Informacja

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

Wyszukujesz frazę "quantile" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-12 z 12
Tytuł:
Bayesian Spatial Quantile Regression
Bayesowska przestrzenna regresja kwantylowa
Autorzy:
Trzpiot, Grażyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/904804.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
quantile regression
spatial quantile regression
bayesian spatial model
Opis:
In this paper we present a Bayesian spatial model quantile regression. We develop a spatial quantile regression model that does not assume normality and allows the covariates to affect the entire conditional distribution, rather than just the mean. The conditional distribution is allowed to vary from site-to-site and is smoothed with a spatial prior.
W wielu zastosowaniach, podstawowym problemem jest opis i analiza wpływu wektora skorelowanych zmiennych objaśniających X na zmienna objaśnianą Y. W przypadku, gdy obserwacje badanych zmiennych są dodatkowo rozmieszczone przestrzennie, zadanie jest jeszcze trudniejsze, ponieważ mamy dodatkowe zależności, wynikające ze zmienności przestrzennej. Klasyczne podejście stosowane do takich problemów wykorzystuje założenie o skończonej wartości oczekiwanej zmiennych Y, wówczas przestrzenna funkcja regresji jest dobrze określona i dostarcza informacji o zależności zmiennej Y od zmiennych X. W tej pracy, w miejsce przestrzenna funkcja regresji wykorzystującej średnią, rozpatrzymy przestrzenna regresję kwantylową. Regresja kwantylowa zostanie omówiona w przestrzennym kontekście. Semiparametryczny model bayesowski i jego estymacja jest głównym celem tej pracy. Dodatkowe zasoby informacji o zmienności otrzymujemy badając kwantyle, wychodząc poza tradycyjny opis klasycznej regresji. Estymacja kwantylowa w modelu przestrzennym uwydatnia zależności przestrzenne dla różnych fragmentów rozważanych rozkładów.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2013, 286
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Properties of Transformation Quantile Regression Model
Własności transformacji modelu regresji kwantylowej
Autorzy:
Trzpiot, Grażyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905653.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
quantile regression
quantile regression model
Box-Cox transformation
Opis:
We present in this paper a few important direction on research using quantile regression. We start from some motivation for this method of regression. Secondly we present some main areas of application this method. Finally we wanted to point out transformation of the main model. This model, introduced by Powell (1991) and further analyzed by Chamberlain (1994) and Buchinsky (1995), specifies the conditional quantiles of the Box-Cox transformation of the variable under appraisal as a linear function of the covariates. It provides, within a simple set-up, the needed flexibility, as both the transformation parameter and the coefficients of the linear function are allowed to vary freely at each point of the distribution. The Box-Cox quantile regression, which has the linear and log-linear models as particular cases, will provide, therefore, a direct answer to the question of the appropriate transformation to be used.
Przedstawiamy artykuł, w którym omawiamy modele regresji kwantylowej. Omawiamy motywacje dla stosowania klasycznego modelu, jak również główne kierunki zastosowań regresji kwantylowej. Następnie przechodzimy do transformacji podstawowego modelu. Ten model jest wprowadzony przez Powell’a (1991) a kolejno analizowany przez Chamberlain’a (1994) i Buchinsky’ego (1995), wprowadzono specyficzne warunkowe kwantyle znane jako transformacja Box– Cox’a. Omawiamy estymację modeli oraz testy istotności.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2013, 285
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Some tests for quantile regression models
Autorzy:
Trzpiot, Grażyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/657959.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
quantile regression model
test
Opis:
Przedstawiamy test weryfikujący jakość specyfikacji modelu regresji kwantylowej. Często wyznaczamy modele regresji kwantylowej i przeprowadzamy dalsze wnioskowanie analizując jedynie poziom błędów. Przedstawimy test dla funkcjonalnej formy modelu regresji kwantylowej. Test dopasowuje zmienną zależną jako wyjaśniającą oraz sprawdza istotność wprowadzonej do modelu zmiennej. Dodatkowo porównamy z nieparametryczną specyfikacją modelu wykorzystującą funkcję jądrową oraz przedział parametrów. Słowa kluczowe: test model regresji kwantylowej.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2011, 255
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Spatial Quantile Regression In Analysis Of Healthy Life Years In The European Union Countries
Przestrzenna regresja kwantylowa w analizie długości życia w krajach Unii Europejskiej
Autorzy:
Trzpiot, Grażyna
Orwat-Acedańska, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/633229.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
regresja kwantylowa
wieloraka kwantylowa autoregresja przestrzenna
analiza przestrzenna
długość życia w zdrowiu
quantile regression
multiple spatial quantile autoregression
spatial analysis
healthy life years
Opis:
Celem pracy jest badanie wpływu wybranych czynników na średnią długość życia z zdrowiu kobiet i mężczyzn w krajach UE. Ze względu na fakt, że kraje Unii Europejskiej charakteryzuje silne zróżnicowanie pod względem średniej długości życia w zdrowiu oraz jakości życia obywateli, stosujemy w pracy modele wielorakiej kwantylowej autoregresji przestrzennej. Regresja kwantylowa umożliwia analizę zależności pomiędzy zmiennymi w różnych kwantylach rozkładu zmiennej niezależnej. Ponadto narzędzie to jest odporne na założenie klasycznej regresji dotyczące postaci wielowymiarowego rozkładu składnika losowego. Estymacji punktowej parametrów modeli dokonano przy użyciu zmiennych instrumentalnych (Kim, Muller 2004), natomiast do estymacji przedziałowej i weryfikacji hipotezy istotności parametrów wykorzystano metodę bootstrap.
The paper investigates the impact of the selected factors on the healthy life years of men and women in the EU countries. The multiple quantile spatial autoregression models are used in order to account for substantial differences in the healthy life years and life quality across the EU members. Quantile regression allows studying dependencies between variables in different quantiles of the response distribution. Moreover, this statistical tool is robust against violations of the classical regression assumption about the distribution of the error term. Parameters of the models were estimated using instrumental variable method (Kim, Muller 2004), whereas the confidence intervals and p-values were bootstrapped.
Źródło:
Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe; 2016, 19, 5; 179-199
1508-2008
2082-6737
Pojawia się w:
Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Spatial quantile regression in analysis of mortality
Przestrzenna regresja kwantylowa w analizie umieralności
Autorzy:
Trzpiot, Grażyna
Orwat-Acedańska, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/658227.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
regresja kwantylowa
analiza umieralności
analiza przestrzenna
quantile regression
analysis of mortality
spatial analysis
Opis:
Artykuł podejmuje problem analizy umieralności w Polsce. Celem pracy jest badanie wpływu wybranych czynników na średnią długość życia kobiet i mężczyzn w 66 podregionach Polski. Stosujemy modele kwantylowej autoregresji przestrzennej. W analizie wykorzystujemy metodologię wielorakiej regresji kwantylowej, która umożliwia analizę zależności pomiędzy zmiennymi w różnych kwantylach Rozkładu zmiennej niezależnej. Ponadto narzędzie to jest odporne na założenie klasycznej regresji dotyczące postaci wielowymiarowego rozkładu składnika losowego.
The paper concerns mortality in Poland. The aim of the article is to identify factors determining average life length of men and women in 66 subregions of Poland. We use spatial quantile regression methodology which allows studying dependencies between variables in different quantiles of the response distribution. Moreover, this statistical tool is robust against violations of the classical regression assumption about the multidimensional distribution of error term.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2016, 5, 325
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Government Support and Firm Profitability in Vietnam
Wsparcie rządowe a rentowność przedsiębiorstw w Wietnamie
Autorzy:
Nguyen, Thanh Minh
Tran, Tuyen Quang
Do, Long Thanh
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/633293.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
wsparcie rządowe
rentowność
metoda regresji kwantylowej
MŚP
government support
profitability
quantile approach
SMEs
Opis:
Istniejące badania dotyczące związku między subwencjami rządowymi a wynikami finansowymi przedsiębiorstw często wykorzystują średnie podejście oparte na analizie regresji i koncentrują się głównie na krajach rozwiniętych. Aby wypełnić tę lukę, badanie to po raz pierwszy bierze pod uwagę wpływ działań wspierających rząd na opłacalność MŚP produkcyjnych w kraju rozwijającym się, jakim jest Wietnam. Wykorzystując niezbilansowany panel danych, obejmujący okres 2009–2015, wykazano, że rządowe wsparcie finansowe ma niewielki wpływ na rentowność jeśli zastosuje się zwykłą metodę najmniejszych kwadratów (OLS). Jednak metoda regresji kwantylowej z efektami stałymi pokazuje, że wsparcie finansowe ma negatywny wpływ na rentowność w przypadku firm o niskich zyskach, ale wpływa pozytywnie w przypadku firm o wysokim percentylu rentowności. Wyniki przeprowadzonych badań sugerują również, że decydenci powinni skupić się na wspieraniu start‑upów, a nie nieefektywnych firm niezarejestrowanych.
Existing studies on the linkage between government subsidies and firm financial performance often use a mean regression approach and focus mainly on developed countries. To fill the gap, this study, for the first time, considers the impact of government support activities on the profitability of manufacturing SMEs in a developing country, Vietnam. Using an unbalanced panel dataset covering the period 2009–2015, government financial supports show an insignificant linkage with firm profitability when using OLS. However, a fixed‑effect quantile approach reveals that government financial support is negatively related for firms with low profit but is positively related for firms in the high profitability percentile. Our findings also suggest that policymakers should focus on helping start‑ups instead of ineffective, informal firms.
Źródło:
Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe; 2018, 21, 4; 105-120
1508-2008
2082-6737
Pojawia się w:
Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Investment Risk Measurement Based on Quantiles and Expectiles
Pomiar ryzyka inwestycyjnego z wykorzystaniem kwantyli i oczekiwań
Autorzy:
Trzpiot, Grażyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/654634.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
kwantyle
oczekiwania
VaR
CVaR
asymetryczny model najmniejszych kwadratów
quantile
expectile
least asymmetrically weighted squares
Opis:
W badaniach starano się przyjrzeć szczegółowemu pomiarowi ryzyka inwestycyjnego. Użyto regresji kwantylowej jako modelu, opisując bardziej ogólne właściwości rozkładu stopy zwrotu. W regresji kwantylowej przyjęto efekty regresji względem warunkowych kwantyli regresorów. W modelu regresji skoncentrowano się na rozszerzeniu regresji liniowej (OLS), wykorzystując regresję oczekiwań. Celem zastosowania obu podejść jest pomiar ryzyka inwestycyjnego. Obydwa modele regresji są wersją ważonego modelu najmniejszych kwadratów. Najczęściej stosowanymi rodzinami miar ryzyka, poza miarami zmienności, są miary zagrożenia, a w praktyce wartość zagrożona (VaR) i warunkowa wartość zagrożona ryzykiem (CVaR). Można je oszacować przez kwantyle lub oczekiwania wyznaczone w ogonie rozkładu odpowiedzi.
In the presented research, we attempt to examine special investment risk measurement. We use quantile regression as a model by describing more general properties of the response distribution. In quantile regression, we assume regression effects on the conditional quantile function of the response. In regression modelling, the focus is on extending linear regression (OLS), and in this paper we seek to apply expectile regression. The purpose of using both approaches is investment risk measurement. Both regression models are a version of least weighted squares model. The families of risk measures most commonly used in practice are the Value‑at‑Risk (VaR) and the Conditional Value‑at‑Risk (CVaR), which can be estimated by quantiles or expectiles in the tail of the response distribution.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2018, 5, 338; 213-227
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
SOME PROPERTIES OF SPATIAL QUANTILES
WYBRANE WŁASNOŚCI PRZESTRZENNYCH KWANTYLI
Autorzy:
Trzpiot, Grażyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/654660.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
Analizy wielowymiarowe
przestrzenne kwantyle
estymacja przestrzennych kwantyli.
Multivariate quantile analysis
spatial quantiles
spatial quantiles estimators.
Opis:
Warunkowe kwantyle są wykorzystywane w ekonomii, biomedycynie lub w przemyśle. Mamy problemy z wprowadzeniem relacji porządku w obserwacjach wielowymiarowych, co przenosi się również na uogólnienie definicji kwantyli oraz warunkowych kwantyli (regresji kwantylowej) w przestrzeni wielowymiarowej. Omówimy własności przestrzennych kwantyli oraz ich estymatory. Wnioskowanie nieparamertyczne jest wykorzystywane przy opisie kwantylowym. Przedstawimy różne notacje wielowymiarowych kwantyli oraz przestrzennych funkcji kwantylowych w zapisie dla próby badawczej.
Conditional quantiles are required in various economic, biomedical or industrial problems. Lack of objective basis for ordering multivariate observations is a major problem in extending the notion of quantiles or conditional quantiles (also called regression quantiles) in a multidimensional setting. We present characterisations of the spatial quantiles and the corresponding estimators. Nonparametric inference is very naturally quantile-based, and in recent years various notions of multivariate quantiles the spatial quantile function for whose sample version have been recalled.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2014, 5, 307
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Volatility Factors of Returns and Risk Analysis Using Quantile Risk Measures in the Gold and Silver Market
Czynniki zmienności stóp zwrotu i analiza ryzyka z wykorzystaniem miar kwantylowych na rynku złota i srebra
Autorzy:
Krężołek, Dominik
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2033883.pdf
Data publikacji:
2021-10-29
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
ryzyko
złoto
srebro
metale szlachetne
kwantylowe miary ryzyka
risk
gold
silver
precious metals
quantile risk measures
Opis:
The aim of the paper is to identify unobservable factors that may significantly determine the level of gold and silver returns and to assess the risk of investment in these metals. To measure risk, the value at risk and other, less popular measures are used: the ES, MS, Rachev ratio and GlueVaR risk measure. Normal and Student’s t‑distributions are used as theoretical distributions. The results of the study show that we can identify latent factors based on observable variables that have a significant impact on the level of gold and silver returns. In addition, it was observed that the risk measures would vary depending on the period of research. It was shown that the estimates of the risk measures using Student’s t‑distribution have a lower estimation error than those based on the normal distribution.
Rynki alternatywne, do których zalicza się rynek towarowy, stanowią doskonałe miejsce na zabezpieczanie lokowanych środków inwestycyjnych w sytuacji pogarszającej się koniunktury na rynkach finansowych. Szczególne zainteresowanie kierowane jest w stronę inwestycji w metale szlachetne, takie jak złoto czy srebro. Oba metale mają szerokie zastosowanie w przemyśle, jednakże dodatkowo ich wartość ukryta powiązana jest ze stosunkiem człowieka do tego rodzaju kruszców. Od dawien dawna złoto i srebro kojarzone były z majątkiem i bogactwem. Przedmiotem pracy jest identyfikacja ukrytych czynników, mogących wpływać na zmienność stóp zwrotu złota i srebra oraz ocena ryzyka inwestycji w te metale szlachetne. Zidentyfikowano dwa istotne czynniki oraz dokonano porównania ocen ryzyka za pomocą miar kwantylowych. Wyniki wskazują na istotny wpływ zidentyfikowanych czynników na zmienność stóp zwrotu złota i srebra. Zaobserwowano także różnice w poziomie ryzyka inwestycji dla tych dwóch metali.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2021, 4, 355; 47-71
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Performing quantiles in multiple regression sampling strategy
Ocena wartości przeciętnej za pomocą regresyjnej strategii losowania wykorzystującej kwantyle zmiennej pomocniczej
Autorzy:
Wywiał, Janusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907013.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
sampling design
order statistic
sample quantile
auxiliary variable
Horvitz-Thompson statistic
inclussion probabilities
sampling scheme
regression estimator
Opis:
Estimation of the population average in a finite population by means of sampling strategy dependent on the sample quantile of an auxiliary variables is considered. The sampling design is proportionate to the determinant of the matrix dependent on some quantiles of an auxiliary variables. The sampling scheme implementing the sampling design is proposed. The derived inclusion probabilities are applied to estimation the population mean using the well known Horvitz-Thompson estimator. Moreover, the regression estimator is defined as the function of the coefficient dependent on the quantiles of the auxiliary variables. The properties of this estimator under the above defined sampling design are studied. The considerations are supported by empirical examples.
Problem oceny wartości średniej z wykorzystaniem danych o wszystkich wartościach cech pomocniczych jest rozważany. W tym celu znany estymator regresyjny zależny od wielu zmiennych pomocniczych jest wykorzystywany. W odróżnieniu od zwykłego podejścia znanego w metodzie reprezentacyjnej do oceny parametrów regresji są wykorzystywane kwantyle jednej ze zmiennych dodatkowych. Otrzymane na tym polu wyniki są adoptowane do konstrukcji predytorów wartości średniej w nadpopulacji. Wyprowadzono również wariancje różnych odmian proponowanych predykatorów.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2008, 216
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
What Affects The Ability To Accumulate The Best Applicants By Russian Universities? The Application Of Quantile Regression Model
Jakie czynniki decydują o zdolnościach do pozyskiwania najlepszych studentów przez rosyjskie uczelnie wyższe? Aplikacja modelu regresji kwantylowej
Autorzy:
Łaszkiewicz, Edyta
Zemstov, Stepan
Barinova, Vera
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/633179.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
instytucje szkolnictwa wyższego
system edukacji w Rosji
konkurencyjność
higher education institution
universities’ competitiveness
Russian education system
students
quantile regression
Opis:
Celem artykułu jest identyfikacja czynników, determinujących konkurencyjność uczelni wyższych w zakresie pozyskiwania najlepszych studentów. Główna uwaga położona została na weryfikacji trzech grup czynników –związanych z procesem kształcenia, reprezentujących jakość badań naukowych oraz wskazujących na powiązania biznesowe uczelni. W badaniu wykorzystano model regresji kwantylowej, którego parametry oszacowano oddzielnie na próbie publicznych i prywatnych szkół wyższych, zlokalizowanych w Rosji.| Uzyskane wyniki wskazują, że nie tylko tradycyjne czynniki, związane z procesem kształcenia, wpływają na atrakcyjność edukacyjną szkół wyższych. Istotny wpływ na zdolność do akumulacji najlepszych studentów ma jakość prowadzonych badań naukowych i powiązania uczelni z biznesem. Należy przy tym zauważyć, że osiągnięcie efektu synergii między działalnością naukową, edukacyjną i biznesową szkół wyższych nie jest łatwe i nie zawsze się udaje. Siła z jaką wspomniane czynniki determinują atrakcyjność edukacyjną różni się w zależności od typu uczelni (prywatna lub publiczna) oraz jest funkcją aktualnego potencjału jednostki. Zawarte w pracy spostrzeżenia mogą być potencjalnie wykorzystane przez szkoły wyższe oraz władze w procesie ewaluacji orientacji strategicznej uczelni oraz do sformułowania rekomendacji w zakresie działań sprzyjających poprawie atrakcyjności szkół wyższych w oczach przyszłych studentów.
