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

Results found: 7

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  complex seasonality
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1
Publication available in full text mode
Content available

Wykorzystanie modeli wyrównywania wykładniczego w prognozowaniu zmiennych o wysokiej częstotliwości w warunkach braku pełnej informacji

100%
Szmuksta-Zawadzka M., Zawadzki J.
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
|
2015
|
issue 4 (50)
228-239
EN
The paper will present the results of the application of the modified additive and multiplicative exponential smoothing models (Brown, Holt and Holt-Winters) in the interpolation and extrapolation forecasting of demand for power energy in the agglomeration A in hour periods, based on time series with systematic gaps. The basis for the construction of forecasts will be time series, from which twelve month, weekly and twenty-four hour fluctuation cycles have been eliminated. Additionally the comparative analysis of accuracy of forecasts built for classical time series models with complex seasonal fluctuations will be conducted. There also will be presented an assess of the criteria for selecting the optimal values of the smoothing constants in terms of building an ex ante forecasts.
2
Publication available in full text mode
Content available

MODELE HARMONICZNE ZE ZŁOŻONĄ SEZONOWOŚCIĄ W PROGNOZOWANIU SZEREGÓW CZASOWYCH Z LUKAMI SYSTEMATYCZNYMI

86%
Szmuksta-Zawadzka M., Zawadzki J.
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
|
2013
|
vol. 14
|
issue 3
81-90
PL
W modelowaniu zmiennych ze złożoną sezonowością dla pełnych danych i danych z lukami niesystematycznymi mogą być wykorzystywane zarówno modele ze zmiennymi zero-jedynkowymi jak i modele harmoniczne. Natomiast w przypadku występowania luk systematycznych- jedynie oszczędne modele harmoniczne. W modelach tych każdy rodzaj wahań opisywany jest za pomocą odrębnych zestawów składowych sinuso- i kosinusoidalnych. Rozważania teoretyczne zostaną zilustrowane przykładem empirycznym.
EN
In the modeling of the variables with complex seasonality for complete time series and with unsystematic data gaps can be used both types of models: with dummy variables and harmonic models. However, in modeling variable with systematic gaps can be used only harmonic models. In these models, each type of fluctuation is described by separate sets of sine- and cosine component. Theoretical considerations are illustrated by an empirical example.
3
Publication available in full text mode
Content available

ZASTOSOWANIE WYBRANYCH MODELI ADAPTACYJNYCH W PROGNOZOWANIU BRAKUJĄCYCH DANYCH W SZEREGACH ZE ZŁOŻONĄ SEZONOWOŚCIĄ DLA LUK NIESYSTEMATYCZNYCH

72%
Szmuksta- Zawadzka M., Zawadzki J.
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
|
2014
|
vol. 15
|
issue 4
181-194
PL
Artykuł poświęcony jest wykorzystaniu wybranych modeli wyrównywania wykładniczego: Browna, Holta i Holta-Wintersa w prognozowaniu zmiennych ze złożona sezonowością w warunkach braku pełnej informacji. Prognozy wyjściowe będą budowane na podstawie szeregów oczyszczonych z sezonowości. Prognozy końcowe, uwzględniające wahania sezonowe, będą sumami prognoz wyjściowych i składników sezonowości lub iloczynami prognoz tego rodzaju i wskaźników sezonowości. Rozważania o charakterze teoretycznym zostaną zilustrowane przykładem empirycznym.
EN
The paper is devoted to the application of selected exponential smoothing models: Brown, Holt and Holt-Winters in prediction of variables with complex seasonality in the condition of lack of full information. Output forecasts will be built on the basis of time series cleansed from seasonality. Final forecasts, taking into account seasonal fluctuations, will be a sum of output forecasts and seasonal components or multiply of forecasts and the seasonal indicators. Theoretical considerations will be illustrated by an empirical example.
4
Publication available in full text mode
Content available

WYKORZYSTANIE DANYCH OCZYSZCZONYCH O WYSOKIEJ CZĘSTOTLIWOŚCI W PROGNOZOWANIU ZMIENNYCH ZE ZŁOŻONĄ SEZONOWOŚCIĄ

72%
Szmuksta-Zawadzka M., Zawadzki J.
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
|
2015
|
vol. 16
|
issue 4
147-159
PL
W pracy przedstawione zostanie procedura modelowania i prognozowania zmiennej o bardzo wysokiej częstotliwości obserwowania na podstawie szeregów, z których wyeliminowano dwa lub trzy rodzaje sezonowości. Do budowy prognoz zostaną wykorzystane wybrane modele adaptacyjne. Rozważania teoretyczne zilustrowane zostaną przykładem empirycznym dotyczącym, kształtowania się zapotrzebowania na moc energetyczną w okresach godzinnych w aglomeracji A.
EN
In the article will be presented procedure to modeling and forecasting of the high frequency variable, based on series, from which was eliminated two or three types of seasonality. Forecasts will be built on the basis of exponential smoothing models. The theoretical considerations will be illustrated with empirical example about demand for electricity in hour periods in the agglomeration A.
5
Publication available in full text mode
Content available

