Проверка гипотезы на основании критерия состоит в следующем. Устанавливается определенная вероятность (уровень значимости), например 0,005, 0,05 или 0,01. Затем, исходя из проверяемой гипотезы, определяется критическая область, т.е. такая область, попадание критерия в которую имеет вероятность, равную уровню значимости. Как правило, эта область охватывает все значения критерия, превосходящие некоторое так называемое критическое значение. Если фактическая величина критерия оказывается в критической области (превышающей критическое значение, и эта область состоит из всех значений критерия, больших, чем это критическое), то гипотеза отвергается. В противном случае считается, что данные результаты наблюдений ей не противоречат, т.е. гипотеза приемлема. [c.610]
Рейтинг, или значимость, показателя в системе устанавливается специалистами банка для каждого заемщика в отдельности исходя из кредитной политики и ликвидности его баланса. Например, высокая доля кредитных ресурсов в пассиве баланса, наличие просроченной задолженности по ссудам банка повышает роль коэффициентов ликвидности. Отвлечение ресурсов банка в кредитование постоянных материальных запасов, низкое значение величины чистого оборотного капитала, т. е. менее 10% общего объема оборотных активов, повышает рейтинг коэффициента финансовой независимости. Перекредитование клиента выдвигает на первый план уровень коэффициента общей ликвидности (покрытия). [c.96]
Как и любое статистическое суждение, вывод о величине коэффициента ранговой корреляции необходимо дополнять значением вероятности того, что этот вывод неверен. Эту вероятность называют уровнем значимости, обозначая его греческой буквой а. Естественно стремление к тому, чтобы уровень значимости был приемлемо мал. [c.148]
Используя 5% или 1%-ный уровень значимости, определяют предельные значения распределения статистических оценок в области уровня значимости. Сравнивая вычисленные оценки с табличными значениями статистических величин, принимают решение. [c.143]
Jn-l V40 -1 Если расчетное значение t выше табличного, то можно сделать заключение о том, что величина коэффициента корреляции является значимой. Табличные значения t находят по таблице значений критериев Стьюдента. При этом учитываются количество степеней свободы (V = п — 1)и уровень доверительной вероятности (в экономических расчетах обычно 0,05 или 0,01). В нашем примере количество степеней свободы равно п - 1 = = 40 - 1 = 39. При уровне доверительной вероятности Р = 0,05 t = 2,02. Поскольку /-фактическое (табл. 7.8) во всех случаях выше f-табличного, связь между результативным и факторными показателями является надежной, а величина коэффициентов корреляции — значимой. [c.148]
Относительные величины имеют важное значение для анализа экономических явлений. С их расчета начинается экономический анализ, и на их основании делаются заключительные выводы. Нередко та или иная абсолютная величина проявляет свою истинную значимость только в сравнении с другой величиной. Пусть в какой-либо стране годовой прирост производства электроэнергии составил 1 млрд. кВт-ч. Хотя цифра 1 млрд. велика, но если уровень производства электроэнергии в стране в предшествующем году составлял, допустим, 1 трлн. кВт-ч, то вывод о том, что прирост был большим, неверен. Производство электроэнергии увеличилось всего на одну тысячную ее первоначального значения, а в других странах за этот год ее производство выросло на 2—10 %. По сравнению с другими странами электроэнергетика данной страны почти не развивалась. [c.41]
В таблице 8.3 приведены значения, используемые в этих графиках. Нет неопровержимого доказательства цикла короче четырех лет. Значения Н снова были оценены на основании графика R/S и E(R/S). Результаты регрессии показаны в таблице 8.4. Регрессии строились для 10 < п < 208. Пятидневные прибыли имеют более низкое значение Н, чем 20-дневные прибыли. Это отражает повышенную степень детализации и уровень "шума" в данных. Поскольку временной ряд более изрезан, показатель Херста ниже. Пятидневные прибыли имеют Н = 0,61 и Е(Н) = 0,58. Это различие не кажется большим, но дисперсия Е(Н) теперь составляет 1/5240, или стандартное отклонение в 0,014. Таким образом, пятидневные прибыли по индексу Доу-Джонса имеют показатель Херста, который на 2,44 стандартных отклонений отстоит от среднего значения. Еще раз повторим, что пятидневные прибыли имеют очень значимую величину Н. [c.118]
