Identyfikatory
Warianty tytułu
Forecasts for Polish steel production according to the used production technologies until 2022
Języki publikacji
Abstrakty
Celem niniejszej publikacji jest opracowanie prognoz wielkości produkcji stali ogółem i według technologii wytwarzania (proces konwertorowy i elektryczny) w krajowym hutnictwie. W artykule przedstawiono przebieg linii trendów wielkości produkcji stali według poszczególnych procesów wytwarzania w latach 2000-2017. Poszczególne trendy poddano interpretacji, a następnie dokonano predykcji zmian w ich przebiegu do 2022 roku. Jako instrumenty (metody) prognozowania zastosowano adaptacyjne modele wygładzania wykładniczego.
The aim of the article is to forecast total steel production and according to the used technology (Bessemer and electrical process) in Poland. The article presents the course of trends in steel production according to manufacturing processes over the period of 2000-2017. A prediction of their changes until 2022 was developed based on the interpretation of the trends. Adaptive exponential smoothing models were used during forecasting.
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
42--47
Opis fizyczny
Bibliogr. 20 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
- Politechnika Śląska w Gliwicach, Wydział Inżynierii Materiałowej i Metalurgii
Bibliografia
- 1. A. D. Aczel. Statystyka w zarządzaniu. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN, 2004.
- 2. D. Błaszczuk. Wstęp do prognozowania i symulacji, Wyd. 2. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN, 2006.
- 3. B. Borkowski, H. Dudek, W. Szczęsny. Ekonometria. Wybrane zagadnienia, Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN, 2003.
- 4. R. Czyżycki, M. Hundert, R. Klóska. Wybrane zagadnienia z prognozowania. Szczecin: Wydawnictwo Economicus, 2006.
- 5. J. Gajda. Prognozowanie i symulacja a decyzje gospodarcze, Warszawa: Wydawnictwo C.H. Beck, 2001.
- 6. B. Guzik, D. Appenzeller, W. Jurek. Prognozowanie i symulacje. Wybrane zagadnienia. Poznań: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, 2004.
- 7. S. Krawiec. Adaptacyjne modele wygładzania wykładniczego jako instrumenty prognozowania krótkoterminowego zjawisk ilościowych. Gliwice: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, 2014.
- 8. K. Kukuła (red.). Wprowadzenie do ekonometrii w przykładach i zadaniach. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN, 2007.
- 9. J. Nazarko (red.). Prognozowanie w zarządzaniu przedsiębiorstwem, cz. III. Prognozowanie na podstawie modeli adaptacyjnych, Białystok: Wydawnictwo Politechniki Białostockiej, 2005.
- 10. T. Nowak. Ekonometria. Warszawa: Wydawnictwo Colorful Media, 2006.
- 11. B. Radzikowska. Metody prognozowania. Zbiór zadań. Wrocław: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, 2004.
- 12. A. Snarska. Statystyka. Ekonometria. Prognozowanie. Warszawa: Wydawnictwo Placet, 2005.
- 13. M. Sobczyk. Prognozowanie. Teoria. Przykłady. Zadania. Warszawa: Wydawnictwo Placet, 2008.
- 14. T. Szapiro. Decyzje menedżerskie z Excelem. Warszawa: PWE, 2000.
- 15. W. Szkutnik, M. Balcerowicz-Szkutnik. Wstęp do metod ekonometrycznych. Metody i zadania. Katowice: Śląska Wyższa Szkoła Zarządzania, 2006.
- 16. D. Witkowska. Podstawy ekonometrii i teorii prognozowania. Kraków: Oficyna Ekonomiczna, 2006.
- 17. B. Gajdzik. Porestrukturyzacyjne modele funkcji produkcji dla przemysłu hutniczego z prognozami i scenariuszami zmian w wielkości produkcji stali. Gliwice: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, 2018.
- 18. World Steel Association. Steel Statistical Yearbook. [Online] Dostępny z: www.worldsteel.org/steel-by-topic/statistics/steel- statistical-yearbook-.html.
- 19. Hutnicza Izba Przemysłowo-Handlowa w Katowicach. Polski przemysł stalowy 2018. [Online] Dostępny z: http://www.hiph.org/ANALIZY_RAPORTY/pps.php.
- 20. B. Gajdzik. Analiza i predykcja trendów technologii wytwarzania stali w Polsce, Europie i na świecie. Prace Instytutu Metalurgii Żelaza, 2017, 69 (2), s. 58-67.
Uwagi
Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-936ecf10-955d-4652-81fa-aa85ce226b6c