Symulacja pewnego nieliniowego modelu ekonometrycznego przy pomocy sieci neuronowych

• Autorzy: Andrzej Bielecki , Marzena Bielecka , Igor T. Podolak

Warianty tytułu

The simulation of a certain nonlinear econometric model with the help of neutral networks

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule porównuje się dwa podejścia w tworzeniu nieliniowych modeli ekonomicznych i estymacji ich parametrów: modele regresji i modele neuronalne. Porównanie przeprowadzono na przykładzie modelowania zależności kosztu pewnego wyrobu od odległości od źródeł surowca i wielkości produkcji.

EN

This article compares two approaches to the creation of economic models and the estimation of their parameters. The first approach is a two-step procedure of delineating the multiple regression model, and the second one consists of neural modelling. The compared methods are applied for the estimation of an exemplary econometric model. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Ekonometria; Modele ekonometryczne; Modele neuronalne

EN

Econometrics; Econometric models; Neuronal models

• Czasopismo: Przegląd Statystyczny
• Rocznik: 2001
• Tom: 48
• Numer: z. 1-2
• Strony: 151--159

Twórcy

autor

Andrzej Bielecki

autor

Marzena Bielecka

autor

Igor T. Podolak

Bibliografia

• [1] Grabowski M., Przesłanki i możliwości zastosowań sieci neuronowych w ekonomii i zarządzaniu. Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Krakowie 493, 1997, 49-60.
• [2] Hertz J.. Krogh A., Palmer R.G., Introduction to the Theory od Neural Computation, Addison-Welsey Publishing Company, Massachutes 1991.
• [3] Jóźwiak J., Podgórski J., Statystyka od podstaw, PWE, Warszawa 1997.
• [4] Kolomogrov A.N., On the representation of continuous functions of many variables by superposition of continuous functions of one variable and addition. Doki. Akad, Nauk ZSRR, 114, 1957, 953-956.
• [5] Kondo T., Short-term Prediction of Air Pillution Concentraction by a Neural Network, Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers, 3, 1993, 710-718.
• [6] Korbicz J., Obuchowicz A., Uciński D., Sztuczne sieci neuronowe -podstawy i zastosowania, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1994 (in Polish).
• [7] Lula P., Próba zastosowania algorytmów genetycznych do szacowania parametrów funkcji regresji. Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Krakowie 474, 1996, 63-73.
• [8] Mierzejewski P., Wykorzystanie sieci neuronowych do oceny ryzyka kredytowego. Zeszyty Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu 797, 1998, 165-175.
• [9] Morajda J., Wybrane możliwości zastosowań sieci neuronowych w ekonomii i z.arz.ądz.aniu. Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Krakowie 493, 1997, 60-71.
• [10] Müller B., Reinhardt J., Neural Networks, Springer Verlag, New York 1990.
• [11] Nowak E., Propozycje wyznaczania parametrów pewnego nieliniowego modelu ekonometrycz.nego. Przegląd Statystyczny 36, 1989, 31-39.
• [12] Osowski S., Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 1996.
• [13] Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L., Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte. PWN, Warszawa-Łódź 1997.
• [14] Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe. Akademicka Oficyna Wydawnicza. Warszawa 1993.
• [15] Tadeusiewicz R., Możliwości i problemy wykorzystania sieci neuronowych w prognoz.owaniu procesów gospodarczych. Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Krakowie 493, 1997, 5-17.
• [16] Żurada J., Barski M., Jędruch W., Sztuczne sieci neuronowe, PWN, Warszawa 1996.