Łańcuch Markowa jako model dynamiki struktury obiegu okrężnego pieniądza

• Autorzy: Paweł Ulman

Warianty tytułu

The Markov Chain as a Model for the Structure Dynamics of Circumferential Currency Circulation

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

EN

This is an attempt at demonstrating that an analysis of structure dynamics concerning the currency domain of the economy can make use of homogeneous Markov chains. The possibility of their exploitation is even further going and pertains to general socioeconomic issues. A characteristic feature of the latter are, however, frequent changes in development dynamics which causes difficulties in describing them with the help of homogeneous chains. The probability matrix of transitions can also serve for making predictions but it is necessary to assume the invariability of the development dynamics of the phenomena under examination, described by means of that matrix. The presented procedure of testing the homogeneous nature of the chain can be applied for discovering turnabout moments, when an essential change in the probabilistic mechanism that generated the process in question takes place. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Łańcuch Markowa; Modelowanie struktury; Pieniądz

EN

Markov chain; Structure modeling; Money

• Czasopismo: Przegląd Statystyczny
• Rocznik: 1997
• Tom: 44
• Numer: z. 2
• Strony: 265--278

Twórcy

autor

Paweł Ulman

Bibliografia

• [1] Fisz M., Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna, PWN, Warszawa 1969.
• [2] Iosifescu M., Skończone procesy Markowa i ich zastosowanie, PWN, Warszawa 1988.
• [3] International Financial Statistics, International Monetary Found, Vol. XLVII, No. 12, December 1994.
• [4] Kot S.M., Matematyczne modele procesów informacyjnych w systemie nauki, AE Kraków, ZN seria specjalna: Monografie nr 64, Kraków 1984.
• [5] Kotowska I., Problem estymacji parametrów łańcucha Markowa na podstawie makrodanych, Przegląd Statystyczny, 1977, nr 1, s. 129-142.
• [6] Lee T.C., Judge G.G., Zellner ?., Estimating the Parameters of the Markov Probability Model from Aggregate Time Series Data, Amsterdam-London, North Holland Publ. Co., 1970.
• [7] Mandansky A. Least Squares Estimation in Finite Markov Processes, Psychometrica 1959.
• [8] Mynarski S., Cybernetyczne aspekty analizy rynku, PWN, Warszawa, 1973.
• [9] Tomek W.G., Regression Analysis with Limited Dependent Variables, American Journal of Agricultural Economics, 1969.