O metodzie prognozowania brakujących danych w dziennych szeregach czasowych z lukami systematycznymi

• Authors: Maria Szmuksta-Zawadzka , Jan Zawadzki

Title variants

EN

About method of forecasting the missing data in daily time series with systematic GAPS

• Languages of publication: PL

Abstracts

PL

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.

Keywords

PL

szeregi czasowe; dane dzienne; prognozowanie brakujących danych; luki systematyczne

EN

data gaps; daily data; forecasting

• Publisher: Katedra Ekonometrii i Statystyki, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
• Journal: Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
• Year: 2012
• Volume: 13
• Issue: 3
• Pages: 202-212

Dates

published

2012

Contributors

author

Maria Szmuksta-Zawadzka

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

author

Jan Zawadzki

• Katedra Zastosowań Matematyki w Ekonomii, Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

References

• Hozer J.,Zawadzki J. (1990) Zmienna czasowa i jej rola w badaniach ekonometrycznych, PWN,Warszawa.
• Kufel T. (2010) Ekonometryczna analiza cykliczności procesów gospodarczych o wysokiej częstotliwośći prognozowania,Wydawnictwo Uniwersytetu Mikołaja Kopernika, Toruń.
• Szmuksta – Zawadzka M., Zawadzki J. (2002) Hierarchiczne modele szeregów czasowych z wahaniami sezonowymi. Budowa. Estymacja. Prognozowanie., [w:] Przestrzennoczasowe modelowanie i prognozowanie zjawisk gospodarczych, Wyd. AE, Kraków, str. 193-204.
• Szmuksta-Zawadzka, M., Zawadzki, J. (2011) The ex post analysis of the forecast accuracy of liquid fuel daily sales, Research Papers of Wrocław University of Economics, Econometrics nr 32, s. 194-204.
• Zawadzki J. (red) (2003) Zastosowanie hierarchicznych modeli szeregów czasowych w prognozowaniu zmiennych ekonomicznych z wahaniami sezonowymi, Akademia Rolnicza, Szczecin.