CUPAL, Martin, Oleg DEEV a Dagmar LINNERTOVÁ. The Poisson Regression Analysis for Occurrence of Floods. Online. In Iacob, AI. Procedia Economics and Finance, 2nd Global Conference on Business, Economics, Management and Tourism. 1. vyd. Amsterdam: Elsevier, 2015, s. 1499-1502. ISSN 2212-5671. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1016/S2212-5671(15)00465-7.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název The Poisson Regression Analysis for Occurrence of Floods
Autoři CUPAL, Martin (203 Česká republika, garant, domácí), Oleg DEEV (643 Rusko, domácí) a Dagmar LINNERTOVÁ (203 Česká republika, domácí).
Vydání 1. vyd. Amsterdam, Procedia Economics and Finance, 2nd Global Conference on Business, Economics, Management and Tourism, od s. 1499-1502, 4 s. 2015.
Nakladatel Elsevier
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 50600 5.6 Political science
Stát vydavatele Nizozemské království
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
Kód RIV RIV/00216224:14560/15:00082267
Organizační jednotka Ekonomicko-správní fakulta
ISSN 2212-5671
Doi http://dx.doi.org/10.1016/S2212-5671(15)00465-7
UT WoS 000360103600227
Klíčová slova anglicky Poisson regression; occurrence of floods; generalized linear model
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: Mgr. Daniela Marcollová, učo 111148. Změněno: 29. 9. 2015 15:38.
Anotace
Currently, flood risk can be considered as the most serious threat, mainly in areas and countries where hardly any other natural risks occur. In order to analyze this kind of natural disaster, it is necessary to examine the long-term development of its occurrence around the world as well as its financial and other consequences. The main objective of the research was to apply Poisson regression on flood occurrence as the dependent variable. The set of explanatory variables under consideration was tested and subsequently the final model was determined. Poisson regression model, which is a generalized linear model, was chosen as a computing model. Using it guarantees consistent results when working with variables with non-normal data distribution (skewed and discrete). Thus OLS estimator cannot work and is replaced by MLE estimator. Consequently, confidence intervals of estimated parameters and all model results can be received. The research resulted in selecting the Poisson regression model with an estimated and significant parameter. Moreover, sample sets of selected countries were compared and evaluated in terms of overall intensity of flood occurrence.
Návaznosti
MUNI/A/0786/2013, interní kód MUNázev: Analýza a predikce vývoje cen finančních a investičních nástrojů
Investor: Masarykova univerzita, Analýza a predikce vývoje cen finančních a investičních nástrojů, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 30. 5. 2024 19:05