Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Statistical modelling and forecasting of wheat and meslin export from Ukraine using the singular spectral analysis

Tytuł:
Statistical modelling and forecasting of wheat and meslin export from Ukraine using the singular spectral analysis
Autorzy:
Chala, Tetyana
Korepanov, Oleksiy
Lazebnyk, Iuliia
Chernenko, Daryna
Korepanov, Georgii
Data publikacji:
2023-02-24
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
export
forecasting
singular spectrum analysis
Ukraine
wheat and meslin
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2023, 24, 1; 169-197
1234-7655
Język:
angielski
Prawa:
CC BY-SA: Creative Commons Uznanie autorstwa - Na tych samych warunkach 4.0
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
The article addresses the problems related to the functioning of the worldwide market of wheat and meslin. The authors identify the countries that over the past 17 years have been among the top 10 world leaders in terms of the value of export and import of wheat and meslin. The structure of wheat export by Ukrainian regions is analysed in comparison with the total export. The localisation coefficient is applied to measure the regional unevenness of the distribution of wheat export volumes and the total export by regions of the country. The modelling and forecasting of the volumes and prices of export of wheat and meslin from Ukraine are based on Singular Spectrum Analysis. The study particularly focuses on the individual components of time series, such as trend, annual, semi-annual, four-month, three-month seasonal components. The reliability of the forecast is confirmed by the calculation of the MAPE forecast error and Henry Theil’s inequality coefficient. The article proposes an algorithm for calculating the relative indicators of the structure for the individual components of the reconstructed time series, identified through the singular spectral analysis.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies