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 "Metals market" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Weryfikacja testów zgodności na rynku metali szlachetnych
    Verification of goodness-of-fit tests on the precious metals market
    Autorzy:
    Krężołek, Dominik
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/585672.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Metale szlachetne
    Test statystyczny
    Testy kwadratowe
    Testy supremum
    Testy zgodności
    Goodness-of-fit tests
    Precious metals
    Quadratic tests
    Statistical test
    Supremum tests
    Opis:
    Testy statystyczne odgrywają ważną rolę w szeroko rozumianym wnioskowaniu statystycznym. Weryfikacja istotności parametrów szacowanych modeli pozwala podejmować właściwe decyzje w wielu obszarach otaczającej nas rzeczywistości. W artykule omówiono wybrane testy zgodności, weryfikujące stopień podobieństwa rozkładu empirycznego z założonym rozkładem teoretycznym. Wybrano grupę testów, które można wykorzystywać w przypadku badania zgodności z rozkładami prawdopodobieństwa innymi niż należące do rodziny rozkładów normalnych. Weryfikację prze-prowadzono dla danych pochodzących z rynku metali szlachetnych.
    Statistical tests play an important role in statistical inference. The assessments of significance of estimated parameters is strictly related to decision making problems based on estimated models. In this paper some goodness-of-fit tests are discussed. This group of tests has been divided in two sub-groups: quadratic and supremum tests. Both can be used especially if non-classical theoretical probability distribution is considered (leptokurtic, asymmetry, heavy-tailed). The empirical example is based on the data from precious metals market.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2015, 219; 53-64
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Miary zależności - analiza statystyczna na przykładzie wybranych walorów rynku metali nieżelaznych
    Dependency Measures - Statistical Analysis Using Selected Assets from Non-ferrous Metals Market
    Autorzy:
    Krężołek, Dominik
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/592734.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Analiza statystyczna
    Ryzyko inwestycyjne
    Szeregi czasowe
    Zmienne losowe
    Investment risk
    Random variable
    Statistical analysis
    Time-series
    Opis:
    The analysis of investment risk is strongly associated with the knowledge of dependency structure between assets. The aim of this paper is to present some dependency and concordance measures between random variables. Such measures as Pearson coefficient of correlation, Kendall's tau and Spearman's rho has been discussed. Moreover, the measures of tail dependencies has been presented. An empirical analysis has been carried out using selected assets from non-ferrous metals market.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2014, 192; 59-82
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Model regresji grzbietowej i jego wykorzystanie do oceny ryzyka inwestycyjnego - przypadek rynku metali
    Ridge regression model and its application in investment risk assessment - the case of metals market
    Autorzy:
    Krężołek, Dominik
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/590856.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Model regresji
    Regresja grzbietowa
    Rynek metali
    Ryzyko
    Współliniowość
    Co-linearity
    Metals market
    Regression model
    Ridge regression
    Risk
    Opis:
    Modele regresji są powszechnie wykorzystywanymi narzędziami statystyki, a także innych nauk ilościowych, służącymi do wykrywania związków w obrębie analizowanych danych oraz do prowadzenia predykcji wielkości zestawu zmiennych objaśnianych na podstawie realizacji zestawu zmiennych objaśniających. Istnieje wiele metod umożliwiających szacowanie nieznanych parametrów modeli regresji, m.in. MNK, MNW, MM, jednakże nie zawsze uzyskane estymatory spełniają wymagane założenia (co do swoich własności oraz co do własności modelu). Istotny stopień współliniowości uniemożliwia właściwe wnioskowanie na podstawie modeli klasycznych. W artykule podjęto próbę wykorzystania regresji grzbietowej do modelowania ryzyka inwestycji na rynku metali. Model wykorzystuje parametr kary, umożliwiający redukcję zmiennych współliniowych, a tym samym uzyskanie prostszej postaci funkcji regresji. Dodatkowo zmniejsza się obciążenie oraz wariancja estymatorów parametrów modelu.
    Regression models are commonly used statistical tool (and other quantitative sciences), which allows for modelling relations within analyzed datasets. One of their most important features is the prediction property. In the literature there are a lot of methods for estimating unknown parameters of regression models, e.g. Maximum Likelihood, Ordinary Least Squares etc., but estimated parameters not always meet the required assumptions (regarding their properties itself and the properties of selected model). Colinearity between data prevents from correct inferring using classical models. The aim of the article is the application of ridge regression model in risk assessment on the metals market. The model uses so-called penalty parameter allowing for elimination of co-linear variables and makes the model more simpler. Additionally, the bias of the estimators and their variances reduce.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2016, 288; 21-32
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ocena przydatności modeli VaR do szacowania ryzyka inwestycji na rynku metali szlachetnych
    Assessment of the usefulness of VaR models for estimating the investment risk on precious metals market
    Autorzy:
    Just, Małgorzata
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/590638.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Metale szlachetne
    Ryzyko inwestycyjne
    Wartość zagrożona
    Investment risk
    Precious metals
    Value at Risk
    Opis:
    Celem pracy była analiza przydatności wybranych warunkowych modeli VaR do szacowania ryzyka inwestycji na londyńskim rynku metali szlachetnych. Zbadano przydatność wykorzystania modelu GARCH z rozkładem normalnym, t-Studenta i skośnym t-Studenta, modelu GARCH-EVT i GARCH-FHS. Szczególnie użyteczne do szacowania ryzyka inwestycji w metale szlachetne okazały się następujące modele: GARCH z rozkładem t-Studenta i GARCH-EVT niezależnie od zajmowanej pozycji na rynku metali oraz GARCH z rozkładem skośnym t-Studenta dla pozycji długiej. Modele te pozwoliły na poprawne szacowanie wartości zagrożonej na rynku metali szlachetnych w okresach największych turbulencji na tym rynku.
    The aim of the paper was to analyze the usefulness of selected conditional Value at Risk (VaR) models for estimating the investment risk in the London precious metals market. The usefulness of the following models: GARCH with normal distribution, Student-t distribution, skewed Student-t distribution, GARCH-EVT and GARCH-FHS was evaluated. Particularly useful for estimating the investment risk on the precious metals market proved to be the following models: GARCH with the Student-t distribution and GARCH-EVT irrespective of the position on the metals market and GARCH with skewed Student-t distribution for the long position. They enable to estimate the VaR correctly in very turbulent times on the market of precious metals.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2016, 295; 45-59
    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