Модель с ошибками в переменных 403 [c.403]
Лаговые переменные " —Ошибки в переменных -Априорная информация [c.16]
Стохастические объясняющие переменные, инструментальные переменные и ошибки в переменных [c.266]
Когда используется метод рентабельности продаж, процентная наценка включает только желаемую величину прибыли. Чтобы этот метод был эффективным, все затраты должны быть распределены по единицам продукции. Поскольку коммерческие, общие и административные расходы труднее отнести на конкретные виды продукции, чем переменные и постоянные производственные затраты, то для их распределения можно использовать произвольные методы. Однако, такое произвольное распределение коммерческих, общих и административных расходов может привести к ошибкам в определении цены изделия. Так как такие внешние факторы, как конкуренция и положение на рынке, должны быть учтены прежде установления окончательной цены, то метод ценообразования на основе рентабельности продаж может быть использован в качестве исходной цены в решении проблемы ценообразования. Для расчетов используются формулы [c.258]
Стохастические связи между различными явлениями и их признаками в отличие от функциональных, жестко детерминированных, характеризуются тем, что результативный признак (зависимая переменная) испытывает влияние не только рассматриваемых независимых факторов, но и подвергается влиянию ряда случайных (неконтролируемых) факторов. Причем полный перечень факторов не известен, так же как и точный механизм их воздействия на результативный признак. В этих условиях значения зависимой переменной тоже не могут быть измерены точно. Их можно определить с определенной вероятностью, поскольку они подвержены случайному разбросу и содержат неизбежные ошибки измерения переменных. [c.69]
Однако может оказаться, что данные о доходе, полученные в результате опроса, на самом деле являются искаженными, — например, в среднем заниженными, т.е. объясняющие переменные измеряются с систематическими ошибками. В этом случае люди, действительно обладающие доходом X, будут на самом деле тратить на исследуемый товар в среднем величину, меньшую, чем ДА), т.е. в рассмотренном примере объ- [c.12]
Функциональный учет направлен на выявление реальных затрат, относящихся к обслуживанию каждого предприятия (различных покупателей). Как переменные затраты, так и накладные расходы должны быть разделены на составные части и соотнесены с конкретным покупателем. Компании, которым не удается правильно измерить издержки, не в состоянии и правильно определить свою прибыль, что ведет к ошибкам в маркетинговой деятельности. Кроме того, определение реальных издержек помогает компании установить оптимальную цену на продукцию. [c.569]
Для достижения успеха на Уолл-стрит инвестору необходимо отыскать оптимальное сочетание двух ключевых переменных— объекта инвестирования и момента инвестирования. Как бы просто и даже банально это ни звучало, но для получения максимальной отдачи инвестор должен сделать правильный выбор объекта инвестирования и определить нужный момент для этого. Ошибка в выборе ценных бумаг и времени их приобретения может обернуться убытками, и различные сочетания двух этих факторов приводят к совершенно разным результатам. [c.124]
Случайная переменная е, характеризует ошибки в первом уравнении в виду его статистического характера. Параметр а отражает влияние других не учитываемых в данном уравнении факторов потребления (например, цен). Первое уравнение данной системы является сверхидентифицируемым, а второе и третье — определениями. [c.209]
Таким образом, сначала вместо полной модели с ошибками в уравнении и переменных [c.78]
Следовательно, шаг 4 заключается в вычислении (50), (53), (59) — (60). Таким образом, для регрессионных уравнений первого порядка с запаздывающей переменной продолжение итеративного процесса от первичных обобщенных оценок наименьших квадратов приводит к асимптотическим оценкам наибольшего правдоподобия, а последующее применение техники оценки ошибки спецификации дает возможность получить оценки и доверительные интервалы прогноза также и при наличии ошибок в переменных. [c.80]
Ошибки в именах обычно ограничены разделом внутренние, но могут быть имена переменных, файлов и полей записей. Вероятность ошибки в имени увеличивается, если одно и то же имя используется в нескольких контекстах, или в случае частичного совпадения имен. Заметим, что этот тип ошибок будет часто совпадать с ошибками раздела область (признак ЧТО). [c.61]
Рассмотрим систему, начинающую работу в момент времени = 0. Система работает до появления ошибки в соответствии с предопределенным критерием. Результаты эксперимента собираются в отрезки времени, за которые могут произойти отказы в работе. Тогда переменная / времени случайного сбоя может быть определена как [c.238]
Разработка рабочей модели представляет очень трудоемкий процесс, требующий, кроме того, большого внимания, так как достаточно ошибки в одном знаке пр,и коэффициенте переменной, чтобы решение оказалось ошибочным. Поэтому при использовании экономико-математических методов имеет большое значение разработка достаточно эффективных способов проверки записи системы уравнений и информации по переменным. [c.194]
Хотя первоначальные тесты АРМ обещали больший успех в объяснении различий в доходах, была проведена разделительная линия между использованием этих моделей для объяснения различий в доходах в прошлом и их применением для предсказания будущих доходов. Противники САРМ, с очевидностью, достигли более серьезного успеха в объяснении прошлых доходов, поскольку они не ограничивали себя одним фактором, как это делается в модели САРМ. Подобный учет значительного числа факторов становится более проблематичным, когда мы пытаемся планировать ожидаемые в будущем доходы, поскольку приходится оценивать коэффициенты бета и премии для каждого из этих факторов. Коэффициенты бета и премии для факторов сами по себе изменчивы, поэтому ошибка в оценке может уничтожить все преимущества, которые мы можем получить, переходя от модели САРМ к более сложным моделям. При использовании моделей регрессии, предлагаемых в качестве альтернативы, мы также сталкиваемся с трудностями при оценке, поскольку переменные, прекрасно работающие в [c.104]
С одной стороны, мы уже знаем (см. (1.30)), что присоединение каждой новой предсказывающей переменной может только увеличить величину множественного коэффициента корреляции R между результирующим показателем т] и предикторами и, следовательно, уменьшить ошибку в предсказании -q (X) (см. (1.26)). С другой стороны, нам известны не точные значения теоретических характеристик R, участвующих в (1.26) — (1.30), а лишь их выборочные аналоги — статистические [c.191]
Независимые переменные х, Х2,. .., Xk измеряются с пренебрежимо малой ошибкой по сравнению с ошибкой в определении. у- [c.246]
Существует несколько способов выявления неуверенности руководителя в отношении оценки стоимости (т. е. неопределенность этой оценки) в нашем примере. Допустим, что руководитель представляет себе фактическую стоимость выполнения контракта как сумму оцененной стоимости и некоторой ошибки. В этом случае для нас было бы полезно представить ошибку в виде случайной переменной, среднее значение которой мы примем за меру смещения, а дисперсию — за меру точности процесса оценки. Если среднее значение (математическое ожидание) ошибки равно нулю, мы можем сказать, что процесс дал несмещенные оценки. Если среднее значение ошибки больше нуля, можно было бы вычесть это среднее из каждой оценки и рассматривать исправленные оценки как несмещенные. Но такая простая поправка может улучшить результаты только в том случае, если мы умеем оценивать (т. е. определять точность) способ нахождения оценки. [c.101]
Если при решении той или иной задачи можно ограничиться линейным приближением, то полный факторный эксперимент типа 2 также оказывается недостаточно эффективным, особенно при большом k. При линейном росте числа независимых переменных число опытов для полного факторного эксперимента растет по показательной функции, в результате слишком много степеней свободы остается на проверку гипотезы адекватности. Например, при k = 2, при линейном приближении, для проверки гипотезы адекватности используется только одна степень свободы, тогда как при k = fj — уже 57 степеней свободы. Правда, при постановке таких больших экспериментов резко снижается ошибка в определении коэффициентов регрессии, так как при факторном планировании все опыты используются для оценки каждого из коэффициентов регрессии. Но это обстоятельство далеко не всегда является достаточным основанием для постановки большого числа опытов. Часто, особенно на первых этапах исследования, бывает нужно получить некоторую, хотя бы и не очень точную, информацию о процессе при минимальной затрате труда на проведение экспериментов. Если можно ограничиться линейным приближением, то число опытов можно резко снизить, используя для планирования так называемые дробные реплики от полного факторного эксперимента [1]. [c.215]
Шестая часть посвящена оценкам максимального правдоподобия, которые, конечно, являются идеальным объектом для демонстрации мощи развиваемой техники. В первых трех главах исследуется несколько моделей, среди которых есть многомерное нормальное распределение, модель с ошибками в переменных и нелинейная регрессионная модель. Рассматриваются методы работы с симметрией и положительной определенностью, специальное внимание уделено информационной матрице. Вторая глава этой части содержит обсуждение одновременных уравнений при условии нормальности ошибок. В ней рассматриваются проблемы оценивания и идентифицируемости параметров при различных (не)линейных ограничениях на параметры. В этой части рассматривается также метод максимального правдоподобия с полной информацией (FIML) и метод максимального правдоподобия с ограниченной информацией (LIML), особое внимание уделено выводу асимптотических ковариационных матриц. Последняя глава посвящена различным проблемам и методам психометрики, в том числе методу главных компонент, мультимодальному компо- [c.16]
