Wyniki wyszukiwania - BazEkon

1

Mankiw's "Puzzle" - Is Durable Consumption Declining?

100%

Makovský P.

Contemporary Economics

|

2019

|

13

|

nr 4

471-479

Mankiw's puzzle of long-term (durable) consumption is a significant topic that needs to be solved. We statistically analyze a time series sample from Germany and from the Czech Republic (2004Q1 to 2016Q4). Furthermore, we discussed the analyses that have been performed to date for the USA and France. These analyses have verified the Mankiw's puzzle theory about the problematic evolution of durable consumption expenditures. The verification itself has led to arguments for the initiation of scrapping old cars in France and many other European countries in the 1990s (mainly the Juppe and then the Balladur administrations in France). Currently, when we experience economic booms, it is important to ask what happens in a recession. (The Czech Republic pulled through one mainly due to the automotive industry.) Furthermore, this recession is strengthened if the depreciation rate is much lower than the growth rate of durable consumption. These factors together could cause durable consumption to stagnate. We disproved Mankiw's puzzle theory using a data sample from the Czech Republic and Germany. This conclusion means that long-term consumption does not disappear. The results of the analysis argue against the initiation of scrapping old cars based on current data. The main explanation of the different conclusions of our analysis and the original analysis is that, currently, the new cars that are sold each year have massive innovations. We have to take into account that the new cars that are sold every year satisfy deeper and wider individual needs. The previous conclusion is extended, owing to the initialization of e-mobility and the shorter lifespans of electronic devices. (original abstract)

2

Forecasting Methods in Modern Enterprise Management

100%

Grzesica D.

Business and Non-profit Organizations Facing Increased Competition and Growing Customers' Demands

|

2017

|

16

193-205

The aim of the chapter is to describe advanced methods of forecasting used in modern, high-tech enterprises. One of them - the ARMA model considers the strong dependence between the individual observations, used for prediction of time series, characterized by high dynamics of change. Here will be explained the process of selection of its parameters, and method design of the model. Second - harmonic analysis - uses, in turn, the cyclicality of the time series by which to construct the model describing the time series and what is the forecast for future periods. The first method is a group of parametric models, the second one is nonparametric, and both use the nature of a change of time series. The use of these methods will be shown by example. (original abstract)

3

A Bayes Algorithm for Model Compatibility and Comparisonof ARMA(p,q) Models

84%

Tripathi P. K., Sen R., Upadhyay S. K.

Statistics in Transition

|

2021

|

22

|

nr 2

95-123

The paper presents a Bayes analysis of an autoregressive-moving average model and its com-ponents based on exact likelihood and weak priors for the parameters where the priors aredefined so that they incorporate stationarity and invertibility restrictions naturally. A Gibbs-Metropolis hybrid scheme is used to draw posterior-based inferences for the models underconsideration. The compatibility of the models with the data is examined using the Ljung-Box-Pierce chi-square-based statistic. The paper also compares different compatible modelsthrough the posterior predictive loss criterion in order to recommend the most appropriateone. For a numerical illustration of the above, data on the Indian gross domestic productgrowth rate at constant prices are considered. Differencing the data once prior to conductingthe analysis ensured their stationarity. Retrospective short-term predictions of the data areprovided based on the final recommended model. The considered methodology is expectedto offer an easy and precise method for economic data analysis.(original abstract)

4

Volatile ARMA Modelling of GARCH Squares

84%

Lawrance A. J.

Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics (CEJEME)

|

2010

|

2

|

nr 3

195-203

This paper points out that the ARMA models followed by GARCH squares are volatile and gives explicit and general forms of their dependent and volatile innovations. The volatility function of the ARMA innovations is shown to be the square of the corresponding GARCH volatility function. The prediction of GARCH squares is facilitated by the ARMA structure and predictive intervals are considered. Further, the developments suggest families of volatile ARMA processes. (original abstract)

5

Prognozowanie dochodów gospodarstw rolnych z wykorzystaniem modelu ARMA

84%

Bórawski P.

Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu

|

2009

|

11

|

z. 1

48-53

Celem badań było poznanie dochodowości gospodarstw rolnych w Polsce. Ponadto, zbadano przewidywane zmiany w dochodowości gospodarstw. Analizie poddano dane GUS za lata 1994-2007. Zaobserwowano pozytywne zmiany dochodów rolniczych w badanym okresie szczególnie po integracji Polski z Unią Europejski. Jednak tempo przyrostu dochodów rolniczych jest wciąż niskie. Większość gospodarstw rolnych (ponad 80%) nie osiąga średniego poziomu dochodów. (abstrakt oryginalny)

6

Increase of exchange rate risk during current crisis

84%

Syczewska E. M.

Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych / Szkoła Główna Handlowa

|

2010

|

nr 21 Zagadnienia aktuarialne : teoria i praktyka

99-122

Wzrost zmienności kursów walutowych, wywołany przez bieżący kryzys ogólnoświatowy, oznacza wzrost ryzyka również w zakresie np. ubezpieczania transakcji międzynarodowych. Porównujemy zmienność kursów walutowych w ujęciu dziennym przed i w trakcie kryzysu. Sprawdzamy, w jakim stopniu zwiększona zmienność pogarsza dokładność prognoz kursów i zwrotów z kursów walutowych. Stosujemy m.in. modele ARMA i GARCH, a także ARMAX i GARCH ze zwrotami z indeksów giełdowych jako dodatkowymi zmiennymi objaśniającymi. Są one bowiem przyczynami w sensie Grangera dla zwrotów z kursów walutowych i rzeczywiście poprawiają jakość prognoz dla kursów walutowych. (abstrakt oryginalny)

7

Non-Performing Loans Ratio as the Quality Determinant of Credit Portfolio

84%

Janiszewski S.

Towaroznawcze Problemy Jakości

|

2017

|

nr 4

13-21

W pracy badano numerycznie i prognozowano wskaźnik kredytów ze stwierdzoną utratą wartości dla portfeli kredytów gospodarstw domowych, kredytów konsumenckich i hipotecznych w polskim sektorze bankowym. Potwierdzono użyteczność wskaźnika jako miary jakości portfela kredytowego - otrzymane prognozy są w pełni zgodne z danymi nadzorczymi i ocenami eksperckimi dotyczącymi jakości portfeli kredytowych w przyszłości. (abstrakt oryginalny)

8

Zastosowanie modeli ARMA do przewidywania mocy i energii pozyskiwanej z wiatru

84%

Popławski T., Dąsal K., Łyp J., Szeląg P.

Polityka Energetyczna

|

2010

|

13

|

z. 2

385-400

Globalne zmiany klimatyczne determinują działania mające na celu ochronę środowiska naturalnego. Jednym z efektów jest wypracowane przez Unię Europejską stanowisko w sprawie zwiększania udziału Odnawialnych Źródeł Energii w produkcji energii elektrycznej. Ostatnio w Polsce bardzo dynamicznie rozwija się energetyka wykorzystująca siłę wiatru. Predykcja mocy farm wiatrowych jest niezwykle trudna ze względu na losowy charakter procesu. Największy wpływ na działanie turbiny wiatrowej ma prędkość wiatru. W artykule podjęto próbę prognozowania mocy przykładowej turbiny wiatrowej wykorzystując model autoregresyjny. Przedstawiono i porównano różne warianty analizy danych rzeczywistych. (abstrakt oryginalny)

9

Dependency Analysis between Bitcoin and Selected Global Currencies

84%

Szetela B., Mentel G., Gędek S.

Dynamic Econometric Models

|

2016

|

16

133-144

W badaniach staraliśmy się przeanalizować i określić zależność pomiędzy kursem bitcoina do polskiego złotego, a innymi czołowymi walutami, takimi jak dolar, euro, funt brytyjski i chiński Yuan. Waluty zostały wybrane w oparciu o wielkość wolumenu transakcji do bitcoina. Zastosowaliśmy modele ARMA do modelowania warunkowej średniej oraz modele GARCH do analizy warunkowej wariancji. Wyniki nie wykazały związku pomiędzy logarytmiczną stopą zwrotu z bitcoina do złotówki, a pozostałymi kursami walut w zakresie warunkowej średniej. Natomiast zastosowanie modeli GACH wykazało pewną zależność pomiędzy bitcoinem a innymi walutami, w kontekście modelowania warunkowej wariancji. (abstrakt oryginalny)

10

Zastosowanie metod estymacji bayesowskiej do badania zmian struktury modeli typu ARMA

84%

Jadamus-Hacura M.

Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach

|

1995

|

Metody optymalizacyjne i ich zastosowanie w gospodarce narodowej

13-27

11

Bayesowska analiza modeli autoregresyjnych i średniej ruchomej

84%

Jadamus-Hacura M.

Badania Operacyjne i Decyzje

|

2002

|

nr 1

33-40

Modele typu ARIMA, wprowadzone przez Boxa i Jenkinsa (1976), są przydatne w analizie szeregów czasowych do opisu wielu zmiennych ekonomicznych. W pracy przedstawiono bayesowską procedurę identyfikacji i estymacji modeli typu ARMA. Opisane metody wykorzystano następnie do analizy danych empirycznych. (abstrakt oryginalny)

12

Analiza wolumenu sprzedaży energii elektrycznej na giełdzie Nord Pool metodą szeregów PARMA

84%

Broszkiewicz-Suwaj E., Wołomańska A.

Rynek Terminowy

|

2004

|

nr 4

83-87

W artykule podjęto próbę analizy procesów okresowo skorelowanych i omówiono modele je opisujące. Szeregi PARMA, które są modelami ARMA ze zmieniajacymi się okresowo w czasie współczynnikami, omówiono pod względem estymacji. Przedstawiono także kryteria wyboru rzędu autoregresji. Wykonane analizy wskazują, że modele PARMA i ich podklasa, modele PAR, mogą być wykorzystywane przy badaniu danych z giełdy energii. Ponadto opisują one szeregi niestacjonarne i wykazujące, a takimi są właśnie dane energetyczne. Również wykonana predykcja wskazuje, ze omawiane modele dobrze opisują dane rzeczywiste.

