- Tytuł:
-
Model regresji grzbietowej i jego wykorzystanie do oceny ryzyka inwestycyjnego - przypadek rynku metali
Ridge regression model and its application in investment risk assessment - the case of metals market - Autorzy:
- Krężołek, Dominik
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/590856.pdf
- Data publikacji:
- 2016
- Wydawca:
- Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
- Tematy:
-
Model regresji
Regresja grzbietowa
Rynek metali
Ryzyko
Współliniowość
Co-linearity
Metals market
Regression model
Ridge regression
Risk - Opis:
-
Modele regresji są powszechnie wykorzystywanymi narzędziami statystyki,
a także innych nauk ilościowych, służącymi do wykrywania związków w obrębie
analizowanych danych oraz do prowadzenia predykcji wielkości zestawu zmiennych
objaśnianych na podstawie realizacji zestawu zmiennych objaśniających. Istnieje wiele
metod umożliwiających szacowanie nieznanych parametrów modeli regresji, m.in.
MNK, MNW, MM, jednakże nie zawsze uzyskane estymatory spełniają wymagane
założenia (co do swoich własności oraz co do własności modelu). Istotny stopień współliniowości
uniemożliwia właściwe wnioskowanie na podstawie modeli klasycznych.
W artykule podjęto próbę wykorzystania regresji grzbietowej do modelowania ryzyka
inwestycji na rynku metali. Model wykorzystuje parametr kary, umożliwiający redukcję
zmiennych współliniowych, a tym samym uzyskanie prostszej postaci funkcji regresji.
Dodatkowo zmniejsza się obciążenie oraz wariancja estymatorów parametrów modelu.
Regression models are commonly used statistical tool (and other quantitative sciences), which allows for modelling relations within analyzed datasets. One of their most important features is the prediction property. In the literature there are a lot of methods for estimating unknown parameters of regression models, e.g. Maximum Likelihood, Ordinary Least Squares etc., but estimated parameters not always meet the required assumptions (regarding their properties itself and the properties of selected model). Colinearity between data prevents from correct inferring using classical models. The aim of the article is the application of ridge regression model in risk assessment on the metals market. The model uses so-called penalty parameter allowing for elimination of co-linear variables and makes the model more simpler. Additionally, the bias of the estimators and their variances reduce. - Źródło:
-
Studia Ekonomiczne; 2016, 288; 21-32
2083-8611 - Pojawia się w:
- Studia Ekonomiczne
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł