Коэффициенты координации используются для выражения отношений разных по существу абсолютных показателей финансового состояния или их линейных комбинаций, имеющих различный экономические смысл [c.7]
Будем искать комбинированную модель в виде линейной комбинации моделей из базового набора я [c.179]
В соответствии с этим компромиссным критерием для каждого решения определяется линейная комбинация минимального и максимального выигрышей [c.337]
Модели авторегрессии (AR) характеризуются тем, что текущее значение стационарного процесса выражается как конечная линейная комбинация предыдущих значений процесса и так называемого белого шума . Хорошие результаты дает применение моделей авторегрессии к процессам, в которых прослеживается наличие одной или нескольких гармонических составляющих. [c.105]
Модели скользящего среднего (МА) представляют стационарный процесс в виде линейной комбинации последовательных значений белого шума . Такие модели оказываются полезными как в качестве самостоятельных описаний стационарных процессов, так и в качестве дополнения к моделям авторегрессии для более детального описания шумовой составляющей. [c.105]
Второй вариант предполагает ориентацию на один критерий. В качестве его может либо выбираться один из стандартных показателей, имеющих вполне понятную экономическую интерпретацию (например, один из коэффициентов ликвидности, коэффициент обеспеченности процентов и т.п.), либо этот критерий разрабатывается в виде некоторого искусственного показателя, обобщающего частные критерии. Для этого обобщенного критерия устанавливается пороговое значение, с которым и делается сравнение фактического значения критерия, рассчитанного для потенциального заемщика. Основная трудность в реализации этого подхода заключается в способе конструирования обобщенного показателя. Чаще всего он представляет собой линейную комбинацию частных критериев, каждый из которых включается в обобщающий показатель с некоторым весовым коэффициентом. Именно такой подход был использован Э. Альтманом при разработке Z-критерия для прогнозирования банкротства. [c.366]
Особенность современного факторного анализа заключается в том, что он дает возможность совместной обработки большого числа взаимосвязанных (коррелирующих) факторов. Аппарат современного факторного анализа позволяет свести десятки исходных признаков (факторов) к нескольким обобщенным, которые не наблюдаются непосредственно при исследовании, но, тем не менее, появляются в модели как линейные комбинации исходных признаков и поддаются определенной интерпретации. Важная особенность подобных обобщенных факторов состоит в том, что они не коррелируют между собой и потому их удобно использовать для построения уравнения регрессии. [c.129]
Строка е называется линейной комбинацией строк е, е- ..., ет матрицы, если [c.267]
Понятие линейной комбинации, линейной зависимости и независимости векторов е, e2 . f ет аналогичны соответствующим понятиям для строк матрицы е, е2,..., ет ( 11.5). [c.270]
Каждый вектор х линейного пространства R можно представить единственным способом в виде линейной комбинации векторов базиса [c.270]
Лаговая переменная 20, 147, 178 Линеаризация модели 22, 125, 126 Линейная комбинация векторов 270 [c.301]
Строго говоря, ап— стандартное отклонение портфеля из двух акций — представляет собой выпуклую линейную комбинацию о, и о2 — стандартных отклонений этих акций [c.151]
Критерий пессимизма-оптимизма Гурвица. Здесь представляется логичным, чтобы при выборе решения вместо двух крайностей в оценке ситуации (оптимизм-пессимизм) придерживаться некоторого компромисса, учитывающего возможность как наихудшего, так и наилучшего поведения природы . В соответствии с этим компромиссным критерием для каждого решения будет линейная комбинация минимального и максимального выигрышей и выбирается тот, для которого эта величина окажется наибольшей [c.154]
Как показано в [16], при ограниченных и выпуклых допустимых множествах (2.14) вектор х% 0, удовлетворяющий ограничению A xk bk, можно представить в виде выпуклой линейной комбинации конечного множества крайних точек [c.24]
Оптимизационная процедура расчета предельных значений элементов а и их линейных комбинаций в значительной мере лишена указанных недостатков. [c.39]
В качестве целевой функции в основном используются 1) вероятность попадания решений в некоторую область (Р-модели) 2) математическое ожидание функций от решения (М-модели) 3) дисперсия функций от решения (F-модели) 4) линейная комбинация математического ожидания и дисперсии 5) максимин линейной формы или математического ожидания линейной формы. [c.54]
Очевидно, что точка (X1, д ), полученная линейной комбинацией (А/, д ) и (Л.", д"), также является решением системы (4.43), (4.44). [c.130]
Тогда математические ожидания величину (/= 5,10 ), являющихся линейными комбинациями исходных величин х/, будут равны х°. Докажем это, например, для [c.157]
Математическое ожидание и дисперсия линейной комбинации случайных величин. [c.96]
В этом параграфе мы рассмотрим правила вычисления математического ожидания и дисперсии многомерной случайной величины, являющейся линейной комбинацией коррелированных случайных величин [c.96]
Следовательно, для линейной комбинации произвольного количества случайных величин получаем [c.96]
Полученные выражения для математического ожидания и дисперсии линейной комбинации произвольного количества коррелированных случайных величин позволяют сделать следующие выводы [c.97]
Дисперсия случайной величины, являющейся линейной комбинацией коррелированных случайных величин равна [c.163]
Рассмотрим случай, когда инвестирование проводится в несколько активов (портфель). Портфель является линейной комбинацией активов, каждый из которых имеет собственное математическое ожидание дохода и дисперсию дохода. [c.222]
В отличие от произвольной линейной комбинации случайных величин, веса активов подчиняются правилу нормирования [c.223]
В предыдущем параграфе было показано, что в случае, когда коэффициент корреляции между активами меньше 1, диверсификация портфеля может улучшить соотношение между ожидаемым доходом и ожидаемым риском. Это связано с тем, что ожидаемый доход портфеля является линейной комбинацией ожидаемых доходов по входящим в портфель активам, а дисперсия портфеля является квадратичной функцией от с.к.о. входящих в портфель активов. [c.226]
| Рисунок 4. Нейрон производит нелинейную операцию над линейной комбинацией входов |  |
Поскольку дискриминантная функция зависит лишь от линейной комбинации входов, нейрон является линейным дискриминатором. В некоторых простейших ситуациях линейный дискриминатор - наилучший из возможных, а именно - в случае когда вероятности принадлежности входных векторов к классу k задаются гауссовыми распределениями [c.51]
Точнее - выходы сети Ойа являются линейными комбинациями первых Ш главных компонент. Чтобы получить в точности сами главные компоненты достаточно в правиле Ойа заменить суммирование по всем выходам на [c.76]
Векторы b, кроме того, образуют так называемый минимальный базис. А именно, это минимальное число векторов, с помощью линейной комбинации которых могут быть представлены все запоминаемые векторы [c.98]
Следующая систематическая процедура способна итеративно выделять наиболее значимые признаки, являющиеся линейными комбинациями входных переменных X = W X (подмножества входов является частным случаем линейной комбинации, т.е. формально можно найти лучшее решение, чем то, что доступно путем отбора наиболее значимых комбинаций входов). [c.144]
| Рисунок 15. Выбор наиболее значимых линейных комбинаций входных переменных. |  |
В ходе анализа для характеристики различных аспектов финансовогс состояния применяются как. абсолютные показатели, так и финансовые коэффициенты, представляющие собой относительные показатели финансового состояния. Последние рассчитываются в виде отношений абсолютных показателей финансового состояния или их линейных комбинаций. Согласно классификации одного из основателей балансоведени Н.А.Блатова, относительные показатели финансового состояния подразделяются на коэффициенты распределения и применяются в тех случаях, когда требуется определить, какую часть тот или иной абсолютные показатель финансового состояния составляет от итога включающей егс группы абсолютных показателей. Коэффициенты распределения используются в ходе предварительного анализа финансового состояния. [c.7]
Для устранения мультиколлинеарности может быть использован переход от исходных объясняющих переменных Х, А ,..., Х , связанных между собой достаточно тесной корреляционной зависимостью, к новым переменным, представляющим линейные комбинации исходных. При этом новые переменные должны быть слабокоррелированными либо вообще некоррелированными. В качестве таких переменных берут, например, так называемые главные компоненты вектора исходных объясняющих переменных, изучаемые в компонентном анализе, и рассматривают регрессию на главных компонентах,. в которой последние выступают в качестве обобщенных объясняющих переменных, подлежащих в дальнейшем содержательной (экономической) интерпретации. [c.111]
Другим приемом устранения нестационарности является ко-интеграция нескольких нестационарных рядов в некоторую стационарную линейную комбинацию. Опишем эту процедуру на простом примере двух нестационарных рядов. [c.221]
В отличие от метода Данцига — Вульфа, в котором производственные возможности отдельных предприятий представляются в виде линейной комбинации всех базисных решений х (s= , М ), в аппроксимаци-онных моделях выпуклые многогранники ооычно задаются на базе ограниченного множества опорных плановых решений. Ограниченность числа рассматриваемых в аппроксимационных моделях вариантов позволяет сократить размерность задач и объем обрабатываемой информации. [c.25]
Например, чехословацкие исследователи Г. Сташкоза и Ю. Шиф [188] при разработке методики оценки качества жилых домов предварительно, на основе экспертного метода, определили весомости отдельных функциональных свойств квартиры т к. Затем для тех же самых свойств были определены весомости т" на основе стоимостного принципа. Итоговая общая весомость М/ определялась иШ как линейная комбинация этих двух величин [c.51]
Разберем этот ключевой для нейрокомпьютинга метод несколько подробнее. Обозначим входы л-го слоя нейронов х["]. Нейроны этого слоя вычисляют соответствующие линейные комбинации [c.58]