Miękki wskaźnik stanu koniunktury w przemyśle

• Autorzy: Marek Rocki
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Celem niniejszego opracowania jest zaprezentowanie zestawienia wyników analiz koniunktury dokonywanych przy pomocy modelowania miękkiego na podstawie danych gromadzonych przez Instytut Rozwoju Gospodarczego w Kolegium Analiz Ekonomicznych SGH. Zestawione zostaną wyniki obliczeń dokonanych w roku 1998 (dane od lipca 1991 roku do stycznia 1998 roku, łącznie 79 obserwacji, wyniki opublikowane były w Rocki M. [1998] z wynikami estymacji dokonanej w roku 2007 na podstawie danych od marca 2007 do marca 2007 roku (110 obserwacji). Na podstawie analizy wyników reestymacji dokonana zostanie także zmiana specyfikacji modelu. Ideą modelowania miękkiego jest badanie powiązań pomiędzy zmiennymi nieobserwowalnymi (ukrytymi, nie mierzalnymi), to jest takimi jak "koniunktura", których wartości nie są (lub nie mogą być) wprost zmierzone. Jednym z powodów braku możliwości pomiaru tej zmiennej jest brak ogólnie przyjętej definicji. Z tego powodu w literaturze przedmiotu istnieje wiele alternatywnych propozycji pomiaru koniunktury poprzez wybrane zmienne mierzalne lub ich funkcje (agregaty, zmienne syntetyczne). W przypadku modelowania miękkiego zmienne mierzalne traktowane są jako indykatory wartości zmiennych ukrytych, ale wagi z jakimi zmienne mierzalne tworzą zmienną syntetyczną nie są z góry ustalane, lecz są jednym z wyników estymacji. Modelowanie miękkie umożliwia nie tylko konstrukcję wskaźników syntetycznych, lecz także badanie powiązań między nimi. Zasadniczą cechą modelowania miękkiego - jaką wykorzystamy w tym rozdziale - jest to, że nie jest konieczne ścisłe zdefiniowanie zmiennych ukrytych. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Przemysł; Modelowanie ekonometryczne; Modelowanie miękkie

EN

Industry; Econometric modeling; Soft modelling

• Czasopismo: Prace i Materiały Instytutu Rozwoju Gospodarczego / Szkoła Główna Handlowa
• Rocznik: 2008
• Numer: nr 80 Koniunktura gospodarcza - 20 lat doświadczeń Instytutu Rozwoju Gospodarczego SGH
• Strony: 363--373

Twórcy

autor

Marek Rocki

• Szkoła Główna Handlowa w Warszawie

Bibliografia

• Bergstrom R., Wold H. [1983], Fix-Point Estimation in Theory and Practice, Vandenhoeck & Ruprecht, Gottingen.
• Joreskog K.G., Wold H. [1982], Systems under Indirect Observations. Causality Structure - Prediction, North Holland, Amsterdam-New York-Oxford.
• Karaś D. [2004], Modelowanie miękkie algorytm i zastosowanie, Instytut Ekonometrii SGH, Warszawa.
• Lohmoller J.B. [1981], Latent Variables Path Analysis with Partial Least Squares Estimation, Hochschule der Bundeswehr, München.
• Miller R.G. [1974], The Jackknife - a Review, "Biometrica", vol.61, no. 174.
• Rocki M. [1998], Miękkie 'wskaźniki stanu gospodarki, [w:] Statystyczne i ekonometryczne metody badania krótkookresowych zmian stanu gospodarki, "Prace Materiały IRG SGH", nr 60, red.: E. Adamowicz, M. Męczarski, M. Podgórska, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa.
• Rogowski J. [1986], Kilka uwag o miękkim modelowaniu ekonometrycznym, "Przegląd Statystyczny", nr 4/1986.
• Rogowski J. [1987], O zbieżności metody PLS szacowania parametrów soft-modelu ze zmiennymi ukrytymi, "Przegląd Statystyczny", nr 2/1987.
• Wold H. [1980], Soft Modelling: Intermediate between Traditional Model Building and Data Analysis, Banach Center Publication, Mathematical Statistics.