Для целей диагностики можно использовать целый ряд различных статистических процедур, которые направлены в основном на проверку гипотезы Н о том, что в модели, порождающей наблюдения, последовательность st действительно образует процесс белого шума. [c.48]
Своеобразной формой выбытия товаров является их уценка. Сейчас она довольно широко применяется в отношении товаров устаревших фасонов и моделей, товаров, потерявших свое первоначальное.качество. Сумма уценки (разность между старыми и новыми ценами) уменьшает стоимость товаров на эту величину сокращается и возможный объем розничного товарооборота. Анализ уценки товаров проводится прежде всего с точки зрения ее обоснованности. С этой целью тщательнейшим образом изучают акты на уценку товаров, выявляют все обстоятельства, связанные с уцененными товарами (время их поступления в магазин, соблюдение требований качественной приемки их от поставщика, условия хранения в магазине и т.д.). Выводы по материалам анализа актов на уценку и других данных должны быть направлены на устранение начальных причин, порождающих уценку. [c.301]
С позиции арифметики все представленные формулы безупречны, однако с позиции факторного анализа только первая имеет смысл, поскольку именно в ней показатели, стоящие в правой части формулы, являются факторами, т.е. причиной, порождающей и определяющей значение показателя, стоящего в левой части (следствие). Логика рассуждений в отношении первой модели очевидна чем больше численность, тем больше, при прочих равных условиях, объем производства чем выше производительность труда, тем больше объем производства. По второй и третьей моделям очевидно, что предпосылка о том, что объем производства может рассматриваться как фактор численности или выработки, т.е. причина, определяющая их значения, совершенно абсурдна. [c.79]
База знаний — это совокупность моделей, правил и факторов (данных), порождающих, анализ и выводы для нахождения решений сложных задач в некоторой предметной области. [c.155]
Цель анализа временных рядов состоит в том, чтобы извлечь из данного ряда полезную информацию. Для этого необходимо построить математическую модель явления. Такая модель должна объяснять существо процесса, порождающего данные, в частности — описывать характер данных (случайные, имеющие тренд, периодические, стационарные и т.п.). После этого можно применять различные методы фильтрации данных (сглаживание, удаление выбросов и др.) с конечной целью — предсказать будущие значения. [c.54]
В случае проблемной ситуации лицо, принимающее решение, сначала должно составить представление о проблеме, или создать ее модель, а затем попытаться найти решение этой смоделированной проблемы. Если его представление о проблеме (или ее модель) окажется неверным, то решение может не дать желаемых результатов, т. е. существующая проблема не,будет разрешена. Типичным примером является формулировка проблемы, способствующая подавлению симптомов, а не устранению причин, порождающих ее. Вследствие таких ошибок гораздо труднее правильно сформулировать, чем разрешить, проблему. [c.17]
Во-первых, благодаря эвристическому подходу к построению исходного графа задачи удалось разрешить проблему моделирования сортности перекачиваемой нефти. В частности, если каждое ребро (дуга) исходного графа задачи моделирует только реальный участок трубопровода, то ввиду того, что по некоторым из них могут перекачиваться разные сорта нефти, которым соответствуют различные удельные расходы электроэнергии на перекачку, возникает проблема неоднозначности значений коэффициентов критериев оптимальности. Иначе, значение коэффициента критерия для конкретного участка трубопровода может быть определено лишь тогда, когда будет зафиксирован сорт нефти, перекачиваемой по этому участку, а сама фиксация этого сорта должна происходить в результате решения оптимизационной задачи с заданным критерием. Указанное противоречие, порождающее существенные осложнения в модели и методе решения возникающей задачи, удалось разрешить эвристическим приемом, благодаря которому сложности из модели и метода была перенесены на стадию построения исходного графа. Именно учитывая, что на стадии подготовки оперативной исходной информации перед решением задачи на очередной плановый период (месяц, декаду) известно, какой сорт нефти будет перекачиваться по конкретному участку трубопровода, эта информация закладывается в исходный граф, который таким образом расширяется путем ввода новых [c.155]
Заметим, что модель (4.1) — (4.2) не связана с какими-либо предположениями о характере областей G или функций, порождающих их. Результаты настоящего параграфа справедливы и для бесконечно-мерного -случая [138, 139]. [c.105]
Тип соответствия. 1. Модель соответствия один к одному (каталожная модель). Каждой спецификации требования в функциональном пространстве будет дано какое-то решение в опознавательном пространстве с точным соответствием. Проблема проектирования сводится к проблеме поиска данных. Это значит, что никакого артефакта не будет создано в ходе проектирования, который не существовал в прошлом. 2. Расчетная модель. Если допустить аппроксимацию в опознавательном пространстве, полагая множество элементов опознавательного признака конечным. и каждый элемент выразить числом, то возможно представить функцию от признаков. 3. Порождающая модель. Если существует ряд правил, которые создают решение в значениях опознавательного признака, давая спецификацию в значениях функции, то проект детерминирован порождающим правилом. [c.28]
Ломаная кривая спроса, порождающая отрицательный скачок MR, представлена на рис. 6, а. Такая кривая спроса используется в одной из моделей олигополии и обсуждается в лекции 29. Если предельные затраты представлены кривой МС, то оптимальный объем равен QA-Правда, равенство (1), строго говоря, не выполняется, так как значение MR при Q = QA не определено. Но слева от этой точки МЛ > МС, а справа MR < МС, откуда и следует оптимальность объема QA- Это значение объема останется оптимальным и при некотором увеличении или уменьшении предельных затрат (кривые МС и МСъ). [c.235]
По мнению И. Шумпетера, статическая модель не соответствует реальному положению вещей. В теории развития экономическая жизнь должна исследоваться как динамический и постоянно изменяющийся процесс. В этой связи в отличие от ортодоксального подхода И. Шумпетер считает центром своего анализа саму динамику системы и внутренние факторы, порождающие это развитие. [c.668]
Последнее уравнение допускает еще одну интерпретацию. Для фиксированного потока платежей F, порождающего счет с переменным капиталом в коммерческой модели, состояние счета для моментов t, следующих за всеми критическими моментами потока, т.е. (>( , ...,(п, определяет также будущее (или накопленное) значение потока F в коммерческой модели. Это значение естественно обозначить как. Таким образом, [c.184]
Опишите алгоритм последовательного нахождения состояния счета с заданным порождающим потоком в коммерческой и актуарной моделях. [c.195]
Приведите общее выражение состояния полного счета в коммерческой модели с использованием порождающего этот счет потока платежей. [c.195]
Более точно, в данном параграфе речь будет идти о том, в какой мере понятие оператора будущей стоимости согласовано в рамках данной модели с ее динамикой, задаваемой уравнением (6.2). Так, образуя расширенный (порождающий) поток [c.224]
Известно, что процесс, порождающий данные (истинная модель), описывается классической линейной моделью регрессии у = Х(3 + е. Оценка /Зй получается регрессией у на X (МНК-оценка) при ограничении Hf3 = г. Найдите матрицу ковариаций V(/3R) и сравните ее с матрицей ковариаций V(/3) — МНК-оценки в регрессии без ограничений. Как полученный вами результат соотносится с теоремой Гаусса-Маркова [c.99]
Процесс, порождающий данные у = Xft+Zj+e. (4.11a) Модель у = Х/3 + е. (4.116) [c.124]
Рассмотрим теперь другую, более близкую к практике, постановку задачи, когда нам неизвестен процесс, порождающий данные ( истинная модель ). [c.128]
Процесс, порождающий данные (истинная модель), описывается соотношениями [c.136]
Наконец, модели в виде систем продукций охватывают широкий класс различных порождающих моделей, в который входят такие известные модели, как формальные грамматики, исчисления высказываний и предикатов, сетевые модели и многие другие. Во всех известных на сегодня моделях ситуационного управления для решения задачи пополнения использовались именно продукционные системы. [c.98]
Третья модель — порождающая, была использована как база для создания САПР, которая помогает проектировщику на ранних стадиях проектирования. Процесс проектирования обычно начинается с описания функциональных требований. Функции, как правило, не описываются в математически обрабатываемых формах (они обычно выражаются на естественном языке). Например, для нас требуется что-то, с помощью чего мы можем пить чай — есть функциональное требование. У нас нет средств для манипулирования таким описанием в математической форме. Однако порождающие правила дают возможность отображать объект проектирования из функционального пространства в опознавательное. Для этого необходимо создать цепочку этих правил. Порождающие правила обычно описываются следующим образом IF — если (условие), Then — тогда (действие). Например, если подшипник, тогда малое трение . Это знание небольшого размера или один фрагмент знаний, которое касается упомянутого выше отображения. Проектировщик содержит подобные правила в своей долговременной памяти. Сведенные в систему в виде порождающей модели, они могут помочь в отображении функциональных требований в опознавательные признаки. В качестве иллюстрации показана система, использующая логику первого порядка вместо порождающих пртзил. Пусть проектировщик обладает базой знаний, содержащей следующие шесть правил [c.29]
Если мы не ограничиваем себя моделями AR и допускаем, что модель, порождающая данные, имеет вид ARMA(po, < o) (с неизвестными ро, до) [c.41]
С другой стороны, если ориентироваться на критерий Люнга - Бокса, то пик A F на лаге 1 является статистически значимым. Это означает, что в качестве потенциальных моделей порождения данных можно предварительно рассматривать модели AR(1) и МА(1). Таким образом, мы сталкиваемся здесь с конфликтной ситуацией статистические выводы, получаемые при использовании разных критериев, не соответствуют друг другу. Подобная ситуация не является чем-то исключительным и достаточно часто встречается при идентификации модели, порождающей наблюдаемый ряд, тем более, что используемые критерии - асимптотические, тогда как обычно в распоряжении исследователя имеется не слишком большое количество наблюдений. [c.45]
Между тем вопрос о стационарности или нестационарности модели, порождающей наблюдаемый ряд, привлекает к себе постоянное внимание уже в течение нескольких десятков лет. Особенно это внимание усилилось после серии работ 80-х годов 20 века, в которых было введено понятие коинтеграции. С помощью этого понятия была обоснована методика построения "моделей коррекции ошибок", в рамках которых удается моделировать наличие долговременных связей между переменными вместе с указанием краткосрочной динамики, обеспечивающей поддержание этих долговременных связей. [c.98]
Для обоих вариантов оценивания мы получаем в качестве оценок для коффициента Ъ значения, очень близкие к 1, что отражает необратимость МА(1) модели, порождающей ряд. Обратим внимание на то, что в этом случае продифференцированный ряд оказывается автокоррелированным несмотря на то, что исходный ряд представляет собой сумму детерминированного линейного тренда и белого шума. Это явление известно как эффект Слуцкого ([Slutsky (1937)]. [c.111]
Обратимся опять к реализации ST 3 ряда, стационарного относительно линейного тренда, по которой оказалось затруднительным вынести определенное решение относительно принадлежности к классу TS или к классу DS модели, порождающей эту реализацию. Привлечем к решению этого вопроса процедуру Кохрейна. [c.151]
Однако в дальнейшем было замечено, что отдельные клетки матрицы стратегического позиционирования ориентируют на стратегию "генерирования денежной наличности". Следовательно, такая модель оказывается приспособленной как для анализа бизнес-динамики, с точки зрения перспектив отдачи первоначальных инвестиций, так и для анализа финансового баланса всего делового портфеля компании, с точки зрения потока денежной наличности. Основополагающей идеей модели Shell/DPM является идея, заимствованная из модели B G и состоящая в том, что общая стратегия фирмы должна обеспечивать поддержание баланса между денежным излишком и его дефицитом путем развития новых перспективных видов бизнеса, основанных на последних научно-технических разработках, которые будут поглощать излишки денежной массы, порождаемые видами бизнеса, находящимися в фазе зрелости своего жизненного цикла. Модель Shell/DPM ориентирует менеджеров на перераспределение определенных финансовых потоков из бизнес-областей, порождающих денежную массу в бизнес-области с высоким потенциалом отдачи инвестиций в будущем. [c.190]
Изначально при использовании модели DPM организация Shell больше заботилась об обеспечении рационального потока денежной наличности. В литературе можно встретить описание первого использования модели DPM как критерия для классификации видов бизнеса при решении вопросов размещения финансовых, материальных и высококвалифицированных трудовых ресурсов. Однако в дальнейшем было замечено, что отдельные клетки 3x3 матрицы стратегического позиционирования ориентируют на стратегию "генерирования денежной наличности". Следовательно, такая модель оказывается приспособленной как для анализа бизнес-динамики с точки зрения перспектив отдачи первоначальных инвестиций, так и для анализа финансового баланса всего делового портфеля организации с точки зрения потока денежной наличности. Основополагающей идеей модели Shell/DPM является идея, заимствованная из модели B G и состоящая в том, что общая стратегия организации должна обеспечивать поддержание баланса между денежным излишком и его дефицитом путем развития новых перспективных видов бизнеса, основанных на последних научно-технических разработках, которые будут поглощать излишки денежной массы, порождаемые видами бизнеса, находящимися в фазе зрелости своего жизненного цикла. Модель Shell/DPM ориентирует менеджеров на перераспределение определенных финансовых потоков из бизнес-областей, порождающих денежную массу в бизнес-области с высоким потенциалом отдачи инвестиций в будущем. [c.35]
Пример показывает, что порождающие правила могут дать некоторое множество решений. Для выбора наилучшего из них следует добавить дополнительные требования. На основе порождающей модели разработана система автоматизированного проектирования PROS ODE (система порождающих правил для концептуального проектирования). На вход системы поступают требования, на выходе — схема из функциональных элементов. [c.30]
Участникам рынка нелегко понять природу благоприятных условия для трейдинга. Как учат бывалые эксперты, несколько легкоузнаваемых моделей владеют секретом спускового механизма, порождающего прибыли. Согласно их логике, участники торгового процесса должны как можно быстрее найти эти модели и засесть в ожидании счастливого события. Однако для эффективной работы стратегии необходимо тщательное планирование сделки. Цена выдает непрерывный поток информации, позволяющий сделать прогноз о будущем направлении ее движения. Каждый новый участок графика несет информацию, способную изменить вероятность того или иного результата происходящих на рынке событий. Удастся выбрать единственно правильный путь для осуществления сделки - и самая заурядная модель может привести к значительной прибыли. Выберите ошибочный путь - и никакой учебник не поможет Вам сохранить позицию. [c.233]
Работа в плоскостях модели. При работе с большой моделью удобно пользоваться набором плоскостей построения. Для этого конструктор предлагает набор плоскостей с номерами Г - 9, фрагменты графов которых не пересекаются на уровне маршрутов тран-зактов. В каждой из плоскостей могут находиться узлы типа parent, pay, rent, или down, в свою очередь порождающие новые плоскости. Порождаемые плоскости имеют номера, начинающиеся с 10. [c.176]
В последнее десятилетие XX в. были построены качественно новые теоретические модели, в которых предпринята попытка обосновать эндогенную природу технологических изменений, порождающих рост. Принципиальная особенность этих моделей заключается в том, что их производственная функция содержит в той или иной форме новую переменную - человеческий капитал, - характеризующую объем научных знаний и практического опыта, накопленных в процессе обучения. Новая теория роста , разработанная в 1980-х гг. американским экономистом Полом Ромером и его последователями, поставила во главу угла технологическое развитие. Согласно этой [c.638]
Хотя описанный выше подход к определению текущей стоимости потоков платежей выглядит логичным и весьма прост в вычислительном плане, он имеет существенный недостаток. Правило (1.12) для определения текущей стоимости неявно подразумевает независимость воздействия сумм потока на финансовый процесс, порождающий будущую стоимость потока. Действительно ли, например, эффект последовательности действий (довложений и/или изъятий) с одним счетом равносилен сумме эффектов от аналогичных независимых действий с отдельными суммами, составляющими поток Как увидим далее, это далеко не всегда так. Во многих финансовых процессах, даже самых простых на первый взгляд, независимости действия отдельных событий может не быть. Поэтому в таких случаях определение (1.12) перестает быть корректным. В этих случаях оператор текущей стоимости (или оператор приведения) потока, определяемый равенством (1.12), называют формальным оператором, тогда как другие способы преобразования и приведения потоков и соответствующие им операторы, непосредственно связанные с изучаемым (моделируемым) процессом в рамках конкретной модели, называются модельными. Для нахождения правила приведения стоимости потока необходим более глубокий анализ конкретной динамики финансового процесса. [c.70]