Wyniki wyszukiwania - BazEkon

1

Kontrowersyjne problemy ekonometrii

100%

Hellwig Z.

Przegląd Statystyczny

|

1993

|

40

|

z. 3-4

335-341

Dyskusja na temat modelowania ekonometrycznego z Z Czerwińskim, M. Szrederem i M. Krzysztofiakiem

2

O interpretacji przedziału J. Ossowskiego oceny stopnia dopasowania modelu multiplikatywnego do danych rzeczywistych

100%

Westa M.

Przegląd Statystyczny

|

2002

|

49

|

z. 3

109-120

Autorka polemizuje z przedstawioną przez J. Ossowskiego w artykule z roku 1988 interpretacją przedziału przyjętego jako miara dopasowania modelu multiplikatywnego do danych rzeczywistych.

3

Uwagi o warunku, przy którym funkcja aproksymacyjna w modelu multiplikatywnym wyznacza dominanty zmiennej objaśniającej

100%

Westa M.

Przegląd Statystyczny

|

2002

|

49

|

z. 2

161-166

Nawiązując do artykułu J. Ossowskiego z roku 1992 autorka wykazuje, że podana tam relacja między parametrami rozkładu logarytmiczno-normalnego składnika losowego, dla której funkcja aproksymacyjna określa determinanty zmiennej objaśnianej modelu nie implikuje równości między wartością funkcji aproksymacyjnej i dominantą zmiennej objaśnianej i forumłuje nowy warunek, przy którym zachodzi taka równość. Warunek ten dotyczy każdego modelu z nielosową funkcją aproksymacyjną i multiplikatywnym składnikiem losowym o rozkładzie logarytmiczno-normalnym.

4

Przegląd i porównanie metod oceny modeli VaR

100%

Piontek K.

Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach

|

2007

|

Matematyczne i ekonometryczne metody oceny ryzyka finansowego

113-124

Celem pracy jest skrótowa prezentacja wybranych metod oceny wyników VaR. Zaprezentowane zostaną zarówno proste popularne testy wykorzystujące ideę analizy szeregu przekroczeń, jak i nowsze propozycje pozbawione przynajmniej niektórych wad podejścia klasycznego. Modele VaR można analizować zarówno poprzez jakość modeli ekonometrycznych stanowiących podstawę modelu VaR (np. modeli VARMA-MGARCH), jak i wprost poprzez porównanie wyników VaR z faktycznie zaobserwowanymi stratami. Obszarem zainteresowania niniejszej pracy pozostaje jedynie to drugie podejście. (fragment tekstu)

5

O wyznaczaniu macierzy odwrotnej w razie dołączania do danego modelu nowej zmiennej objaśniającej oraz w razie dołączania wektora nowych obserwacji

100%

Kolupa M.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Informatyka i Ekonometria

|

1997

|

2

|

nr 743 Zastosowania metod ilościowych

85-89

Pokazano nową technikę znajdowania macierzy odwrotnej, gdy stają się dostępne nowe informacje o zmiennej w modelu ekonometrycznym.

6

O interpretacji przedziałów T. Bołta i J. Ossowskiego oceny dokładności prognoz obliczanych na podstawie modelu multiplikatywnego Cz. 1: Przedziały dotyczące udziału zmiennej prognozowanej w prognozie

100%

Westa M.

Przegląd Statystyczny

|

2002

|

49

|

z. 4

57-68

Autorka obala przedstawioną przez T.W. Bołta i J. Ossowskiego w artykule z roku 1992 interpretację przedziałów do oceny dokładności prognoz obliczanych na podstawie modelu multiplikatywnego dającego się sprowadzić przez obustronne zlogarytmowanie do klasycznego liniowego modelu ekonometrycznego.

7

O interpretacji przedziałów T. Bołta i J. Ossowskiego oceny dokładności prognoz obliczanych na podstawie modelu multiplikatywnego Cz. 2: Przedział dotyczący przeciętnej różnicy między zmienną prognozowaną i prognozą

100%

Westa M.

Przegląd Statystyczny

|

2002

|

49

|

z. 4

69-80

Autorka obala przedstawioną przez T.W. Bołta i J. Ossowskiego w artykule z roku 1992 interpretację przedziałów do oceny dokładności prognoz obliczanych na podstawie modelu multiplikatywnego dającego się sprowadzić przez obustronne zlogarytmowanie do klasycznego liniowego modelu ekonometrycznego.

8

Validation of Bankruptcy Models

80%

Gruszczyński M.

