Nieparametryczne estymatory regresji w badaniach zjawisk ekonomicznych

• Autorzy: Kazimierz Zając , Mieczysław Dobija , Edward Smaga

Warianty tytułu

Non-parametrical Regression Estimators in Studying Economic Phenomena

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Celem pracy jest przedstawienie nieparametrycznego estymatora regresji z normalną funkcją wagi i losowym parametrem skali. Dodatkowo wskazuje się na możliwości wykorzystania tego estymatora w analizie zjawisk ekonomicznych. Proponowany estymator wiąże się z klasami nieparametrycznych estymatorów regresji, które przedstawili w swoich pracach Nadaraya, Watson, Rosenblatt, Mack, Stone i inni. Odpowiedni wybór parametru skali nadaje estymatorowi dodatkowe korzystne własności i konkretną postać, wygodną w wykonywaniu obliczeń i zastosowań ekonomicznych. Zastosowanie tego estymatora w wielowymiarowej analizie zjawisk ekonomicznych - niekoniecznie opisanych za pomocą modelu - zapewnia efektywne rezultaty. (fragment tekstu)

EN

The paper presents a concrete realization of the non-parametrical regression estimator of the type „nucleus", meeting certain requirements of optimality resulting from the information theory. The nucleus of the estimator consists in the density of standarized normal distribution. Moreover, the parameter occurring in this estimator has been determined as a statistic trough trials, remaining in close relation with the variance estimator. The presented regression estimator has been applied to conduct a mutidimensional cause-effect analysis in the aspect of determination of the influence of particular factors upon the deviation of the studied economic variable from its comparative value. This method does not require the konwledge of the model of the analysed phenomenon. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Estymacja nieparametryczna; Regresja nieparametryczna; Badanie zjawisk ekonomicznych

EN

Nonparametric estimation; Nonparametric regression; Economic phenomenon research

• Czasopismo: Folia Oeconomica Cracoviensia
• Rocznik: 1988
• Tom: 31
• Strony: 181--191

Twórcy

autor

Kazimierz Zając

autor

Mieczysław Dobija

autor

Edward Smaga

Bibliografia

• [1] Bednarski L., Analiza ekonomiczna, Warszawa 1979.
• [2] Burzym E., Analiza finansowa w przedsiębiorstwie przemysłowym, Kraków 1984.
• [3] Czerwiński Z., O różnych koncepcjach regresji, „Przegląd Statystyczny" 1980, z. 3-4.
• [4] Dobija M., Smaga E., Miary prawdopodobieństwa w empirycznym poznawaniu rzeczywistości, IV Seminarium Naukowe im. Zbigniewa Pawłowskiego i XXII Konferencja Ekonometryków, Statystyków i Matematyków Akademii Ekonomicznych, Ustroń-Jaszowiec 17-19 IV 1986.
• [5] Dobija M., Smaga E., Własności estymatorów generowanych przez splotową dystrybuantę empiryczną, „Przegląd Statystyczny" 1985, z. 2.
• [6] Dobija M., Smaga E., Wąsik B., Zając K., Metody statystyczne w systemowym przetwarzaniu informacji ekonomicznej, Warszawa 1983.
• [7] Fichtenholz G. M., Rachunek różniczkowy i całkowy, Warszawa 1964.
• [8] He11wig Z., O jakości modelu ekonometrycznego, Cz. I, „Przegląd Statystyczny" 1985, z. 1.
• [9] He1lwig Z., Antoniewicz R., Miszczak W., Idealne rozkłady zmiennych losowych, „Przegląd Statystyczny" 1981, z. 3-4.
• [10] Mack Y. P., Properties of k-NN Regression Estimates, SIAM, vol. 2, Ns 3, 1981.
• [11] Mack Y. P., Silverman B. W., Weak and Strong Uniform Consistency of Kernel Regression Estimates, Wahrscheilichkeitstheorie verw. Gebiete 61, 1982.
• [12] Nadaraya E. A., On Estimating Regression, Theor. Probab. Appl., vol. 9, 1964.
• [13] Rosenblatt M., Conditional Probability Density and Regression Estimates. In Multivariate Analysis II, Krishnaiah, 1969.
• [14] Stone C. J., Consistent Nonparametric Regression, The Annals of Statistic, 1977, vol. 5, No 4.
• [15] Watson G. S., Smooth Regression Analysis, Sankhya, Ser. A 26, 1964.
• [16] Waśniewski T., Metody analizy finansowej, Warszawa 1981.
• [17] Wong H. W., On the Consistency of Cross-validation in Kernel Nonparametric Regression, The Annals of Statistic, vol. 11, 1983.