Odporność w modelach wyboru decyzji w warunkach ryzyka

• Autorzy: Olena Sobotka
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Ponieważ przy wyborze decyzji polegamy na estymatorach miar statystycznych, istotne jest, aby wartości tych estymatorów były jak najmniej zmienne w okolicy rozkładu prawdopodobieństwa, bo wtedy możemy zakładać, że wartość miary statystycznej rzeczywistego rozkładu prawdopodobieństwa jest bliska wartości estymatora. Estymator mało wrażliwy na niewielkie "zanieczyszczenia" danych, na których został wyznaczony, czyli mało wrażliwy na nieznaczne zmiany rozkładu prawdopodobieństwa, nazywa się estymatorem odpornym. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Analiza ryzyka; Estymatory

EN

Risk analysis; Estimators

• Czasopismo: Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach
• Rocznik: 2008
• Tom: Metody i zastosowania badań operacyjnych '07
• Strony: 277--285

Twórcy

autor

Olena Sobotka

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Bibliografia

• Goldfarb D., Iyengar G.: Robust Portfolio Selection Problem. "Mathematics of Operations Research" 2003, No. 28(1), s. 1-38.
• Konno H., Yamazaki H.: Mean-absolute Deviation Portfolio Optimization Model and its Application to Tokyo Stock Market. "Management Science" 1991, No. 37, s. 519-531.
• Marceau E., Rioux J.: On Robustness in Risk Theory. "Insurance: Mathematics and Economics" 2001, No. 29, s. 167-185.
• Markowitz H.M.: Portfolio Selection. "Journal of Finance" 1952, No. 7, s. 77-91.
• Rey W.: Introduction to Robust and Quasi-Robust Statistical Methods. Springer-Verlag, 1983.
• Rockafellar R.T., Uryasev S.: Optimization of Conditional Value-at-Risk. "Journal of Risk" 2000, No. 2, s. 21-41.
• Staudte R.G., Sheather S.J.: Robust Estimation and Testing. Wiley, New York 1990.
• Trzpiot G.: Dominacje w modelowaniu i analizie ryzyka. Akademia Ekonomiczna, Katowice 2006.