Prognozowanie ekonomiczne. Teoria przykłady zadania

Barbara Pawełek, Stanisław Wanat, Aleksander Zeliaś

Uzyskaj dostęp

Zakup książkę

ISBN/ISSN:

978-83-01-14043-4

DOI:

Wydawnictwo:

Wydawnictwo Naukowe PWN

Rok wydania:

2013

Liczba stron:

381

XML:ISBN/ISSN:

ONIX MARC21

Bibliografia:

Pawełek, Barbara; Wanat, Stanisław; Zeliaś, Aleksander. Prognozowanie ekonomiczne. Teoria przykłady zadania. Red. . Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN, 2013, 381 s. ISBN 978-83-01-14043-4

Bibliografia refWorks:

RT Book, Whole

SR Electronic(1)

A1 Pawełek, B.

A1 Wanat, S.

A1 Zeliaś, A.

T1 Prognozowanie ekonomiczne. Teoria przykłady zadania

PB Wydawnictwo Naukowe PWN

PP Warszawa

YR 2013

SN 978-83-01-14043-4

Bibliografia BibTex:

@Book{ 101427, author = "Pawełek, Barbara and Wanat, Stanisław and Zeliaś, Aleksander", editor = "", title = "Prognozowanie ekonomiczne. Teoria przykłady zadania", publisher = "Wydawnictwo Naukowe PWN", year = "2013", address = "Warszawa", isbn = "978-83-01-14043-4" }

Bibliografia endNote:

TY - BOOK

AU - Pawełek, Barbara

AU - Wanat, Stanisław

AU - Zeliaś, Aleksander

ED -

TI - Prognozowanie ekonomiczne. Teoria przykłady zadania

PB - Wydawnictwo Naukowe PWN

CY - Warszawa

PY - 2013

SN - 978-83-01-14043-4

ER -

Netografia (standard APA):

Pawełek, Barbara; Wanat, Stanisław; Zeliaś, Aleksander. Prognozowanie ekonomiczne. Teoria przykłady zadania [baza danych online] Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN, 2013 [dostęp: 30 04 2024]. Dostęp w Ibuk Libra: https://libra.ibuk.pl/reader/prognozowanie-ekonomiczne-teoria-przyklady-zadania-barbara-pawelek-stanislaw-101427.

prognozowanie, ekonomia, proces decyzyjny, teoria prognozowania

Prognoza podstawą decyzji ekonomicznych!

Proponujemy podręcznik akademicki, który:

- zawiera obszerny zbiór nowoczesnych metod prognozowania i ich twórczych zastosowań; - wykorzystuje bogaty zestaw przykładów z polskiej gospod...

Więcej

ISBN/ISSN:

978-83-01-14043-4

DOI:

Wydawnictwo:

Wydawnictwo Naukowe PWN

Rok wydania:

2013

Liczba stron:

381

XML:ISBN/ISSN:

ONIX MARC21

Wstęp9
Rozdział 1. Ogólne zagadnienia prognozowania11
1.1. Podstawowe pojęcia11
1.2. Metody prognozowania15
1.3. Rodzaje prognoz17
1.4. Horyzont prognozy20
1.5. Błąd prognozy ex post i ocena ex ante błędu22
1.6. Prognozy dopuszczalne23
1.7. Dane statystyczne wykorzystywane w prognozowaniu24
1.8. Szacowanie brakujących danych25
1.9. Prognozy w procesie decyzyjnym27
1.10. Przykłady29
1.11. Zadania31
1.12. Sprawdziany33
Rozdział 2. Zasady budowania prognoz ekonometrycznych38
2.1. Wprowadzenie38
2.2. Wybór modelu prognostycznego38
2.3. Podstawowe założenia wnioskowania w przyszłość40
2.4. Niektóre ważniejsze zasady predykcji ilościowej42
2.5. Miary dokładności wnioskowania w przyszłość45
2.6. Rola składnika losowego modelu w procesie wnioskowania w przyszłość50
2.7. Przykłady51
2.8. Zadania60
2.9. Sprawdziany64
Rozdział 3. Prognozowanie na podstawie klasycznych modeli trendu70
3.1. Wprowadzenie70
3.2. Niektóre problemy wyznaczania funkcji trendu72
3.3. Prognozowanie na podstawie trendu75
3.4. Prognozowanie na podstawie modeli trendu uwzględniających wahania periodyczne87
3.4.1. Metoda trendów jednoimiennych okresów88
3.4.2. Metoda Kleina88
3.4.3. Analiza harmoniczna89
3.4.4. Metoda wskaźników sezonowości90
3.5. Przykłady93
3.6. Zadania122
3.7. Sprawdziany132
Rozdział 4. Prognozowanie na podstawie modeli adaptacyjnych140
4.1. Wprowadzenie140
4.2. Metoda średniej ruchomej prostej i ważonej141
4.3. Metody naiwne142
4.4. Metoda wyrównywania wykładniczego143
4.5. Metoda wyrównywania wykładniczo-autoregresyjnego147
4.6. Metoda Holta148
4.7. Metoda Wintersa149
4.8. Prognozowanie na podstawie trendu pełzającego z wagami harmonicznymi151
4.9. Przykłady153
4.10. Zadania173
4.11. Sprawdziany179
Rozdział 5. Predykcja na podstawie liniowych modeli ekonometrycznych184
5.1. Wprowadzenie184
5.2. Analityczna postać modelu ekonometrycznego185
5.3. Współliniowość zmiennych i jej wpływ na ocenę ex ante trafności prognoz186
5.4. Ustalenie zbioru zmiennych objaśniających modelu ekonometrycznego191
5.5. Ustalenie wartości zmiennych objaśniających w okresie prognozowanym195
5.6. Prognozowanie na podstawie jednorównaniowego modelu liniowego196
5.7. Jednorównaniowy model liniowy z opóźnionymi zmiennymi objaśniającymi198
5.8. Budowanie prognoz na podstawie modeli wielorównaniowych199
5.9. Przykłady203
5.10. Zadania219
5.11. Sprawdziany227
Rozdział 6. Predykcja na podstawie modeli autoregresyjnych233
6.1. Wprowadzenie233
6.2. Modele ARMA i ARIMA234
6.2.1. Ogólny proces liniowy234
6.2.2. Proces autoregresji AR(p)235
6.2.3. Proces średniej ruchomej MA(q)237
6.2.4. Proces autoregresji i średniej ruchomej ARMA(p, q)238
6.2.5. Proces zintegrowany239
6.2.6. Modelowanie i prognozowanie z wykorzystaniem modeli klasy ARIMA240
6.3. Modele autoregresyjne z uwzględnieniem opóźnień zmiennej zależnej243
6.4. Przykłady246
6.5. Zadania262
6.6. Sprawdziany268
Rozdział 7. Metody budowania długookresowej prognozy ekonometrycznej272
7.1. Wprowadzenie272
7.2. Niektóre metody długookresowego prognozowania gospodarczego274
7.3. Badanie stabilności strukturalnej modelu prognostycznego w czasie275
7.4. Metody predykcji długookresowej277
7.5. Przykłady287
7.6. Zadania303
7.7. Sprawdziany306
Rozdział 8. Prognozowanie zjawisk jakościowych309
8.1. Wprowadzenie309
8.2. Prognozowanie za pomocą modeli probitowych i logitowych310
8.3. Prognozowanie za pomocą modeli dyskryminacyjnych314
8.4. Prognozowanie zmiennych agregatowych316
8.5. Przykłady321
8.6. Zadania327
8.7. Sprawdziany331
Rozdział 9. Prognozowanie przez analogię334
9.1. Wprowadzenie334
9.2. Rodzaje metod analogowych335
9.3. Kryteria podobieństwa zmiennych336
9.4. Prognoza cząstkowa i globalna337
9.5. Zmienna wiodąca i zmienna naśladująca339
9.6. Przykłady340
9.7. Zadania347
9.8. Sprawdziany354
Odpowiedzi do zadań i sprawdzianów356
Literatura373

5)niedokładnośćpomiarówlubobliczeń,

6)błędypowstałewtrakciewpisywaniadanychdoformularza,przenoszenia

ichdozbiorczegoformularzalubnamaszynowenośnikiinformacji,

7)błędyklasyfikacjiisymbolizacjilubsegregacjiitabulacji.

Widaćstąd,jakważnejestwłaściweprzygotowaniebadańwzakresie

wyjaśnieniaiusunięciawszelkichwątpliwościorazrzetelnośćwzbieraniumateriału.

Błędypowstałenaetapiezbieraniadanychniemogąbyćusuniętewdalszych

etapachbadań.Zatemmateriałobarczonygrubymibłędamizawszeprowadzido

zniekształceniawynikówprognozowania.Jedyniebłędylosoweniesązbyt

niebezpieczne,ponieważprzydużejmasiedanychliczbowychmajątendencjędo

kompensowaniasię.

1.8.Szacowaniebrakującychdanych

Jednymzpodstawowychwarunkówpoprawnegoprzeprowadzeniapro-

gnozowaniazjawiskspołeczno-gospodarczychjestzebraniemateriałustatystycznego,

którymusibyćkompletny,rzetelnyiwiarygodny.Wświetleuwagdotyczących

problemówwystępującychprzywłaściwymgromadzeniudanychliczbowych,

zebraniekompletnychinformacjistatystycznychjestzadaniemniezmiernietrudnym,

awniektórychprzypadkachniemożliwymdowykonania.

Wzależnościodcharakteruzmiennejprognozowanejzmieniająsięwymagania

codozakresuidokładnościdanychstatystycznych.Zawszejednakproblemy

narastająwrazzewzrostemliczbyobserwacji,długościhoryzontuczasowego

iliczbywyspecyfikowanychpotencjalnychzmiennychobjaśniających.Spowodowane

jesttonietylkobrakiemdostępnychmateriałówźródłowych,lecztakżefaktem,że

niekiedypewneinformacjeistniejąwyłączniedlaniektórychobiektów,latczy

zmiennych.

Występowaniebrakówwmaterialestatystycznymjestspowodowaneróżnymi

przyczynamizwiązanymizrodzajamizmiennych[Nowak,1990].Wyróżniasię

mianowiciecechyilościoweijakościowe.

Wprzypadkucechilościowychniedostępnośćdanychstatystycznychwynika

główniezbrakupomiarów,spowodowanegonajczęściejzłąorganizacjąsprawo-

zdawczościstatystycznej.Ztakąsytuacjąmamyczęstodoczynieniaprzy

prognozowaniuzjawiskekonomicznychnapodstawiedanychmiędzynarodowych.

Niewszystkiekrajepublikująregularniedanedotycząceróżnychzjawisk,niektóre

informacjewogóleniesązbieranelubsąobjętetajemnicąpaństwową.Jestto

niejednokrotnieprzeszkodąuniemożliwiającąbudowanieszczegółowychprognoz

ocharakterzebadawczym.Problemtenjestprzyczynąm.in.wprowadzeniapojęcia

symptomatycznychmiernikówrozwojuspołeczno-gospodarczego,tzn.pewnych

wielkościekonomicznychuznawanychzaczynnikilubwarunkirozwoju.Przy

niektórychzjawiskachmierzalnychniemamożliwościprzeprowadzeniabezpo-

średnichpomiarówichrealizacji.Przykładamimogąbyćrzeczywistedochody

1.8.Szacowaniebrakującychdanych

Brak wyników

Prognozowanie ekonomiczne. Teoria przykłady zadania

Treść książki

Znajdź bibliotekę blisko siebie, i uzyskaj dostęp do ebooka w systemie IBUK Libra