Metody sztucznej inteligencji w prognozowaniu bezrobocia w regionie szczecińskim : zastosowanie sztucznych sieci neuronowych

• Autorzy: Ryszard Budziński , Jarosław Becker
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Celem artykułu jest przedstawienie podstawowych zasad przy prognozowaniu bezrobocia z udziałem sztucznych sieci neuronowych. Praca ma charakter w zasadzie metodyczny. Sformułowanie "w zasadzie" wprowadzono ze względu na konieczność posłużenia się pewnymi przykładami rozwiązania problemu prognozowania. Przedstawiane klasyfikacje, uogólnienia wraz z częściową inwentaryzacją w zakresie stosowania metod prognozowania mogą być pomocne do wyrobienia sobie poglądu na temat specyfiki "polskiego" bezrobocia w okresie transformacji gospodarki w kierunku urynkowienia (w tym również albo przede wszystkim pracy). (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Prognozowanie rynku pracy; Metoda sztucznych sieci neuronowych; Sztuczna inteligencja; Bezrobocie; Prognozy gospodarcze

EN

Labour market forecasting; Artificial neural networks method; Artificial intelligence; Unemployment; Economic forecast

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Studia Informatica
• Rocznik: 1999
• Numer: nr 13 Informatyka w zarządzaniu
• Strony: 93--106

Twórcy

autor

Ryszard Budziński

• Uniwersytet Szczeciński

autor

Jarosław Becker

Bibliografia

• Azoff E.M. (1993), Neural Network Time Series Forecasting of Financial Markets, John Wiley & Sons Ltd., Chichester, England.
• Budziński R. (1999), System informatyczny rachunkowości zarządczej, Wyd. Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin.
• Budziński R., Becker J. (1997), Prognozowanie krótkoterminowe bezrobocia w mikroregionie z udzia-łem sieci neuronowych. [w:] Regionalne rynki pracy. Gorzów Wlkp. - Szczecin s. 23-34.
• Czerwiński Z., Guzik B. (1980), Prognozowanie ekonometryczne. Warszawa.
• Demuth H., Beale M. (1993), Neural Network Toolbox for Use with Matlab, The Math Works Inc., Natick, Mass.
• Dowgiałło Z. (1994) (red.), Słownik ekonomiczny dla przedsiębiorcy w warunkach rynku, Wyd. ZNICZ, Szczecin.
• Haustein H.D. (1972), Prognozy gospodarcze. Zagadnienia podstawowe. Modele, Warszawa.
• Hertz J., Krogh A., Palmer R.G. (1995), Wstęp do teorii obliczeń neuronowych, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa.
• ZeliaśA. (1979), Teoria prognozy, Warszawa.