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 "bayesian inference" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 47
Tytuł:
A Bayesian Approach to Matrix Balancing: Transformation of Industry-Level Data under NACE Revision
Autorzy:
Boratyński, Jakub
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2076451.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
matrix balancing
Bayesian inference
NACE revision
transformation matrix
multi-sector modelling
Opis:
We apply Bayesian inference to estimate transformation matrix that converts vector of industry outputs from NACE Rev. 1.1 to NACE Rev. 2 classification. In formal terms, the studied issue is a representative of the class of matrix balancing (updating, disaggregation) problems, often arising in the field of multi- sector economic modelling. These problems are characterised by availability of only partial, limited data and a strong role for prior assumptions, and are typically solved using bi-proportional balancing or cross-entropy minimisation methods. Building on Bayesian highest posterior density formulation for a similarly structured case, we extend the model with specification of prior information based on Dirichlet distribution, as well as employ MCMC sampling. The model features a specific likelihood, representing accounting restrictions in the form of an underdetermined system of equations. The primary contribution, compared to the alternative, widespread approaches, is in providing a clear account of uncertainty.
Źródło:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2016, 4; 219-239
2080-0886
2080-119X
Pojawia się w:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Bayesian model of group decision-making
Autorzy:
Wibig, T.
Karbowiak, M.
Jaszczyk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/406565.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
conformity
decision-making
Bayesian inference
groupthink
cooperation
Opis:
A change in the opinion of a group, treated as a network of communicating agents, caused by the accumulation of new information is expected to depend on communication within the group, cooperation and, possibly, a kind of conformity mechanism. We have developed a mathematical model of the creation of a group decision, including this effect. This is based on a Bayesian description of inference and can be used for both conscious and inattentive acts. This model can be used to study the effect of whether a leader exists or not and other group inhomogeneities, as well as establishing the (statistical) significance and quality of a group decision. The proposed evolution equations explain in a straightfor-ward, analytical way some general properties of the general phenomenon of conformity (groupthink). To illustrate this theoretical idea in practice, we created an information technology (IT) tool to study the effect of conformity in a small group. As an example, we present results of an experiment performed using a network of students’ tablets, which could not only measure group pressure, but also conduct and control collaborative thinking in the group.
Źródło:
Operations Research and Decisions; 2016, 26, 1; 95-110
2081-8858
2391-6060
Pojawia się w:
Operations Research and Decisions
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Bayesian Small Area Model with Dirichlet Processes on the Responses
Autorzy:
Yin, Jiani
Nandram, Balgobin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1058988.pdf
Data publikacji:
2020-09-04
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
Bayesian computation
bootstrap
predictive inference
robust modeling
computational and model diagnostics
survey data
Opis:
Typically survey data have responses with gaps, outliers and ties, and the distributions of the responses might be skewed. Usually, in small area estimation, predictive inference is done using a two-stage Bayesian model with normality at both levels (responses and area means). This is the Scott-Smith (S-S) model and it may not be robust against these features. Another model that can be used to provide a more robust structure is the two-stage Dirichlet process mixture (DPM) model, which has independent normal distributions on the responses and a single Dirichlet process on the area means. However, this model does not accommodate gaps, outliers and ties in the survey data directly. Because this DPM model has a normal distribution on the responses, it is unlikely to be realized in practice, and this is the problem we tackle in this paper. Therefore, we propose a two-stage non-parametric Bayesian model with several independent Dirichlet processes at the first stage that represents the data, thereby accommodating some of the difficulties with survey data and permitting a more robust predictive inference. This model has a Gaussian (normal) distribution on the area means, and so we call it the DPG model. Therefore, the DPM model and the DPG model are essentially the opposite of each other and they are both different from the S-S model. Among the three models, the DPG model gives us the best head-start to accommodate the features of the survey data. For Bayesian predictive inference, we need to integrate two data sets, one with the responses and other with area sizes. An application on body mass index, which is integrated with census data, and a simulation study are used to compare the three models (S-S, DPM, DPG); we show that the DPG model might be preferred.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2020, 21, 3; 1-19
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A hierarchy of finite state machines as a scenario player in interactive training of pilots in flight simulators
Autorzy:
Bach, Małgorzata
Werner, Aleksandra
Mrozik, Magda
Cyran, Krzysztof A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2055173.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
Bayesian inference
deterministic Moore machine
flight simulator
finite state machine
scenario player
wnioskowanie Bayesa
automat Moore'a
symulator lotu
automat skończony
Opis:
The paper presents the concept of a control unit, i.e., a scenario player, for interactive training pilots in flight simulators. This scenario player is modelled as a hierarchy of finite state machines. Such an approach makes it possible to separate the details of an augmented reality display device which is used in training, from the core module of the system, responsible for contextual organization of the content. Therefore, the first contribution of this paper is the mathematical model of the scenario player as a universal formulation of the self-trained control unit for interactive learning systems, which is applicable in a variety of situations not limited solely to flight simulator related procedures. The second contribution is an experimental verification achieved by extensive simulations of the model, which proves that the proposed approach is capable to properly self-organize details of the context information by tracing preferences of the end users. For that latter purpose, the original algorithm is derived from statistical analysis, including Bayesian inference. The whole approach is illustrated by a real application of training the preflight procedure for the captain of the Boeing 737 aircraft in a flight simulator.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2021, 31, 4; 713--727
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Note on Compatible Prior Distributions in Univariate Finite Mixture and Markov-Switching Models
Autorzy:
Kwiatkowski, Łukasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2076512.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Bayesian inference
prior coherence
prior compatibility
exponential family
Opis:
Finite mixture and Markov-switching models generalize and, therefore, nest specifications featuring only one component. While specifying priors in the general (mixture) model and its special (single-component) case, it may be desirable to ensure that the prior assumptions introduced into both structures are compatible in the sense that the prior distribution in the nested model amounts to the conditional prior in the mixture model under relevant parametric restriction. The study provides the rudiments of setting compatible priors in Bayesian univariate finite mixture and Markov-switching models. Once some primary results are delivered, we derive specific conditions for compatibility in the case of three types of continuous priors commonly engaged in Bayesian modeling: the normal, inverse gamma, and gamma distributions. Further, we study the consequences of introducing additional constraints into the mixture model’s prior on the conditions. Finally, the methodology is illustrated through a discussion of setting compatible priors for Markov-switching AR(2) models.
Źródło:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2015, 4; 219-247
2080-0886
2080-119X
Pojawia się w:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Note on Lenk’s Correction of the Harmonic Mean Estimator
Autorzy:
Pajor, Anna
Osiewalski, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/483355.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Bayesian inference
marginal data density
MCMC methods
Opis:
The paper refines Lenk’s concept of improving the performance of the computed harmonic mean estimator (HME) in three directions. First, the adjusted HME is derived from an exact analytical identity. Second, Lenk’s assumption concerning the appropriate subset A of the parameter space is significantly weakened. Third, it is shown that, under certain restrictions imposed on A, a fundamental identity underlying the HME also holds for improper prior densities, which substantially extends applicability of the adjusted HME.
Źródło:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2013, 5, 4; 271-275
2080-0886
2080-119X
Pojawia się w:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An analysis of the determinants behind having an additional job by employees
Analiza determinant posiadania dodatkowej pracy przez pracowników najemnych
Autorzy:
GRZENDA, Wioletta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/435246.pdf
Data publikacji:
2018-06-01
Wydawca:
Uniwersytet Opolski
Tematy:
additional job
logistic regression
Bayesian inference
dodatkowa praca
regresja logistyczna
wnioskowanie bayesowskie
Opis:
Apart from having the main job, many people in Poland decide to take additional jobs. There are many potential factors which determine having a second job. These include varied needs of individuals, such as the desire to improve their material status, family situation, or the opportunities arising from human capital. In this study, apart from the aforementioned needs, the features of individuals, such as age, sex, place of residence and the features of the main workplace have been included. Unfortunately, some determinants of the studied phenomenon cannot be clearly observed or are generally unobservable. Hence, the models with unobservable heterogeneity, which were used in this study, are of particular importance in modelling this type of phenomena. The purpose of this paper was to show the demographic profile of a two-job worker. This has been done by the assessment of the impact of selected determinants on having an additional job. Furthermore, the scale of the impact of the studied determinants has been compared in the case of women and men. The study used the Bayesian logistic regression model.
