MARC details
| 000 -LEADER |
|---|
| fixed length control field |
06797namaa22004211i 4500 |
| 003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER |
|---|
| control field |
OSt |
| 005 - أخر تعامل مع التسجيلة |
|---|
| control field |
20250527143127.0 |
| 008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION |
|---|
| fixed length control field |
250527s2024 ua a|||frm||| 000 0 eng d |
| 040 ## - CATALOGING SOURCE |
|---|
| Original cataloguing agency |
EG-GICUC |
| Language of cataloging |
eng |
| Transcribing agency |
EG-GICUC |
| Modifying agency |
EG-GICUC |
| Description conventions |
rda |
| 041 0# - LANGUAGE CODE |
|---|
| Language code of text/sound track or separate title |
eng |
| Language code of summary or abstract |
eng |
| -- |
ara |
| 049 ## - Acquisition Source |
|---|
| Acquisition Source |
Deposit |
| 082 04 - DEWEY DECIMAL CLASSIFICATION NUMBER |
|---|
| Classification number |
519.54 |
| 092 ## - LOCALLY ASSIGNED DEWEY CALL NUMBER (OCLC) |
|---|
| Classification number |
519.54 |
| Edition number |
21 |
| 097 ## - Degree |
|---|
| Degree |
M.Sc |
| 099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC) |
|---|
| Local Call Number |
Cai01.18.04.M.Sc.2024.Ah.S |
| 100 0# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME |
|---|
| Authority record control number or standard number |
Ahmed Abdalla Abdelmaksoud Ahmed, |
| Preparation |
preparation. |
| 245 10 - TITLE STATEMENT |
|---|
| Title |
Statistical inference for kumaraswamy weibull regression model with application / |
| Statement of responsibility, etc. |
by Ahmed Abdalla Abdelmaksoud Ahmed ; Supervised Prof. Salah Mahdy Ramadan, Prof. Amal Mohamed Abdelfattah. |
| 246 15 - VARYING FORM OF TITLE |
|---|
| Title proper/short title |
الاستدلال الإحصائي لنموذج انحدار كومرسوامي ويبل مع التطبيق / |
| 264 #0 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE |
|---|
| Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice |
2024. |
| 300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION |
|---|
| Extent |
92 Leaves : |
| Other physical details |
illustrations ; |
| Dimensions |
30 cm. + |
| Accompanying material |
CD. |
| 336 ## - CONTENT TYPE |
|---|
| Content type term |
text |
| Source |
rda content |
| 337 ## - MEDIA TYPE |
|---|
| Media type term |
Unmediated |
| Source |
rdamedia |
| 338 ## - CARRIER TYPE |
|---|
| Carrier type term |
volume |
| Source |
rdacarrier |
| 502 ## - DISSERTATION NOTE |
|---|
| Dissertation note |
Thesis (M.Sc)-Cairo University, 2024. |
| 504 ## - BIBLIOGRAPHY, ETC. NOTE |
|---|
| Bibliography, etc. note |
Bibliography: pages 87-92. |
| 520 ## - SUMMARY, ETC. |
|---|
| Summary, etc. |
This study develops and applies the Kumaraswamy Weibull (KW) regression model for analyzing financial and statistical data, particularly focusing on non-normal and censored distributions common in finance and economics. The main objectives were to thoroughly examine the statistical properties of the KW distribution, develop the KW regression model and its mathematical formulation, evaluate the model's performance through simulations and real data application, and compare it to the standard Weibull regression model. the methodology included theoretical analysis of KW distribution characteristics, development of the regression model and parameter estimation methods, and Monte Carlo simulations with varying sample sizes (20, 50, 100, 500, 1000) and censoring rates (0.2, 0.3, 0.4, 0.6). The model's performance generally improves as the sample size increases, regardless of censoring rates. However, higher censoring rates do not consistently lead to better performance. For larger sample sizes, lower to moderate censoring rates often yield better results than the highest censoring rate. The study also included residual analysis using advanced techniques and application to Economic Value Added (EVA) data from 5 companies over 6 years (2016-2021).key results showed that the KW model significantly outperformed the Weibull model based on AIC, BIC, and HQIC criteria, and revealed important relationships between EVA and financial indicators. The study also demonstrated that the model's performance improves with increasing sample size and higher censoring rates, highlighting the importance of appropriate sample size selection and censoring rate management in practical applications. |
| 520 ## - SUMMARY, ETC. |
|---|
| Summary, etc. |
تتناول هذه الدراسة تطوير وتطبيق نموذج انحدار كومرسوامي ويبل في مجال تحليل البيانات المالية والإحصائية حيث يكتسب هذا النموذج أهمية متزايدة نظرًا لقدرته على التعامل مع البيانات ذات التوزيعات غير الطبيعية والمراقبة، وهي سمة شائعة في البيانات المالية والاقتصادية.<br/>الأهداف الرئيسية للدراسة:<br/>1. دراسة الخصائص الإحصائية لتوزيع كومرسوامي ويبل بشكل معمق.<br/>2. تطوير وتقديم نموذج انحدار جديد قائم على هذا التوزيع.<br/>3. تقييم أداء النموذج من خلال دراسات المحاكاة والتطبيق العملي.<br/>4. مقارنة أداء النموذج الجديد مع نموذج انحدار ويبل التقليدي.<br/>منهجية البحث:<br/>- تحليل نظري شامل لخصائص توزيع كومرسوامي ويبل، بما في ذلك دالة الكثافة الاحتمالية، دالة التوزيع التراكمي، دالة البقاء، ودالة المخاطرة.<br/>- تطوير نموذج الانحدار باستخدام توزيع كومرسوامي ويبل وصياغته رياضيًا.<br/>- تقدير معلمات النموذج باستخدام طريقة الإمكان الأعظم، بالإضافة إلى طرق أخرى مثل المربعات الصغرى العادية والموزونة.<br/>- إجراء دراسة محاكاة مونت كارلو لتقييم أداء النموذج تحت ظروف مختلفة، بما في ذلك أحجام عينات متفاوتة (من 20 إلى 1000) ومعدلات رقابة مختلفة (من 0.2 إلى 0.6).<br/>- تحليل البواقي باستخدام طرق متقدمة مثل Martingale residual و Deviance component residual لفحص مدى ملاءمة النموذج.<br/>- تطبيق النموذج على بيانات حقيقية للقيمة الاقتصادية المضافة (EVA) لخمس شركات على مدى ست سنوات (2016-2021).<br/>النتائج الرئيسية:<br/>- أظهر نموذج انحدار كومرسوامي ويبل أداءً أفضل بشكل ملحوظ من نموذج انحدار ويبل التقليدي في تمثيل البيانات، وذلك وفقًا لمعايير المعلومات مثل AIC و BIC و HQIC.<br/>- كشفت الدراسة عن علاقات مهمة بين القيمة الاقتصادية المضافة وبعض المؤشرات المالية، حيث تبين أن:<br/>• زيادة فترة التحصيل تؤدي إلى انخفاض في القيمة الاقتصادية المضافة.<br/>• حجم الشركة له تأثير إيجابي كبير على القيمة الاقتصادية المضافة.<br/>• زيادة الرافعة المالية تؤدي إلى انخفاض في القيمة الاقتصادية المضافة.<br/>- أظهرت دراسة المحاكاة أن أداء النموذج يتحسن مع زيادة حجم العينة وانخفاض معدل الرقابة. |
| 530 ## - ADDITIONAL PHYSICAL FORM AVAILABLE NOTE |
|---|
| Issues CD |
Issues also as CD. |
| 546 ## - LANGUAGE NOTE |
|---|
| Text Language |
Text in English and abstract in Arabic & English. |
| 650 #7 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM |
|---|
| Topical term or geographic name entry element |
Statistical inference |
| Source of heading or term |
qrmak |
| 653 #0 - INDEX TERM--UNCONTROLLED |
|---|
| Uncontrolled term |
Economic Value Added |
| -- |
Generalized linear model |
| -- |
Global Influence Analysis |
| -- |
Kumaraswamy Weibull Regression Model |
| -- |
Likelihood Distance |
| -- |
Maximum Likelihood Estimation |
| -- |
Monte Carlo Simulation |
| -- |
Residual Analysis |
| 700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME |
|---|
| Personal name |
Salah Mahdy Ramadan |
| Relator term |
thesis advisor. |
| 700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME |
|---|
| Personal name |
Amal Mohamed Abdelfattah |
| Relator term |
thesis advisor. |
| 900 ## - Thesis Information |
|---|
| Grant date |
01-01-2024 |
| Supervisory body |
Salah Mahdy Ramadan |
| -- |
Amal Mohamed Abdelfattah |
| Universities |
Cairo University |
| Faculties |
Faculty of Graduate Studies for Statistical Research |
| Department |
Department of Applied Statistics and Econometrics |
| 905 ## - Cataloger and Reviser Names |
|---|
| Cataloger Name |
Shimaa |
| 942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA) |
|---|
| Source of classification or shelving scheme |
Dewey Decimal Classification |
| Suppress in OPAC |
No |
| Koha item type |
Thesis |
| Edition |
21 |
