Modele ARIMA w prognozowaniu cen wyrobów hutniczych

• Autorzy: Rębiasz B.

Warianty tytułu

EN

ARIMA Models in Forecasting of Smelt Products Prices

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Efektywne planowanie finansowe realizowane przez producentów stalowych wyrobów hutniczych wymaga trafnego prognozowania cen tych wyrobów. Nie podejmowano dotychczas prób modelowania cen stalowych wyrobów hutniczych i wykorzystania tych modeli do prognozowania. Krajowi producenci stalowych wyrobów hutniczych prognozują ceny, wykorzystując metody heurystyczne (głównie opinie handlowców) lub korzystając ze źródeł wtórnych. Poprawę trafności prognoz cen stalowych wyrobów hutniczych można by uzyskać dzięki zastosowaniu metod prognozowania na podstawie szeregów czasowych. W artykule przedstawia się próbę wykorzystania prezentowanych w literaturze metod modelowania i prognozowania cen metali nieżelaznych do prognozowania cen stalowych wyrobów hutniczych. Zastosowano tutaj głównie modele autoregresji i średniej ruchomej.

Słowa kluczowe

PL

logistyka; zarządzanie przedsiębiorstwem; wyroby hutnicze; ARIMA

EN

logistics; ARIMA

• Wydawca: Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne SA
• Czasopismo: Gospodarka Materiałowa i Logistyka
• Rocznik: 2005
• Tom: nr 6
• Strony: 9--14
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Rębiasz B.

• Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie, Wydział Zarządzania

Bibliografia

• 1. B. Garbarz, A. Maciosowski, J. Wojtas, J. Marcisz, B. Rębiasz, Identyfikacja aplikacyjnych wymagań rynku na wyroby hutnicze. „Prace Instytutu Metalurgii Żelaza im St. Staszica” 2000, nr 4 (54).
• 2. W.C. Labys, C. Elliot, H. Rees, Cooper Price Behavior and the London Metal Exchange. „Applied Economics” 1971, No 3, pp. 99-113.
• 3. T. Teyssiere, C.L. Gilbert, C. Brunetti, Non-ferrous Metals Prices Volatility. A Fractionally Integrated Process. In: Managing Metals Prices Risk. Risk Books, London 1997.
• 4. N. Davutyan, M. Roberts, Cyclicality in Metal Prices. „Resources Policy” 1994, No 20, pp. 49-57.
• 5. M. Slade, Cycles in Natural Resource Commodity Prices: An Analysis of the Frequency Domain. „Journal of Environment Economics and Management” 1981, No 9, pp. 138-148.
• 6. W.C. Labys, J.B. Lesourd, D. Badillo, The Existence of Metal Price Cycles. „Resources Policy”1998, No 3, pp. 147-155.
• 7. W.C. Labys, A. Achouch, M. Terraza, Metal Prices and the Business Cycle. „Resources Policy” 1999, No 25, pp. 229-238.
• 8. K. Albertson, J. Aylen, Modelling the Great Lakes Freeze: Forecasting and Seasonality in the Market for Ferrous Scrap. „International Journal of Forecasting” 1996, No 12, pp. 345-359.
• 9. K. Albertson, J. Aylen, Forecasting Using a Periodic Transfer Function: With an Application to the UK Price of Ferrous Scrap. „International Journal of Forecasting” 1999, No. 15, pp. 409-419.
• 10. http://www.bloomsburyminerals.com
• 11. G.E.E Box, G.M. Jenkins, Analiza szeregów czasowych. Prognozowanie i sterowanie. PWN, Warszawa 1983.
• 12. http://minerals.usgs.gov/minerals/pubs/commodity/iron _ & _ steel/ /350798.pdf, http://www.meps.co.uk
• 13. http://www.meps.co.uk, http://www.steelonthe- net.com/frameTRE.html