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 1-5 z 5
    Tytuł:
    Properties of Transformation Quantile Regression Model
    Własności transformacji modelu regresji kwantylowej
    Autorzy:
    Trzpiot, Grażyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/905653.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    quantile regression
    quantile regression model
    Box-Cox transformation
    Opis:
    We present in this paper a few important direction on research using quantile regression. We start from some motivation for this method of regression. Secondly we present some main areas of application this method. Finally we wanted to point out transformation of the main model. This model, introduced by Powell (1991) and further analyzed by Chamberlain (1994) and Buchinsky (1995), specifies the conditional quantiles of the Box-Cox transformation of the variable under appraisal as a linear function of the covariates. It provides, within a simple set-up, the needed flexibility, as both the transformation parameter and the coefficients of the linear function are allowed to vary freely at each point of the distribution. The Box-Cox quantile regression, which has the linear and log-linear models as particular cases, will provide, therefore, a direct answer to the question of the appropriate transformation to be used.
    Przedstawiamy artykuł, w którym omawiamy modele regresji kwantylowej. Omawiamy motywacje dla stosowania klasycznego modelu, jak również główne kierunki zastosowań regresji kwantylowej. Następnie przechodzimy do transformacji podstawowego modelu. Ten model jest wprowadzony przez Powell’a (1991) a kolejno analizowany przez Chamberlain’a (1994) i Buchinsky’ego (1995), wprowadzono specyficzne warunkowe kwantyle znane jako transformacja Box– Cox’a. Omawiamy estymację modeli oraz testy istotności.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2013, 285
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    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
    Tytuł:
    Statistical models in enterprises default risk assessment – an example of application
    Modele statystyczne w ocenie ryzyka niewypłacalności przedsiębiorstw – przykład zastosowań
    Autorzy:
    Ptak-Chmielewska, Aneta
    Kuleta, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/425008.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    default risk
    logistic regression
    Cox model
    Opis:
    Default risk assessment is crucial in the banking activity. Different models were developed in the literature using the discriminant analysis, logistic regression and data mining techniques. In this paper the logistic regression was applied to verify models proposed by R. Jagiełło for different sectors. As an alternative, the logistic regression model with the nominal variable SECTOR was applied on the pooled sample of enterprises. The dynamic approach using the Cox regression survival model was estimated. Including the nominal variable SECTOR only slightly increases the predictive power of the model (in the case of “defaults”). The predictive power of the Cox regression model is lower, the only advantage is the higher accuracy classification in the case of “defaulted” enterprises.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2018, 22, 1; 94-106
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    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:
    Szansa podjęcia zatrudnienia przez osoby długotrwale bezrobotne
    The odds of finding a job by the long-term unemployed
    Autorzy:
    Bieszk-Stolorz, Beata
    Gdakowicz, Anna
    Markowicz, Iwona
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/414357.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Warszawski. Instytut Ameryk i Europy. Centrum Europejskich Studiów Regionalnych i Lokalnych (EUROREG)
    Tematy:
    bezrobocie długotrwałe
    regresja Coxa
    regresja logistyczna
    ilorazy szans
    ilorazy hazardu
    the long-term unemployed
    Cox regression
    logistic regression
    odds ratios
    hazard ratios
    Opis:
    Celem artykułu była analiza szans podjęcia pracy i ocena czasu wychodzenia z długotrwałego bezrobocia na podstawie danych z lat 2007–2011 z PUP w Sulęcinie. Założono hipotezę, że wpływ determinant na szanse i szybkość podejmowania pracy przez długotrwale bezrobotnych jest taki, jak bezrobotnych ogółem. Za determinanty przejęto: miejsce zamieszkania, wiek, wykształcenie, płeć, staż pracy i rok wyrejestrowania. Do analizy wykorzystano nieliniowe modele regresji: logitowy i hazardu Coxa. Pierwszy umożliwił porównanie szans wychodzenia z bezrobocia, a drugi pozwolił na ocenę czasu poszukiwania pracy. Wyznaczone ilorazy szans i hazardu posłużyły do zbadania różnic między podgrupami osób długotrwale bezrobotnych na tle wszystkich bezrobotnych.
    The aim of this article is to analyze the odds to find a job and the assessment of the duration of long-term unemployment. The data base is the 2007–2011 records from the Local Labour Office in Sulęcin. The authors of the article make the hypothesis that the impact of the determinants on the odds and rate of finding a job by the long-term unemployed is the same as in the case of the all the unemployed. The authors present a thesis that the determinants of long-term unemployment in the period of study are: the place of residence, age, the level of education, gender, seniority and the year of leaving the register. To analyze the data they use such nonlinear regression models as: the logistic model and the Cox hazard model. The former enables them to compare the odds to leave unemployment and the latter – to assess the time spent on finding employment. The designated odds ratios and hazard ratios are used to study the differences between subgroups of individual characteristics of the long-term unemployed as compared with all the unemployed.
    Źródło:
    Studia Regionalne i Lokalne; 2013, 3(53); 101-121
    1509-4995
    Pojawia się w:
    Studia Regionalne i Lokalne
    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