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

Results found: 4

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

help Sort By:

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

On Prediction of the Domain Total Under Some Special Case of Type a General Linear Mixed Model

100%
Żądło T., Department of Statistics U. o. E. i. K.
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
|
2009
|
vol. 228
PL
W pracy zaprezentowano najlepsze liniowe nieobciążone predyktory i empiryczne najlepsze liniowe nieobciążone predyktory ich błędy średniokwadratowe (MSE) oraz estymatory MSE dla przypadku szczególnego modelu Faya-Herriota (Fay, Herriot (1979)). Model ten należy do klasy ogólnych mieszanych modeli liniowych typu A, co oznacza, że jest on zakładany dla wartości estymatorów bezpośrednich charakterystyk w domenach. Ponadto przyjmuje się, że wartości wariancji estymatorów bezpośrednich są znane. W artykule analizowano symulacyjnie z wykorzystaniem rzeczywistych danych wpływ zastąpienia nieznanych wariancji estymatorów bezpośrednich ich nieobciążonymi estymatorami i estymatorami otrzymanymi przy wykorzystaniu ogólnych funkcji wariancji na obciążenia predyktorów, wartość MSE oraz obciążenia estymatorów MSE.
EN
In the paper we present the best linear unbiased predictor (BLUP) and the empirical best linear unbiased predictor (EBLUP), their mean squared errors (MSE) and estimators of MSE of EBLUP under special case of Fay-Herriot model (Fay, Herriot (1979)). This is A type model what means that it is assumed for direct estimators of domain characteristics. What is more, it is assumed (even when EBLUP is studied) that variances o f direct estimators are known. In the simulation based on real data, the influence of replacing the variances by their design-unbiased estimates or General Variance Function (GVF) estimates (Wolter (1985)) on predictor’s biases and MSEs and on biases of MSE estimators is studied. The problem of non-normality of domain specific random components is also included.
2
Publication available in full text mode
Content available

Extreme Value Distributions and Robust Estimation

100%
Trzpiot G., Department of Statistics U. o. E. i. K.
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
|
2009
|
vol. 228
PL
Modele stochastyczne są istotne dla zastosowań w finansach czy w ubezpieczeniach. Statystyczne metody estymacji parametrycznej wykorzystywane najczęściej do wyznaczania parametrów modeli to metoda największej wiarygodności lub MNK. Metody te dają optymalne oszacowania modeli, jednakże odchylenia obserwowanych wartości w kalibrowanym modelu mogą zachwiać dobre własności estymatorów. Przedstawimy pewne aspekty estymacji odpornej w kontekście rozkładów wartości ekstremalnych. Podejmiemy dyskusję metodologicznych aspektów zagadnienia pokazując, jak estymatory odporne wpływają na jakość analiz z wykorzystaniem rozkładów wartości ekstremalnych poprzez informacje o obserwacjach wpływowych.
EN
In parametric statistics estimators such as maximum likelihood or OLS typically estimate stochastic models, which play an important role in finance and insurance. These methods are generally optimal for an assumed reference model. Slight deviations from the assumed model may easy destroy the good statistical properties of the estimator. We present some aspects related to robust estimation in the context of extreme value theory (ETV). We discuss some methodological aspects how robust methods can improve the quality of extreme value theory data analysis by providing information on influential observations.
3
Publication available in full text mode
Content available

On accuracy of some EBLU predictor

100%
Żądło T., Department of Statistics U. o. E. i. K.
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
|
2008
|
vol. 216
EN
In the paper we analyze the accuracy of the empirical best linear unbiased predictor (EBLUP) of the domain total (see Royall, 1976) assuming a special case of the general linear mixed model. To estimate the mean square error (MSE) of the EBLUP we use the results obtained by Datta and Lahiri (2000) for the predictor proposed by Henderson (1950) and adopt them for the predictor proposed by Royall (1976). In a simulation study we study real data on Polish farms from Dąbrowa Tarnowska region.
PL
W opracowaniu analizujemy dokładność empirycznych najlepszych liniowych nieobciążonych predyktorów wartości globalnej w domenie (ang. EBLUP - empirical best linear unbiased predictor) zakładając model nadpopulacji należący do klasy ogólnych mieszanych modeli liniowych. Do oceny błędu średniokwadratowego (ang. MSE - mean square error) predyktora typu EBLU wykorzystano rezultaty prezentowane przez Datta and Lahiri (2000) dla predyktora zaproponowanego przez Hendersona (1950) po zaadoptowaniu ich dla przypadku predyktora zaproponowanego przez Royalla (1976). W badaniu symulacyjnym wykorzystano rzeczywiste dane dotyczące gospodarstw rolnych w powiecie Dąbrowa Tarnowska uzyskane w spisie rolnym w 1996.
4
Publication available in full text mode
Content available

Multivalued coherent risk measures

100%
Trzpiot G., Department of Statistics U. o. E. i. K.
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
|
2008
|
vol. 216
EN
The concept of coherent risk measures with its axiomatic characterization was discussed in a finite probability spaces. The aim of this paper is to apply a multivalued random variable as a multivalued risk measures, for description the risk of portfolio. This is a study related to aggregation problem. We study to alternative methods of aggregation: coherent aggregation of random portfolios and coherent aggregation of risk.
PL
Koncepcja koherentnych miar ryzyka wraz z układem aksjomatów jest dyskutowana w skończonej przestrzeni probabilistycznej. Celem artykułu jest wykorzystanie wielowartościowych zmiennych losowych jako wielowartościowych miar ryzyka do opisu ryzyka portfela aktywów finansowych. Jest to problem agregacji informacji. Rozważamy dwa podejścia: koherentna agregacja losowych stop zwrotu z portfeli oraz koherentna agregacja ryzyka.
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.