Wiele osób w Polsce oprócz posiadania podstawowego miejsca pracy podejmuje inną dodatkową pracę. Istnieje wiele potencjalnych czynników determinujących posiadanie dodatkowego zatrudnienia. Można do nich zaliczyć indywidualne potrzeby jednostek, takie jak chęć poprawy statusu materialnego, sytuację rodzinną, czy też możliwości wynikające z posiadanego kapitału ludzkiego. W niniejszym badaniu, oprócz powyższych uwzględniono ponadto takie cechy jednostek, jak: wiek, płeć, miejsce zamieszkania oraz charakterystyki podstawowego miejsca pracy. Niestety niektórych determinant badanego zjawiska nie można dobrze zaobserwować lub są one generalnie nieobserwowalne. W związku z tym szczególne znaczenie w modelowaniu tego typu zjawisk mają, wykorzystane w niniejszej pracy, modele z nieobserwowalną heterogenicznością. Celem niniejszego artykułu było pokazanie profilu demograficznego pracownika, który oprócz swojej głównej pracy, wykonywał jeszcze jakąś inną pracę. W toku przeprowadzonych badań dokonano oceny wpływu wybranych determinant na posiadanie dodatkowej pracy przez pracowników najemnych. Ponadto porównano skalę wpływu badanych cech w przypadku kobiet i mężczyzn. W badaniu wykorzystano bayesowski model regresji logistycznej.
Źródło:
Economic and Environmental Studies; 2018, 18, 2; 611-627
1642-2597
2081-8319
Pojawia się w:
Economic and Environmental Studies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza płodności kobiet w Polsce z wykorzystaniem bayesowskiego modelu regresji Poissona
Fertility analysis of women in Poland using Bayesian Poisson regression model
Autorzy:
Grzenda, Wioletta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/422947.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
płodność
model regresji Poissona
wnioskowanie bayesowskie
metody Monte Carlo oparte na łańcuchach Markowa
fertility
Poisson regression model
Bayesian inference
Markov chain Monte Carlo method
Opis:
Celem niniejszej pracy jest zbadanie zachowań prokreacyjnych Polek poprzez identyfikację czynników je determinujących z wykorzystaniem metod bayesowskich. W pracy zastosowano bayesowski model regresji Poissona. Wybrany model umożliwił określenie kierunku i skali wpływu wybranych czynników na liczbę dzieci posiadanych przez kobiety. Natomiast podejście bayesowskie dało możliwość włączenia do modelu informacji a priori oraz lepsze oszacowanie parametrów modelu. W estymacji wykorzystano metody Monte Carlo oparte na łańcuchach Markowa, a w szczególności próbnik Gibbsa. Badanie przeprowadzono na podstawie danych indywidualnych pochodzących z polskiego badania retrospektywnego „Przemiany rodziny i wzorce dzietności w Polsce” (1991). W analizie płodności kobiet uwzględniono następujące czynniki: miejsce zamieszkania, wykształcenie, fakt pozostawania w związku małżeńskim, zatrudnienie oraz wyznanie. Otrzymane rezultaty porównano z dotychczasowymi wynikami badań dla Polski i innych krajów.
The primary objective of the work is to use Bayesian methods to investigate women fertility in Poland and identify key factors influencing it. Bayesian Poisson regression model has been used in the analysis. The model allows determining factors that have a significant impact on the number of children born. Moreover Bayesian approach makes it possible to incorporate a priori knowledge and improve the estimation of model parameters. The model has been estimated using Markov chain Monte Carlo method with Gibbs sampling. The work has been based on the Polish study ”Family changes and Fertility Patterns in Poland” (1991). The following attributes have been considered in the analysis of women fertility: place of living, education, marital status, employment and religion. The results have been compared with the results of related research for Poland and other countries.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2012, 59, 2; 179-198
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of Monte Carlo filter for computer vision-based Bayesian updating of finite element model
Zastosowanie filtrów Monte Varlo do opartego na widzeniu komputerowym bayesowskiego strojenia modelu MES
Autorzy:
Tekieli, M.
Słoński, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/368995.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
Bayesian inference
parametric identification
model updating
computer vision
Monte Carlo filter
wnioskowanie bayesowskie
identyfikacja parametryczna
widzenie komputerowe
strojenie modelu
filtr Monte Carlo
Opis:
In this paper we describe Bayesian inference-based approach to the solution of parametric identification problem in the context of updating of a finite element model of a structure. The proposed inverse solution is based on Monte Carlo filter and on the comparison of structure displacements extracted using digital image correlation method during a quasi-static loading and the corresponding displacements predicted by finite element method program. Our approach is applied to the problem of material model parameter identification of an aluminum laboratory-scale frame. The results are also verified by comparing the Monte Carlo filter-based solution with the analytical solution obtained using Kalman filter.
Artykuł przedstawia zastosowanie podejścia opartego na wnioskowaniu bayesowskim do problemu identyfikacji parametrycznej w kontekście strojenia modelu MES konstrukcji. Proponowane rozwiązanie odwrotne opiera się na filtrze Monte Carlo oraz porównaniu przemieszczeń konstrukcji otrzymanych metodą korelacji obrazów cyfrowych podczas quasi statycznej próby obciążeniowej i odpowiadających im przemieszczeń przewidywanych przez program oparty na metodzie elementów skończonych. Nasze podejście zostało zastosowane do identyfikacji parametru modelu materiału aluminiowej ramki laboratoryjnej. Otrzymane wyniki porównano z wynikami otrzymanymi za pomocą filtru Kalmana.
Źródło:
Mechanics and Control; 2013, 32, 4; 171-177
2083-6759
2300-7079
Pojawia się w:
Mechanics and Control
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Badanie determinant pozostawania bez pracy osób młodych z wykorzystaniem semiparametrycznego modelu Coxa
An analysis of unemployment duration determinants among young people using semiparametric Cox model
Autorzy:
Grzenda, Wioletta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/422828.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
bezrobocie
semiparametryczny model Coxa
wnioskowanie bayesowskie
metody MCMC
unemployment
semiparametric Cox model
Bayesian inference
Markov chain Monte Carlo method
Opis:
Obecnie wśród osób rozpoczynających karierę zawodową obserwuje się szczególnie dużą wartość wskaźnika bezrobocia. Celem niniejszego opracowania jest identyfikacja czynników demograficznych oraz społeczno-ekonomicznych wpływających na długość czasu pozostawania bez pracy tych osób. W badaniu wykorzystano m.in. bayesowski semiparametryczny model Coxa dla danych indywidualnych. Wykorzystanie modelu przeżycia daje możliwość analizy jednoczesnego wpływu wybranych zmiennych objaśniających na czas pozostawania bez pracy. Natomiast podejście bayesowskie umożliwia uwzględnienie w badaniu, za pomocą rozkładów a priori, dodatkowej informacji spoza próby. Estymację modeli przeprowadzono z wykorzystaniem metod Monte Carlo opartych na łańcuchach Markowa, a dokładniej algorytmu ARMS.
High unemployment rates are observed among people beginning job careers nowadays. The aim of the work is to identify demographic and socio-economic factors influencing the unemployment duration in this age group. In this research, Bayesian semiparametric Cox model for individual data has been used. The advantage of survival model is the possibility of the analysis of the impact of selected independent variables on unemployment duration. The Bayesian approach with a priori distribution makes the use of out of the sample knowledge possible. The model has been estimated using Markov chain Monte Carlo method with ARMS algorithm.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2012, 59, numer specjalny 1; 123-139
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian Estimation and Prediction for ACD Models in the Analysis of Trade Durations from the Polish Stock Market
Autorzy:
Huptas, Roman
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2076574.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
autoregressive conditional duration model (ACD model)
tradedurations
financial market microstructure
Bayesian inference
Opis:
In recent years, autoregressive conditional duration models (ACD models) introduced by Engle and Russell in 1998 have become very popular in modelling of the durations between selected events of the transaction process (trade durations or price durations) and modelling of financial market microstructure effects. The aim of the paper is to develop Bayesian inference for the ACD models. Different specifications of ACD models will be considered and compared with particular emphasis on the linear ACD model, Box-Cox ACD model, augmented Box-Cox ACD model and augmented (Hentschel) ACD model. The analysis will consider models with the Burr distribution and the generalized Gamma distribution for the innovation term. Bayesian inference will be presented and practically used in estimation of and prediction within ACD models describing trade durations. The MCMC methods including MetropolisHastings algorithm are suitably adopted to obtain samples from the posterior densities of interest. The empirical part of the work includes modelling of trade durations of selected equities from the Polish stock market.
Źródło:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2014, 4; 237-273
2080-0886
2080-119X
Pojawia się w:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian Exponential Survival Model in the Analysis of Unemployment Duration Determinants
Bayesowski wykładniczy model przeżycia w analizie determinant długości czasu pozostawania bez pracy
Autorzy:
Grzenda, Wioletta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/906856.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
unemployment
survival exponential model
Bayesian inference
MCMC method
Opis:
The primary objective of the work is to identify demographic and socio-economic factors influencing the unemployment duration in the recent period in Poland. Different approaches to the problem have been applied. In this paper we have used a survival parametric model in Bayesian approach. The following determinants have been concerned in the model: sex, marital status, education level, information about continuing an education, region of Poland, and age of respondent. The empirical analysis is based on “Household budgets in 2008” survey of Central Statistical Office and indicates the main factors influencing unemployment duration.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2012, 269
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian Inference and Gibbs Sampling in Generalized True Random-Effects Models
Autorzy:
Makieła, Kamil
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2076439.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
generalized true random-effects model
stochastic frontier analysis
Gibbs sampling
Bayesian inference
cost efficiency
transient and persistentefficiency
Opis:
The paper investigates Bayesian approach to estimate generalized true random-effects models (GTRE). The analysis shows that under suitably defined priors for transient and persistent inefficiency terms the posterior characteristics of such models are well approximated using simple Gibbs sampling. No model re-parameterization is required. The proposed modification not only allows us to make more reasonable (less informative) assumptions as regards prior transient and persistent inefficiency distribution but also appears to be more reliable in handling especially noisy datasets. Empirical application furthers the research into stochastic frontier analysis using GTRE models by examining the relationship between inefficiency terms in GTRE, true random-effects, generalized stochastic frontier and a standard stochastic frontier model.
Źródło:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2017, 1; 69-95
2080-0886
2080-119X
Pojawia się w:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian Inference for a Deterministic Cycle with Time-Varying Amplitude: The Case of the Growth Cycle in European Countries
Autorzy:
Lenart, Łukasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2076240.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
deterministic cycle with time-varying amplitude
Bayesian inference
almost periodic function
growth cycle
industrial production
Opis:
The main goal of this paper is to propose the probabilistic description of cyclical (business) fluctuations. We generalize a fixed deterministic cycle model by incorporating the time-varying amplitude. More specifically, we assume that the mean function of cyclical fluctuations depends on unknown frequencies (related to the lengths of the cyclical fluctuations) in a similar way to the almost periodic mean function in a fixed deterministic cycle, while the assumption concerning constant amplitude is relaxed. We assume that the amplitude associated with a given frequency is time-varying and is a spline function. Finally, using a Bayesian approach and under standard prior assumptions, we obtain the explicit marginal posterior distribution for the vector of frequency parameters. In our empirical analysis, we consider the monthly industrial production in most European countries. Based on the highest marginal data density value, we choose the best model to describe the considered growth cycle. In most cases, data support the model with a time-varying amplitude. In addition, the expectation of the posterior distribution of the deterministic cycle for the considered growth cycles has similar dynamics to cycles extracted by standard bandpass filtration methods.
Źródło:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2018, 3; 233-262
2080-0886
2080-119X
Pojawia się w:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian Pricing of an European Call Option Using a GARCH Model with Asymmetries
Bayesowska wycena europejskiej opcji kupna z wykorzystaniem modelu GARCH z asymetriami
Autorzy:
Osiewalski, Jacek
Pipień, Mateusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/906870.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
Bayesian inference
financial econometrics
volatility models
forecasting
derivative pricing
Opis:
In this paper option pricing is treated as an application of Bayesian predictive analysis. The distribution of the discounted payoff, induced by the predictive density of future observables, is the basis for direct option pricing, as in Bauwens and Lubrano (1997). We also consider another, more eclectic approach to option pricing, where the predictive distribution of the Black-Scholes value is used (with volatility measured by the conditional standard deviation at time of maturity). We use a model framework that allows for two types of asymmetry in GARCH processes: skewed t conditional densities and different reactions of conditional scale to positive/negative stocks. Our skewed t-GARCH(l, 1) model is used to describe daily changes of the Warsaw Stock Exchange Index (WIG) from 4.01.1995 till 8.02.2002. The data till 28.09.2001 are used to obtain the posterior and predictive distributions, and to illustrate Bayesian option pricing for the remaining period.
W prezentowanym artykule wycena opcji jest traktowana jako jedno z zastosowań bayesowskiej analizy predyktywnej. Rozkład wartości zdyskontowanej wypłaty, indukowany przez gęstość predyktywną przyszłych stóp zwrotu, jest podstawą bezpośredniej wyceny opcji (zob. Bauwens, Lubrano, 1997). Rozważamy też bardziej eklektyczne podejście, wykorzystujące rozkład predyktywny formuły Blacka i Scholesa (ze zmiennością określoną jako warunkowe odchylenie standardowe w momencie realizacji opcji). Przyjmujemy ramy modelowe, które uwzględniają dwa rodzaje asymetrii w procesach GARCH: skośne rozkłady warunkowe (typu t-Studenta) oraz zróżnicowane reakcje wariancji warunkowej na szoki dodatnie lub ujemne. Model: skośny £-GARCH(l, 1) jest stosowany do opisu dziennej zmienności Warszawskiego Indeksu Giełdowego (WIG) od 4.01.1995 r. do 8.02.2002 r. Dane do 28.09.2001 wykorzystujemy do budowy rozkładów a posteriori i predyktywnego oraz do ilustracji bayesowskiej wyceny opcji na pozostały okres.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2004, 177
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 47

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