Modelowanie procesów finansowych, gospodarczych i społecznych z zastosowaniem analizy wielorozdzielczej

• Autorzy: Monika Hadaś-Dyduch
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Jednym z wielu narzędzi do analizy i przetwarzania sygnałów jest analiza wielorozdzielcza, która polega na analizie i przetwarzaniu sygnału danych na różnych poziomach rozdzielczości poprzez ich rozkład na detal i aproksymację. Aproksymacja z danego poziomu rozdzielczości może być przedstawiona w postaci sumy detalu i aproksymacji na kolejnym poziomie o mniejszej rozdzielczości. Analiza wielorozdzielcza została tak zaprojektowana, aby dawać dobrą rozdzielczość czasową dla składowych wysokoczęstotliwościowych oraz dobrą rozdzielczość częstotliwościową dla składowych niskoczęstotliwościowych. (...) Idea zastosowanej w monografii analizy wielorozdzielczej opiera się na pracach Mallat (1989b,c). (...) Należy tutaj zauważyć, że w rzeczywistości takie pomysły związane z analizą wielorozdzielczą - takie jak hierarchia średnich i badanie ich różnic - były już obecne w starszym algorytmie analizy i rekonstrukcji obrazu, gdyż znajdujemy je w schemacie piramid Laplace'a P. Burta i E. Adelsona. Własności analizy wielorozdzielczej w sposób syntetyczny przedstawiono w monografiach Hadaś-Dyduch (2015f, 2019) będących wprowadzeniem teoretycznym do niniejszej książki. Wymienione pozycje zawierają wszystkie treści niezbędne do zrozumienia analizy falkowej, są opatrzone licznymi grafami i prostymi przykładami. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Modelowanie procesów gospodarczych; Algorytmy; Szeregi czasowe; Analiza falkowa

EN

Economic process modeling; Algorithms; Time-series; Wavelet analysis

• Czasopismo: Prace Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Rocznik: 2019
• Strony: 244

Twórcy

autor

Monika Hadaś-Dyduch

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

Bibliografia

• Aach J., Church G.M. (2001), Aligning gene expression time series with time warping algorithms, "Bioinformatics", 17(6), s. 495-508.
• Ababneh F., Al Wadi S., Ismail M.T. (2013), Haar and Daubechies wavelet methods in modeling banking sector, "International Mathematical Forum", 8(12), s. 551-566.
• Acedański J., Hadaś-Dyduch M., Szkutnik W. (2015), Prognozowanie zjawisk ekonomicznych i finansowych. Część 1. Prognozowanie z Excelem, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Katowice.
• Acedański J., Szkutnik W., Hadaś-Dyduch M., Przybylska-Mazur A. (2016), Prognozowanie zjawisk ekonomicznych i finansowych. Część 2. Prognozowanie z gretlem, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Katowice.
• Adelson E.H., Anderson C.H., Bergen J.R., Burt P.J., Ogden J.M. (1984), Pyramid methods in image processing, "RCA Engineer", 29(6), s. 33-41.
• Adelson E.H., Burt P.J. (1980), Image data compression with the Laplacian pyramid, Computer Science, University of Maryland.
• Alesina A., Grilli V., Milesi-Ferrett G. (1994), The political economy of Capital Controls, [w:] Capital mobility: The impact on consumption, inrestment, and growth, red. L. Leiderman, A.R. Cambridge, United Kingdom, Cambridge University Press for the Centre for Economic Policy Research.
• Allison G. (2000), The impact of globalization on national and international security, [w:] Governance in a globalizing world, red. J.S. Nye, J. Donahve, Brookings Institution Press, Washington, DC, s. 72-85.
• Alrumaih R.M., Al-Fawzan M.A. (2002), Time series forecasting using wavelet denoising: An application to Saudi Stoch Index, "Journal of King Saud University, Engineering Sciences", 2(14), s. 221-234.
• Arino M.A. (1995), Time series forecasts via wavelets: An application to car sales in the Spanish market, Institute of Statistics & Decision Sciences, Duke University.
• Asongu S.A., De Moor L. (2017), Financial globalisation dynamie thresholds for financial development: Evidence from Africa, "The European Journal of Development Research", 29(1), s. 192-212.
• Bahlmann C., Burkhardt H. (2004), The writer independent online handwriting recognition system frog on hand and cluster generative statistical dynamic time warping, "IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machinę Intelligence", 26(3), s. 299-310.
• Banerjee A., Dolado J.J., Galbraith J.W., Hendry D. (1993), Co- integration, error correction, and the econometric analysis of nonstationary data, Oxford University Press.
• Bar-Joseph Z., Gerber G., Gifford D.K., Jaakkola T.S., Simon I. (2002), A new approach to analyzing gene expression time series data, Proceedings of the 6th Annual International Conference on Computational Biology, ACM, s. 39-48.
• Batog J., Dmytrów K. (2017), Analiza ścieżek rozwoju gospodarczego polskich regionów, "Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie", 9(957), s. 41-54.
• Bauman Z. (2000), Globalizacja, PIW, Warszawa.
• Bauman Z. (2012), Straty uboczne. Nierówności społeczne w epoce globalizacji, Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego, Kraków.
• Bauman Z., Klekot E. (2000), Globalizacja: i co z tego dla ludzi wynika, PIW, Warszawa.
• Beck U. (2018), What is globalization?, John Wiley & Sons, Cambridge.
• Będowska-Sójka B. (2017), Prognozowanie stóp bezrobocia -porównanie modeli SARIMA i modeli nieobserwowanych komponentów dla wybranych krajów Europy Środkowej i Wschodniej, "Comparative Economic Research. Central and Eastern Europę", 20, s. 91-107.
• Bellman R., Kalaba R. (1959), On adaptiue control processes, "IRE Transactions on Automatic Control", 4(2), s. 1-9.
• Berndt D., Clifford J. (1996), Finding patterns in time series: A dynamic programming approach, [w:] Advances in knowledge discovery and data mining, red. U. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, P. Smyth, R. Uthurusamy, AAAI Press, Menlo Park, Calif., s. 229-248.
• Białasiewicz J.T. (2000), Falki i aproksymacje, WNT, Warszawa.
• Białowolski P., Kuszewski T., Witkowski B. (2010), Prognozy kombinowane wskaźników makroekonomicznych z użyciem danych z testów koniunktury, "Współczesna Ekonomia", 4(4), s. 41-58.
• Bieszk-Stolorz B. (2013), Płeć jako determinanta wystąpienia jednej z konkurujących form wyjścia z bezrobocia, "Optimum. Studia Ekonomiczne", 6(66), s. 20-30.
• Blundell R., Brewer M., Francesconi M. (2008), Job changes and hours changes: Understanding the path of labor supply adjustment, "Journal of Labor Economics", 26(3), s. 421-453.
• Box G.E., Jenkins G.M., Reinsel G.C., Ljung G.M. (2015), Time series analysis: Forecasting and controł, John Wiley & Sons, Holden-Day, San Francisco, CA.
• Brislawn C.M. (1996), Classification of nonexpansive symmetric extension transforms for multirate filter banks, "Applied and Computational Harmonie Analysis", 3(4), s. 337-357.
• Brockwell P.J., Davis R.A. (2016), Introduction to time series and forecasting, Springer, Germany.
• Brockwell P.J., Davis R.A., Calder M.V. (2002), Introduction to time series and forecasting, Springer, Germany.
• Bruzda J. (2013), Prognozowanie metodą wyrównywania falkowego, "Acta Universitatis Nicolai Copernici Zarządzanie", 39, s. 77-95.
• Budziński R., Becker J. (1999), Metody sztucznej inteligencji w prognozowaniu bezrobocia w regionie szczecińskim: zastosowanie sztucznych sieci neuronowych, "Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Studia Informatica", (13 Informatyka w zarządzaniu), s. 93-106.
• Burt P.J. (1984), The pyramid as a structure for efficient computation, [w:] Multiresolution image processing and analysis, Springer, Germany, s. 6-35.
• Burt P.J., Adelson E.H. (1983), A multiresolution spline with application to image mosaics, "ACM Transactions on Graphics (TOG)", 2(4), s. 217-236.
• Burt P.J., Adelson E.H. (1987), The Laplacian pyramid as a compact image code, [w:] Readings in Computer vision, Elsevier, Germany, s. 671-679.
• Caiani E., Porta A., Baselli G., Turiel M., Muzzupappa S., Pieruzzi F., Crema C., Malliani A., Cerutti S. (1998), Warped-average template technique to track on a cycle-by-cycle basis the cardiac filling phases on left ventricular volume, "Computers in Cardiology 1998", s. 73- 76.
• Charemza W., Deadman D. (1997a), New directions in econometric practice. General to specific modelling, cointegration and vector autoregression, Edward Elgar Publishing, England.
• Charemza W., Deadman D. (1997b), Nowa ekonometria, PWE, Warszawa.
• Chatfield C. (2013), The analysis of time series: An introduction, Springer, Germany.
• Chen H., Vidakovic B., Nicolis O. (2010), Multiscale forecasting method using ARMAX models, "Current Development in Theory and Applications of Wavelets", 4(3), s. 267-287.
• Cheng L. (2018), China model in globalization process, Proceedings of the XXIII World Congress of Philosophy, s. 43-50.
• Chu S., Keogh E., Hart D., Pazzani M. (2002), Iterative deepening dynamic time warping for time series, Proceedings of the 2002 SIAM International Conference on Data Mining, s. 195-212.
• Chui C. (1997), Wavelets: A mathematical tool for signal analysis, Vol. 1, SIAM.
• Chui C. (2016), An introduction to wavelets, Elsevier.
• Chui C., Daubechies I. (1993), An introduction to wavelets, "Buli. Amer. Math. Soc", 28, s. 350-360.
• Chui C.K., Heil C. (1992), An introduction to wavelets, "Computers in Physics", 6(6), s. 697-697.
• Cieślak M., Dittmann P. (2001), Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowanie, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Cieślak M. (2008), Prognozowanie gospodarcze: metody i zastosowania, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Cieślik T., Metelska K. (2017), Skuteczność prognozowania zużycia gazu z wykorzystaniem metod regresji i sztucznych sieci neuronowych, "Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury", 64(1), s. 133-141.
• Clark W. (2000), Environmental Globalization, [w:] Governance in a globalizing world, Vol. 500, red. J. Nye, J. Donahue, Brookings Institution Press Washington, DC, s. 86-108.
• Cohen A., Daubechies I. (1993a), On the instability of arbitrary biorthogonal wavelet packets, "Journal on Mathematical Analysis", 24(5), s. 1340-1354.
• Cohen A., Daubechies I. (1993b), Orthonormal bases of compactly supported wavelets III. better frequency resolution, "SIAM Journal on Mathematical Analysis", 24(2), s. 520-527.
• Cohen A., Daubechies I., Feauveau J.C. (1992), Biorthogonal bases of compactly supported wavelets, "Communications on Pure and Applied Mathematics", 45(5), s. 485-560.
• Cohen A., Daubechies I., Vial P. (1993), Wavelets on the interval and fast wavelet transforms, "Applied and Computational Harmonie Analysis", 1(1), s. 54-81.
• Conejo A.J., Plazas M.A., Espinola R., Molina A.B. (2005), Day-ahead electricity price forecasting using the wavelet transform and ARIMA models, "IEEE Transactions on Power Systems", 20(2), s. 1035-1042.
• Cordella T., Ospino Rojas A. (2017), Financial globalization and market volatility: An empirical appraisal, 8091, The World Bank, Washington, D.C.
• Corradini A. (2001), Dynamic time warping for off-line recognition of a smali gesture vocabulary, Proceedings IEEE ICCV Workshop on Recognition, Analysis, and Tracking of Faces and Gestures in Rea Time Systems, s. 82-89.
• Cybal-Michalska A. (2006), Tożsamość młodzieży w perspektywie globalnego świata: studium socjo-pedagogiczne, Wydawnictwo Naukowe U AM, Poznań.
• Czapiński J., Sierpińska-Sawicz A. (2014), Poziom bezrobocia w Polsce i jego skutki dla przedsiębiorstw, "Ekonomika i Organizacja Przedsiębiorstwa", 11, s. 69-82.
• Daubechies I. (1988), Orthonormal bases of compactly supported wavelets, "Communications on Pure and Applied Mathematics", 41(7), s. 909-996.
• Daubechies I. (1991), Ten lectures on wavelets, Vol. 61, CBMS-NSF regional conference series in applied mathematics, SI AM.
• Daubechies I. (1993), Different perspectives on wavelets: American mathematical society short course, Vol. 47, American Mathematical Soc., San Antonio, Texas.
• Daubechies I. (1996), Where do wavelets come from? A personal point of view, Proceedings of the IEEE, Vol. 84, s. 510-513.
• Daubechies I., Meyer Y., Lemerie-Rieusset P.G., Techamitchian P., Beylkin G., Coifman R., Wickerhauser M.V., Donoho D. (1993), Wavelet transforms and orthonormal wavelet bases, "Different Perspectives on Wavelets", 47, s. 1-33.
• Davidson R., MacKinnon J.G. (2004), Econometric theory and methods, Oxford University Press, New York.
• Desarte P., Macq B., Slock D.T. (1992), Signal-adapted multiresolution transform for image coding, "IEEE Transactions on Information Theory", 38(2), s. 897-904.
• Di Brina C., Niels R., Overvelde A., Levi G., Hulstijn W. (2008), Dynamic time warping: A new method in the study of poor handwriting, "Human Movement Science", 27(2), s. 242-255.
• Dickey D.A., Fuller W.A. (1979), Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root, "Journal of the American Statistical Association", 74(366a), s. 427 431.
• Downie T., Silverman B. (1998), The discrete multiple wavelet transform and thresholding methods, "IEEE Transactions on Signal Processing", 46(9), s. 2558-2561.
• Dreher A. (2006), Does globalization affect growth? Evidence from a new index of globalization, "Applied Economics", 38(10), s. 1091- 1110.
• Dreher A., Sturm J.E., De Haan J. (2008), Does high inflation cause central bankers to lose their job? Evidence based on a new data set, "European Journal of Political Economy", 24(4), s. 778-787.
• Dreher A., Sturm J.E., De Haan J. (2010), When is a central bank governor replaced? Euidence based on a new data set, "Journal of Macroeconomics", 32(3), s. 766-781.
• Drelich-Skulska B. (2017), Ewolucja biznesu międzynarodowego w dobie globalizacji gospodarki, "Ekonomia XXI Wieku", 16(4), s. 7-21.
• Dubel P. (2017), Rynek pracy po akcesji Polski do UE, "Studia Europejskie", 4, s. 235-251.
• Dudek G., Pełka P. (2017), Prognozowanie miesięcznego zapotrzebowania na energię elektryczną metodą k najbliższych sąsiadów, "Przegląd Elektrotechniczny", 93, s. 62-65.
• Dyduch M. (2010a), Prognozowanie kursu wymiany euro algorytmem z falką Daubechies, "Studia Ekonomiczne", Katowice, s. 91-120.
• Dyduch M. (2010b), Współczynniki transformaty falkowej jako narzędzie generujące prognozę przedziałową szeregów czasowych, "Studia Ekonomiczne", Katowice, s. 35-45.
• Dyduch M. (2011a), Niekonwencjonalna metoda prognozy wartości jednostek funduszy emerytalnych, "Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu", 207, s. 69-78.
• Dyduch M. (201 lb), Prognozowanie szeregów czasowych w oparciu o współczynniki transformaty falkowej, optymalizowane przez sztuczną sieć neuronową, "Studia Ekonomiczne", Katowice, s. 59-69.
• Dyduch M. (2012), Nieklasyczna metoda oceny koniunktury bezrobocia na polskim rynku pracy, "Studia Ekonomiczne", 111, Katowice, s. 19-27.
• Efrat A., Fan Q., Venkatasubramanian S. (2007), Curue matching, time warping, and light fields: New algorithms for computing similarity between curres, "Journal of Mathematical Imaging and Vision", 27(3), s. 203-216.
• Elliott G., Rothenberg T.J., Stock J.H. (1996), Efficient Tests for an Autoregressire Unit Root. "Econometrics", "MATH CrossRef Math- SciNet Google Scholar", 64(4), s. 813-836.
• Engle R.F., Granger C. (1987), Co-integration and error correction: Representation, estimation, and testing, "Econometrica", 55(2), s. 251-276.
• Engle R.F., Yoo B.S. (1987), Forecasting and testing in co-integrated systems, "Journal of Econometrics", 35(1), s. 143-159.
• Euachongprasit W., Ratanamahatana C.A. (2008), Efficient multimedia time series data retrieval under uniform scaling and normalisation, European Conference on Information Retrieval, Springer, Germany, s. 506-513.
• Ferbar L., Ćreslovnik D., Mojśkerc B., Rajgelj M. (2009), Demand forecasting methods in a supply chain: Smoothing and denoising, "International Journal of Production Economics", 118(1), s. 49-54.
• Fernandez V. (2008), Traditional versus novel forecasting techniques: How much do we gain?, "Journal of Forecasting", 27(7), s. 637-648.
• Ferretti M., Rizzo D. (2000), Handling borders in systolic architectures for the 1-D discrete wavelet transform for perfect reconstruction, "IEEE Transactions on Signal Processing", 48(5), s. 1365-1378.
• Freeman R.B. (1998), War of the models: Which labour market institutions for the 21st century?, "Labour Economics", 5(1), s. 124.
• Freeman R.B. (2018), Biography Richard Barry Freeman, Harward University, https://scholar.harvard.edu/freeman/biocv (dostęp: 24.09.2018).
• Fryzlewicz P., van Bellegem S., von Sachs R. (2003), Forecasting nonstationary time series by wavelet process modelling, "Annals of the Institute of Statistical Mathematics", 55(4), s. 737-764.
• Gabryś L. (1999), Instytucja państwa w dobie globalizacji, "Studia Ekonomiczne", Katowice, s. 47-54.
• Gangopadhyay P., Chatterji M. (2005), Economics of globalisation, Ashgate Publishing, Ltd.
• Garrett G. (2001), The distributive consequences of globalization, Yale University, USA.
• Giddens A. (2018), Globalization, "Sociology of Globalization", s. 19- 26.
• Główczyk J. (2000), Uniwersalny słownik ekonomiczny, Fundacja Innowacja (materiał niepublikowany).
• Gonera M., Kiciński W. (2004), Czasowo-częstotliwościowe metody analizy sygnałów, "Prace Przemysłowego Instytutu Elektroniki", 149, s. 7-37.
• Górecki T., Łuczak M. (2014), Non-isometric transforms in time series classification using DTW, "Knowledge-Based Systems", 61, s. 98- 108.
• Gostomski E., Michałowski T. (2017), Czy następuje odwrót od globalizacji?, [w:] Nowe kraje członkowskie UE wobec procesów globalizacji źródła konkurencyjności, red. A. Grynia, Uniwersytet w Białymstoku, Wilno, s. 41-55.
• Granger C.W.J., Newbold P. (2014), Forecasting economic time series, Academic Press, INC, New York.
• Grossmann A., Morlet J. (1984), Decomposition of Hardy functions into square integrable wavelets of constant shape, "SIAM Journal on Mathematical Analysis", 15(4), s. 723-736.
• Gruszecki T. (2017), Palący problem bezrobocia, "Roczniki Nauk Społecznych", 34(3), s. 39-69.
• Grzeszczyk T. (2002), Metoda prognozowania integrująca sieci neuronowe i zbiory przybliżone w zastosowaniach organizatorskich, Faculty of Production Engineering (rozprawa doktorska).
• Grzeszczyk T. (2005), Sztuczna inteligencja we wspomaganiu procesu prognozowania w przedsiębiorstwie, "Statystyka i Data Mining w Badaniach Naukowych", StatSoft Polska, Kraków.
• Gudmundsson M. (2017), Global financial integration and central bank policies in smali, open economies, "The Singapore Economic Review", 62(01), s. 135-146.
• Gwartney J., Lawson R. (2003), The concept and measurement of economic freedom, "European Journal of Political Economy", 19(3), s. 405-430.
• Gwartney J.D., Lawson R., Hall J., Chauffour J.P., Stroup M.D. (2001), Economic freedom of the world 2001 annual report, The Fraser Institute, Berlin.
• Gwartney J.D., Lawson R.A., Clark J.R. (2005), Economic freedom of the world, 2002, "The Independent Review", 9(4), s. 573- 593.
