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

Znaleziono wyników: 47

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 3 next fast forward last
The appropriate selection of portfolio components and determining their weights have a significant influence on the later performance of the investor. The classical method of calculating the weights of individual components in mean variance portfolios is based on sample mean and sample covariance matrix, which are optimal when the data come from multivariate normal distribution. In practice, the distribution of stock returns is not a normal distribution and frequently (albeit to a small extent) is contaminated by outliers; therefore, theoretically, a better approach to determine optimal weights in a portfolio would be to apply robust estimation methods. The main contribution of this paper is to present the possibilities of applying robust statistics methods in the Markowitz portfolio theory. This article contains an overview of the most important robust estimators applied in the portfolio theory. All the methods have been grouped according to the method of determining the outliers and to the accepted disorder models. Moreover, it presents the relevant achievements to date and the results of empirical research in this field. It also shows the potential problems resulting from the practical application of the robust estimation in the rolling horizon.(original abstract)
Regresja należy do najczęściej używanych metod statystycznych. Klasyczne podejście statystyczne - estymacja parametrów za pomocą metody najmniejszych kwadratów LSM (least squares methods) jest oparta na założeniu normalności błędów. LSM może być bardzo niezadowalająca w przypadku istnienia obserwacji nietypowych. Regresja odporna jest ważnym narzędziem analizy danych zanieczyszczonych obserwacjami nietypowymi. Gdy zanieczyszczenie występuje głównie w kierunku у M-estymatory mogą być wykorzystane, ale ta metoda nie chroni przed punktami wpływowymi (obserwacje nietypowe w przestrzeni x). Metody odporne z wysokim punktem załamania (LMS, LTS, S) eliminują wpływ obserwacji nietypowych w obu kierunkach. Estymacja MM łączy estymację z wysokim punktem załamania i M-estymację. (abstrakt oryginalny)
3
Content available remote Outliers vs Robustness in Nonparametric Methods of Regression
100%
Artykuł poświęcony jest zagadnieniu odporności metod regresji na obserwacje odstające występujące w zbiorze danych. W pierwszej części przedstawiono wybrane metody identyfikacji obserwacji nietypowych. Następnie badano odporność trzech nieparametrycznych metod regresji: PPR, POLYMARS i RANDOM FORESTS. Analiz dokonano za pomocą procedur symulacyjnych na zbiorach danych, w których wykryto obserwacje odstające. Mimo dosyć powszechnych przekonań o odporności regresji nieparametrycznej okazało się, że modele zbudowane na całych zbiorach danych mają istotnie mniejsze zdolności predykcyjne niż modele uzyskane na zbiorach, z których usunięto obserwacje nietypowe.(abstrakt oryginalny)
4
Content available remote Wielokryterialne porządkowanie metodą PROMETHEE odporne na zmiany wag kryteriów
100%
Celem pracy jest wyznaczenie odpornego na zmiany wag wielokryterialnego uporządkowania wariantów, będącego wynikiem analizy problemu metodą PROMETHEE. Takie odporne uporządkowanie jest częściowym uporządkowaniem na podstawie odpornych relacji dominacji.(fragment tekstu)
There is a growing demand for multivariate economic statistics for crossclassified domains. In business statistics, this demand poses a particular challenge given the specific character of the population of enterprises, which necessitates searching for methods of analysis that would represent the robust approach to estimation, where auxiliary variables could be utilised. The adoption of new solutions in this area is expected to increase the scope of statistical output and improve the precision of estimates. The study presented in the paper furthers this goal, as it is focused on testing the application of a robust version of the Fay-Herriot model, which makes it possible to meet the assumption of normality of random effects under the presence of outliers. These alternative models are supplied to estimate the parameters of small firms operating in 2012. Variables from administrative registers were used as auxiliary variables, which made the estimation process more comprehensive. The paper refers to small area estimation methods. The variables of interest are estimated at a low level of aggregation represented by the crosssection province and NACE sections. (original abstract)
W artykule przedstawione zostały podstawy szeroko znanej na świecie teorii odpornego na założenia o rozkładzie testowania hipotez, tj. teorii opartej na tzw. funkcjach alternujących drugiego rzędu lub krócej - funkcjach 2-alternujących.
