Διδακτορικές διατριβές
Μόνιμο URI για αυτήν τη συλλογήhttps://pyxida.aueb.gr/handle/123456789/14
Περιήγηση
Πλοήγηση Διδακτορικές διατριβές ανά Επιβλέπων "Ntzoufras, Ioannis"
A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z
Α Β Γ Δ Ε Ζ Η Θ Ι Κ Λ Μ Ν Ξ Ο Π Ρ Σ Τ Υ Φ Χ Ψ Ω
Τώρα δείχνει 1 - 3 από 3
- Αποτελέσματα ανά σελίδα
- Επιλογές ταξινόμησης
Τεκμήριο Bayesian analysis and model selection for contingency tables using power priors(21-03-2022) Μαντζούνη, Αικατερίνη; Mantzouni, Katerina; Athens University of Economics and Business, Department of Statistics; Karlis, Dimitrios; Kateri, Maria; Tarantola, Claudia; Demiris, Nikolaos; Papastamoulis, Panagiotis; Vasdekis, Vassilis; Ntzoufras, IoannisΚεντρικός πυλώνας της παρούσας διδακτορικής διατριβής είναι η ανάπτυξη προτεινόμενης μεθοδολογίας για τη Μπεϋζιανή ανάλυση κατηγορικών μεταβλητών σε πίνακες συνάφειας με σκοπό την επιλογή του καταλληλότερου μοντέλου. Η προτεινόμενη μεθοδολογία περιλαμβάνει τον καθορισμό κατάλληλων εκ-των-προτέρων κατανομών, καθώς επίσης και υπολογιστικές τεχνικές για την εκτίμηση Μπεϋζιανών περιθώριων πιθανοφανειών, οι οποίες είναι απαραίτητες για τον υπολογισμό των εκ-των-υστέρων κατανομών στην Μπεϋζιανή σύγκριση και επιλογή του καταλληλότερου μοντέλου. Πιο συγκεκριμένα, η επιλογή κατάλληλης εκ-των-προτέρων κατανομής στη Μπεϋζιανή σύγκριση μοντέλων και των σχετικών ελέγχων είναι πολλές φορές προβληματική λόγω του γνωστού προβλήματος ευαισθησίας των εκ των υστέρων πιθανοτήτων και του παραδόξου των Barlett-Lindley. Το γεγονός αυτό οδήγησε στην ανάπτυξη αντικειμενικών Μπεϋζιανών τεχνικών, οι οποίες προτείνουν τη χρήση μη πληροφοριακών εκ-των-προτέρων κατανομών, όταν δεν υπάρχει καμιά εκ-των-προτέρων πληροφορία για τα δεδομένα. Σε αυτο το πλαίσιο προτείνονται οι εκ-των-προτέρων κατανομές δύναμης. Για την εφαρμογή της προτεινόμενης μεθοδολογίας σε πίνακες συνάφειας, που στόχο έχει την επιλογή του καταλληλότερου μοντέλου συνάφειας, κατασκευάστηκαν δύο σενάρια εκ-των-προτέρων κατανομών με τη χρήση πλασματικών δεδομένων, τα οποία βασίστηκαν στις εκ-των-προτέρων κατανομές δύναμης. Εισάγουμε και εξετάζουμε δύο προτεινόμενους Μόντε Κάρλο εκτιμητές. Όλες οι τεχνικές εφαρμόστηκαν και ελέγχθηκαν σε πραγματικά δεδομένα αλλά και σε αναλυτικές μελέτες προσομοίωσης. Για να ελεγχθεί η εγκυρότητα της προτεινόμενης μεθοδολογίας χρησιμοποιήθηκαν κριτήρια αντικειμενικών μεθόδων Bayes, όπως συνέπεια επιλογής μοντέλων, συνέπεια πληροφορίας και το κριτήριο της αντιστοίχισης προβλεπτικών κατανομών. Τέλος, παρουσιάζεται η επέκταση της μεθοδολογίας στη χρήση μεθόδων Μπεϋζιανής ανάλυσης γραφικών μοντέλων σε πίνακες συνάφειας τριπλής εισόδου χρησιμοποιώντας εκ-των-προτέρων κατανομές δύναμης. Σε κάθε μοντέλο υπό συνθήκη ανεξαρτησίας αντιστοιχείται μια συγκεκριμένη παραγοντοποίηση των πιθανοτήτων των κελιών και εφαρμόζεται συζυγής ανάλυση, βασιζόμενη σε Dirichlet εκ-των-προτέρων κατανομές. Εκ-των-προτέρων κατανομές μοναδιαίας ερμηνευτικής πληροφορίας χρησιμοποιούνται σαν μέτρο σύγκρισης με στόχο να ελεγχθεί και να ερμηνευθεί η επίδραση οποιονδήποτε εκ-των-προτέρων κατανομών στον παράγοντα Bayes και κατ’ επέκταση στην διαδικασία επιλογής γραφικών μοντέλων.Τεκμήριο Bayesian model determination and nonlinear threshold volatility modelsPetralias, Athanassios; Πετραλιάς, Αθανάσιος; Athens University of Economics and Business, Department of Statistics; Dellaportas, Petros; Ntzoufras, IoannisThe purpose of this Thesis is to document an original contribution in the areas of model determination and volatility modeling. Model determination is the procedure that evaluates the ability of competing hypothesized models to describe a phenomenon under study. Volatility modeling in the present context, involves developing models that can adequately describe the volatility process of a financial time series. In this Thesis we focus on the development of efficient algorithms for Bayesian model determination using Markov Chain Monte Carlo (MCMC), which are also used to develop a family of nonlinear flexible models for volatility. We propose a new method for Bayesian model determination that incorporates several desirable characteristics, resulting in better mixing for the MCMC chain and more precise estimates of the posterior density. The