Ograniczanie wyników
Czasopisma help
Autorzy help
Lata help
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 56

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 3 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  Dominacja stochastyczna
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 3 next fast forward last
Idea proceduralnej racjonalności graczy została wprowadzona przez Osborn’a i Rubinsteina. Według nich gracze używają ściśle zdefiniowanych procedur (rozumianych jako algorytmy), w celu wyboru strategii, która zostanie następnie użyta podczas gry. Jedną z takich procedur jest procedura testowania, podczas której każdy gracz "testuje" wszystkie dostępne strategie jeden raz, a następnie wybiera tę strategię, która przynosi najwyższą wypłatę. Punkt stały takiego procesu nazywa się równowagą testowania. Ewolucyjne podejście do równowagi testowania sformułował Sethi. Nawiązując do jego prac autor analizuje stabilność równowag w strategiach czystych, przedstawiając jednocześnie możliwe zastosowania uzyskanych wyników.
In this paper a stochastic multiobjective allocation problem is considered. We assume that a particular resource should be allocated to T projects. Depending on the amount of allocated resource it is possible (with known probabilities) to obtain a specified level of each goal. The considered criteria are divided into two groups. The first group consists of financial criteria, the second one, of qualitative criteria, representing the degree to which the projects contribute to reaching strategic goals. We propose a two-phase procedure for identifying the strategy that should be implemented by a decision maker. Our technique combines multiobjective dynamic programming and interactive approach. First, efficient strategies are identified using Bellman's principle of optimality adapted to the multiobjective problem. Next, a dialog procedure is applied to identify the solution that satisfies the decision maker. A numerical example is presented to show the applicability of the procedure.(original abstract)
Testy przewagi stochastycznej mogą być użyte do pomocy osobom podejmującym decyzje w porządkowaniu niepewnych alternatyw. Testy zawierają specyfikę alternatyw prawdopodobieństwa dystrybucji i założenie funkcji użyteczności osoby podejmującej decyzje. Z takimi przypuszczeniami, alternatywy decyzyjne mogą być podzielone na klasy przez przewagę stochstyczną lub odwrotność przewagi stochstycznej (stop-loss dominance). Praca ta podaje utożsamiające tą klasę alternatyw w przypadku wielowartościowego prawdopodobieństwa dystrybucji. (AŁ)
While stochastic dominance has been employed, it has been developed and extensively employed in the area of economics, finance and operation research. In this study the first, second and third order stochastic dominance rules are discussed with an emphasis on the development in the area of financial issues. The paper reviews the stochastic dominance and deals with the effectiveness of the various stochastic dominance rules in portfolio selection. Second part of the paper deals with outranking relations based on stochastic dominance without distinction between the prevailing types of dominance. In the suggested approach that a decision-maker's preference between two alternatives determined by his perception of the probabilities. This perception depends on the level of overlapping of the compared distribution and is expressed by degree of preference as measured from three functions connected with the prevailing type of dominance. The degrees of preference are the aggregated to build an overall preference relation between each pair of alternatives. In the finance this problem arise with stock selection when we need to compare return distribution. The main question, in times series analysis, is the question of how valued are our analysis for the future. Empirical study of the stability of stochastic dominance is the last part of this paper. (fragment of text)
