Оценка совместных вероятностей

Таким образом, наша формула дает следующие оценки совместных вероятностей  [c.154]

Оценка совместных вероятностей  [c.165]


Обычно условные вероятности рассматриваются в предположении стохастической независимости. Во многих случаях, вроде бросания двух монет, это предположение оправданно. Но есть масса реальных ситуаций, например, при оценке вероятности того, что в определенный день одновременно вырастут две акции (акции обычно положительно коррелированны друг с другом, т. е. коэффициент корреляции > 0), это традиционное предположение теряет силу. Совместные вероятности нельзя рассчитать простым перемножением индивидуальных вероятностей.  [c.136]

Мы можем также оценить величины входящих в таблицу совместных вероятностей двух сценарных спектров. Делая это, нужно помнить о верхних и нижних границах каждой совместной вероятности, чтобы наши оценки не вышли за их пределы. Нижняя граница совместной вероятности, как вы помните, равна 0. Верхняя граница равна минимуму из двух индивидуальных вероятностей.  [c.166]

Оценки степени вероятности взаимовлияния кризисных событий, их совместного действия.  [c.128]


Предположим, что ставка цены капитала компании при реализации данного проекта составляет 11,5%, и по оценкам финансовых менеджеров компании реализация данного проекта имеет риски, равные рискам реализации типичного среднего проекта компании. Затем, умножая полученные значения чистой приведенной стоимости на соответствующие значения совместной вероятности, мы получим ожидаемую чистую приведенную стоимость инвестиционного проекта.  [c.620]

В этом параграфе мы изложим некоторые хорошо известные из математической статистики результаты для определения доверительных интервалов и обсудим критерии для среднего одной совокупности или разности средних двух совокупностей. В последнем случае нас не интересуют два средних сами по себе, перед нами пока не стоит задача совместного вывода (см. часть Б). Мы обсудим также оценку биномиальной вероятности и квантили. На результатах этого параграфа мы будем основываться далее при определении объема выборки.  [c.132]

Во-первых, необходимо разобраться в международной маркетинговой среде, и в частности в особенностях системы международной торговли. При рассмотрении конкретного зарубежного рынка нужно обязательно исходить из оценки его экономических, политико-правовых и культурных особенностей. Во-вторых, фирма должна решить, какой процент общего объема своих продаж она будет стремиться осуществить на внешних рынках, будет ли она действовать всего в нескольких или сразу во многих странах и в странах какого типа она хочет работать. В-третьих, ей предстоит решить, на какие конкретные рынки следует выйти, а это требует оценки вероятного уровня доходов на вложенный капитал в сопоставлении со степенью существующего риска. В-четвертых, фирме предстоит решить, как именно выходить на каждый привлекательный для нее рынок-с помощью экспорта, совместной предпринимательской деятельности или прямого инвестирования. Многие фирмы начинают как обычные экспортеры, затем приступают к совместному предпринимательству и в конце концов переходят к прямому инвестированию. Фирма должна непременно принять решение о том, в какой степени следует приспосабливать свои товары, стратегию стимулирования, цены и каналы распределения к специфике каждого зарубежного рынка. И наконец, фирме необходимо создать эффективную организационную структуру, специализированную на деятельности по международному маркетингу. Большинство фирм начинают с организации экспортного отдела и заканчивают созданием международного филиала. Однако некоторые идут дальше и превращаются в транснациональные компании, высшее руководство которых уже занимается планированием маркетинга и его управлением во всемирном масштабе.  [c.632]


Однако однозначная ориентация на эти методы также может не дать реальной оценки риска, поскольку не существует объективных способов и алгоритмов достоверного определения субъективных вероятностей и полезностей. Поэтому оба вышеназванных метода необходимо применять совместно с другими, как дополнение для учета склонностей и поведения конкретного инвестора. В связи с этим можно предложить следующий порядок оценки риска и неопределенности при разработке управленческих решений  [c.149]

Наличие относительно высоких объемов долгосрочных финансовых вложений требует выяснения их направленности, эффективности и оценки удельного веса каждой из выделенных групп финансовых вложений в общей сумме и по отношению к итогу баланса. Чем выше удельный вес долгосрочных финансовых вложений в общей сумме имущества предприятия, тем больше отвлечено от основной его деятельности, что, соответственно, увеличивает предпринимательские риски клиента. Инвестиции в дочерние общества (код строки 131), инвестиции в зависимые общества (код строки 132), инвестиции в другие организации (код строки 133) — все эти направления вложений требуют дополнительного анализа, так как успешная/неуспешная деятельность клиента и возможности совместного бизнеса с банком зависят не от него самого, а от качества менеджмента и эффективности деятельности тех эмитентов, ценные бумаги (титулы собственности) которых оно приобрело. Можно предположить, что при прочих равных условиях, то есть если инвестиции не являются профилем деятельности клиента банка — это свидетельство низкого качества управления предприятием. Займы, предоставленные на срок более 12 месяцев (код строки 134),необходимо сопоставить с разделом V пассива баланса Долгосрочные пассивы . Если займы предоставленные превышают по размерам заемные средства (код строк 510, 511,512), то это свидетельство низкой ликвидности бизнеса клиента, а также велика вероятность того, что предприятие используется как транзитный счет для  [c.142]

Трудность данного метода, очевидно, состоит в нахождении соответствующих нормативов и долевых показателей. Их получение обычно требует проведения специальных исследований. В то же время видно, что погрешность в каждом множителе переносится на каждый следующий уровень и на итоговый результат. Чтобы избежать этой опасности, следует использовать несколько наиболее вероятных значений, т.е. получать не одну оценку, а их диапазон. В любам случае данный метод следует применять совместно с другими аналитическими методами. х-  [c.197]

Люди с низкой потребностью в структурировании работы и высоким стремлением к самосовершенствованию гораздо более склонны выбирать себе вид деятельности с нечеткими рамками , где велика роль интуиции и опыта или где имеется элемент большей свободы и отсутствуют точные конечные выводы, где есть еще поле для самостоятельных исследований и разработки нового. Они всегда готовы работать в более неопределенной области, обучаясь на практическом опыте и в ходе проведения исследований. Они спокойно относятся к отсутствию установленных целей и заранее заданных результатов, а вероятно, примирятся и с отсутствием у себя квалификации. Они будут иметь мотивацию хорошо работать, если их поместить в ситуацию, в которой они смогут получить опыт и знания в процессе работы. В этом случае их потребность в признании будет удовлетворена осознанием того, что они научились, внешним подтверждением, так как им будут поручать работу, требующую обладания опытом и навыками, которые они уже накопили. Мотивируя таких работников, необходимо всегда быть в курсе того, что они делают и чему уже научились. Некоторые достигнутые ими результаты будет трудно зафиксировать. Но это не делает их менее ценными. В то же время потребуется тщательная совместная с ними оценка их достижений, чтобы определить, в каком направлении должно идти их дальнейшее совершенствование.  [c.74]

Загрязнения окружающей среды отходами промышленных и бытовых предприятий (трубы, стоки, отвалы золы и шлаков и пр.) оказывают на здоровье человека не только прямое, но и косвенное влияние (эрозия почв, поражение флоры и фауны). Самоочищение среды от оказанных на нее вредных воздействий в значительной степени зависит от климатических особенностей местности. Поэтому несомненный интерес представляет оценка метеорологического потенциала атмосферы, определяющего возможности рассеяния и накопления загрязняющих ингредиентов как в приземном слое, так и на подстилающей поверхности. С этих позиций наиболее адекватным изучаемому явлению функциональным пространством является вероятностное, минимизирующее по сравнению с другими пространствами погрешности результатов. Поясним высказанное утверждение. Обычно концентрации примеси рассчитывают для каких-то мгновенных или усредненных метеорологических параметров. В первом случае получают результат именно для заданных мгновенных характеристик, вероятность совместной реализации которых, как правило, очень мала. Во втором случае — результат для усредненных за некоторый промежуток времени характеристик, которые могут никогда не иметь место в реальной атмосфере. Поэтому для решения задач поставленного класса надежнее исследовать перенос и турбулентную диффузию примеси в поле случайных скоростей, рассматривая реализации всех метеорологических комплексов как полную группу событий за интересуемый отрезок времени.  [c.118]

Просмотрите список проблем, указанных в пункте 1 и подлежащих исследованию. Это следует сделать главным начальникам совместно с труп- пой отобранных вами специалистов. Цель состоит в- том, чтобы в самом начале определить возможности решения проблем путем оценки каждого возможного результата и вероятностей успеха. Выберите проблему важную, но такую, вероятность решения которой велика.  [c.223]

Технически, когда рынок не развивается, он чертит линию (находится в неопределенном состоянии), то есть рынок в процессе консолидации, накопления или распределения. Но один лишь технический анализ не скажет вам, в каком именно, пока тренд не продолжится (в случае консолидации) пока линия не прорвана вверх, это означает, что он в фазе накопления или пока линия не прорвана вниз, что означает, что он был в фазе распределения. Линии формируются на всех рынках и являются известными техническими инструментами. Вероятно, наиболее важно здесь подчеркнуть, что на фондовом рынке, чтобы быть значащими, линии должны быть сформированы и пробиты совместно для всех связанных средних. А теперь позвольте мне переключить внимание на оценку трендов и их изменений.  [c.168]

Сложнее обстоит дело с оценкой риска необнаружения RH. Величина RH является, как помним, вероятностью события Н — необнаружения аудитором существенных ошибок. При использовании аудитором выборочных методов определения ожидаемой ошибки событие Н может быть результатом появления хотя бы одного из двух совместных событий Ht и Н2. Событие Н, — необнаружение аудитором существенных ошибок в процессе проверки выборочных совокупностей. Вероятность этого события обозначим Run — риск необнаружения процедурный. Риск Rm может быть оценен аналогично риску Reu исходя из значений факторов 15-18 (табл. 3.5). Событие Н2 — наличие существенных ошибок в генеральной совокупности, в то время как определенное выборочными методами (см. формулы (3.5-3.7)) предельное значение ожидаемой ошибки Мп < S, и аудитор, проверяя выборки, существенных ошибок не пропустил. Вероятность события Н2 — это хорошо нам известный по предыдущим параграфам риск выборки Re.  [c.119]

Естественно, мы лишь предположили наиболее вероятные (возможные) рассуждения и переживания участников данной задачи-ситуации, хотя точно сказать, что происходит в душе каждого реального человека, невозможно. Но сам факт такой попытки анализа может спровоцировать интересные высказывания в классе (или высказывания клиента на консультации). При этом задача психолога — не навязывать своей точки зрения, а лишь спровоцировать высказывания самого клиента (или спровоцировать обозначение различных точек зрения в оценке позиций участников ситуации с тем, чтобы совместно выбрать наиболее правдоподобные).  [c.442]

Подробное рассмотрение детерминаций, тщательный анализ понятия и областей их приложения дан в монографии С. В. Чеснокова [3.15]. Силлогистические схемы, расширяющие понятие силлогистики Аристотеля на случай работы с частотными квантификаторами, заимствованы из работы [3.16]. В последнее время на основании этой модели Е. И. Ефимовым предложена другая конструкция для расширения понятия силлогизма Аристотеля. В его конструкции используются не условные вероятности, как в конструкции Чеснокова, а вероятности совместных событий. Это позволило Е. И. Ефимову построить процедуру оценки истинности силлогизма (т. е. нахождения границ интервала, в которых находится значение соответствующих вероятностей для заключительной детерминации), которая не требует для своего осуществления решения громоздкой задачи дробно-линейного программирования. Однако до настоящего времени не удалось доказать эквивалентность определения понятия истинности силлогизмов, используемых в моделях Чеснокова и Ефимова. Интересные соображения о способах вычисления истинности для полисиллогизмов, интерпретируемых в виде причинно-следственных сетей, можно найти в работе [3.17].  [c.263]

Вложение денег на стадии создания ЗАО Кузя несет с собой наибольший риск. Следовательно, здесь должен быть самый большой процент на вклады в случае успешной реализации проекта. Сколько-нибудь ответственно рассуждать о целесообразности вложений на этой стадии могут те, кто собирается вкладывать в проект свои деньги. Например, вполне нормально ожидать удвоения ценности вложений каждый год. В этом случае за 4 года, т.е. к моменту выкупа за 40 000 000 пакета акций в 40% оценка вложений должна увеличиться примерно в 15 — 16 раз, а через 6 лет в 64 раза. Оценивая пакет акций, остающийся в руках старых акционеров, в 60 000 000 на момент завершения договора о совместной деятельности (4 года) и в 240 000 000 на момент достижения совместным предприятием полной мощности (6 лет), можно оценить приемлемый уровень начальных капиталовложений примерно в 4 000 000. Полученное число может рассматриваться лишь как оценка сверху, но и в таком качестве она сильно завышена, так как вероятность потери вложенных денег здесь в несколько раз выше, чем вероятность успеха. Поэтому надо пытаться решить все проблемы ЗАО Кузя в рамках десятков, в крайнем случае, сотен тысяч долларов. Оценка портфеля прав ИС должна быть того же порядка.  [c.283]

Если отклонения доходности имеют случайный характер, то можно оценить вероятность реализации той или иной доходности в любом заданном интервале ее значений. Обычно для этой цели используют гауссово (или нормальное) распределение вероятностей, наиболее часто встречающееся в природе. Распределение Гаусса применяют, в частности, для оценки случайных погрешностей измерений. В пользу применения нормального распределения имеются веские основания оно всегда проявляется тогда, когда суммарная погрешность есть результат неучтенного совместного воздействия целого ряда факторов, каждый из которых дает сравнимый с другими вклад  [c.201]

Более строгий подход к оценке рисков заключается в расчете диапазонов изменения и вероятностей не только для итоговых денежных потоков за период, но также для отдельных переменных, имеющих ключевое значение для формирования этих денежных потоков. На основе распределения вероятностей можно определить, насколько разумно ожидание того или иного значения каждой переменной и их совокупности. При этом, если имеется большое количество переменных факторов, то они, как правило, взаимозависимы. Так, например, ценовые изменения служат причиной изменения объема реализации, поэтому определение таких взаимосвязей it включение их в анализ вполне оправданно. Вероятные результаты реализации проекта могут быть смоделированы на компьютере путем многочисленных итераций. Этот метод является развитием анализа чувствительности в том смысле, что потенциальные изменения среди множества переменных оцениваются как совместно, так и относительно друг друга.  [c.319]

Нескорректированные критерии оценки результатов выполнения программ могут оказаться не совсем точными показателями. Так, системы контроля выполнения программ могут снизить их значимость, если будут способствовать оказанию услуг клиентам, для которых благоприятные результаты были бы вполне вероятны даже при отсутствии услуг, оказываемых в рамках программ. Для избежания подобных ошибок необходимо корректировать показатели эффективности. Несмотря на то, что, казалось бы, нескорректированные показатели действительно способствовали эффективности на первых порах реализации Закона о программах совместного профессионального обучения, Министерство труда США значительно улучшило модели внесения корректив в свои программы и стало всячески поддерживать оказание услуг самым неимущим группам населения. Теперь в большинстве штатов эти модели Министерства труда или идентичные процедуры используют для корректировки показателей эффективности местных программ, чтобы показать их влияние на участников этих программ и местное население в целом.  [c.539]

Изложенный метод поквадрантной оценки совместных распределений вероятности при известных безусловных плотностях и коэффициенте корреляции между ними весьма привлекателен. Он точно описывает механизм формирования совместного распределения из компонентных безусловных распределений. Когда мы используем распределение Бернулли (распределение, у которого только два возможных исхода, т. е. сценарные спектры состоят только из двух сценариев), можно получить очень хорошую и простую оценку совместных вероятностей. Но чтобы сделать ее еще точнее, т. е. найти более детальные совместные вероятности, не ограничиваясь на квадрантах, требуется наперед знать коэффициенты корреляции составляющих квадрантов (или наперед знать совместные вероятности, чтобы, обратив формулу, получить коэффициенты корреляции).  [c.165]

При оценке совместных вероятностей вы, возможно, захотите смоделировать кривые, образуемые значениями строк и столбцов таблицы, с помощью какого-нибудь математического процесса. Возможно, что при оценке совместных вероятностей или коэффициентов корреляции, введенных совместными распределениями изложенной здесь Теории Условной Вероятности, пригодится какая-нибудь разновидность регрессионного анализа, нейронных сетей или другого аппарата. Это поистине широко открытая область приложений. В главе 4 Математики управления капиталом рассказано о моделировании распределения одной случайной величины с помощью критерия Колмогорова-Смирнова. Этот метод можно также использовать для моделирования строк и столбцов таблицы совместных вероятностей. Тем, кто заинтересован в развитии сходных методов, следует изучить кривые Пирсона, а также Байесову статистику. Для этого рекомендую прочитать Прикладную теорию статистических решений Говарда Райффы и Роберта Шлайфера (изд-во Гарвардского университета, Бостон, 1961 г.) и Адаптивные процессы управления Ричарда Беллмана (изд-во Принстонского университета, Принстон, 1961 г.).  [c.168]

Новая модель, представленная в следующей главе этой книги, отличается математической строгостью. Единственными исходными данными, которых она требует, являются сценарии, то есть вероятности всевозможных исходов. Они играют первостепенную роль при оценке совместных (условных) вероятностей. Если вероятности неточны, то и отдача от новой модели будет невелика. Проблема заключается в том, чтобы точно назначать совместные вероятности возможным исходам многих одновременных сценарных спектров. Достижение вершины (п + 1)-мерного изображения столь же важно, как и усилия по таймингу и выбору сделки. Эту вершину (как и любую другую точку, в которой мы  [c.168]

Тесты на эффективность рынка позволяют цыявить возможность получения избыточных доходов за счет применения определенной инвестиционной стратегии. Некоторые тесты также позволяют учитывать трансакционные издержки и возможность исполнения торговых сделок. Поскольку избыточный доход на инвестицию есть разница между фактическим и ожидаемым доходом на эту инвестицию, то в каждом тесте на эффективность рынка неявно присутствует модель для определения ожидаемых доходов. В некоторых случаях этот ожидаемый доход соотносится с риском с помощью модели оценки финансовых активов или модели арбитражной оценки, а в других — ожидаемый доход выводится на основании доходов, создаваемых аналогичными или тождественными инвестициями. Во всех случаях тест на эффективность рынка является совместным тестом на эффективность и рынка, и модели, используемой для определения ожидаемых доходов. Когда тест на рыночную эффективность свидетельствует о наличии избыточных доходов, это может говорить о неэффективности рынков или об ошибочности модели, используемой для вычисления ожидаемых доходов, либо об одновременном наличии обоих явлений. Хотя это может показаться неразрешимой дилеммой, если выводы из исследования нечувствительны к различным спецификациям модели, то гораздо более вероятно, что результаты вызваны рыночной неэффективностью, а не ошибочными спецификациями модели.  [c.153]

Если средства измерений используются отдельно, самостоятельно и результаты, полученные с помощью данных средств измерений, не будут сопоставляться или совместно использоваться с другими результатами, то для них целесообразно (вследствие простоты выражения и контроля) нормировать интервальный показатель — предел допускаемой основной погрешности (Дор) Данный показатель можно нормировать и для средств измерений, по показаниям (выходным сигналам) которых принимаются особо ответственные решения, связанные с охраной здоровья, безопасностью, охраной окружающей природной среды и т.п. Это обусловливается тем, что оценки инструментальных погрешностей измерений, полученные на основании арифметического суммирования интервальных показателей, являются предельными сверху" оценками, т.е. реальные значения инструментальных погрешностей с вероятностью, сколь угодно близкой к единице (вследствие усеченности законов распределения погрешностей), не будут превышать пределов, подсчитанных по интервальным показателям составляющих погрешностей средств измерений.  [c.144]

Канеман Д. (р. 1934) — израильско-американский психолог. Основатель нового научного направления, соединившего экономику с психологией в исследованиях стимулов и мотивов экономических решений, принимаемых людьми в условиях неопределенности и систематически отклоняющихся от предсказываемых стандартными экономическими теориями. Лауреат Нобелевской премии по экономике 2002 г. за применение психологической методики в экономической науке, в особенности — при исследовании формирования суждений и принятия решений в условиях неопределенности (совместно с В. Смитом). Стал вторым не экономистом (после математика Д. Нэша). Главный объект исследований — это механизмы принятия человеком решений в ситуации неопределенности. Он доказал, что принимаемые людьми решения существенно отклоняются от того, что предписано стандартной экономической моделью homo e onomi us. В ходе экспериментов пришел к выводу, что люди не могут рационально оценивать ни величины ожидаемых выгод, ни их вероятности. Люди по-разному реагируют на эквивалентные (с точки зрения соотношения выгод и потерь) ситуации в зависимости от того, теряют они или выигрывают. Это явление называют асимметричной реакцией на изменение благосостояния. Человек боится потери, т.е. его ощущения от потерь и приобретений несимметричны степень удовлетворения человека от приобретения, например, 100 долл. гораздо ниже степени расстройства от потери той же суммы. Поэтому люди готовы рисковать, чтобы избежать потерь, но не склонны к риску, чтобы получить выгоду. Люди склонны ошибаться при оценке вероятности они недооценивают вероятность событий, которые, скорее всего, произойдут, и переоценивают гораздо менее вероятные события. Ученые обнаружили интересную закономерность — даже студенты-математики, хорошо знающие теорию вероятностей, в реальных жизненных ситуациях не используют свои знания, а исходят из сложившихся у них стереотипов, предрассудков и эмоций. Вместо теорий принятия решений, основывающихся на теории вероятностей, Д. Канеман и А. Тверски предложили новую теорию — теорию перспективы. Согласно этой теории нормальный человек не способен правильно оценивать будущие выгоды в абсолютном выражении, на самом деле он оценивает их в сравнении с некоторым общепринятым стандартом, стремясь прежде всего избежать ухудшения своего положения. С помощью теории перспективы  [c.18]

Если нематериальные активы покупаются отдельно или в составе других активов, определение их стоимости подобно расчету стоимости здания или оборудования при идентичных обстоятельствах. Однако, если нематериальный актив создается на предприятии, расчет его стоимости сопровождается не только трудностями оценки активов, возведенных хозяйственным способом, но и трудностями самого расчета. Стоимость большинства патентов, торговых марок, торговых имен — совокупная стоимость. В результате понесения затрат на опытно-конструкторские разработки может появиться много патентов, а некоторые торговые марки и торговые имена могут рекламироваться совместно. Проблемы оценки могут быть решены на основе использования известных методов оценки стоимости, но результаты, вероятно, будут произвольными, если они включают в себя распределение совокупных затрат. Существует возможность получения неадекватных оценок, но не в большей степени, чем при определении стоимости совместно приобретенных материальных активов, например здания и земельного участка.  [c.400]

Например, респонденты недавно проведенного опроса дали абсолютно верную оценку тому, что 50% всех американских пар заканчивают свою совместную жизнь разводом, но при этом установили вероятность собственного развода равной нулю2.  [c.22]

Как видно из II.8, для периодических систем можно увеличить объем выборки повторением имитационных опытов, в каждом из которых получается независимая оценка отклика (например, среднее время ожидания или вероятность большого времени ожидания). Для непрерывных систем мы тоже можем выделить отдельный опыт для повторения, разделив машинное время на отрезки с учетом времени, необходимого для завершения переходного процесса. Затем анализ ведется традиционными статистическими методами, основанными на независимых наблюдениях. Поскольку эти методы часто предполагают нормальность, обсудим сначала центральную предельную теорему для r-зависимого стационарного случая. Процесс называется стационарным в узком смысле, если совместная функция распределения вероятностей наблюденийл , х%,. .., xt,. .., XN во времени не есть функция времени t. Иначе говоря, эта вероятность не меняется во времени, а остается постоянной. (Это совпадает с определением установившегося состояния, данным в 1.2 и П.4.) При такой совместной функции распределения вероятностей безусловная функция распределения вероятности одинакова для каждого Xt. Это, в свою очередь, означает, что все  [c.121]