research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Bayesian Tobit Quantile Regression Model Using Double Adaptive elastic net and Adaptive Ridge Regression
نموذج Tobit Quantile Regression البيزي باستعمال elastic net المكيفة المضاعفة و انحدار الحرف المكيفة

Authors: محمود مهدي حسن البياتي --- هيثم حسون ماجد
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2018 Volume: 24 Issue: 107 Pages: 521-537
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract: Recently Tobit Quantile Regression(TQR) has emerged as an important tool in statistical analysis . in order to improve the parameter estimation in (TQR) we proposed Bayesian hierarchical model with double adaptive elastic net technique and Bayesian hierarchical model with adaptive ridge regression technique . in double adaptive elastic net technique we assume different penalization parameters for penalization different regression coefficients in both parameters λ1and λ2 , also in adaptive ridge regression technique we assume different penalization parameters for penalization different regression coefficients in parameter λ . Simulation study was used for explain the efficiency of the proposed methods .The result illustrated the efficiency of the proposed methods for dealing with the estimation of parameters model in present of high correlation in explanatory variables . This is the first work that is discussing the parameter estimation in TQR model with double adaptive elastic net and adaptive ridge regression.

المستخلص: نموذج (Tobit Quantile Regression) انبثق حديثا كأداة احصائية مهمة في الكثير من التحليلات الاحصائية . وبغية تطوير عملية التقدير في هذا النموذج فقد تم في هذه الدراسة اقتراح النموذج البيزي الهرمي بتقنية elastic net المكيفة المضاعفة والنموذج الهرمي البيزي بتقنية انحدار الحرف المكيفة. في تقنية elastic net المكيفة المضاعفة تم افتراض ان كل معلمة من معلمات الجزاء(penalty parameters λ1, λ2) تكون مختلفة لكل معلمة من معلمات النموذج ، كذلك في تقنية انحدار الحرف المكيفة فقد تم افتراض ان معلمة الجزاءpenalization parameter (λ))) تكون ايضا مختلفة لكل معلمة من معلمات النموذج . تم استخدام اسلوب المحاكاة في بيان كفاءة الطرق المقترحة واظهرت النتائج كفاءة هذه الطرق في التعامل مع عملية تقدير معلمات النموذج في حالة وجود ارتباطات كبيرة بين المتغيرات التوضيحية . هذا هو العمل الاول (حسب علم الباحث) الذي يتم فيه مناقشة تقدير واختيار المتغيرات لنموذج Tobit Quantile Regression باقتراح النموذج الهرمي البيزي في تقنية elastic net المكيفة المضاعفة وتقنية ridge regression المكيفة.


Article
Comparison of Some Methods for Estimating the Scheff'e Model of the Mixture
مقارنة بعض طرائق تقدير ٳنموذج Scheff'e الخليط

Authors: دجلة ابراهيم مهدي العزاوي --- حلا سلمان فرحان
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2019 Volume: 25 Issue: 110 Pages: 392-405
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Because of the experience of the mixture problem of high correlation and the existence of linear MultiCollinearity between the explanatory variables, because of the constraint of the unit and the interactions between them in the model, which increases the existence of links between the explanatory variables and this is illustrated by the variance inflation vector (VIF), L-Pseudo component to reduce the bond between the components of the mixture. To estimate the parameters of the mixture model, we used in our research the use of methods that increase bias and reduce variance, such as the Ridge Regression Method and the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) method as well as the Elastic Net estimation method, In R the comparison criterion is the absolute mean percent error (MAPE).

نظرا لما تعانيـه تجارب الخليط من مشكلة الارتبـاطات العالية ووجود مشكلة التعدد الخطي بين المتغيرات التوضيحية وذلك لوجود قيد الوحدة والتفاعلات بينها في النموذج مما يزيد من وجود الارتباطات بين المتغيرات النوضيحية وهذا ما يوضحه عامل تضخم التباين Variance Inflation Vector (VIF) , كذلك تم التطـرق الى استخـدام تحويل المكونات الزائفة للحـدود الدنيا (L-Pseudo component) للتقليل من الارتباطات بين مكونات الخليط . لتقدير معالم ٳنموذج الخليط اعتمدنا في بحثنا على استخدام طرائق تقدير تعمل على زيادة التحيز وتقلل من التباين منها طريقة ٳنحدار الحرف Ridge Regression Method وطريقة تقدير (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) (LASSO) فضلا عن طريقة تقدير الشبكة المرنة Elastic Net , وتمثيله باستخدام المحاكاة بلغة R بمعيار المقارنة متوسط مطلق الخطأ النسبي Mean Absolute Percentage Error (MAPE).

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

Arabic and English (2)


Year
From To Submit

2019 (1)

2018 (1)