Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorMastalerz-Kodzis, Adrianna Damiana
dc.contributor.authorPośpiech, Ewa Katarzyna
dc.date.accessioned2018-05-18T13:58:52Z
dc.date.available2018-05-18T13:58:52Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/24833
dc.description.abstractThe development of methods describing time series using stochastic processes took place in the 20th century. Among others, stationary processes were modelled with Hurst exponent, whereas non‑stationary processes with Hölder function. The characteristic feature of this type of processes is the analysis of the memory present in the time series. At the turn of the 21st century interest in statistics and spatial econometrics, as well as analyses carried out within the new economic geography arose. In this article, we have proposed the implementation of methods taken from the analysis of time series in the modelling of spatial data and the application of selected measures in studying the intensity of expansion in spatial phenomena. As the intensity measure we use Hölder point exponents. The article is composed of two parts. The first one contains the description of study methodology, the second – examples of application.en_GB
dc.description.abstractRozwój metod, za pomocą których można opisać szeregi czasowe z wykorzystaniem procesów stochastycznych, nastąpił w XX wieku. Modelowano między innymi procesy stacjonarne za pomocą wykładnika Hursta, a niestacjonarne z wykorzystaniem funkcji Höldera. Cechą charakterystyczną dla tego typu procesów jest analiza pamięci występującej w szeregu. Na przełomie XX i XXI w. wzrosło zainteresowanie statystyką i ekonometrią przestrzenną, a także analizami prowadzonymi w ramach nowej ekonomii geograficznej. W artykule zaproponowano implementację metod zaczerpniętych z analizy szeregów czasowych do modelowania danych w przestrzeni oraz zastosowanie wybranych mierników do badania intensywności ekspansji zjawisk w przestrzeni. Jako miarę intensywności wykorzystuje się punktowe wykładniki Höldera. Praca składa się z dwóch części. Pierwsza zawiera opis metodyki badań, druga przykładowe zastosowania.pl_PL
dc.language.isoenen_GB
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegoen_GB
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;335
dc.subjectstochastic processen_GB
dc.subjectHurst exponenten_GB
dc.subjectHölder functionen_GB
dc.subjectspatial modellingen_GB
dc.subjectprocesy stochastycznepl_PL
dc.subjectwykładnik Hurstapl_PL
dc.subjectfunkcja Hölderapl_PL
dc.subjectmodelowanie przestrzennepl_PL
dc.titleApplication of Hölder Function to Expansion Intensity of Spatial Phenomena Analysisen_GB
dc.title.alternativeZastosowanie funkcji Höldera do badania intensywności ekspansji zjawisk przestrzennychpl_PL
dc.typeArticleen_GB
dc.rights.holder© Copyright by Authors, Łódź 2018; © Copyright for this edition by Uniwersytet Łódzki, Łódź 2018en_GB
dc.page.number49-61
dc.contributor.authorAffiliationUniversity of Economics in Katowice, Faculty of Management, Department of Statistics, Econometrics and Mathematics
dc.contributor.authorAffiliationUniversity of Economics in Katowice, Faculty of Management, Department of Statistics, Econometrics and Mathematics
dc.identifier.eissn2353-7663
dc.referencesAyache A., Lévy‑Véhel J. (1999), Generalized Multifractional Brownian Motion: Definition and Preliminary Results, [in:] M. Dekking, J. Lévy‑Véhel, E. Lutton, C. Tricot (eds.), Fractals: Theory and Applications in Engineering, Springer‑Verlag, New York.pl_PL
dc.referencesAyache A., Taqqu M.S. (2004), Multifractional processes with random exponent, “Stochastic Processes and their Applications”, no. 111(1), pp. 119–156.pl_PL
dc.referencesBaltagi B.H. (2005), Econometric Analysis of Panel Data, John Wiley Sons, New York.pl_PL
dc.referencesBarrière O. (2007), Synthèse et estimation de mouvements browniens multifractionnaires et autres processus à régularité prescrite, Définition du processus autorégulé multifractionnaire et applications. PhD thesis, IRCCyN.pl_PL