• Hadaś M. (2006), Zastosowanie sieci falkowo-neuronowej do predykcji ekonomicznych szeregów czasowych, [w:] Prognozowanie w zarządzaniu firmą, red. P. Dittmann, J. Krupowicz, Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu, s. 10-20.
• Hadaś M. (2008), Sieć falkowo-neuronowa jako skuteczne narzędzie do analizy i predykcji szeregów czasowych, "Studia Ekonomiczne", Ka-towice, s. 175-185.
• Hadaś-Dyduch M. (2014a), Charakterystyka rynku produktów strukturyzowanych oferowanych w formie funduszy inwestycyjnych zamkniętych zakończonych w latach 2000-2013, "Wiadomości Ubez-pieczeniowe. Nauka dla Praktyki", 2, s. 55-68.
• Hadaś-Dyduch M. (2014b), Inwestycje alternatywne w kontekście efektywności inwestycji kapitałowej na przykładzie produktów strukturyzowanych, "Studia Ekonomiczne", 146, Katowice, s. 29-37.
• Hadaś-Dyduch M. (2014c), Non-classical ałgorithm for time series prediction of the rangę of economic phenomena with regard to the interaction of financial market indicators, "Chinese Business Review", 13(4), s. 221-231.
• Hadaś-Dyduch M. (2014d), Predykcja wskaźników makroekonomicznych na przykładzie współczynnika dzietności, "Studia Ekonomiczne", 36, Katowice, s. 241-249.
• Hadaś-Dyduch M. (2014e), Wykorzystanie transformaty folkowej w analizie i predykcji wskaźników makroekonomicznych, "Studia Ekonomiczne", 187, Katowice, s. 124-135.
• Hadaś-Dyduch M. (2015a), Efektywność lokaty strukturyzowanej na polskim rynku kapitałowym, "Wiadomości Statystyczne", 9, s. 40- 54.
• Hadaś-Dyduch M. (2015b), Effectiveness of direct and non-direct investment in the stock market indices, "China-USA Business Review", 14, s. 10 20.
• Hadaś-Dyduch M. (2015c), Prediction of wavelets analysis, [w:] Financial management of firms and financial institutions, Proceedings of the lOth International Scientific Conference, s. 341 348.
• Hadaś-Dyduch M. (2015d), Predykcja szeregów czasowych algorytmem uwzględniającym przesuwne okno czasowe i podział jednostkowy szeregów, "Studia Ekonomiczne", 241, Katowice, s. 40 50.
• Hadaś-Dyduch M. (2015e), Produkty strukturyzowane - analiza stóp zwrotu osiągniętych w latach 2000-2013, "Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie", 5(941), s. 131151.
• Hadaś-Dyduch M. (2015f), Wavelets in prediction: Theory, method, simulation, Scholars' Press, Germany.
• Hadaś-Dyduch M. (2016a), Econometric-wavelet prediction in spatial aspect, The l0th Professor Aleksander Zelias International Conference on Modelling and Forecasting of Socio-Economic Phenomena. Conference Proceedings, Foundation of the Cracow University of Economics, Cracow, s. 45-52.
• Hadaś-Dyduch M. (2016b), Globalization in the contex of cointegration selected countries, Proceedings of 16th International Scientific Conference Globalization and Its Socio-Economic Conseąuences, University of Zilina, The Faculty of Operation and Economics of Transport and Communications, Department of Economics, s. 595-602.
• Hadaś-Dyduch M. (2016c), Iluzja, marzenia a rzeczywistość - bezpośrednia i niebezpośrednia inwestycja w indeksy giełdowe na przykładzie produktów inwestycyjnych, "Śląski Przegląd Statystyczny", 14, s. 185-202.
• Hadaś-Dyduch M. (2016d), Klasyfikacja lokat inwestycyjnych i bankowych papierów wartościowych w klasy rozkładu zwrotu, "Studia Ekonomiczne", 301, Katowice, s. 62-79.
• Hadaś-Dyduch M. (2016e), Konstrukcja i stopa zwrotu portfeli inwestycyjnych, "Wiadomości Statystyczne", 4, s. 31-49.
• Hadaś-Dyduch M. (2016f), Predicting changes in the labor market in global aspect, The lOth International Days of Statistics and Economics. Conference Proceedings, Prague, s. 533-543.
• Hadaś-Dyduch M. (2016g), Wavelets as basis functions in the adaptation's methods: Author's model for forecasting short-term, "China Business Review", 15(1), s. 8-17.
• Hadaś-Dyduch M. (2016h), Wielomianowa generacja danych w analizie falkowej, "Studia Ekonomiczne", 289, Katowice, s. 42-50.
• Hadaś-Dyduch M. (2016i), Wpływ bezrobocia na przyporządkowanie grupowe powiatów, "Studia Ekonomiczne", 287, Katowice, s. 77-90.
• Hadaś-Dyduch M. (2017a), Analysis of globałization by wavelets through the prism of the selected euro area countries, [w:] Globalization and its socio-economic consequences, red. T. Kliestik, University of Zilina, The Faculty of Operation and Economics of Transport and Communications, Department of Economics, s. 605-612.
• Hadaś-Dyduch M. (2017b), Artificial neural networks as one of the methods to alleviate edge effects in wavelet analysis of macroeconomic indicators, Proceeding of 8th International Scientific Conference on Analysis of International Relations, Vol. 2, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Katowice, s. 21-27.
• Hadaś-Dyduch M. (2017c), Economy and finance through the prism of globalization. Author's model application, "ISOR Journal of Economics and Finance", 8(5), s. 25-31.
• Hadaś-Dyduch M. (2017d), Falka jako główny instrument wspomagający predykcję wynagrodzeń gospodarstw domowych, "Studia Ekonomiczne", 316, Katowice, s. 103-113.
• Hadaś-Dyduch M. (2017e), Zastosowanie analizy folkowej do oceny podobieństwa województwa śląskiego z innymi województwami, "Studia Ekonomiczne", 336 Katowice, s. 158-171.
• Hadaś-Dyduch M. (2018a), Efficiency of authored mixed prediction model with application to the labor market, "Engineering Management Research", 7(1), s. 46-55.
• Hadaś-Dyduch M. (2018b), Nonlinear alleviation of edge effects in the context of minimizing prediction errors, "International Journal of Economics and Finance", 10(2), s. 161-168.
• Hadaś-Dyduch M. (2019), Falki dyskretne, CeDeWu, Warszawa.
• Hadaś-Dyduch M., Balcerzak A.P., Pietrzak M.B. (2016), Wavelet analysis of unemployment ratę in Visegrad countries, "Institute of Economic Research Working Papers", 37, s. 595-602.
• Hadaś-Dyduch M., Hadaś A. (2017), Wavelet Daubechies as a tool supporting stock index prediction in the author's multi-component and multi-stage model, "Journal of Business and Management", 19(10), s. 59-66.
• Hadaś-Dyduch M., Malarewicz-Jakubów A., Płonka M., Marska-Dzioba N., Przybytniowski J., Witkowska J. (2015), Rynek ubezpieczeń. Uczestnicy-produkty-trendy, Texter, Warszawa.
• Hamilton J.D. (1994), Time series analysis, Princeton University Press, Princeton, New York.
• Hand D.J. (2007), Principles of data mining, "Drug Safety", 30(7), s. 621-622.
• Hand D.J., Mannila H., Smyth P. (2001), Principles of data mining (adaptive computation and machine learning), MIT Press, Cambridge, MA.
• Hay C., Marsh D. (2016), Demystifying globalization, Springer, Germany.
• Hendriks S. (2018), Populism, the price of financial globalisation?, Leiden University, Faculty of Humanities, Department of International Studies, Specialisation: European politics, economics and culture (rozprawa doktorska), https: / / openaccess.leidenuniv.nl/handle/1887/63916.
• Hylleberg S., Engle R.F., Granger C.W., Yoo B.S. (1990), Seasonal integration and cointegration, "Journal of Econometrics", 44(1-2), s. 215 238.
• Intriligator M. (2004), Globalization of the world economy: Potential benefits and costs and a net assessment, Elsevier, s. 485-498.
• Ionescu A., Andreica A., Andreica R. (2017), The globalization process in the 21 st century, "Quality-access to Success", 18(3), s. 237-239.
• Jaffard S., Lemarie P., Mallat S., Meyer Y. (1986), Multiscale analysis, Manuscript.
• Janecki J. (2017), Pomiar i ocena stabilności makroekonomicznej w Polsce, "Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica", 328, s. 123-135.
• Jasińska K. (2017), Bezrobocie długotrwałe jako problem polskiego rynku pracy, "Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H - Oeconomia", 51(3), s. 49-57.
• Jawerth B., Sweldens W. (1994), An overview of wavelet based multi- resolution analyses, "SIAM Review", 36(3), s. 377-412.
• Jimenez M.E.D., Prelcic N.G. (2004), Linear boundary extensions for finite length signals and paraunitary two-channel filterbanks, "IEEE Transactions on Signal Processing", 52(11), s. 3213-3226.
• Jóźwik B. (2017), Procesy globalizacji gospodarki światowej po II wojnie światowej, "Roczniki Nauk Społecznych", 35(3), s. 207-223.
• Kahveci T., Singh A., Gurel A. (2002), Similarity searching for multi- attribute sequences, Proceedings of 14th International Conference on Scientific and Statistical Database Management, IEEE, s. 175-184.
• Kendall M.G. (1938), A new measure of rank correlation, "Biometri- ka", 30(1/2), s. 81-93.
• Kendall M.G. (1948), Rank correlation methods, Charles Griffin, London.
• Keogh E., Ratanamahatana C.A. (2005), Exact indexing of dynamic time warping, "Knowledge and Information Systems", 7(3), s. 358- 386.
• Keogh E.J., Pazzani M.J. (2000), Scaling up dynamic time warping for datamining applications, Proceedings of the 6th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, ACM, s. 285-289.
• Keogh E.J., Pazzani M.J. (2001), Derivative dynamic time warping, Proceedings of the 2001 SIAM International Conference on Data Mining, SIAM, s. 1-11.
• Khan A., Estrada M.A.R. (2017), Globalization and terrorism: An ove- rview, "Quality & Quantity", 51(4), s. 1811-1819.
• Kim S.W., Park S., Chu W.W. (2001), An index-based approach for si-milarity search supporting time warping in large sequence databases, Proceedings of the 17th International Conference on Data Engineering, IEEE, s. 607-614.
• Kleer J. (2009), Gospodarka oparta na wiedzy a globalizacja: związki czasowe i przyczynowe, [w:] GO W - wyzwanie dla Polski, red. J. Kotowicz-Jawor, PWE, Warszawa, s. 69-79.
• Kleer J., Liberska B., Kukliński A., Stacewicz J., Kowalik T., Zacher L., Karpiński A. (1998), Globalizacja gospodarki światowej a integracja regionalna, [w:] Konsekwencje dla świata i dla Polski, PAN, Komitet Prognoz, "Polska w XXI wieku", Warszawa, s. 40-44.
• Kliber P. (2017), Prawo Okuna na regionalnych rynkach pracy w Polsce, "Przegląd Statystyczny", 1, s. 41-57.
• Koornwinder T., Alkemade S. Hazewinkel M., Hemker P., Nacken P., Sweldens W., Temme N. (1993), Wavelets: An elementary treatment of theory and applications, [w:] Series in approximations and decompositions, red. T. Koornwinder, World Scientific, Signapore.
• Kose M.A., Prasad E., Rogoff K.S., Wei S.J. (2006), Financial globalization: A reappraisal, Raport techniczny, National Bureau of Economic Research.
• Kotwica A. (2002), Koncepcja wykorzystania algorytmu genetycznego w wyszukiwaniu podobieństw pomiędzy szeregami czasowymi, "Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu", 955, s. 345-354.
• Kowalczuk Z. (2009), Systemy wykrywające, analizujące i tolerujące usterki, Pomorskie Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Gdańsk.
• Kozysa J. (2017), Bezrobocie w Polsce w okresie transformacji 1989- 2003, "Roczniki Nauk Społecznych", 33(3), s. 67-77.
• Kranz-Szurek M. (2017), Kultura lokalna a globalizacja kulturowa - próba oceny zjawiska, "Roczniki Nauk Społecznych", 40(2), s. 11- 35.
• Krishna-Hensel S.F. (2017), Globalization and the international system, [w:] The new millennium: Challenges and strategies for a globalizing worłd, Vol. 1, red. S.F. Krishna-Hensel, Routledge, London, s. 3-18.
• Kruskall J.B. (1983), The symmetric time warping algorithm: From continuous to discrete, [w:] Time warps, string edits and macromolecules: The theory and practise of sequence comparison, red. D. San- koff, J. Kruskal, Cambrige University Press, Addison-Wesley, Reading, MA, s. 125-161.
• Kujawa M. (2017), Badanie bezrobocia długotrwałego, "Roczniki Nauk Społecznych", 33(1), s. 294-296.
• Kusideł E. (2000), Modele wektorowo-autoregresyjne VAR. Metodolo gia i zastosowania. Dane panelowe i modelowanie wielowymiarowe w badaniach ekonomicznych, Absolwent, Łódź.
• Kuzmanic A., Zanchi V. (2007), Hand shape classification using DTW and LCSS as similarity measures for vision-based gesture recognition system, EUROCON, 2007. The International Conference on "Computer as a Tool", IEEE, s. 264-269.
• Kwiatkowski D., Phillips P.C., Schmidt P., Shin Y. (1992), Testing the null hypothesis of stationarity against the alternative of a unit root: How sure are we that economic time series have a unit root?, "Journal of Econometrics", 54(1-3), s. 159-178.
• Kwiatkowski E. (2002), Bezrobocie. Podstawy teoretyczne, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Kwiatkowski E. (2018), Problem bezrobocia w nauce społecznej Kościoła i ekonomii, "Annales. Etyka w Życiu Gospodarczym", 21, s. 31- 46.