MODELE ADAPTACYJNE W PROGNOZOWANIU NA PODSTAWIE SZEREGÓW CZASOWYCH O WYSOKIEJ CZĘSTOTLIWOŚCI Z LUKAMI SYSTEMATYCZNYMI

72%
Zawadzki J.
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
|
2017
|
vol. 18
|
issue 2
374-389
PL
W pracy przedstawione zostaną wyniki zastosowania modeli Browna, Holta i Holta-Wintersa w prognozowaniu zmiennej o bardzo wysokiej częstotliwości obserwowania w warunkach braku pełnej informacji na podstawie danych oczyszczonych z dwóch lub trzech rodzajów sezonowości. Rozpatrywany były dwa warianty luk systematycznych.
EN
In the paper will be presented results of the application of Brown, Holt and Holt-Winters models in the forecasting of a very high frequency variable in condition of lack of full information, based on seasonal adjusted time series, from which two or three types of seasonal fluctuations were removed. Two variants of systematic gaps were considered.
6
Publication available in full text mode
Content available

Prognozowanie brakujących danych w szeregach czasowych przy zastosowaniu modeli hybrydowych – podejście teoretyczne i empiryczne

72%
Zawadzki J.
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
|
2020
|
vol. 65
|
issue 10
24-48
EN
The main goal of the article is to present the possibilities of forecasting missing observations in time series for hourly data with the application of hybrid models. Hybrid time series models and regression models with complex seasonal fluctuations were used in the study. Complex fluctuations for hourly data can be either a sum or a product of fluctuations of annual, weekly and daily cycles, while fluctuations the length of a cycle expressed by an even number (12-month and 24-hour ones) can be described using regular hierarchical models. The theoretical considerations were illustrated by an empirical analysis of the demand for electricity in hourly periods in a selected agglomeration. The statistical data covered three consecutive years of the first decade of the 2000s. The data were provided by an electricity distribution company and included in the Data Bank of the Department of Applied Mathematics in Economics of the West Pomeranian University of Technology in Szczecin. It was assumed that non-systematic gaps occur with regard to all types of seasonal fluctuations. The obtained results indicate the usefulness of hybrid models in forecasting economic phenomena subject to very frequent observations.
PL
Celem artykułu jest przedstawienie możliwości prognozowania brakujących danych w szeregach czasowych dla danych godzinnych przy zastosowaniu modeli hybrydowych. W badaniu wykorzystano hybrydowe modele szeregu czasowego oraz modele regresyjne ze złożonymi wahaniami sezonowymi. Wahania złożone dla danych godzinnych mogą być sumą lub iloczynem wahań o cyklach rocznym, tygodniowym i dobowym, a wahania o długości cyklu wyrażonej liczbą parzystą (12-miesięczne i 24-godzinne) mogą być opisywane za pomocą regularnych modeli hierarchicznych. Rozważania o charakterze teoretycznym podparto analizą empiryczną zapotrzebowania na energię elektryczną w okresach godzinnych w wybranej aglomeracji. Wykorzystano dane statystyczne obejmujące trzy kolejne lata pierwszej dekady XXI w., które zostały udostępnione przez przedsiębiorstwo zajmujące się dystrybucją energii elektrycznej i włączone do Banku Danych Katedry Zastosowań Matematyki w Ekonomii Zachodniopomorskiego Uniwersytetu Technologicznego w Szczecinie. Przyjęto założenie, że luki niesystematyczne będą występowały w przypadku każdego rodzaju wahań sezonowych. Otrzymane wyniki wskazują na użyteczność modeli hybrydowych w prognozowaniu zjawisk ekonomicznych o bardzo dużej częstotliwości prowadzenia obserwacji.
7
Publication available in full text mode
Content available

PROGNOZOWANIE NA PODSTAWIE SZEREGÓW CZASOWYCH O WYSOKIEJ CZĘSTOTLIWOŚCI OCZYSZCZONYCH Z SEZONOWOŚCI DLA LUK NIESYSTEMATYCZNYCH

72%
Szmuksta – Zawadzka M., Zawadzki J.
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
|
2016
|
vol. 17
|
issue 1
121-136
PL
W pracy przedstawione zostaną wyniki zastosowania wybranych modeli wyrównywania wykładniczego w prognozowaniu zmiennej o bardzo wysokiej częstotliwości, obserwowanej w okresach godzinnych, dla luk niesystematycznych, oczyszczonej z dwóch lub trzech rodzajów sezonowości. Rozpatrywany był wariant, w którym luki występują w każdym z rodzajów wahań składowych.
EN
In the paper will be presented the results of the application of selected models of exponential smoothing in forecasting of very high frequency variable, observed hourly, with unsystematic gaps, from which two or three types of seasonality fluctuation were eliminated. In the research was used a combination, in which gaps were present in each type of the fluctuation component.
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.