Informacja

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

Wyszukujesz frazę "matrix balancing" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Econometric Balancing of a Social Accounting Matrix Under a Power-law Hypothesis
Ekonometryczne zbilansowanie macierzy rachunkowości społecznej pod hipotezą prawa potęgowego
Autorzy:
Bwanakare, Second
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/422996.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
q-Generalization of K-L information divergence
social accounting matrix
q-uogólniana dywergencja informacji Kullback-Leibleir’a
macierz rachunkowości społecznej
Opis:
Shannon-Kullback-Leibler cross-entropy (SKLCE) is particularly useful when ergodic system inverse problems require a solution. Though empirical application using the Shanon-Gibbs approach has recently met with notable success, it suffers from its ergodicity, constraining all micro-states of the system to appear with identical odds. The present document aims at extending applications of a non-extensive cross-entropy model (NECE) for balancing an input output stochastic system. The model then postulates that economic activity is characterized by long run complex behavioural interactions between economic agents and/or economic sectors. Applying scaling property of a Power-law we present a model which successfully balances a Polish national social accounting matrix (SAM) expected to exhibit Warlasian general equilibrium features. The Rao-Cramer-Kullback inferential information indexes are proposed. We note that increasing relative weight on the disturbance component of the dual criterion function leads to higher values of the q-Tsallis complexity index while smaller disturbance weights produce q values closer to unity, the case of Gaussian distribution. The great advantage of the approach presented over rival techniques is its allowing for the generalisation of Gaussian law enabled by its capability of including heavy tall distributions. The approach also constitutes a powerful instrument for the assessment of complexity in the analysed statistical system thanks to the q-Tsallis parameter.
Względna Entropia Shannon-Kullback-Leibler (SKLCE) jest szczególnie przydatna przy rozwiązaniu problemu odwrotnego systemu ergodycznego. Choć empiryczne zastosowanie podejścia Shanon-Gibbsa spotkało się ostatnim czasem ze znacznym sukcesem, cierpi jednak cały czas ze względu na charakter hipotezy ergodycznej, ograniczając wszystkie mikroelementy systemu pojawianiem się identycznego prawdopodobieństwa. Niniejszy artykuł ma na celu rozszerzenie zastosowania nieekstensywnego modelu względnej entropii (NECE) dla zbilansowania losowych macierzy wyjścia-wejścia. Model ten postuluje, że działalność ekonomiczna cechuje się długookresową pamięcią kompleksowych interakcji między podmiotami gospodarczymi lub między sektorami. Stosując własności skalowania prawa potęgowego budujemy model, który z powodzeniem zbilansuje polską macierz rachunkowości społecznej cechującą się równowagą ogólną Warlasa. Zaproponowano wnioskowanie statystyczne dla przedziału ufności indeksów informacji. Zaobserwowano, że zwiększenie wag komponentów składnika losowego dualnego kryterium funkcji prowadzi do większych wartości parametru q-Tsallisa, zaś zmniejszenie tych wag przybliża wartość parametru q-Tsallis’a do jedności. Przewagą podejścia entropii Tsallis’a nad innymi konkurującymi metodami jest możliwość uogólnienia modelu Gaussowskiego, ze względu na to, że bierze ono pod uwagę istnienie rozkładu grubego ogona. Dzięki cechom parametru q-Tsallis’a możliwą staje się również ocena kompleksowości systemu statystycznego.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2014, 61, 3; 263-281
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    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