym celu wykorzystano dwie metody: wygładzanie wykładnicze oraz metodologię ARIMA. Wyniki prognoz otrzymanych obiema metodami zachowują podobne tendencje. Do tych wyników jednak należy podchodzić z dużą ostrożnością. Prognozowanie jest obciążone błędami natury obiektywnej, jak i subiektywnej. Otrzymane prognozy mogą jednak stanowić źródło informacji dla podejmujących decyzje w obrębie rynku transportu towarowego. Przeprowadzone badania mogą dostarczyć również informacji dotyczących słabych i mocnych stron badanego rynku.
EN
The aim of the article is to work out a short-term forecast on freight in Poland. The forecast process was conducted on the basis of monthly data and comprises the period from July 2001 to July 2010. The forecast concerns the fourth quarter 2010 and the first quarter 2011. In the researched series there were separated and identified the following elements: trends, seasonal and accidentals fluctuations. Exponential smoothing and ARIMA methods were used to forecast the freight. Forecast measures were also calculated to assess which results can be the most likely. The prediction results were compared with the actual CSO data for the fourth quarter 2010. (original abstract)
7

Wybrane modele szeregów czasowych dla Spółek z indeksu SMI

63%
Gurgul P., Kłęk K.
Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Ekonomii i Informatyki w Krakowie
|
2009
|
issue 5
51-65
PL
Zaprezentowano wyniki badań przeprowadzonych przez autorów nad przydatnością różnych najnowszych modeli giełdowych do opisu danych dla spółek wziętych z giełdy szwajcarskiej (z indeksami SMI). Omówiono modele GARCH oraz modele tej klasy uwzględniające asymetrię danych. Autorzy zauważają, że decydującym kryterium dopasowania modelu do danych giełdowych jest ich skośność czyli asymetria.
EN
The aim of the paper is to prove the use of some type of GARCH models in application to 18 companies listed in SMI which is the main index of Swiss Stock Exchange. The authors concentrate on seven extensions of the APARCH model formulated by Ding, Engle and Granger in 1993 and other GARCH type models. The APARCH model couples the flexibility of a varying with the asymmetry coefficient (to take the "leverage effect" into account). Based on the AIC and RMSE criterions goodness of fitting the authors established that the most frequently the T ARCH models has been indicated as the most suitable model for returns of Swiss companies (12 cases out of 18). The next positions in this ranking occupy EGARCH and GARCH models (in each case 3 models out of 18). These results underline importance of taking into account the asymmetry of the distribution of returns. (original abstract)
8

Metody badania stacjonarności kursów walutowych

63%
Gurgul H., Kłęk K.
Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Ekonomii i Informatyki w Krakowie
|
2008
|
issue 4
69-88
PL
Przedstawiono wyniki badania stacjonarności kursów złotego wobec pięciu walut: euro, dolara amerykańskiego, franka szwajcarskiego, funta szterlinga oraz jena japońskiego. Przy badaniach stacjonarności zastosowano najważniejsze testy, tzn. ADF, DF-GLS, Phillipsa-Perrona oraz KPSS.
EN
In this paper the empirical results concerning the stationarity testing of foreign exchanges of Polish zloty against five main world currencies are presented. By mean of ADF, DF-GLS and Philips-Perron tests the non-stationarity of order 1 in all considered time series is established. The KPSS test indicates integration of the investigated time series of order 2. (original abstract)
9

Stopień integracji kluczowych zmiennych makroekonomicznych gospodarki Polski w świetle wybranych testów

63%
Florczak W.
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
|
2005
|
issue nr 11
1-14
XX
Analiza kointegracji pozwala ustalić i kwantyfikować długookresowe relacje pomiędzy zmiennymi będącymi w związkach przyczynowo-skutkowych, w sytuacji gdy zmienne takie charakteryzują się niestacjonarnością. Wyjściowym elementem analizy kointegracyjnej jest określenie stopnia integracji zmiennych znajdujących się w domniemanych związkach długookresowych, gdyż niespełnienie odpowiednich warunków zgodności pomiędzy stopniem zintegrowania zmiennej objaśnianej a zmiennymi objaśniającymi prowadzić może do wystąpienia tzw. regresji pozornych. Artykuł zawiera wyniki badania dla 100 zmiennych, zaczerpniętych z baz danych modeli serii W8. Zmienne, będące przedmiotem analizy reprezentują pełny przekrój rodzajowy dostępnych danych makroekonomicznych: strumienie, zasoby, udziały, zmienne w cenach stałych, w cenach bieżących, deflatory, wielkości potencjalne itp. Analiza przeprowadzona została przy użyciu trzech testów: rozszerzonego testu Dickey-Fullera, testu Philipsa-Perrona oraz testu Kwiatkowskiego-Philipsa-Schmidta-Shina.
EN
Analysis of co-integration gives a possibility to settle and quantify long-term relations between variables lasting in causality and consecutive connection, in the situation, when these kinds of variables are not a stationary. Initial element of co-integration analysis is to settle a level of integration of variables lasting in supposed long-term connections, because not meeting suitable conditions of conformability between level of described variable integration and describing variables can lead to occurring apparent regressions. The article covers results of survey of integration level for 100 variables, taken from data base of W8 series models. Changes being the subject of analysis represent full type's range of available macroeconomic data: flows, resources, shares, variables in constant prices, in current prices, deflators, potential values, etc. Analysis was conducted with support of three tests: enlarged test of Dickey-Fuller, Philips-Perron's test and KPSS test. In the article, apart from presentation of total results analysis, presented some observations and suggestions which can be useful during empiric applications of integration/co-integration analysis.
10

Wyrównywanie sezonowe szeregów czasowych zawierających obserwacje nietypowe

63%
Lada K.
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
|
2007
|
issue nr 10
33-42
XX
W artykule przedstawiono problem wpływu niektórych statystycznych procedur dekompozycji sezonowej na własności szeregów czasowych. Zwrócono uwagę na niebezpieczeństwa wynikające ze stosowania metod wstępnej obróbki danych. Przeanalizowano metody: addytywną metodę średniej ruchomej, X-12-ARIMA i Tramo/Seats. Na podstawie licznych symulacji pokazano, że popularne metody są nieodporne na występowanie obserwacji nietypowych w szeregach danych. W niektórych przypadkach, stawiane tezy, czy wnioski były uogólniane. Zaproponowane zostały również metody rozwiązania opisanych problemów. (abstrakt oryginalny)
EN
In the article the problem of influence of some seasonal decomposition 's statistical procedures on time series qualities has been presented. The dangers arising from the use of methods of data first processing were noticed. The following methods were analyzed: additive method of moving average, Xl2-Arima and Tramo/Seats. On the base of numerous simulations there was showed that the popular methods are not resistant to untypical observations' occurrence in the data series. In some cases the theses or conclusions were generalized. The methods of solving presented problems were also proposed. (original abstract)
11

Identyfikacja składowych systematycznych szeregu czasowego

63%
Chybalski F.
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
|
2003
|
issue nr 10
26-41
XX
Poddano ocenie popularne metody identyfikacji składowych szeregu czasowego: analizę wariancji oraz autokorelacji. Wykonane przy dwuczynnikowej analizie wariancji obliczenia mogą służyć do identyfikacji rodzaju wahań sezonowych. Analiza autokorelacji pozwala na identyfikację tendencji rozwojowej, stałego przeciętnego poziomu oraz wahań sezonowych, ale dokładne określenie przydatności tej metody wymaga dalszych badań.
12

