Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Prawdopodobieństwo" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Asymptotic Properties of the Estimator of the Conditional Distribution for Associated Functional Data
    Właściwości asymptotyczne szacunku rozkładu warunkowego dla powiązanych danych funkcjonalnych
    Autorzy:
    Hamri, Mohamed Mehdi
    Dib, Abdassamad
    Rabhi, Abbes
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2138982.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    nonparametric estimation
    small ball probability
    quasi-associated data
    estymacja nieparametryczna
    prawdopodobieństwo small ball
    dane quasi-skojarzone
    Opis:
    The purpose of the paper was to investigate by the kernel method a nonparametric estimate of the conditional density function of a scalar response variable given a random variable taking values in a separable real Hilbert space when the observations are quasi-associated dependent. Under some general conditions, the authors established the pointwise almost complete consistencies with rates of this estimator. The principal aim is the investigate the convergence rate of the proposed estimator.
    Celem niniejszej pracy jest zbadanie metodą jądra nieparametrycznego oszacowania warunkowej funkcji rozkładu zmiennej odpowiedzi skalarnej przy zmiennej losowej przyjmującej wartości w separowalnej rzeczywistej przestrzeni Hilberta, gdy obserwacje są quasi-skojarzone zależne. W pewnych ogólnych warunkach ustala się punktowo prawie zupełną zgodność ze stawkami tego estymatora. Głównym celem jest zbadanie współczynnika zbieżności proponowanego estymatora.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2022, 26, 3; 21-43
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Default Prediction Using the Cox Regression Model and Macroeconomic Conditions - A Lifetime Perspective
    Predykcja niewykonania zobowiązań z wykorzystaniem modelu regresji Coksa i warunków makroekonomicznych – perspektywa czasu życia
    Autorzy:
    Ptak-Chmielewska, Aneta
    Gonzalez, Juan Pablo Espinosa
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/38891274.pdf
    Data publikacji:
    2024
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    survival analysis
    Probability of Default (PD)
    macro variables
    Cox regression
    analiza przeżycia
    prawdopodobieństwo niewykonania zobowiązań
    makrozmienne
    regresja Coksa
    Opis:
    Aim: Since the implementation of International Financial Reporting Standards 9 (IFRS 9), several techniques on estimating the risk parameters for calculating the expected credit losses (ECL) have been implemented across financial institutions. The purpose of this study was to present the advantages of using survival analysis for the estimation of the probability of default (PD) given the particularity of the method, within the estimation of the time up to an event occurring. Methodology: The Cox Proportional Hazard Rate was selected as the model to predict the default incorporating the time to event and the macroeconomic conditions into the model. At the end of this research a validation was performed of the accuracy of the survival method through the time. Results: The ROC curve and concordance statistics were evaluated on different time points, the survival model shows a consistent high discriminatory power in terms of the AUC over each time horizon. The results revealed that time dependent ROC curves for the selected years from 1 to 4 and the first year have the largest area under the curve (AUC). The time dependent curve is evaluated at all event times under the 95% pointwise confidence limits of the fitted model, the AUC was on average around 0.8, with the highest values in the first years. Implications and recommendations: The results are promising for PD estimation in a lifetime perspective. This method is accurate for IFRS9 ECL purposes as time varying internal (portfolio characteristics) and external (macroeconomic) factors can be incorporated. The dynamic model incorporates the variability and changes of the variables from the past up to now. Originality/value: To date the survival analysis techniques were used mostly for PD estimations but not in a IFRS9 ECL perspective. Given the nature of this method of estimating the remaining lifetime perspective and the inclusion into the model of the macro variables, this model can be considered adequate according to IFRS9. The paper aimed to present their uses for lifetime prediction.
