Empiryczna analiza porównawcza dokładności wybranych metod prognozowania w warunkach braku pełnej informacji

• Autorzy: Alicja Markiewicz , Jan Zawadzki

Warianty tytułu

Empirical Comparative Analysis of Accuracy of Selected Forecasting Method in Situation of Lack of Full Information

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Artykuł jest poświęcony badaniu efektywności klasycznych modeli szeregu czasowego, modeli hierarchicznych oraz modeli sieci neuronowych w prognozowaniu brakujących danych zmiennych charakteryzujących się różny m natężeniem sezonowości. (fragment tekstu)

EN

The article presents results of missing data forecasting in economical time series with seasonal fluctuations. Accuracy of inter- and extrapolation forecasts was compared by using predictors based on time series models with trigonometrical polynomial, hierarchical and neural networks. The variables with different intensity of seasonality were used as samples. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Metody prognozowania; Prognozowanie; Luka informacyjna

EN

Forecasting methods; Forecasting; Information gap

• Czasopismo: Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu
• Rocznik: 2006
• Numer: nr 1112 Prognozowanie w zarządzaniu firmą
• Strony: 92-102

Twórcy

autor

Alicja Markiewicz

• Akademia Rolnicza w Szczecinie

autor

Jan Zawadzki

• Akademia Rolnicza w Szczecinie

Bibliografia

• Dintcheva-Biś D., Zastosowanie sieci neuronowych do prognozowania szeregów czasowych, "Prace Instytutu Ekonometrii i Statystyki UŁ", Seria C, Nr 124, Łódź 1999.
• Ekonometryczne metody predykcji dla danych sezonowych w warunkach braku pełnej informacji, red. J. Zawadzki, US, Szczecin 1999.
• Markiewicz A., Zastosowanie modeli hierarchicznych oraz sieci neuronowych w prognozowaniu zjawisk ekonomicznych, Akademia Rolnicza w Szczecinie, Szczecin 2004 (maszynopis rozprawy doktorskiej).
• Zastosowanie hierarchicznych modeli szeregów czasowych w prognozowaniu zmiennych ekonomicznych z wahaniami sezonowymi, red. J. Zawadzki, AR, Szczecin 2003.