При определении постоянных затрат нужно иметь в виду, что постоянными они являются только на протяжении определенного периода времени. Для вычисления их средних значений необходимо довольно точно представить будущую загрузку мощностей, а также использовать данные о затратах в прошлом. Следует также учитывать, что сохранение постоянных издержек на одном уровне возможно только в ограниченном диапазоне объемов производства. [c.97]
Оценка переменной, которая пересчитывается, как только поступают новые данные. Менеджеры получают возможность при расчете среднего значения каждый раз учитывать данные последних наблюдений. Среднее значение используется в качестве прогнозируемого для следующего периода. [c.470]
Последние две строки таблицы показывают уровень и тенденции изменения суммы продажи и прибыли в расчете на одного клиента. Эти цифры принимают большую значимость при сравнении со средними значениями по всей компании. Если средний уровень прибыли на одного покупателя у Смита ниже, чем в среднем по компании, тогда, возможно, он концентрирует свои усилия не на тех клиентах или проводит слишком мало времени с каждым клиентом. Анализ количества контактов (строка 11) показывает, что, возможно, Смит осуществляет меньше контактов, чем средний работник. Если расстояния на обслуживаемой им территории сравнимы со средними, значит, он не использует полностью свое рабочее время, не умеет правильно планировать деятельность и маршруты передвижения или проводит слишком много времени с некоторыми клиентами. Оценка степени удовлетворения потребителей. Джон Смит может быть весьма эффективен в осуществлении продаж, но вряд ли хорошо работает с уже имеющимися клиентами. Возможно, он слегка превосходит представителей конкурентов, или предлагаемый им товар лучше, или он постоянно находит новых клиентов взамен тех, кто уже не хочет с ним работать. Все большее количество компаний оценивает не только удовлетворение потребителей от товара и предлагаемых услуг, но и от общения с торговыми представителями. Мнение потребителей о торговом работнике, товаре и услугах может быть измерено с помощью почтовых или телефонных опросов. Работников, которые высоко оцениваются их клиентами, следует особо поощрять. [c.764]
Средние значения различаются, потому что вы усредняете только те X и Y, которые частично перекрывают друг друга, поэтому последнее значение Y (3) не вносит вклад в среднее Y, а первое значение X (1) не вносит вклад в среднее X. Числитель является суммой всех значений из столбца Е (0,8). Чтобы найти знаменатель, мы извлечем квадратный корень из итогового значения столбца F, то есть 8,555699, затем извлечем квадратный корень из итогового значения столбца G, то есть 8,258329, и перемножим их, что даст в результате 70,65578. Теперь разделим числитель 0,8 на знаменатель 70,65578 и получим 0,011322. Это наш коэффициент линейной корреляции г. В данном случае коэффициент линейной корреляции 0,011322 едва ли о чем-то говорит, но для многих торговых систем он может достигать больших значений. Высокая положительная корреляция (по крайней мере, 0,25) говорит о том, что большие выигрыши редко сменяются большими проигрышами, и наоборот. Отрицательные значения коэффициента корреляции (между -0,25 и -0,30) подразумевают, что после больших проигрышей следуют большие выигрыши, и наоборот. Для заданного количества сделок с помощью метода, известного как Трансформация Z Фишера , коэффициент корреляции можно преобразовать в доверительный уровень. Эта тема рассматривается в приложении С. Отрицательную корреляцию так же, как и положительную, можно использовать в своих интересах. Например, если обнаружена отрицательная корреляция и система показала большой проигрыш, то в следующей сделке можно ожидать большой выигрыш и таким образом открыть больше контрактов, чем обычно. Если и эта сделка принесет убыток, то он не должен быть очень большим (из-за отрицательной корреляции). [c.22]
Как мы уже знаем (см. главу 2), добавление рыночных систем увеличивает среднее геометрическое по портфелю в целом. Однако возникает проблема каждая следующая рыночная система вносит все меньший и меньший вклад в среднее геометрическое и все больше ухудшает его, понижая эффективность из-за одновременных, а не последовательных результатов. Поэтому не следует торговать слишком большим числом рыночных систем. Более того, реальное применение теоретически оптимальных портфелей осложняется из-за залоговых требований. Другими словами, вам лучше торговать 3 рыночными системами при полном оптимальном f, чем 300 рыночными системами при значительно пониженных уровнях, согласно уравнению (8.08). Скорее всего вы придете к выводу, что оптимальное число рыночных