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 "Cox regression" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Model proporcjonalnego hazardu Coxa przy różnych sposobach kodowania zmiennych
    The Cox proportional hazard model for different methods of encryption of variables
    Autorzy:
    Markowicz, Iwona
    Stolorz, Beata
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1808301.pdf
    Data publikacji:
    2009-06-30
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    analiza przeżycia
    modele semiparametryczne
    model regresji Coxa
    kodowanie
    survival analysis
    semi-parametric models
    Cox regression model
    encryption
    Opis:
    Metody analizy przeżycia są coraz częściej stosowane w badaniach zjawisk społeczno-ekonomicznych. Ze względu na brak konieczności znajomości rozkładu badanej zmiennej losowej szczególną wagę przywiązuje się do modeli nieparametrycznych bądź semiparametrycznych. Coraz powszechniej wykorzystywane są one do badania zjawisk innych niż czas trwania życia ludzkiego. Warunkiem stosowania modeli analizy przeżycia jest odpowiednia baza danych umożliwiająca wyznaczenie czasu trwania zdefiniowanego stanu dla poszczególnych jednostek badanej zbiorowości. Zazwyczaj są to badania retrospektywne z wykorzystaniem sporządzanych rejestrów. Przykładem takiej bazy danych jest rejestr bezrobotnych. Celem artykułu jest wskazanie wpływu sposobu kodowania zmiennych na oszacowania parametrów modelu regresji Coxa i ich interpretację. Autorki przedstawiły również związek między parametrami modelu szacowanymi dla danych zakodowanych w dwojaki sposób. Badaną kohortę stanowią osoby bezrobotne wyrejestrowane w określonym okresie czasu. Podziału na podgrupy dokonano ze względu na wiek, który jest determinantą czasu poszukiwania pracy.
    Methods of survival analysis are more and more often used in analysis of social and economic occurrences. Due to lack of distributional information regarding the random variable, much attention is put on non-parametric or semi-parametric models. They are more and more commonly used for analysis of occurrences different than life expectancy. The condition of use of models of survival analysis is appropriate database that makes possible estimation of duration time of defined state for particular elements of analysed population. They are usually retrospective analyses with use of records. The example of such database is unemployment records. The article presents results of analysis of influence of encryption of variables on estimation of parameters of the Cox proportional hazard model and their interpretation. The authors also presented correlation between parameters of the model estimated for the data encrypted in two ways. The cohort consisted of the unemployed persons unregistered in specific period. Sub-clusters were allocated with respect to age that is a determinant of period of waiting for a job.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2009, 56, 2; 106-115
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Default Prediction Using the Cox Regression Model and Macroeconomic Conditions - A Lifetime Perspective
    Predykcja niewykonania zobowiązań z wykorzystaniem modelu regresji Coksa i warunków makroekonomicznych – perspektywa czasu życia
    Autorzy:
    Ptak-Chmielewska, Aneta
    Gonzalez, Juan Pablo Espinosa
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/38891274.pdf
    Data publikacji:
    2024
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    survival analysis
    Probability of Default (PD)
    macro variables
    Cox regression
    analiza przeżycia
    prawdopodobieństwo niewykonania zobowiązań
    makrozmienne
    regresja Coksa
    Opis:
    Aim: Since the implementation of International Financial Reporting Standards 9 (IFRS 9), several techniques on estimating the risk parameters for calculating the expected credit losses (ECL) have been implemented across financial institutions. The purpose of this study was to present the advantages of using survival analysis for the estimation of the probability of default (PD) given the particularity of the method, within the estimation of the time up to an event occurring. Methodology: The Cox Proportional Hazard Rate was selected as the model to predict the default incorporating the time to event and the macroeconomic conditions into the model. At the end of this research a validation was performed of the accuracy of the survival method through the time. Results: The ROC curve and concordance statistics were evaluated on different time points, the survival model shows a consistent high discriminatory power in terms of the AUC over each time horizon. The results revealed that time dependent ROC curves for the selected years from 1 to 4 and the first year have the largest area under the curve (AUC). The time dependent curve is evaluated at all event times under the 95% pointwise confidence limits of the fitted model, the AUC was on average around 0.8, with the highest values in the first years. Implications and recommendations: The results are promising for PD estimation in a lifetime perspective. This method is accurate for IFRS9 ECL purposes as time varying internal (portfolio characteristics) and external (macroeconomic) factors can be incorporated. The dynamic model incorporates the variability and changes of the variables from the past up to now. Originality/value: To date the survival analysis techniques were used mostly for PD estimations but not in a IFRS9 ECL perspective. Given the nature of this method of estimating the remaining lifetime perspective and the inclusion into the model of the macro variables, this model can be considered adequate according to IFRS9. The paper aimed to present their uses for lifetime prediction.
    Cel: Od czasu wdrożenia Międzynarodowych Standardów Sprawozdawczości Finansowej 9 (MSSF 9), różne techniki estymacji parametrów ryzyka do wyliczenia oczekiwanych strat kredytowych zostały wdrożone w instytucjach finansowych. Celem tego badania jest prezentacja zalet stosowania analizy przeżycia do estymacji prawdopodobieństwa niewykonania zobowiązań (PD) z wykorzystaniem specyfiki metod estymacji czasu do wystąpienia zdarzenia. Metodyka: Wykorzystano model proporcjonalnych hazardów Coksa jako model do predykcji niewykonania zobowiązań włączający czas do wystąpienia zdarzenia i warunki makroekonomiczne do modelu. W badaniu przeprowadzono walidację metod przeżycia w czasie. Wyniki: Krzywa ROC i statystyki zgodności zostały ocenione dla różnych punktów w czasie. Model przeżycia wykazuje wysoką moc dyskryminacyjną w odniesieniu do AUC dla każdego horyzontu czasowego. Wyniki pokazują, że zależne od czasu krzywe ROC dla wybranych lat 1-4 i dla pierwszego roku mają najwyższą wartość pola pod krzywą (AUC). Krzywa zależna od czasu jest oceniana dla każdego czasu zdarzenia z 95-procentowym przedziałem ufności estymowanego modelu. Stwierdzono ponadto, że wartość AUC jest średnio na poziomie około 0,8, z najwyższą wartością w pierwszym roku. Implikacje i rekomendacje: Wyniki są obiecujące do estymacji prawdopodobieństwa niewykonania zobowiązań (PD) w perspektywie czasu życia kredytu. Stąd ta metoda jest odpowiednia do szacowania oczekiwanych strat kredytowych w ujęciu MSSF 9, ponieważ zależne od czasu wewnętrzne (charakterystyki portfelowe) i zewnętrzne (makroekonomiczne) czynniki mogą być uwzględnione w modelu. Model dynamiczny uwzględnia zmienność i zmiany charakterystyk historycznie w czasie aż do momentu bieżącego. Oryginalność/wartość: Dotychczas techniki analizy przeżycia były wykorzystywane głównie do estymacji prawdopodobieństwa niewykonania zobowiązań (PD), ale nie w perspektywie oczekiwanych strat kredytowych w ujęciu MSSF 9. ze względu na specyfikę metod do estymacji pozostałego czasu w perspektywie czasu życia. Dodatkowo włączenie do modelu zmiennych makroekonomicznych jest odpowiednim podejściem w MSSF 9. Artykuł ma na celu prezentację wykorzystania tych metod w predykcji czasu życia kredytu.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2024, 28, 2; 50-61
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    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