Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 9

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  analiza wrażliwości
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1
Publication available in full text mode
Content available

O wzbogacaniu metod klasyfikacji w zdolność do wyrażania wątpliwości w przypadkach trudnych do rozstrzygnięcia

100%
Trzęsiok M.
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
|
2017
|
issue 469
217-224
XX
Podejmując decyzje, czasem wahamy się, ponieważ czujemy, że w danej sytuacji wskazanie nie jest jednoznaczne. Z analogiczną sytuacją mamy do czynienia w statystycznych metodach eksploracyjnych. Metoda wykorzystuje informacje zawarte w zbiorze uczącym, model zostaje zbudowany, a następnie wykorzystany do predykcji na nowych obserwacjach. Wydaje się jednak rozsądne oczekiwać, żeby metoda dawała przynajmniej ostrzeżenie, kiedy wynik predykcji jest niestabilny, w tym sensie, że jest wrażliwy na małe zmiany w wartościach zmiennych objaśniających. Głównym celem artykułu jest przedstawienie procedury wzbogacającej metody klasyfikacji w zdolność do wskazywania, czy klasyfikacja danego obiektu jest trudna do rozstrzygnięcia. Przedstawiona procedura wykorzystuje analizę wrażliwości i jest uniwersalna, tzn. może być stosowana z różnymi metodami klasyfikacji. Dodatkowym walorem procedury jest zaproponowana w niej metoda wizualizacji wyników przeprowadzonej analizy wrażliwości.
2
Publication available in full text mode
Content available

Zastosowanie analizy wrażliwości do skorygowania obciążenia efektów oddziaływań oszacowanych za pomocą Propensity Score Matching

100%
Denkowska S.
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
|
2017
|
issue 469
41-49
PL
W badaniach obserwacyjnych nie możemy mieć pewności, że uwzględniliśmy wszystkie zmienne wpływające na proces selekcji do grupy poddanej oddziaływaniu oraz na zmienną wynikową, a taka nieuwzględniona w badaniu zmienna może powodować obciążenie szacowanego efektu oddziaływania. Rosenbaum [2005] zaleca, by standardowo badania oparte na dopasowywaniu jednostek, w tym również Propensity Score Matching, uzupełniać analizą wrażliwości na występowanie takiej nieobserwowanej zmiennej. W artykule zaproponowano zastosowanie ciekawej alternatywy dla metody analizy wrażliwości Rosenbauma [2002], metody analizy wrażliwości VanderWeele’a i Araha [2011], która pozwala na oszacowanie obciążenia spowodowanego przez taką nieuwzględnioną zmienną oraz na skorygowanie oszacowanego efektu oddziaływania. W artykule metoda VanderWeele i Araha została zastosowana do rezultatów badań nad efektem netto staży (oszacowanego za pomocą PSM), przeprowadzonych przez PUP w Tarnowie [Denkowska 2015].
3
Publication available in full text mode
Content available

Korekta efektów względnych oddziaływań uwzględniająca nieobserwowaną zmienną

88%
Denkowska S.
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
|
2018
|
issue 508
29-37
PL
Nieuwzględniona w badaniu obserwacyjnym zmienna może powodować obciążenie szacowanego efektu oddziaływania. Metoda analizy wrażliwości VanderWeele’a i Araha pozwala ocenić wielkość obciążenia spowodowanego przez nieuwzględnioną w badaniu zmienną wpływającą na selekcję, jak i na zmienną wyjściową i tym samym umożliwia skorygowanie oszacowanego efektu oddziaływania. Gdy jednak celem badania jest efekt względny oddziaływania, taki jak iloraz szans, a binarna zmienna wynikowa nie jest rzadka, korekta ilorazu szans za pomocą tej metody według VanderWeele’a i Araha„ „jest skomplikowana do przeprowadzenia”. W badaniach społeczno-ekonomicznych zmienna wynikowa zazwyczaj nie jest rzadka, dlatego do skorygowania ilorazu szans warto stosować metodę Greenlanda. Celem pracy jest propozycja zastosowania metody Greenlanda do skorygowania ilorazu szans opisującego relację pomiędzy zatrudnieniem, a uczestnictwem w stażu młodych bezrobotnych
4
Publication available in full text mode
Content available

