Посмотрим, однако, на график остатков для пробит-модели, оцененной по рассматривавшемуся выше множеству данных о наличии (отсутствии) собственных автомобилей у 1000 семей. [c.38]
В этом разделе мы сосредоточимся на некоторых статистических критериях проверки гипотез о выполнении стандартных предположений, но прежде чем перейти к рассмотрению и применению подобных критериев, мы рассмотрим процесс порождения данных, приводящий к пробит-модели. [c.40]
Но именно таким образом и определяется пробит-модель. Пусть мы имеем в наличии только значения yt, xtl,...,xt, a [c.41]
Оценивая пробит-модель (модель 1) по этим данным, мы получили следующие результаты [c.44]
Порядковая пробит-модель [c.47]
Предполагая, что ошибки е ,...,еп - независимые в совокупности (и независимые от xi , j = 1,. ..,р) случайные величины, имеющие одинаковое нормальное распределение ei Л О, а2 ), мы получаем порядковую пробит-модель. [c.48]
Пробит-модель со случайными эффектами [c.323]
В рассматриваемой пробит-модели [c.324]
В контексте панельных данных построение порядковых пробит моделей с несколькими категориями отклика довольно затруднительно. [c.324]
Тем не менее в рамках оценивания порядковой пробит модели без разделения по полу, можно отметить следующие моменты [c.333]
ИССЛЕДОВАНИЕ ОПЕРАЦИЙ И МОДЕЛИ. По своей сути, исследование операций — это применение методов научного исследования к операционным проблемам организации. После постановки проблемы группа специалистов по исследованию операций разрабатывает модель ситуации. Модель — это форма представления реальности. Обычно модель упрощает реальность или представляет ее абстрактно. Модели облегчают понимание сложностей реальности. Дорожная карта, например, облегчает возможность увидеть пространственные соотношения на местности. Без такой модели было бы гораздо сложнее добраться до места назначения. Пришлось бы полагаться на метод проб и ошибок. Точно так же модели, разработанные в исследованиях операций, упрощают сложные проблемы, сокращая число переменных, подлежащих рассмотрению, до управляемого количества. [c.71]
Моделирование — это концепция, которой уделено много внимания в нашем обсуждении. Наиболее заметный и, возможно, наиболее значительный вклад школы научного управления заключается в разработке моделей, позволяющих принимать объективные решения в ситуациях, слишком сложных для простой причинно-следственной оценки альтернатив. Многие из таких моделей настолько сложны, что не всякий средний руководитель в состоянии воспользоваться ими самостоятельно. Однако, отсутствие основательного представления о моделях может привести руководителя к методу проб и ошибок и принятию необдуманных решений, вместо применения проверенных методов. [c.222]
Возможности для разработки и производства этих изделий открылись благодаря мастерству миниатюризации. Однако одного этого было бы недостаточно появление новых моделей — еще и результат кропотливых усилий, направленных на изобретательное объединение в корне отличных элементов. Но покупатель — не такой уж простак Полезные потребительские товары найдут спрос, однако сомнительно, что популярность завоюют комбайны типа камера-радиоприемник — плоды эксцентричного поиска новых сочетаний составных частей. Тем не менее даже такие попытки методом проб и ошибок вносят вклад в изобретение новой и нужной аппаратуры. [c.55]
Целью использования карты управления качеством (SP ) является поддержание достигнутого уровня качества и индикация характерных отклонений от него. Рациональный выбор подходящего метода управления процессом может быть выполнен только в том случае, если свойства процесса были определены на основе предварительного анализа. На первом плане здесь стоит выбор адекватной математической модели, оценка неизвестных параметров основной совокупности и определение частоты и объемов выборочного контроля. С помощью оцененных параметров основной совокупности можно определить область, в которой с определенной вероятностью будут ожидаться значения (характеристики) будущих выборочных проверок (проб). При наличии такой информации управление качеством может быть обеспечено с помощью обратной связи в замкнутом контуре управления. Карта регулирования качества - это формуляр для графического отображения величин последовательных выборочных проб, их регистрации и сравнения с предупредительными (сигнальными) границами и границами вмешательства (предельными границами). [c.46]
Линейное программирование является наиболее популярным методом моделирования в принятии управленческих решений в случае, когда необходимо оптимизировать использование данного множества ограниченных ресурсов. Модель линейного программирования часто рассматривается как расширение моделей затраты — объем — прибыль и моделей распределения ресурсов в условиях многопродуктовых производств. Мы рассмотрели два метода нахождения оптимального решения — метод проб и ошибок и графический метод. Оба они позволяют понять, каким образом в модели линейного программирования выбирается оптимальное решение. Для использования этой модели на практике, когда есть большое количество продуктов и значительное число ограничений, следует применять методы, реализованные в стандартных компьютерных программах. [c.386]
Не существует ни теории, ни модели, которые непосредственно обеспечивали бы выбор оптимальной финансовой стратегии. Следовательно, финансовое планирование осуществляется методом проб и ошибок Множество различных стратегий будет просчитано при разных допущениях о будущих условиях, прежде чем в конце концов выбор падет на одну из них. [c.783]
Продвигаясь вперед методом проб и ошибок, необходимо подготовить дюжины прогнозов, что требует множества расчетов и большого объема документов. Поэтому компании выработали противоядие в виде моделей планирования для прогнозирования финансовых последствий разных стратегий и ситуаций будущего. Эти модели достаточно эффективны и широко применяются. Но надо помнить, что в них не так много собственно финансового подхода. Их первоочередная задача все-таки состоит в подготовке бухгалтерской отчетности. Модели не выявляют лучшую стратегию, а лишь прослеживают результаты стратегии, выбранной пользователем. [c.783]
В зависимости от характера ограничений и статистической структуры переменных эконометрические модели классифицируются на линейные модели с одной, двумя и большим числом переменных, а также на пробит-модели, ло-гит-модели, тобит-модели и др. [c.400]
Матричная модель Нелинейная модель Непрерывная модель Модель равновесия Неравновесная модель Регрессионная модель Сетевая модель Числовая модель Эконометрическая модель — дискретного выбора, —непрерывной длительности выживания), —логит-иодель, —пробит-модель, —тобит-модель., 4. По временному и пространственному признаку Гравитационная модель Динамическая модель (см. Динамические модели экономики) Модели с "бесконечным временем" Статическая модель Точечная модель [c.404]
Эконометрические модели на основе линейного и многомерного дис-криминантного анализа, регрессионного анализа (в частности, логит-и пробит-модели, используемые для прогнозирования вероятности дефолта как функции от нескольких независимых переменных), анализа выживаемости, позволяющего получать оценки вероятности наступления события (например, смерти, дефолта), и др. [c.339]
По всем трем критериям наилучшей признается логит-модель. Эта модель имеет наибольший среди трех моделей максимум функции правдоподобия. Вместе с тем отметим, что преимущество логит-модели над пробит-моделью весьма мало. [c.31]
Представим теперь, что мы имеем в распоряжении только выборочные данные, т.е. пары (х у , i = ,..., 000. Оценивание методом максимального правдоподобия порядковой пробит-модели с нормализацией а = 1, а = 0 (именно такая нормализация используется в пакете EVIEWS), дает следующие результаты [c.52]
Оценивание вектора 2 производится в рамках пробит-модели бинарного выбора. При этом получаем оцененные значения А[=А Х2[в2) (первый шаг процедуры Хекмана). Эти оцененные значения используются затем на втором шаге процедуры вместо / . [c.91]
Если щ статистически независимы от объясняющих переменных, то модель со случайными эффектами представляется более подходящей, и в этом случае проще рассматривать не логит, а пробит-модель. (Хотя можно использовать и логит-модель, что и делается в приводимом далее примере.) [c.323]
В приводимых ниже табл. А1 и А2 указаны результаты оценивания порядковой пробит-модели, не учитывающей панельной структуры данных (данные усреднены по времени), но включающей временные дамми. В рассмотренной порядковой пробит-модели предполагается, что уравнение полезности имеет вид [c.328]
Таблицы В1 и В2 содержат результаты оценивания FE логит-модели и RE пробит-модели с бинарным откликом (1 - если уровень удовлетворенности равен 5 или выше, 0 - если уровень удовлетворенности ниже 5). [c.328]
Тобит-модель со случайными эффектами отличается от пробит-модели со случайными эффектами механизмом наблюдений. В тобит-модели [c.334]
Бинарного выбора модель для панельных данных, 316 логит-модель с фиксированными эффектами, 319 пробит-модель со случайными эффектами, 323 Бройша-Пагана критерий [c.374]
Как подбирать для данного временного ряда модель ARMAI Безусловно, разумен (и часто применяется на практике) метод элементарного подбора — пробуются различные модели при этом начинается поиск с самых простых моделей, которые постепенно усложняются, пока не будет достигнута идентификация. [c.179]