Multivariate Statistical Analysis - Theory and Applications http://hdl.handle.net/11089/6565 2026-04-05T00:32:51Z 2026-04-05T00:32:51Z Szczukocka, Agata http://hdl.handle.net/11089/6732 2021-07-26T10:58:57Z 2002-01-01T00:00:00Z

Metody analizy ryzyka pojedynczej umowy kredytowej oraz portfela kredytowego Szczukocka, Agata Methods used in credit risk management may be divided into two categories, those dealing with one loan and those dealing with credit portfolio. The first one is more thoroughly investigated in literature. Methods of assessing portfolio risk include the segmentation method as well as portfolio diversification. Single loan agreement is more and more often assessed with the use of discrimination analysis, probit and logit models as well as models based on decision trees, nearest neighbourhood and neural networks. The paper is an attempt of reviewing of what has been done in the subject of applying statistical methods of risk management of single loan agreement and credit portfolio.; Metody służące do usprawnienia procesu zarządzania ryzykiem kredytowym można podzielić na dwie klasy: związane z oceną ryzyka pojedynczej umowy kredytowej oraz z określeniem ryzyka całego portfela kredytowego. Pierwsza z nich doczekała się większej liczby opracowań oraz zastosowań praktycznych. Druga klasa metod jest wciąż przedmiotem niezwykle intensywnych badań. Potrzeba analizy portfela ryzyka kredytowego wypływa z samej natury banku jako instytucji do transformacji ryzyka. Do metod zajmujących się analizą portfela ryzyka kredytowego należą metoda segmentacji oraz w jej ramach metoda wskaźnikowa. Coraz większego znaczenia nabiera także dywersyfikacja, która jest uznawana za metodę ograniczającą ryzyko portfela. Wśród metod oceny pojedynczej umowy kredytowej coraz powszechniej stosowane w praktyce są: analiza dyskryminacyjna, model probitowy i logitowy, a także modele oparte na drzewach decyzyjnych, najbliższym sąsiedztwie oraz sieciach neuronowych. Proponowany temat artykułu byłby próbą prezentacji dotychczasowego dorobku nauki oraz praktyki w zakresie metod statystycznych wykorzystywanych w zarządzaniu ryzykiem pojedynczej umowy kredytowej i portfela kredytowego.

2002-01-01T00:00:00Z Pasewicz, Wiesław Wagner, Wiesław http://hdl.handle.net/11089/6731 2018-02-01T11:17:35Z 2002-01-01T00:00:00Z

Probability Model of Winning Tennis Match Pasewicz, Wiesław; Wagner, Wiesław Probability model on match involving two opposing players is discussed with particular emphasis on the relative probabity of a server in a play. It is assumed that player A has a constant probability pA of winning any point while he is serving and that player В has a constant pB of winning any point on his service. Tennis match consists of either the best 2 out of 3 sets or the best 3 out of 5 sets. Expressions for the probability that a player wins a match are obtained. In order to simplify determination the probability of winning a match the special probability matrices are used. We present a simple numerical example for the illustration calculating the probability of winning a match.; W tenisie ziemnym mecz jest rozgrywany przez dwóch graczy i składa się z setów podzielonych na gemy. Przyjmując stałe prawdopodobieństwa wygrania własnego serwisu przez każdego z graczy w trakcie trwania meczu, można podać odpowiednie wzory na prawdopodobieństwa zakończenia gema oraz seta. Naturalny wydaje się być problem obliczania prawdopodobieństw zakończenia meczu. Wyprowadzone są wzory na wygranie meczu przez jednego z graczy. W celu uproszczenia wyprowadzenia wzorów stosowane są specjalne macierze probabilistyczne. Przedstawiony jest również prosty przykład numeryczny obliczania prawdopodobieństwa wygrania meczu.

2002-01-01T00:00:00Z Jasiński, Bogdan Kawalec, Ewa Kupść, Witold http://hdl.handle.net/11089/6730 2018-02-01T11:17:35Z 2002-01-01T00:00:00Z

Some Practical Problems of Multivariate Survival Analysis of Epidemiological Studies Jasiński, Bogdan; Kawalec, Ewa; Kupść, Witold In the epidemiological analysis of chronic diseases (most often cardiovascular or cancer) the main problem of interest is the estimation of the risk of death (or getting ill) related to set of characteristics called risk factors. For epidemiological studies typical features are: - large sample size (at least 1000 persons), - long follow up period for survival analysis (5 or more years), - large percentage of censored observations (patients who survive the whole time of study, more than 90%), - large number of registered risk factors. Some practical problems that concern the statistical analysis of the epidemiological data are following: - selection of the survival function model, - selection of the variables included into the model, - inclusion of interaction and/or higher order effect into the model. Some solutions of presented problems were applied to the Polish Part of Cardiovascular Diseases Prevention Program (Euro 8202). The program was conducted in 1976-1982 years with long follow up period concerning mortality till 1994 year. The program covered 8603 working men aged 40-59 years in two regions - Warsaw and South-Eastern Poland. Most of statistical analyses were performed on the basis of standard Statistical Analysis System (SAS) package.; Jednym z głównych celów epidemiologicznych badań nad chorobami przewlekłymi (najczęściej układu krążenia lub nowotworowymi) jest oszacowanie ryzyka zachorowania lub zgonu w zależności od zespołu cech - czynników ryzyka. Badania epidemiologiczne charakteryzują się najczęściej następującymi własnościami: - duża liczebność próby, powyżej 1000 badanych; długi okres obserwacji badanych osób, ponad kilka lat; - wysoka frakcja (ok. 90%) osób, które przeżyły cały okres badania bez incydentu chorobowego, tzw. cenzorowanie administracyjne; - duża liczba czynników ryzyka rejestrowanych w badaniu. Analiza statystyczna badania epidemiologicznego wymaga, między innymi, rozwiązania następujących problemów: - wybór modelu funkcji oceniającej ryzyko, - selekcja badanych w modelu czynników ryzyka, - ocena wzajemnego oddziaływania (interakcji) badanych czynników i ocena nieliniowych efektów ich oddziaływania. Rozwiązanie przedstawionych zadań przeprowadzono na przykładzie analizy wyników Polskiego Programu Prewencji Chorób Układu Krążenia przeprowadzonego w latach 1976-1982, obejmującego 8603 mężczyzn zatrudnionych w zakładach pracy w dwóch regionach Polski -Warszawy i Polski Południowo-Wschodniej i rozszerzonego o obserwację postępującą w zakresie zgonu do roku 1994.

2002-01-01T00:00:00Z Kaczanowicz, Małgorzata http://hdl.handle.net/11089/6729 2018-02-01T11:17:35Z 2002-01-01T00:00:00Z

Time Dominance in Classification of Dynamic Structure Kaczanowicz, Małgorzata The idea of time dominance was formulated about twenty years ago and this term means the greater utility value of one „fact" over the other in every moment of strictly defined period of time. The dominance ranking methods are a direct adaptation of the stochastic dominance ranking methods which are used for choice between two statistical distributions. The first application of time dominance was evaluation of investment projects and then - according to the appropriate utility function -selection of one project of the group of others. But there are also other potential fields of application of time dominance methodology - almost all situations where problems of ranking take place. The simplicity and intelligibility of this method is presented through the example of its application to data connected with the sphere of preservation of environment.; Koncepcja dominacji czasowej opracowana została w latach osiemdziesiątych jako adaptacja coraz popularniejszej metody dominacji stochastycznych do kontekstu dynamicznego. Pojęcie dominacji czasowej oznacza większą użyteczność jednego zjawiska w porównaniu z innymi w każdym momencie ściśle określonego przedziału czasu. Pierwszym obszarem zastosowania dominacji czasowej była ocena projektów inwestycyjnych wraz ze wskazaniem - w myśl określonego kryterium - projektu najlepszego. Jednakże zastosowanie metodologii dominacji czasowej może mieć miejsce także w wielu innych sytuacjach - praktycznie wszędzie tam, gdzie pojawia się problem wskazania zjawiska rozwijającego się, zgodnie z założoną przez decydenta funkcją użyteczności, "najlepiej" w badanym czasie. Prostotę stosowania oraz czytelność wyników uzyskiwanych w toku badania dominacji czasowych prezentuje przykład zaczerpnięty z dziedziny ochrony środowiska.

2002-01-01T00:00:00Z