Nieklasyczne modele Markowa w analizie cykli koniunktury gospodarczej w Polsce

• Autorzy: Michał Bernardelli

Warianty tytułu

Non-classical Markov models in the analysis of business cycles in Poland

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Badanie cykli koniunkturalnych stanowi jedno z podstawowych źródeł oceny aktualnej i przyszłej sytuacji gospodarczej. Do analizy zmian klimatu koniunktury w Polsce z powodzeniem wykorzystuje się nieklasyczne modele Markowa. Przedmiotem badania było wykorzystanie wielostanowych modeli Markowa do analizy wyników testu koniunktury w przemyśle prowadzonym przez Instytut Rozwoju Gospodarczego Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie. W przeprowadzonych badaniach szczególny nacisk został położony na modele rozszerzone o efekty przestrzenne, dzięki uwzględnieniu jako danych wejściowych łańcucha Markowa kombinacji par szeregów sald odpowiedzi na pytania testu koniunktury. Porównana została dokładność tych modeli z ukrytymi modelami Markowa związanymi z szeregiem sald odpowiedzi na pojedyncze pytania testu. Zweryfikowana została także przydatność zaprojektowanych modeli pod kątem identyfikacji punktów zwrotnych cyklu koniunkturalnego w Polsce. (abstrakt oryginalny)

EN

The exploration of business cycles is one of the main sources of assessment of the current and future economic situation. Non-classical Markov models are used with successes in analysis of changes of the economic climate in Poland. The object of the study was the use of multistate Markov models for analyzing the results of the questions of business tendency surveys in industry conducted by the Research Institute for Economic Development in Warsaw School of Economics. Special emphasis in the study was put on models extended by the spatial effects by considering as input of Markov chain, combinations of pairs of series of balances answers to questions of business tendency surveys. The accuracy of these models was compared with the accuracy of hidden Markov models, associated with series of balances answers to single question. Also, the verification of the usefulness of designed models for identifying turning points in the business cycle in Poland was done.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Modele Markowa; Cykl koniunkturalny; Koniunktura gospodarcza; Efekty przestrzenne; Ukryty model Markowa

EN

Markov models; Business cycles; Business trends; Spatial effects; Hidden Markov model

• Czasopismo: Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych / Szkoła Główna Handlowa
• Rocznik: 2013
• Numer: nr 30 II Ogólnopolska Konferencja : Modelowanie danych panelowych : teoria i praktyka
• Strony: 60--74

Twórcy

autor

Michał Bernardelli

• Szkoła Główna Handlowa w Warszawie

Bibliografia

• Baum L. E., Petrie T., Soules G., Weiss N., A maximization technique occurring in the statistical analysis of probabilistic functions of Markov chains, "Ann. Math. Statist." 1970, vol. 41, no. 1, s. 164-171.
• Bernardelli M., Nieklasyczne modele Markowa - problemy numeryczne, praca badawczo-rozwojowa, SGH 2012.
• Bernardelli M., Dędys M., Ukryte modele Markowa w analizie wyników testu koniunktury gospodarczej, w: Badanie koniunktury - zwierciadło gospodarki, cz. 1, red. K. Walczyk, "Prace i Materiały" Instytutu Rozwoju Gospodarczego SGH, nr 90, Warszawa 2012, s. 159-181.
• Cappé O., Moulines E., Rydén T., Inference in Hidden Markov Models, Springer, New York 2005.
• Cleveland R. B., Cleveland W. S., McRae J. E., Terpenning I., STL: A Seasonal-Trend Decomposition Procedure Based on Loess, "Journal of Official Statistics" 1990, vol. 6, s. 3-73.
• Drozdowicz-Bieć M., Cykle i wskaźniki koniunktury, Poltext, Warszawa 2012.
• Próchniak M., Witkowski B., Bayesian Model Averaging in Modelling GDP Convergence with the Use of Panel Data, "Roczniki" Kolegium Analiz Ekonomicznych SGH, z. 26, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa 2012, s. 45-60.
• Próchniak M., Witkowski B., Time Stability of the Beta Convergence among EU Countries: Bayesian Model Averaging Perspective, "Economic Modelling" 2013, vol. 30, s. 322-333.
• Viterbi A., Error bounds for convolutional codes and an asymptotically optimum decoding algorithm, "IEEE Transactions on Information Theory" 1967, vol. 13 (2), s. 260-269.