BazEkon - The Main Library of the Cracow University of Economics

BazEkon home page

Main menu

Author
Kasprzyk Iwona (Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach)
Title
Wykorzystanie ukrytych modeli Markowa do klasyfikacji spółek giełdowych
Application of Latent Markov Model to Companies Stock Classification
Source
Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia (14), 2007, nr 1169, s. 115-121, rys., tab., bibliogr. 10 poz.
Issue title
Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
Keyword
Spółki giełdowe, Klasyfikacja, Modele Markowa, Ukryty model Markowa
Stock market companies, Classification, Markov models, Hidden Markov model
Note
summ.
Abstract
Modele klas ukrytych wprowadzone przez Lazarsfelda [Lazarsfeld, Henry 1968] pozwalają na analizę danych mierzonych na najsłabszych skalach pomiaru. W przypadku analizy tego typu modeli wymagane jest, aby dane zostały przedstawione za pomocą tablicy kontyngencji. Ukryte modele Markowa (latent Markov model) zostały zaproponowane przez Wigginsa [1973] i znalazły swoje zastosowanie przede wszystkim w psychologii oraz socjologii. Modele Markowa zostały opisane przede wszystkim przez Lange- heine'a [1994; 2000] oraz Vermunta [Vermunt, Langeheine, Böckenholt 1999]. Celem prezentowanego artykułu jest zastosowanie ukrytych modeli Markowa do analizy wybranych danych finansowych spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie. Tego typu modele pozwolą na klasyfikację badanych spółek oraz na analizę zmian danego zjawiska na przestrzeni kilku okresów. (fragment tekstu)

The main purpose of this paper is to show the latent Markow models, which we can use to financial analysis. This article shows the earning per share ratio analysis as one of the most important ratios for the potential investment on stock exchange. This kind of models has been proposed by Wiggins [1973] and they are combining of the latent class models and simple Markov model. These models can be used to describe individual change in categorical variables. (original abstract)
Accessibility
The Main Library of the Cracow University of Economics
The Main Library of Poznań University of Economics and Business
Bibliography
Show
  1. Bijleveld C.C.J.H. (2003), Latent Markov Modelling of Recidivism Data, "Statistica Neerlandica" vol. 57, nr 3, s. 305-320.
  2. Hagenaars J.A. (1990), Categorical Longitudinal Data: Log-Linear Panel, Trend, and Cohort Analysis, Newbury Park, Ca: Sage.
  3. Langeheine R. (1994), Latent Variables Markov Models, [w:] A. von Eye, C.C. Clogg (red.), Latent Variables Analysis: Aplications for Developmental Research, Sage Publications.
  4. Langeheine R., van de Pol F. (2000), Latent Markov Chains, [w:] J.A. Hagenaars, A.L. McCutcheon (red.), Applied Latent Class Analysis, Cambridge University Press, Cambridge.
  5. Lazarsfeld P.F., Henry N.W. (1968), Latent Structure Analysis, Houghton Mill, Boston.
  6. Read T.R.C., Cressie N.A.C. (1988), Goodness-of-Fit Statistics for Discrete Multivariate Data, Springer, New York.
  7. Reinecke J. (1997), Testing the Theory of Planned Behavior with Latent Markov Models, [w:] J. Rost, R. Langeheine (red.), Applications of Latent Trait and Latent Class Models in the Social Sciences, Waxmann Verlag.
  8. Vermunt J.K. (1997), LEM: A General Program for the Analysis of Categorical Data, Tilburg University, Tilburg.
  9. Vermunt J.K., Langeheine R., Böckenholt U. (1999), Discrete-Time Discrete-State Latent Markov Models with Time-Constant and Time-Varying Covariates, Journal of Educational and Behavioral Statistics" nr 24, s. 178-205.
  10. Wiggins L.M. (1973), Panel Analysis: Latent Probabilisty Models for Attitude and Behavior Processes, Elsevier Scientific Publishing Company, Amsterdam.
Cited by
Show
ISSN
0324-8445
1505-9332
Language
pol
Share on Facebook Share on Twitter Share on Google+ Share on Pinterest Share on LinkedIn Wyślij znajomemu