Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Monte Carlo experiment" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Small sample properties of matching with calliper
Własności małopróbkowe estymacji przez dopasowanie
Autorzy:
Strawiński, Paweł
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/422769.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
łączenie według prawdopodobieństwa
obcięcie (suwmiarka)
eksperyment Monte Carlo
własności małej próby
propensity score matching
caliper
Monte Carlo experiment
finite sample properties
Opis:
A caliper mechanism is a common tool used to prevent from inexact matches. The existing literature discusses asymptotic properties of matching with caliper. In this simulation study we investigate properties in small and medium sized samples. We show that caliper causes a significant bias of the ATT estimator and raises its variance in comparison to one-to-one matching.
Mechanizm obcięcia (suwmiarki) jest szeroko stosowanym narzędziem zabezpieczającym przez słabo dopasowanymi połączeniami. W literaturze opisywane są własności asymptotyczne estymatorów z obcięciem. W artykule opisany jest eksperyment symulacji numerycznej badający własności tych estymatorów w małych i przeciętnie liczebnych próbach. Pokazujemy, że mechanizm obcięcia (suwmiarki) powoduje znaczne obciążenie estymatora przeciętnego efektu oddziaływania wobec jednostek poddanych oddziaływaniu (ang. ATT) i wzrost wartości jego wariancji w porównaniu ze standardowym estymatorem 1:1.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2013, 60, 3; 325-340
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Comparative analysis of sigma-based, quantile-based and time series VaR estimators
Analiza porównawcza estymatorów VaR opartych na wariancji, na metodach kwantylowych i metodach szeregów czasowych
Autorzy:
Małecka, Marta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/654321.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
VaR
oszacowanie VaR
obciążenie estymatora VaR
wariancja estymatora VaR
eksperyment Monte Carlo
VaR estimate
bias of the VaR estimator
variance of the VaR estimator
Monte Carlo experiment
Opis:
Od czasu wprowadzenia VaR pod koniec XX wieku, miara ta stała się najpopularniejszą miarą ryzyka. Jako główne jej zalety uznaje się: łatwość interpretacji, możliwość uzyskania syntetycznej informacji o poziomie ryzyka w postaci jednaj liczby oraz porównywalność poziomów ryzyka raportowanych przez różne instytucje. Jednak możliwość porównywania poziomów ryzyka pozostaje w sprzeczności z faktem stosowania różnych procedur wyznaczania tej miary. Wybór metody estymacji jest wewnętrzną decyzją przedsiębiorstwa i nie podlega regulacjom międzynarodowego nadzoru bankowego. Praca poświęcona została analizie porównawczej błędów estymatora związanych z konkurencyjnymi metodami szacowania VaR. Za pomocą badania Monte Carlo porównano cztery metody, wśród których wybrano dwie oparte na założeniu stacjonarności rozkładu – metodę wariancji-kowariancji oraz symulacji historycznej – oraz dwie metody szeregów czasowych – GARCH i RiskMetricsTM. Analiza porównawcza została przeprowadzona ze względu na wybór metody estymacji, długość szeregu czasowego oraz poziom tolerancji VaR.Wyniki badania pokazały przewagę estymatorów VaR opartych na wariancji nad kwantylową metodą symulacji historycznej. Ponadto porównanie estymatorów opartych na założeniu stacjonarności z estymatorami wywodzącymi się z metod szeregów czasowych pokazało, że uwzględnienie zmienności parametrów pozwoliło na znaczącą redukcję obciążenia i wariancji estymatorów.
Since its inception at the end of the XX century, VaR risk measure has gained massive popularity. It is synthetic, easy in interpretation and offers comparability of risk levels reported by different institutions. However, the crucial idea of comparability of reported VaR levels stays in contradiction with the differences in estimation procedures adopted by companies. The issue of the estimation method is subject to the internal company decision and is not regulated by the international banking supervision. The paper was dedicated to comparative analysis of the prediction errors connected with competing VaR estimation methods. Four methods, among which two stationarity-based – variance-covariance and historical simulation – and two time series methods – GARCH and RiskMetricsTM – were compared through the Monte Carlo study. The analysis was conducted with respect to the method choice, series length and VaR tolerance level.The study outcomes showed the superiority of the sigma-based method of variance-covariance over the quantile-based historical simulation. Furthermore the comparison of the stationarity-based estimates to the time series results showed that allowing for time-varying parameters in the estimation technique significantly reduces the estimator bias and variance.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2015, 1, 311
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