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 "Kwantyle" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Semi-parametric risk measures
    Semi-parametryczne metody analizy ryzyka
    Autorzy:
    Trzpiot, Grażyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/593374.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Axioms approach
    Expectiles
    Quantiles
    Risk measures
    Aksjomaty miar ryzyka
    Kwantyle
    Miary ryzyka
    Opis:
    Parametric methods of risk analyses have long histories starting from the first Markowitz proposals associated with moments of the distribution of a random variable, means the distribution of return of the risky investment. Real empirical distributions have not the characteristics in accordance with the group of elliptical random variable. The risk assessment should be based on measures being based on other characteristics, and at the same time be characterized by good properties, agreeable with set of axioms formulated with reference to measures of the risk.
    Parametryczne metody analizy ryzyka mają długą historię, począwszy od pierwszych propozycji H. Markowitza, związanych z momentami rozkładu zmiennej losowej, rozkładu stop zwrotu ryzykownej inwestycji. Rzeczywiste empiryczne rozkłady nie mają charakterystyk zgodnych z grupą rozkładów eliptycznych. Ocena ryzyka powinna opierać się na miarach bazujących na innych charakterystykach, a jednocześnie charakteryzować się dobrymi własnościami, zgodnymi z aksjomatyką sformułowaną w odniesieniu do miar ryzyka.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2016, 288; 108-120
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of Functional Based on Spatial Quantiles
    Wybrane funkcjonały − przestrzenne miary kwantylowe
    Autorzy:
    Trzpiot, Grażyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/589635.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Descriptive measures
    Multivariate distributions
    Spatial quantiles
    Miary opisowe
    Przestrzenne kwantyle
    Wielowymiarowe dystrybuanty
    Opis:
    W artykule przedstawiono wybrane funkcjonały, które są odpornymi miarami opisowymi. Miary te są definiowane z wykorzystaniem wielowymiarowych przestrzennych kwantyli. Zatem zapiszemy zadanie wielowymiarowe i dodatkowo wykorzystamy jeden argument dla opisu przestrzennego. Wykorzystując opis jednowymiarowy, rozszerzymy je do zadania wielowymiarowego, zapisując odpowiednie miary położenia, rozproszenia, skośności i kurtozy. W modelowaniu ekstremalnego ryzyka ważne są własności ogonów rozkładów. Przedstawiono również miary skupione na ogonach rozkładów.
    Presented approach describe some functional which is robust measures based on quantiles. We consider the multivariate context and utilize the spatial quantiles. We notice an extension of univariate quantiles and we presented nonparametric measures of multivariate location, spread, skewness and kurtosis. In modeling extreme risk important properties are based on heavy-tailed distribution. We present tailweight and peakedness measures. To aid better understanding of the spatial quantiles as a foundation for nonparametric multivariate inference and analysis, we also provide some basic properties.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2015, 247; 107-120
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    SOME PROPERTIES OF SPATIAL QUANTILES
    WYBRANE WŁASNOŚCI PRZESTRZENNYCH KWANTYLI
    Autorzy:
    Trzpiot, Grażyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/654660.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    Analizy wielowymiarowe
    przestrzenne kwantyle
    estymacja przestrzennych kwantyli.
    Multivariate quantile analysis
    spatial quantiles
    spatial quantiles estimators.
    Opis:
    Warunkowe kwantyle są wykorzystywane w ekonomii, biomedycynie lub w przemyśle. Mamy problemy z wprowadzeniem relacji porządku w obserwacjach wielowymiarowych, co przenosi się również na uogólnienie definicji kwantyli oraz warunkowych kwantyli (regresji kwantylowej) w przestrzeni wielowymiarowej. Omówimy własności przestrzennych kwantyli oraz ich estymatory. Wnioskowanie nieparamertyczne jest wykorzystywane przy opisie kwantylowym. Przedstawimy różne notacje wielowymiarowych kwantyli oraz przestrzennych funkcji kwantylowych w zapisie dla próby badawczej.
