@misc{Weron_Rafał_Heavy_2007,
 author={Weron, Rafał and Misiorek, Adam},
 year={2007},
 rights={Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)},
 description={Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu; 2007; nr 1176, s. 472-480},
 publisher={Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu},
 language={ang},
 abstract={Residua modeli szeregów czasowych wykorzystywanych do prognoz procesów energetycznych, m.in. cen na giełdach energii elektrycznej, nie mają rozkładu gaussowskiego, lecz charakteryzują się znacznie cięższymi ogonami. Jednak, w literaturze naukowej wykorzystywano dotąd metody zakładające właśnie gaussowski rozkład innowacji. Niniejsza praca ma na celu odpowiedzieć na pytanie, jaki wpływ na dopasowanie modeli oraz na jakość prognoz ma zastosowanie modeli z szumem ciężkoogonowym (hiperbolicznym, NIG bądź a-stabilnym). Wyniki analiz przeprowadzonych na danych kalifornijskich nie są jednoznaczne. Okazuje się, że modele z szumem NIG oraz a-stabilnym prowadzą do średnio dokładniejszych prognoz, ale modele gaussowskie częściej zwracają najlepsze wyniki. (abstrakt oryginalny)},
 type={artykuł},
 title={Heavy Tails and Electricity Prices : Do Time Series Models with Non-Gaussian Noise Forecast Better Than Their Gaussian Counterparts?},
}