Search results

1

Winsoryzacja w ocenie małych przedsiębiorstw

100%

Dehnel G.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

|

2017

|

issue 468

60-68

PL

Rozwój gospodarczy określił nowe zadania dla statystyki przedsiębiorstw. Można zaobserwować wzrost zapotrzebowania na dane statystyczne, które dostarczane są w krótkich odstępach czasu oraz charakteryzują się większą dokładnością i spójnością. Spro-stanie temu wyzwaniu wymusza poszukiwanie metod szacunku zmierzających w kierunku zwiększenia stopnia wykorzystania źródeł administracyjnych. Adaptacja nowych rozwiązań ma przyczynić się do zwiększenia efektywności prowadzonych szacunków, rozszerzenia za-kresu informacji zarówno co do liczby cech, jak i rodzajów przekrojów, w których dane są publikowane. Celem niniejszego badania jest próba uwzględnienia winsoryzacji w estymacji typu GREG proponowanej przez statystykę małych obszarów do szacunku charakterystyk dotyczących małych przedsiębiorstw. W estymacji jako zmienne pomocnicze uwzględniono zmienne opóźnione w czasie. Badanie prowadzono na niskim poziomie agregacji, stanowią-cym przekrój województw z uwzględnieniem rodzaju PKD.

2

Outliers vs Robustness in Nonparametric Methods of Regression

89%

Trzęsiok J.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

|

2018

|

vol. 4

|

issue 337

99-109

PL

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.

EN

The article addresses the question of how robust methods of regression are against outliers in a given data set. In the first part, we presented the selected methods used to detect outliers. Then, we tested the robustness of three nonparametric methods of regression: PPR, POLYMARS, and RANDOM FORESTS. The analysis was conducted applying simulation procedures to the data sets where outliers were detected. Contrary to a relatively common conviction about the robustness of nonparametric regression, the study revealed that the models built on the basis of complete data sets represent a significantly lower predictive capability than models based on the sets from which outliers were discarded.

3

Wykorzystanie metody TOPSIS do oceny zróżnicowania rozwoju województw Polski w latach 2010-2014 w kontekście kształtowania się ładu instytucjonalnego

88%

Roszkowska E., Filipowicz-Chomko M., Wachowicz T.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

|

2017

|

issue 469

149-158

PL

Celem opracowania jest ocena zróżnicowania rozwoju województw Polski w latach 2010-2014 w kontekście kształtowania się ładu instytucjonalnego. Analizę wyników opisujących poziom rozwoju instytucjonalnego przeprowadzono w ujęciu czasowo- -przestrzennym. Wyznaczono wartości miernika rozwoju oraz zbudowano rankingi woje- wództw w latach 2010-2014 z wykorzystaniem metody TOPSIS ze wspólnym wzorcem rozwoju. Zaproponowano modyfikację tej metody, pozwalającą na pominięcie w konstrukcji wzorca i antywzorca wartości oddalonych cech diagnostycznych. W ujęciu czasowym dokonano oceny postępów województw w kierunku zrównoważonego rozwoju w zakresie poziom rozwoju instytucjonalnego w 2014 roku w odniesieniu do 2010 roku. Przeprowadzono dyskusję wyników otrzymanych za pomocą obu procedur TOPSIS.

4

On the method of identification of atypical observations in time series

63%

Oesterreich M.

Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics

|

2020

|

issue vol. 24, nr 2

1-16

EN

The paper presents a method of detecting atypical observations in time series with or without seasonal fluctuations. Unlike classical methods of identifying outliers and influential observations, its essence consists in examining the impact of individual observations both on the fitted values of the model and the forecasts. The exemplification of theoretical considerations is the empirical example of modelling and forecasting daily sales of liquid fuels at X gas station in the period 2012-2014. As a predictor, a classic time series model was used, in which 7-day and 12-month cycle seasonality was described using dummy variables. The data for the period from 01.01.2012 to 30.06.2014 were for the estimation period and the second half of 2014 which was the period of empirical verification of forecasts. The obtained results were compared with other classical methods used to identify influential observations and outliers, i.e. standardized residuals, Cook distances and DFFIT. The calculations were carried out in the R environment and the Statistica package.

PL

W pracy zaproponowano metodę wykrywania obserwacji nietypowych w szeregach czasowych z wahaniami sezonowymi oraz bez tych wahań. Jej istota jej polega na badaniu wpływu poszczególnych obserwacji szeregu na wartości teoretyczne modelu oraz wielkości prognoz zbudowanych na jego podstawie. Egzemplifikacją rozważań o charakterze teoretycznym jest przykład empiryczny dotyczący modelowania i prognozowania dziennej sprzedaży paliw płynnych na stacji paliw X w latach 2012-2014. Dane za okres od 1.01.2012 do 30.06.2014 stanowią okres estymacyjny, a za II półrocze 2014 r. okres empirycznej weryfikacji prognoz. Wyniki otrzymane za jej pomocą zostały porównane z wynikami uzyskanymi innymi metodami służącymi do identyfikacji obserwacji wpływowych oraz odstających, w tym m.in.: reszt standaryzowanych, odległości Cooka oraz DFFIT. Obliczenia przeprowadzono w środowisku R oraz pakiecie Statistica.

5

M-estymacja w badaniu małych przedsiębiorstw

63%

Dehnel G., Gołata E.

Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

|

2016

|

issue 1(949)

5-21

PL

W wielu badaniach z zakresu statystyki gospodarczej liczebność próby jest na tyle duża, że obserwacje odstające mają stosunkowo niewielki wpływ na wartości szacowanych parametrów. W badaniach prowadzonych na niskim poziomie agregacji w ramach statystyki krótkookresowej obecność obserwacji odstających może być jednak znacząca. Z tego powodu w przypadku populacji takich jak populacja przedsiębiorstw obok podejścia klasycznego w badaniach powinien być uwzględniany nurt metod odpornych na występowanie jednostek nietypowych. W literaturze przedmiotu zaproponowano wiele alternatywnych metod estymacji mniej wrażliwych na wartości odstające. W opracowaniu weryfikacji empirycznej poddano jedną z nich – M-estymację. Celem analizy była ocena jej użyteczności w odniesieniu do badania małych przedsiębiorstw.

EN

In many business surveys, sample sizes are large enough to compensate for the presence of outliers, which have a relatively small impact on estimates. However, at low levels of aggregation, the impact of outliers might be significant. Therefore, in the case of a population such as the population of enterprises, the classical approach should be accompanied by methods that resist the occurrence of outliers. To deal with this problem, several alternative technique of estimation, less sensitive to outliers, have been proposed in the statistics literature. In this paper we look at one of them – M-estimation, and compare its usefulness in the small businesses survey.

6

Dobór modelu a obciążenie szacunku na przykładzie estymatora GREG w badaniu małych przedsiębiorstw

63%

Dehnel G.

Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

|

2017

|

issue 11(971)

5-25

PL

Estymacja dotycząca populacji charakteryzujących się silną asymetrią i obecnością obserwacji odstających jest zagadnieniem trudnym, zwłaszcza gdy prowadzona jest na niskim poziomie agregacji. Zastosowanie klasycznych, bezpośrednich metod estymacji nie pozwala na otrzymanie wiarygodnych szacunków. Potrzeba uzyskania szczegółowych informacji oraz szerszych możliwości wykorzystania danych pochodzących z rejestrów administracyjnych skłania do poszukiwania innych, nieklasycznych metod szacunku. Przykładem może być estymacja typu GREG. W artykule podjęto próbę zbadania wpływu wyboru modelu uwzględnionego w ramach estymatora GREG na jakość szacunku parametru populacji przedsiębiorstw. Analizę przeprowadzono na podstawie danych pochodzących z badania małych przedsiębiorstw. Badaną zmienną był przeciętny przychód przedsiębiorstwa. Jako zmienne pomocnicze wykorzystano zmienne opóźnione pochodzące z rejestrów administracyjnych. Badanie prowadzono w przekroju województw z uwzględnieniem rodzaju prowadzonej działalności gospodarczej.

EN

Estimation for a very skewed population containing extreme values is problematic, especially at a low level of aggregation. Traditional direct estimation methods do not provide satisfactory results. The growing demand for detailed information and the wider possibility of using data from administration registers has increased the importance of recognising more sophisticated estimation methods. Generalised Regression (GREG) estimation is an example of one such type. The paper examines the importance of the model chosen in GREG estimation in dealing with highly variable and outlier-prone populations. The model-assisted GREG estimator is applied to a real business survey. Lagged variables from administrative registers were used as the auxiliary variables. The variable of interest – mean revenue of small companies – was estimated for provinces cross-classified by categories of economic activity.

7

OCENA ZMIAN STOPNIA ZANIECZYSZCZANIA ŚRODOWISKA W POLSCE W LATACH 2004-2014 PRZY WYKORZYSTANIU PODSTAWOWYCH NARZĘDZI ANALITYCZNYCH

51%

Koszela G., Szczesny W.

Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych

|

2016

|

vol. 17

|

issue 3

95-107

PL

W artykule podjęto próbę oceny zmian stopnia zanieczyszczenie środowiska na poziomie województw w latach 2004-2014. Ocenę tą przeprowadzono przy pomocy budowy rankingów województw. Rankingi te utworzono na podstawie zmiennych syntetycznych powstałych w wyniku normalizacji zmiennych metodą unitaryzacji zerowanej oraz przekształcenia ilorazowego. Zwrócono również uwagę na problem obserwacji odstających. Okazuje się, że w zależności od podejścia do tego problemu, można uzyskać znacząco rózniące się wyniki dotyczące grupowania wojwództw w klasy.

EN

The aim of the paper was to attempt to evaluate changes in the degree of pollution at the level of Voivodeships in the years 2004-2014. Assessment was carried out by construction of Voivodeship rankings. These rankings were created on the basis of synthetic variables resulting from the normalization of variables by unitarisation zeroed method and the quotient mapping. It was also paid attention to the problem of outliers. It was proved that depending on the approach to this problem, it can be obtained significantly different results for clustering Voivodeships into classes.

Refine search results

2 Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

2 Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

1 Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

1 Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics

1 Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych

3 Dehnel G.

1 Filipowicz-Chomko M.

1 Gołata E.

1 Koszela G.

1 Oesterreich M.

1 Roszkowska E.

1 Szczesny W.

1 Trzęsiok J.

1 Wachowicz T.

1 2020

1 2018

3 2017

2 2016

Winsoryzacja w ocenie małych przedsiębiorstw

Outliers vs Robustness in Nonparametric Methods of Regression

Wykorzystanie metody TOPSIS do oceny zróżnicowania rozwoju województw Polski w latach 2010-2014 w kontekście kształtowania się ładu instytucjonalnego

On the method of identification of atypical observations in time series

M-estymacja w badaniu małych przedsiębiorstw

Dobór modelu a obciążenie szacunku na przykładzie estymatora GREG w badaniu małych przedsiębiorstw

OCENA ZMIAN STOPNIA ZANIECZYSZCZANIA ŚRODOWISKA W POLSCE W LATACH 2004-2014 PRZY WYKORZYSTANIU PODSTAWOWYCH NARZĘDZI ANALITYCZNYCH