PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Koniunktura w krajowym transporcie ciężarowym. Stan w roku 2014 i dalsze prognozy

Autorzy
Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Business situation in the national freight transport. Status in the year 2014 and further outlooks
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
W artykule podsumowano wyniki badań koniunktury w transporcie samochodowym w kolejnych kwartałach 2014 r. Oceny aktywności firm transportowych dokonano na podstawie analizy wskaźników koniunktury w transporcie krajowym i międzynarodowym oraz wskaźnika kondycji ekonomicznej. Sformułowano prognozy podstawowych wskaźników na kolejne 2 lata przy zastosowaniu metody prognoz mieszanych (łączonych).
EN
This paper summarizes the results of analysis of business activity in road transport in 2014. Evaluations of the activities of transport companies were based on the analysis of economic indicators in the national and international transport and the economic condition index. The key indicators forecasts were formulated for the next two years using the mixed (combined) method forecasting.It also includes the forecasts of basic business activity indicators for next two years.
Wydawca
Rocznik
Tom
Strony
5--10
Opis fizyczny
Bibliogr. 10 poz., wykr.
Twórcy
  • Instytut Transportu Samochodowego
Bibliografia
  • [1] Bates, J.M. and Granger, C.W.J. The combination of forecasts. Operational Research Quarterly; 20, 1969, pp. 451-468.
  • [2] Balke I., Dorosiewicz S., Dorosiewicz T.. Koniunktura w transporcie. OW ITS, Warszawa, 1997-2014.
  • [3] Brockwell P.J., Davis R.A.. Introduction to Time Series and Forecasting. Springer, New York, Berlin, Heidelberg, 2002.
  • [4] Bunn D.W.. Forecasting with more than one model. Journal of Forecasting; 8:161-166, 1989.
  • [5] Clemen R.T.. Combining forecasts: A review and annotated bibliography. International Journal of Forecasting; 5:559-583, 1989.
  • [6] Dorosiewicz S.. Koniunktura w transporcie. Metodyka badań, wyniki, modele. ITS, Warszawa, 2013.
  • [7] Hamilton J.D. Time Series Analysis. Princeton University Press, Princeton, New Jersey, 1994.
  • [8] Hyndman R.J., Koehler A.B., Snyder R.D., Grose S.. A state space framework for automatic forecasting using exponential smoothing methods. International Journal of Forecasting; 18(3):439-454, 2002.
  • [9] Tong H.. Non-Linear Time Series: A Dynamical System Approach; Oxford University Press, 1990.
  • [10] Wallis K.F.. Combining forecasts - forty years later. Applied Financial Economics; 21:33-41, 2011.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-8e93107d-c55a-4155-bcc8-8adcf9c3fb03
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.