Вероятностные модели прогнозирования рыночной ситуации учитывают случайную составляющую развития экономической системы. Для описания стохастической системы применяется уравнение Колмогорова, его решение представляет собой распределение плотности вероятностей. Причем чем более длительный промежуток времени выбирается для прогноза, тем больше дисперсия распределения вероятностей и тем больше неопределенность полученного результата. Однако оценка риска прогнозируемой ситуации на рынке на основе изученных методов обеспечивает предпринимателя информацией о возможных (вероятных) потерях и позволяет принять меры по их снижению. [c.459]
Содержание статистического метода заключается в изучении доходов и потерь от вложения капитала и установлении частоты их возникновения. На основе полученных данных делается прогноз на будущее. В процессе применения данного метода осуществляется расчет вариации, дисперсии и стандартного отклонения. Вариация выражает изменения (колеблемость) количественной оценки признака при переходе от одного случая (варианта) к другому. Например, изменение экономической рентабельности (активов, собственного капитала, инвестиций) можно определить, суммируя произведение фактических значений экономической рентабельности (ЭР.) на соответствующие вероятности (Р ) [c.214]
Многие экономические решения связаны с анализом возможных результатов, точнее, с разбросом возможных результатов. Например, при покупке акций какой-либо компании весьма важно оценить риск от такого вложения, который определяется рассеиванием годовых дивидендов по данным акциям за продолжительный период времени. Такую оценку можно осуществлять на базе анализа дисперсии СВ -размера дивидендов. Следовательно, при изучении многих экономических проблем приходится иметь дело с выдвижением и проверкой гипотез о величине дисперсии. Одной из самых распространенных является гипотеза о величине дисперсии нормальной СВ. [c.79]
Статьи [20 - 22] касаются статических задач выбора портфеля при целевой функции в виде линейной комбинации среднего и дисперсии. В [20] показывается, что ошибки в оценке среднего значения оказывают решающее воздействие на точность формирования портфеля. При этом погрешности в оценке средних оказываются приблизительно в десять раз более существеннее, чем погрешности в оценке дисперсии. В [21] проводится дальнейшее изучение этой темы, рассматриваются способы отбора входной и выходной информации с целью получения лучших инвестиционных решений. В [22] разработана модель, которая позволяет проследить по истечении некоторого времени за воздействием различных источников на "результат работы" данного портфеля. А именно, капитал распределяется между разными портфелями ранее предполагавшихся оптимальными, портфелями, интуитивно предпочитаемыми экспертами - менедже- [c.8]
Построение моделей по панельным данным является наиболее перспективным, так как позволяет использовать информацию, представленную как в пространстве (по территориям), так и во времени (по временным периодам). Оценки по панельным данным, как правило, дают наименьшую дисперсию ошибок модели. Для составления панели данных достаточно иметь кросс-секцию по территориям за 4 и более временных периодов. Однако качественное построение таких моделей требует продвинутого изучения эконометрических методов, поэтому в данной методике не описывается. [c.71]
В современных исследованиях дисперсионный (вариационный) анализ используется очень широко. Суть его в сравнении дисперсий для того, чтобы определить, могут ли эти показатели вариации рассматриваться как независимые оценки неизвестной дисперсии одной и той же генеральной совокупности, распределенной по нормальному закону. Техника дисперсионного анализа дает средства для рационального подхода в изучении корреляций и регрессий. Методика этого анализа изложена в кн. Ф. Миллс. Статистические методы. М., 1958. [c.269]
Смотреть главы в:
Прикладная статистика Исследование зависимостей -> Изучение дисперсии оценок