natgillin/translations-raw huggingface dataset:
But as a consequence of the adjustment of NBER method, the CROLEI index, besides being able to predict turning points, can continuously forecast developments in economic activity approximated by the volume of industrial production index. 
No kao posljedica prilagodbe NBER metode, CROLEI indeks, uz to što omogućuje predviđanje zaokreta, kontinuirano predviđa kretanje gospodarske aktivnosti aproksimirano opsegom industrijske proizvodnje.
ric method, which is actually the lead time in relation to the reference series. 
Signalni je horizont iz signalne metode u barometarskoj metodi horizont predviđa
But, due to this, a stricter criterion for identification of accurate forecasts is established because, for example, there is a chance that the index will forecast a turning point right before the beginning of a forecasting horizon. 
No time je i postavljen stroži kriterij za utvrđivanje točnih prognoza jer npr. postoji mogućnost da indeks neposredno prije početka horizonta predviđanja navijesti zaokret.
Time periods outside forecasting horizons are called calm periods or periods without turning points in economic activity, and they are displayed as areas a), c) and e) in Figure 2. 
Razdoblja izvan horizonta predviđanja mirna su razdoblja ili razdoblja bez zaokreta u gospodarskoj aktivnosti, a na slici 2. označena su kao područja a), c) i e).
Forecasting horison Original CROLEI 
horizont predviđanja izvorni CROLEI
Industrial production - s.a. Industrial production - trend cycle 
desezonirana industrija trend-ciklus industrija
accurate forecast: index increase 
točna prognoza: porast indeksa
accurate forecast: index increase 
točna prognoza: pad indeksa
One can notice from figure 2 that the forecasting horizons before the first turning 
Iz slike 2. može se zamijetiti da nije obuhvaćen horizont predviđanja prije prvog za
point of the economic activity in August 1995 are not included. 
okreta gospodarske aktivnosti, koji se dogodio u kolovozu 1995.
This is because there are not enough observations before that point. 
Razlog tome je nedovoljan broj opservacija ispred te točke.
Although six observations would be enough for forecasting horizons of original CROLEI index, the alternative CROLEI indices have longer forecasting horizons (-11, -9 and -8 months), and for this reason these horizons could not be included in the evaluation process. 
Naime, iako bi šest opservacija bilo dovoljno da se uključi horizont predviđanja za izvorni CROLEI indeks, alternativni CROLEI indeksi imaju dulje horizonte predviđanja (u trajanju od -11, -9 i -8 mjeseci), pa se ti horizonti predviđanja ne bi mogli uključiti u proces vrednovanja indeksa.
Since every monthly value of CROLEI, in the context of the previous values of the 
Budući da je svaka mjesečna vrijednost CROLEI-ja, u kontekstu prijašnjih vrijedno
series, represents a basis for forecast, according to the signaling method, the monthly values of CROLEI can be considered as forecasts that release signals. 
sti u seriji, osnova za prognozu, mjesečne se vrijednosti CROLEI-ja po uzoru na signalnu metodu, mogu smatrati prognozama koje daju signale.
Following the logic of the signaling method, the number of accurate and inaccurate forecasts within forecasting horizons and within calm periods is determined in the following way: a) forecasts which predict turning point in the forecasting horizons are given the value 1, while forecasts which do not predict the turning point are given the value 0; and b) forecasts which predict the turning point in the calm period are given the value 0, while forecasts that do not predict the turning point are given the value 1. 
Slijedeći logiku signalne metode, utvrđuje se broj dobrih i loših prognoza u horizontu predviđanja i u razdobljima bez zaokreta, i to: a) prognozama koje u horizontu predviđanja navijeste zaokret pripisuje se vrijednost 1, dok se prognozama koje propuste navijestiti zaokret pripisuje vrijednost 0; i b) prognozama koje navješćuju zaokret u mirnim razdobljima pripisuje se vrijednost 0, dok se prognozama koje ne navještaju zaokret pripisuje vrijednost 1.
In order to know what value to assign to the forecast in the forecasting horizons, we 
Da bismo znali kakvu vrijednost pripisati prognozi u horizontu predviđanja, prije
Thus we expect that index value to drop within forecasting horizons before first turning point, thus forecasting an economic downswing, while in the forecasting horizons before the next turning point we expect the index to rise, thus forecasting an upswing in the economic activity. 
Stoga očekujemo da u horizontima predviđanja ispred prvog zaokreta pad vrijednosti indeksa navijesti pad gospodarske aktivnosti, dok u horizontu predviđanja ispred sljedeće točke zaokreta očekujemo da indeks iskaže porast i time navijesti uzlet gospodarske aktivnosti.
Before the last turning point in September 2002, the decrease in the index value is expected. 
Pred posljednjom točkom zaokreta, u rujnu 2002, očekuje se pad indeksa.
In the calm period a) and e) the index value should increase, while in the calm period c) it should decrease. 
U mirnom razdoblju a) i e) vrijednosti indeksa trebaju rasti, dok u mirnom razdoblju c) vrijednosti indeksa trebaju padati.
Forecasting power will be evaluated using the matrix displayed in table 8. 
Prognostička će se snaga vrednovati na osnovi matrice prikazane tablicom 8.
Thus, this measure will serve as the main indicator of forecasting power. 
Stoga će ta mjera poslužiti kao osnovni pokazatelj prognostičke snage pokazatelja.
Forecasting Calm period 
Razdoblje bez zaokreta
forecast predicts turning point (Pt = 1) 
Prognoza predviđa zaokret (Pt = 1)
forecast does not predict turning point (Pt = 0) 
Prognoza ne predviđa zaokret (Pt = 0)
accurate forecast as % of total forecasts 
Točne prognoze kao postotak ukupnih prognoza
inaccurate forecasts as % of total forecast 
Netočne prognoze kao postotak ukupnih prognoza
Adjusted noise-to-signal ratio or NTS 
Prilagođeni omjer netočnih i točnih prognoza
B/(B+D)/A/(A+C) a According to Kaminsky, Lizondo and Reinhart (1997) and Nierhaus (2000). 
B/(B+D)/A/(A+C) a Prema Kaminsky, Lizondo i Reihart (1997) i Nierhaus (2000).
Source: Adjusted according to Ahec-Šonje, Babić and Bačić (2003). 
Izvor: prilagođeno prema Ahec-Šonje, Babić i Bačić (2003)
Forecasting horizons before turning point 
Horizont predviđanja prije zaokreta
Period without turning points 
Razdoblje bez zaokreta Ukupno
Accurate forecast Accurate forecast/total Inaccurate forecast/total NTS 
Točna prognoza Točna prognoza/ukupno Netočna prognoza/ukupno NTS
Number of observations - before turning point - in calm period 
Broj opservacija u: - horizontu predviđanja pred zaokretom - razdoblju bez zaokreta
Forecasting horizon before turning point 
Horizont predviđanja prije zaokreta
Period without turning points Total 
Razdoblje bez zaokreta Ukupno
Source for tables 9 -15; Authors' calculation. 
Izvor za tablice 9-15: izračun autorica
According to the results obtained from the matrix, the original CROLEI achieved the 
Prema dobivenim rezultatima izračuna mjera u matrici, najniži je prilagođeni omjer
lowest noise-to-signal ratio (0.50). 
točnih i netočnih prognoza (0,50) postigao izvorni CROLEI.
CROLEI in differences is the second-best index with a noise-to-signal ratio 0.67. 
Slijedi CROLEI u diferencijama s omjerom točnih i netočnih prognoza 0,67.
Since we obtained matrix results by modifying the signaling method, we wanted to 
Budući da smo rezultate iz matrica dobili modificiranjem signalne metode prema
verify those results with a method that does not need to be adjusted to the needs of this research, which was thus the method that is applied in original form. 
osnovama barometarske metode, te rezultate želimo provjeriti metodom koju ne treba prilagođivati potrebama rada, dakle, metodom koja se primjenjuje u originalu.
Two regression models are chosen and they will be used in two empirical steps. 
Odabrana su dva prognostička regresijska modela koji će se primijeniti u dva empirijska koraka.
In the first step, evaluating two models will enable comparison of forecasting power between original and alternative CROLEI indices. 
U prvome se koraku ocjenom modela omogućuje usporedba prognostičke snage izvornoga i alternativnih CROLEI indeksa.
In the second step regression analysis is conducted and according to this, it will be possible to forecast in-the-sample industrial production applying regression on sample ranging from January 1995 to April 2003. 
U drugome se koraku provodi regresijska analiza na osnovi koje je moguće dati prognozu kretanja industrijske proizvodnje za uzorak, koji obuhvaća opservacije od siječnja 1995. do travnja 2003.
Models used for evaluation of all CROLEI indices, including original, are following: 
Modeli koji se ocjenjuju na osnovi svih CROLEI prognostičkih indeksa, uključujući izvorni, jesu:
By evaluating model (10), the CROLEI system based on the original series with a lead time of 11 months will have 11 independent variables and a constant. 
Pri ocjeni modela (10), CROLEI sustav na osnovi originalnih serija s vremenom prethođenja od 11 mjeseci imat će 11 objašnjavajućih varijabli i konstantu.
The same logic applies to all other CROLEI indices i.e. for other regression equations that will be evaluated. 
Ista logika vrijedi i za ostale CROLEI indekse, odnosno za ostale regresijske jednadžbe koje treba ocijeniti.
The forecasts will be made for each period between May 2003 - April 2004. 
Razdoblje na koje se prognoza odnosi jest svibanj 2003 - travanj 2004.
The advantage of this method is that forecasts of industrial production can be compared with their actual values - industrial production volume index. 
Prednost je te metode to što se dobivena prognoza industrijske proizvodnje može usporediti sa stvarnom vrijednošću - serijom fizički opseg industrijske proizvodnje.
Based on difference between forecasted and actual value of industrial production three indicators of forecasting power are calculated: 
Na osnovi razlike između prognozirane i stvarne vrijednosti industrijske proizvodnje izračunavaju se tri pokazatelja prognostičke snage:
• mean absolute error 
• srednja apsolutna pogreška
• mean absolute percent error 
• srednja apsolutna postotna pogreška
where t= T+1,T+2,...,T+h is forecasted time period, h total number of observations envisaged for in-the-sample forecasting, and yt and ŷ actual and forecasted value of industrial production. 
gdje je t = T+1,T+2,...,T+h razdoblje koje će se prognozirati, h ukupan broj opservacija predviđenih za prognozu unutar uzorka, a yt i ŷ stvarna i prognozirana vrijednost industrijske proizvodnje.
According to these tests, the best forecasting system is the one that achieves the lowest values in three tests. 
Prema tim testovima, najbolji je onaj prognostički sustav koji u sva tri testa ostvari najnižu vrijednost test-statistike.
But if one compares the described measures, one can notice that first two measures depend on the absolute value of series, while the third indicator does not. 
No pažljivom usporedbom opisanih mjera može se uočiti da prve dvije mjere ovise o apsolutnoj vrijednosti opservacija unutar promatranoga i prognoziranog vremenskoga niza.
In the third measure - mean absolute percent error, the difference between forecasted and actual value is averaged by actual value of time series for each point in time period. 
Za treću se mjeru - srednju apsolutnu postotnu pogrešku, razlika između prognozirane i stvarne vrijednosti uprosječuje stvarnom vrijednosti vremenske serije za svaku točku u vremenu.
Mean absolute error is the most appropriate indicator for comparing the forecasting power of all the CROLEI forecasting indices, while first two indicators are suitable for: 
Srednja apsolutna postotna pogreška najpogodnija je za usporedbu prognostičke sposobnosti svih CROLEI prognostičkih indeksa, dok su prve dvije mjere prognostičke pogreške prikladne samo za:
The results displayed in Tables 16 and 17 suggest that CROELI index in logarithms has the highest forecasting power (column 6). 
Iz rezultata u tablici 16. i 17. može se zaključiti da najvišu prognostičku moć ima CROLEI indeks na osnovi serija u logaritmima (stupac 6).
Such a result without any doubt was expected for the first two indicators of forecasting power, because series in logarithms will have a smaller difference between actual and forecasted value than other seasonally adjusted or transformed series. 
Takav je rezultat bio očekivan pri primjeni prvih dviju mjera prognostičke snage jer je razlika između prognozirane i stvarne vrijednosti u serija s logaritmima znatno manja nego u serija s desezoniranim ili transformiranim podacima.
However, the value of the third indicator - mean absolute percent error - points to the fact that the CROLEI system based on series in logarithms has a better ability to forecast than the two other alternative CROLEI systems and the original CROLEI index. 
Ipak, vrijednost treće mjere - srednje apsolutne postotne pogreške - također upućuje na to da CROLEI sustav na osnovi logaritamskih vrijednosti ima bolju mogućnost prognoziranja primjenom obaju modela od izvornoga CROLEI indeksa.
The CROLEI system based on the original series exhibited the lowest forecasting power. 
Najslabiju je prognostičku vrijednost iskazao CROLEI sustav na osnovi originalnih serija.
Ranking of indices according to their forecasting power did not appear sensitive to choice of forecasting model (10) or (11), which makes our findings even more robust. 
Rangiranje indeksa prema prognostičkoj snazi nije se pokazalo osjetljivim na izbor prognostičkih modela (10) ili (11), čime je dodatno potvrđena postojanost dobivenih rezultata.
However, one needs to stress that a final conclusion that the CROLEI system based on 
No treba istaknuti da se ne bi smio donijeti jednoznačan zaključak o tome da je CRO
series in logarithms is the system with the highest forecasting power might not be reached. 
LEI sustav na osnovi logaritamskih vrijednosti sustav s najvećom prognostičkom moći.
If we evaluate models (10) and (11) in such a way that the CROLEI index serves as an in 
Ako modele (10) i (11) ocijenimo tako da kao neovisna varijabla posluži izvorni CRO
dependent variable, while industrial production index in logarithms becomes dependent variable, then the original CROLEI index exhibits the best results in all three indicators of forecasting power. 
LEI indeks, a kao zavisna logaritmirana vrijednost industrijske proizvodnje, tada izvorni CROLEI indeks prema sve tri mjere prognostičke snage ima najbolji rezultat, tj. najveću prognostičku vrijednost.
The results obtained lead to conclusion that the original CROLEI, besides being a 
Dobiveni rezultati vode zaključku da izvorni CROLEI, osim što dobro predviđa po
good predictor of seasonally adjusted industrial production, is even better at predicting industrial production logarithm values. 
našanje desezonirane industrijske proizvodnje, još bolje prognozira vrijednosti industrijske proizvodnje u logaritmima.
The opposite does not hold. 
Obrnuto ne vrijedi.
Indices stemming from CROLEI system based on logarithm values only forecast well the movements of industrial production in logarithms, while their power to forecast the movement of seasonally adjusted industrial production is negligible. 
Indeksima CROLEI sustava na osnovi logaritamskih vrijednosti dobro se prognozira isključivo kretanje industrijske proizvodnje u logaritmima, dok im je moć predviđanja desezoniranog kretanja industrijske proizvodnje zanemariva.
Further on from the results displayed in tables 16 and 17 one can notice that all alter 
Nadalje, iz rezultata prikazanih u tablici 16. i 17. može se uočiti da svi alternativni
native CROLEI indices have stronger forecasting power if they are constructed using not only seasonally adjusted, but also seasonally adjusted and transformed series. 
CROLEI indeksi imaju veću prognostičku moć ako su konstruirani na osnovi serija koje nisu samo desezonirane, već su naknadno transformirane.
For example, the CROLEI index based on series in differences has a higher forecasting power than the CROLEI index based on seasonally adjusted series from the CROLEI system based on series in differences. 
To znači da, primjerice, veću prognostičku snagu ima CROLEI na osnovi serija u diferencijama nego CROLEI na osnovi desezoniranih serija u CROLEI sustavu na osnovi serija u diferencijama.
This difference is most evident in the CROLEI system based on the original series. 
Razlika je najveća u CROLEI sustavu na osnovi originalnih serija.
This result can be explained with seasonal adjustment of the data. 
Taj se rezultat može objasniti sezonskom prilagodbom podataka.
By using the program for seasonal adjustment X11ARIMA, some of the information content of the series gets eliminated because the series is smoothed (Enders, 1995). 
Primjenom programa za sezonsku prilagodbu X11ARIMA izglađuju se serije, pri čemu se gubi dio informacijskog sadržaja (Enders, 1995).
Lost information content is significant since it can enhance the forecasting power of any model, which is quite evident in this research. 
Izgubljeni informacijski sadržaj značajan je jer može znatno unaprijediti prognostičku moć bilo kojega modela, što se očitovalo i u rezultatima.
Thus when developing forecasting models researchers avoid negative consequences of seasonal adjustment by using seasonal dummy variables (Campos and Ericsson, 1999). 
Kada se pri razvijanju prognostičkih modela pojave problemi koji nastaju kao posljedica desezoniranja, istraživači pribjegavaju uporabi sezonskih dummy varijabli (Campos i Ericsson, 1999).
Results presented in this part of the research do not suggest that original CROLEI 
Rezultati dobiveni u ovome dijelu rada ne upućuju na to da je izvorni CROLEI indeks
index is a worse predictor of future developments than alternative indices. 
u odnosu prema alternativnim prognostičkim izrazima slabiji pokazatelj budućih kretanja.
Quite the opposite, the three forecasting error indicators unanimously show that there is no ground for replacing original CROLEI index with one of the offered alternative indices. 
Upravo suprotno, tri mjere pogrešaka nastalih pri predviđanju usuglašeno su pokazale da ne postoji osnova za zamjenu izvornoga CROLEI-ja nekim od ponuđenih alternativnih izraza.
This part of the research has thus confirmed conclusions reached in previous section - and they suggest that we do not need a brand new CROLEI. 
Ovaj je dio rada zapravo potvrdio rezultate koji su dobiveni u prethodnim dijelovima rada - a svi oni upućuju na to da CROLEI treba ostati u svome starome ruhu.
3 Review of forecasting system proposal from 2005 
3. Osvrt na prijedlog prognostičkog sustava iz 2005.
In Holland six forecasting indices are being published, in Germany at least five (Re 
U Nizozemskoj se objavljuje šest prognostičkih izraza, u Njemačkoj najmanje pet
ijer, 2006; Dreger and Schemata, 2005), and for now in Croatia only one, CROLEI. 
(Reijer, 2006; Dreger i Schumacher, 2005), a u Hrvatskoj zasad samo jedan, CROLEI.
But progress has been made in Croatia. 
No i u nas se dogodio pomak.
In 2005 a proposal for a new composite forecasting indicator was published (Cerovac, 2005). 
Godine 2005. objavljen je prijedlog novoga kompozitnog pokazatelja hrvatskoga gospodarstva (Cerovac, 2005).
According to information available to the authors, this is the first and so far the only paper on cyclical indicators since the development of CROLEI system. 
Prema nama raspoloživim informacijama, riječ je o prvom i jedinom radu o temi cikličnih pokazatelja nakon razvoja CROLEI sustava.
Since the paper was published as a working paper and since the movement of the composite index is still not being published, one can only review the choice 
Budući da je rad objavljen kao radna verzija te se kretanje kompozitnog indeksa još uvijek ne objavljuje, kritički se može razmatrati samo izbor metoda koje čine metodološki okvir i, eventualno, rezultati u godini objave.
The value of these indicators for model (11) with the same independent and dependent variables is 0.60, 0.39 i 0.38. 
Vrijednosti tih testova za model (11) s istom neovisnom i zavisnom varijablom iznose 0,60, 0,39 i 0,38.
to the NBER methodological framework. 
mogu pripisati metodološkom okviru NBER.
He calls the entire process the method of elimination and with it he replaces procedure for indicator evaluation. 
Cijeli proces naziva metodom eliminacije, a njome zamjenjuje postupak ocjenjivanja pokazatelja.
However, the author uses NBER criteria given in the evaluation procedure, but for the purpose of eliminating inadequate series. 
Ipak, autor se koristi NBER kriterijima zadanim u postupku ocjenjivanja, ali zato da bi prema njima uklonio nezadovoljavajuće serije.
Moreover, the author tries to use cross-correlation analysis in order to measure the harmonization of cycles between reference series and the indicator, along with its leading tendencies. 
Uz to, autor primjenjuje korelacijsku analizu uz uvođenje vremenskih pomaka kojom nastoji mjeriti usklađenost faza ciklusa referentne serije i pokazatelja, kao i tendencije njihova predvođenja.
The result of elimination method application is an extremely low number of series 
Rezultat primjene metode eliminacije izuzetno je nizak broj pokazatelja u samom
in the leading composite indicator. 
prethodećem kompozitnom pokazatelju.
Leading composite indicator consists of three components (based, it seems, on five series): retail markup, the ratio of deposits and loans to enterprises and the industrial production to inventories in manufacturing ratio. 
Riječ je o ukupno tri komponente (zasnovane na, čini se, pet serija): prodajnoj marži; odnosu depozita i kredita u sektoru poduzeća te odnosu proizvodnje i zaliha u industriji.
Our conclusion is that the elimination approach did not yield in a satisfactory choice of components. 
Naš je zaključak da pristup eliminacije serija nije rezultirao zadovoljavajućim izborom komponenti.
The first component, retail markup, was evaluated by the author, which would result in zero point within the NBER scoring criterion for statistical significance. 
Prvu je komponentu, prodajnu maržu, autor procijenio, čemu bi u sustavu ocjenjivanja serija prema NBER kriteriju statističke značajnosti bilo dodijeljeno nula bodova.
In turn this would mean that this series could not be included in the index. 
To znači da ta serija i prema autorovoj metodi eliminacije ne bi smjela biti uključena u indeks.
Disregarding the choice of method, including reference series in deviated component must be completely avoided since it creates spurious non-random statistical causation between the component of index and reference series. 
Bez obzira na odabir metode, uključivanje referentne serije u izvedenu komponentu treba posve izbjeći jer ona stvara lažnu neslučajnu statističku povezanost druge serije u komponenti s referentnom serijom.
What is new when compared to CROLEI, is that the author has constructed a compos 
Novost u usporedbi s CROLEI-jem jest to što Cerovac gradi kompozitni indeks zao
All three composite indices are calculated according to TCB algorithm, which does not include averaging by significance weights obtained from scoring procedure. 
Sva tri kompozitna indeksa izračunana su na osnovi TCB algoritma, koji ne obuhvaća uprosječivanje uz pomoć pondera značajnosti koji se dobivaju iz postupka ocjenjivanja.
This resulted in greater monthly volatility of the index, recognized by the author (Cerovac, 2005: 23). 
Rezultat su veće amplitude indeksa na mjesečnoj frekvenciji, čega je autor svjestan (Cerovac, 2005:23).
This feature makes identification of index turning points harder and most probably creates more noise when forecasting. 
Naime, ta poteškoća otežava utvrđivanje zaokreta u indeksu i najvjerojatnije stvara više šumova prilikom davanja prognoza.
When one displays CROLEI and the index proposed by Cerovac on a graph, it becomes clear that their cyclical behavior is very similar, with 
Kada se CROLEI i Cerovčev prognostički indeks grafički prikažu, jasno je da se ciklički vrlo slično kreću, s time da je CROLEI znatno glatkija serija.