Wyniki wyszukiwania

Autor	Paweł Kobus, Robert Pietrzykowski
Tytuł	Wielowymiarowe metody statystyczne w analizie wyników ekonomiczno-produkcyjnych gospodarstw rolnych wybranych państw Unii Europejskiej
Title	Multivariate statistical methods in analysis of production and economic results of agricultural holdings in the EU countries
Słowa kluczowe	metody wielowymiarowe, PCA, analiza skupień, wyniki ekonomiczno-produkcyjne
Key words	multidimensional methods, PCA, cluster analysis, production and economic results
Abstrakt	W pracy zaprezentowano wykorzystanie wielowymiarowych metod statystycznych do analizy wyników ekonomiczno-produkcyjnych gospodarstw rolnych w wybranych państwach Unii Europejskiej. Wykorzystano trzy metody statystyczne: analizę składowych głównych, analizę k- średnich oraz analizę skupień. Dane dotyczyły 25 państw EU w latach 1989-2006.
Abstract	Multivariate methods for analysis of the production and economic results in agricultural holdings in the EU countries are presented. Three methods were used: principal components analysis, cluster analysis and k-means method. The data base concerned 25 countries in the period of 1989- 2006.
Cytowanie	Kobus P., Pietrzykowski R. (2008) Wielowymiarowe metody statystyczne w analizie wyników ekonomiczno-produkcyjnych gospodarstw rolnych wybranych państw Unii Europejskiej.Zeszyty Naukowe SGGW w Warszawie - Problemy Rolnictwa Światowego, t. 4(19), z. : 371-378
HTML	wersja html
Pełny tekst	PRS_2008_T4(19)_n_s371.pdf

Autor	Aleksandra Matuszewska, Dorota Witkowska
Tytuł	Analiza zmian kursu euro/dolara: model VAR i perceptron wielowarstwowy
Title	The Euro/ Dollar Exchange Rate Analysis: VAR Model and Multilayer Perceptron
Słowa kluczowe	modele VAR, perceptron wielowarstwowy, kurs walutowy
Key words	VAR model, multilayer perceptron, euro/dollar exchange rate
Abstrakt	W analizach finansowych szeregów czasowych stosuje się często metody wielowymiarowego opisu zjawisk, takie jak na przykład modele wektorowej autoregresji (VAR). Alternatywnym do modeli VAR narzędziem badania mogą być jednokierunkowe sztuczne sieci neuronowe, do których należy perceptron wielowarstwowy (MLP). W pracy przedstawiono rezultaty wykorzystania modeli VAR i MLP do opisu zmian w szeregu kursu euro/dolar oraz tych zmiennych z rynku finansowego, które wpływają na badany kurs oraz ulegają zmianom pod wpływem kursu. Efektywność obu metod oceniono na podstawie dokładności wyznaczonych prognoz
Abstract	In the financial time series analysis one often recommends the application of the multidimensional methods such as the vector autoregression model – VAR, that was proposed by Sims in 1980. The feedforward artificial neural networks, especially multilayer perceptron – MLP, can be considered as an alternative, for VAR model, tool. In the paper we discuss the results of the euro/dollar time series investigation that is provided employing VAR and MLP models. The efficiency of both methods is evaluated in terms of ex-post errors. The source of the analysed series is REUTERS data base from the 4th of January 1999 till the 5th of December 2003. In our investigation we consider the euro/dollar exchange rate and selected financial instrument time series. The models are constructed for the euro/dollar exchange rate that is transformed into daily logarithmic rate of returns
Cytowanie	Matuszewska A., Witkowska D. (2006) Analiza zmian kursu euro/dolara: model VAR i perceptron wielowarstwowy.Zeszyty Naukowe SGGW - Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej, nr 60: 241-250
HTML	wersja html
Pełny tekst	EIOGZ_2006_n60_s241.pdf