Efekt Mallowsa-Akaike w selekcji modeli przetwarzania informacji

• Autorzy: Tadeusz Banek , Edward Kozłowski , Max Sikorski
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W pracy „Efekt Mallowsa-Akaike w selekcji modeli przetwarzania informacji” (T. Banek, E. Kozłowski, M. Sikorski) rozważana jest rodzina modeli przetwarzania informacji o rozkładzie wektora losowego stóp zwrotu z inwestycji w aktywa. Na podstawie twierdzenia o liniowej filtracji metodą Kalmana-Bucy szacowany jest warunkowy rozkład wektora losowego. Okazuje się, że uwzględnienie w modelu przetwarzania informacji coraz większej ilości czynników gospodarczych bynajmniej nie oznacza przyrostu dodatkowej informacji o rozkładzie wektora losowego. Powstaje zatem pytanie, jakie czynniki powinny być brane pod uwagę przez ekspertów przy szacowaniu statystyk rozkładu. Praca odpowiada na to pytanie. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

PL

Model przetwarzania informacji; Przetwarzanie informacji; Wektor losowy

EN

Information processing model; Information processing; Random vector

• Czasopismo: Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach
• Rocznik: 2004
• Tom: Modelowanie preferencji a ryzyko '04
• Strony: 57--67

Twórcy

autor

Tadeusz Banek

• IBS PAN, Warszawa

autor

Edward Kozłowski

• KMI PL, Lublin

autor

Max Sikorski

• Malardalen Univeristy, Vasteras, Sweden

Bibliografia

• 1. Akaike H. (1970). Statistical Predictor Identification. Annals of the Institute of Statistical Mathematics. 22, s. 203-217.
• 2. Banek T. (2000). Rachunek ryzyka. CBS WSZiA w Zamościu, Lublin.
• 3. Banek T., Kowalik P., Kozłowski E. (2000). Numerical Simulations of a Portfolio Selection Model with Information Cost. Control and Cybernetics. 29,2. s. 617-622.
• 4. Banek Т., Kowalik P. Kozłowski E. (1999). Portfolio Selection Model with Information Cost. Control and Cybernetics, 28. 1, s. 89-99.
• 5. Burman P.. Nolan D. (1995). A General Akaike-type Criterion for Model Selection in Robust Regression. Biometrica, 82. 4. s. 877-886.
• 6. Chow G.C. (1995). Ekonometria. PWN, Warszawa.
• 7. Elton E.J., Gruber M.J. (1998). Nowoczesna teoria portfelowa i analiza papierów wartościowych. WIG-Press, Warszawa.
• 8. Kozłowski E. (2002). Optymalizacja portfela inwestycyjnego z uwzględnieniem zakupu informacji. IBS PAN, Warszawa.
• 9. Lipcer R.Sz,., Shiriajev A.N. (1981). Statystyka procesów stochastycznych. PWN, Warszawa.
• 10. Mallows C.L. (1973). Some Comments on C_p. Technometrics, 15, s. 661-675.
• 11. U. Seber G.A.F. (1977). Linear Regression Analysis. John Wiley, New York.
• 12. Sharpe W.F., Alexander G.J.. Bailey J.V. (1995) Investment. Prentice Hall, New York.