Warianty tytułu
A Variety of Models and the Quality of Forecasts
Języki publikacji
Abstrakty
Istnieje wiele różnych metod prognozowania. Właściwie jest ich tyle, ile jest różnych możliwości wygładzania danych doświadczalnych. Powstaje jednak pytanie, jaka jest ich wartość praktyczna. Nie umniejszając ich roli w planowaniu i sterowaniu zjawiskami gospodarczymi, trzeba się także zastanawiać nad ich skutecznością i rzeczywistą potrzebą funkcjonowania tak wielu metod prognozy. Czy rzeczywiście mnogość metod wpływa na jakość prognoz ekonometrycznych? Czy przypadkiem uproszczenie zagadnienia, ograniczenie się jedynie do modeli najprostszych, opierających się na prawach nauki, nie wpłynie na poprawę dokładności sądów o przyszłych stanach zjawisk?
W pracy podjęto próbę uzasadnienia takiego stanowiska. Przeprowadzono analizę danych statystycznych, z której wynika, że bez znajomości charakteru zjawiska, bez gruntownej wiedzy o rozpatrywanym procesie wybór odpowiedniej metody wygładzania danych jest trudny. Można także zauważyć, że złożoność modelu nie wpływa na jakość prognoz, wręcz przeciwnie, często modele takie najlepsze wyniki dają wówczas, gdy przez odpowiedni dobór parametrów zredukuje się je do modeli mniej skomplikowanych. (fragment tekstu)
W pracy podjęto próbę uzasadnienia takiego stanowiska. Przeprowadzono analizę danych statystycznych, z której wynika, że bez znajomości charakteru zjawiska, bez gruntownej wiedzy o rozpatrywanym procesie wybór odpowiedniej metody wygładzania danych jest trudny. Można także zauważyć, że złożoność modelu nie wpływa na jakość prognoz, wręcz przeciwnie, często modele takie najlepsze wyniki dają wówczas, gdy przez odpowiedni dobór parametrów zredukuje się je do modeli mniej skomplikowanych. (fragment tekstu)
In the paper, an attempt has been undertaken to evaluate accuracy of forecasts drew up by means of twenty methods, using only the data describing a phenomenon that has previously been observed. Fourteen time series, being uniform with respect to character of the process described, have been analysed. Despite such a selection of data, it is difficult, by virtue of the performed, to point out a model that would provide a basis for making sufficiently accurate forecasts. Therefore, a proposition may be put forward that in the forecasting tasks it is possible to use methods that are based on universal laws of science. (original abstract)
Rocznik
Strony
113--121
Opis fizyczny
Twórcy
autor
Bibliografia
- Baniak A., Łyko J., Magiera J., Smoluk A.: Zastosowanie metody trendu o minimalnej krzywiźnie do prognozowania wartości majątku trwałego w sektorach polskiej gospodarki. [w:] Ekonometria. Katowice 1991.
- Brown R.: Smoothing Forecasting and Prediction of Discrete Time Series. Prentice-Hall, Nowy Jork 1963.
- Czerwiński Z., Guzik B.: Prognozowanie ekonometryczne. PWE, Warszawa 1980.
- Levin R., Kirkpatrick C., Rubin D.: Quantitative Approaches to Management. McGraw-Hill Book Company, 1982.
- Łyko J.: Zasada inercji i prognozy gospodarcze. Praca doktorska. AE, Wrocław 1992.
- Łyko J.: Interpolacja krzywymi o minimalnej krzywiźnie. Prace Naukowe AE Wrocław, nr 469, 1989.
- Makridakis S. i in.: The Forecasting Accuracy of Major Time Series Methods. John Wiley & Sons, Chichester, New York, Brisbane, Toronto, Singapore 1984.
- Pawłowski Z.: Prognozy ekonometryczne. PWN, Warszawa 1973.
- Rocznik statystyczny GUS. 1965-1987.
- Rocznik statystyczny przemysłu. 1976-1987.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000000001083
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.