Budowa prognoz kombinowanych z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych

• Autorzy: Joanna Perzyńska

Warianty tytułu

The Application of Artificial Neural Network to Building Combined Forecasts

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule przedstawiono metodę budowy liniowych prognoz kombinowanych wykorzystującą sztuczne sieci neuronowe. Ilustracją rozważań o charakterze teoretycznym jest przykład empiryczny, w którym prognozy indywidualne i kombinowane wyznaczono dla zmiennej ekonomicznej z wahaniami sezonowymi. Dokładność ex post prognoz kombinowanych zbudowanych z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych porównano z dokładnością ich prognoz składowych oraz prognoz kombinowanych otrzymanych metodami ekonometrycznymi. (abstrakt oryginalny)

EN

In the article, the author presents the method of building linear combined forecasts leaning on artificial neural network. The illustration of theoretical considerations is the empirical example. Individual and combined forecasts were marked for economic variable having the form of time series with seasonal fluctuations. The paper examines the ex post efficiency of combined forecasts building with artificial neural network in comparison with their component forecasts and with econometric combined forecasts. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Metody prognozowania; Sztuczne sieci neuronowe (SSN); Prognozowanie

EN

Forecasting methods; Artificial neural networks (ANN); Forecasting

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Rocznik: 2010
• Numer: nr 103 Prognozowanie w zarządzaniu firmą
• Strony: 133--145

Twórcy

autor

Joanna Perzyńska

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Bibliografia

• Aksu C., Gunter S., An empirical analysis of the accuracy of SA, OLS, ERLS and NRLS combination forecast, "International Journal of Forecasting" 1992, 8, s. 27-43.
• Azoff E.M., Neural Network Time Series Forecasting of Financial Markets, John Wiley & Sons, Chichester 1994.
• Bates J.M., Granger C.W.J, The combination of forecasts, "Operational Research Quarterly" 1969, 40, s. 451-468.
• Da Xu L., Liu B., Ming Shi S., Improving the accuracy of nonlinear combined forecasting using neural networks, "Expert Systems with Applications" 1999, 16, s. 49-54.
• Kin Chan Ch., Kingsman B., Wong H., A comparison of unconstrained and constrained OLS for the combination of demand forecasts, Annals of Operations Research" 1999, 87, s. 129-140.
• Grajek M., Prognozy łączone, "Przegląd Statystyczny" 2002, R. XLIX, z. 2, s. 69-81.
• Granger C.W.J., Newbold P., Forecasting univariate time series and the combination of forecasts, "Journal of Royal Statistical Society" Ser. A 1974, 137, s. 131-165.
• Lula P., Tadeusiewicz R., Wprowadzenie do sieci neuronowych, StatSoft, Kraków 2001.
• Zawadzki J. (red.), Zastosowanie hierarchicznych modeli szeregów czasowych w prognozowaniu zmiennych ekonomicznych z wahaniami sezonowymi, Wydawnictwo Akademii Rolniczej w Szczecinie, Szczecin 2003.