Autoregressive Models Used for Forecasting the Prices of Animals for Slaughter in Poland

• Autorzy: Agnieszka Tłuczak

Warianty tytułu

Modele autoregresyjne w prognozowaniu cen żywca w Polsce

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The forecast of agricultural prices is one of the most important factors in making decision on production farms. The appropriate forecast allows for limiting the risk connected with one's economic activity. In this study autoregressive models have been used, which helped to determine the price forecast for agricultural products in the purchasing centres in the three quarters of 2010. To determine the quality of forecast the average ex-post errors of the past forecasts have been used. The achieved results show that autoregressive models are an effective tool in forecasting the agricultural prices in Poland. (original abstract)

Prognozowanie cen produktów rolnych odgrywa dużą rolę we wspomaganiu decyzji produkcyjnych w gospodarstwach rolnych. Poprawne wyznaczenie prognoz cen produktów rolnych pozwala ograniczyć ryzyko związane z prowadzeniem działalności gospodarczej. W opracowaniu autorka przedstawiła możliwość zastosowania modeli autoregresyjnych, za pomocą których wyznaczono prognozy cen podstawowych produktów rolnych w skupie na trzy kwartały 2010 r. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Livestock market; Forecasting; Prediction of prices; Agricultural products

PL

Rynek żywca; Prognozowanie; Prognozowanie cen; Produkty rolne

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Ekonometria
• Rocznik: 2011
• Tom: 31
• Numer: nr 194
• Strony: 113--124

Twórcy

autor

Agnieszka Tłuczak

• Opole University, Poland

Bibliografia

• Biuletyn Statystyczny, Główny Urząd Statystyczny, Warszawa 1996-2010.
• Box G.E.P., Jenkins G.M., Analiza szeregów czasowych. Prognozowanie i sterowanie, PWN, Warszawa 1983.
• Charemza W.W., Deadman D.F., Nowa ekonometria, PWE, Warszawa 1997.
• Chatfield Ch., The Analysis of Time Series. An Introduction, CRC Press, Boca Raton, FL, 2004.
• Czerwiński Z., Guzik B., Prognozowanie ekonometryczne. Podstawy teoretyczne i metody, PWN, Warszawa 1980.
• Dudek H., Prognozowanie cen skupu mięsa drobiowego za pomocą sezonowego modelu ARIMA, Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Rolnictwa i Agrobiznesu 2005, t. VII, z. 5, pp.19-25, http://www.seria.home.pl/ 2005_zeszyt5/dudek.pdf (accessed: 1.12.2010).
• Gruszczyński M., Podgórska M., Ekonometria, Szkoła Główna Handlowa, Warszawa 2004.
• Hamilton J.D., Time Series Analysis, Princeton University Press, Princeton 1994.
• Hatanaka M., Time Series Based Econometrics. Unit Roots and Cointegration, Oxford University Press, New York 2004.
• Kwaśnicki W., Cykl świński - próba modelowania i analizy, [in:] Symulacja systemów gospodarczych, Prace Szkoły Duszniki 2002, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław.
• Lutkepol H., Kratzig M., Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press, New York 2004.
• Majewski J., Ceny skupu mleka w Polsce - Analiza i prognozowanie, Roczniki Naukowe Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Rolnictwa i Agrobiznesu 2006, t. VIII, z. 2, http://www.seria.home.pl/2006_zeszyt2/majewski.pdf (accessed: 1.12.2010).
• Osińska M., Ekonometria finansowa, Polskie Wydawnictwo Naukowe, Warszawa 2006.
• Osińska M., Współczesna ekonometria, Dom Organizatora, Toruń 2007.
• Sobczyk M., Prognozowanie. Teoria, przykłady, zadania, Wydawnictwo Placet, Warszawa 2008.
• Stępień S., Klasyczne i współczesne teorie cyklu świńskiego - wnioski dla gospodarstw trzodowych, Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Rolnictwa i Agrobiznesu 2009, t. XI, z. 3.
• Tsay R.S., Analysis of Financial Time Series. Financial Econometrics, John Wiley & Sons, New York 2002.
• Witkowska D., Matuszewska A., Kompa K., Wprowadzenie do ekonometrii dynamicznej i finansowej, SGGW, Warszawa 2008.
• Zeliaś A., Teoria prognozy, PWE, Warszawa 1997.
• Zeliaś A., Pawełek B., Wanat S., Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady, zadania, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2004.