В последние годы значительно увеличилось количество людей, сфера деятельности которых связана с работой на финансовых рынках. Для этих специалистов необходимо хорошее знание основ теории вероятности и математической статистики, так как результаты решения об инвестировании в различные финансовые инструменты (активы) всегда имеют ту или иную степень неопределенности. В этой книге сделана попытка систематизирование рассмотреть практические методы статистики применительно к финансам. Наибольший интерес данная книга может представлять для трейдеров/портфельных менеджеров, то есть специалистов, принимающих самостоятельные решения на финансовых рынках в условиях неопределенности. Изложение материала начинается с базовых понятий, и постепенно переходит к достаточно сложным методам, применяющимся при анализе инвестиционных рисков. В книге содержится большое количество практических алгоритмов вычисления и оптимизации различных финансовых стохастических переменных. [c.10]
Наиболее теоретически обоснованный и корректный подход к определению объема выборки основан на расчете доверительных интервалов, в основе которых лежит ряд базовых понятий математической статистики (вариация, [c.169]
Для понимания материала книги читателю достаточно обладать математической подготовкой в объеме программ экономического или технического вуза либо ознакомиться с базовыми понятиями теории вероятностей и математической статистики, описанными в первом томе справочного издания [141. В свою очередь освоение материала предлагаемой книги может служить надежной и удобной базой для более глубокого проникновения в предмет исследования, основанного на изучении специальных монографий и журнальных статей. [c.5]
Данное пособие позволит оценщику изучить стандартные методики затратного, доходного и сравнительного подходов к оценке недвижимости, а также современные методы диагностики физического состояния объекта с целью обоснованного определения его износа. Наряду с этим рассмотрены методики статистической обработки оценочной информации, включая методы математической статистики, методики прогнозирования показателей доходности, учета инфляции, даются базовые понятия теории финансовых вычислений и практические методики капитализации и дисконтирования стоимостных показателей. [c.3]
Предполагается, что студенты, изучающие эконометрику, уже прослушали базовые курсы по высшей математике, теории вероятностей и математической статистике, микро- и макроэкономике. Однако опыт показывает, что многим начинающим изучение вводного курса эконометрики необходимо восстановить знания основных положений теории вероятностей и математической статистики, без которых невозможно понимание излагаемого материала. Именно на ликвидацию пробелов в этой области направлены первая и вторая главы данного пособия. При этом особое внимание уделяется экономическим приложениям рассматриваемых понятий. [c.7]
Случайные величины и распределения. Теория вероятностей и основанная на ней математическая статистика дают, пожалуй, самые широко используемые методы оценки и управления рисками. Базовым здесь является понятие случайной величины. Простейший, но важный класс образуют дискретные случайные величины с конечным множеством значений. Каждая случайная величина из этого класса определяется своим распределением, которое может быть задано в виде таблицы [c.5]
Эта глава посвящена базовому анализу данных, включающему изучение распределения частот значений переменной (вариационных рядов), кросс-табуляцию (построение таблиц сопряженности) и проверку гипотез. Сначала мы рассмотрим распределение частот и объясним, как с его помощью определить количество выбросов, пропущенных и экстремальных значений данных, а также выявим центральную тенденцию в значениях изучаемых данных, их вариацию и форму кривой распределения. Затем введем понятие проверки гипотез и опишем общую процедуру проверки. Процедуры проверки гипотез делятся на проверку связей и проверку различий. Мы также рассмотрим использование кросс-табуляции для установления связи между двумя или тремя переменными. Хотя природу связи можно увидеть из таблиц, статистики позволяют определить значимость и силу связи. И наконец, мы познакомим вас с методами статистической проверки гипотез, связанных с различиями в одной или двух выборках. [c.552]
В числе остальных известных положений система Ф. Тейлора включала несколько базовых понятий системы контроля качества верхний и нижний пределы качества, поля допуска, вводила технические средства контроля калибры, шаблоны она предусматривала должность независимого инспектора по качеству, систему материального стимулирования снижения брака (отрицательную - штрафы), профессиональный отбор. Первый этап становления науки об управлении качеством (1905 - 1920 гг.) заключался в распространении идей Ф. Тейлора о техническом контроле. В этот период уточнялось и совершенствовалось понятие технического контроля. С 1920 по 1950 г. (второй этап) характеризуется значительным совершенствованием системы технического контроля качества путем применения статистических методов контроля качества с использованием новых методических приемов и документов планов контроля и контрольных карт. Наибольший вклад в создание теоретических основ этих методов внесли академик А.Н. Колмогоров, американский статистик Вальтер Шухарт, инженеры Г. Додж, Г. Роминг, И. Пейдж, Э. Деминг, А Фейгенбаум, Д.М. Джуран, К. Исикава, Ф. Кросби, Г. Тагути, X. Цубаки [4]. [c.17]
Как отмечалось ранее, СНС представляет собой международный статистический стандарт. Он определяет систему статистических показателей, отражающих процессы, протекающие на макроэкономическом уровне, и вызванные этим изменения активов и обязательств. СНС включает совокупность счетов, балансов и взаимоувязанных таблиц, базовые понятия, определения, классификации и правила учета. Таким образом, методология СНС определяет не только, какие показатели должны быть построены, но и то, каким образом эти показатели должны быть рассчитаны. Конечно, конкретные методики расчета показателей сильно зависят от имеющейся базовой информации, технических возможностей статистической системы и других обстоятельств. В России такие методики разрабатываются и утверждаются Государственным комитетом Российской Федерации по статистике, в других странах они готовятся соответствующими национальными статистическим службами. Национальные методики могут различаться в деталях, однако должны быть полностью сопоставимы с точки зрения базовых принципов, правил учета и оценки. Только в этом случае показатели СНС разных стран будут сопоставимы между собой. (ТТомимо международной сопоставимости существует еще проблема внутренней методологической сопоставимости. /СНС тесно связана с другими макроэкономическими моделями, такими как платежный баланс, государственный бюджет, финансовые модели, на практике генерируемые Центральным банком. Категории, используемые в этих моделях, должны быть методологически однородными. Иными словами, понятия, например, валового внутреннего продукта (ВВП) в СНС и в государственном бюджете должны быть идентичными. [c.519]
В этой книге сделана попытка систематизированно рассмотреть практические методы статистики применительно к финансам. Наибольший интерес данная книга может представлять для трейдеров/портфельных менеджеров, то есть специалистов, принимающих самостоятельные решения на финансовых рынках в условиях неопределенности, а также для студентов экономических и финансовых вузов. Изложение материала начинается с базовых понятий, и постепенно переходит к достаточно сложным методам, применяющимся при анализе инвестиционных рисков. В книге содержится большое количество практических алгоритмов вычисления и оптимизации различных финансовых стохастических переменных. [c.2]