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

PL EN


2016 | 289 | 205-217

Article title

Prognozowanie brakujących danych dla szeregów o wysokiej częstotliwości oczyszczonych z sezonowości

Content

Title variants

EN
Forecasting missing data for seasonal adjusted high frequency time series

Languages of publication

PL

Abstracts

PL
W pracy przedstawione zostało wykorzystanie wybranych modeli adaptacyjnych w prognozowania zmiennych o bardzo wysokiej częstotliwości obserwowania, na podstawie szeregów z lukami niesystematycznymi, z których wyeliminowano dwa lub trzy rodzaje sezonowości. Egzemplifikacją rozważań teoretycznych stanowi przykład empiryczny, dotyczący kształtowania się zapotrzebowania na moc energetyczną w okresach godzinnych w aglomeracji A.
EN
In this paper was presented application of selected exponential smoothing models in forecasting very high frequency variables on the basis of time series with unsystematic gaps, from which two or three types of seasonal fluctuations were eliminated. Exemplification of theoretical considerations will be an empirical example, concerning the power demand in agglomeration A in hourly periods.

Year

Volume

289

Pages

205-217

Physical description

Contributors

  • Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Studium Matematyki
author
  • Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Katedra Zastosowań Matematyki w Ekonomii

References

  • Dittmann P. (2006), Prognozowanie w przedsiębiorstwie. Metody i ich zastosowanie, Wolters Kluwer, Kraków.
  • Pawłowski Z. (1973), Prognozowanie ekonometryczne, PWN, Warszawa.
  • Szmuksta-Zawadzka M., Zawadzki J. (2015), Wykorzystanie danych oczyszczonych o wysokiej częstotliwości w prognozowaniu zmiennych ze złożoną sezonowością, Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych Vol. 16, No. 4, Warszawa, s. 147-159.
  • Zeliaś A., Pawełek B., Wanat S. (2003), Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady, zadania, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa

Document Type

Publication order reference

Identifiers

ISSN
2083-8611

YADDA identifier

bwmeta1.element.cejsh-7da257c7-f78d-4603-b1eb-153ed751101a
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.