Informacja

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

Wyszukujesz frazę "clustering methods" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-8 z 8
Tytuł:
In Search of Hedges and Safe Havens in Global Financial Markets
Autorzy:
Wanat, Stanisław
Śmiech, Sławomir
Papież, Monika
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/465669.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
market regimes
clustering methods
copula
DCC-GARCH
Opis:
The aim of the paper is to search for hedges and safe havens within three instrument classes: assets (represented by the S&P500 index), gold and oil prices, and dollar exchange rates. Weekly series of returns of all the instruments from the period January 1995 – June 2015 are analysed. The study is based on conditional correlations between the instruments in different market regimes obtained with the use of copula-DCC GARCH models. It is assumed that different market regimes will be identified by statistical clustering techniques; however, only conditional variances (without conditional covariances) will be taken into account. The reason for this assumption is connected with the fact that variances can be understood as market risk, and, as such, are a good indicator of market conditions. A considerable advantage of such an approach is the lack of need to determine the number of market regimes, as it is established by clustering quality measures. What is more, the methodology used in the paper makes it possible to treat the relations between instruments symmetrically. The results obtained in the study reveal that only dollar exchange rates can be treated as a (strong) hedge and a (strong) safe haven for other instruments, while gold and oil are a hedge for assets.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2016, 17, 3; 557-574
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The comparison of model-based clustering with heuristic clustering methods
Autorzy:
Witek, Ewa
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/657968.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
heurisic methods of clustering
probability models
model-based clustering
Opis:
Najczęściej w różnych analizach statystycznych wykorzystywane są klasyczne metody analizy skupień, opierające się na podejściu heurystycznym. W referacie zaprezentowane zostanie podejście modelowe w analizie skupień (model-based clustering), bazujące na modelach probabilistycznych. W części empirycznej referatu podejście to zostanie porównane z klasycznymi metodami taksonomicznymi (metodami hierarchicznymi oraz metodami iteracyjno- aglomeracyjnymi).
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2011, 255
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estimation of Population Averages on the Basis of a Vector of Cluster Means
Estymacja wartości przeciętnych w populacji na podstawie wektora średnich z próby grupowej
Autorzy:
Wywiał, Janusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/904922.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
cluster sample
vector estimation
clustering methods
generalised variance
relative efficiency
homogeneity coefficient of multidimensional variable
eigenvalue of variance-covariance matrix
Opis:
The estimation of a vector of mean values is being considered. The vector estimator consists of simple cluster sample means. It is assumod that a population of a fixed size is divided into mutually disjoint clusters each of the same size. The variance-covariance matrix of the vector estimator is derived. It is a function of a homogeneity matrix of multidimensional variable which describes within-cluster spread of the multidimensional variable under research. The accuracy of estimation is measured by means of standard deviations of particular sample cluster means as well as by means of the trace or the determinant or the maximal eigenvalue of the variance-covariance matrix of the vector estimator. The accuracy of the vector of simple sample cluster means is compared with the accuracy of the vector of the simple sample means. The accuracy of the vector of simple sample cluster means increases when the degree of within-cluster spread of the distribution of a multidimensional variable increases. Hence, the population should be divided into such clusters that the within-cluster spread is as large as possible.
Zakłada się, że skończona i ustalona populacja jest podzielona na równoliczne i rozłączne grupy. Na podstawie prostej próby grupowej jest wyznaczany wektor średnich, który daje oceny wektora przeciętnych w populacji. Wyprowadzono macierz wariancji i kowariancji wektora wartości średnich z próby grupowej. Jest ona zależna od macierzy wewnątrzgrupowej jednorodności rozkładu wielowymiarowej zmiennej. Precyzja estymacji jest oceniana za pomocą wariancji poszczególnych średnich z próby grupowej, śladu, wyznacznika lub maksymalnej wartości własnej macierzy wariancji i kowariancji. Precyzja wektora średnich z próby grupowej jest porównywana z precyzją wektora średniej z próby prostej. Okazuje się, że wektor średnich z próby grupowej jest precyzyjniejszy od wektora przeciętnych z próby prostej, gdy stopień wewnątrzgrupowego zróżnicowania wartości zmiennych jest dostatecznie duży.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2004, 175
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza porównawcza wybranych metod grupowania spółek giełdowych
Comparative analysis of selected clustering methods of listed companies
Autorzy:
Pośpiech, Ewa
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/590704.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Analiza skupień
Analiza wielokryterialna
Analiza wielowymiarowa
Metoda ELECTRE I
Miara syntetyczna
Portfel akcji
Clustering methods
ELECTRE I method
Multi-criteria analysis
Multivariate analysis
Portfolio selection
Synthetic measure
Opis:
W opracowaniu jest rozważany problem doboru walorów giełdowych do portfela akcji. W tym celu, na podstawie wybranych metod uwzględniających podejście wielowymiarowe oraz ujęcie wielokryterialne, wyselekcjonowano grupy spółek, które mogłyby stanowić podstawę konstrukcji portfela. Posłużono się wielokryterialną metodą ELECTRE I pozwalającą na wyodrębnienie grup preferencji obiektów oraz zastosowano narzędzia analizy wielowymiarowej – miernik syntetyczny oraz analizę skupień. W analizach wykorzystano wskaźniki fundamentalne określające kondycję spółek oraz standardowe mierniki stosowane w analizie portfelowej (oczekiwaną stopę zwrotu oraz wariancję stóp zwrotu). Zbudowane na bazie wyłonionych grup portfele oparte na modelu Markowitza wskazują, którą z metod selekcji najlepiej zastosować.
The purpose of the paper is to compare selected clustering methods which may be used to the portfolio selection. To achieve this purpose multi-criteria and multivariate approaches were used. In multi-criteria approach, the ELECTRE I method was applied which enables to create groups of preferences, in the multivariate one – synthetic measure and clustering methods were involved. In analyses, diagnostic features that characterize financial and economic condition of companies, as well as classical measures as expected rate of return and variance of return rates, were used. Portfolios built on the basis of selected clustering methods and Markowitz approach, may give the answer if the selection method may cause significant differences in the portfolio profitability.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2016, 297; 153-165
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A density-based method for the identification of disjoint and non-disjoint clusters with arbitrary and non-spherical shapes
Autorzy:
Ben Ncir, Chiheb-Eddine
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2097971.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
overlapping clustering
non-disjoint clusters
density-based methods
clusters with non-spherical shapes
Opis:
The ability of clustering methods to build both disjoint and non-disjoint partitionings of data has become an important issue in unsupervised learning. Although this problem has been studied during the last decades resulting in several proposed overlapping clustering methods in the literature, most of existing methods fail to look for clusters having arbitrary and non-spherical shapes. In addition, most of these existing methods require to pre-configure the number of clusters in prior, which is not a trivial task in real life application of clustering. To solve all these issues, we propose in this work a new density based overlapping clustering method, referred to as OC-DD, which is able to detect both disjoint and non-disjoint partitioning even when boundaries between clusters have complex separations with arbitrary forms and shapes. The proposed method is based on density and distances to detect highly dense regions and connected groups in data without the necessity to pre-configure the number of clusters. Experiments performed on artificial and real multi-labeled datasets have shown the effectiveness of the proposed method compared to the existing ones.