    Conditional quantiles are required in various economic, biomedical or industrial problems. Lack of objective basis for ordering multivariate observations is a major problem in extending the notion of quantiles or conditional quantiles (also called regression quantiles) in a multidimensional setting. We present characterisations of the spatial quantiles and the corresponding estimators. Nonparametric inference is very naturally quantile-based, and in recent years various notions of multivariate quantiles the spatial quantile function for whose sample version have been recalled.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2014, 5, 307
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Geometryczne własności regresji kwantylowej
    Geometric properties of the quantile regression
    Autorzy:
    Trzpiot, Grażyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/586341.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Kwantyle
    Regresja kwantylowa
    Własności modeli regresji kwantylowych
    Property of quantile regression models
    Quantile regression
    Quantiles
    Opis:
    Zastosowania miar porządkowych, w tym kwantyli, znajdujemy w różnych obszarach zastosowań, w szczególności w statystyce odpornej. Odejście od klasycznego podejścia bazującego na momentach zmiennej losowej wynika zazwyczaj z analizowanego zbioru danych, który nie spełnia założeń modeli. Dwa pierwsze momenty zmiennej losowej, na których budujemy dalej modele regresji, nie są adekwatne w opisie zbiorów danych z obserwacjami odstającymi. Zbiory danych z asymetrycznymi rozkładami również nie powinny być analizowane z wykorzystaniem modeli regresji estymowanych MNK. Celem artykułu jest prezentacja własności geometrycznych regresji kwantylowej. To podejście metodologiczne wykorzystuje wartości rozkładu, wyznaczając zbiór kwantyli oraz zbiór modeli regresji.
    The use of ordinal measures, including quantles, is found in various areas of application, in particular robust statistics. The retreat from the classical approach based on the moments of random variables is usually the result of a data set that does not meet the assumptions of the models. The first two moments of the random variable, on which we are building the regression models, are not adequate in describing the sets of observation data sets. Data sets with asymmetric distributions should also not be analyzed using regression models estimated by MNK. The aim of this paper is to present the geometrical properties of quantile regression. This methodological approach uses the values of the distribution of the random variables by determining the set of quantiles and the set of regression models.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2017, 344; 145-157
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Investment Risk Measurement Based on Quantiles and Expectiles
    Pomiar ryzyka inwestycyjnego z wykorzystaniem kwantyli i oczekiwań
    Autorzy:
    Trzpiot, Grażyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/654634.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    kwantyle
    oczekiwania
    VaR
    CVaR
    asymetryczny model najmniejszych kwadratów
    quantile
    expectile
    least asymmetrically weighted squares
    Opis:
    W badaniach starano się przyjrzeć szczegółowemu pomiarowi ryzyka inwestycyjnego. Użyto regresji kwantylowej jako modelu, opisując bardziej ogólne właściwości rozkładu stopy zwrotu. W regresji kwantylowej przyjęto efekty regresji względem warunkowych kwantyli regresorów. W modelu regresji skoncentrowano się na rozszerzeniu regresji liniowej (OLS), wykorzystując regresję oczekiwań. Celem zastosowania obu podejść jest pomiar ryzyka inwestycyjnego. Obydwa modele regresji są wersją ważonego modelu najmniejszych kwadratów. Najczęściej stosowanymi rodzinami miar ryzyka, poza miarami zmienności, są miary zagrożenia, a w praktyce wartość zagrożona (VaR) i warunkowa wartość zagrożona ryzykiem (CVaR). Można je oszacować przez kwantyle lub oczekiwania wyznaczone w ogonie rozkładu odpowiedzi.
    In the presented research, we attempt to examine special investment risk measurement. We use quantile regression as a model by describing more general properties of the response distribution. In quantile regression, we assume regression effects on the conditional quantile function of the response. In regression modelling, the focus is on extending linear regression (OLS), and in this paper we seek to apply expectile regression. The purpose of using both approaches is investment risk measurement. Both regression models are a version of least weighted squares model. The families of risk measures most commonly used in practice are the Value‑at‑Risk (VaR) and the Conditional Value‑at‑Risk (CVaR), which can be estimated by quantiles or expectiles in the tail of the response distribution.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2018, 5, 338; 213-227
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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