Przegląd Statystyczny

|

2006

|

53

|

z. 2

24-34

Artykuł prezentuje dyskusję na temat weryfikacji modeli upadłości. Przedstawiono niedostatki statystyczno-ekonometrycznych modeli bankructwa. Podjęto także próbę klasyfikacji podejść do weryfikacji/walidacji modeli upadłości. Prosta metoda walidacji polega na symulacji modelu dla danych z firm, które nie są bankrutami. Wzięto pod uwagę modele upadłości, które ostatnio skonstruowano dla firm działających w Polsce. Zastosowano je do najlepszych spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych SA w Warszawie. Nowe modele bankructwa dla polskich firm spełniają "test walidacji giełdowej". Artykuł proponuje rozwinięcie podejścia walidacyjnego na dane ze spółek pozagiełdowych - dostępne z Głównego Urzędu Statystycznego oraz dostępne jako dane agregatowe dla branż przemysłowych.

9

Construction of the prediction range of the "fin" type

80%

Kozak J., Hindls R., Hronova S.

Przegląd Statystyczny

|

1999

|

46

|

z. 2

149-154

Konstrukcja tradycyjnych przedziałów predykcji niezrealizowanych przyszłych obserwacji szeregów czasowych oparta na klasycznym przedziale ufności dla funkcji regresji ma zwykle małe znaczenie praktyczne. Ten fakt wynika z pewnych mocnych założeń dotyczących rozkładu składowej stochastycznej modelu (normalność) jak i nieinterpretowalnej rozpiętości wynikowego przedziału ufności. Celem niniejszego artykułu jest rozważenie nieklasycznej koncepcji przedziału predykcji, która wykorzystuje ideę zastosowania dwóch alternatywnych potęgowych funkcji regresji analizowanego szeregu czasowego odpowiednio o wykładnikach 0

10

Wykorzystanie modelu ekonometrycznego do oceny koniunktury gospodarki województwa śląskiego

80%

Biolik J.

Studia Ekonomiczne / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

|

2012

|

nr 94 Perspektywy rozwoju gospodarki regionalnej : analizy ekonometryczno-statystyczne

9-20

Modelowanie ekonometryczne jest sformalizowaną metodą prognozowania koniunktury. Większość z metod ekonometrycznych wykorzystywanych do prognozowania sytuacji gospodarczej opiera się na założeniu określonych zależności i relacji historycznych pomiędzy występującymi w modelu zmiennymi. Jeżeli trendy historyczne nie zostaną w sposób znaczący zaburzone, modele cechują się zazwyczaj dobrymi własnościami predykcyjnymi. Do badania koniunktury gospodarki województwa śląskiego wykorzystano model ekonometryczny powiązań między wybranymi zmiennymi charakteryzującymi gospodarkę. W szczególności do oceny wahań koniunkturalnych zastosowano pierwiastki charakterystyczne równania końcowego. Wystąpienie pierwiastków charakterystycznych będących liczbami zespolonymi świadczy o występujących wahaniach koniunkturalnych.(fragment tekstu)

11

Choice of Functional Form for Independent Variables in Accident Prediction Models

80%

Kamińska J. A.

Logistyka i Transport

|

2014

|

21

51-62

The development of multivariate statistical models to identify factors that explain systematic variation in accident counts has been an active field of research in the past 20 years. During this period many different models and functional forms have been applied. This study, based on data for national roads in Norway, tests alternative functional forms of the relationship between independent variables and the number of injury accidents. The paper compares six different functional forms (sets of independent variables and specifications of the form of their relationship to accident occurrence) by means of Poisson-lognormal regression. The best model was identified in terms of five goodness of fit measures and a graphical method - the CURE plot (CURE = cumulative residuals). The coefficients estimated for the independent variables were found to vary according to functional form. It is therefore important to compare different functional forms as part of an exploratory analysis when developing accident prediction models.(original abstract)

12

Equilibrium Short-Rate Models vs No-Arbitrage Models: Literature Review and Computational Examples

80%

Josheski D., Apostolov M.

Ekonometria / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

|

2021

|

25

|

nr 3

42-71

W artykule porównano krótkoterminowe modele równowagi z modelami krótko-terminowymi bez arbitrażu. Opracowanie składa się ze wstępu do przeglądu literatury oraz przykładów estymacji jednoczynnikowych modeli krótkoterminowych, modelu Coxa-Ingersolla-Rossa (CIR) oraz modelu Vasicka. Modele bezarbitrażowe zostały zaprezentowane poprzez model Hulla-White'a (HW), model siatki dwumianowej do wyceny obligacji i modelowania stóp procentowych, model Blacka- -Karasińskiego (BK) oraz model Heath-Jarrow-Morton (HJM). Wyniki dowodzą, że nie istnieje jeden model stóp procentowych, który można wykorzystać do wszystkich celów. Modele te porównano pod względem zmienności, procesu rewersji średniej i konwergencji. Wyniki końcowe potwierdzają zależność zmienności od wskaźnika poziomu jako determinanty sukcesu predykcyjnego tych modeli.(abstrakt oryginalny)

13

Dichotomous IRT Models in Money-Saving Skills Analysis

80%

Genge E.

Studia Ekonomiczne / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach. Informatyka i Ekonometria

|

2016

|

7

|

nr 304

84-94

Ze względu na charakter zmiennych obserwowanych oraz zmiennych ukrytych w grupie modeli zmiennych ukrytych wyróżnić można: modele teorii reakcji na pozycję (modele IRT), modele klas ukrytych, analizę ukrytych profili oraz analizę czynnikową. W artykule przedstawiono dychotomiczne modele IRT, w których zakłada się, że zmienne obserwowane są dyskretne, a zmienna ukryta jest zmienną ciągłą. Choć w literaturze najczęściej spotykane są zastosowania modeli IRT w analizach testów edukacyjnych, w artykule przedstawiony zostanie przykład ich zastosowania w badaniu społeczno-ekonomicznym. Celem artykułu jest dopasowanie najlepszego modelu IRT do analizowanego zbioru danych rzeczywistych, ocena tzw. parametrów skali oraz "ukrytej zdolności do oszczędzania" polskich gospodarstw domowych.(abstrakt oryginalny)

14

Modele ekonometryczne w ocenie rozwoju regionalnego

80%

Sobczak E.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Ekonometria

|

2002

|

10

|

nr 950 Zastosowania metod ilościowych

19-30

Współczesny rozwój teorii i zastosowań ekonometrii przestrzennej umożliwia jej praktyczne wykorzystanie do identyfikacji i oceny procesów rozwoju zachodzących w regionach. Możliwymi do zastosowania narzędziami badawczymi regionalnej analizy ekonometrycznej są modele ekonometryczne zwane modelami regionalnymi lub mezoekonomicznymi. Mogą one być użyteczne do celów analizy zarówno intraregionalnej, jak i międzyregionalnej. Umożliwiają ocenę stopnia rozwoju społeczno-gospodarczego poszczególnych jednostek administracyjnych kraju (gmin. powiatów, województw). Modele regionalne są wynikiem nie tylko rozważań natury teoretycznej, ale zawierają również konkretyzację empiryczną prezentowanych zależności. Wyższy poziom rozwoju społeczno-gospodarczego wymaga operowania coraz większą liczbą kategorii ekonomicznych, na podstawie których podejmuje się decyzje dotyczące kierunków dalszego rozwoju regionalnego. Ekonometryczne modele regionalne odgrywają użyteczną rolę jako narzędzia poznania ilościowych związków zachodzących między tymi kategoriami w analizowanym regionie (lub zespole regionów), w okresie, z którego pochodzą dane. Dostarczają bowiem informacji o mechanizmie rozwoju regionu w czasie i mogą weryfikować pewne teoretyczne koncepcje jego rozwoju. Modele ekonometryczne są również przydatne do prognozowania zależności między czynnikami rozwoju regionalnego oraz do scenariuszowych analiz symulacyjnych. Wykorzystanie modeli regionalnych stanowi jeden ze sposobów przekształcania instrumentów polityki gospodarczej w cele, ułatwia wybór kierunków działania narzędzi decyzyjnych i ich transformację w pożądane reakcje regionalnego systemu gospodarczego, a także umożliwia oceni? skutków alternatywnych hipotez rozwojowych. (fragment tekstu)

15

Wykorzystanie modeli ekonometrycznych w badaniach regionalnych

80%

Markowska M.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Ekonometria

|

2002

|

10

|

nr 950 Zastosowania metod ilościowych

42-51

Przegląd badań prowadzonych w USA oraz w krajach europejskich pozwala przedstawić doświadczenia z zakresu zastosowania modelowania ekonometrycznego w analizach i predykcji w wymiarze regionalnym. W zaprezentowanych niżej przykładach wyróżnić można modele regionów, konstrukcje hierarchiczne dla makroregionu i regionów podstawowych, układy równań sektorowo-regionalnych, modele wieloregionalne i międzyregionalne, będące alternatywą dla budowanych makromodeli gospodarki kraju [18]. (fragment tekstu)

16

Wyznaczanie parametrów modelu ekonometrycznego z koincydencją

80%

Nowak E.

Przegląd Statystyczny

|

1986

|

33

|

z. 3

259-265

Użytecznym narzędziem analizy zależności między zjawiskami społeczno-gospodarczymi jest opisowy model ekonometryczny. Aplikacyjne wartości modelu są w znacznym stopniu uwarunkowane jakością ocen jego parametrów. Jeżeli model ma być narzędziem analizy ekonomicznej, wówczas oceny powinny informować w sposób zgodny z rzeczywistością o charakterze wpływu zmiennych objaśniających na zmienne objaśniane. Chodzi zwłaszcza o to, by oceny parametrów modelu odpowiadały spodziewanemu kierunkowi oddziaływania zmiennych objaśniających na zmienną objaśnianą.(fragment tekstu)

17

Dobra komplementarne w modelu Debreu

80%

Lipieta A.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu

|

2007

|

nr 1189 Zastosowania metod ilościowych

102-112

W ekonomii Debreu z własnością prywatną (zob. [Debreu 1959]) rozważamy sytuację, w której przynajmniej dwa z rozważanych dóbr są komplementarne (zob, np. [Varian 2002]). W terminologii matematycznej taka proporcjonalność oznacza, że wszystkie zbiory konsumpcji indywidualnej są zawarte w pewnej właściwej podprzestrzeni wektorowej V przestrzeni ℜ1. Podprzestrzeń ta składa się z l-elementowych ciągów liczb rzeczywistych i jest mniejszego wymiaru niż przestrzeń ℜ1. Zakładamy dalej, że producenci dostosowali swoją produkcję do wymagań konsumentów, co przejawia się w postaci zbiorów produkcji, które również są podzbiorami tej samej co zbiory konsumpcji podprzestrzeni wektorowej. Pokażemy, że zamiana wektora cen p*, przy którym gospodarka osiąga stan równowagi, na wektor p*v = Q(p*), gdzie Q : ℜ1 → V (l ϵ N, l > 1) jest pewną liniową i ciągłą projekcją, nie burzy równowagi. Zmodyfikowany model jest zawarty w przestrzeni wektorowej mniejszego wymiaru niż wyjściowa przestrzeń wektorowa ℜ1, co prowadzi do jego uproszczenia. (fragment tekstu)

18

O własności koincydencji i efekcie katalizy dla modeli opisywanych przez pewne pary korelacyjne

80%

Maksymiak E.

Przegląd Statystyczny

|

1986

|

33

|

z. 4

353-359

Podsumowując treść zawartą w podanych twierdzeniach stwierdzamy, że każde z nich przedstawia pewien specyficzny typ macierzy korelacji R, takiej że odpowiadający jej model ma własność koincydencji.(fragment tekstu)

19

Klasyczne skalowanie wielowymiarowe

80%

Zaborski A.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Ekonometria

|

1998

|

1

|

nr 765 Zastosowania metod ilościowych

91-100

Skalowanie wielowymiarowe jest zbiorem technik badawczych mających na celu prezentację (zazwyczaj w przestrzeni dwu lub trójwymiarowej) obiektów traktowanych jako punkty w przestrzeni wielowymiarowej. Możliwość geometrycznej prezentacji sprawia, że skalowanie wielowymiarowe znajduje zastosowanie w niemal wszystkich dziedzinach badawczych.Najprostszą odmianą wśród wszystkich metod skalowania wielowymiarowego jest klasyczne skalowanie wielowymiarowe (KSW). Cechą charakterystyczną KSW jest to, że opiera się ono tylko na jednej macierzy niepodobieństw między obiektami. Zależnie od skali pomiaru zmiennych w warunkach KSW wyróżnia się dwie procedury skalowania:- metryczne - dla zmiennych mierzonych na skali ilorazowej lub przedziałowej, - niemetryczne - dla zmiennych mierzonych na skali porządkowej, których ogólne zasady zostały zaprezentowane w artykule. (fragment tekstu)

20

Heteroscedastyczność i rozkład ilości rekordów

80%

Czekała M.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Ekonometria

|

1998

|

1

|

nr 765 Zastosowania metod ilościowych

111-117

W pracy zaprezentujemy test na heteroscedastyczność, który nie jest oparty na drugich momentach, a z uwagi na niezależność testu od rozkładu składnika losowego test ten jest uniwersalny ze względu na rozkład. Może on być bez trudu zastosowany do sytuacji modelu zarówno liniowego, jak i nieliniowego. Zakładamy, że próba jest duża oraz reszty dobrze przybliżają składnik losowy. (fragment tekstu)