Robustness of CGE Simulation Results in the Context of Structural Changes - The Case of Poland

75%
Boratyński J.
Przegląd Statystyczny
|
2014
|
vol. 61
|
issue 3
245-261
EN
It is common to address the problem of uncertainty in computable general equilibrium modeling by sensitivity analysis. The relevant studies of the effects of parameter uncertainty usually focus on various elasticity parameters. In this paper we undertake sensitivity analysis with respect to the parameters derived from calibration to a benchmark data set, and describing the structure of the economy. We use a time series of benchmark databases for the years 1996-2005 for Poland to sequentially calibrate a static CGE model, and examine the dispersion of endogenous variables’ responses in three distinct simulation experiments. We find a part – though not the most – of the results to be significantly sensitive to the choice of calibration database (including ambiguities about the direction of response). The dispersion of the results and its sources clearly depend on the shock in question. Uncertainty is also quite diverse between variables. It is thus recommended that a thorough parametric sensitivity analysis be a conventional part of a simulation study. Also, the reliability of results would likely benefit even from simple, trend-based updates of the benchmark data, as the responses of endogenous variables exhibit systematic changes, observed when the model is calibrated to the data for consecutive years.
PL
Typowym sposobem odniesienia się do problemu niepewności wyników symulacji na podstawie modeli CGE (Computable General Equilibrium) jest analiza wrażliwości. Większość prac poświęconych temu zagadnieniu koncentruje się na kwestii wyboru wartości różnego rodzaju elastyczności. W niniejszej pracy podejmujemy analizę wrażliwości dotyczącą parametrów opisujących strukturę gospodarki, uzyskiwanych w drodze kalibracji. Do kalibracji modelu używamy zestawów danych za kolejne lata z okresu 1996-2005, a następnie analizujemy rozrzut wyników dla trzech różnych eksperymentów symulacyjnych. Wyniki dla części – choć nie większości – zmiennych charakteryzują się znaczącą wrażliwością na wybór bazy danych wykorzystanej do kalibracji (włączając niepewność co do kierunku reakcji). Stopień rozrzutu wyników i jego źródła istotnie zależą od rodzaju analizowanego scenariusza symulacyjnego. Skala niepewności dotyczącej poszczególnych zmiennych jest również zróżnicowana. Zaleca się zatem, aby gruntowna analiza wrażliwości była standardową częścią badania symulacyjnego. Ponadto zastosowanie nawet prostych (np. opartych na analizie trendów) metod aktualizacji bazy danych mogłoby najprawdopodobniej zwiększyć wiarygodność wyników, biorąc pod uwagę, że reakcje zmiennych endogenicznych na zadawane w symulacjach impulsy podlegają systematycznym zmianom, gdy model kalibrowany jest do danych z kolejnych lat.
5
Publication available in full text mode
Content available

Wpływ zmiany indeksu rynku na parametr beta dla spółek z indeksu WIG20

75%
Dębski W., Feder-Sempach E.
Problemy Zarządzania
|
2018
|
issue 3/2018 (76), t.2
11-23
PL
Autorzy analizują wrażliwość parametru beta na zmianę indeksu WIG na WIG20, czyli indeksu rynku w modelu jednoindeksowym Sharpe’a, oszacowanym dla dwunastu największych spółek z GPW w Warszawie w latach 2005–2015 z wykorzystaniem 3 interwałów pomiaru stopy zwrotu – dziennej, tygodniowej i miesięcznej. W przypadku danych dziennych ma znaczenie, czy indeksem rynku (jako zmienną objaśniającą) będzie WIG czy WIG20, przez zmniejszenie częstotliwości pomiaru wpływ tej zmiany na oszacowania modelu ulega zwiększeniu. Wrażliwość parametru beta na zmianę specyfikacji modelu – zmianę indeksu rynku – jest duża w przypadku danych dziennych, ale maleje wraz z wydłużeniem się interwału pomiaru stopy zwrotu. Zmiana indeksu rynku nie ma z kolei wpływu na parametry struktury stochastycznej estymowanego modelu.
EN
The authors analyze the sensitivity of the beta parameter from Sharpe’s single-index model to the change of market index. The estimation was made for twelve largest companies of the Warsaw Stock Exchange in the period 2005–2015 with the usage of three return intervals: daily, weekly and monthly. The results are applicative and indicate that in the case of daily data it is important whether the market index is WIG or WIG20. When the frequency of measurement is reduced, the impact of this change is stronger. The sensitivity of the beta parameter to the change of the market index is greater (daily data) but decreases with an increase of the return interval measurement. A change of the market index does not affect the parameters of the stochastic structure of the estimated model.
6
Publication available in full text mode
Content available

OCENA DOBROSTANU W KRAJACH OECD Z WYKORZYSTANIEM DATA ENVELOPMENT ANALYSIS

63%
Szuwarzyński A.
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
|
2015
|
vol. 16
|
issue 4
160-170
PL
Dobrostan (well-being) jest pojęciem wieloaspektowym obejmującym czynniki wpływające na satysfakcję z życia. Celem artykułu jest ocena dobrostanu społeczeństw krajów OECD w 2013 roku, na podstawie danych z bazy OECD Regional Well-Being. Uwzględniono 9 obszarów: dochody gospodarstw domowych, miejsce pracy, warunki zamieszkania, poziom wykształcenia, zdrowie, środowisko, bezpieczeństwo, zaangażowanie obywatelskie i dostęp do usług. Wykorzystano metodę DEA. Przedstawiono zależność efektywności od poziomu bogactwa krajów. Uzyskane wyniki umożliwiają ocenę zróżnicowania przestrzennego dobrostanu w krajach OECD oraz wskazanie jego przyczyn.
EN
Well-being is a multi-faceted concept encompassing factors affecting satisfaction with life. The aim of this paper is to assess the well-being of the societies of OECD countries in 2013, based on data from the OECD Regional Well-Being database. Nine areas are included: household income, place of work, living conditions, education, health, environment, safety, civic engagement, access to services. DEA method is applied. The dependence of efficiency on the level of wealth of countries is presented. The results allow assessing the spatial differentiation of well-being in OECD countries and identifying its causes.
7

Assessing the Robustness to an Unobserved Confounder of the Average Treatment Effect on the Treated Estimated by Propensity Score Matching

63%
Denkowska S.
Argumenta Oeconomica Cracoviensia
|
2016
|
issue 15
57-74
EN
One of the serious drawbacks of observational studies is the selection bias caused by the selection process to the treatment group. Propensity Score Matching (PSM), which allows for the reduction of the selection bias when estimating the average treatment effect on the treated (ATT), is a method recommended for the evaluation of projects and programmes co-financed by the European Union. PSM relies on a strong assumption known as the Conditional Independence Assumption (CIA) which implies that selection into the treatment group is based on observable variables, and all variables influencing both the selection process and outcome are observed by the researcher. If this does not hold, the estimated effect may be not so much the result of the treatment as of the lack of balance of an unobserved confounder, which affects both the selection process and the outcome. Rosenbaum’s sensitivity analysis allows researchers to determine how strong the impact of such a potential unobserved confounder on selection into treatment and the outcome must be to undermine conclusions about ATT estimated by PSM. Rosenbaum’s primal and simultaneous approaches are applied in the paper to assess robustness to an unobserved confounder of the net effect of internships for unemployed young people with a maximum age of thirty-five (estimated with PSM) organized by one of the biggest district employment offices in Małopolska.
PL
Jedną z poważnych wad badań obserwacyjnych jest obciążenie selekcyjne spowodowane selekcją jednostek do grupy poddawanej oddziaływaniu. Metoda Propensity Score Matching (PSM), która umożliwia redukcję obciążenia selekcyjnego podczas szacowania przeciętnego efektu odziaływania na jednostki poddane oddziaływaniu (ATT), jest metodą coraz częściej zalecaną przy ewaluacji projektów oraz programów współfinansowanych przez Unię Europejską. PSM opiera się na mocnym założeniu, zwanym założeniem warunkowej niezależności (CIA), które implikuje, że selekcja do grupy poddawanej oddziaływaniu musi być oparta wyłącznie na zmiennych obserwowanych i że wszystkie zmienne wpływające na poddanie oddziaływaniu oraz na potencjalne wyniki zmiennej wyjściowej są obserwowane przez badacza. Jeżeli założenie to nie jest spełnione, to oszacowany efekt może być nie tyle wynikiem oddziaływania, co skutkiem braku zbalansowania nieuwzględnionej (nieobserwowanej) w badaniu zmiennej, która wpływa zarówno na proces selekcji, jak i zmienną wyjściową. Analiza wrażliwości Rosenbauma umożliwia badaczom ocenę, jak silny musiałby być wpływ takiej potencjalnej nieobserwowanej zmiennej na proces selekcji oraz na zmienną wyjściową, aby podważyć wnioski na temat efektu ATT oszacowanego za pomocą PSM. Podejścia podstawowe oraz jednoczesne Rosenbauma są zastosowane w artykule do oceny odporności na występowanie nieobserwowanej zmiennej, efektu netto staży dla młodych bezrobotnych w wieku do 35 roku życia (oszacowanego za pomocą PSM), zorganizowanych przez jeden z największych powiatowych urzędów pracy w Małopolsce.
8
Content available remote

Transportation problem by Monalisha's approximation method for optimal solution (MAMOS)

63%
Pattnaik M.
LogForum
|
2015
|
vol. 11
|
issue 3
267-273
EN
Background: This paper finds initial basic feasible solution and optimal solution to the transportation problem by using MAM's (Monalisha's Approximation Method). Methods: Using the concept of comparison of the transportation problem by other methods of solution, the paper introduces a very effective method in terms of cost and time for solving these problems. This paper extends transportation problem by using different method of obtaining both initial basic feasible solution and optimal solution simultaneously other than existing methods. Results and conclusions: It is presented a cost saving and less time consuming and accurate method for obtaining the best optimal solution of the transportation problem. With the problem assumptions, the optimal solution can still be theoretically solved using the existing methods. Finally, numerical examples and sensitivity analysis are presented to illustrate the effectiveness of the theoretical results, and to gain additional managerial insights.
PL
Wstęp: W pracy zostało przedstawione rozwiązanie problemu transportowego przy zastosowaniu MAM (metody przybliżeń Monalishy). Metody: Poprzez porównanie rozwiązania problemu transportowego z innymi możliwymi rozwiązaniami, została zaprezentowana metoda efektywnie uwzględniająca takie czynniki jak koszt i czas. Metoda ta rozwiązywania problemu transportowego stosuje inne podejście dla uzyskania rozwiązania bazowego, jaki i optymalnego w porównaniu do innych istniejących metod. Wyniki i wnioski: Metoda ta minimalizuje koszty i czas realizacji dla uzyskaniu optymalnego rozwiązania problemu transportowego. Rozwiązanie te może być teoretycznie osiągnięte przy zastosowaniu innych metod pod warunkiem pewnych założeń. Zaprezentowane przykłady liczbowe oraz analiza wrażliwości przybliża efektywność teoretycznych rezultatów i możliwość praktycznego ich zastosowania.
9
Publication available in full text mode
Content available

Wybrane zagadnienia współczesnego modelowania strukturalnego, część II: wnioskowanie w estymowanych modelach równowagi ogólnej

51%
Wróbel-Rotter R.
Folia Oeconomica Cracoviensia
|
2012
|
vol. 53
85-106
EN
The paper presents methods of estimation and evaluation of general equilibrium models, highlights problematic fields and challenges. After definition of preferences, technology and structural shocks model's equations, derived by solving microeconomic optimization problems, are loglinearised and the rational expectation solution is found. The next important step is the connection of theoretical variables with the observed counterparts that allows to construct the likelihood. Estimation, verification and numerical convergence plays crucial role in the overall goodness of the model. A general equilibrium model can also be used to construct hybrid vector autoregression that allows to test degree of its misspecification.
PL
W pracy omówiono podstawowe zagadnienia związane z rozwiązywaniem, estymacją, weryfikacją i stabilnością numeryczną empirycznych modeli równowagi ogólnej. Zasygnalizowano możliwość ich wykorzystania do budowy hybrydowych modeli wektorowej autoregresji, które umożliwiają ocenę stopnia poprawności i potwierdzenia przez obserwacje założeń ekonomicznych przyjętych w części teoretycznej modelu. Estymowany model równowagi ogólnej jest zbiorem warunków pierwszego rzędu, zagadnień optymalizacyjnych podmiotów zdefiniowanych w części teoretycznej i warunków równowagi, zapisywanych w postaci jednej funkcji wektorowej, warunkowej względem parametrów strukturalnych, która tworzy nieliniowy, dynamiczny system racjonalnych oczekiwań, podlegający loglinearyzacji i rozwiązaniu. Stabilność rozwiązania liniowego implikuje liczne, trudne do określenia restrykcje w przestrzeni parametrów strukturalnych, które mogą stanowić przyczynę problemów numerycznych w czasie estymacji. Estymacja parametrów strukturalnych wymaga połączenia danych, pochodzących z makroekonomicznych szeregów czasowych, ze zmiennymi endogenicznymi, zdefiniowanymi w konstrukcji teoretycznej modelu, poprzez równanie obserwacji, stanowiące podstawę konstrukcji funkcji wiarygodności. Liniowe rozwiązanie modelu zapisuje się w formie reprezentacji w przestrzeni stanów, na podstawie której możliwe jest skonstruowanie funkcji wiarygodności, wykorzystując filtr Kalmana, ze względu na nieobserwowalny charakter niektórych zmiennych stanu. Estymacja parametrów strukturalnych jest najczęściej dokonywana poprzez techniki wnioskowania bayesowskiego, które wykorzystują kompletny system warunków pierwszego rzędu, ograniczeń zasobowych i reguł decyzyjnych. Metody bayesowskie pozwalają na skonstruowanie jednej miary określającej stopień dopasowania modelu do danych empirycznych, w postaci brzegowej gęstości obserwacji, umożliwiające formalne porównywania modeli w obrębie danej klasy bądź też z uwzględnieniem wektorowej autoregresji. Możliwe jest również połączenie wiedzy z różnych specyfikacji. Kluczową rolę w ocenie jakości modelu pełni jego weryfikacja, na którą składa się ocena poprawności funkcjonowania algorytmów numerycznych, w szczególności procedury Metropolisa i Hastingsa, oraz analiza wrażliwości pozwalająca na uzyskanie pewnego wglądu w zależności miedzy parametrami w konstrukcji teoretycznej. Sposób rozwiązywania i liniowej aproksymacji modeli równowagi ogólnej nie umożliwia określenia bezpośredniego powiązania parametrów postaci strukturalnej z parametrami postaci zredukowanej, które determinują wnioski ekonomiczne uzyskiwane na podstawie modelu. Powoduje to, że charakterystyka takiego związku wymaga zastosowania dodatkowych metod, w szczególności technik stosowanych w analizie wrażliwości. Oddzielnym zagadnieniem jest stopień poprawności specyfikacji modelu, w szczególności poprawnego określenia relacji strukturalnych w gospodarce, przyjęcia odpowiednich założeń funkcyjnych dla preferencji konsumentów i technologii, nieujęcia zależności nieliniowych, czy też poprawności specyfikacji procesów stochastycznych. Estymowany model równowagi ogólnej jest konstrukcją teoretyczną łączącą w jednym systemie teorię makroekonomii i mikroekonomii, co powoduje że wszelkie wielkości opisujące gospodarkę i prognozy są wynikiem założonej w m odelu teorii i struktury procesów stochastycznych. Z tego względu metody badania stopnia zgodności przyjętych założeń z danymi empirycznymi stanowią szerokie pole badawcze. Jednym ze sposobów jej testowania jest budowa hybrydowych modeli wektorowej autoregresji, w których model równowagi ogólnej jest przyjmowany do generowania rozkładu a priori dla wektorowej autoregresji szacowanej dla danych obserwowanych. Stopień niezgodności przyjętych założeń ekonomicznych z danymi empirycznymi ujawnia się poprzez określone wartości parametru wagowego. Pracę podsumowuje wskazanie obszarów, w których potencjalnie mogą wystąpić problemy w trakcie wykorzystywania estymowanych modeli równowagi ogólnej w praktyce.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.