    Cel: Od czasu wdrożenia Międzynarodowych Standardów Sprawozdawczości Finansowej 9 (MSSF 9), różne techniki estymacji parametrów ryzyka do wyliczenia oczekiwanych strat kredytowych zostały wdrożone w instytucjach finansowych. Celem tego badania jest prezentacja zalet stosowania analizy przeżycia do estymacji prawdopodobieństwa niewykonania zobowiązań (PD) z wykorzystaniem specyfiki metod estymacji czasu do wystąpienia zdarzenia. Metodyka: Wykorzystano model proporcjonalnych hazardów Coksa jako model do predykcji niewykonania zobowiązań włączający czas do wystąpienia zdarzenia i warunki makroekonomiczne do modelu. W badaniu przeprowadzono walidację metod przeżycia w czasie. Wyniki: Krzywa ROC i statystyki zgodności zostały ocenione dla różnych punktów w czasie. Model przeżycia wykazuje wysoką moc dyskryminacyjną w odniesieniu do AUC dla każdego horyzontu czasowego. Wyniki pokazują, że zależne od czasu krzywe ROC dla wybranych lat 1-4 i dla pierwszego roku mają najwyższą wartość pola pod krzywą (AUC). Krzywa zależna od czasu jest oceniana dla każdego czasu zdarzenia z 95-procentowym przedziałem ufności estymowanego modelu. Stwierdzono ponadto, że wartość AUC jest średnio na poziomie około 0,8, z najwyższą wartością w pierwszym roku. Implikacje i rekomendacje: Wyniki są obiecujące do estymacji prawdopodobieństwa niewykonania zobowiązań (PD) w perspektywie czasu życia kredytu. Stąd ta metoda jest odpowiednia do szacowania oczekiwanych strat kredytowych w ujęciu MSSF 9, ponieważ zależne od czasu wewnętrzne (charakterystyki portfelowe) i zewnętrzne (makroekonomiczne) czynniki mogą być uwzględnione w modelu. Model dynamiczny uwzględnia zmienność i zmiany charakterystyk historycznie w czasie aż do momentu bieżącego. Oryginalność/wartość: Dotychczas techniki analizy przeżycia były wykorzystywane głównie do estymacji prawdopodobieństwa niewykonania zobowiązań (PD), ale nie w perspektywie oczekiwanych strat kredytowych w ujęciu MSSF 9. ze względu na specyfikę metod do estymacji pozostałego czasu w perspektywie czasu życia. Dodatkowo włączenie do modelu zmiennych makroekonomicznych jest odpowiednim podejściem w MSSF 9. Artykuł ma na celu prezentację wykorzystania tych metod w predykcji czasu życia kredytu.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2024, 28, 2; 50-61
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Single Functional Index Quantile Regression for Independent Functional Data Under Right-Censoring
    Regresja kwantylowa pojedynczego wskaźnika funkcjonalnego dla niezależnych danych funkcjonalnych z cenzurowaniem prawostronnym
    Autorzy:
    Hamri, Mohamed Mehdi
    Mekki, Sanaà Dounya
    Rabhi, Abbes
    Kadiri, Nadia
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2045982.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    censored data
    functional data
    kernel estimator
    normality
    non-parametric estimation
    small ball probability
    dane cenzurowane
    estymator jądrowy
    normalność
    estymacja nieparametryczna
    prawdopodobieństwo small ball
    Opis:
    The main objective of this paper was to estimate non-parametrically the quantiles of a conditional distribution based on the single-index model in the censorship model when the sample is considered as independent and identically distributed (i.i.d.) random variables. First of all, a kernel type estimator for the conditional cumulative distribution function (cond-cdf) is introduced. Then the paper gives an estimation of the quantiles by inverting this estimated cond-cdf, the asymptotic properties are stated when the observations are linked with a single-index structure. Finally, a simulation study was carried out to evaluate the performance of this estimate.
