Porównanie metod Tramo-Seats i sieci neuronowych wykorzystywanych do prognozowania krótkookresowego szeregów czasowych

• Autorzy: Tomasz Ząbkowski

Warianty tytułu

Comparison of Tramo-Seats and Artficial Neural Networks for Time Series Forecasting

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Artykuł prezentuje dwa podejścia prognozowania szeregu czasowego wykorzystania minut przez abonentów firmy telekomunikacyjnej. Do porównania zostały wykorzystane: metoda Tramo- Seats bazująca na metodologii ARIMA oraz różnego typu sztuczne sieci neuronowe. Metody te zostały w artykule gruntownie scharakteryzowane. Otrzymane w części eksperymentalnej wyniki dla prognoz krótkookresowych sugerują zasadność stosowania metody Tramo-Seats. (abstrakt oryginalny)

EN

The paper presents the methods for time series forecasting. The case was to forecast an airtime usage of telecom customers. The metods chosen for comparison were ARIMA based Tramo-Seats and artificial neural networks. The results obtained in practical experiment suggest using Tramo-Seats for short time forecasting in this specific problem. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Szeregi czasowe; Sieci neuronowe; Prognozowanie

EN

Time-series; Neural networks; Forecasting

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe SGGW w Warszawie. Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej
• Rocznik: 2006
• Numer: nr 60
• Strony: 369--377

Twórcy

autor

Tomasz Ząbkowski

• Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie

Bibliografia

• Dittmann P. (2002) Metody prognozowania sprzedaży w przedsiębiorstwie Wyd. AE, Wrocław
• Gomez, V., Marvall, A. (2001) Seasonal Adjustment and Signal Extraction in Economic Time Series, Ch.8 in Pena D., Tiao G.C. and Tsay, R.S. (eds.) A Course in Time Series Analysis, New York: J. Wiley and Sons.
• Gomez, V., Marvall, A. (1996) Programs TRAMO (Time series Regression with Arimanoise, Missing observations, and Outliers) and SEATS (Signal Extraction in Arima Time Series). Instructions for the User, Working Paper 9628, Banco de Espana.
• Haykin S. (1994) Neural networks: a comprehensive foundation, Macmillan, New York
• Najman Migdał K., Najman K. (2000) Zastosowanie sieci neuronowych na WGPW, Rynek Kapitałowy - Skuteczne Inwestowanie, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, tom II, str. 433-454,
• Najman Migdał K., Najman K. (2000) Sieci neuronowe - wykorzystanie do prognozowania WIG, Profesjonalny Inwestor, nr 8/2000, str. 10-18,
• Marvall A. (2000) An application of TRAMO and SEATS, in Annali di Statistica, special issue on Seasonal Adjustment Procedures. Experiences and Perspectives, 20, p. 271-344.
• Marvall A. (2002), An application of TRAMO-SEATS: Automatic Procedure and Sectoral Aggregation. The Japanese Foreign Trade Series, Working Paper 0207, Research Department, Banco de Espana.
• Poggio, T.; Girosi, F. (1990) Networks for approximation and learning, Proceedings of the IEEE, Volume 78, Issue 9, Page(s):1481 - 149.