Третий вопрос, на который хотелось бы получат ответ, — как ведут себя различные оценки при разной спецификации ошибок. Например, чего можно ожидать, если возмущения автокоррелированы, если присутствуют ошибки в переменных, если имеет место ощутимая муль-тиколлинеарность, если исключены существенные переменные или при различных комбинациях указанных обстоятельств. [c.409]
На практике мы молчаливо соглашаемся, как правило, опираться на то, что в действительности является условностью. Суть этой условности - хотя она, конечно, не так уж проста - заключается в допущении, что существующее положение дел будет сохраняться неограниченно долго, если только у нас нет особых оснований ждать перемен. Это не означает, что мы в самом деле верим в неограниченно долгое сохранение существующего положения дел. Весь наш опыт говорит о том, что это совершенно невероятно. Действительные результаты инвестиций за целый ряд лет редко согласуется с первоначальными предположениями. Не подходит и способ рационально обосновать наше поведение ссылкой на то, что для человека, находящегося в полном неведении, ошибки в том или другом направлении равновероятны, так что ему остается сформировать некое среднестатистическое предположение, основывающееся на этих равных вероятностях. Ведь легко показать, что предположение об арифметическом равенстве вероятностей, основывающееся на ситуации полного неведения, ведет к абсурду. На практике мы исходим из того, что существующая рыночная оценка, как бы она ни сложилась, точно отражает имеющиеся у нас знания факторов, которые будут влиять на доход от инвестиций, и что эта оценка меняется лишь в соответствии с изменением наших знаний. Между тем, философски рассуждая, оня не может быть таким единственно правильным отражением, поскольку [c.65]
Однако, эти результаты достигаются не всегда, если не выполняются следующие условия [334,137] наличие информации об идентичных предпочтениях, общеизвестной структуре капитала и дивидендов, и полной совокупности имущественных прав (т.е. наличие полного спектра производных финансовых инструментов, позволяющих оценить ожидаемые будущие риски). Эти исследования содержат примеры сбоя модели рациональных ожиданий и позволяют предположить, что агрегирование информации является более сложным процессом. В частности, похоже, эффективность рынка, определяемая как полное агрегирование информации, зависит от "сложности" рыночной структуры, обусловленной такими параметрами, как количество акций, обращающихся на рынке, и торговыми периодами [319]. Например, чрезмерная реакция людей на неинформативные сделки может создать, так называемые, самообразующиеся информационные "миражи", которыми, вероятно, можно объяснить явную чрезмерную волатильность биржевых цен.[67]. Более того, эксперименты с рыночными моделями показали, что существует два типа ошибок в оценке рынка ошибки в оценке экзогенных событий, влияющих на стоимость активов, и ошибки в оценке переменных факторов, создаваемых рыночной деятельностью, таких как цены фьючерсных контрактов. Несмотря на существование идеальных условий для обучения, индивидуальные ошибки не устраняются полностью, а, в лучшем случае, иногда сокращаются. [65] Еще одной отличительной особенностью людей, выявленной в ходе экспериментов, является так называемый "эффект избавления", соответствующий тенденции продавать выросшие в цене активы и держать активы, упавшие в цене [446]. Такую тягу к избавлению можно объяснить тем, что люди оценивают прибыль и убытки, привязывая их к какому-либо ориентиру, и склонны идти на риск при наличии опасности потенциального убытка, но стремятся избежать риска при наличии потенциальной возможности получить определенную прибыль. Еще одной важной психологической особенностью человека является то, что многие люди переоценивают свои личные способности и чрезмерно оптимистичны в отношении своего будущего. Как было установлено, эти особенности влияют на экономическое поведение при вступлении в конкурентные игры или при инвестировании на рынке акций [66]. [c.96]
До сих пор мы сравнивали между собой сетевые архитектуры с различным числом скрытых слоев и нейронов, предполагая, что каждый входной сигнал, действительно, влияет на результат. Однако, как уже говорилось, непредвиденная инфляция (UI) и месячное производство (МР) существенно не влияют на среднеквадратичную ошибку. В связи с этим возникает вопрос о том, нельзя ли эти переменные безболезненно изъять из дальнейшего рассмотрения. Явля- [c.142]
