BazEkon - The Main Library of the Cracow University of Economics

BazEkon home page

Main menu

Author
Kądziołka Kinga (Akademia WSB w Dąbrowie Górniczej)
Title
Propozycja miernika oceny poprawności metod porządkowania liniowego
A Proposal of a Measure for Assessing the Correctness of Linear Ordering Methods
Source
Zeszyty Naukowe Polskiego Towarzystwa Ekonomicznego w Zielonej Górze, 2021, nr 15, s. 19-33, rys., tab., bibliogr. 27 poz.
Scientific Journal of Polish Economic Society in Zielona Góra
Keyword
Porządkowanie liniowe, Kryptowaluty, Giełda
Linear ordering, Cryptocurrencies, Stock exchange
Note
JEL Classification: C02, C38, C63, G00
streszcz., summ.
Abstract
W pracy zaproponowano modyfikację procedury wyznaczania agregatowego miernika oceny poprawności metod porządkowania liniowego. Zaproponowane rozwiązanie uwzględnia zakresy zmienności i znaki wartości mierników cząstkowych wchodzących w skład miernika agregatowego oraz charakter mierników cząstkowych (stymulanta/destymulanta). Dostępne w literaturze propozycje mierników agregatowych oceny poprawności metod porządkowania liniowego, wykorzystujące pierwiastek sumy kwadratów wartości mierników cząstkowych, mogą prowadzić do błędnej oceny analizowanych metod w sytuacji, gdy wartości mierników cząstkowych są ujemne. Po podniesieniu ich do kwadratu kolejność uporządkowania obiektów może ulec zmianie. Ponadto różne zakresy zmienności wartości mierników cząstkowych mogą powodować większy wpływ niektórych mierników cząstkowych niż innych na finalną ocenę analizowanych metod porządkowania liniowego. Proponowana modyfikacja konstrukcji miernika agregatowego pozwala na wyeliminowanie wspomnianych problemów.(abstrakt oryginalny)

There was proposed a modification of the procedure for determining the aggregate measure to assess the correctness of linear ordering methods. The proposed solution takes into account variability and signs of the values of partial measures and their character (stimulant/destimulant). Proposals of aggregate measures assessing the correctness of linear ordering methods, that are available in the literature, use the root sum of squares of the values of partial measures. It can lead to false results in the situation where the values of partial measures are negative numbers. By squaring them, the ordering of objects (here: taxonomic measures) may change. Moreover, different ranges of variability of values of partial measures may lead to the situation, that some of them have greater impact on the final evaluation of the analyzed linear ordering methods than others. The proposed modification of the aggregate measure allows for the elimination of the mentioned problems.(original abstract)
Full text
Show
Bibliography
Show
  1. Albrecht, C., Duffin, K. M., Hawkins, S., i Morales Rocha, V. M. (2019). The use of cryptocurrencies in the money laundering process. Journal of Money Laundering Control, 22(2), 210-216. https://doi.org/10.1108/JMLC-12-2017-0074
  2. Bąk, A. (2018). Analiza porównawcza wybranych metod porządkowania liniowego. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2018; Nr 508 ; Taksonomia 31 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania, (508 Taksonomia 21. Klasyfikacja i analiza danych-teoria i zastosowania), 19-28. https://doi.org/10.15611/pn.2018.508.02
  3. CryptoCompare Research. (2020). Exchange Benchmark Report: July 2020. CryptoCompare Research. Pobrano z CryptoCompare Research website: https://www.cryptocompare.com/media/37072188/cryptocompare-exchange-benchmark-july-2020.pdf
  4. CyberSecurity Score (CSS). (b.d.). Pobrano 24 wrzesień 2021, z Cer.live website: https://cer.live/
  5. Gandal, N., Hamrick, J., Moore, T., i Oberman, T. (2018). Price manipulation in the Bitcoin ecosystem. Journal of Monetary Economics, 95(C), 86-96. https://doi.org/10.1016/j.jmoneco.2017.12.004
  6. Jay. (2020). Liquidity Score (Market Pair, Exchange). Pobrano 24 września 2021, z CoinMarketCap website: https://support.coinmarketcap.com/hc/en-us/articles/360043836931-Liquidity-Score-Market-Pair-Exchange-
  7. Kądziołka, K. (2015). Transakcje kryptowalutą bitcoin - Wybrane zagrożenia. Rola Informatyki w Naukach Ekonomicznych i Społecznych. Innowacje i Implikacje Interdyscyplinarne, (1), 24-35.
  8. Kądziołka, K. (2016). Ocena atrakcyjności inwestycji na giełdach Bitcoin z wykorzystaniem miernika taksonomicznego. Przestrzeń, Ekonomia, Społeczeństwo, (9/I), 91-101. https://doi.org/10.23830/9I2016/91101
  9. Kądziołka, K. (2017). Ocena czasu funkcjonowania giełd Bitcoin z wykorzystaniem metod nieparametrycznych. Przedsiębiorstwo & Finanse, (2(17)), 103-114.
  10. Kądziołka, K. (2021a). Metoda PROMETHEE II w wielokryterialnej ocenie giełd kryptowalut. Economic and Regional Studies, 14(2), 131-145. https://doi.org/10.2478/ers-2021-0010
  11. Kądziołka, K. (2021b). Propozycja metody wspomagającej wybór miernika taksonomicznego na przykładzie oceny atrakcyjności giełd kryptowalut. Zeszyty Naukowe ZPSB Firma i Rynek, (1(59)), 65-76.
  12. Kompa, K., & Witkowska, D. (2014). Comparison of European Stock Exchanges. One- and Multi-dimensional Analysis. Indian Journal of Fundamental and Applied Life Sciences, 4(S1), 2111-2126.
  13. Kuc-Czarnecka, M. (2019). Sensitivity analysis as a tool to optimise Human Development Index. Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy, 14(3), 425-440. https://doi.org/10.24136/eq.2019.020
  14. Kukuła, K., i Luty, L. (2018). O wyborze metody porządkowania liniowego do oceny gospodarki odpadami w Polsce w ujęciu przestrzennym. Zeszyty Naukowe SGGW w Warszawie. Problemy Rolnictwa Światowego, 18(33)(2), 183-192. https://doi.org/10.22630/PRS.2018.18.2.46
  15. Łuniewska, M., i Tarczyński, W. (2006). Metody wielowymiarowej analizy porównawczej na rynku kapitałowym. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
  16. Miłek, D. (2018). Spatial differentiation in the social and economic development level in Poland. Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy, 13(3), 487-507. https://doi.org/10.24136/eq.2018.024
  17. Młodak, A. (2006). Analiza taksonomiczna w statystyce regionalnej. Warszawa: Centrum Doradztwa i Informacji Difin.
  18. Moore, T., i Christin, N. (2013). Beware the Middleman: Empirical Analysis of Bitcoin-Exchange Risk. W A.-R. Sadeghi (Red.), Financial Cryptography and Data Security (s. 25-33). Berlin, Heidelberg: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-39884-1_3
  19. Müller-Frączek, I. (2017). Propozycja miary syntetycznej. Przegląd Statystyczny, 64(4), 421-436.
  20. Schueffel, P., i Groeneweg, N. (2019). Evaluating Crypto Exchanges in the Absence of Governmental Frameworks-A Multiple Criteria Scoring Model (SSRN Scholarly Paper Nr ID 3432798). Rochester, NY: Social Science Research Network. https://doi.org/10.2139/ssrn.3432798
  21. Sompolska-Rzechuła, A. (2020). Selection of the method of linear ordering using the example of assessing the level of socio-economic development of European Union countries. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 64(7), 118-129.
  22. Sompolska-Rzechuła, A. (2021). Selection of the Optimal Way of Linear Ordering of Objects: Case of Sustainable Development in EU Countries. Statistika: Statistics and Economy Journal, (1), 24-36.
  23. Tarczyński, W. (2013). Ocena efektywności metod analizy portfelowej na giełdzie papierów wartościowych za lata 2001-2013. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia, (60), 537-550.
  24. Tarczyński, W. (2014). Ocena różnych wariantów fundamentalnego portfela papierów wartościowych. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, (371 Inwestycje finansowe i ubezpieczenia-tendencje światowe a rynek polski), 298-309. https://doi.org/10.15611/pn.2014.371.26
  25. Trojanowska, M., i Nęcka, K. (2020). Selection of the Multiple-Criiater Decision-Making Method for Evaluation of Sustainable Energy Development: A Case Study of Poland. Energies, 13(23), 6321. https://doi.org/10.3390/en13236321
  26. Wydymus, S. (1984). Zmienne syntetyczne w modelowaniu ekonometrycznym. Ruch Prawniczy, Ekonomiczny i Socjologiczny, XLVI(1), 187-200.
  27. Zielińska-Sitkiewicz, M. (2015). Zastosowanie wybranych mierników syntetycznych do klasyfikacji spółek przemysłu spożywczego notowanych na GPW w Warszawie. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia, (75 Rynek kapitałowy: skuteczne inwestowanie), 577-588. https://doi.org/10.18276/frfu.2015.75-47
Cited by
Show
ISSN
2391-7830
Language
pol
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.26366/PTE.ZG.2021.201
Share on Facebook Share on Twitter Share on Google+ Share on Pinterest Share on LinkedIn Wyślij znajomemu