Dokładność prognozowania na podstawie szeregów czasowych

63%
Idzik M.
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
|
2002
|
issue nr 5
14-28
XX
Omówiono problem trafności prognozy w działalności gospodarczej. Za podstawowe czynniki determinujące trafność prognoz uznano: horyzont prognozy, głębokość retrospekcji, informacje prognostyczne, metodę prognostyczną, a także moment w przebiegu szeregu czasowego, w którym konstruujemy prognozę. Aspekty te scharakteryzowano na przykładzie prognoz skonstruowanych dla danych kwartalnych z wykorzystaniem metod: dekompozycji szeregu czasowego, wyrównywania wykładniczego Wintersa, ekstrapolacji trendów jednoimiennych okresów oraz analizy harmonicznej. Opracowanie ma charakter próby doboru relatywnie dobrej metody do konstrukcji prognoz średniookresowych kwartalnego skupu mleka.
13

Długookresowe prognozowanie zmiennych ekonomicznych na podstawie bardzo krótkich szeregów czasowych

63%
Mackiewicz M., Krajewski P., Kuchta Z., Mazurek M., Nowakowski M.
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
|
2009
|
issue nr 9
33-41
XX
W artykule przedstawiono metodę prognozy stworzoną na potrzeby prognozowania długookresowego zmiennych rocznych na podstawie krótkich szeregów czasowych. W tym celu skonstruowana została metoda prognozy wykorzystująca własności średniej ważonej oraz trendu liniowego. W części empirycznej dokonano prognozy wskaźników zatrudnienia przy użyciu proponowanej metody oraz porównania własności prognostycznych z modelem ARIMA przy użyciu testu Diebolda-Mariano. Dokonana predykcja długookresowa (horyzont prognozy równy 10 okresom), przekraczająca znacznie długość szeregu czasowego, na podstawie którego estymowane były parametry, pozwoliła ocenić efektywność skonstruowanego narzędzia. Metoda ta pozwala na prognozowanie przyszłych wartości przy prognozach długookresowych stosunkowo pomyślnie.
EN
The forecast method created for a long-term forecasting annual variables on the basis of short-term series was presented in the article. The method connects the weighted average and linear trend. In the empirical part, the forecast of employment rates as well as the comparison of their forecast characteristics with the ARIMA model by the Diebold-Mariano test were presented. The long-term prediction significantly exceeding the length of the time series (being the base of parameter estimations) allowed to assess the efficiency of the created tool. The method allows to forecast future values relatively successfully.(original abstract)
14

Modelowanie przewozów pasażerskich w transporcie lotniczym

63%
Maciąg K.
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
|
2007
|
issue nr 2
1-10
XX
W artykule analizie poddano miesięczne dane GUS o przewozach pasażerów transportem lotniczym przez polskich przewoźników w latach 1992-2005. Do ich opisu zaproponowano cztery alternatywne modele: wahań sezonowych ze zmiennymi zerojedynkowymi, autoregresyjny model wahań sezonowych, sezonowy model ARIMA oraz wygładzania wykładniczego Wintersa. Przeprowadzono badanie adekwatności tych modeli oraz porównano je ze względu na wartość prognostyczną. Pracę kończy przedstawiona prognoza na pierwsze półrocze 2006 r., którą poddano weryfikacji. (abstrakt oryginalny)
EN
In this paper the monthly data (based on the data of the Central Statistical Office) concerning air transport of passengers by aircrafts owned by Polish operators covering the period 1992 until 2005 are analysed. Four alternative models are taken into account for the description of this data: seasonal variations model with dummy variables, seasonal autoregressive model, seasonal ARIMA model and Winters exponential smoothing. A comparison between all these models in terms of the quality for forecasting is considered. A forecast for the first half of 2006 is presented and verified. (original abstract)
15

Kwartalna dekompozycja rocznego PKB

63%
Milo W., Wójcikowski R., Cieśluk U.
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
|
2000
|
issue nr 10
3-14
XX
W artykule dokonano analizy niektórych statystyczno- -ekonometrycznych problemów kwartalnej dekompozycji rocznej wartości polskiego PKB, podawanej przez GUS. Oparto ją na zmienności wskaźnika koniunktury gospodarczej. Otrzymano kwartalne szeregi czasowe nominalne i realne charakteryzujące się dużą zmiennością i sezonowością.
16
Publication available in full text mode
Content available

Nowoczesna analiza wizualna ekonomicznych szeregów czasowych

63%
Nowiński M.
Studia Ekonomiczne
|
2015
|
vol. 237
79-91
PL
Artykuł przedstawia metody zaawansowanej analizy wizualnej, która nie polega jedynie na badaniu podstawowych, statystycznych własności szeregów czasowych, ale przede wszystkim na próbie wykrycia pewnej złożonej, ukrytej w nich struktury. Uzyskanie takich informacji nie jest możliwe na podstawie podstawowych badań statystycznych danych szeregu czasowego ani jego wykresu w postaci pierwotnej, który jest w rzeczywistości kompletnie nieczytelny. Współczesna analiza szeregu czasowego często przypomina przepuszczenie danych szeregu przez pewien pryzmat oraz przedstawienie wyników na odpowiednio skonstruowanym wykresie w celu wizualnej identyfikacji jego określonych własności. Istnieją również metody dwustopniowe, które dodatkowo zawierają analizę ilościową i możliwości szacowania specjalnych wskaźników uzyskanych wyłącznie na podstawie takich wykresów, które same niosą wiele przydatnych informacji i mogą stanowić wskazówki przy wyborze innych metod i narzędzi badawczych (por. np. metody Recurrence Quantification Analysis lub Artificial Insymmetrised Patterns). Metody te pozwalają na odróżnienie badanego szeregu czasowego od losowego szumu, wykrycie zakłóconych procesów deterministycznych, ocenę rodzaju zależności w nim występujących, określenie stopnia stacjonarności, determinizmu i rekurencji. Mogą także pomóc w doborze metod pozwalających wykryć w danych elementy nieliniowości (a nawet chaosu deterministycznego). Inną zaletą tego podejścia jest możliwość ujawnienia w danych cykli okresowych o różnych długościach (co pozwala na bardziej skuteczne stosowanie modeli ARIMA lub wyrównywania wykładniczego, gdzie okres składnika cyklicznego musi być znany i może być wykorzystywany w pewnych modelach teoretycznych, np. średnich ruchomych lub autokorelacji). Takie własności nowoczesnej wersji metod wizualnej analizy szeregów czasowych musiały wzbudzić zainteresowanie badaczy skomplikowanych zjawisk i procesów ekonomicznych, którzy próbują je wykorzystywać do pogłębionej analizy nieliniowej, a także do efektywnego modelowania i prób prognozowania tych procesów. Jest to również powód przedstawienia urozmaiconego przeglądu tych metod w niniejszym artykule.
EN
The paper presents an advanced visual analysis method that does not rely only on examining of basic statistical properties of the time series, but also on attempting to detect a complex structure, hidden in the original dynamic process. Obtaining such information is not possible on the basis of the basic survey of time series data, or its graph in the original form, which is in fact completely illegible. Contemporary time series analysis of time series data is often reminiscent of passing it through a prism, and presenting the results on a properly constructed plots for visual identification of its specific properties. There are also two-step methods, which include both the possibility of quantitative analysis and estimation of specific indicators derived on the basis of such plots. They can carry a lot of useful information and provide us the guidance for the further selection of proper research of nonlinear analysis methods and tools (see eg. the methods of Recurrence Quantification Analysis and Artificial Insymmetrised Patterns). These methods allow to distinguish the analyzed time series from the random noise, to detect real deterministic processes biased with noise, to assess the type of dependencies in time series data, and to determine the degree of stationarity, determinism or recurrence. They can also help in the selection of methods to detect the nonlinearity in the data (or even deterministic chaos). Another advantage of this approach is the possibility of disclosure in data periodic cycles with periods of different lengths (for more efficient use of ARIMA and exponential smoothing models, where the period of the cyclical component must be known and can be used in certain theoretical models, eg. moving average or autocorrelation). Such properties of the modern version of visual time series analysis caused the interest of scientists trying to understand the complex economic phenomena and processes. They are trying to use it for in-depth nonlinear analysis, economic modeling and attempts of effective forecasting of these processes. This is the main reason for presenting a review of these methods in this paper.
17
Publication available in full text mode
Content available