• Kwiatkowski W. (2003), Wstęp do cyfrowego przetwarzania sygnałów, Instytut Automatyki i Robotyki, Wydział Cybernetyki, Wojskowa Akademia Techniczna.
• Lach B. (2017), Metody łączenia i selekcji klasyfikatorów w prognozowaniu upadłości przedsiębiorstw, "Przegląd Statystyczny", 64(2), s. 177 191.
• Lane P., Milesi-Ferretti G.M. (2006), Exchange rates and external adjustment: Does financial globalization matter?, Raport techniczny, HIS.
• Lehmann E.L., D'Abrera H.J. (1975), Nonparametrics: Statistical me- thods based on ranks, Holden-Day, San Francisco.
• Leszczyński Z., Jasiński T. (2017), Użyteczność modeli parametrycznych i sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu kosztów produkcji, "Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości", 91(147), s. 87-112.
• Lina J.M., Mayrand M. (1993), Parametrizations for Daubechies wa- velets, "Physical review. E, statistical physics, plasmas, fluids, and related interdisciplinary topics", 6(48), s. R4160 R4163.
• Lula P. (2000a), Ocena modeli neuronowych wykorzystywanych w za-gadnieniach modelowania i prognozowania, "Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia", 7(874), s. 122 128.
• Lula P. (2000b), Wykorzystanie sztucznej inteligencji w prognozowaniu, StatSoft, Warszawa.
• Lum B. (2017), Globalization and identity: Gultural diversity, religion, and citizenship, Routledge, London.
• Maddala G. (2006), Ekonometrie, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Makridakis S., Wheelwright S.C., Hyndman R.J. (2008), Forecasting methods and applications, John Wiley & Sons, New York.
• Mallat S.G. (1989a), Multiresolution approximations and wavelet or- thonormal bases of L2(R), "Transactions of the American Mathematical Society", 315(1), s. 69-87.
• Mallat S.G. (1989b), A theory for multiresolution signal decomposition, "IEEE Trans, on Pattern Analysis and Machinę Intelligence", 11, s. 674 693.
• Mallat S.G. (1989c), A theory for multiresolution signal decomposition: the wavelet representation, "IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machinę Intelligence", 11(7), s. 674-693.
• Mallat S.G. (1999), A wavelet tour of signal processing, Academic Press, New York.
• Mallat S.G. (2008), A wavelet tour of signal processing: The Sparse Way, Academic Press, New York.
• Martinez F., Frias M.P., Perez M.D., Rivera A.J. (2017), A methodo- logy for applying k-nearest neighbor to time series forecasting, [w:] Artificial Intelligence Reuiew, Springer, s. 1-19.
• Marven C., Ewers G. (1999), Zarys cyfrowego przetwarzania sygnałów. Wydawnictwa Komunikacji i Łączności, Warszawa.
• Meyer Y. (1985), Principe dhncertitude, bases hilbertiennes et algebres d'operateurs, "Seminaire Bourbaki", 662, s. 1985-1986.
• Meyer Y. (1986), Ondelettes et functions splines, Seminaire Eąuations aux Deriuees Partielles, Ecole Politechniąue, Paris.
• Meyer Y. (1987), Wauelets with compact support, Zygmund Lectures, University of Chicago.
• Meyer Y. (1989), Orthonormal wauelets, [w:] Wauelets: Time frequency methods and phase space, red. J. Combes, A. Grossman, P. Tchmit- chian, Springer-Verlag, New York, s. 21-37.
• Meyer Y. (1992), Wauelets and applications, Springer-Verlag.
• Meyer Y. (1993), Wauelets-algorithms and applications society for in- dustrial and applied mathematics translation, SI AM, Philadelphia.
• Meyer Y. (1995), Wauelets and operators, Cambridge University Press, London.
• Milas C., Rothman P. (2005), Multiuariate STAR unemployment ratę forecasts, Raport techniczny, EconWPA.
• Minu K., Lineesh M., John C.J. (2010), Wauelet neural networks for nonlinear time series analysis, "Applied Mathematical Sciences", 4(50), s. 2485-2495.
• Misztal P. (2015), Integracja finansowa a synchronizacja cykli koniunk-turalnych Polski i Unii Europejskiej, Wydawnictwo Uniwersytetu w Białymstoku.
• Modras K. (2017), Zachodnia globalizacja a uniwersalizm islamu, "Roczniki Kulturoznawcze", 7(4), s. 5-24.
• Montgomery D.C., Jennings C.L., Kulahci M. (2015), Introduction to time series analysis and forecasting, John Wiley & Sons, New York.
• Montgomery D.C., Johnson L.A., Gardiner J.S. (1990), Forecasting and time series analysis, McGraw-Hill, New York.
• Moutsatsos C. (2018), Economic globalization and its effects on labor, [w:] Unhealthy work: Causes, consequenc.es. cures, red. P. Schnall, M. Dobson, E. Rosskam, Routledge, New York, s. 21-36.
• Muller M. (2007), Dynamie time warping, [w:] Information retrieual for musie and motion, Springer, s. 69-84.
• Muller M., Mattes H., Kurth F. (2006), An efficient multiscale appro- ach to audio synchronization, ISMIR, Citeseer.
• Myers C., Rabiner L., Rosenberg A. (1980), Performance tradeoffs in dynamie time warping algorithms for isolated word recognition, "IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing", 28(6), s. 623-635.
• Nason G. (2010), Wauelet methods in statistics with R, Springer Science & Business Media, Germany.
• Niels R. (2004), Dynamie time warping: An intuitiue way of handwriting Recognition?', Radboud University, Nijmegen.
• Norris P. (2000), Global gouernance and cosmopolitan citizens, [w:] Governance in a globalizing world, Vol. 156, red. J. Nye, J. Donahue, Brookings Institution Press, Washington, DC, s. 155-177.
• Oates T., Firoiu L., Cohen P.R. (1999), Glustering time series with hidden markov models and dynamie time warping, Proceedings of the IJCAI-99 Workshop on Neural, Symbolic and Reinforcement Learning Methods for Sequence Learning, Citeseer, s. 17-21.
• Olejniczuk-Merta A. (2013), Innowacje społeczne, "Konsumpcja i Roz-wój", 1(4), s. 21-34.
• Osińska M. (2000), Ekonometryczne modelowanie oczekiwań gospodarczych, Wydawnictwo Uniwersytetu im. Mikołaja Kopernika, Toruń.
• Osińska M. (2006), Ekonometria finansowa, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
• Osińska M., Kosko M., Stempińska J. (2007), Ekonometria współczesna, Dom Organizatora, Toruń.
• Ostoj I. (2012), Formalne i nieformalne instytucje rynku pracy, Wydawnictwo Uniwersyteu Ekonomicznego, Katowice.
• Pasternak-Malicka M. (2017), Bezrobocie wśród osób starszych w kontekście nieformalnego zatrudnienia, "Ekonomika i Organizacja Przedsiębiorstwa", 11, s. 29-43.
