Tytuł:

Clustering macroeconomic time series

Tytuł publikacji grupowej:

Ekonometria = Econometrics

Tytuł odmienny:

Grupowanie makroekonomicznych szeregów czasowych

Autor:

Augustyński, Iwo ; Laskoś-Grabowski, Paweł

Temat i słowa kluczowe:

time series clustering ; similarity ; cluster analysis ; GDP ; grupowanie szeregów czasowych ; podobieństwo ; analiza skupień ; PKB

Opis:

Econometrics = Ekonometria, 2018, Vol. 22, No. 2, s. 74-88

Abstrakt:

The data mining technique of time series clustering is well established. However, even when recognized as an unsupervised learning method, it does require making several design decisions that are nontrivially influenced by the nature of the data involved. By extensively testing various possibilities, we arrive at a choice of a dissimilarity measure (compression-based dissimilarity measure, or CDM) which is particularly suitable for clustering macroeconomic variables. We check that the results are stable in time and reflect large-scale phenomena, such as crises. We also successfully apply our findings to the analysis of national economies, specifically to identifying their structural relations

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Miejsce wydania:

Wrocław

Data wydania:

2018

Typ zasobu:

artykuł

Format:

application/pdf

Identyfikator zasobu:

doi:10.15611/eada.2018.2.06

Język:

eng

Powiązania:

Econometrics = Ekonometria, 2018, Vol. 22, No. 2

Prawa:

Pewne prawa zastrzeżone na rzecz Autorów i Wydawcy

Prawa dostępu:

Dla wszystkich zgodnie z licencją

Licencja:

CC BY-NC-ND 3.0 PL

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu