Informacja

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

Wyszukujesz frazę "bootstrap analysis" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Ocena wpływu czynników behawioralnych i rynkowych na postawy inwestorów indywidualnych na polskim rynku kapitałowym za pomocą modelu SEM
Evaluation of Impact of Behavioral and Market Factors on Attitudes of Individual Investors in Polish Capital Market Using SEM Model
Autorzy:
Osińska, Magdalena
Pietrzak, Michał Bernard
Żurek, Mirosława
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1830778.pdf
Data publikacji:
2011-12-31
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
modele równań strukturalnych (SEM)
finanse behawioralne
inklinacje behawioralne
skłonność do ryzyka
analiza bootstrap
structural equations model (SEM)
behavioral finance
behavioral inclinations
propensity for risk
bootstrap analysis
Opis:
W artykule podjęta została próba empirycznego wyjaśnienia zależności skłonności do ryzyka i poziomu oczekiwanej stopy zwrotu od czynników psychologicznych, leżących u podstaw decyzji inwestorów indywidualnych aktywnych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie. Celem artykułu jest identyfikacja i opis współzależności między nieobserwowalnymi czynnikami takimi jak inklinacje behawioralne, skłonność do ryzyka, umiejętność posługiwania się przez inwestorów analizą techniczną, a także jakość rynku za pomocą modelu równań strukturalnych. Przyjęto hipotezę, że inklinacje behawioralne tj. błędy popełniane w sferze opinii i skłonności w zakresie preferencji powodują wzrost skłonności do ryzyka inwestorów indywidualnych i wzrost oczekiwanej przez nich stopy zwrotu. Założono także, że wpływ inklinacji behawioralnych na decyzje inwestycyjne jest mniejszy wśród inwestorów indywidualnych umiejących się posługiwać analizą techniczną w sposób właściwy, niż u pozostałych inwestorów. Wyniki estymacji modelu pozwoliły na identyfikację założonych czynników w grupie badanych inwestorów indywidualnych oraz potwierdzenie wpływu inklinacji w sferze opinii i preferencji na wzrost skłonności do ryzyka.
In the paper we attempt to explain the impact of psychological factors on propensity for risk and the level of expected return exhibited by individual investors active on the Stock Exchange in Warsaw. The article aims at identification and description of the relationship between unobservable factors such as behavioral inclinations, propensity for risk, ability to use technical analysis as well as market quality with application of Structural Equation Model. The hypothesis was put that behavioral inclinations such as errors in the opinions and preferences cause an increase in individual propensity for risk as well as the increase in the level of expected and satisfactory return. It was also assumed that investors that properly use technical analysis in their decision-making process are less sensitive for behavioral inclinations than the others. The results of estimation of the model allowed for identification of the unobservable psychological factors and confirmed the impact of the defined factors for the increase of individual propensity for risk.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2011, 58, 3-4; 175-194
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Computational intensive methods for prediction and imputation in time series analysis
Autorzy:
Neves, Maria
Cordeiro, Clara
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/729950.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:
bootstrap
forecast intervals
missing data
time series analysis
Opis:
One of the main goals in times series analysis is to forecast future values. Many forecasting methods have been developed and the most successful are based on the concept of exponential smoothing, based on the principle of obtaining forecasts as weighted combinations of past observations. Classical procedures to obtain forecast intervals assume a known distribution for the error process, what is not true in many situations. A bootstrap methodology can be used to compute distribution free forecast intervals. First an adequately chosen model is fitted to the data series. Afterwards, and inspired on sieve bootstrap, an AR(p) is used to filter the series of the random component, under the stationarity hypothesis. The centered residuals are then resampled and the initial series is reconstructed. This methodology will be used to obtain forecasting intervals and for treating missing data, which often appear in a real time series. An automatic procedure was developed in R language and will be applied in simulation studies as well as in real examples.
Źródło:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2011, 31, 1-2; 121-139
1509-9423
Pojawia się w:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie metody bootstrapowej w analizie portfelowej
Application of bootstrap method for portfolio analysis
Autorzy:
Zglińska-Pietrzak, Aneta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/422871.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
metody bootstrapowe
analiza portfelowa
bootstrap simulations
portfolio analysis
Opis:
Celem artykułu jest zastosowanie metodologii bootstrapu do poprawy rozwiązania zadania optymalizacji portfela akcji według modelu Markowitza. Zakładając, że stopy zwrotu i macierz wariancji-kowariancji są znane, w modelu minimalizuje się ryzyko wariancyjno-kowariancyjne przy spełnieniu, m.in. warunku osiągnięcia oczekiwanej lub założonej stopy zwrotu z portfela akcji. Klasyczna metoda Markowitza i jej wersja bootstrapowa dają odmienne rezultaty. W artykule omówiono portfele uzyskane na podstawie danych empirycznych i danych w postaci prób bootstrapowych losowanych zwrotnie oraz dokonano analizy różnic między nimi. Dane empiryczne dotyczą stóp zwrotu dla akcji Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie (GPW). Okazuje się, że zastosowanie losowych prób bootstrapowych pozwala uzyskać portfel o mniejszym ryzyku niż w przypadku portfela otrzymanego klasyczną metodą Markowitza.
This paper presents Markowitz’s mean-variance portfolio optymalization theory with and without bootstrap simulations. It is assumed that means and covariances of the assets returns are known and the variance with respect to a fixed expected return is minimized. It is concluded that there are significant differences between portfolios with and without bootstrap method and that the resampling data leads to asset allocations that are less risky. This methodology is applied in the Warsaw Stock Exchange.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2012, 59, 3; 246-258
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Indebtedness, Fiscal Discipline and Development Spending – A Non-parametric Approach
Autorzy:
Sinha, Ram Pratap
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2075409.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Indian states
fiscal performance
efficiency
data envelopment analysis
bootstrap
Opis:
Indian states exhibit considerable heterogeneity in terms of revenue mobilizing capacities and efforts, development spending and fiscal dependence on the central government. In this context, the paper compares the fiscal performance of major Indian states in terms of two non-parametric performance evaluation models for the period 2009–10 to 2014–15. The study thus uses the conventional two stage framework for efficiency evaluation as well as the two stage conditional performance model. The outcomes enable us to identify front-runners as well as laggards in the area of fiscal management. Further, the study showed that the gross capital formation experienced by the states significantly influences state performance in India. However, the impact of outstanding liabilities on efficiency performance was statistically insignificant
Źródło:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2021, 2; 147-173
2080-0886
2080-119X
Pojawia się w:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    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