Prognozowanie miesięcznej stopy bezrobocia dla Polski oraz województw za pomocą algorytmów X-12-ARIMA oraz TRAMO/SEATS

• Autorzy: Marcin Błażejowski

Warianty tytułu

Forecasting Monthly Unemployment Rate in Poland and Poland's Voivodeships with the Use of X-12-ARIMA and TRAMO/SEATS Algorithms

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule podjęto się oceny trafności prognozowania miesięcznej stopy bezrobocia za pomocą automatycznych procedur wyboru modelu oraz prognozowania, tj. TRAMO/SEATS oraz X-12-ARIMA. Algorytmy te są szeroko stosowane na świecie, dlatego warto sprawdzić ich przydatność do modelowania stopy bezrobocia w województwach w Polsce. (abstrakt oryginalny)

EN

In the paper we evaluate the accuracy of predictions of monthly unemployment rate with the use of automatic procedures of model selection and forecasting, that is TRAMO/ SEATS and X-12-ARIMA. These 2 algorithms are widely used all aver the world, so it seems worth checking their usefulness for forecasting unemployment rate in Poland's voivodeships. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Prognozowanie; Bezrobocie cykliczne; Stopa bezrobocia

EN

Forecasting; Cyclical unemployment; Unemployment rate

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Ekonometria
• Rocznik: 2009
• Tom: 24
• Numer: nr 38 Prognozowanie
• Strony: 49-59

Twórcy

autor

Marcin Błażejowski

• Wyższa Szkoła Bankowa w Toruniu

Bibliografia

• Błażejowski M., Prognozowanie miesięcznej stopy bezrobocia dla powiatów województwa kujawsko-pomorskiego za pomocą algorytmów TRAMO/SEATS oraz X-12-ARIMA, [w:] B. Kołosowska (red.), Gospodarka i finanse w warunkach globalizacji, Wyższa Szkoła Bankowa, Toruń 2008.
• Cieślak M. (red.), Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2005.
• Kufel T., Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2007.
• Marvall A., Gŏmez V., Estimation, prediction and interpolation of nonstationary time series with the Kalman filter, "Journal of American Statistical Association" 1994, nr 426 (89).
• McDonald-Johnson K.M. i in., Comparing automatic modeling procedures of TRAMO and X-12-ARIMA. An update, U.S. Census Bureau, 2007.
• Osińska M., Ekonometria finansowa, PWE, Warszawa 2006.
• Pawełek B., Frodyma K., Kostrzewska J., Przestrzenno-czasowa analiza rynku pracy w Polsce w ujęciu wojewódzkim w latach 1999-2004, [w:] J. Pociecha (red.), Modelowanie i prognozowanie zjawisk społeczno-gospodarczy ch, UE, Kraków 2008.
• Piłatowska M., Modelowanie niestacjonarnych procesów ekonomicznych. Studium metodologiczne, UMK, Toruń 2003.
• Piłatowska M., Weryfikacja prognoz stopy bezrobocia w Polsce, [w:] J. Pociecha (red.), Przestrzenno-czasowe modelowanie i prognozowanie zjawisk gospodarczych, AE, Kraków 2007.
• Rozpędowska-Matraszek D., Lewandowska K., Zastosowanie metod aglomeracyjnych i modelowania wektorowo-autoregresyjnego w analizie przestrzenno-czasowej rynku pracy w Polsce, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej nr 1126, AE, Wrocław 2006.
• Rozpędowska-Matraszek D., Zastosowanie metod aglomeracyjnych w analizie przestrzenno-czasowej modelowania bezrobocia rejestrowanego w Polsce, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej nr 1169, AE, Wrocław 2007.
• Szulc E., Modelowanie dynamicznego procesu ekonomicznego z przestrzenną strukturą zależności, [w:] J. Pociecha (red.), Modelowanie i prognozowanie zjawisk społeczno-gospodarczych, UE, Kraków 2008.