Show simple item record

dc.contributor.authorBalvočiūtė, Gabija
dc.date.accessioned2023-09-18T09:06:47Z
dc.date.available2023-09-18T09:06:47Z
dc.identifier.urihttps://etalpykla.vilniustech.lt/handle/123456789/110289
dc.description.abstractBaigiamajame magistro darbe nagrinėjami Lietuvos užsienio prekybos rodikliai 2005–2016 m. laikotarpiu, sudaromi juos aprašantys matematiniai modeliai ir pateikiama trumpalaikė prognozė. Vertinamos tiesinės regresijos ir parametrinių laiko eilučių modelių galimybės analizuojant eksporto ir importo rodiklius bei lyginamas šių metodų efektyvumas. Atlikus išsamią modelių diagnostiką, užsienio prekybos rodiklių analizei siūloma taikyti parametrinius laiko eilučių modelius SARIMA. Modeliavimui naudoti Lietuvos statistikos departamento pateikiami duomenys.lit
dc.description.abstractThe final master thesis is devoted to mathematical modeling of Lithuanian foreign trade statistical indicators in the time period of 2005-2016. The indicators are thoroughly analyzed and a short-term forecast is provided. Linear regression and parametric time series models are applied and their efficiency is assessed. After evaluating the accuracy of constructed models the use of SARIMA models is recommended. Data provided by Statistics Lithuania is used for modeling.eng
dc.formatPDF
dc.format.extent76 p.
dc.format.mediumtekstas / txt
dc.language.isolit
dc.rightsPrieinamas tik institucijos intranete
dc.source.urihttps://talpykla.elaba.lt/elaba-fedora/objects/elaba:22918658/datastreams/MAIN/content
dc.titleLietuvos užsienio prekybos statistinių rodiklių modelis
dc.title.alternativeModel of Lithuanian Foreign Trade Statistical Indicators
dc.typeMagistro darbas / Master thesis
dcterms.references0
dc.type.pubtypeETD_MGR - Magistro darbas / Master thesis
dc.contributor.institutionVilniaus Gedimino technikos universitetas
dc.subject.researchfieldN 001 - Matematika / Mathematics
dc.subject.ltužsienio prekyba
dc.subject.ltlaiko eilutės
dc.subject.lttiesinė regresija
dc.subject.ltSARIMA.
dc.subject.enforeign trade
dc.subject.entime series
dc.subject.enlinear regression
dc.subject.enSARIMA.
dc.identifier.elaba22918658


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record