Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Metody ensemble" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Szacowanie parametrów ryzyka kredytowego przy użyciu rodzin klasyfikatorów
Families of Classifiers Application in Credit Risk Parameters Estimation
Autorzy:
Grzybowska, Urszula
Karwański, Marek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/585589.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Ryzyko kredytowe
LGD
Metody ensemble
Regresja
Credit risk
Ensemble methods
Regression
Opis:
Banki stosujące zalecenia Umowy Bazylejskiej II/III zobowiązane są do wyznaczania ryzyka na podstawie szeregu parametrów. Jednym z nich jest procent straty – Loss Given Default (LGD). W literaturze LGD traktowany jest jako zmienna losowa, o rozkładzie dwumodalnym. Do szacowania wielkości LGD stosuje się zaawansowane regresyjne modele statystyczne. Alternatywny sposób to wykorzystanie metod data miningowych. Szczególnie atrakcyjne wydają się estymatory typu rodzin klasyfikatorów, które pozwalają na uśrednienie rezultatów wielu „słabych klasyfikatorów” i uzyskanie bardziej precyzyjnych wyników. Rodziny klasyfikatorów operują tzw. informacją. Problemem jest interpretacja informacji w kategoriach biznesowych. Celem artykułu jest uzgodnienie obu podejść i interpretacji. Przedstawione zostaną wyniki szacowania przy użyciu modeli: ułamkowej regresji logistycznej, beta-regresji, boostingu gradientowego oraz lasów losowych. Porównane zostaną właściwości estymatorów. Obliczenia wykonane zostały na danych rzeczywistych.
According to the Capital Requirements Directive banks applying the internal rating based approach are obliged to estimate risk based on a set of risk parameters. One of the risk parameters is Loss Given Default (LGD). LGD is treated as a random variable with a bimodal distribution. One can apply advanced statistical models in LGD estimation. An alternative approach is to use data mining methods. The most promising seem to be families of classifiers, that allow for averaging results of many weak classifiers and for obtaining more precise results. Families of classifiers are built based on information criterion. The problem encountered is interpretation of obtained results in terms of business applications. The aim of the paper is to compare both approaches. We present results of LGD estimation with help of two regression models: fractional and beta regression and two ensemble methods: gradient boosting and random forests. Calculations were done on real life data.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2015, 248; 107-120
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Badania nad nowymi algorytmami zespołowych skal czasu w Bazie Danych TA(PL)
Research on new timescale ensemble algorithms in Database for TA(PL)
Autorzy:
Marszalec, M.
Lusawa, M.
Czubla, A.
Nerkowski, D.
Lewandowski, W.
Nawrocki, J.
Kossek, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/151309.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
zespołowa skala czasu
wzorzec czasu
baza danych
metody porównań wzorców czasu
timescale ensemble
time standard
database
time standards comparison methods
Opis:
Baza danych dla Polskiej Atomowej skali czasu TA(PL), w skrócie Baza Danych TA(PL), rozwijana jest dzięki ponad 15 letniej współpracy polskich laboratoriów badawczych zajmujących się tematyką metrologii czasu. Baza powstała w 2004 roku w celu automatyzacji procesu porównań atomowych wzorców czasu oraz wyliczania zaimplementowanych algorytmów zespołowych skal czasu. Zespołowe skale czasu, jako potencjalnie znacznie stabilniejsze od każdego wzorca w grupie, mają zastosowanie do kontroli poszczególnych wzorców, mogą także być wykorzystane do sterowania realizacją państwowego czasu urzędowego UTC(PL). W Bazie zaimplementowano podstawowy algorytm TA(PL) oraz zestaw algorytmów eksperymentalnych. W okresie ostatnich 2 lat zaktualizowano wiele funkcji obsługowych Bazy oraz zaimplementowano nowe algorytmy zespołowych skal czasu. Artykuł prezentuje wyniki badań nowych algorytmów oraz porównanie stabilności uzyskanych za ich pomocą zespołowych skal czasu w stosunku do wyników poprzednio zaimplementowanych algorytmów.
The Database for Polish Atomic Timescale TA(PL) is a result of 15 years of cooperation of Polish Time Laboratories. The work on the Database started in 2004. The purpose was to automate the process of time-standards comparison and calculate implemented group timescale ensembles algorithms. The group timescales ensemble algorithms are much more stable than any of the standards within the group. Therefore they can be used as a stable reference to control and supervise each standard. In the future, they can steer the Polish official realization of international Universal Coordinated Time (UTC) the UTC(PL) maintained by the Central Office of Measures (GUM). The Database was prepared with an original algorithm of TA(PL) based on ALGOS (the algorithm developed by International Bureau of Measurements –BIPM). During the time a set of experimental algorithms has been implemented (one day-shifted ALGOS and AT1). The last implemented algorithm is AT2 developed by the Time-team of National Institute of Telecommunications (NIT) on the basis of the theorem published by NIST (National Institute of Standard and Technology - USA) which seems to be the most stable even according to preliminary results. The final version of this paper presents the analysis of the results of new implemented algorithms and the comparison with former implementations. The last part of this paper deals with the future plans for development of the Database for TA(PL).
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 10, 10; 798-802
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
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