• Pełech-Pilichowski T., Duda J. (2008), Adaptacyjne algorytmy detekcji zdarzeń w szeregach czasowych, WEAIiE AGH, Kraków (rozprawa doktorska).
• Pełech-Pilichowski T., Duda J.T. (2011), Analiza podobieństwa sygnałów diagnostycznych z wykorzystaniem metod odległościowych, "Automatyka/Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie", 15, s. 389-397.
• Perzyńska J. (2010), Budowa prognoz kombinowanych z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych, "Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu", 103, s. 133-145.
• Perzyńska J. (2017), Sieci Kohonena jako narzędzie wspomagające budowę prognoz kombinowanych, "Zeszyty Naukowe Zachodniopomorskiej Szkoły Biznesu Firma i Rynek", 2(52), s. 77-85.
• Phillips P.C., Perron P. (1988), Testing for a unit root in time series regression, "Biometrika", 75(2), s. 335-346.
• Piasecki K. (1990), Decyzje i wiarygodne prognozy, "Zeszyty Naukowe. Seria 2, Prace Doktorskie i Habilitacyjne/Akademia Ekonomiczna w Poznaniu", 106, s. 206-226.
• Piechnik K. (2015), Prognozowanie miesięcznej stopy bezrobocia na przykładzie powiatu limanowskiego, [w:] Wybrane zastosowania narzędzi analitycznych w naukach ekonomicznych, red. A. Prędki, Mfiles, Kraków, s. 53-63.
• Piegat A., Wąsikowska B., Korzeń M. (2011), Zastosowanie samouczącego się trzypunktowego minimodelu do modelowania stopy bezrobocia w Polsce, "Studia Informatica", 27, s. 45-58.
• Potasińska A. (2017), Konsekwencje bezrobocia w wymiarze godności człowieka, "Roczniki Nauk Społecznych", 43(4), s. 73-84.
• Prasad E., Rogoff K., Wei S.J., Kose M.A. (2005), Effects of financial globalization on deueloping countries: Some empirical evidence, [w:] India's and China's recent experience with reform and growth, Springer, Germany, s. 201-228.
• Pratzlich T., Driedger J., Muller M. (2016), Memory-restricted multiscale dynamic time warping, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, s. 569-573.
• Prenzena P. (2016), Analiza powiązań między indeksami giełdy francuskiej, holenderskiej i belgijskiej z wykorzystaniem modelu korekty błędem, "Studia Ekonomiczne", 289, Katowice, s. 109-126.
• Rabiner L.R., Juang B.H. (1993), Fundamentals of speech recognition, Vol. 14, PTR Prentice Hall, Englewood Cliffs.
• Rejer I. (2002), Metoda modelowania wielkowymiarowego systemu z użyciem metod sztucznej inteligencji na przykładzie bezrobocia w Polsce, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin.
• Renaud O., Murtagh F., Starek J.L. (2002), Wavelet-based forecasting of short and long memory time series, Universite de Geneve/Faculte des Sciences economiques et sociales, Geneve.
• Rodrik D. (1998), Who needs Capital-account convertibility?, "Essays in International Finance", s. 55-65.
• Rodrik D., Subramanian A. (2009), Why did flnancial globalization disappoint?, "IMF Staff Papers", 56(1), s. 112-138.
• Romaniszyn K. (2017), Migracje międzynarodowe jako zapoznany aspekt procesu globalizacji, "Studia Polonijne", 22, s. 9-29.
• Romowicz A. (2008), Przykład zastosowania algorytmu genetycznego w prognozowaniu, "Studia Ekonomiczne", Katowice, s. 161-169.
• Rosendorf N.M. (2000), Social and cultural globalization: Concepts, history, and America's role, "Governance in a Globalizing World", 109134.
• Rybiński K. (2007), Globalizacja w trzech odsłonach, Difin, Warszawa.
• Saich T. (2000), Globalization, governance, and the authoritarian We- stphalian state: The case of China, "Globalization and Governance", s. 208-228.
• Sankoff D. (1983), Time warps, string edits, and macromolecules, [w:] The theory and practice of sequence comparison, red. J. Kruskala, Addison-Wesley.
• Sapała K., Piołun-Noyszewski M., Weiss M. (2017), Porównanie wybranych metod statystycznych i metod sztucznej inteligencji do przewidywania zdarzeń w oprogramowaniu zabezpieczającym systemy przechowywania dokumentów cyfrowych, w tym systemy klasy Enterprise Content Management, "Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu", (469 Taksonomia 29 Klasyfikacja i analiza danych-teoria i zastosowania), s. 159-166.
• Schlüter S., Deuschle C. (2010), Using wavelets for time series forecasting: Does it pay off?, Raport techniczny, Friedrich-Alexander University Erlangen-Nuremberg, Institute for Economics.
• Schmukler S.L., Abraham F. (2017), Financial globalization, World Bank, Washington, DC.
• Senejko A., Łoś Z. (2017), Postawy wobec globalizacji a style tożsamości, "Roczniki Psychologiczne/Annals of Psychology", 19(2), s. 297- 314.
• Senin P. (2008), Dynamic time warping algorithm review, Vol. 855, Information and Computer Science Department University of Hawaii at Manoa Honolulu, Citeseer, USA.
• Skulimowski A. (2002), Metoda obwiedni ekstremalnych w prognozowaniu kursów walutowych, "Studia Ekonomiczne", Katowice, s. 315- 328.
• Skulimowski A. (2014a), Reveiling complexity-related time-series features with the monotonie aggregation transform, IEEE 26th International Conference on Tools with Artificial Intelligence, s. 694 700.
• Skulimowski A.M. (2014b), Trend, analysis in time series based on the monotonic aggregation transform, [w:] 1st International Work- Conference on Time Series Analysis, Granada, Spain, June, 25 27 2014. Proceedings. Unirersity of Granada, Copicentro Granada S.L., red. G.R. Garcia, I.R. Ruiz.
• Smith K.E.I. (2018), What is globalization?, [w:] Sociology of globaliza-tion: Gultures, economies, and politics, red. K.E.I. Smith, Routledge, London, s. 3-10.
• Sojka E. (2016), Adaptacyjne metody prognozowania w demografii, "Studia Ekonomiczne", 270, Katowice, s. 252-264.
• Spearman C. (1904), The proof and measurement of association between two things, "The American Journal of Psychology", 15(1), s. 72-101.
• Steger M.B. (2017), Globalization: A very short introduction, Vol. 86, Oxford University Press, London.
• Stiglitz J.E. (2002), Globalization and its discontents, Vol. 500, W.W. Norton Company, New York.
• Stiglitz J.E. (2004), Globalizacja, Wydawnictwo Naukowe PWN, War-szawa.
• Stiglitz J.E. (2017), The overselling of globalization, "Business Econo- mics", 52(3), s. 129-137.
• Stolarek J. (2011), Synteza falek ortogonalnych na podstawie oceny przetworzonego sygnału, Politechnika Łódzka, Wydział Fizyki Technicznej, Informatyki i Matematyki Stosowanej, Instytut Informatyki (rozprawa doktorska).
