1. Europos šalių gamintojų kainų indekso prognozavimas
- Author
-
Krikštolaitis, Ričardas, Bikelis, Algimantas Jonas, Vytautas Magnus University, Daukšytė, Laima, Krikštolaitis, Ričardas, Bikelis, Algimantas Jonas, Vytautas Magnus University, and Daukšytė, Laima
- Abstract
Diplominio darbo tikslas - išanalizuoti Europos Sąjungos (ES), Euro zonos ir keturių pasirinktų ES šalių gamintojų parduotos pramonės produkcijos kainų indekso (GKI) laiko eilutes ir atrinkti kiekvienai jų geriausią ARIMA prognozavimo modelį. Pirmiausia aptariamas GKI sudarymo tikslas ir jo skaičiavimas; pateikiami pagrindiniai terminai ir sutrumpinimai. Po to atlikta teorinė ARIMA (autoregresinis integruotas slenkamųjų vidurkių) metodo analizė, dažnai naudojama laiko eilučių prognozavimui. Darbe nagrinėjamos 2000-2010 metų Lietuvos, Latvijos, Lenkijos, Austrijos, Europos sąjungos ir Euro zonos GKI laiko eilutės ir ieškoma kiekvienai tinkamiausio ARIMA prognozavimo modelio. Praktinė analizė baigiama lyginant nagrinėjamų šalių GKI prognozavimo modelius. Nustatyta, kad Austrijos ARIMA (0,1,0) modelis yra tiksliausias. Skaičiavimams atlikti buvo pasitelkti matematiniai paketai: SPSS ir EXCEL. Duomenys buvo paimti iš Europos sąjungos statistikos tarnybos (Eurostat) duomenų bazės., The aim of the study is to analyze time series of Producer Price Index of Industrial Production (PPI) of European Union, Euro zone and 4 EU countries and to identify the most appropriate forecasting ARIMA model for each time series. First, the aim and methods for PPI calculation are discussed; the main terms and abbreviations are presented. Then, theoretical analysis of ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) model, which is often used for time series analysis, is performed. PPI time series of Lithuania, Latvia, Poland, Austria, EU and Euro zone of the 2000-2010 year period are analyzed and the most appropriate ARIMA forecasting model of each time series are identified in the study. Practical investigation is finalized with the comparison of PPI forecasting models of investigated countries. It has been identified that Austrian ARIMA model (0,1,0) is best defined. The mathematical packets, such as SPPS and EXCEL, are used for time series calculation, analysis, and forecasting. The data from Eurostat data base are used for calculations.
- Published
- 2011