Wyniki wyszukiwania - BazEkon

1

Robust Regression

100%

Blatná D.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu

|

2007

|

nr 1162 Application of Mathematics and Statistics in Economics

19-29

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)

2

Applications of Robust Statistics in the Portfolio Theory

100%

Kaszuba B.

Mathematical Economics

|

2012

|

nr 8(15)

63-82

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)

3

Outliers vs Robustness in Nonparametric Methods of Regression

100%

Trzęsiok J.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

|

2018

|

vol. 4, t. 337

99-109

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

Wielokryterialne porządkowanie metodą PROMETHEE odporne na zmiany wag kryteriów

100%

Sobotka O.

Studia Ekonomiczne / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

|

2013

|

nr 163 Modelowanie preferencji a ryzyko '13

209-219

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)

5

A New Family of Robust Regression Estimators Utilizing Robust Regression Tools and Supplementary Attributes

75%

Sajjad I., Hanify M., Koyuncu N., Shahzad U., Al-Noor N. H.

Statistics in Transition

|

2021

|

22

|

nr 1

207-216

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)

6

Robust L2 Consensus of High-Order Swarm Systems with Time-Varying Delays

75%

Xi J., Yao Z., Liu G., Zhong Y.

Control and Cybernetics

|

2014

|

43

|

nr 1

59-77

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)

7

Wykrywanie funkcjonalnych obserwacji odstających na przykładzie monitorowania jakości powietrza

75%

Kosiorowski D., Rydlewski J. P., Zawadzki Z.

Przegląd Statystyczny

|

2018

|

65

|

z. 1

81-98

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)

8

On Robust Solutions to Multi-Objective Linear Programs

75%

Ogryczak W.

Multiple Criteria Decision Making / University of Economics in Katowice

|

2010

|

5

197-212

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)

9

European Countries Analysis Using Robust Regression Methods

75%

Blatná D.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

|

2009

|

nr 66 Towards Information-Based Welfare Society

21-31

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)

10

Testowanie odporne w oparciu o funkcje alternujące drugiego rzędu

75%

Korzeniowski J.

Przegląd Statystyczny

|

1994

|

41

|

z. 2

165-171

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.

11

Estimation of the Average Wage in Polish Small Companies Using the Robust Approach

75%

Dehnel G., Wawrowski Ł.

Przegląd Statystyczny

|

2019

|

66

|

z. 3

200-213

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)

12

O warunkach dostatecznych uodpornienia na pewne zmiany stóp procentowych

75%

Utkin J.

Przegląd Statystyczny

|

2001

|

48

|

z. 1-2

111-118

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.

13

Some Properties of the Robust Trend Tests

75%

Trzpiot G.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

|

2012

|

269 Multivariate Statistical Analysis : Methodological Aspects and Applications

49-62

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)

14

The Use of the Robust GREG Estimator to Estimate Small Trade Firms

75%

Dehnel G.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

|

2018

|

vol. 2, t. 334

39-51

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)

15

Nietypowe realizacje jednowymiarowych zmiennych losowych

75%

Heilpern S.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu

|

2005

|

nr 1097 Statystyka ekonomiczna

45-67

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)

16

Classification of incomplete and inaccurate data

75%

Gatnar E.

Zeszyt Naukowy / Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego

|

1996

|

nr 142

7-18

17

Odporność w Bayesowskim wnioskowaniu statystycznym. Cele i metody

75%

Męczarski M.

Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych / Szkoła Główna Handlowa

|

1995

|

z. 2

127-134

18

Preference-Driven Multiobjective Optimization Using Robust Ordinal Regression for Cone Contraction

75%

Kadziński M., Słowiński R.

Multiple Criteria Decision Making / University of Economics in Katowice

|

2013

|

8

67-83

We present a new interactive procedure for multiobjective optimization problems (MOO), which involves robust ordinal regression in contraction of the preference cone in the objective space. The most preferred solution is achieved by means of a systematic dialogue with the decision maker (DM) during which (s)he species pairwise comparisons of some non-dominated solutions from a current sample. The origin of the cone is located at a reference point chosen by the DM. It is formed by all directions of isoquants of the achievement scalarizing functions compatible with the pairwise comparisons of non-dominated solutions provided by the DM. The compatibility is assured by robust ordinal regression, i.e. the DM's statements concerning strict or weak preference relations for pairs of compared solutions are represented by all compatible sets of weights of the achievement scalarizing function. In successive iterations, when new pairwise comparisons of solutions are provided, the cone is contracted and gradually focused on a subregion of the Pareto optimal set of greatest interest. The DM is allowed to change the reference point and the set of pairwise comparisons at any stage of the method. Such preference information does not need much cognitive e ort on the part of the DM. The phases of preference elicitation and cone contraction alternate until the DM nds at least one satisfactory solution, or there is no such solution for the current problem setting. (original abstract)

19

Ocena jakości aplikacyjnej odpornego algorytmu analizy skupień TCLUST na przykładzie zbioru danych dotyczących jakości powietrza w Krakowie

75%

Szlachtowska E., Kosiorowski D., Mielczarek D.

Przegląd Statystyczny

|

2016

|

63

|

z. 1

67-80

Pozyskiwanie i gromadzenie danych to obecnie bardzo dynamiczne procesy. Przy ogromnych ilościach danych proces przetwarzania danych w celu uzyskania na ich podstawie użytecznych informacji i wniosków nie jest zadaniem trywialnym. W tym pomocna jest analiza skupień, a wynik grupowania pozwala ogarnąć dostępną informację i spojrzeć na nią z innej perspektywy. W żadnym razie nie jesteśmy w stanie pokazać całego spektrum zagadnień związanych analizą skupień, dlatego też ograniczymy się do omówienia algorytmu TCULST, którego twórcami są H. Fritz, L. A. García-Escudero, A. Mayo- Iscar (por. Fritz i in., 2011, 2012). W pracy zostaną przedstawione wady i zalety odpornego algorytmu analizy skupień oraz omówione podstawowe funkcje dostępne w pakiecie tclust. Następnie zostanie dokonana ocena jakości aplikacyjnej algorytmu TCLUST na przykładzie zbioru danych dotyczących jakości powietrza w Krakowie. (abstrakt oryginalny)

20

Robust Ordinal Regression Applied to TOPSIS

75%

Zielniewicz P.

Multiple Criteria Decision Making / University of Economics in Katowice

|

2013

|

8

178-196

This paper proposes a new method for ranking a nite set of alternatives evaluated on multiple criteria. The presented method combines the robust ordinal regression (ROR) approach and the ranking score based on the aggregate distance measure function coming from the TOPSIS method. In our method, the preference model is a set of ad- ditive value functions compatible with a non-complete set of pairwise comparisons of some reference alternatives given by the decision maker (DM). Based on this set of compatible value functions, we dene an ag- gregate function representing relative closeness to the reference point (ideal solution) in the value space. The ranking score determined by this distance measure is then used to rank all alternatives. Calculating the distance in the value space permits to avoid normalization used in TOPSIS to transform original evaluations on different criteria scales into a common scale. This normalization is perceived as a weakness of TOPSIS and other methods based on a distance measure, because the ranking of alternatives depends on the normalization technique and the distance measure. Thus, ROR applied to TOPSIS does not only facilitate the preference elicitation but also solves the problem of non-meaningfulness of TOPSIS. Finally, an instructive example is given to illustrate the proposed method. (original abstract)