Regression modeling of competing risks Applications to bone marrow transplantation studies and mortgage prepayment and default analysis
Afbeeldingen
Sla de afbeeldingen overArtikel vergelijken
Auteur:
Yuxue Jin
- Engels
- Paperback
- 9783639343199
- 27 maart 2011
- 120 pagina's
Samenvatting
Competing risks frequently arise in medical applications when the subject under study may fail from more than one cause. Typically, regression models for competing risks are based on cause-specific hazards. However, the cause-specific hazard model does not give a direct interpretation in terms of the marginal survival probability of a particular failure type. In the first part of this thesis, an iterative maximum likelihood method was proposed to directly model the cumulative incidence function. Competing risks also arise in mortgage data, which involves two mutually exclusive endpoints, prepayment and default. A quantitative model to accurately predict the mortgage prepayment and default rates based on the loan level information and the state of the economy is therefore very important for both risk management and pricing mortgage-backed securities. In the second part of this thesis, we propose a neural network model to model the prepayment and default probabilities.
Productspecificaties
Wij vonden geen specificaties voor jouw zoekopdracht '{SEARCH}'.
Inhoud
- Taal
- en
- Bindwijze
- Paperback
- Oorspronkelijke releasedatum
- 27 maart 2011
- Aantal pagina's
- 120
- Illustraties
- Nee
Betrokkenen
- Hoofdauteur
- Yuxue Jin
- Hoofduitgeverij
- Vdm Verlag
Overige kenmerken
- Extra groot lettertype
- Nee
- Product breedte
- 152 mm
- Product hoogte
- 7 mm
- Product lengte
- 229 mm
- Studieboek
- Ja
- Verpakking breedte
- 152 mm
- Verpakking hoogte
- 7 mm
- Verpakking lengte
- 229 mm
- Verpakkingsgewicht
- 186 g
EAN
- EAN
- 9783639343199
Je vindt dit artikel in
- Categorieën
- Taal
- Engels
- Boek, ebook of luisterboek?
- Boek
- Studieboek of algemeen
- Studieboeken
Kies gewenste uitvoering
Bindwijze
: Paperback
Prijsinformatie en bestellen
Rapporteer dit artikel
Je wilt melding doen van illegale inhoud over dit artikel:
- Ik wil melding doen als klant
- Ik wil melding doen als autoriteit of trusted flagger
- Ik wil melding doen als partner
- Ik wil melding doen als merkhouder
Geen klant, autoriteit, trusted flagger, merkhouder of partner? Gebruik dan onderstaande link om melding te doen.