Informacja

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

Wyszukujesz frazę "value models" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Selected GARCH‑type Models in the Metals Market – Backtesting of Value‑at‑Risk
Wybrane modele klasy GARCH na rynku metali – testowanie wsteczne Value‑at‑Risk
Autorzy:
Krężołek, Dominik
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/657116.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
zmienność
modele klasy GARCH
ryzyko
Value‑at‑Risk
rynek metali
volatility
GARCH‑type models
risk
metals market
Opis:
Analiza ryzyka na rynku finansowym wymaga poprawnej oceny zmienności zarówno cen, jak i stóp zwrotu interesujących inwestora aktywów. Szumy informacyjne, sytuacja gospodarcza oraz polityczna, a także zwykła spekulacja powodują istotne trudności w stawianiu trafnych prognoz. Z punktu widzenia inwestora kluczowym zagadnieniem jest minimalizacja ryzyka dużych strat. W artykule podjęto próbę zastosowania wybranych modeli zagnieżdżonych klasy ARMA‑GARCH oraz ARMA‑APARCH do oceny zmienności stóp zwrotu wybranych aktywów notowanych na rynku metali. Do oceny ryzyka inwestycji wykorzystano wartość zagrożoną VaR, natomiast jakość tej oceny z faktycznie zaobserwowanymi stratami zweryfikowano za pomocą wybranych testów przekroczeń.
  Risk analysis in the financial market requires the correct evaluation of volatility in terms of both prices and asset returns. Disturbances in quality of information, the economic and political situation and investment speculations cause incredible difficulties in accurate forecasting. From the investor’s point of view, the key issue is to minimise the risk of huge losses. This article presents the results of using some selected GARCH‑type models, ARMA‑GARCH and ARMA‑APARCH, in evaluating volatility of asset returns in the metals market. To assess the level of risk, the Value‑at‑Risk measure is used. The comparison between real and estimated losses (in terms of VaR) is made using the backtesting procedure.  
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2017, 5, 331; 185-203
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Examining Selected Theoretical Distributions of Life Expectancy to Analyse Customer Loyalty Durability. The Case of a European Retail Bank
Ocena wybranych rozkładów teoretycznych trwania życia do analizy lojalności klientów na przykładzie europejskiego banku detalicznego
Autorzy:
Kubacki, Dominik
Kubacki, Robert
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1033690.pdf
Data publikacji:
2020-11-04
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
analiza przeżycia
wartość życiowa klienta
bankowość
modele parametryczne
estymator Kaplana–Meiera
survival analysis
customer lifetime value
banking
parametric models
Kaplan–Meier estimator
Opis:
One of the key elements related to calculating Customer Lifetime Value is to estimate the duration of a client’s relationship with a bank in the future. This can be done using survival analysis. The aim of the article is to examine which of the known distributions used in survival analysis (Weibull, Exponential, Gamma, Log‑normal) best describes the churn phenomenon of a bank’s clients. If the aim is to estimate the distribution according to which certain units (bank customers) survive and the factors that cause this are not so important, then parametric models can be used. Estimation of survival function parameters is faster than estimating a full Cox model with a properly selected set of explanatory variables. The authors used censored data from a retail bank for the study. The article also draws attention to the most common problems related to preparing data for survival analysis.
Jednym z kluczowych elementów związanych z wyliczaniem wartości klienta w czasie (Customer Life Time Value) jest oszacowanie długości trwania relacji klienta z bankiem w przyszłości. Można ją oszacować z wykorzystaniem metod analizy przeżycia. Celem artykułu jest sprawdzenie, który ze znanych rozkładów wykorzystywanych w analizie przeżycia (Weibulla, wykładniczy, gamma, logarytmicznie normalny) najlepiej opisuje zjawisko odejść klientów z banku. Jeśli celem jest oszacowanie rozkładu, według którego „przeżywają” określone jednostki (klienci banku), a czynniki, które to powodują, nie są aż tak istotne, to modele parametryczne mogą być wykorzystane. Oszacowanie parametrów funkcji przeżycia jest szybsze niż oszacowanie pełnego modelu Coxa z odpowiednio dobranym zestawem zmiennych objaśniających. Do badania wykorzystano dane cenzurowane banku detalicznego. W artykule zwrócono uwagę na najczęstsze problemy związane z przygotowaniem danych do analizy przeżycia.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2020, 4, 349; 81-92
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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