Z badań nad metodami prognozowania na podstawie niekompletnych szeregów czasowych z wahaniami okresowymi (sezonowymi)

• Authors: Maria Szmuksta-Zawadzka , Jan Zawadzki

Title variants

EN

Studies of methods applied to forecasting incomplete data in seasonal time series

• Languages of publication: PL

Abstracts

PL

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.

Keywords

PL

szeregi czasowe; wahania sezonowe; brakujące dane; prognozowanie

EN

time series; seasonal fluctuations; missing data; forecasting

• Publisher: Główny Urząd Statystyczny
• Journal: Przegląd Statystyczny
• Year: 2012
• Volume: 59
• Issue: numer specjalny 1
• Pages: 140-154

Contributors

author

Maria Szmuksta-Zawadzka

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

author

Jan Zawadzki

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

References

• Cieślak M.(red.), (1997), Prognozowanie gospodarcze, PWN, Warszawa.
• Czerwiński Z., Guzik B., (1980), Prognozowanie ekonometryczne, PWE, Warszawa
• Dittmann P., (2008), Prognozowanie w przedsiębiorstwie. Metody i ich zastosowanie, Walters Kluwer Polska.
• Dittmann P., Szabela-Pasierbińska E., Dittmann I., Szpulak A., (2011), Prognozowanie w zarządzaniu sprzedażą i finansami przedsiębiorstwa, Walters Kluwer Polska-Oficyna.
• Draper N. R., Smith H., (1973), Analiza regresji stosowana, PWN, Warszawa.
• Fortuna Z., (2001), Metody numeryczne, WNT, Warszawa.
• Gajda J., (2001), Prognozowanie i symulacje a decyzje gospodarcze, C.H.Beck,Warszawa.
• Grabiński T., Wydymus S., Zeliaś A., (1979), Z badań nad metodami predykcji brakujących informacji, Zeszyty Naukowe AE w Krakowie Nr 114, Kraków.
• Grabiński T., Wydymus S., Zeliaś A., (1981), Modele ekonometryczne w procesie prognozowania, Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Kraków, str. 74 - 75.
• Guzik B.,(2003), Wstęp do teorii prognozowania i symulacji, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu,Poznań.
• Lula P., (1999), Jednokierunkowe sieci neuronowe w modelowaniu zjawisk ekonomicznych, Wyd. AE w Krakowie, Kraków.
• Markiewicz. A, Zawadzki J., (2005), Dokładność prognoz skupu mleka dla systematycznych luk w danych, Folia Universitatis Agriculturae Stetinensis, seria: Oeconomica 245, s. 411-416.
• Pawłowski Z., (1973), Prognozy ekonometryczne, PWN, Warszawa.
• Pawłowski Z., (1982), Zasady predykcji ekonometrycznej, PWN, Warszawa.
• Szmuksta – Zawadzka M., Zawadzki J., (1995), O metodzie prognozowania brakujących informacji dla danych sezonowych, Przegląd Statystyczny, nr 3-4, str. 377 – 385.
• Szmuksta – Zawadzka M., Zawadzki J., (2000), On hierarchic models of time series with seasonal fluctuations, Wyd. UMK, Toruń, str. 25-30.
• Szmuksta – Zawadzka M., Zawadzki J., (2002a), Forecasting on basis of time series hierarchic models with variable seasonality, [w:] Dynamics Econometrics Models No. 5, Toruń .
• Szmuksta – Zawadzka M., Zawadzki J., (2002b), Prognozowanie na podstawie hierarchicznych modeli szeregu czasowego z lukami w danych, w: Analiza szeregów czasowych na początku XXI wieku, Toruń, str. 93 - 102.
• Szmuksta – Zawadzka M., Zawadzki J., (2002c), Hierarchiczne modele szeregów czasowych z wahaniami sezonowymi. Budowa. Estymacja. Prognozowanie., [w:] Przestrzenno-czasowe modelowanie i prognozowanie zjawisk gospodarczych, Wyd. AE, Kraków, str. 193-204.
• Szmuksta – Zawadzka M., Zawadzki J., (2003), O modelach hierarchicznych dla danych dekadowych z wahaniami sezonowymi, [w:] Dynamiczne modele ekonometryczne, Toruń.
• Witkowska D., (2002), Sztuczne sieci neuronowe i metody statystyczne, Wyd. C.H. Beck, Warszawa.
• Zawadzki J.(red.), (1999), Ekonometryczne metody predykcji dla danych sezonowych w warunkach braku pełnej informacji, Uniwersytet Szczeciński, Szczecin.
• Zawadzki J.(red.), (2003), Zastosowanie hierarchicznych modeli szeregów czasowych w prognozowaniu zmiennych ekonomicznych z wahaniami sezonowymi, Akademia Rolnicza, Szczecin.
• Zboś D., (1995) , Metody numeryczne, Politechnika Krakowska, Kraków.
• Zeliaś A., (1987), Estymacja parametrów równania regresji liniowej w warunkach niepełnej informacji, Zeszyty Naukowe AE w Krakowie, Nr 243, Kraków.
• Zeliaś A., (1997), Teoria prognozy, PWE, Warszawa.
• Zeliaś A., Pawełek B., Wanat S., (2003), Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady, zadania., PWN, Warszawa.