Asymmetric Kernel Smoothing / Hirukawa, Masayuki  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Asymmetric Kernel Smoothing : Theory and Applications in Economics and Finance Tipo de documento: documento electrónico Autores: Hirukawa, Masayuki, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XII, 110 p. 5 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-981-10-5466-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Estadísticas  Ciencias sociales  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Teoría y métodos estadísticos.  Estadística en Ciencias Sociales  Humanidades  Derecho  Educación  Ciencias del Comportamiento  Políticas Públicas  Estadística y Computación Clasificación: 300.727 Resumen: Este es el primer libro que proporciona una introducción accesible y completa a una técnica de suavizado recientemente desarrollada que utiliza funciones del kernel asimétricas. Además, analiza las propiedades estadísticas de los estimadores y las estadísticas de prueba que utilizan núcleos asimétricos. Los temas abordados incluyen el equilibrio entre sesgo y varianza, suavizar la elección de parámetros, lograr mejoras en las tasas con técnicas de reducción de sesgos y estimación con datos débilmente dependientes. Además, las propiedades de muestras grandes y finitas de los estimadores y las estadísticas de prueba suavizadas por núcleos asimétricos se comparan con aquellas suavizadas por núcleos simétricos. Por último, el libro aborda las aplicaciones de la estimación y prueba del núcleo asimétrico a diversas formas de datos económicos y financieros no negativos. Hasta hace poco, los métodos no paramétricos elegidos más popularmente utilizaban funciones kernel simétricas para estimar funciones de densidad de probabilidad de distribuciones simétricas con soporte ilimitado. Sin embargo, muchos tipos de datos económicos y financieros no son negativos y violan las supuestas condiciones de los métodos convencionales. Los ejemplos incluyen ingresos, salarios, tasas de interés a corto plazo y reclamaciones de seguros. Estas observaciones suelen concentrarse cerca del límite y tienen colas largas con datos escasos. El suavizado con funciones de núcleo asimétricas ha ganado cada vez más atención, porque el enfoque aborda con éxito los problemas que surgen de las distribuciones que tienen límites naturales en el origen y una gran asimetría positiva. Ofreciendo una visión general de los métodos kernel desarrollados recientemente, complementados con explicaciones intuitivas y pruebas matemáticas, este libro es altamente recomendado para todos los lectores que buscan una guía detallada y actualizada sobre métodos de estimación no paramétricos que emplean suavizado kernel asimétrico. Nota de contenido: 1. Asymmetric kernels: definition and history -- 2. Density estimation from nonnegative observations -- 3. Regression estimation with nonnegative regressors -- 4. Model specification tests -- 5. Asymmetric kernel smoothing in action: applications in economics and finance. Tipo de medio : Computadora Summary : This is the first book to provide an accessible and comprehensive introduction to a newly developed smoothing technique using asymmetric kernel functions. Further, it discusses the statistical properties of estimators and test statistics using asymmetric kernels. The topics addressed include the bias-variance tradeoff, smoothing parameter choices, achieving rate improvements with bias reduction techniques, and estimation with weakly dependent data. Further, the large- and finite-sample properties of estimators and test statistics smoothed by asymmetric kernels are compared with those smoothed by symmetric kernels. Lastly, the book addresses the applications of asymmetric kernel estimation and testing to various forms of nonnegative economic and financial data. Until recently, the most popularly chosen nonparametric methods used symmetric kernel functions to estimate probability density functions of symmetric distributions with unbounded support. Yet many types of economic and financial data are nonnegative and violate the presumed conditions of conventional methods. Examples include incomes, wages, short-term interest rates, and insurance claims. Such observations are often concentrated near the boundary and have long tails with sparse data. Smoothing with asymmetric kernel functions has increasingly gained attention, because the approach successfully addresses the issues arising from distributions that have natural boundaries at the origin and heavy positive skewness. Offering an overview of recently developed kernel methods, complemented by intuitive explanations and mathematical proofs, this book is highly recommended to all readers seeking an in-depth and up-to-date guide to nonparametric estimation methods employing asymmetric kernel smoothing. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Asymmetric Kernel Smoothing : Theory and Applications in Economics and Finance [documento electrónico] / Hirukawa, Masayuki,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2018 . - XII, 110 p. 5 ilustraciones. ISBN : 978-981-10-5466-2 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Estadísticas  Ciencias sociales  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Teoría y métodos estadísticos.  Estadística en Ciencias Sociales  Humanidades  Derecho  Educación  Ciencias del Comportamiento  Políticas Públicas  Estadística y Computación Clasificación: 300.727 Resumen: Este es el primer libro que proporciona una introducción accesible y completa a una técnica de suavizado recientemente desarrollada que utiliza funciones del kernel asimétricas. Además, analiza las propiedades estadísticas de los estimadores y las estadísticas de prueba que utilizan núcleos asimétricos. Los temas abordados incluyen el equilibrio entre sesgo y varianza, suavizar la elección de parámetros, lograr mejoras en las tasas con técnicas de reducción de sesgos y estimación con datos débilmente dependientes. Además, las propiedades de muestras grandes y finitas de los estimadores y las estadísticas de prueba suavizadas por núcleos asimétricos se comparan con aquellas suavizadas por núcleos simétricos. Por último, el libro aborda las aplicaciones de la estimación y prueba del núcleo asimétrico a diversas formas de datos económicos y financieros no negativos. Hasta hace poco, los métodos no paramétricos elegidos más popularmente utilizaban funciones kernel simétricas para estimar funciones de densidad de probabilidad de distribuciones simétricas con soporte ilimitado. Sin embargo, muchos tipos de datos económicos y financieros no son negativos y violan las supuestas condiciones de los métodos convencionales. Los ejemplos incluyen ingresos, salarios, tasas de interés a corto plazo y reclamaciones de seguros. Estas observaciones suelen concentrarse cerca del límite y tienen colas largas con datos escasos. El suavizado con funciones de núcleo asimétricas ha ganado cada vez más atención, porque el enfoque aborda con éxito los problemas que surgen de las distribuciones que tienen límites naturales en el origen y una gran asimetría positiva. Ofreciendo una visión general de los métodos kernel desarrollados recientemente, complementados con explicaciones intuitivas y pruebas matemáticas, este libro es altamente recomendado para todos los lectores que buscan una guía detallada y actualizada sobre métodos de estimación no paramétricos que emplean suavizado kernel asimétrico. Nota de contenido: 1. Asymmetric kernels: definition and history -- 2. Density estimation from nonnegative observations -- 3. Regression estimation with nonnegative regressors -- 4. Model specification tests -- 5. Asymmetric kernel smoothing in action: applications in economics and finance. Tipo de medio : Computadora Summary : This is the first book to provide an accessible and comprehensive introduction to a newly developed smoothing technique using asymmetric kernel functions. Further, it discusses the statistical properties of estimators and test statistics using asymmetric kernels. The topics addressed include the bias-variance tradeoff, smoothing parameter choices, achieving rate improvements with bias reduction techniques, and estimation with weakly dependent data. Further, the large- and finite-sample properties of estimators and test statistics smoothed by asymmetric kernels are compared with those smoothed by symmetric kernels. Lastly, the book addresses the applications of asymmetric kernel estimation and testing to various forms of nonnegative economic and financial data. Until recently, the most popularly chosen nonparametric methods used symmetric kernel functions to estimate probability density functions of symmetric distributions with unbounded support. Yet many types of economic and financial data are nonnegative and violate the presumed conditions of conventional methods. Examples include incomes, wages, short-term interest rates, and insurance claims. Such observations are often concentrated near the boundary and have long tails with sparse data. Smoothing with asymmetric kernel functions has increasingly gained attention, because the approach successfully addresses the issues arising from distributions that have natural boundaries at the origin and heavy positive skewness. Offering an overview of recently developed kernel methods, complemented by intuitive explanations and mathematical proofs, this book is highly recommended to all readers seeking an in-depth and up-to-date guide to nonparametric estimation methods employing asymmetric kernel smoothing. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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