Столбец Выход содержит результаты классификации, выданные сетью, а в столбце Цель указан настоящий номер класса. ABSERR — это абсолютная ошибка классификации, т.е. расстояние до настоящего класса, a DE ISIVN — определенная выше величина решающей способности. На всем материале не произошло ни одной грубой ошибки в классификации— величина ABSERR ни разу не превосходит двух. Переменная временной структуры имеет сильную распознающую роль. Премия за риск, наоборот, представляется лишней переменной. Месячное производство приобрело несколько большее значение, в то время как вклад переменных, выражающих инфляцию, неясен. Результаты такого анализа, которые репрезентативны для всего набора данных, не вполне согласуются с той интерпретацией роли переменных, которую мы получили при изучении погрешности. Однако это противоречие— скорее, кажущееся, по- [c.148]
Ошибки в определении сущности постоянных затрат, их функциональном назначении порой приводят и к более серьезным заблуждениям. Речь пордет о природе двухставочных тарифов. Обычно и у нас в стране, и за рубежом наличие двухставочного тарифа часто объясняется необходимостью в пиковые часы использовать менее эффективные производственные мощности, потребляющие больше топлива и других переменных затрат на кВт/ч вырабатываемой электрической энергии. На самом деле это не совсем так или совсем не так. Давайте на минуту представим, что неэффективных производственных мощностей в энергетике нет, тогда по логике должна исчезнуть и природа двухставочного тарифа. Однако этого не [c.18]
Самоконтролирующееся ПО полезно для доказательства надежности программ на различных стадиях разработки. На стадии конструирования и реализации утверждения о соотношении между переменными сделают логические ошибки более очевидными. Это позволяет также повысить уверенность в надежности программы неформальным образом. На стадии тестирования для определения всевозможных аппаратных и программных погрешностей необходимо внедрять разнообразные средства самоконтроля, обеспечивающие локализацию ошибки в системе. История обнаружения ошибки должна < сохраняться для оценки эффективности средств само- " контроля. В системе также должна быть осуществлена Г в широких масштабах оценка стоимостных расходов по различным средствам. [c.265]
Мультипликатор цена/прибыль (pri e-earnings multiple — РЕ) — наиболее широко распространенный коэффициент, и при этом им же наиболее широко и злоупотребляют. Простота этого показателя придает ему привлекательность во многих сферах применения, начиная от оценки первоначально размещаемых акций и кончая вынесением суждений по поводу относительной ценности. Однако его связь с финансовыми фундаментальными переменными фирмы часто игнорируется, что приводит к серьезным ошибкам в применении. Эта глава позволяет в некоторой степени проникнуть в глубь факторов, определяющих мультипликатор цена/прибыль , и наилучших способов его использования при проведении оценки. [c.628]
Например, статья в Форбс , написанная Линденом (Linden) и озаглавленная Скучные дни в унылой науке , цитирует Мак-Низа (M Nees, 1983, 1985, 1987, 1988), который изучал экономические прогнозы и нашел, что экономисты делали серьезные ошибки в прогнозах в каждом из поворотных моментов экономического развития, начиная с 70-х годов, когда началась эта работа. Мак-Низ обнаружил также, что в этих поворотных моментах прогнозисты ошибались все вместе. Предсказания, в случае если они сделаны корректно, отражали действительность только в коротком временном интервале. Незначительное изменение только одной переменной может иметь большее влияние, чем это предусматривает теория. [c.18]
Рассматриваемая нами модель предполагает, что ошибки не зависят от оцениваемых затрат на выполнение контрактов. Ошибки в оценках для крупных контрактов в принципе характеризуются той же степенью неопределенности, что и оценки для контрактов, требующих меньших затрат. Для руководителя может быть разумнее встать на другую точку зрения и рассмотреть относительные ошибки. Он должен чувствовать, что ошибки в долларах будут все-таки больше для крупных контрактов. Можно принять, что фактическая стоимость равна оцененной стоимости, умноженной на некоторую случайную переменную, которая называется коэффициентом ошибки (error ratio). В этом случае несмещенный процесс оценки характеризовался бы коэффициентом ошибки, ожидаемое значение которого равно единице. Подходит ли какая-либо из этих двух моделей и если да, то какая — оставляется на усмотрение руководителя, который руководствуется при этом своим прошлым опытом и фактическими данными относительно качества рассматриваемого процесса оценки. Но какой бы метод он ни выбрал, это, видно, приведет к рассмотрению стоимости выполнения контракта как случайной переменной. Если мы предположим, что руководителю ясно, за какую цену может быть получен контракт, то прибыль становится случайной переменной, определяемой просто как разность между ценой и стоимостью. [c.102]