Results found: 1

Search results

Search:
in the keywords: zautomatyzowane prognozowanie

Sort By:

Limit search:

Bayesowskie uśrednianie klasycznych oszacowań w prognozowaniu wskaźników makroekonomicznych z użyciem danych z testów koniunktury

100%

Białowolski P., Kuszewski T., Witkowski B.

Prace i Materiały Instytutu Rozwoju Gospodarczego SGH

2013

vol. 91: Badania koniunktury - zwierciadło gospodarki. Część II

121-144

W niniejszej pracy przedstawiono kolejną wersję modelu dla prognozowania podstawowych wskaźników makroekonomicznych z wykorzystaniem danych z testów koniunktury. W pracach Białowolskiego, Kuszewskiego i Witkowskiego (2010a, 2010b, 2011, 2012a, 2012b) rozwijano metodykę budowy modeli dla prognozowania tempa zmian produktu krajowego brutto, stopy bezrobocia i wskaźnika cen towarów konsumpcyjnych. W zbiorze regresorów tych modeli, oprócz opóźnionych w czasie zmiennych endogenicznych, uwzględnia się wyłącznie wyniki różnych testów koniunktury. Badanie dotyczy specyfikacji modelu prognostycznego metodą bayesowskiego uśredniania klasycznych oszacowań (Bayesian averaging of classical estimates, BACE). Przyjęte rozwiązanie umożliwia automatyzację proces doboru postaci modelu. W kolejnym etapie postępowania jest rozważany wpływ sezonowości deterministycznej i stochastycznej szeregów czasowych na wynik procesu prognozowania. Zaproponowano intuicyjną procedurę uwzględniania obu rodzajów sezonowości w procesie prognozowania. Po zakończeniu procesu estymacji i doboru modeli weryfikowano ich możliwości prognostyczne.

This paper presents another version of model designed to forecast main macroeconomic indicators with the use of economic survey data. In previous papers (Białowolski, Kuszewski, Witkowski, 2010a, 2010b, 2011, 2012a, 2012b) methods for developing models used for forecasting GDP growth rate, unemployment rate and CPI were proposed. The set of regressors in those models included only lagged dependent variables and indices based on various survey data. In this paper the specification of the forecasting model is selected with the use of Bayesian averaging of classical estimates (BACE). This algorithm enables an automatic process of selection of functional form of the model. Next the influence of deterministic and stochastic seasonality in time series on forecasting process is concerned. An intuitive procedure of applying and selecting among both types of seasonality in the forecasting process is discussed. Afterwards their forecasting capabilities are considered.

Refine search results

1 Prace i Materiały Instytutu Rozwoju Gospodarczego SGH

1 Białowolski P.

1 Kuszewski T.

1 Witkowski B.

1 2013

Search results

Bayesowskie uśrednianie klasycznych oszacowań w prognozowaniu wskaźników makroekonomicznych z użyciem danych z testów koniunktury