систем для торговли должно быть невелико. Особенно это обстоятельство важно, когда у вас много ордеров к исполнению и увеличивается вероятность ошибок. Если одна или несколько рыночных систем в портфеле имеют оптимальные веса больше единицы, может возникнуть еще одна проблема. Рассмотрим рыночную систему с оптимальным f=0,8 и наибольшим проигрышем, составляющим 4000 долларов. Для этой рыночной системы f = 5000 долларов. Давайте предположим, что оптимальный вес данного компонента в портфеле равен 1,25, поэтому вы будете торговать одной единицей компонента на каждые 4000 долларов ( 5000/1,25) баланса счета. Как только компонент столкнется с наибольшим проигрышем, весь активный баланс на счете будет обнулен, если прибылей в других рыночных системах не хватит для сохранения активного баланса. Рассмотренная проблема наиболее актуальна для систем, которые редко генерируют сделки. Если бы у нас были две рыночные системы с отрицательной корреляцией и положительным ожиданием, необходимо было бы открывать бесконечное количество контрактов на рынке. Когда один из компонентов проигрывает, другой выигрывает равную или большую сумму. Таким образом, мы получаем прибыль в каждой игре, однако только в том случае, когда рыночные системы ведут игру одновременно. Рассматриваемая же торговля аналогична гипотетической ситуации, когда один из компонентов в игре не активен, но используется другая рыночная система с бесконечным числом контрактов. Проигрыш может быть катастрофическим. Проблему можно решить следующим образом разделите единицу на наибольший вес компонента портфеля и используйте полученное значение в качестве верхней границы активного баланса, если оно меньше, чем значение, найденное из уравнения (8.08). В таком случае, если в будущем произойдет проигрыш той же величины, что и наибольший проигрыш (на основе которого рассчитано f), мы не потеряем все деньги. Например, наибольший вес компонента в нашем портфеле составляет 1,25. Если значение из уравнения (8.08) будет больше 1 / 1,25 = 0,8, следует использовать 0,8 в качестве верхней границы для доли активного баланса. Если первоначальная доля активного баланса небольшая, вышеописанная проблема может и не возникнуть, однако более агрессивному трейдеру следует всегда принимать ее во внимание. Альтернативное решение состоит в введении дополнительных ограничений в матрице портфеля (например, для каждой рыночной системы можно ограничить максимальные веса единицей и ввести дополнительные ограничения по залоговым средствам). Подобные дополнительные ограничения [c.241]
Простое среднее скользящее, или среднее арифметическое значение, широко используется большинством технических аналитиков. Однако некоторые аналитики оспаривают его достоинства, выдвигая при этом два основных довода. Первый заключается в том, что при анализе учитывается только тот промежуток времени, который охватывается этим средним скользящим (например, последние десять дней). Второй довод состоит в том, что простое среднее скользящее фактически уравнивает по значимости цены каждого дня. Например, при использовании десятидневного среднего скользящего, последнему и первому дням придается одинаковый вес - 10%, как и всем остальным дням периода. Пятидневное среднее скользящее, в свою очередь, подразумевает, что средний вес цены дня равен 20%. В то же время некоторые аналитики полагают, что более позднему ценовому показателю следует придавать несколько большее значение. [c.211]
Давайте продолжим сравнение длинного и короткого средних скользящих. Хотя более длительное значение работает лучше при устойчивой тенденции, при ее повороте оно много "теряет". Сама нечувствительность такого среднего скользящего (оно, как мы уже показали, следует за тенденцией с большим отставанием), с одной стороны, помогает избежать ложных сигналов во время краткосрочных коррекций рынка, с другой, может сослужить трейдеру плохую службу, когда тенденция действительно поворачивает в противоположную сторону. Таким образом, напрашивается еще один вывод более длительное среднее скользящее лучше функционирует при устойчивом движении цен в определенном направлении, а короткое среднее скользящее - при переломе тенденции. Таким образом, очевидно, что использовать только одно среднее скользящее невыгодно по нескольким причинам. Гораздо полезнее использовать при анализе два средних скользящих значения. Однако, пока мы не приступили к обсуждению комбинаций из двух или даже трех средних скользящих, давайте более подробно остановимся на одиночном среднем скользящем и посмотрим, как использовать фильтры и ценовые полосы. [c.214]