13

Inspecting Debt Servicing Mechanism in Nigeria Using ARMAX Model of the Koyck Kind

67%

Ekhosuehi V. U., Omoregie D. E.

Operations Research and Decisions

|

2021

|

31

|

nr 1

5-20

The burden of external debt affects the wellbeing of an economy (or a country) by making the economy vulnerable to external shocks and crowding out investment. When dealing with debt management in indebted poor countries like Nigeria, the rational approach is to allocate a portion of export earnings for debt service payments. Along this line, there is a need to identify the link between debt servicing and export earnings. Hence, the current and long-run effects of export earnings on debt service payments are modelled as a single-input-single-output discrete-time dynamical system within the framework of the Autoregressive moving average explanatory input model of the Koyck kind (KARMAX). The KARMAX model is identified for Nigeria using data from the World Bank database from 1970 to 2018 based on the maximum likelihood (ML) method, and the obtained results are compared to the prediction error and the instrumental variable methods. From a theoretical perspective, the KARMAX specification identified by the ML method is more ideal and inspiring. By doing so, this article contributes to the literature on the econometrics of public debt management. (original abstract)

14

Event Study Analysis with Market Model and Garch Modelling : Announcement of Share Repurchase on the Warsaw Stock Exchange

67%

Będowska-Sójka B.

Zeszyty Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu

|

2009

|

nr 112

17-33

Artykuł poświęcono badaniu reakcji rynku na ogłoszenia odkupów akcji własnych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie w latach 2000-2002. Opierając się na metodologii analizy zdarzeń, obliczono anormalne stopy zwrotu wokół dnia ogłoszenia z zastosowaniem dwóch rodzajów modeli: klasycznego modelu rynkowego i modelu ARMA-market-GARCH, w którym składniki z modelu rynkowego są modelowane za pomocą uogólnionego modelu autoregresywnego z warunkową heteroskedastycznością. Wyniki osiągnięte przy użyciu obu typów modeli są bardzo zbliżone: ogłoszenia odkupów akcji wywołują bardzo zróżnicowane reakcje rynku. W przypadku modelu rynko-wego zauważa się, że hipoteza o braku nadzwyczajnej reakcji rynku jest - w związku z niedoszacowaniem wariancji zwrotów - częściej odrzucana niż w przypadku modelu ARMA-market-GARCH. (abstrakt oryginalny)

15

Nieliniowa identyfikacja rzędu autozależności w stopach zmian indeksów giełdowych

67%

Orzeszko W.

Przegląd Statystyczny

|

2012

|

59

|

z. 4

369-385

Naturalnym uogólnieniem współczynnika korelacji liniowej Pearsona jest współczynnik informacji wzajemnej. Współczynnik ten umożliwia pomiar zależności różnego typu, również o charakterze nieliniowym. Podobnie jak współczynnik korelacji liniowej Pearsona, może być zastosowany do pojedynczego szeregu czasowego w celu identyfikacji autozależności. W niniejszej pracy badaniu poddano logarytmiczne stopy zmian wybranych polskich i zagranicznych indeksów giełdowych. Porównując rezultaty otrzymane dla oryginalnych szeregów stóp zmian i dla reszt z dopasowanych modeli ARMA-GARCH, określono charakter wykrytych zależności. Ponadto, wykorzystując procedurę bootstrap, zweryfikowano istotność współczynników informacji wzajemnej, co umożliwiło zidentyfikowanie opóźnień czasowych w analizowanych szeregach. W większości z przebadanych indeksów wykryto zależności nieliniowe innego typu niż GARCH a dominującym poziomem opóźnień czasowych w tych szeregach okazał się lag=1. (abstrakt oryginalny)

16

Prognozowanie ceny energii na TGE SA - analiza empiryczna

67%

Góra A., Strzała K.

Zarządzanie i Finanse

|

2013

|

R. 11, nr 3, cz. 2

17-32

Rozwój konkurencyjnego rynku energii przyczynił się do utworzenia giełd energii, a także do poszukiwania efektywnych metod analizy, modelowania i prognozowania obrotu oraz cen energii elektrycznej. Celem autorek jest ocena przydatności modeli typu ARMA/ARIMA do prognozowania cen energii na Rynku Dnia Następnego. Wyniki badań wskazują na to, że szeregi czasowe cen energii są kowariancyjnie stacjonarne, a prognozy zbudowane z wykorzystaniem modeli ARMA nie charakteryzują się większą dokładnością niż prognozy naiwne. Oznacza to konieczność poszukiwania rozwiązań w grupie metod bardziej zaawansowanych, w tym modeli nieliniowych. (abstrakt oryginalny)