Źródło:
Computer Science; 2021, 22 (2); 169-190
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An ε-Insensitive Approach to Fuzzy Clustering
Autorzy:
Łęski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908067.pdf
Data publikacji:
2001
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
programowanie
metoda grupowania
fuzzy clustering
fuzzy c-means
robust methods
varepsilon-insensitivity
fuzzy c-medians
Opis:
Fuzzy clustering can be helpful in finding natural vague boundaries in data. The fuzzy c-means method is one of the most popular clustering methods based on minimization of a criterion function. However, one of the greatest disadvantages of this method is its sensitivity to the presence of noise and outliers in the data. The present paper introduces a new varepsilon-insensitive Fuzzy C-Means (varepsilonFCM) clustering algorithm. As a special case, this algorithm includes the well-known Fuzzy C-Medians method (FCMED). The performance of the new clustering algorithm is experimentally compared with the Fuzzy C-Means (FCM) method using synthetic data with outliers and heavy-tailed, overlapped groups of the data.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2001, 11, 4; 993-1007
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Próba delimitacji obszaru metropolitarnego na przykładzie Bydgoszczy i Torunia z zastosowaniem metod taksonomicznych
An attempt delimitation of the metropolitan area on the example Bydgoszcz and Torun using taxonomic methods
Autorzy:
Ręklewski, Marek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1418308.pdf
Data publikacji:
2018-12-23
Wydawca:
Państwowa Uczelnia Zawodowa we Włocławku
Tematy:
obszar metropolitalny
delimitacja
metody taksonomiczne
mierniki poprawności skupień
metropolitan area
delimitation
taxonomic methods
clustering accuracy
Opis:
W pracy podjęto próbę empirycznej identyfikacji obszaru metropolitalnego w województwie kujawsko-pomorskim dla miast Bydgoszczy i Torunia. Uzyskanie wyniki delimitacji posłużyły do porównania z formalnie istniejącym Bydgosko-Toruńskim Obszarem Metropolitalnym (B-TOM). Do realizacji zamierzonego celu wykorzystano procedury identyfikacji zaproponowane w pracach przez P. Swianiewicza, U. Klimską oraz M. Smętkowskiego. W drugim ujęciu ze względów poznawczych do przeprowadzenia próby identyfikacji obszaru metropolitalnego na podstawie gmin zastosowano dodatkowo wybrane metody taksonomiczne tzw. metody obszarowe. Ponadto otrzymane rezultaty delimitacji poddano weryfikacji przy wykorzystaniu mierników poprawności skupień.
A The paper attempts to empirically identify the metropolitan area in the Kuyavian-Pomeranian for the cities of Bydgoszcz and Torun. Obtaining the results of the delimitation of the study were used for comparison with the formally existing Bydgoszcz-Torun Metropolitan Area (B-TOM). To accomplish the intended purpose of the identification procedure used in the work proposed by P. Swianiewicz, U. Klimska and M. Smetkowskiego. In the second approach for cognitive reasons to attempt to identify the metropolitan area on the basis of the municipalities used additionally selected methods of taxonomic so. Methods area. In addition, the results obtained delimitation tested using measures of correctness clusters to their verification.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Zbliżenia Cywilizacyjne; 2018, 14, 4; 56-75
1896-4087
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Zbliżenia Cywilizacyjne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A complete gradient clustering algorithm formed with kernel estimators
Autorzy:
Kulczycki, P.
Charytanowicz, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907781.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
analiza danych
eksploracja danych
grupowanie
metoda statystyczna
estymacja jądrowa
obliczenia numeryczne
data analysis
data mining
clustering
gradient procedures
nonparametric statistical methods
kernel estimators
numerical calculations
Opis:
The aim of this paper is to provide a gradient clustering algorithm in its complete form, suitable for direct use without requiring a deeper statistical knowledge. The values of all parameters are effectively calculated using optimizing procedures. Moreover, an illustrative analysis of the meaning of particular parameters is shown, followed by the effects resulting from possible modifications with respect to their primarily assigned optimal values. The proposed algorithm does not demand strict assumptions regarding the desired number of clusters, which allows the obtained number to be better suited to a real data structure. Moreover, a feature specific to it is the possibility to influence the proportion between the number of clusters in areas where data elements are dense as opposed to their sparse regions. Finally, the algorithm-by the detection of one-element clusters-allows identifying atypical elements, which enables their elimination or possible designation to bigger clusters, thus increasing the homogeneity of the data set.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2010, 20, 1; 123-134
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-8 z 8

    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