Kraje europejskie scharakteryzowane za pomocą wskaźników ekonomicznych, takich jak zatrudnienie, innowacje, badania naukowe, technologia, analizowane są za pomocą regresji odpornej. W pracy wykazano, że współczynniki regresji odpornej mogą się istotnie różnic od współczynników uzyskanych zwykłą metodą. Rożnice powodowane są obserwacjami odstającymi. Odpowiednie modele regresji rozpatrzone są ze względu na wydajność pracy w przeliczeniu na jednego zatrudnionego. (abstrakt oryginalny)
8
Content available remote Some Properties of the Robust Trend Tests
75%
Formalne testowanie zagadnienia trendu w szeregu czasowym jest uzależnione od faktu znajomości postaci szeregu, w szczególności stopnia zintegrowania (I(0) lub I(1)) szeregu czasowego, czyli od słabej lub silnej autokorelacji. W artykule przedstawimy odporne testy (na rząd integracji danych w szeregu czasowym) zaproponowane w pracach Bunzel i Vogelsang (2005), Harvey i inni (2007) oraz Perron i Yabu (2009). Testy te są odporne w sensie asympotycznych własności wartości krytycznych w testowaniu wartości współczynnika kierunkowego funkcji trendu. (abstrakt oryginalny)
Zaman and Bulut (2018a) developed a class of estimators for a population mean utilising LMS robust regression and supplementary attributes. In this paper, a family of estimators is proposed, based on the adaptation of the estimators presented by Zaman (2019), followed by the introduction of a new family of regression-type estimators utilising robust regression tools (LAD, H-M, LMS, H-MM, Hampel-M, Tukey-M, LTS) and supplementary attributes. The mean square error expressions of the adapted and proposed families are determined through a general formula. The study demonstrates that the adapted class of the Zaman (2019) estimators is in every case more proficient than that of Zaman and Bulut (2018a). In addition, the proposed robust regression estimators based on robust regression tools and supplementary attributes are more efficient than those of Zaman and Bulut (2018a) and Zaman (2019).The theoretical findings are supported by real-life examples. (original abstract)
Artykuł jest poświęcony warunkom dostatecznym uodpornienia (immunizacji) portfela na zmianę proporcjonalną (multyplikatywną) niepłaskiej krzywej stóp procentowych, a także na zmianę addytywną płaskiej krzywej stóp procentowych. Autorka zauważa, że proponowane w literaturze warunki dostateczne uodpornienia globalnego portfela generującego dodatnie przepływy nawiązują do wypukłości funkcji zmienionej wartości przyszłej portfela, która to funkcja nie jest wypukła w swojej dziedzinie. Przedstawia własną propozycję warunku wystarczającego uodpornienia portfela na zmianę proporcjonalną stóp zerokuponowych przy użyciu rozproszenia (wariancji) portfela.