The aim of this paper is to evaluate which university’s characteristics have the greatest impact on the competitiveness of universities in their ability to attract better students in Russia. We examined the impact of three groups of factors,related to teaching, research and entrepreneurial activities of universities. The quantile regression model was applied for the subsample of public and private higher education institutions localized in Russia. The results prove that not only traditional, teaching-related factors affect the attractiveness of the universities. We found that the research quality and entrepreneurial experience both increase the ability to accumulate the best applicants by Russian universities. However, the synergy between training, research and business activities is not always achieved. The importance of science and business-oriented activities varies between public and private institutions. According to the results from the quantile regression the importance of the certain factors differs between the quantiles of the dependent variable distribution. Our findings might be useful for the governmental authorities during the universities’ assessment as well as for the higher education institutions themselves – in order to define their strategic development and attract better students.
Źródło:
Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe; 2016, 19, 5; 81-98
1508-2008
2082-6737
Pojawia się w:
Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Experimental Design in Evaluating VaR Forecasts
Projektowanie eksperymentów symulacyjnych w ocenie prognoz VaR
Autorzy:
Małecka, Marta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/904808.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
VaR
experimental design
Monte Carlo
power of the test
correlation test
Kupiec test
Markov test
Ljung Box test
dynamic quantile test
Opis:
Following a dynamic development of VaR estimation methods from 90s, in recent literature much attention has been paid to testing procedures designed to evaluate quality of VaR models. There has been a wide-ranging discussion on both – statistical properties and empirical application of the two most popular tests, which are Kupiec test from 1995 that considers the ratio of VaR exceedances and Christoffersen autocorrelation test from 1998. We focused on autocorrelation property and compared Christoffersen test to Ljung Box test of 1978 and to the proposition of Engle and Mangianelli from 2004. The goal of the paper was to explore the design of experiments in the context of evaluating power of autocorrelation tests. We presented and contrasted simulation experiments proposed in the literature, indicated their design influence on the results and proposed a new scheme for power evaluating in autocorrelation tests.
W ślad za dynamicznym rozwojem metod estymacji VaR, począwszy od lat dziewięćdziesiątych ubiegłego wieku, w literaturze pojawiła się obszerna dyskusja dotycząca możliwości testowania statystycznego w kontekście oceny modeli VaR. Z jednej strony powstało wiele prac odnoszących się do własności statystycznych dwóch najpopularniejszych testów – testu Kupca z 1995 roku, który bada udział przekroczeń VaR w szeregu i testu autokorelacji przekroczeń VaR Christoffersena z 1998 roku. Z drugiej strony istnieje bogata literatura dotycząca zastosowań rozważanych testów do empirycznych szeregów czasowych. W niniejszej pracy skoncentrowano się na analizie własności testów autokorelacji i porównano test Christoffersena do testów Ljunga Boxa z 1978 roku i testu Engla i Mangianelli’ego z 2004. Celem pracy było przedstawienie przeglądu eksperymentów symulacyjnych wykorzystywanych do badania mocy testów autokorelacji przekroczeń VaR w odniesieniu do założeń metody Monte Carlo oraz zaprezentowanie własnej propozycji eksperymentu.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2013, 286
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-12 z 12

    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