dc.referencesBass F. (1969), A New product growth for model consumer durables, “Managment Science”, no. 15(5), pp. 215–227.pl_PL
dc.referencesBox G.E.P., Jenkins G.M. (1976), Time series analysis forecasting and control, Holden‑Day, San Francisco.pl_PL
dc.referencesDaoudi K., Lévy‑Véhel J., Meyer Y. (1998), Construction of continuous functions with prescribed local regularity, “Journal of Constructive Approximations”, no. 014(03), pp. 349–385.pl_PL
dc.referencesDomański R. (2002), Gospodarka przestrzenna, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.pl_PL
dc.referencesEchelard A., Barrière O., Lévy‑Véhel J. (2010), Terrain modelling with multifractional Brownian motion and self‑regulating processe, “ICCVG”, no. 6374, pp. 342–351.pl_PL
dc.referencesFalconer K.J., Lévy‑Véhel J. (2008), Multifractional, multistable and other processes with prescribed local form, “Journal of Theoretical Probability”, https://link.springer.com/article/10.1007/s10959–008–0147–9 [accessed: .....].pl_PL
dc.referencesFuller W.A. (1996), Introduction to Statistical Time Series, Wiley, New York.pl_PL
dc.referencesGetis A., Mur J., Zoller H. (2004), Spatial Econometrics and Spatial Statistics, Palgrave Macmillan, New York.pl_PL
dc.referencesGranger C.W.J., Mizon G.E. (1994), Nonstationary Time Series Analysis and Cointegration, Oxford University Press, New York.pl_PL
dc.referencesHagerstrand T. (1952), The propagation and innovation waves, “Lund Studies in Geography”, no. 4, Lund, Gleerup.pl_PL
dc.referencesHsiao C. (2003), Analysis of Panel Data, Cambridge University Press, Cambridge.pl_PL
dc.referencesKopczewska K. (2007), Ekonometria i statystyka przestrzenna, Wydawnictwo CeDeWu, Warszawa.pl_PL
dc.referencesKrugman P.R. (1991), Geography and Trade, The MIT Press, Cambridge.pl_PL
dc.referencesLévy‑Véhel J., Mendivil F. (2011), Multifractal and higher dimensional zeta functions, “Nonlinearity”, no. 24(1), pp. 259–276.pl_PL
dc.referencesLévy‑Véhel J., Seuret S. (2004), The 2‑microlocal Formalism, Fractal Geometry and Applications, A Jubilee of Benoit Mandelbrot, “ Proceedings of Symposia in Pure Mathematics”, no. 72(2), pp. 153–215.pl_PL
dc.referencesMandelbrot B.B. (1982), The Fractal Geometry of Nature, WH Freeman Co, New York.pl_PL
dc.referencesMastalerz‑Kodzis A. (2003), Modelowanie procesów na rynku kapitałowym za pomocą multifraktali, “Prace Naukowe”, Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach, Katowice.pl_PL
dc.referencesMastalerz‑Kodzis A. (2016), Algorytm modelowania danych przestrzennych o zadanej lokalnej regularności, [in:] J. Mika, M. Miśkiewicz‑Nawrocka (eds.), Metody i modele analiz ilościowych w ekonomii i zarządzaniu, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice.pl_PL
dc.referencesMatyas L., Sevestre P. (eds.) (2006), The Econometrics of Panel Data, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht.pl_PL
dc.referencesPaelinck J.H.P., Klaassen L.H. (1983), Ekonometria przestrzenna, PWN, Warszawa.pl_PL
dc.referencesPeltier R.F., Lévy‑Véhel J. (1995), Multifractional Brownian Motion: Definition and Preliminary Results, INRIA Recquencourt, Rapport de recherche no. 2645.pl_PL
dc.referencesPerfect E., Tarquis A.M., Bird N.R.A. (2009), Accuracy of generalized dimensions estimated from grayscale images using the method of moments, “Fractals”, vol. 17, no. 3, pp. 351–363.pl_PL
dc.referencesPeters E.E. (1994), Fractal Market Analysis, John Wiley and Sons, New York.pl_PL
dc.referencesSuchecki B. (2010), Ekonometria przestrzenna, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa.pl_PL
dc.referencesZeliaś A. (ed.) (1991), Ekonometria przestrzenna, PWE, Warszawa.pl_PL
dc.contributor.authorEmailadrianna.mastalerz-kodzis@ue.katowice.pl
dc.contributor.authorEmailewa.pospiech@ue.katowice.pl
dc.identifier.doi10.18778/0208-6018.335.04
dc.relation.volume3en_GB
dc.subject.jelC15
dc.subject.jelC32
dc.subject.jelC33
dc.subject.jelC51


Pliki tej pozycji

Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord