All

What are you looking for?

All
Projects
Results
Organizations

Quick search

  • Projects supported by TA ČR
  • Excellent projects
  • Projects with the highest public support
  • Current projects

Smart search

  • That is how I find a specific +word
  • That is how I leave the -word out of the results
  • “That is how I can find the whole phrase”

Predictive capabilities of a nonlinear threshold autoregressive model

The result's identifiers

  • Result code in IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62156489%3A43110%2F11%3A00183749" target="_blank" >RIV/62156489:43110/11:00183749 - isvavai.cz</a>

  • Result on the web

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternative languages

  • Result language

    čeština

  • Original language name

    Popisné schopnosti nelineárního prahového autoregresního modelu

  • Original language description

    Sezónní časová řada představující měsíční výkony sektoru stavebnictví ČR v jednotkách mil. Kč za léta 1995 -- 2008 byla analyzována prahovým nelineárním modelem SETAR(2) po transformaci na logaritmy hrubých výnosů a identifikaci nelinearity ve zpožděnýchhodnotách řady věrohodnostními statistickými testy a visuální metodou. Řád autoregrese v režimech byl zvolen podle grafu ACF, statistiky věrohodnostního testu a kritéria AIC. Zvolený model SETAR(2,12,4) byl prověřen na průkaznost koeficientů, R2 a rozdělení chybového členu. Model byl využit k dvouleté extrapolační předpovědi, konstrukci 95% predikčních intervalů spolehlivosti a zařazení řady do režimů podle vyrovnaných hodnot a odhadnuté limitní hodnoty. Model vykazoval dobré klasifikační schopnosti vdolním režimu, avšak mírně horší potenciál predikovat hodnoty v horním režimu růstové expanze.

  • Czech name

    Popisné schopnosti nelineárního prahového autoregresního modelu

  • Czech description

    Sezónní časová řada představující měsíční výkony sektoru stavebnictví ČR v jednotkách mil. Kč za léta 1995 -- 2008 byla analyzována prahovým nelineárním modelem SETAR(2) po transformaci na logaritmy hrubých výnosů a identifikaci nelinearity ve zpožděnýchhodnotách řady věrohodnostními statistickými testy a visuální metodou. Řád autoregrese v režimech byl zvolen podle grafu ACF, statistiky věrohodnostního testu a kritéria AIC. Zvolený model SETAR(2,12,4) byl prověřen na průkaznost koeficientů, R2 a rozdělení chybového členu. Model byl využit k dvouleté extrapolační předpovědi, konstrukci 95% predikčních intervalů spolehlivosti a zařazení řady do režimů podle vyrovnaných hodnot a odhadnuté limitní hodnoty. Model vykazoval dobré klasifikační schopnosti vdolním režimu, avšak mírně horší potenciál predikovat hodnoty v horním režimu růstové expanze.

Classification

  • Type

    D - Article in proceedings

  • CEP classification

    BB - Applied statistics, operational research

  • OECD FORD branch

Result continuities

  • Project

  • Continuities

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Others

  • Publication year

    2011

  • Confidentiality

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Data specific for result type

  • Article name in the collection

    Enterprise and Competitive Environment 2011

  • ISBN

    978-80-87106-40-2

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Number of pages

    17

  • Pages from-to

    7-23

  • Publisher name

    Martin Stříž Publishing

  • Place of publication

    Bučovice

  • Event location

    Brno

  • Event date

    Mar 10, 2011

  • Type of event by nationality

    EUR - Evropská akce

  • UT code for WoS article