Решим теперь задачу, используя модель разделения счета на основной и процент ный, т.е, бинарную модель. [c.176]
Поскольку состояние бинарной модели определяется двумя фондовыми величинами — состояниями P(t] основного и 1(1 = /(/0, г) процентного счета, то для нахождения состояния полного счета [c.275]
В каждом узле, применяя технику оценивания для бинарных моделей, можно оценить условную вероятность выбора соответствующей альтернативы. Безусловная вероятность вычисляется по формуле умножения вероятностей. Так, например, [c.330]
Близкими к бинарным моделям являются семантические сетевые модели, подробно рассмотренные при анализе основных подходов к построению информационных представлений экономических систем. [c.48]
Какими особенностями отличаются бинарные модели [c.55]
Четвертая бинарная переменная, относящаяся к осени, не вводится, так как тогда для любого месяца будет выполняться тождество dt + d2 + d + линейную зависимость регрессоров и как следствие невозможность получения оценок параметров модели методом наибольших общих квадратов, используемым в большинстве статистических пакетов. [c.93]
Если рассматриваемый качественный признак имеет несколько (k) уровней (градаций), то в принципе можно было ввести в регрессионную модель дискретную переменную, принимающую такое же количество значений (например, при исследовании зависимости заработной платы Y от уровня образования Z можно рассматривать Л=3 значения z,-i=l при наличии начального образования, гд=2 — среднего и г,з=3 при наличии высшего образования). Однако обычно так не поступают из-за трудности содержательной интерпретации соответствующих коэффициентов регрессии, а вводят (k—l) бинарных переменных. [c.117]
В рассматриваемом примере для учета фактора образования можно было в регрессионную модель (5.2) ввести k— 1=3—1=2 бинарные переменные 2 и Z [c.117]
Для ее учета введем в регрессионную модель фиктивную (бинарную) переменную Z , [c.120]
До сих пор неизвестно, каким кодом пользуется нервная система для передачи взаимодействия. Может быть, он является бинарным, и значение имеют указанные состояния нейронов. Возможно, важна частота электрической активности нейронов, кодирующая интенсивность сигнала. Например, у нейронов коры эта частота может быть пропорциональна вероятности некоторого события. Наконец, информация может содержаться не в импульсных процессах, а в более медленных изменениях потенциала мембраны, которые не всегда активируют клетку (т.е. не превышают порога активации). Однако при любом предположении модель сети взаимодействующих нейронов оказывается исключительно богатой и обладающей свойствами, которые можно сопоставить с реальными возможностями мозга. [c.5]
Стохастический нейрон, как и в оригинальной модели Хопфилда, является бинарным - его состояние S, принимает значения 1. Однако то, в какое состояние перейдет нейрон, связано [c.217]
Эта модель обобщает предыдущую модель бинарного спро- [c.305]
Гораздо труднее, исходя из данных, задаваемых двумерными данными фиг. 42, определить отношения в трехмерном пространстве (это совершенно самостоятельная, интересная и трудная проблема), такие, например, как показано на фиг. 43. Хотя нам хотелось бы уметь находить такие отношения, мы не предполагаем их использовать, так как а) наши модели и данные являются двумерными и б) мы не знаем, как, исходя из этих данных, вычислить бинарные отношения в трехмерной среде. [c.199]
Модель подбрасывания монеты является случайной в очень специальном смысле, т. е. подразумевается, что каждое подбрасывание монеты не зависит от предыдущего и у монеты нет памяти. Между подбрасываниями не наблюдается корреляции. Эту простую модель подбрасывания монеты иногда называют моделью бинарного распределения. Вероятность выпадения орла подряд два раза составляет /2 х /2, т. е. 1 шанс из 4. Вероятность выпадения орла пять раз подряд составляет >/2 х /2 х /2х /2х l/i-> T- е- 1 шанс из 32. Если рассчитать вероятности всех комбинаций выпадения только орла, затем орла и решки, а затем только решки, то получается бинарное распределение. Как можно зарабатывать деньги на случайном фондовом рынке, если на нем нет порядка Ответ на этот вопрос приходит при повторном формулировании определения термина случайный для установления того, как случайное сочетание ограничений, правил или схем порождает модель, наиболее соответствующую данным. Вопрос об анализе фондового рынка приобретает такую формулировку Какой набор правил или схем в случайном сочетании порождает модель фондового рынка, позволяющую предсказывать, например, соотношение числа акций, цены по которым будут расти, и числа акций, цены по которым будут падать за день, или сумму, которую вы должны заработать на акцию на рынке быков . [c.204]
Чтобы оценить такую модель, введем бинарную переменную г, полагая rt = 0, если t to и rt = 1, если t > to, и запишем следующее регрессионное уравнение [c.116]
Сначала мы рассмотрим модели бинарного выбора, затем будет показано, что модели с несколькими альтернативами могут быть либо непосредственно сведены к моделям бинарного выбора, либо могут быть исследованы аналогичными методами. [c.320]
Модели бинарного и множественного выбора 321 [c.321]
Проиллюстрируем на примере применение модели мультисчета и бинарной модели. [c.176]
Так, для модели ссудного счета или схемы погашения чрезвычайно важен вопрос об определении состояния или, как еще говорят, баланса ссудного счета в любой момент времени. Эта задача решается по правилам, аналогичным тем, которые были приняты для определения состояния накопительного счета. Таким образом, текущий баланс или полное состояние ссудного счета можно определить с помощью формул, описывающих состояние счета с переменным капиталом для одной из выбранных моделей, в рамках которой рассматривается обобщенная кредитная сделка. Последнее обстоятельство чрезвычайно важно. Указание конкретной модели — мультисчетной, коммерческой или актуарной полностью определяет правила расчета процентов и баланса (остатка) долга для любого момента времени. Поскольку мультисчет-ная модель, по существу, ничем не отличается от коммерческой, ниже мы ограничимся анализом кредитных сделок лишь для бинарных моделей, т.е. коммерческой и актуарной. [c.198]
Рассмотрим простейшие непрерывные бинарные модели, т.е. модели с разделенным основным и процентным счетом, для которых внешний поток платежей (довложений/изъятий) будет непрерывным (см. 1.2). Такой поток платежей задается (кусочно) непрерывной плотностью /ДГ). При этом величина V = V F потока F, представляющая собой аддитивную функцию промежутка, описы- [c.274]
Аналогичные вопросы возникали и при изложении моделей с переменным капиталом для простых процентов. Там уточнение операции довложения и изъятия осуществлялось за счет разделения полного счета либо на систему субсчетов (модель мул ьтисчета), либо на два счета (бинарная модель). Это разделение было связанно с тем, что в схеме простых процентов начисление процентов осуществляется Только на основной капитал, а проценты на проценты не начисляются. [c.371]
Отличие семантических сетей от описанных выше бинарных моделей состоит в том, что в n-арных сетях явно не декларируется наличие одновременно представлений и экземпляров (классов), хотя такая возможность имеется. Вероятно, это различие вызвано традициями использования соответствующих моделей данных. Исходя из представленных выше основных характеристик семантических сетей для них справедливы выводы, сделанные при обсуждении возможностей элементарных бинарных отношений. [c.49]
Замечание. Если бы в регрессионной модели мы хотели учесть другие факторы с бблыпим, чем две, числом , градаций, то, как отмечено выше, следовало бы ввести в модель (А ,— 1) бинарных переменных. Например, если было бы необходимо изучить влияние на результаты курсового экзамена фактора Zi— тип учебного заведения , оконченного студентом (школа, техникум, ПТУ), то в регрессионную модель (5.6) следовало ввести [c.122]
