Статистический анализ в статистике финансов предполагает использование метода средних и вариационного анализа, индексного метода, традиционных подходе к изучению динамики развития явлений, корреляционно-регрессионного анализа и т.п. Последовательность перечисленных действий представляет метод исследования статистики финансов. Методология статистического анализа подробно рассматривается в курсе общей теории статистики. [c.17]
Техника регрессионного анализа в основном развивалась в рамка теории статистики, и независимая переменная, вообще говоря, мож< принимать любые, не обязательно равноотстоящие значения тип / = 1, 2, 3, 4 и г, д. (т. е. последовательность независимой переменно] х может быть 3,1 2,2 6,0 4,0 и т. п.). Поэтому обозначения в этой ча сти будут несколько отличался от принятых ранее при описании MI тодов краткосрочного прогнозирования (см. введение к первой части).] При использовании регрессионных методов в анализе временных ря, предполагается, что каждому моменту времени / соответствует одно на-блюдение, а всего имеется п наблюдений зависимой переменной у (например, ежегодная сумма продаж, прибыль и т, п.) первое наблюдение обозначим у,, а последнее —г/д. Эта система обозначений хорошо видна на рис, 7.1. [c.76]
Анализ экономической деятельности предприятия предполагает последовательное рассмотрение его состояний по функциям хозяйственной деятельности, финансового состояния, а также анализа нововведений и инвестиций. Такой анализ довольно полно характеризует результативность работы предприятия и требует знаний в областях теоретической экономики, философии, математики, бухгалтерского учета, теории статистики, основ менеджмента. [c.6]
Данные в техническом анализе представляют собой последовательности чисел. Числами этими могут быть цены на валютной бирже, котировки акций, а также значения валютных и других биржевых индексов (например, курса доллара по отношению к другим валютам, индексы Доу-Джонса, индекс S P 5OO и др.]. Эти числа определятся для последовательных моментов времени - иногда раз в день, иногда раз в час, а при современном состоянии систем информации они могут фиксироваться практически непрерывно. Например, курс доллара по отношению к немецкой марке обновляется в сети Интернет каждые несколько секунд. Эти данные являются примерами того объекта, который в математике называется временным (ударение на последнем слоге] рядом. Теория временных рядов - это одна из областей математической статистики. Временной ряд можно рассматривать как последовательность случайных величин. [c.26]
Социализм и коммунизм благодаря своим социально-экономическим преимуществам открывают реальные пути последовательному органическому соединению науки с производством. Тезис К. Маркса о науке как непосредственной производительной силе — замечательное научное предвидение, основанное на анализе тенденций развития науки и производства. Наука выступает как непосредственная производительная сила, как органический элемент процесса производства через рабочую силу (деятельность людей, накопление их знаний и повышение их квалификации, новые формы организации труда) и средства производства (их совершенствование и эффективное применение). Всесторонняя характеристика научного потенциала обособляется в группу показателей статистики науки. [c.167]
ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ В СТАТИСТИКЕ [sequential analysis in statisti s] — метод решения статистических задач (типа задач статистического контроля качества продукции), при котором решение об окончании или продолжении наблюдений принимается после каждого наблюдения. В планировании эксперимента, в отличие от других способов, П.а. позволяет обычно ограничиваться меньшим числом наблюдений, чем когда это число фиксируется заранее. [c.270]
Сравнение данных отчетного и базисного периодов неявно предполагает представление экономических процессов в виде дискретной последовательности периодов времени, что особенно проблематично при сравнении в длительном периоде. Экономические индексы для моментов непрерывного времени были предложены в 1928 г. французским статистиком Ф. Девизиа. Это привело к использованию в индексном анализе дифференциального исчисления. Данный подход до сих пор не вошел в статистическую практику, однако теоретически он более обоснован, нежели традиционные методы. [c.386]
Единицей информации считается показатель. В различных экономических дисциплинах (статистика, финансовый анализ, автоматизированная обработка данных и т. д.) даются неоднозначные определения экономического показателя. Согласно теории обработки информации [65. — С. 93], показатель — это информационная совокупность с минимальным составом, достаточным для образования документа. Информационную совокупность любой сложности можно свести в конечном итоге к определенной группе различных показателей, у каждого из которых будет свой алгоритм вывода . Показатель не только может быть элементом сложных информационных структур, но и сам представляет собой сложную структуру. Он образуется как последовательность из двух групп элементов, называемых реквизитами, — признаков и оснований. Признаки выражают качественные свойства показателя, его экономическое содержание. Они индивидуализируют показатель, устраняя возможность его смешения с другими показателями. Полный набор признаков данного показателя — тот, который необходим и достаточен для его отличия в множестве показателей. Признаки обязательны для выражения смысла показателя и его поиска. Основания — суть, количественные значения, числа, получаемые в результате подсчета натуральных единиц, взвешивания, измерения, вычислений и т. д. Основания выступают объектом вычислительных операций. Набор признаков без конкретного числового значения (основания) не считается показателем. Взятые же в совокупности они образуют специфическое высказывание, имеющее законченный экономический смысл, благодаря чему показатель и становится наименьшей информационной единицей, достаточной для документообразования и передачи сообщений [135. С. 28-29]. [c.34]
