Object
No title
Object collections:
- Lower Silesian Digital Library > Participants of the Consortium > 04. Wroclaw University of Economics > Periodicals published by the University Publishing House
- Lower Silesian Digital Library > Participants of the Consortium > 04. Wroclaw University of Economics > Periodicals published by the University Publishing House > Econometrics = Ekonometria. Advances in Applied Data Analysis
- Lower Silesian Digital Library > Resources > 2. Czasopisma > Czasopisma współczesne
Last modified:
Apr 30, 2019
In our library since:
Jul 30, 2015
Number of object content hits:
139
All available object's versions:
https://dbc.wroc.pl/publication/32193
Show description in RDF format:
Show description in OAI-PMH format:
-
Ekonometria = Econometrics
-
Ekonometria = Econometrics, 2012, Nr 1 (35)
-
Ekonometria = Econometrics, 2012, Nr 2 (36)
-
Ekonometria = Econometrics, 2012, Nr 3 (37)
-
Ekonometria = Econometrics, 2012, Nr 4 (38)
-
Ekonometria = Econometrics, 2013, Nr 1 (39)
-
Ekonometria = Econometrics, 2013, Nr 2 (40)
-
Ekonometria = Econometrics, 2013, Nr 3 (41)
-
Ekonometria = Econometrics, 2013, Nr 4 (42)
-
Ekonometria = Econometrics, 2014, Nr 1 (43)
-
Ekonometria = Econometrics, 2014, Nr 2 (44)
-
Ekonometria = Econometrics, 2014, Nr 3 (45)
-
Ekonometria = Econometrics, 2014, Nr 4 (46)
- Spis treści [Ekonometria = Econometrics, 2014, Nr 4 (46)]
- Modele predykcji upadłości MŚP w Polsce – analiza z wykorzystaniem modelu przeżycia Coxa i modelu regresji logistycznej
- Modelowanie operacyjnego kapitału obrotowego z zastosowaniem arkusza kalkulacyjnego. Budowa i weryfikacja modelu
- Jednomodelowa taryfikacja a priori w krótkoterminowych ubezpieczeniach majątkowych
- Wykorzystanie modelu PCM w prognozowaniu potencjału zawodowego kandydatów do pracy
- Czynniki kształtujące wartość nieruchomości mieszkaniowych w kontekście uwarunkowań makro-, mikro- oraz ultraotoczenia
- Wpływ rozszerzenia próbki przy generowaniu współczynników falkowych szeregu na trafność prognozy
- Modele hierarchiczne w prognozowaniu zmiennych o wysokiej częstotliwości obserwowania w warunkach braku pełnej informacji
- Jakość prognostyczna wskaźników koniunktury przemysłowej dla Polski w przekroju województw
- Heurystyki w prognozowaniu w przedsiębiorstwie
- Wpływ uwarunkowań planistycznych na ceny gruntów mieszkaniowych w powiecie bydgoskim
- Metody foresightowe w zarządzaniu – klasyfikacja metod i wybór metodyki
- Łączenie metod ilościowych i jakościowych na przykładzie regionalnego foresightu energetycznego
- Płaca minimalna a liczba młodych pracujących. Związki przyczynowe i prognozy wariantowe
- Definicja struktury reprezentacji wiedzy w podsystemie controllingu zintegrowanego systemu informatycznego zarządzania
- Wielowymiarowa analiza atrakcyjności inwestycyjnej spółek sektora spożywczego notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie
- Implementacja metody Maximum Difference Scaling w pakiecie MaxDiff programu R
- Prognozowanie szeregów czasowych ze składową periodyczną z wykorzystaniem pakietu TSprediction programu R
- Podejście wielomodelowe w regresji danych symbolicznych interwałowych
-
Ekonometria = Econometrics, 2015, Nr 1 (47)
-
Ekonometria = Econometrics, 2015, Nr 2 (48)
-
Ekonometria = Econometrics, 2015, Nr 3 (49)
-
Ekonometria = Econometrics, 2015, Nr 4 (50)
-
Ekonometria = Econometrics, 2016, Nr 1 (51)
-
Ekonometria = Econometrics, 2016, Nr 2 (52)
-
Ekonometria = Econometrics, 2016, Nr 3 (53)
-
Ekonometria = Econometrics, 2016, Nr 4 (54)
-
Ekonometria = Econometrics, 2017, Nr 1 (55)
-
Ekonometria = Econometrics, 2017, Nr 2 (56)
-
Ekonometria = Econometrics, 2017, Nr 3 (57)
-
Ekonometria = Econometrics, 2017, Nr 4 (58)
-
Econometrics = Ekonometria, 2018, Vol. 22, No. 1
-
Econometrics = Ekonometria, 2018, Vol. 22, No. 2
-
Econometrics = Ekonometria, 2018, Vol. 22, No. 3
-
Econometrics = Ekonometria, 2018, Vol. 22, No. 4
-
Econometrics = Ekonometria, 2019, Vol. 23, No. 1
-
Econometrics = Ekonometria, 2019, Vol. 23, No. 2
-
Ekonometria = Econometrics, 2012, Nr 1 (35)
| Edition name | Date |
|---|---|
| Modele hierarchiczne w prognozowaniu zmiennych o wysokiej częstotliwości obserwowania w warunkach braku pełnej informacji | Apr 30, 2019 |