    Głównym celem artykułu jest prezentacja nieparametrycznej estymacji kwantyli rozkładu warunkowego na podstawie modelu jednoindeksowego w modelu cenzury, gdy próba jest traktowana jako niezależne zmienne losowe o identycznym rozkładzie. Przede wszystkim wprowadzono estymator jądrowy dla funkcji skumulowanego rozkładu warunkowego (cond-cdf). Następnie podano oszacowanie kwantyli przez odwrócenie oszacowanego cond-cdf. Właściwości asymptotyczne są określane, gdy obserwacje są połączone ze strukturą jednoindeksową. Na koniec przeprowadzono badanie symulacyjne, aby ocenić skuteczność tego oszacowania.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2022, 1; 31-62
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Central Limit Theorem for Conditional Mode in the Single Functional Index Model with Data Missing at Random
    Centralne twierdzenie graniczne dla trybu warunkowego w jednolitym funkcjonalnym modelu indeksowym z losowym brakiem danych
    Autorzy:
    Allal, Anis
    Dib, Abdessamad
    Rabhi, Abbes
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/31233548.pdf
    Data publikacji:
    2024
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    functional data analysis
    functional single-index process
    kernel estimator
    missing at random
    nonparametric estimation
    small ball probability
    funkcjonalna analiza danych
    funkcjonalny proces pojedynczego indeksu
    estymator jądra
    losowe braki
    estymacja nieparametryczna
    prawdopodobieństwo małej kuli
    Opis:
    This paper concentrates on nonparametrically estimating the conditional density function and conditional mode within the single functional index model for independent data, particularly when the variable of interest is affected by randomly missing data. This involves a semi-parametric single model structure and a censoring process on the variables. The estimator's consistency (with rates) in a variety of situations, such as the framework of the single functional index model (SFIM) under the assumption of independent and identically distributed (i.i.d) data with randomly missing entries, as well as its performance under the assumption that the covariate is functional, are the main areas of focus. For this model, the nearly almost complete uniform convergence and rate of convergence established. The rates of convergence highlight the critical part that the probability of concentration play in the law of the explanatory functional variable. Additionally, we establish the asymptotic normality of the derived estimators proposed under specific mild conditions, relying on standard assumptions in Functional Data Analysis (FDA) for the proofs. Finally, we explore the practical application of our findings in constructing confidence intervals for our estimators. The rates of convergence highlight the critical part that the probability of concentration play in the law of the explanatory functional variable.
    W artykule skoncentrowano się na nieparametrycznym estymowaniu warunkowej funkcji gęstości i warunkowej dominanty w modelu pojedynczego wskaźnika funkcjonalnego dla niezależnych danych, szczególnie gdy na interesującą zmienną wpływają losowo brakujące dane. Obejmuje to strukturę półparametrycznego pojedynczego modelu i proces cenzurowania zmiennych. Zgodność estymatora (ze współczynnikami) w różnych sytuacjach, np. w ramach modelu pojedynczego wskaźnika funkcjonalnego przy założeniu niezależnych i z identycznym rozkładem danych z losowymi brakami, a także jego działanie w warunkach, gdy zmienna towarzysząca jest funkcjonałem, to główne obszary zainteresowania. Dla tego modelu wyznacza się prawie całkowicie jednolitą zbieżność i wskaźnik zbieżności. Wskaźniki zbieżności podkreślają kluczową rolę, jaką prawdopodobieństwo koncentracji odgrywa w założeniach dotyczących objaśniającej zmiennej funkcjonalnej. Dodatkowo ustala się asymptotyczną normalność wyprowadzonych estymatorów zaproponowanych w określonych łagodnych warunkach, opierając się na standardowych założeniach z analizy danych funkcjonalnych dla dowodów. Na koniec zbadano praktyczne zastosowanie ustaleń w konstruowaniu przedziałów ufności dla naszych estymatorów. Wskaźniki zbieżności podkreślają kluczową rolę, jaką prawdopodobieństwo koncentracji odgrywa w założeniach dotyczących objaśniającej zmiennej funkcjonalnej.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2024, 28, 1; 39-60
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Single Functional Index Quantile Regression for Functional Data with Missing Data at Random
    Właściwości asymptotyczne estymatorów półparametrycznych dla kwantyla warunkowego pojedynczego wskaźnika funkcjonalnego z losowymi brakami danych
    Autorzy:
    Kadiri, Nadia
    Mekki, Sanaà Dounya
    Rabhi, Abbes
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/21375671.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    functional data analysis
    functional single index process
    kernel estimator
    missing at random
    nonparametric estimation
    small ball probability
    funkcjonalna analiza danych
    funkcjonalny proces pojedynczego indeksu
    estymator jądra
    losowe braki
    estymacja nieparametryczna
    prawdopodobieństwo małej kuli
    Opis:
    The primary goal of this research was to estimate the quantile of a conditional distribution using a semi-parametric approach in the presence of randomly missing data, where the predictor variable belongs to a semi-metric space. The authors assumed a single index structure to link the explanatory and response variable. First, a kernel estimator was proposed for the conditional distribution function, assuming that the data were selected from a stationary process with missing data at random (MAR). By imposing certain general conditions, the study established the model’s uniform almost complete consistencies with convergence rates.
    Głównym celem przedstawionych w artykule badań jest oszacowanie kwantyla rozkładu warunkowego przy użyciu podejścia półparametrycznego w obecności losowo brakujących danych, gdzie zmienna predykcyjna należy do przestrzeni semimetrycznej. Założono strukturę pojedynczego indeksu, aby połączyć zmienną objaśniającą i zmienną odpowiedzi. Wstępnie zaproponowano estymator jądra dla funkcji rozkładu warunkowego, zakładając, że dane są losowo wybierane z procesu stacjonarnego z brakującymi danymi (MAR). Nakładając pewne ogólne warunki, ustalono jednolitą, prawie całkowitą zgodność modelu ze współczynnikami konwergencji.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2023, 27, 3; 1-19
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Asymptotic Normality of Single Functional Index Quantile Regression for Functional Data with Missing Data at Random
    Asymptotyczna normalność regresji kwantylowej pojedynczego wskaźnika funkcyjnego dla danych funkcjonalnych z losowymi brakującymi danymi
    Autorzy:
    Allal, Anis
    Kadiri, Nadia
    Rabhi, Abbes
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/31233546.pdf
    Data publikacji:
    2024
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    asymptotic normality
    functional data analysis
    functional single-index process
    missing at random
    nonparametric estimation
    small ball probability
    asymptotyczna normalność
    funkcjonalna analiza danych
    funkcjonalny proces poje- dynczego indeksu
    estymator jądra
    losowe braki
    estymacja nieparametryczna
    prawdopodobieństwo małej kuli
    Opis:
    This work addresses the problem of the nonparametric estimation of the regression function, namely the conditional distribution and the conditional quantile in the single functional index model (SFIM) under the independent and identically distributed condition with randomly missing data. The main result of this study was the establishment of the asymptotic properties of the estimator, such as the almost complete convergence rates. Moreover, the asymptotic normality of the constructs was obtained under certain mild conditions. Lastly, the authors discussed how to apply the result to construct confidence intervals.
    W artykule autorzy prowadzą rozważania dotyczące problemu nieparametrycznej estymacji funkcji regresji, a mianowicie rozkładu warunkowego i kwantyla warunkowego w modelu pojedynczego indeksu funkcjonalnego (SFIM) przy założeniu niezależnych i z identycznym rozkładem danych z losowymi brakami danych. Głównym rezultatem przeprowadzonych badań było ustalenie asymptotycznych właściwości estymatora, takich jak prawie całkowite współczynniki zbieżności. Co więcej, asymptotyczną normalność konstruktów uzyskano dla pewnych łagodnych warunków. Na koniec omówiono, jak zastosować uzyskany wynik do skonstruowania przedziałów ufności.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2024, 28, 1; 26-38
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies