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 "Markov chain" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    An Integrative Modelling Approach to Analyse Landscape Dynamics Through Intensity Analysis and Cellular Automata-Markov Chain Model
    Autorzy:
    Hasani, Mohammad
    Salmanmahiny, Abdolrassoul
    Tabrizi, Alireza Mikaeili
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1019574.pdf
    Data publikacji:
    2020-06-30
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    landscape dynamics
    satellite imagery
    Cellular Automata-Markov Chain
    Intensity Analysis
    Iran
    Opis:
    The goal of this study is offer a deep understanding of the landscape dynamics in the Gorgan Township, the Golestan Province, Iran. Landsat satellite imagery of two different time thresholds, i.e. the years 1992 and 2011, was acquired from the US Geological Survey database and the changes were quantified for the Gorgan area covering a 19-year time span. Furthermore, an integrated Cellular Automata-Markov Chain (CA-MC) model was applied to predict future changes up to the year 2030. We used the intensity analysis method to compare the historical dynamics of different land categories at multiple levels. The results indicated that during the 19 years, the built-up and forest areas increased by 2.33% and 0.27%, respectively, while agriculture and remnant vegetation decreased by 2.43% and 0.24%, respectively. The CA-MC model illustrated that in the following 19 years, the built-up areas could increase by 2.45%. An intensity analysis revealed that forest gains and losses were dormant while remnant vegetation gains and losses were active. The built-up area’s gains and water bodies’ losses were active and stationary during both time intervals. The transitions from water bodies and remnant vegetation to agriculture were regularly targeting and stationary, while the transition from forest to agriculture was regularly avoiding and stationary. Our findings also indicated a heavy systematic transition from agriculture to built-up areas. Regarding the increasing population growth and urbanisation in the region, the outcomes of this study can help make informed decisions for the management and protection of natural resources in the study area.
    Źródło:
    European Spatial Research and Policy; 2020, 27, 1; 243-261
    1231-1952
    1896-1525
    Pojawia się w:
    European Spatial Research and Policy
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Bayesian Analysis of Stochastic Volatility Model and Portfolio Allocation
    Bayesowska analiza modelu zmienności stochastycznej w optymalizacji portfela
    Autorzy:
    Pajor, Anna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/907594.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    multivariate stochastic volatility model
    Bayesian analysis
    portfolio allocation
    Markov chain Monte Carlo
    Opis:
    In this paper we present the multivariate stochastic volatility model based on the Cholesky decomposition. This model and the Bayesian approach is used to model bivariate daily financial time series and construct an optimal portfolio. We consider the hypothetical portfolios consisted of two currencies that were most important for the Polish economy: the US dollar and the German mark. In the optimization process we used the predictive distributions of future returns and the predictive covariance matrix obtained from the MSV model.
    W artykule przedstawiono model zmienności stochastycznej, oparty na dekompozycji Choleskiego. Następnie model SV oraz podejście Bayesowskie zostało wykorzystane do modelowania zmienności dwuwymiarowych finansowych szeregów czasowych oraz budowy optymalnego portfela walutowego. Rozważono hipotetyczny portfel, w skład którego wchodzą złotówkowe kursy dwóch walut: dolara amerykańskiego i marki niemieckiej. W procesie optymalizacji portfela wykorzystano predyktywny rozkład stóp zwrotu oraz predyktywny rozkład macierzy warunkowych kowariancji, uzyskany w rozważanym modelu MSV za pomocą metod Monte Carlo (MCMC).
