Results found: 2

Search results

Search:
in the keywords: Regression model

Sort By:

Limit search:

O wpływie wybranych metod selekcji nieliniowych zmiennych objaśniających na jakość modeli regresyjnch

100%

Stelmach J.

Studia Ekonomiczne

2015

vol. 219

79-96

Najpopularniejsza parametryczna metoda najmniejszych kwadratów oraz jej rozszerzenia (regresja grzbietowa, metoda LASSO, metoda LARS, regresja BRIDGE) pozwalają na budowę addytywnych modeli liniowych. W rzeczywistości często mamy do czynienia z nieliniowymi zależnościami, a użyteczna informacja jest powtarzana w wielu zmiennych objaśniających. Bezkrytyczne wykorzystanie wszystkich takich dostępnych zmiennych może prowadzić do naruszenia założeń Gaussa-Markowa i najczęściej obniża jako ść modeli regresyjnych. Znane metody selekcji pozwalają na wybór zmiennych, które wnoszą najwięcej użytecznej informacji, ograniczając jedno-cześnie zbędny szum. Opisany eksperyment weryfikuje metodą symulacji komputerowej jakość modeli regresyjnych otrzymanych za pomocą wybranych metod parametrycznych, dla których przeprowadzono selekcję predyktorów, wykorzystując: drzewa regre-syjne, regresję grzbietową oraz algorytm genetyczny.

The most common parametric Ordinary Least Squares Method and its extension (ridge regression, LASSO and LARS methods, BRIDGE regression) allow to build additive linear models. In reality, we often have to deal with non-linear dependencies, and useful information is repeated in a number of explanatory variables. Use of all available variables can lead to violations of Gauss-Markow assumptions and frequently reduces the quality of regression models. Known methods of selection allow to select the variables that contribute the most useful information, reducing unnecessary noise. De-scribed experiment verifies, by computer simulation, quality of regression models obtained using selected parametric methods, for which the selection was carried out using: regression trees, ridge regression and genetic algorithm.

Model regresji grzbietowej i jego wykorzystanie do oceny ryzyka inwestycyjnego - przypadek rynku metali

84%

Krężołek D.

Studia Ekonomiczne

2016

vol. 288

21-32

Modele regresji są powszechnie wykorzystywanymi narzędziami statystyki, a także innych nauk ilościowych, służącymi do wykrywania związków w obrębie analizowanych danych oraz do prowadzenia predykcji wielkości zestawu zmiennych objaśnianych na podstawie realizacji zestawu zmiennych objaśniających. Istnieje wiele metod umożliwiających szacowanie nieznanych parametrów modeli regresji, m.in. MNK, MNW, MM, jednakże nie zawsze uzyskane estymatory spełniają wymagane założenia (co do swoich własności oraz co do własności modelu). Istotny stopień współliniowości uniemożliwia właściwe wnioskowanie na podstawie modeli klasycznych. W artykule podjęto próbę wykorzystania regresji grzbietowej do modelowania ryzyka inwestycji na rynku metali. Model wykorzystuje parametr kary, umożliwiający redukcję zmiennych współliniowych, a tym samym uzyskanie prostszej postaci funkcji regresji. Dodatkowo zmniejsza się obciążenie oraz wariancja estymatorów parametrów modelu.

Regression models are commonly used statistical tool (and other quantitative sciences), which allows for modelling relations within analyzed datasets. One of their most important features is the prediction property. In the literature there are a lot of methods for estimating unknown parameters of regression models, e.g. Maximum Likelihood, Ordinary Least Squares etc., but estimated parameters not always meet the required assumptions (regarding their properties itself and the properties of selected model). Colinearity between data prevents from correct inferring using classical models. The aim of the article is the application of ridge regression model in risk assessment on the metals market. The model uses so-called penalty parameter allowing for elimination of co-linear variables and makes the model more simpler. Additionally, the bias of the estimators and their variances reduce.

Refine search results

2 Studia Ekonomiczne

1 Krężołek D.

1 Stelmach J.

1 2016

1 2015

Search results

O wpływie wybranych metod selekcji nieliniowych zmiennych objaśniających na jakość modeli regresyjnch

Model regresji grzbietowej i jego wykorzystanie do oceny ryzyka inwestycyjnego - przypadek rynku metali