Общее правило гласит заключайте сделки в направлении тенденции, указанной "индексами обобщенных бычьих настроений", но только до тех пор, пока их показатель не достигнет критического значения. Начиная с этого момента, необходимо пристально следить за из движением, в любое время ожидая сигнала изменения тенденции. Как уже упоминалось, значимым считается уже 5%-ное изменение индекса в противоположном направлении. Излишне говорить, что для определения поворотов рынка в эти решающие моменты необходимо также использовать традиционные средства технического анализа. Пересечение уровней поддержки или сопротивления, линий тренда, а также скользящих средних значений - все это служит дополнительным подтверждением сигналов поворота рынка. Когда показатели "индексов обобщенных бычьих настроений" продвигаются в область перекупленности или перепроданности, повышенную значимость приобретают расхождения осцилляторов. [c.285]
Поскольку каждое значение анализируемой экономической величины (т.е. величина расходов на сотовую связь) встречается только один раз, то следует использовать формулу простой средней арифметической [c.35]
На практике часто используются ординальные методы оценки, содержащие несколько уровней, но не содержащие некоего среднего значения. Отдельным целям при этом может присваиваться одинаковый или различный вес в зависимости от их значения или объема ресурсов, требуемых для их достижения. При этом следует учитывать, что присвоение целям различных весов может быть связано с опасностью концентрации сотрудников только на нескольких целях из общего перечня. [c.334]
Предприятия в своей экономической деятельности также используют термин снижение издержек , но в отличие от теоретического понимания он может иметь следующие значения. Во-первых, может означать снижение уровня средних издержек за счет внедрения новой технологии, организации производства, за счет изменения масштаба производства, т. е. практически совпадать с теоретическим пониманием этого термина. Во-вторых, может означать снижение средних издержек на определенный вид продукции или на одну условную единицу продукции (например, на один рубль товарной продукции) за определенный период (текущий год, предыдущий год), а не на единицу конкретного вида продукции, как в теории. В-третьих, речь может идти о снижении фактических средних издержек за счет более эффективного использования производственных ресурсов при том же технологическом способе (при той же количественной комбинации используемых производственных факторов), т, е. за счет ликвидации причин неэффективного использования производственных ресурсов, например простой рабочих машин из-за отсутствия материалов, энергии. В теории всегда предполагается, исследуется использование производственных ресурсов в заданных, определенных условиях, в том числе при определенном уровне спроса. В-четвертых, этот термин может означать снижение издержек не только средних, но и совокупных, и отдельных видов затрат [c.245]
Поиск компаний-представителей. Следует постараться вычленить компании, похожие по своей природе на рассматриваемые в проекте. Их поиск обычно основывается на анализе по отрасли. Иногда можно использовать коды Стандартной промышленной классификации (SI ) для определения исходной выборки. Когда проект укладывается в рамки одной отрасли, то задача представляется достаточно несложной. Для выборки компаний-представителей выписывают их значения бета. Если вы считаете, что некоторые из них несопоставимы с показателями проекта, их нужно забраковать. Мне больше нравится не расчет средней арифметической значений бета выборки, а значение моды или медианы. Идея состоит в выделении бета, которая в общих чертах описывает риск инвестиционного проекта. Можно при этом надеяться только на приблизительные значения, учитывая нехватку информации. [c.432]
Иногда высказываются мнения, что выбор функции для комплексной оценки не имеет столь существенного значения. В защиту этого положения приводится следующий аргумент. Одна из важных целей оценки — сравнить между собой качество нескольких продуктов. Поскольку они оцениваются по одной методике, а следовательно, используется одна и та же функция, то вид этой функции не имеет значения. Это утверждение справедливо только частично. Дело в том, что интерес представляет не только выбор лучшего варианта, но и определение его количественного превосходства по сравнению с другими вариантами. Применение же различных видов средних не позволяет однозначно ответить на этот вопрос, что нетрудно показать на следующем примере. [c.88]
