W artykule rozważono różne metody estymacji warunkowej funkcji dystrybuanty dla rozkładu dochodów za pomocą takich modeli regresji, jak dwumianowe modele logitowe, wielomianowe modele probitowe oraz modele hazardu. Koncepcje te pozwoliły na modelowanie prawdopodobieństwa tego, że dochody osoby nie przekroczą pewnego poziomu. Oszacowane dystrybuanty wraz z dystrybuantą kontrfaktyczną wykorzystano przy realizacji celu pracy, jakim była dekompozycja nierówności płacowych wśród kobiet i mężczyzn wzdłuż rozkładu dochodów. Całkowite różnice zdekomponowano na część wyjaśnioną i niewyjaśnioną. Wysoki udział dodatniej części niewyjaśnionej świadczy o tym, że rynek wyżej „wycenia” charakterystyki mężczyzn niż kobiet (efekt dyskryminacji), ujemne zaś wartości luki wyjaśnionej wskazują na redukcję nierówności dzięki „lepszym” charakterystykom kobiet. Wykorzystano dane empiryczne z badania EU-SILC dla Polski w 2014 roku
This paper presents the concept of investment for contract for difference in the form of parametric strategies trend following and contrary. The choice of parameters is based on conditional probability distribution function of closing quotations with respect to extrema. The performance of proposed strategies is illustrated by example of EUR/USD contract.
PL
Artykuł przedstawia koncepcję działania na rynkach kontraktów różnic kursowych w postaci parametrycznych zbiorów strategii podążających za trendem oraz antytrendowych. Dobór tych parametrów bazuje na warunkowych rozkładach kursów zamknięcia względem kursów minimalnych i maksymalnych oraz na ich rozkładach brzegowych. Działanie strategii zilustrowano na przykładzie notowań kursu EUR/USD na rynku Forex.
3
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
A new bivariate Pareto conditional distribution is discovered by considering a common constant scale parameter in conditional distributions. Also regression specifications of this measure involving one Pareto conditional are discussed. Linear scale parameters lead to a new characterizations of the Mardia bivariate Pareto distribution.
PL
W pracy określono nowy dwuwymiarowy rozkład Pareto za pomocą charakterystyk warunkowych. Dotyczy to obu rozkładów warunkowych lub jednego rozkładu warunkowego i funkcji regresji. Dwuwymiarowy rozkład Pareto typu Mardii scharakteryzowany jest poprzez liniowość parametrów skali w rozkładach warunkowych.
4
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Flood is becoming an intensive hydro-climatic issue at the Kelantan River basin in Malaysia. Univariate frequency analysis would be unreliable due to multidimensional behaviour of food, which often demands multivariate fow exceedance probabilities. The joint distribution analysis of multiple interacting food characteristics, i.e. food peak, volume and duration, is very useful for understanding critical hydrologic behaviour at a river basin scale. In this paper, a copula-based methodology is incorporated for multivariate food frequency analysis for the 50-year annual basis food characteristics of Kelantan River basin at Guillemard bridge station in Malaysia. Investigation reveals that the Lognormal (2P), Johnson SB-4P and Gamma-3P are selected as marginal distributions for the food peak fow, volume and duration series. Several bivariate families such as mono-parametric, bi-parametric (i.e. mixed version) and rotated version of Archimedean copulas and also the elliptical copula are introduced to cover a large dependence pattern of food characteristics. The dependence parameter of bivariate copulas is estimated by the method of moments (MOM) based on the inversion of Kendall’s tau and maximum pseudo-likelihood estimator. To analytically validate and recognize most parsimonious copulas, GOF test and Cramer–von Mises distance statistics (Sn) with the parametric bootstrap method are employed. The Gaussian copula is identifed as the most justifable model for joint modelling of the food peak–volume and peak–duration combination for MOM-based parameter estimation procedure. Similarly, the Frank copula is selected as the best-ftted structure for modelling peak–duration combination based on MPL estimators, but the MOM estimator recognized Gaussian copula as most suitable for peak–volume pair. Furthermore, the best-ftted copulas are used for obtaining the joint and conditional return periods of the food characteristics
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.