Głównym celem opracowania jest ocena zmienności cen wybranych sortymentów drewna w nadleśnictwie Płock. Przeanalizowano ceny ośmiu rodzajów drewna zgodnie z zasadami dekompozycji szeregów czasowych przy użyciu metody CENSUS II X-11. Za pomocą analizy widmowej Fouriera dokonano także oceny długości trwania cykli kształtowania się cen. Dane pochodziły z nadleśnictwa Płock i obejmowały lata 2004—2014 w układzie miesięcznym.
Na podstawie badania stwierdzono, że ceny drewna w nadleśnictwie Płock cechują się wyraźną zmiennością o charakterze systematycznym, co oznacza, że można wyodrębnić trend i cykliczność. Wyniki przeprowadzonych obliczeń ukazały również istotną skalę sezonowych i przypadkowych wahań cen drewna. Analiza cen drewna wykazała trend rosnący dla wszystkich sortymentów, natomiast dynamika wahań sezonowych różniła się w zależności od sortymentu. Stwierdzono znaczne natężenie wahań przypadkowych, które odznaczały się wysoką amplitudą odchyleń.
Lasy Państwowe, trend, cykliczność, wahania sezonowe, wahania przypadkowe, wieloletni plan urządzania lasu
A19, C01, C19, C49, H41, L32, Q23
Bloomfield, P. (1976). Fourier Analysis of Time Series: An Introduction. New York: John Wiley & Sons.
Dagum, E. B. (1988). X11-ARIMA/88. Seasonal Adjustment Method — Foundations and User’s Manual. Ottawa: Statistics Canada.
Drosiewicz, S., Michalski, T. (1996). Analiza spektralna wybranych mierników aktywności gospodarczej. Warszawa: Fundacja Promocji Rozwoju im. E. Lipińskiego.
Giefing, D. F., Pazdrowski, W. (2012). Szacunek brakarski i klasyfikacja drewna okrągłego. Poznań: Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu.
Hodrick, R., Prescott, E. C. (1997). Postwar U.S. Business Cycles: An Empirical Investigation. Journal of Money, Credit, and Banking, 29(1), 1—16.
Idzik, M., Gędek, S. (2002). Analiza widmowa szeregów czasowych cen produktów rolnych. Przegląd Statystyczny, 49, 45—47.
Jakubczyc, J. (1987). Współliniowość statystyczna. Warszawa: PWE.
Kufel, T., Zawada, M. (1999). Modelowanie czykliczności procesów o wysokiej częstotliwości i obserwowania. VI Ogólnopolskie Seminarium Naukowe 7—9 września 1999 r., Torun.
Łuczyński, W., Matkowski, Z. (1997). Analiza spektralna syntetycznych wskaźników koniunktury dla gospodarki polskiej. Z prac nad syntetycznymi wskaźnikami koniunktury dla gospodarki polskiej, (51), 3—178.
Musgrave, J. C., Shiskin, J., Young, A. H. (1967). The X-11 Variant of Census Method II Seasonal Adjustment Program. New York: Bureau of Census.
Radzikowska, B. (1999). Metody prognozowania. Zbiór zadań. Wrocław: AE.
Ratajczak, E. (2011). Popyt na drewno w Polsce — zmiany strukturalne oraz możliwości zaspokojenia. Prezentacja z III Sesji Zimowej Szkoły Leśnej pt. Strategie rozwoju lasów i leśnictwa w Polsce do 2030 roku. Sękocin. Pobrane z: www.ibles.pl/mwg-nternal/de5fs23hu73ds/progress?id=MXkVCNKIDzCam07yxvIByPeVcFxJayLso3sUkVL3rbs.
Shumway, R. H. (1988). Applied statistical time series analysis. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.
Talaga, L., Zieliński, Z. (1986). Analiza spektralna w modelowaniu ekonometrycznym. PWN. Warszawa.