Dominacje stochastyczne jako sposób porównywania dwóch rozkładów prawdopodobieństwa obserwowanych cech statystycznych zyskał w ostatnim okresie wielu zwolenników. Rozwiązania teoretyczne jak również praktyczne pozwalają sądzić o dalszym rozwoju tych metod. Wyznaczanie dominacji polega na obliczeniu empirycznej dystrybuanty F(x) i G(x) rozkładów porównywanych cech oraz zbadaniu funkcji H1(x) = F(x) - G(x). (fragment tekstu)
Metoda dominacji czasowej pojawiła się w literaturze ekonomicznej w latach 80. XX w. Jej istotą jest porównywanie poziomów obserwowanych zjawisk w kolejnych momentach współistnienia tych zjawisk oraz analiza matematyczna pojawiających się kolejno różnic traktowanych łącznie. Tym samym metoda ta wspomaga proces decyzyjny oparty na założeniu, że decydent musi w myśl określonego kryterium dokonać wyboru jednego z wielu możliwych wariantów decyzyjnych. W przypadku decyzji o charakterze inwestycyjnym są nimi wzajemnie wykluczające się projekty inwestycyjne o jednakowym okresie trwania. Każdy z projektów branych pod uwagę jest charakteryzowany przez dwie funkcje: funkcję przepływów pieniężnych oraz funkcję dyskontującą. Okres trwania inwestycji to przedział określoności zmiennej losowej. Dla tak określonej sytuacji decyzyjnej badana jest wyższość jednego z wariantów nad innym. Zastosowanie prezentowanych metod pozwoliło w sposób obiektywny, jedynie w oparciu o znane przepływy pieniężne, wybrać spośród dostępnych projektów inwestycyjnych jeden, w konkretnych warunkach uznany za najlepszy. Chociaż przepływy pieniężne są jedynie jednym z wielu aspektów analizy inwestycyjnej, stanowią realną podstawę do oceny dostępnych projektów. W rozpatrywanym przypadku obydwie metody doprowadziły do takiego samego wniosku, a w konsekwencji wyboru jednego projektu. Dodatkowej informacji o relacjach zachodzących między projektami dostarczyły dominacje stochastyczne w ujęciu dynamicznym. Pozwoliły one na wyodrębnienie punktu krytycznego, w którym następowała zmiana kierunku dominacji między różnymi projektami. Stopień relacji dominacji stochastycznej, po analizie dominacji dynamicznych, zyskał zatem zdecydowanie bardziej informacyjny charakter. (fragment tekstu)
|
|
1
319-336
Z doświadczeń empirycznych i modelów zachowań można wnioskować, że strategia negocjacyjna używana przez strony negocjacji, jest jednym z najważniejszych czynników wpływających na proces negocjacji i jego wynik. Dlatego ustalenie strategii, która pozwala negocjatorom najlepiej zaspokajać ich cele jest głównym zadaniem dla mediatora albo systemu wspomagania negocjacji w negocjacjach wspieranych zewnętrznie. W artykule autor proponuje opisywanie sytuacji negocjacyjnych jako dwuosobową grę, której strategie korespondują z wszystkimi możliwymi strategiami negocjacyjnymi, które strony mogą stosować podczas procesu negocjacji. W ten sposób wykazano, że przez ustalanie rozwiązania gry, skuteczna mieszanina strategii negocjacji maksymalizuje wyniki negocjacji dla obu stron. Aby porównać wyniki podane jako wektory wartości dystrybucji, autorzy zastosowali model wieloatrybutowej dominacji stochastycznej zaproponowanej przez Zarasia i Martela. Aby znaleźć rozwiązanie gry zastosowano procedurę ustalania puli negocjacji połączonych z modelem Zarasia i Martela. Zaprezentowano ogólną procedurę ustalania rozwiązań gry negocjacyjnej i przykład liczbowy jej zastosowania oparty na empirycznym zestawie danych "Inspire". (AT)
8
Content available remote Związek funkcji omega z dominacją stochastyczną
75%
Dominacje stochastyczne są relacjami porządku częściowego w zbiorze losowych wariantów decyzyjnych, podobnie jak relacja dominacji oparta na zaproponowanej przez Keatinga i Shadwicka w 2002 roku funkcji omega, służącej ocenie i uporządkowaniu wariantów inwestycyjnych pod kątem ich efektywności. Celem artykułu jest zbadanie zgodności porządku względem dominacji stochastycznych i funkcji omega oraz przedstawienie zależności między tymi kryteriami. (abstrakt oryginalny)