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2005, 192
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Forecasting of the Employment Rate in the EU ICT Field
    Prognozowanie stopy zatrudnienia w obszarze ICT w Unii Europejskiej
    Autorzy:
    Zatonatska, Tetiana
    Klapkiv, Yuriy
    Dluhopolskyi, Oleksandr
    Fedirko, Olha
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2106295.pdf
    Data publikacji:
    2022-09-14
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    wdrożenie ICT
    cyfryzacja
    zarządzanie zatrudnieniem
    popyt na pracę
    łańcuch Markowa
    ICT adoption
    digitalization
    employment management
    labor demand
    Markov chain
    Opis:
    The ingrained tendency to implement information and communication technologies (ICT) in EU enterprises over the last decade has caused dramatic changes in the labor market. Since the demand for ICT personnel is growing, there is still a need to create a comprehensive strategy to effectively manage ICT specialists when restructuring enterprises. The aim of the research is to identify transferring processes between low‑ and high‑skilled ICT personnel and predict the employment rate in the ICT field until 2025. A Markov chain was used as the method of analysis. Using statistical data about the employment rate of ICT personnel by education attainment level, we have built a Markov chain model that describes the processes of ICT personnel with different levels of education. Data from 2005 to 2019 was used to build forecasting because of the absence of the latest information. We demonstrate that with the help of digitalization, the employment rate of ICT staff in 2025 will increase by 64% compared to 2018. The research verifies that ICT personnel will be in great demand until 2023 and, importantly, low‑ and middle‑skilled personnel will be in demand, as well as high‑skilled personnel. The employment rate in the ICT field will be at its highest level in 2022 as the favorable economic conditions for ICT adoption will help it. The growing demand for low‑ and medium‑skilled ICT staff are met both by staff relocation processes and by the increasing digitalization of business units and public sector institutions. The added value of the analysis is the prediction that the largest growth in ICT personnel employment will occur by 2023, but employment growth will slow down after that. The main obstacle to employment growth through digitalization is the global economic crisis because of different reasons.
    Zakorzeniona w ostatnim dziesięcioleciu tendencja do wdrażania technologii informacyjno‑komunikacyjnych w przedsiębiorstwach UE spowodowała wstrząsające zmiany na rynku pracy. Ponieważ zapotrzebowanie na personel ICT rośnie, nadal istnieje potrzeba stworzenia kompleksowej strategii skutecznego zarządzania specjalistami ICT na potrzeby restrukturyzacji przedsiębiorstw. Celem badań jest identyfikacja procesów transferu pomiędzy nisko‑ i wysoko wykwalifikowanym personelem ICT oraz przewidywanie wskaźnika zatrudnienia w dziedzinie ICT do 2025 r. W badaniach wykorzystano łańcuch Markowa jako metodę analizy. W OPARCIU O dane statystyczne dotyczące wskaźnika zatrudnienia personelu ICT według poziomu wykształcenia opracowano model łańcucha Markowa, który opisuje procesy personelu ICT o różnym poziomie wykształcenia. Do analizy wykorzystano dane z okresu 2005–2019 do zbudowania prognozy ze względu na brak najnowszych informacji. W efekcie udowodniono, że przy pomocy procesów digitalizacji stopa zatrudnienia pracowników ICT w 2025 r. wzrośnie o 64% w porównaniu z danymi z 2018 r. Badania potwierdziły, że personel ICT będzie bardzo potrzebny do 2023 r., a co ważne, zapotrzebowanie na pracowników o niskich i średnich kwalifikacjach będzie rosło, jak i na wysoko wykwalifikowanych. Stopa zatrudnienia w dziedzinie ICT będzie na wyższym poziomie w 2022 r., ponieważ sprzyjające warunki ekonomiczne dla przyjęcia ICT mu pomogą. Rosnące zapotrzebowanie na personel ICT o niskim i średnim poziomie kwalifikacji będzie zapewnione przez personel przenoszący procesy, przedsiębiorstwa i cyfryzację rządu. Największy wzrost zatrudnienia personelu ICT nastąpi do 2023 r., a w przyszłości wzrost zatrudnienia spowolni. Główną przeszkodą dla wzrostu zatrudnienia poprzez cyfryzację jest globalny kryzys gospodarczy. Wartością dodaną analizy jest prognoza, że największy wzrost zatrudnienia personelu ICT nastąpi do 2023 roku, ale po będzie mało miejsce spowolnienie wzrostu zatrudnienia. Główną przeszkodą we wzroście zatrudnienia poprzez cyfryzację jest światowy kryzys gospodarczy z różnych powodów.
