Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Metoda najmniejszych kwadratów" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Wpływ struktury kapitału na rentowność przedsiębiorstw sektora produkcyjnego, handlowego i usługowego
The impact of capital structure on profitability in the manufacturing, trade and service sectors
Autorzy:
Baran, Angelika
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/586319.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Metoda najmniejszych kwadratów
Model ekonometryczny
Rentowność
Struktura kapitału
Capital structure
Econometric models
Least squares method
Profitability
Opis:
Celem niniejszego artykułu było skoncentrowanie się na zbadaniu zależności pomiędzy strukturą kapitału a rentownością polskich spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych z sektora produkcyjnego, usługowego i handlowego. Badania empiryczne oparto na analizie sprawozdań finansowych 300 spółek. Dla każdego sektora określono 100 spółek, w których uwzględniono dane z 2015 r. i na podstawie których oszacowano parametry strukturalne funkcji regresji. Uzyskanie właściwego oszacowania zależności wymagało zbadania relacji nieliniowej, aproksymowanej metodą najmniejszych kwadratów w celu uzyskania możliwie najlepszej oceny, przy pełnej interpretacji uzyskanych wyników. Przedmiotową analizę dopełniły zmienne kontrolne w postaci zależności pomiędzy rentownością a kwadratem oceny zadłużenia, zyskiem z działalności operacyjnej, wartością księgową, kapitalizacją rynkową, kwadratem marży zysku brutto, logarytmem wskaźnika cen wartości księgowej.
The purpose of this article was to focus on examining the correlation between the capital structure and the profitability of Polish companies listed on the Stock Exchange in the manufacturing, service and trading sectors. Empirical research was based on analysis of the financial statements of 300 companies. For each industry, 100 companies were included taking into account data from the year 2015 and based on which the structural parameters of the regression function were estimated. Obtaining a proper estimation of the correlation required a nonlinear relation, approximated by the least squares method, to obtain the best possible estimate, with a full interpretation of the obtained results. This analysis was supplemented by control variables in the form of the correlation between profitability and debt assessment squared, operating profit, book value, market capitalisation, profit margin squared, and the logarithm of the prices/book value ratio.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2017, 341; 9-20
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wpływ teorii kosztów transakcyjnych i teorii zasobowej na proces decyzyjny outsourcingu
The impact of transaction cost theory and resource based view on the outsourcing decision-making process
Autorzy:
Marcinkowska, Elżbieta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/590660.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Metoda najmniejszych kwadratów
Model ekonometryczny
Rentowność
Struktura kapitału
Decisionmaking process
Outsourcing
Resource based view
Transaction cost theory
Opis:
Wydzielać na zewnątrz pewne działania lub procesy czy realizować wewnątrz organizacji? – pytanie to nadal jest aktualne i ważne. Pomocą w odpowiedzi na tak postawione pytanie służą teoria kosztów transakcyjnych i teoria zasobowa. Teorie te mają wpływ na wyjaśnienie złożoności koncepcji outsourcingu i mogą być wsparciem w podejmowaniu decyzji outsourcingowych. W artykule przedstawiono przenikanie się obu teorii w procesie podejmowania decyzji o outsourcingu, wskazując ich kluczowe elementy wpływające na przyjmowane rozwiązania w praktyce funkcjonowania firm.
To make or buy decision – it is an important and up to date question. Your response to this question are Transaction Cost Theory and the Resource Based View. Both theories have a decisive influence on the explanation of the complexity of the concept of outsourcing. The article presents the integrity and blending of both the theory of decision-making on the use of outsourcing in the business entity.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2017, 341; 220-229
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estimation of regression parameters of two dimensional probability distribution mixtures
Estymacja parametrów regresji mieszanki dwuwymiarowych rozkładów prawdopodobieństwa
Autorzy:
Sitek, Grzegorz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/592694.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
EM algorithm
Least squares method for an implicite interdependence
Mixture regression model
Algorytm EM
Metoda najmniejszych kwadratów dla zależności niejawnych
Mieszanki regresji
Opis:
We use two methods of estimation parameters in a mixture regression: maximum likelihood (MLE) and the least squares method for an implicit interdependence. The most popular method for maximum likelihood esti-mation of the parameter vector is the EM algorithm. The least squares method for an implicit interdependence is based solving systems of nonlinear equations. Most frequently used method in the estimation of parameters mixtures regression is the method of maximum likelihood. The article presents the possibility of using a different the least squares method for an implicit interdependence and compare it with the maximum likelihood method. We compare accuracy of two methods of estimation by simulation using bias: root mean square error and bootstrapping standard errors of estimation.
Do estymacji parametrów mieszanek regresji stosujemy dwie metody: metodę największej wiarygodności oraz metodę najmniejszych kwadratów dla zależności niejawnych. Najbardziej popularną metodą polegającą na maksymalizacji funkcji wiarygodności jest algorytm EM. Metoda najmniejszych kwadratów dla zależności niejawnych polega na rozwiązaniu układu równań nieliniowych. Najczęściej stosowaną metodą estymacji parametrów mieszanek regresji jest metoda największej wiarygodności. W artykule pokazano możliwość zastosowania innej metody najmniejszych kwadratów dla zależności niejawnych. Obie metody porównujemy symulacyjnie, używając obciążenia estymatora, pierwiastka błędu średniokwadratowego estymatora oraz bootstrapowe błędy standardowe.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2016, 304; 30-46
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Do multi-factor models produce robustresults? Econometric and diagnostic issues in equity risk premia study
Analiza diagnostyczna wieloczynnikowych modeli oszacowań premii za ryzyko akcyjne
Autorzy:
Sakowski, Paweł
Ślepaczuk, Robert
Wywiał, Mateusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/585858.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Asset pricing models
Autocorrelation
Collinearity
Diagnostics
Econometric
Equity risk premia
General Methods of Moments (GMM)
Heteroscedasticity
Maximum Likelihood Estimation (MLE)
Multi-factor models
Normality
Ordinary Least Squares (OLS)
Outliers
Autokorelacja
Diagnostyka modeli
Heteroskedastyczność
Metoda najmniejszych kwadratów
Metoda największej wiarygodności
Modele wieloczynnikowe
Modele wyceny aktywów
Obserwacje odstające
Premia za ryzyko akcyjne
Uogólniona metoda momentów
Współliniowość
Opis:
In recent decades numerous studies verified empirical validity of the CAPM model. Many of them showed that CAPM alone is not able to explain cross-sectional variation of stock returns. Researchers revealed various risk factors which explained outperformance of given groups of stocks or proposed modifications to existing multi-factor models. Surprisingly, we hardly find any discussion in financial literature about potential drawbacks of applying standard OLS method to estimate parameters of such models. Yet, the question of robustness of OLS results to invalid assumptions shouldn't be ignored. This article aims to address diagnostic and econometric issues which can influence results of a time-series multifactor model. Based on the preliminary results of a five-factor model for 81 emerging and developed equity indices [Sakowski, Ślepaczuk and Wywiał, 2016a] obtained with OLS we check the robustness of these results to popular violations of OLS assumptions. We find autocorrelation of error term, heteroscedasticity and ARCH effects for most of 81 regressions and apply an AR-GARCH model using MLE to remove them. We also identify outliers and diagnose collinearity problems. Additionally, we apply GMM to avoid strong assumption of IID error term. Finally, we present comparison of parameters estimates and Rsquared values obtained by three different methods of estimation: OLS, MLE and GMM. We find that results do not differ substantially between these three methods and allow to draw the same conclusions from the investigated five-factor model.
W ostatnich latach liczne prace podejmowały temat empirycznej weryfikacji skuteczności modelu CAPM. Ich autorzy zaproponowali co najmniej kilka czynników ryzyka, które są w stanie wyjaśnić zróżnicowanie przekrojowe zwrotów rozmaitych aktywów finansowych. Zaproponowano także liczne modyfikacje istniejących modeli wieloczynnikowych. W bogatej literaturze rzadko jednak spotykamy dyskusję na temat konsekwencji stosowania standardowej Metody Najmniejszych Kwadratów do oszacowania parametrów tych modeli. Pytanie o odporność oszacowań wieloczynnikowych modeli wyceny aktywów finansowych uzyskanych za pomocą MNK na niespełnienie założeń nie powinno być jednak ignorowane. Celem niniejszego artykułu jest analiza diagnostyczna wyników oszacowań modelu pięcioczynnikowego dla 81 indeksów giełdowych [Sakowski, Ślepaczuk i Wywiał, 2016a]. Weryfikacja założeń modelu wskazuje na obecność autokorelacji i heteroskedastyczności czynnika losowego, a także występowanie efektów ARCH. Analiza obejmuje także identyfikację obserwacji wpływowych oraz weryfikację obecności współliniowości wśród czynników. W końcowej części prezentujemy porównanie oszacowań uzyskanych za pomocą Metody Najmniejszych Kwadratów, Metody Największej Wiarygodności oraz Uogólnionej Metody Momentów. Wszystkie trzy metody dają bardzo zbliżone oszacowania i pozwalają wyciągnąć ten sam zestaw wniosków dla analizowanego modelu pięcioczynnikowego.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2016, 301; 203-227
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    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