Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Monte Carlo Markov Chain" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Comparison of methods used for filling partially unobserved contingency tables
Autorzy:
Kot, Michał
Kamiński, Bogumił
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2034044.pdf
Data publikacji:
2021-03-30
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
contingency tables
Markov Chain Monte Carlo
Iterative Proportional Fitting Procedure
Opis:
In this article, we investigate contingency tables where the entries containing small counts are unknown for data privacy reasons. We propose and test two competitive methods for estimating the unknown entries: our modification of the Iterative Proportional Fitting Procedure (IPFP), and one of the Monte Carlo Markov Chain methods called Shake-and-Bake. We use simulation experiments to test these methods in terms of time complexity and the accuracy of searching the space of feasible solutions. To simplify the estimation procedure, we propose to pre-process partially unknown contingency tables with simple heuristics and dimensionality-reduction techniques to find and fill all trivial entries. Our results demonstrate that if the number of missing cells is not very large, the pre-processing is often enough to find fillings for the unknown values in contingency tables. In the cases where simple heuristics are insufficient, the Shake-and-Bake technique outperforms the modified IPFP in terms of time complexity and the accuracy of searching the space of feasible solutions.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2021, 68, 4; 1-20
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
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 1-2 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