    Źródło:
    Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe; 2022, 25, 3; 7-25
    1508-2008
    2082-6737
    Pojawia się w:
    Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The Bayesian Method in Estimating Polish and German Industry Betas. A Comparative Analysis of the Risk between the Main Economic Sectors from 2001–2020
    Oszacowaniach polskich i niemieckich współczynników beta z użyciem metody bayesowskiej – porównanie dla głównych indeksów sektorowych w latach 2001–2020
    Autorzy:
    Feder‑Sempach, Ewa
    Szczepocki, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2083054.pdf
    Data publikacji:
    2022-06-20
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    beta sektorowa
    CAPM
    metoda bayesowska
    symulacja Monte Carlo
    Polska
    Niemcy
    industry beta
    Markov Chain Monte Carlo
    Polish Stock Market
    German Stock Market
    Opis:
    This paper examines the long‑term dependence between the Polish and German stock markets in terms of industry beta risk estimates according to the Capital Asset Pricing Model (CAPM). The main objective of this research is to compare the Polish and German beta parameters of five Polish and three German sector indices using the Bayesian methodology in the period 2001–2020. The study has two detailed aims. First, to develop a modified, Bayesian approach (SBETA model) that generates significantly more precise beta than the traditional model. Second, to compare the results of different time‑varying industry betas in the Polish and German economies, giving a simple investment recommendation, i.e., which sector could be classified as aggressive or defensive. The betas were time‑varying in both markets but less persistent in the German industries, which seems characteristic of an advanced economy. The Banking sector betas were the highest in both markets, implying the aggressive nature of that industry in the last twenty years. For the Polish market industry, the betas of Construction, IT, Food and Drinks, and Telecom were classified as defensive. For the German economy, the Technologies (IT) sector was also classified as aggressive, but Telecom was defensive. The results give a valuable insight into the systematic risk levels in Poland and Germany, reflecting the investors' learning process and indicating that Polish Banking and German technologies outperformed the market in the last twenty years.
    Celem artykułu jest porównanie długookresowych zależności w poziomie branżowego ryzyka systematycznego, mierzonego współczynnikiem beta, na polskim i niemieckim rynku giełdowym. Poziom ryzyka został oszacowany dla pięciu sektorów polskich i trzech niemieckich na podstawie modelu CAPM z wykorzystaniem metody bayesowskiej w okresie 2001–2020. Cele szczegółowe artykułu to rozwinięcie i udoskonalenie nowego podejścia bayesowkiego (model SBETA) do szacowania poziomu ryzyka i porównanie wielkości współczynnika beta zmiennego w czasie na obu rynkach wraz z prostą rekomendacją inwestycyjną, tj. sektor agresywny lub defensywny. Wyniki wskazują, że współczynniki beta niemieckich sektorów miały niższy poziom persystencji, co jest charakterystyczne dla rynków rozwiniętych. Sektor bankowy okazał się najbardziej agresywny, najwyższy poziom bety, zarówno na polskim i niemieckim rynku giełdowym. Polskie indeksy sektorowe budownictwo, IT, artykuły spożywcze i telekomunikacja zostały zakwalifikowane do defensywnych. Niemieckie indeksy, Technologiczny (IT) został zakwalifikowany do agresywnych ale telekomunikacja do defensywnych. Na podstawie obliczeń wskazano, że polski sektor bankowy i niemiecki technologiczny przyniosły wyższe dochody niż cały rynek w analizowanym okresie. Wyniki mają bardzo duże znaczenie dla oceny poziomu ryzyka systematycznego na polskiej i niemieckiej giełdzie papierów wartościowych i dają jasne rekomendacje inwestorom międzynarodowym.
    Źródło:
    Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe; 2022, 25, 2; 45-60
    1508-2008
    2082-6737
    Pojawia się w:
    Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe
    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