Asymmetric Kernel Smoothing
Autor Masayuki Hirukawaen Limba Engleză Paperback – 2 iul 2018
Putem afirma că o mare parte din analiza econometrică tradițională se bazează pe o premisă fragilă: utilizarea funcțiilor kernel simetrice pentru date care, prin natura lor, sunt asimetrice și non-negative. Exemple precum veniturile, salariile sau ratele dobânzii pe termen scurt nu respectă distribuția normală, fiind adesea concentrate în apropierea originii și prezentând asimetrie pozitivă pronunțată. Asymmetric Kernel Smoothing reprezintă prima lucrare care oferă o introducere cuprinzătoare în tehnicile de netezire nou dezvoltate pentru a gestiona tocmai aceste date care încalcă condițiile metodelor convenționale. Reținem că autorul, Masayuki Hirukawa, structurează materialul într-o progresie logică, pornind de la definiția și istoricul acestor funcții, trecând prin estimarea densității și a regresiei cu regresori non-negativi, până la teste de specificație a modelelor. Ca și Sucharita Ghosh în Kernel Smoothing, autorul distilează experiența reală în principii acționabile, însă se diferențiază prin focalizarea strictă pe datele cu „frontieră la origine”, unde metodele simetrice eșuează adesea. În timp ce Sucharita Ghosh oferă o privire de ansamblu teoretică asupra metodelor kernel, Masayuki Hirukawa plonjează în specificitatea econometriei financiare, oferind soluții pentru reducerea erorilor sistematice și alegerea parametrilor de netezire (bandwidth). Suntem de părere că valoarea adăugată a acestei ediții constă în echilibrul dintre rigoarea demonstrațiilor matematice și explicațiile intuitive. Cartea compară proprietățile eșantioanelor finite și mari pentru estimatori asimetrici versus simetrici, demonstrând superioritatea primilor în contextul datelor economice reale. Este un instrument tehnic esențial pentru cercetătorii care doresc să depășească limitările impuse de ipotezele parametrice rigide, oferind o cale clară către o modelare mai precisă a fenomenelor economice contemporane.
Preț: 366.37 lei
Carte disponibilă
Livrare economică 27 mai-10 iunie
Specificații
ISBN-10: 9811054657
Pagini: 110
Ilustrații: XII, 110 p. 5 illus.
Dimensiuni: 154 x 233 x 12 mm
Greutate: 0.21 kg
Ediția:2018 edition
Editura: Springer Nature Singapore
Locul publicării:Singapore, Singapore
De ce să citești această carte
Această carte este indispensabilă econometriștilor și analiștilor financiari care lucrează cu date non-negative. Cititorul va câștiga o înțelegere profundă a tehnicilor de estimare neparametrică ce elimină distorsiunile de frontieră, învățând cum să aplice kernel-uri asimetrice pentru a obține rezultate mai precise în modelarea veniturilor sau a dobânzilor. Este un ghid tehnic concis care transformă teoria complexă în metodologie aplicabilă.
Despre autor
Masayuki Hirukawa este un cercetător recunoscut în domeniul econometriei, cu o expertiză solidă în metodele neparametrice și semiparametrice. Activitatea sa academică s-a concentrat pe dezvoltarea de noi tehnici de estimare care să răspundă provocărilor ridicate de datele economice asimetrice. Prin această lucrare publicată de Springer Nature Singapore, Hirukawa își consolidează poziția de specialist în utilizarea funcțiilor kernel asimetrice, oferind comunității științifice un cadru teoretic riguros, dar adaptat nevoilor practice din economie și finanțe.
Descriere scurtă
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.