MODEL TOBIT CVAR. CZTERDZIESTA PIĄTA OGÓLNOPOLSKA KONFERENCJA ZASTOSOWAŃ MATEMATYKI Zakopane-Kościelisko, 6-13.IX.2016

Podobne dokumenty

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Oddziaływanie procesu informacji na dynamikę cen akcji. Małgorzata Doman Akademia Ekonomiczna w Poznaniu

Statystyka i eksploracja danych

Prawdopodobieństwo i statystyka

Granica i ciągłość funkcji. 1 Granica funkcji rzeczywistej jednej zmiennej rzeczywistej

Granica i ciągłość funkcji. 1 Granica funkcji rzeczywistej jednej zmiennej rzeczywsitej

Zajęcia 2. Estymacja i weryfikacja modelu ekonometrycznego

Ekonometryczne modele nieliniowe

specyfikacji i estymacji modelu regresji progowej (ang. threshold regression).

Afiniczne rekursje stochastyczne z macierzami trójkatnymi

Teoria systemów uczacych się i wymiar Vapnika-Chervonenkisa







δ δ δ 1 ε δ δ δ 1 ε ε δ δ δ ε ε = T T a b c 1 = T = T = T

Dynamiczne stochastyczne modele równowagi ogólnej

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Alicja Ganczarek Akademia Ekonomiczna w Katowicach. Analiza niezależności przekroczeń VaR na wybranym segmencie rynku energii

Analiza i prognozowanie szeregów czasowych

α i = n i /n β i = V i /V α i = β i γ i = m i /m

Zarządzanie ryzykiem. Lista 3

Teoria ze Wstępu do analizy stochastycznej

2. Wykaż, że moment pierwszego skoku w procesie Poissona. S 1 := inf{t : N t > 0} jest zmienną losową o rozkładzie wykładniczym z parametrem λ.

ANALIZA SZEREGÓW CZASOWYCH


FINANSOWE SZEREGI CZASOWE WYKŁAD 3

Szereg czasowy z trendem. Model Holta. Stosujemy dwa równania rekurencyjne: I - słuy do wyznaczania wygładzonych wartoci szeregu czasowego w chwili t

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W 11: Analizy zależnościpomiędzy zmiennymi losowymi Model regresji wielokrotnej

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

4. Prąd stały Prąd i prawo Ohma. C s. i = i = t. i S. j = V u prędkość unoszenia ładunków. r r

v = v i e i v 1 ] T v =

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

O ŚREDNIEJ ARYTMETYCZNEJ I MEDIANIE

Metody probabilistyczne

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

WYBRANE TESTY NIEOBCIĄŻONOŚCI MIAR RYZYKA NA PRZYKŁADZIE VALUE AT RISK

Podstawowe rozkłady zmiennych losowych typu dyskretnego

Stosowana Analiza Regresji

Szkice do zajęć z Przedmiotu Wyrównawczego

Prawdopodobieństwo i statystyka

N ma rozkład Poissona z wartością oczekiwaną równą 100 M, M M mają ten sam rozkład dwupunktowy o prawdopodobieństwach:

METODY KOMPUTEROWE 10

(4) (b) m. (c) (d) sin α cos α = sin 2 k = sin k sin k. cos 2 m = cos m cos m. (g) (e)(f) sin 2 x + cos 2 x = 1. (h) (f) (i)

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Szeregi czasowe, analiza zależności krótkoi długozasięgowych

Implementacja metod prognozowania szeregów czasowych w pakiecie TSprediction środowiska R

Witold Orzeszko Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Różne rozkłady prawdopodobieństwa

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD października 2009

= µ. Niech ponadto. M( s) oznacza funkcję tworzącą momenty. zmiennej T( x), dla pewnego wieku x, w populacji A. Wówczas e x wyraża się wzorem: 1

Statystyka aktuarialna i teoria ryzyka, rozkłady szkód

Value at Risk (VaR) Jerzy Mycielski WNE. Jerzy Mycielski (Institute) Value at Risk (VaR) / 16

WYKŁAD 6. Witold Bednorz, Paweł Wolff. Rachunek Prawdopodobieństwa, WNE, Uniwersytet Warszawski. 1 Instytut Matematyki

WYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I wykład 4 Przekształcenia zmiennej losowej, momenty

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

Wstęp do Rachunku Prawdopodobieństwa, IIr. WMS

Metoda najmniejszych kwadratów

drgania h armoniczne harmoniczne

RACHUNEK NIEPEWNOŚCI POMIARU

Wstęp do fizyki jądrowej Tomasz Pawlak, 2009

Spis treści Wstęp Estymacja Testowanie. Efekty losowe. Bogumiła Koprowska, Elżbieta Kukla

Rezonanse w deekscytacji molekuł mionowych i rozpraszanie elastyczne atomów mionowych helu. Wilhelm Czapliński Katedra Zastosowań Fizyki Jądrowej

8. N i e u W y w a ć u r z ą d z e n i a, g d y j e s t w i l g o t n e l ug b d y j e s t n a r a W o n e n a b e z p o 6 r e d n i e d z i a ł a n i

Jacek Jakubowski, Rafał Sztencel Rachunek prawdopodobieństwa dla (prawie) każdego (wyd. I) Ostatnia aktualizacja: 6 lutego 2004

2. Wykaż, że moment pierwszego skoku w procesie Poissona. S 1 := inf{t : N t > 0} jest zmienną losową o rozkładzie wykładniczym z parametrem λ.

Monika Kośko Wyższa Szkoła Informatyki i Ekonomii TWP w Olsztynie Michał Pietrzak Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Jak trudne jest numeryczne całkowanie (O złożoności zadań ciągłych)

Zadania z Procesów Stochastycznych 1

Zadanie 1. Zadanie 2. Zadanie 3

Własności eksploatacyjne i eksploracyjne algorytmów ewolucyjnych z mutacja. α stabilna. Andrzej Obuchowicz i Przemysław Prętki

Metody systemowe i decyzyjne w informatyce

Zmienne losowe i ich rozkłady. Momenty zmiennych losowych. Wrocław, 10 października 2014

Matematyka. rok akademicki 2008/2009, semestr zimowy. Konwersatorium 1. Własności funkcji

Cechy szeregów czasowych

q (s, z) = ( ) (λ T) ρc = q

Zadanie 1. Ilość szkód N ma rozkład o prawdopodobieństwach spełniających zależność rekurencyjną:


KRZYSZTOF JAJUGA Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu 25 LAT EKONOMETRII FINANSOWEJ

Rozkłady prawdopodobieństwa

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE. mgr Żaneta Pruska. Ćwiczenia 2 Zadanie 1

XI Konferencja Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych

1 Gaussowskie zmienne losowe

Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa III - 1

Modele warunkowej heteroscedastyczności

METODA ZDYSKONTOWANYCH SALD WOLNYCH PRZEPŁYWÓW PIENIĘŻNYCH

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

Tensorowe. Wielkości fizyczne. Wielkości i Jednostki UŜywane w Elektryce Wielkość Fizyczna to właściwość fizyczna zjawisk lub obiektów,

REGRESJA LINIOWA Z UOGÓLNIONĄ MACIERZĄ KOWARIANCJI SKŁADNIKA LOSOWEGO. Aleksander Nosarzewski Ekonometria bayesowska, prowadzący: dr Andrzej Torój

STATYSTYKA PODSTAWOWE WZORY DOZWOLONE NA EGZAMINIE NA STUDIACH LICENCJACKICH

Ewa Dziawgo Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Analiza wrażliwości modelu wyceny opcji złożonych

Wyznaczanie reakcji dynamicznych oraz wyważanie ciała w ruchu obrotowym wokół stałej osi 8

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

STATYSTYKA MATEMATYCZNA. rachunek prawdopodobieństwa

1 Wykład 4. Proste Prawa wielkich liczb, CTG i metody Monte Carlo

Parametr Λ w populacji ubezpieczonych ma rozkład dany na półosi dodatniej gęstością: 3 f

Matematyka i statystyka matematyczna dla rolników w SGGW WYKŁAD 9. TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH cd.

Transkrypt:

ojcech Gabowsk, Unwese Łódzk, Kaeda Model Pognoz Ekonomecznch Aleksande ele, Unwese Łódzk, Kaeda Model Pognoz Ekonomecznch MODEL OB CVAR CZERDZESA PĄA OGÓLNOPOLSKA KONFERENCJA ZASOSOAŃ MAEMAYK Zakopane-Koścelsko, 6-3.X.206 ema zosał snansowan z ganu Naodowego Cenum Nauk MAESRO 4: DEC-203/08/A/HS4/0062

OD KLASYCZNEJ MKROEKONOMER DO MKROEKONOMER SZEREGÓ CZASOYCH ) PODSAOE MODELE MKROEKONOMER - model pobow/logow/komplemenan model log-log - model welomanow kaego upoządkowanch - model welomanow neupoządkowan - model egesj ucęej - model egesj cenzuowanej (obow) - model z selekcją pób (Heckmana) - zagneżdżon model logow - model kcjn - model lcznkow

2) NAJPOPULARNEJSZE ZASOSOANA MODEL ZMENNYCH JAKOŚCOYCH - badane deczj konsumenckch, - badane deczj podejmowanch pzez pzedsęboswa, - wjaśnane zachowań poszczególnch osób na nku pac, - analza zadowolena konsumenów, - analza posaw wboczch ludz 3) MODELE ZMENNYCH JAKOŚCOYCH ZNAJDUJĄ AKŻE ZASOSOANE BADANACH MAKROEKONOMCZNYCH - wjaśnene pzczn pojawena sę ecesj, - wjaśnene mechanzmów keującch dzałanam Banku Cenalnego odnośne zman sop pocenowej lub dokonana newencj waluowej, - analza pzczn powsana kzsów waluowch lub pojawena sę nesablnośc na nku waluowm, - wjaśnane mechanzmów keującch deczjam agencj angowch, - znalezene pzczn pojawana sę bąbl spekulacjnch.

MODEL OBOY 2 α, ~ N 0, () 0 (2) Zapoponowan pzez obna (958) model obow (model egesj cenzuowanej) bł pewone zasosowan do analz wdaków konsumenckch. Najczęścej wkozswan jes w badanach mkoekonomecznch, ale akże podczas analz zjawsk makoekonomcznch akch jak na pzkład newencje waluowe Banku Cenalnego (po. Gawońska-Nowak, Gabowsk, Rzenazewska, 20).

DYNAMCZNE MODELE ZMENNYCH JAKOŚCOYCH AUORZY ARYKUŁ NAZA MODELU B. Echengeen, Bank ae polc unde Dnamczn M. ason, R. he newa gold model Gossman sandad: a dnamc pobow (985) pob model, he Economc Jounal, vol. M. Dueke (2005). Gabowsk, A. ele (206a) 95, pp. 725-745 Dnamc Foecass o Qualave Vaables: A Qual-VAR Model o U.S. Recessons. Jounal o Busness and Economc Sascs vol. 23(), pp. 96-04 An echange ae model wh make pessues and a conagon eec, Emegng Makes Fnance and ade, vol. 52(2), ohcomng Model Qual- BR POSAĆ MODELU β BR Π L Y VAR ekoow model koek błędem ze zmennm dwumanowm Y AB Y Y μ ε X, S s γ X Y, s Y s ε

. Gabowsk, A. ele (206b) Model ob-cvar, Akuł pezenowan na 45-ej koneencj zasosowań maemak, Zakopane 206 ekoow model koek błędem ze zmennm cenzuowanm Y AB Y S s γ X Y, s Y s ε

MODEL OB-CVAR ESYMACJA PARAMERÓ ALGORYM EM ALGORYM ERACYJNY ) Dla począkowch waośc na zmennch neobsewowalnch oaz dla danej lczb elacj konegującch, paame macez Σ γ γ B A,,,,, S uzskwane są za pomocą meod egesj zedukowanego zędu Andessona-Johansena (Johansen, 996). 2) Nasępne oblczane są waośc eoeczne dla zmennej cenzuowanej jako waośc oczekwane w ozkładze ucęm:, 0, z z z

s s S s M s M X γ X B A z

ESOANE YMARU PRZESRZEN KONEGRACYJNEJ, ln M RACE 0 00 0 0 S S S S 2 ' ' S S 2 00 0 S

ALERNAYNY ROZKŁAD ASYMPOYCZNY DLA SAYSYK ŚLADU PRZYPADEK: BEZ ZMENNYCH CENZUROANYCH ' 0 0 0 d d d RACE D Ω PRZYPADEK: UDZAŁ ZMENNYCH CENZUROANYCH YNOS q ' ' 0 0 0 d d d d d d RACE q q q q q q D Ω Ω

ALERNAYNE AROŚC KRYYCZNE DLA SAYSYK ESU ŚLADU M- Model bez wazu wolnego Model z wazem wolnm oganczonm do pzeszen konegującej 0% 20% 50% 0% 20% 50% 4.62 4.73 6.89 3.77 4.3 8.2 2 9.52 9.6 2.33 22.36 22.98 26.90 3 6.2 6.25 2.45 36.05 36.99 45.68 4 23.95 24.06 29.87 49.7 50.37 58.92 5 37.03 37.7 42.35 75.29 76.2 86.89 6 5.26 5.37 57.82 05.95 06.98 5.98 7 69.26 7.0 78.93 29.60 30.98 42.39 8 82.57 82.98 85.49 66.40 67.56 79.54

SKAŹNK PRESJ NA RYNKU ALUOYM, 3 2 w RS RS RS w EX EX EX w EMP, ~ ~ ~ ~ ~ ~ 3 2 w RS RS RS w EX EX EX w EMS EMS EMS EMS N 0, ma

DŁUGOOKRESOE RELACJE KONEGRUJĄCE wg da 2CG 3 N e ( ) 2( CDS CDS ) 3N 2 A ( B [ ] ) 0.2 0.04 0.0 3.4 2.06 0.0.79.96.08 0.70 2.5 3.32 N e 0.56 0.049 wg 6.08 5.90.9.70.24 0.36 N da 0.06 0.02 CG 0.052 CDS 35.66.98 2.5 2.94 0.045 CDS

LERAURA Dueke, M. 2005. Dnamc Foecass o Qualave Vaables: A Qual-VAR Model o U.S. Recessons. Jounal o Busness and Economc Sascs 23, no. : 96-04. Echengeen B., ason M., Gossman R. 985. Bank ae polc unde he newa gold sandad: a dnamc pob model. he Economc Jounal, 95: 725-745 Gawońska-Nowak B., Gabowsk,., Rzenazewska K. 20. Eekwność newencj waluowej w waunkach gospodaek ansomowanch. YDANCO NAUKOE Schola, aszawa. Gabowsk,., ele A. 206. An echange ae model wh make pessues and a conagon eec Emegng Makes Fnance and ade, vol. 52, no. 2, ohcomng Johansen, S. 996. Lkelhood-Based neence n Conegaed Veco Auoegessve Models. 2-nd ed. Ood Unves Pess. Ood. obn, J. 958. Esmaon o elaonshp o lmed dependen vaables. Economeca 26, no. : 24-36.