Среднее геометрическое ничего не скажет нам о проигрыше. Высокое среднее геометрическое не означает, что проигрыш системы большой (или, наоборот, незначительный). Среднее геометрическое имеет отношение только к прибыли. Оптимальное является мерой минимального ожидаемого исторического проигрыша как процентное понижение баланса. Более высокое оптимальное не говорит о более высоком (или низком) доходе. Мы можем также использовать эти положения для сравнения определенной системы при дробном значении с другой системой при полном значении оптимального При рассмотрении систем вам следует учитывать, насколько высоки средние геометрические и каковы оптимальные Например, у нас есть система А, которая имеет среднее геометрическое 1,05 и оптимальное = 0,8. Также у нас есть система В, которая имеет среднее геометрическое 1,025 и оптимальное =0,4. Система А при половине уровня будет иметь то же минимальное историческое падение баланса худшего случая (проигрыш) в 40%, как и система В при полном , но среднее геометрическое системы А при половине все равно будет выше, чем среднее геометрическое системы В при полном значении Поэтому система А лучше системы В. Минутку, — можете возразить вы, — разве не является самым [c.70]
Критерий максимума среднего выигрыша является представителем группы критериев, соответствующих рациональной стратегии. Конкретизация вида правила выбора решения требует определения коэффициентов важности решения. С содержательной точки зрения коэффициенты важности решений при данном критерии представляют собой средний выигрыш, получаемый при каждом решении по всем ситуациям. Следует отметить, что критерий максимума среднего выигрыша может быть использован и в случае, когда имеется всего одна ситуация, но реализация решений осуществляется с определенными вероятностями. В этом случае оценки предпочтений решений соответствуют условию идеальной реализации решений. Поскольку в действительности каждое решение может дать ожидаемый эффект только с определенной вероятностью, то ожидаемая полезность каждого решения определяется как произведение значения функции предпочтения на вероятность реализации решения. Это означает, что для подобного рода задач можно использовать критерий максимума среднего выигрыша и соответствующее ему правило решения. [c.579]
Соотношение между темпами роста производительности труда и средней заработной платы работающих устанавливается в планах экономического и социального развития его строгое соблюдение имеет большое общегосударственное значение (см. ИЛ). Поэтому всестороннему изучению указанного соотношения придается большое значение при анализе выполнения плана по труду. Следует отметить, что для оценки общих результатов производственно-хозяйственной деятельности коллектива предприятия по рациональному использованию всех средств, выделенных на оплату их труда, используется показатель производительности труда, исчисленный в расчете на одного работающего (из числа промышленно-производственного персонала), а показатель средней заработной платы — в расчете на одного работающего с учетом выплат как из фонда заработной платы, так и из фонда материального поощрения. В тех же случаях, когда анализируется использование средств только из фонда заработной платы, показатель средней зарплаты исчисляется без учета выплат из фонда материального поощрения. [c.256]
Точка пересечения графиков /OS и МСС весьма примечательна она показывает предельную цену капитала, которую в принципе можно использовать в качестве коэффициента дисконтирования для расчета NPV при комплектовании инвестиционного портфеля, т. е. значение этого показателя используется в качестве оценки минимально допустимой доходности по инвестициям в проекты средней степени риска. Смысл данного утверждения состоит в следующем. Если рассматривать каждый проект изолированно, то в анализе можно ориентироваться на индивидуальные значения цены источника однако, если речь идет о портфеле как едином целом, более разумным является использование предельной цены капитала. Таким образом, только после укомплектования портфеля на основе критерия IRR с одновременным исчислением предельной цены капитала становится возможным рассчитать суммарный NPV, генерируемый данным портфелем. В этом, кстати, проявляется определенное преимущество рассматриваемого метода составления бюджета, поскольку изначально значение коэффициента дисконтирования для комплектуемого портфеля не известно, т.е. не вполне оправдан расчет NPV отдельных проектов. [c.130]
Теперь, вычислив все значения данной таблицы, выясним, как ими пользоваться. Предположим, мы хотим знать, будет ли текущее значение 10-дневной скользящей средней локальным максимумом. Из списка видно, что только 3 из 25 исходов дают результат, равный или превышающий текущее значение 40. Или наоборот, 22 из 25 возможных исходов дают по итогу меньшие величины скользящей средней спустя два дня. Следовательно, шансы, что текущее значение скользящей средней будет через два дня локальным максимумом, составляют 88% (22 разделить на 25). Если мы использовали локальные экстремумы в качестве торговых сигналов, нам бы следовало начинать действовать и покупать рынок, основываясь на знании высокой вероятности, что текущее значение скользящей средней станет локальным максимумом (локальный максимум пут-колл пропорции идентифицирует точку покупки). [c.219]
Очевидно, что самая большая группа - люди в возрасте от 25 до 44 лет. Но можем ли мы сказать, глядя на эту таблицу, какие из групп растут быстрее других, и насколько быстро они растут Вероятно, это нельзя сделать без карманного калькулятора, который и является тем инструментом, который следовало бы использовать при изучении демографии. Часто оказывается полезным переработать статистику, чтобы ответить на определенный вопрос или проверить гипотезу. Например, если мы всего лишь хотим знать, наблюдается ли больший рост числа молодых людей, людей среднего возраста или пожилых, мы составим из шести групп, представленных в этой таблице, только три. Чтобы еще более упростить данные,- мы могли бы вычислить процентное изменение численности каждой группы за период с 1986 по 2000 год. (Чтобы сделать это, мы делим разность конечного и начального значения на конечное значение, и результат умножаем на 100, получая процентное изменение.) Это сводит информацию всего к трем цифрам, что позволяет легче читать таблицу, но при этом мы жертвуем некоторыми подробностями (см. рис. 5.2). (Например, быстрый рост в категории 45 лет и старше может потребовать более пристального внимания, что приводит нас к желанию далее изучить эту группу.) [c.98]
В рассматриваемой ситуации использованы три приоритета. Ошрвделяют значения весов по следующим соображениям. Первый и последний ранг определяют соответственно максимальное и минимальное значения весов. Веса, соответствующие другим приоритетам (в рассматриваемой ситуации он только один — второй), являются средними между ними. В связи с этим веса, соответствующие промежуточным приоритетам, следует рассматривать как средние, а потому они зависят от формы выбранной средней. [c.205]
Торговля фиксированной долей счета дает наибольшую отдачу в асимптотическом смысле, т.е. максимизирует отношение потенциальной прибыли к потенциальному убытку Когда известно значение оптимального f, можно преобразовать дневные изменения баланса на основе одной единицы в HPR, определить арифметическое среднее HPR и стандартное отклонение полученных HPR, а также рассчитать коэффициенты корреляции HPR между любыми двумя рыночными системами. Далее мы должны использовать эти параметры для определения оптимальных весов оптимального портфеля (когда используется рычаг (leverage), вес и количество не одно и то же). Затем значения f следует разделить на соответствующие веса. В результате, мы получаем новые значения f, которые позволяют добиться наибольшего геометрического роста, принимая во внимание веса и взаимные корреляции рыночных систем. Наибольший геометрический рост достигается при использовании весов, сумма которых не ограничена, причем разность среднего арифметического HPR и стандартного отклонения HPR, возведенного в квадрат, должна быть равна единице [Уравнение (7.06в)]. Вместо разбавления (которое сдвигает нас влево на неограниченной эффективной границе), как в случае стратегии статического дробного f, можно использовать портфель при полном f, задей-ствуя только часть средств счета. Такой метод называется стратегией динамического дробного f. Оставшаяся часть средств (неактивный баланс) в торговле не используется. Так как торговля активной частью происходит на оптимальных уровнях f, активный баланс может довольно сильно колебаться. В результате, при некотором значении баланса или в некоторый момент времени, вы, вероятно, захотите (возможно, просто под воздействием эмоций) переразместить средства между активной и неактивной частями. Мы рассмотрели четыре метода переразмещения, хотя, конечно же, могут использоваться и другие методы, возможно, более подходящие для вас [c.243]
Существует три метода взвешивания, которые наиболее часто используются при расчете рыночного индекса. Первый метод, основанный на взвешивании цены (pri e weighting), заключается в следующем. Суммируются цены акций, включенных в расчет индекса, затем полученная сумма делится на некоторую постоянную величину ( делитель ), чтобы определить среднюю цену. Если индекс включает только акции А и и и определяется на день 0, то делитель будет равен числу акций, т. е. двум. Таким образом, в день 0 средняя цена будет равна 15[(10 + 20)/2], эта величина и есть значение иидек- [c.796]