new method is compared with various existing methods in an extensive simulation study, as well as more complex model selections problems based on linear regression, with both simulated and real data comprising of 300 to 1000 variables. The method seems to produce rather promising results, overperforming several other existing algorithms in most of the analyzed cases. Furthermore the method is applied to gene selection using logistic regression, with a famous dataset including 3226 genes. The problem lies in identifying the genes related to the presence of a specific form of breast cancer. The new method again proves to be more efficient when compared to an existing Population MCMC sampler, while we extend the findings of previous medical studies on this issue. We present a new class of flexible threshold models for volatility. In these models the variables included, as well as the number and location of the threshold points are estimated, while the exogenous variables are allowed to be observed on lower frequencies than the dependent variable. To estimate these models we use the new method for Bayesian model determination, enriched with new move types, the use of which is validated through additional simulations. Furthermore, we propose a comparative model based on splines, where the number and location of the spline knots is related to a set of exogenous variables. The new models are applied to estimate and predict the variance of the Euro-dollar exchange rate, using as exogenous variables a set of U.S. macroeconomic announcements. The results indicate that the threshold models can provide significantly better estimates and projections than the spline model and typical conditional volatility models, while the most important macroeconomic announcements are identified. The threshold models are then generalised to the multivariate case. Under the proposed methodology, the estimation of the univariate variances is only required, as well as a rather small collection of regression coefficients. This simplifies greatly the inference, while the model is found to perform rather well in terms of predictability. A detailed review of both the available algorithms for Bayesian Model determination and nonlinear models for financial time series is also included in this Thesis. We illustrate how the existing methods for model determination are embedded into a common general scheme, while we discuss the properties and advantages each method has to offer. The main argument presented is that there is no globally best or preferable method, but their relative performance and applicability, depends on the dataset and problem of interest. With respect to the nonlinear models for financial time series and volatility we present in a unified manner, the main parametric and nonparametric classes of these models, while there is also a review of event studies analyzing the effect of news announcements on volatility.Τεκμήριο Efficient Bayesian marginal likelihood estimation in generalised linear latent trait models(2013) Vitoratou, Vasiliki; Βιτωράτου, Βασιλική; Athens University of Economics and Business, Department of Statistics; Ntzoufras, IoannisThe term latent variable model (LVM) refers to a broad family of models which are used tocapture abstract concepts (unobserved / latent variables or factors) by means of multipleindicators (observed variables or items). The key idea is that all dependencies among pobserved variables are attributed to k unobserved ones, where k << p. That is, the LVMmethodology is a multivariate analysis technique which aims to reduce the dimensionality,with as little loss of information as possible. Most importantly, the LVMs accountfor constructs that are not directly measurable, as for instance individuals’ emotions,traits, attitudes and perceptions. In the current thesis, the LVMs are studied within theBayesian paradigm, where model evaluation is conducted on the basis of posterior modelprobabilities. A key role in this comparison is played by the models’ marginal likelihood,which is often a high dimensional integral, not available in closed form. The propertiesof the LVMs are implemented here in order to efficiently approximate the marginallikelihood.