Логистическая регрессия является методом бинарной классификации, широко применяемом при принятии решений в финансовой сфере. Она позволяет оценивать вероятность реализации (или нереализации) некоторого события в зависимости от значений некоторых независимых переменных - предикторов xb...,xN. В модели логистической регресии такая вероятность имеет аналитическую форму Pr(x) =(l+exp(-z ))", где z = ao+ aiXi+...+ aNxN. Нейросетевым аналогом ее очевидно является однослойный персептрон с нелинейным выходным нейроном. В финансовых приложениях логистическую регрессию по ряду причин предпочитают многопараметрической линейной регрессии и дискриминантному анализу. В частности, она автоматически обеспечивает принадлежность вероятности интервалу [0,1], накладывает меньше ограничений на распределение значений предикторов. Последнее очень существенно, поскольку распределение значений финансовых показателей, имеющих форму отношений, обычно не [c.202]
Первые две главы не содержат финансовых приложений и целиком посвящены основам нейронных сетей. В гл. 1 рассматриваются основные структуры и назначение нейронно-сетевых моделей. Описаны принципы разработки, обучения и оценки эффективности. Показано, каким образом множество задач, сильно различающихся параметрами сложности и устойчивости, может быть охвачено единой концепцией сети. В гл. 2 выясняется, насколько хорошо нейронные сети приспособлены для решения задач классификации и анализа временных рядов. Задача классификации понимается как задача отнесения предъявленного объекта к одному из нескольких попарно непересекающихся множеств. При этом наиболее важным случаем здесь является бинарная классификация — примерами ее могут служить распознавание доходных и недоходных инвестиций или различение компаний, имеющих хорошие шансы выжить, от тех, которые должны обанкротиться. В свою очередь, анализ временных рядов имеет целью определить будущие значения некоторой величины при [c.16]
Описанный жизненный цикл хозяйственной организации и ее деловой среды согласуется с предложенной О.В. Иншаковым схемой бинарных отношений факторов, формирующих такую цикличность 1) трансформационных и 2) трансакционных. Эти две группы факторов имеют некоторую симметрию относительно друг друга. Функция производства от этих факторов, которые находятся в некотором противопоставлении, очерчивает границы модели воспроизводства. Уравновешивающее воздействие трансформационных и трансакционных факторов организации реализуется в очерченных границах графика взаимосвязи производства с последовательно меняющимися факторами (рис. 5.9), и таким образом их совокупность создает поле устойчивого гомеостазиса существо- [c.299]
Связи в инфологической модели выступают в качестве средства, с помощью которого представляются отношения между сущностями, имеющими место в ПО [63]. При анализе связей между сущностями могут встречаться бинарные (между двумя сущностями) и, в общем случае, n-арные (между п сущностями) связи. Например, сущности "отец", "мать" и "ребенок" могут находиться в трехарном отношении "семья" ("является членом семьи"). [c.369]
Приведенные примеры нелинейных динамических систем представляют для нас интерес с разных точек зрения. Во-первых, скажем, на примере логистической системы, развивающейся "бинарным образом" четко прослеживается идея фрактальности, изложенная в разделе 2, гл. III. Во-вторых, поведение таких систем, обладающих свойством "хаотичности" наводит на мысль об их использовании при построении моделей эволюции финансовых индексов, особенно в кризисные периоды, которым присуща скорее именно "хаотичность" а не "стохастичность" [c.224]
Для наглядности будем изучать модели бинарного выбора на примере покупки семьей автомобиля. Обозначая, как и раньше, зависимую переменную у, будем считать, что у = 1, если в течение исследуемого периода времени семья купила автомобиль, и у = О в противном случае. Ясно, что на решение о покупке автомобиля влияют самые различные факторы доход семьи, количество ее членов, их возраст, место проживания семьи и т. п. Набор этих характеристик можно представить вектором х = (xi,..., a f ) (независимые переменные). Сохраняя основные идеи регрессионного подхода, будем предполагать, что на решение семьи влияют также неучтенные случайные факторы (ошибки). Выдвигая различные предположения о характере зависимости у от х, будем получать разные модели. Здесь мы рассмотрим три модели линейную модель вероятности и так называемые probit- и logit-ыодели. [c.321]