Zpět
Nonparametric Kernel Regression and Its Real Data Application
| Citace: |
ŤOUPAL, T., VÁVRA, F. Nonparametric Kernel Regression and Its Real Data Application. In 35th International Conference Mathematical Methods in Economics, MME2017, Conference Proceedings. Hradec Králové: Faculty of Informatics and Management, University of Hradec Králové, 2017. s. 813-818. ISBN: 978-80-7435-678-0
|
|---|---|
| Druh: | STAŤ VE SBORNÍKU |
| Jazyk publikace: | eng |
| Anglický název: | Nonparametric Kernel Regression and Its Real Data Application |
| Rok vydání: | 2017 |
| Místo konání: | Hradec Králové, Czech Republic |
| Název zdroje: | Faculty of Informatics and Management, University of Hradec Králové |
| Autoři: | Ing. Tomáš Ťoupal Ph.D. , Doc. Ing. František Vávra CSc. , |
| Abstrakt CZ: | Tento článek se zabývá problémem neparametrického jádrového odhadu, zejména neparametrického jádrového odhadu regresních funkcí. Uvedený neparametrický přístup je užitečný v případě, když potřebujeme najít "nějaký" vztah mezi dvojicí proměnných pro další analýzu. Existuje mnoho oblastí aplikace v makroekonomii, a proto se tento dokument zaměřuje na odhady regresních funkcí na některých vybraných souborech skutečných dat (počet úmrtí, sňatky a narození apod.). Nejprve jsou popsány neparametrické jádrové odhady regresní funkce s pomocí Nadaraja-Watsona přístupu a vlivy hlavních parametrů (vyhlazovací parametr, jádrová funkce apod.) na vlastnosti regresní funkce. Dále je analyzován vyhlazovací parametr a jeho odhady různými přístupy (penalizační metody, metoda RSS, metoda křížové validace a další navrhované metody). Získané výsledky jsou aplikovány a následně diskutovány. |
| Abstrakt EN: | This paper deals with the problem of nonparametric kernel estimation, particularly nonparametric kernel estimation of the regression functions. This nonparametric approach is useful in the case, when we need to find some relation between a pair of random variables for further analysis. There are many fields of application in macroeconomics and therefore this paper is focused on estimates of the regression functions on some selected real data sets (number of deaths, marriages and births etc.) First, there is described nonparametric kernel estimation of the regression function with using Nadaraya?Watson approach and influences of the main parameters (smoothing parameter, kernel function etc.) on the properties of the regression function. Then, there is analyzed smoothing pa-rameter and its estimation by different approaches (Penalty methods, RSS method, Cross-validation method and other proposed methods). The obtained results are applied and discussed on selected real data sets. |
| Klíčová slova |
Zpět