Celem opracowania jest przedstawienie propozycji wykorzystania prawie dominacji stochastycznych w tworzeniu rankingu krajów Unii Europejskiej na podstawie rozkładów empirycznych wybranych wskaźników związanych z sytuacją na rynku pracy, takich jak stopa bezrobocia kobiet, stopa bezrobocia mężczyzn i całkowita stopa bezrobocia. Rankingi te zostaną porównane z rankingami utworzonymi z wykorzystaniem kryterium uwzględniającego jedynie parametry rozkładu (wartość oczekiwaną i odchylenie standardowe). (fragment tekstu)
Prezentowany w artykule problem dotyczyć będzie koncepcji porównywania losowych zysków zaproponowanej w 1982 r. przez C. Wrathera i P.L. Yu'a w praсу "Probability Dominance in Random Outcomes". Dokładniej interesować nas będą dominacje probabilistyczne, czyli porównywanie zmiennych losowych według prawdopodobieństwa przyjęcia odpowiednich ich wartości. (fragment tekstu)
Celem badań jest analiza zmiennych dwuwymiarowych ze względu na wprowadzone relacje porządkujące oraz ich związek z porządkami dla rozkładów brzegowych tych zmiennych. (fragment tekstu)
Tradycyjny model Markowitza stosowany w analizie portfelowej to model średnia-ryzyko. Model ten wykorzystuje różne miary ryzyka. Jedną z takich miar jest średnia różnica Giniego (Gini's mean difference). Jest to przykład miary koncentracji, której można użyć do wyznaczania portfeli optymalnych w prostym modelu liniowym. Jednak zamiast średniej różnicy Giniego można zastosować tzw. tail Gini's mean difference, która może być liczona na podstawie znanej miary conditional value at risk. W artykule zostanie przedstawiona definicja tail Gini's measure, jej związek z conditional value at risk oraz z dominacjami stochastycznymi. Omówiony zostanie również model optymalizacyjny z wykorzystaniem tej miary jako ryzyka. Przedstawiony model zostanie zastosowany do wyznaczania optymalnych portfeli inwestycyjnych na podstawie danych z GPW w Warszawie. (abstrakt oryginalny)
A great variety of multi-criteria decision aiding (MCDA) methods has already been developed but few papers have dealt with mixed data (qualitative and quantitative). MCDA techniques accepting different types of evaluations (such as deterministic, stochastic and/or fuzzy ones) are rather rare and not very well known, even though this issue is crucial from a practical point of view, since mixed evaluations occur very frequently in appraising and selecting projects and organizations, as well as in risk management modelling, among other fields. This paper presents a new discrete MCDA tool developed for mixed performances of alternatives called BIPOLAR MIX. It is based on the classical BIPOLAR method proposed by Konarzewska-Gubała (1989), and on its modification, namely the BIPOLAR method with stochastic dominance (SD) rules, proposed by Górecka (2009). A numerical example at the end of the paper illustrates the problem of ordering projects applying for co-financing from the European Union (EU).(original abstract)
14
Content available remote Interactive Approach and its Applications in Managerial Decision Making Problems
75%
Multiple criteria analysis based on stochastic dominance has been successfully applied in the decision analysis during last thirty years. Initially the investments and savings, portfolio diversification, option evaluation and portfolio insurance were the main areas of application. Since 1990 various new areas of employment of the stochastic dominance concept has been proposed: production process control, investment projects' evaluation, measuring the quality of life.(fragment of text)
|
|
6
231-237
The aim of the work is to present a method of ranking a finite set of discrete random variables. The proposed method is based on two approaches: the stochastic dominance model and the compromise hypersphere. Moreover, a numerical illustration of the method presented is given.(original abstract)
Koncepcja dominacji stochastycznych ma podstawy w teorii funkcji użyteczności. Praktyczne zachowania w sytuacji ryzyka są dość odległe od najlepszych w sensie teoretycznym, dobre teoretyczne rozwiązania mogą być odrzucane w praktyce. Przedstawimy podejście do opisu wyboru preferencji wynikających z intuicyjnych zachowań decydenta łączące podejście dominacji stochastycznych oraz dominacji probabilistycznych. Własną propozycją jest przeniesienie metody dominacji probabilistycznej na przypadek wielowartościowy, co rozszerza zbiór pojęć dla wielowartościowych zmiennych losowych o nowy typ relacji.(fragment tekstu)
W ciągu ostatnich kilku lat rozwijała się koncepcja zastosowania dominacji stochastycznych (SD) do rozwiązywania problemów wieloatrybutowych. Jednak, jak się okazało, duża liczba relacji pomiędzy alternatywami pozostaje nieokreślona w przypadku, gdy SD są jedynym źródłem preferencji. Dlatego też J. Martel i K. Zaraś zaproponowali (1997) rozszerzenie koncepcji SD używając dominacji probabilistycznych W większości sytuacji skonstruowanie funkcji użyteczności jest zbyt złożone lub wręcz niemożliwe. Dlatego też koncepcja dominacji stochastycznych, w której nie musimy jawnie formułować funkcji użyteczności decydenta, zdobyła tak dużą popularność. Dokonujemy wyboru między dwiema funkcjami dystrybucji F; oraz Ę, które reprezentują dystrybucję dwóch alternatyw at i a'. Jednakże nie wszystkie przypadki, gdy dominacja zostanie zaobserwowana, są jednoznaczne. (fragment tekstu)
Z punktu widzenia wykorzystania dominacji stochastycznych w systemach wspomagania decyzji szczególnie istotną ich cechą jest możliwość modelowania preferencji decydenta o różnym podejściu do ryzyka [7]. Eksperymenty przeprowadzone przez Kahnemana i Tversky'ego [3] pokazują, że o ile ludzie unikają ryzyka w przypadku działań przynoszących zysk, to w sytuacji wyboru między wariantami przynoszącymi stratę wykazują skłonność do ryzyka. Dotychczasowe prace nad zastosowaniem dominacji stochastycznych w analizie wielokryterialnej ograniczały się do problematyki porządkowania zbioru wariantów decyzyjnych [8]. W praktyce często mamy do czynienia z sytuacją gdy liczba dopuszczalnych wariantów jest stosunkowo duża. Wyznaczenie dominacji stochastycznych zachodzących między wariantami względem każdego z rozpatrywanych kryteriów oraz uporządkowanie zbioru wariantów może być w tej sytuacji bardzo czasochłonne.
W ciągu ostatnich kilku lat rozwijała się koncepcja zastosowania dominacji stochastycznych SD do rozwiązywania problemów wieloatrybutowych. W większości sytuacji skonstruowanie funkcji użyteczności jest zbyt złożone lub wręcz niemożliwe, dlatego też koncepcja dominacji stochastycznych, w której nie musimy jawnie formułować funkcji użyteczności decydenta, a jedynie dokonujemy wyboru między dwiema funkcjami dystrybucji, zdobyła tak dużą popularność. Metody dominacji stochastycznych znalazły swoje zastosowanie między innymi w takich dziedzinach jak analiza portfolio, analiza ryzyka ubezpieczeniowego, sterowanie procesem produkcyjnym itp. Jednakże nie wszystkie przypadki, gdy dominacja zostanie zaobserwowana są jednoznaczne. W relacjach pomiędzy pewnymi atrybutami wciąż mogą pozostawać niepewne sytuacje, których nie rozstrzygają reguły SD. Dlatego też koncepcja SD została rozszerzona poprzez zastosowanie dominacji probabilistycznych PD [15], W opracowaniu przedstawiono wykorzystanie metody opartej na SD i PD dla potrzeb racjonalizacji decyzji w zakresie pomocy społecznej. Przedstawiono analizę decyzji podejmowanych w ośrodku pomocy społecznej w obszarze zadań własnych gminy.(fragment tekstu)
Koncepcja dominacji stochastycznych jest jedną z propozycji wyboru losowo uwarunkowanego wariantu decyzyjnego. W opracowaniu przedstawiono uogólnienie definicji jednowymiarowych dominacji stochastycznych dowolnego rzędu na dominacje stochastyczne w zbiorze wielowymiarowych zmiennych losowych oraz związki z rozkładami brzegowymi, momentami zmiennych losowych i porządkami ze względu na funkcję użyteczności. Zdefiniowane w literaturze relacje dominacji są tylko częściowym porządkiem i kryteria decyzyjne oparte na takich relacjach nie we wszystkich sytuacjach są rozstrzygające. Zatem problem określenia obiektywnej reguły decyzyjnej dotyczącej zmiennych losowych jest w dalszym ciągu problemem otwartym. (fragment tekstu)
first rewind previous Strona / 3 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.