Modele nieklasyczne w prognozowaniu zmiennych ekonomicznych ze złożoną sezonowością z lukami systematycznymi - analiza empiryczna

W artykule przedstawiono wyniki wykorzystania wybranych modeli adaptacyjnych w prognozowaniu zmiennej o wysokiej częstotliwości obserwowania z lukami systematycznymi. Modelowaniu oraz prognozowaniu poddano szeregi czasowe, z których wyeliminowano jeden lub dwa rodzaje wahań sezonowych. Prognozy końcowe były sumami (iloczynami) prognoz otrzymanych dla danych oczyszczonych i składników (wskaźników) sezonowości. Artykuł stanowi rozszerzenie rozważań autorów [Szmuksta-Zawadzka i Zawadzki, 2014] na przypadek występowania systematycznych luk w danych.

This paper presents the results of the application of selected adaptive models in forecasting of high-frequency variable with systematic gaps. To modeling and forecasting were used time series, from which seasonal fluctuations were eliminated. Final forecasts were built as sums (products) of forecasts, for the data “cleaned” from seasonality and seasonal components (indicators). The paper is an extension of considerations authors [Szmuksta-Zawadzka and Zawadzki, 2014] on the case of the occurrence of systematic gaps in the data.