Nieklasyczne modele Markowa w analizie cykli koniunktury gospodarczej w Polsce

Michał Bernardelli

Collegium of Economic Analysis Annals, 2013, issue 30, 59-74

Abstract: Badanie cykli koniunkturalnych stanowi jedno z podstawowych źródeł oceny aktualnej i przyszłej sytuacji gospodarczej. Do analizy zmian klimatu koniunktury w Polsce z powodzeniem wykorzystuje się nieklasyczne modele Markowa. Przedmiotem badania było wykorzystanie wielostanowych modeli Markowa do analizy wyników testu koniunktury w przemyśle prowadzonym przez Instytut Rozwoju Gospodarczego Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie. W przeprowadzonych badaniach szczególny nacisk został położony na modele rozszerzone o efekty przestrzenne, dzięki uwzględnieniu jako danych wejściowych łańcucha Markowa kombinacji par szeregów sald odpowiedzi na pytania testu koniunktury. Porównana została dokładność tych modeli z ukrytymi modelami Markowa związanymi z szeregiem sald odpowiedzi na pojedyncze pytania testu. Zweryfikowana została także przydatność zaprojektowanych modeli pod kątem identyfikacji punktów zwrotnych cyklu koniunkturalnego w Polsce.

Keywords: ukryte modele Markowa; algorytm Viterbiego; test koniunktury w przemyśle; punkty zwrotne cyklu koniunkturalnego (search for similar items in EconPapers)
Date: 2013
References: View references in EconPapers View complete reference list from CitEc
Citations: View citations in EconPapers (1)

Downloads: (external link)
http://rocznikikae.sgh.waw.pl/p/roczniki_kae_z30_04.pdf Full text (application/pdf)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:sgh:annals:i:30:y:2013:p:59-74

Access Statistics for this article

Collegium of Economic Analysis Annals is currently edited by Joanna Plebaniak, Beata Czarnacka-Chrobot

More articles in Collegium of Economic Analysis Annals from Warsaw School of Economics, Collegium of Economic Analysis Contact information at EDIRC.
Bibliographic data for series maintained by Michał Bernardelli ().