Кривые распределения вероятностей

из "Анализ финансовых отчетов (на основе GAAP) "

Охарактеризованный выше вывод заставляет кредитного аналитика рассмотреть некоторые другие статистические понятия. Многим должностным лицам становится не по себе при мысли о необходимости рассмотреть кривую распределения вероятностей, однако представляется совершенно необходимым учесть следующие два момента. [c.405]
Распределение доходности долгосрочных облигаций корпораций, государственных долгосрочных облигаций и казначейских векселей характеризуется значительной крутизной или башенно-образной формой. Распределение показателей доходности обыкновенных и второстепенных акций не столь характерно. Их графическое представление показывает большую изменчивость в виде более широких и низких кривых. Более высокая изменчивость применительно к акциям означает также, что стандартное отклонение будет большим. [c.406]
В попытке более точно определить размах различных типов распределения знаменитый математик статистической ориентации Карл Гаусс (1777—1855) предложил формулу, описывающую так называемое нормальное распределение. Эта формула характеризует размах событий, которые чаще встречаются в биологических процессах. Обычно ее представляют в виде колокола, когда большая часть событий расположена ближе к центру или средней величине. В немногих случаях они отклоняются от средней и в совсем редких случаях весьма отличны от нее. В математическом представлении края ( хвосты ) кривой распределения никогда не касаются горизонтальной оси. [c.406]
Применительно к рассматриваемой концепции имеются эмпирические исследования, показывающие, что люди обычно хорошо предсказывают единичное стандартное отклонение от средней при нормальном распределении. Люди считают это размахом, и выход события за этот размах их несколько удивил бы. Нормальное распределение дает следующий набор вероятностей. [c.406]

Вернуться к основной статье