• Strang G. (1992), The optimal coefficients in Daubechies wavelets, "Physica D: Nonlinear Phenomena", 60(14), s. 239 244.
• Strzała K. (2009), Panelowe testy stacjonarności - możliwości i ogra-niczenia, "Przegląd Statystyczny", 56(1), s. 56-73.
• Sturm J.E., Haan J. (2001), Inflation in developing countries: Does Central Bank independence matter?, Raport techniczny, University of Groningen, CCSO Centre for Economic Research.
• Suchecki B., Żmurkow-Poteralska E. (2015), Prognoza makroekonomiczna liczby pracujących w Polsce na lata 2015-2022, "Polityka Społeczna", 11, s. 22-31.
• Swisulski D. (2012), Przykłady cyfrowego przetwarzania sygnałów w LabVIEW, Wydawnictwo PG, Gdańsk.
• Syczewska E.M. (2002), Niestacjonarność nominalnego i realnego kursu wymiany dla danych sezonowych, "Bank i Kredyt", 3, s. 44-52.
• Szabatin J. (2000), Podstawy teorii sygnałów, Wydawnictwa Komunikacji i Łączności, Warszawa.
• Szabatin J. (2004), Przetwarzanie sygnałów, Politechnika Warszawska, Ośrodek Kształcenia na Odległość OKNO, Warszawa.
• Szkutnik W., Sączewska-Piotrowska A., Hadaś-Dyduch M. (2015), Me-tody taksonomiczne z programem STATISTICA, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Katowice.
• Szymański W. (2004), Interesy i sprzeczności globalizacji: wprowadzenie do ekonomii ery globalizacji, Difin, Warszawa.
• Szypulewska-Porczyńska A. (2017), Integracja rynków finansowych w strefie Euro. Stan i perspektywy, "Research Papers of the Wrocław University of Economics/Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu", 466, s. 193-202.
• Taylor J.M. (1987), Kendall's and Spearman's correlation coefficients in the presence of a blocking variable, "Biometrics", 43(2), s. 409- 416.
• Turczak A. (2017), Zależność między poziomem wykształcenia a czasem pozostawania bez pracy bezrobotnych w Polsce, "Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy", 51, s. 231-243.
• Ueda M., Lodha S.K. (1995), Wavelets: An elementary introduction and examples, Computer Research Laboratory, University of California, Santa Cruz.
• Vial J., Noçairi H., Sassiat P., Mallipatu S., Cognon G., Thiebaut D., Teillet B., Rutledge D.N. (2009), Combination of dynamie time warping and multiuariate analysis for the comparison of comprehensive two-dimensional gas chromatograms: Application to plant extracts, "Journal of Chromatography A", 1216(14), s. 2866-2872.
• Wahl P., Flejterski S. (2003), Ekonomia globalna. Synteza, Difin, Warszawa.
• Welfe A. (2009), Ekonometria: metody i ich zastosowanie, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
• Williams T., Converse N., Levy-Yeyati E. (2018), How ETFs amplify the global financial cycle in emerging markets, Raport techniczny, The George Washington University, Institute for International Economic Policy.
• Witkowska D. (2012), Podstawy ekonometrii i teorii prognozowania: podręcznik z przykładami i zadaniami, Wolters Kluwer, Warszawa.
• Wojtaszczyk P. (2000), Teoria falek, WN PWN, Warszawa.
• Wołyński W., Górecki T. (2013), Analiza skupień, Wydział Matematyki i Informatyki UAM, Poznań.
• Wong H., Ip W.C., Xie Z., Lui X. (2003), Modelling and forecasting by wavelets, and the application to exchange rates, "Journal of Applied Statistics", 30(5), s. 537-553.
• Woźniak A. (2017), Bezrobocie inteligencji problemem społecznym o charakterze politycznym, "Roczniki Nauk Społecznych", 32(1), s. 137-157.
• Yi B.K., Jagadish H., Faloutsos C. (1998), Efficient retrieval of similar time sequences under time warping, [w:] Proceedings of the 14th International Conference on Data Engineering, IEEE, s. 201-208.
• Yolcu U., Bas E. (2017), Prognozowanie aktywności zawodowej i stopy bezrobocia w Polsce i Turcji przy użyciu metody rozmytych szeregów czasowych, "Comparative Economic Research. Central and Eastern Europę", 19, s. 5-25.
• Zbyrad T. (2017), Nowy wymiar zniewolenia, czyli o syndromach glo-balizacji, "Roczniki Nauk Społecznych", 34(1), s. 55-80.
• Zeliaś A., Pawełek B., Wanat S. (2013), Prognozowanie ekonomiczne: teoria, przykłady, zadania, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Zgrzywa T., Tyrowicz J., Cichocki S. (2017), Czynniki wpływające na czas poszukiwania pierwszego zatrudnienia, "Gospodarka Narodowa", 6, s. 31-56.
• Zhang N., Lin A., Shang P. (2017), Multidimensional k-nearest ne- ighbor model based on EEMD for financial time series forecasting, "Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications", 477, s. 161- 173.
• Zhang Z., Huang K., Tan T. (2006), Comparison of similarity measures for trajectory clustering in outdoor surveillance scenes, s. 1135-1138.
• Zieliński M. (2008), Wpływ państwa na rynek pracy i decyzje zatrudnieniowe przedsiębiorstw, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice.
• Zieliński M. (2012), Rynek pracy w teoriach ekonomicznych, CeDeWu, Warszawa.
• Zieliński M. (2017a), Podaż pracy jako bariera wzrostu gospodarczego w Polsce, "Research Papers of the Wrocław University of Economics / Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu", 489, s. 504-513.
• Zieliński M. (2017b), Zmiany poziomu bezrobocia długookresowego w Polsce w ujęciu regionalnym, "Barometr Regionalny. Analizy i pro-gnozy", 50(4), s. 85-91.
• Zieliński M., Jonek-Kowalska I., Sojda A. (2014), Reakcje rynku pracy na zmiany koniunktury w dużych krajach Unii Europejskiej, "Ekonomista", 5, s. 761-772.
• Zieliński T.P. (2002), Od teorii do cyfrowego przetwarzania sygnałów, Wydział EAIiE AGH, Kraków.
• Zieliński T.P. (2007), Cyfrowe przetwarzanie sygnałów: od teorii do zastosowań, Wydawnictwa Komunikacji i Łączności, Warszawa.
• Ziółko M. (2000), Modelowanie zjawisk falowych, AGH Uczelniane Wydawnictwo Naukowo-Dydaktyczne, Kraków.
• Znaniecki F. (1974), Ludzie teraźniejsi a cywilizacja przyszłości, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Żorska A. (1998), Ku globalizacji?: przemiany w korporacjach transnarodowych i w gospodarce światowej, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Zygmunt B. (2012), Straty uboczne. Nierówności społeczne w epoce globalizacji, Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego, Kraków.