Temat: Regresja kwantylowa - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Sampling Designs Proportionate to Non-negative Functions of two Quantiles of Auxiliary Variable
Autorzy:: Wywiał, Janusz L.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/591108.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:: Metody estymacji
Regresja kwantylowa
Statystyka
Symulacje komputerowe
Computing simulation
Estimation methods
Quantile regression
Statistics
Opis:: Estimation of the population average in a finite population by means of sampling strategies dependent on sample quantiles of an auxiliary variable are considered. The sampling design proportional to an order statistic of an auxiliary variable was defined by Wywiał (2007, 2008). It was generalized into case of the sampling design proportional to the difference of two order statistics by Wywiał (2009), too. In this paper those results are generalized on the case of a conditional sampling design. Several strategies including the Horvitz-Thompson statistic and regression estimators are considered. Their accuracy is analyzed on the basis of computer simulation experiments.
Źródło:: Studia Ekonomiczne; 2013, 152; 175-190
2083-8611
Pojawia się w:: Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Geometryczne własności regresji kwantylowej
Geometric properties of the quantile regression
Autorzy:: Trzpiot, Grażyna
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/586341.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:: Kwantyle
Regresja kwantylowa
Własności modeli regresji kwantylowych
Property of quantile regression models
Quantile regression
Quantiles
Opis:: Zastosowania miar porządkowych, w tym kwantyli, znajdujemy w różnych obszarach zastosowań, w szczególności w statystyce odpornej. Odejście od klasycznego podejścia bazującego na momentach zmiennej losowej wynika zazwyczaj z analizowanego zbioru danych, który nie spełnia założeń modeli. Dwa pierwsze momenty zmiennej losowej, na których budujemy dalej modele regresji, nie są adekwatne w opisie zbiorów danych z obserwacjami odstającymi. Zbiory danych z asymetrycznymi rozkładami również nie powinny być analizowane z wykorzystaniem modeli regresji estymowanych MNK. Celem artykułu jest prezentacja własności geometrycznych regresji kwantylowej. To podejście metodologiczne wykorzystuje wartości rozkładu, wyznaczając zbiór kwantyli oraz zbiór modeli regresji.
The use of ordinal measures, including quantles, is found in various areas of application, in particular robust statistics. The retreat from the classical approach based on the moments of random variables is usually the result of a data set that does not meet the assumptions of the models. The first two moments of the random variable, on which we are building the regression models, are not adequate in describing the sets of observation data sets. Data sets with asymmetric distributions should also not be analyzed using regression models estimated by MNK. The aim of this paper is to present the geometrical properties of quantile regression. This methodological approach uses the values of the distribution of the random variables by determining the set of quantiles and the set of regression models.
Źródło:: Studia Ekonomiczne; 2017, 344; 145-157
2083-8611
Pojawia się w:: Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Optymalizacja portfela z wykorzystaniem koherentnych transformujących miar ryzyka
Optimal Portfolio Selections Based on Coherent Distortion Risk Measures
Autorzy:: Trzpiot, Grażyna
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/588827.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:: Analiza portfelowa
Miernik ryzyka (VaR)
Optymalizacja
Programowanie liniowe
Regresja kwantylowa
Linear programming
Optimalization
Portfolio analysis
Quantile regression
VaR method
Opis:: Celem artykułu jest wykorzystanie metod optymalizacji liniowej w analizie portfelowej. Poszerzymy problem wyboru optymalnego portfela z kryterium ograniczającym dla kwantylowej miary ryzyka, jakim jest minimalizacja CVaR (conditional value-at-risk) do klasy zadań z koherentnymi transformującymi miarami ryzyka. Omówimy niezależnie koherentne miary ryzyka (KMR) oraz transformujące miary ryzyka (TMR) podając własności i wzajemne zależności. Przejdziemy następnie do klasy miar łączących te podejścia. Koherentne transformujące miary ryzyka (KTMR) obejmują wiele znanych miar ryzyka.
The aim of this paper is application linear programming methodology to solving portfolio selection problems. We enlarge linear optimization problem for quantile risk measures that means for Conditional Value-at-Risk (CVaR) based portfolio selection problems to class of risk measure known as the class of coherent distortion risk measures. We describe independently coherent distortion risk measure and distortion risk measure by a list of properties. At the end we goes to the class of risk measures witch put both approaches together. coherent distortion risk measures include a range of well-known risk measures as CVaR, Wang Transform measure, Proportional Hazard measure.
Źródło:: Studia Ekonomiczne; 2014, 208; 74-85
2083-8611
Pojawia się w:: Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "Regresja kwantylowa" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język