Dynamiczne zmiany w gospodarce spowodowały wzrost zapotrzebowania na dane statystyczne zarówno co do liczby cech, jak i rodzajów przekrojów. W statystyce gospodarczej sprostanie temu wyzwaniu jest szczególnie trudne ze względu na specyfikę populacji przedsiębiorstw. Wymusza ono poszukiwanie metod szacunku zmierzających w kierunku zwiększenia stopnia wykorzystania źródeł administracyjnych. Adaptacja nowych rozwiązań ma przyczynić się zarówno do rozszerzenia zakresu informacji, jak i do zwiększenia efektywności prowadzonych szacunków. Celem niniejszego badania jest próba wykorzystania odpornego estymatora GREG uwzględniającego KMNK i metody najmniejszej mediany kwadratów w szacunku charakterystyk dotyczących małych przedsiębiorstw handlowych działających w 2012 roku. W estymacji jako zmienne pomocnicze uwzględnione zostały zmienne opóźnione w czasie, pochodzące z rejestrów administracyjnych. W artykule odwołano się do metod estymacji reprezentowanych przez statystykę małych obszarów. Badanie prowadzone jest na niskim poziomie agregacji. Domenę studiów stanowi sekcja PKD z uwzględnieniem przekroju województw. (abstrakt oryginalny)
12
Content available remote Robust L2 Consensus of High-Order Swarm Systems with Time-Varying Delays
75%
Consensus problems for high-order continuous-time swarm systems in directed networks with time delays, uncertainties and external disturbances are investigated. Firstly, the state space of a swarm system is decomposed into a consensus subspace (CS) and a complement consensus space (CCS). A necessary and sufficient condition for the system with time delays and uncertainties to achieve consensus is presented based on the state projection on CCS, and an explicit expression of the consensus function is shown on the basis of the state projection on CS. Then, a sufficient condition for the system to achieve consensus with a desired L2 performance is given. Finally, numerical simulations are shown to demonstrate theoretical results. (original abstract)
In multiple criteria linear programming (MOLP) any efficient solution can be found by the weighting approach with some positive weights allocated to several criteria. The weights settings represent preferences model thus involving impreciseness and uncertainties. The resulting weighted average performance may be lower than expected. Several approaches have been developed to deal with uncertain or imprecise data. In this paper we focus on robust approaches to the weighted averages of criteria where the weights are varying. Assume that the weights may be affected by perturbations varying within given intervals. Note that the weights are normalized and although varying independently they must total to 1. We are interested in the optimization of the worst case weighted average outcome with respect to the weights perturbation set. For the case of unlimited perturbations the worst case weighted average becomes the worst outcome (max-min solution). For the special case of proportional perturbation limits this becomes the conditional average. In general case, the worst case weighted average is a generalization of the conditional average. Nevertheless, it can be effectively reformulated as an LP expansion of the original problem.(original abstract)
W pracy omówiono sposoby wykrywania obserwacji odstających w zbiorach danych funkcjonalnych. Omówiono mianowicie funkcjonalne obserwacje odstające ze względu na kształt i ze względu na amplitudę. Zdefiniowano wykres wartości odstających, służący do wykrywania funkcjonalnych obserwacji odstających ze względu na kształt. Omówiono też skorygowany funkcjonalny wykres pudełkowy służący do wykrywania funkcjonalnych obserwacji odstających ze względu na amplitudę. Elementy statystycznej analizy służącej do wykrywania obserwacji odstających zobrazowano na przykładzie danych pokazujących zanieczyszczenie powietrza w Katowicach oraz w Krakowie wybranymi czterema rodzajami substancji. (abstrakt oryginalny)
Praca ma charakter przeglądowy. Składa się z dwóch części i dodatku. W pierwszej przedstawimy wybrane metody wykrywania obserwacji odstających, a w drugiej opiszemy odporne metody wyznaczania estymatorów charakterystyk rozkładu populacji uwzględniających obserwacje odstające, jednak słabo na nie reagujących. Ponadto dodatek obejmuje 4 tablice, zawierające wartości testów statystycznych umożliwiających wykrywanie obserwacji odstających.Przykłady zamieszczone w pracy zawierają głównie dane fikcyjne, służące jedynie do ilustracji przedstawionych metod wykrywania obserwacji odstających. Podane są jednak też przykłady oparte na rzeczywistych danych, sygnalizujące możliwe, praktyczne zastosowania tych metod. (fragment tekstu)
Procedury statystyczne indukowane przez statystyczne funkcje głębi cechuje odporność przy jednocześnie zadowalającej efektywności. Jednolite spojrzenie Mizery i Mizery i Mullera na funkcje głębi, wywodzące się od głębi domkniętej półprzestrzeni, z jednej strony pozwala dostrzec związki koncepcji z dorobkiem klasycznej statystyki matematycznej, z drugiej strony - zaproponować klasę parametrycznych funkcji głębi wywodzących się z zasady największej wiarygodności. Przykładem tej klasy parametrycznych funkcji głębi jest głębia Studenta. Głębia Studenta jest wrażliwa na typ rozkładu generującego obserwacje, co daje nadzieję na jej wykorzystanie w weryfikacji hipotez dotyczących rozkładu. Estymator maksymalnej głębi Studenta - mediana Studenta odznacza się bardzo dobrymi statystycznymi własnościami. Mamy tutaj na uwadze szybkość zbieżności z próby, wysoki punkt załamania próby skończonej, zadowalającą efektywność. Mediana Studenta może zostać z powodzeniem wykorzystana w procesie weryfikacji hipotez dotyczących równości rozkładów, w analizie skupisk, wstępnej analizie szeregów czasowych. Warto podkreślić, że estymator ten odznacza się dobrymi własnościami w próbie o wielkości trzydziestu obserwacji. Fakt ten pozwala mieć nadzieję na szereg interesujących zastosowań głębi Studenta w odpornej analizie statystycznej. (fragment tekstu)
W artykule przeprowadzono krytyczną analizę najbardziej znanych klasyfikatorów dla danych funkcjonalnych. Ponadto zaproponowano nowy klasyfikator dla danych funkcjonalnych. Przedyskutowano pewne, związane z odpornością, własności rozważanych klasyfikatorów. Wypracowane w artykule podejście może zostać użyte do przewidywania stanu gospodarki na podstawie indeksu mierzącego optymizm konsumentów - CCI (Consumer Confidence Index) oraz indeksu odzwierciedlającego optymizm w sektorze przemysłowym - IPI (Industrial Price Index), przy czym wykorzystuje się nie tylko skalarne wartości indeksu, lecz także całą trajektorię/kształt funkcji opisującej dany indeks. W związku z tym nasze rozważania mogą być pomocne w skonstruowaniu lepszego barometru stanu gospodarki. O ile wiadomo autorom, jest to pierwsze porównanie klasyfikatorów dla danych funkcjonalnych ze względu na kryterium ich użyteczności aplikacyjnej w ekonomii. Głównym celem artykułu jest zaprezentowanie, jak mała frakcja obserwacji nietypowych w próbce uczącej, będących liniowo niezależnymi z próbką uczącą, która z kolei składa się z funkcji prawie liniowo zależnych, jest w stanie poważnie zaburzyć wyniki klasyfikacji dla wszystkich rozpatrywanych klasyfikatorów. (abstrakt oryginalny)
Celem pracy było wykorzystanie współczynnika determinacji wraz z jego modyfikacjami dla odpornych zadań regresji, takich jak najmniejsze medianowe kwadraty (least median of squares - LMS) oraz najmniejsze absolutne odchylenia (mean absolute deviation - MAD) w szacowaniu ryzyka systematycznego. Wybrano grupę spółek i zbadano dopasowanie trzech typów regresji z wykorzystaniem trzech mierników. Miary są definiowane na innych podstawach teoretycznych, ale niezależnie od sposobu kalibracji modeli odnoszą się do całej próby oraz mogą służyć do porównania wyników regresji. Interesującym jest fakt, że potrafimy wskazać model regresji lepszy od innych pod względem przyjętego kryterium, pomimo iż wyniki nie zawsze są zadowalające (fragment tekstu)
19
75%
Artykuł jest poświęcony zagadnieniu odporności metod regresji na obserwacje odstające występujące w zbiorze danych. W pierwszej części przedstawiono wybrane metody identyfikacji obserwacji nietypowych. Następnie badano odporność trzech nieparametrycznych metod regresji: PPR, POLYMARS i RANDOM FORESTS. Analiz dokonano za pomocą procedur symulacyjnych na rzeczywistym zbiorze danych Mieszkania, w którym wykryto obserwacje odstające. Pomimo dosyć powszechnych przekonań o odporności regresji nieparametrycznej, okazało się, że modele zbudowane na całym zbiorze danych mają istotnie mniejsze zdolności predykcyjne niż modele uzyskane na zbiorze, z którego usunięto obserwacje nietypowe.(abstrakt oryginalny)
Omówiono niektóre wady klasycznych metod statystycznych. Następnie zaprezentowano odporne metody statystyczne.
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.