Как гласит одна из книг по статистике, "первый шаг в деловом или экономическом прогнозировании заключается в сборе информации о прошлом". (См. Джон Е.Фреунд и Франк Вильяме "Современная деловая статистика", 1969, с.383.) Таким образом, анализ графиков есть не что иное, как одна из форм анализа временных последовательностей, основанного на изучении прошлых данных. Единственная информация, которой располагает любой аналитик, — это информация о прошлом. Лишь путем проекции фактов, имевших место в прошлом, на будущее мы можем это будущее оценить. Приведем еще одну цитату из того же источника "Демографическое прогнозирование, деловое прогнозирование и все иже с ними в большей части основываются на фактах, которые уже имели место. В бизнесе и науке, в нашей повседневной жизни мы постоянно опираемся на наш прошлый опыт, чтобы предугадать, что нам готовит пока еще туманное будущее". (См. "Современная деловая статистика", с.383.) [c.27]
Существует одна характеристика временного ряда, идущая дальше простой частотной статистики и линейных корреляций, и которая появляется благодаря анализу статистики "просадок" (drawdowns). "Просадка" определяется как монотонное падение цены актива в течение нескольких последовательных дней. Просадка, как показано на Рис. 21 является, таким образом, совокупной потерей от последнего (прошлого) максимума до последующего минимума цены. Просадки -это индикаторы, о которых мы должны беспокоиться, так как они непосредственно измеряют совокупную потерю, от которой могут пострадать инвестиции. Они также количественно определяют худший сценарий, когда инвестор покупает на локальном максимуме и продает на следующем локальном минимуме. Таким образом, заслуживает внимания вопрос - есть ли какая-либо структура в распределении просадок, отсутствующая в распределении ценовых приращений. [c.63]
Статистическое исследование последовательностей вида (12.1) осуществляется с помощью специального раздела математической статистики — анализа временных рядов. В данной главе рассматриваются модели лишь одного частного типа — модели авторегрессии. Базовая идея, на которой эти модели строятся, как раз и заключается в использовании вышеуказанной особенности (а) временных рядов, и, в частности, в постулировании возможности восстановления значения айа-лизируемой переменной х в момент времени / (т. е. величины x (t)) по ее же собственным значениям, зафиксированным в предыдущие моменты времени /— 1, / — 2,. .. (отсюда и происхождение названия моделей). [c.362]
ПППМС — это комплекс программ, имеющий следующие основные особенности. Каждая программа пакета независима и реализует определенный метод математической статистики. Форма подготовки исходных данных одинакова для всех программ, что позволяет одну и ту же информацию обрабатывать по разным программам. Для всех программ пакета предусмотрен единый ввод с жестким автоматическим контролем. Результаты расчетов выводятся в виде статистических таблиц. Предусмотрен расчет дополнительных характеристик, облегчающих пользователю анализ и интерпретацию конечных и промежуточных данных. Существует возможность обработки как одной, так и последовательного ряда задач. Обеспечена [c.183]
Какое значение для написания (и тем самым для чтения) экономической истории и истории в целом имело бы недвусмысленное включение в нее институционального анализа Написание истории — это составление связного изложения того, как изменялись во времени некие аспекты человеческого существования. Подобное изложение существует только в человеческом сознании. Мы не воссоздаем прошлое мы только составляем изложение событий, происходивших в прошлом. Чтобы это изложение было хорошей, настоящей историей, оно должно быть последовательным и логичным и не выходить за рамки имеющихся у нас свидетельств и имеющейся теории. Краткий ответ на вопрос, который мы задали в самом начале главы, состоит в том, что включение институтов в историю позволяет составить гораздо лучшее изложение, чем без институтов. "Клиомет-рическая" (описательная) экономическая история фактически "вращается" вокруг институтов, и если за изложение берутся самые опытные специалисты, то она (история) предстает перед нами как континуум и последовательность институциональных изменений, т.е. в эволюционном виде. Но поскольку экономическая история опирается на неструктурированное множество частей и осколков теории и статистики, она не в состоянии произвести обобщения или анализ, которые выходили бы за рамки конкретного исторического сюжета. Вклад клиометрического подхода заключается в применении к истории систематизированного корпуса теоретических идей — неоклассической теории, — а также в применении высокоразвитых количественных методов для разработки и проверки исторических моделей. Однако мы уже заплатили высокую цену за некритическое восприятие неоклассической теории. Хотя главным вкладом неоклассики в экономическую историю явилось систематизированное применение ценовой теории, в центре внимания неоклассической теории стоит проблема размещения ресурсов в каждый данный момент времени. Это невероятно сковывает историков, для которых главный вопрос — объяснить течение изменений во времени. Более того, аллокацию ресурсов неоклассика рассматривает как процесс, который [c.167]