Из этих данных видно, что после расходов по образованию и содержанию производственных запасов наиболее значимы расходы по завозу — их уровень по отношению к полной себестоимости товарной продукции колеблется от 1,4 до 8,0 %. Эти значения следует считать минимальными, поскольку нынешнее состояние учета на предприятиях не дает возможности выявить их полную величину. Но даже при неполном учете очевидно влияние этой группы затрат на экономику предприятий. О том же свидетельствует удельный вес отдельных групп снабженческих затрат в их структуре (табл. 2.7). [c.49]
При расчетах вручную можно реализовать следующий подход. Экспертный анализ признаков классификации позволяет ранжировать их по значимости. Каждый признак формирует определенный слой дерева целей,, а занимаемый им уровень определяется значимостью признака. Например, признак вид материала имеет наибольшую значимость, поэтому в дереве классификации он сформирует высший, первый уровень (слой) и т.д. Классы (подклассы, группы и т.д.) внутри слоя формируются исходя из имеющейся вариации численных значений признаков. Признаки, измеренные в абсолютных величинах (например, диаметр — в мм), должны быть заменены шифрами групп разбивки интервала вариации значения признака. Например, наружный диаметр деталей (табл. 3.42) меняется от 22 до 84 мм. Известно, что обработка в этом интервале диаметра требует перехода к другому приспособлению при диаметрах, больших 60 мм (условно), таким образом разбивку следует вести на две интервальные группы от 20 до 60 мм и от 61 до 100 мм. [c.206]
Таким образом, выявление фактов искажения отчетности вследствие ошибок основывается на исследовании взаимосвязей между основными финансовыми показателями деятельности организации, а применение аналитических процедур основано на существовании явной причинно-следственной связи между анализируемыми показателями. Существенные отклонения от ожидаемых значений показателей, определенных с учетом взаимосвязей, показывают направления дальнейших, более тщательных исследований в ходе аудита. Существенность отклонений определяется посредством двух этапов во-первых, определяется величина существенности в денежном эквиваленте, с помощью которой выявляются наиболее значимые статьи отчетности, влияющие на принятие решений ее пользователями. Во-вторых, устанавливается уровень процента отклонений соотношений показателей относительно сложившегося уровня, превышение которого считается нетипичным. Таким образом, зона риска определяется в том случае, если по существенной статье отчетности фиксируется нетипичное поведение, т.е. существенное отклонение. Исследование взаимосвязей целесообразно производить при отсутствии значительных изменений в организации, в том числе финансовых (инвестиции или дезинвестиции, изменения соотношения долей участников в уставном капитале), структурных [c.104]
В Приложении 1 приведены расчеты индекса FGT на примере данных квартальной бюджетной статистики за 1996 год. Анализ этих данных показывает, что снижение доли бедных в течение 1996 года в основном происходило за счет повышения доходов наиболее обеспеченных категорий бедняков. В частности, если рассматривать семьи одиноких пенсионеров, то среди них в первом квартале 1996 года 17.7% имели доходы ниже прожиточного минимума и средний недостающий доход в расчете на одного пенсионера составлял 5.9% от величины прожиточного минимума. В четвертом квартале 1996 года доля бедных среди одиноких пенсионеров снизилась более, чем в 2 раза, и составляла 7.3%, а средний недостающий доход, наоборот, увеличился до 8,5% от величины прожиточного минимума. Следовательно, если судить о динамике бедности по доле бедных, то в конце 1996 года по сравнению с началом года среди пенсионеров уровень бедности снизился. Если же ориентироваться на изменение среднего недостающего дохода, то можно сделать вывод об обострении проблем бедности среди пенсионеров. В случае использования индекса FGT при 0= 2 масштабы этого обострения становятся еще более значимыми. При анализе трех значений индекса FGT, характеризующих динамику распространения бедности в 1996 году среди самой представительной группы населения - домашних хозяйств с детьми в возрасте до 16 лет, очевидным становится следующее. Доля бедных (значение индекса FGT при 0=0) достигала своего максимального значения (53.8%) в первом квартале 1996 года и далее в течение года постоянно снижалась, особенно быстрыми темпами в IV квартале, до величины 33.7%. Недостающий доход ( значение индекса FGT при 0=1) был максимальным в III квартале 1996 года, при том, что доля бедных среди домохозяйств с детьми в возрасте до 16 лет сократилась с начала года на 8.6 процентных [c.14]
Метод Ганна необычайно сложен и труден для понимания. Последователи Ганна проводили не один год, исследуя старые графики и его записи, охватывающие двадцатипятилетний период времени, с одной только целью - расшифровать его идеи. В значительной мере подход Ганна основан на классических принципах графического анализа. Он придавал огромное значение прошлым максимумам и минимумам как будущим областям сопротивления и поддержки, соответственно. Ганн подчеркивал, что пересечение уровня сопротивления превращает последний в уровень поддержки и наоборот. Он также твердо верил в значимость пятидесятипроцентного отношения длины коррекции к длине предыдущего движения цен. В число оригинальных идей, разработанных им лично, входят так называемый "кардинальный квадрат", метод уравнивания ценовых и временных величин и геометрические углы. [c.469]
Неточность предсказаний внутренне заключена в сложности задачи. Тем не менее, предсказания имеют определенную пользу. Например, прогнозы погоды далеко не всегда верны, но это все же лучше, чем полное неведение, поскольку, когда человек знает, чего можно ожидать в ближайшее время он предпринимает соответствующие меры. Предсказания можно сравнивать с наблюдениями и корректировать их, чтобы в будущем получать более точные результаты. Этот процесс называется ассимиляцией данных в прогноз. Таким образом, важно учитывать величину ошибки и оценивать степень неопределенности, связанной с тем или иным прогнозом твердые значения в прогнозах обманчивы только распределение вероятности несет в себе значимую информацию. Наводнение в Гранд Форкс, вызванное разливом северной части Красной реки, является хорошей иллюстрацией. Весной 1997 года, когда уровень воды в реке поднимался до своего рекордно высокого уровня, горожане и власти полагались на прогнозы ученых относительно максимального уровня воды. Прогнозируемые 49 футов внушили городу ложное чувство безопасности, поскольку прогноз был необоснованно четким. На самом деле, диапазон вероятностей был значительно больше в конце концов, вода достигла уровня 54 фута, заставив 50,000 человек в спешке бросить свои дома. Если бы был рассмотрен полный спектр вероятностей и сценариев хода событий, возможно, были бы приняты контрмеры, и многим людям удалось бы сохранить свое имущество. В данном случае, важно то, что 49-ти футовый прогноз не был неправильным. Просто, к сожалению, отсутствовали возможные отклонения от наилучшего предположения. Вероятностный прогноз, допускающий хотя бы два исхода, был бы гораздо полезнее. Его можно было бы выразить как "существует 50% вероятности того, что уровень воды в реке не превысит 49-ти футового порога и 90% вероятности, что максимальный уровень составит 52 фута". Обратите внимание, что в первой части утверждения передается та же информация о наилучшем предположении (в общем смысле) относительно максимального уровня, тогда как вторая часть дает оценку степени неточности. В этом случае, в принципе, есть возможность взвесить стоимость мер, направленных на уменьшение риска, и отреагировать на любые приведенные отклонения от наилучшего предположения. Главное помнить о сосуществовании нескольких возможных сценариев (а не одного лучшего, или среднего) с определенной степенью вероятности. [c.315]
Если расчетное значение / выше табличного, то можно сделать заключение о том, что величина коэффициента корреляции является значимой. Табличные значения / находят по таблице значений критериев Стыодента. При этом учитываются количество степеней свободы (V- п — 1) и уровень доверительной вероятности (в экономических расчетах обычно 0,05 или 0,01). [c.47]