Wykorzystanie metody moving block bootstrap w prognozowaniu szeregów czasowych z wahaniami okresowymi

63%
Kończak G., Miłek M.
Studia Ekonomiczne
|
2014
|
vol. 203
91-100
EN
The aim of the analysis of the time series is, among others, to facilitate the formulation of prognosis. The basis for the inference of the future variables are their future realizations. There are various methods used in time series forecasting, such as for example naïve method, Holt-Winters models, ARIMA models and various simulation methods. One of the most popular and widely used simulation method in statistical research is the bootstrap method proposed by B. Efron. It is usually applied in measuring the estimates of the variance and testing the hypotheses in cases when the distribution of the test statistic is unknown. This method does not require for the selected samples to be from the standard normal distribution population. Due to the construction of the random samples in this method, there is usually no possibility to directly apply it in the analysis of the periodic time series. In the literature written on this subject, there are the proposals to introduce some modifications to the bootstrap method that would provide the possibility to conduct such analyses. One of such methods is the moving block bootstrap. In the present essay, we will present the proposal to apply this method to create the confidential intervals for the periodic time series forecasts. The results gathered by applying that method are compared with the results obtained via the classic construction of the confidential intervals for the forecasts and on the confidential intervals based on ARIMA models.
18

Analiza szeregów czasowych inflacji dóbr inwestycyjnych

51%
Milo W., Kozera Z., Sieradzka A.
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
|
2003
|
issue nr 2
9-18
XX
Celem artykułu jest interpretacja statystyczna skonstruowanego szeregu czasowego FIPI (Financial Investor Price Index) inflacji polskich dóbr inwestycyjnych. Szereg czasowy FIPI, będący próbą syntetycznego liczbowego ujęcia inflacji na polskim finansowym rynku kapitałowym, omówiono w dwóch wersjach różniących się interpretacją ceny dobra finansowego.
19

Statystyczna metoda dynamicznej oceny płynności finansowej małego przedsiębiorstwa

51%
Wiśniewski J. W.
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
|
2008
|
issue nr 8
22-33
XX
W artykule przedstawiono nową miarę płynności finansowej małego przedsiębiorstwa, opartą na porównaniu skumulowanych szeregów czasowych wpływów pieniężnych i produkcji wykonanej. Opisano trzy warianty miernika płynności finansowej w małym przedsiębiorstwie, porównujące skumulowane wpływy pieniężne ze skumulowanymi wartościami produkcji wykonanej. Omówiono statystyczne narzędzia analizy płynności, rozważanej w formie miesięcznych szeregów czasowych oraz przedstawiono szeregi czasowe płynności z realnego małego przedsiębiorstwa. Wskazano też na możliwości zastosowań narzędzi statystyki i ekonometrii do prostej analizy szeregów czasowych płynności, dla skutecznego zarządzania małą firmą. (abstrakt oryginalny)
EN
In the article a new measure of financial liquidity in small enterprise was presented, it is based on the comparison of accumulated time series of money inflows to production output. Three variants of financial liquidity measure in small enterprise were presented, which enable to compare accumulated money incomes to accumulated values of production output. Statistical instruments of analysis of liquidity considered in the form of monthly time series and time series of liquidity from real small enterprise were also discussed. The possibilities of application of statistics and econometric instruments for simple analysis of time series of liquidity, for successful management in small enterprise were also indicated. (original abstract)
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.