Подчеркнем, что в данном случае важны не собственно значения операционного левериджа, сколько вывод о зависимости темповых показателей. Рассмотрим сущность и значимость операционного левериджа на простейшем примере. [c.337]
Если матрица (10.12) является положительно определенной, т. е. имеет только положительные собственные значения, то модель (10.2) лучше оценивает параметр р, даже если на самом деле верна модель (10.1). [c.246]
Если матрица (10.12) имеет как положительные, так и отрицательные собственные значения, то вопрос не решается столь однозначно. Возможно, в этом случае имеет смысл предпочесть короткую модель (10.2), если след матрицы (10.12) положителен. [c.246]
Собственные векторы и собственные значения квадратной матрицы [c.271]
Число А, называется собственным значением (или собственным числом) матрицы А, соответствующим вектору х. [c.271]
Найти собственные значения и собственные векторы матрицы [c.272]
Разным собственным значениям матрицы соответствуют линейно независимые собственные векторы. [c.272]
Если А > О (А > 0), то все собственные значения матрицы А положительны (неотрицательны), Т,,е. А,, > О (А,, > 0), / = 1,..., п. [c.273]
След матрицы А равен сумме ее собственных значений [c.273]
Xi,X2,..., л — собственные значения матрицы А. [c.274]
Ранг идемпотентной матрицы равен ее следу, т. е. числу ненулевых собственных значений. [c.274]
Собственное значение матрицы 271 [c.305]
III. В учете единое понимание и толкование данного термина отсутствует. Существует несколько интерпретаций термина капитал , каждый из которых в конкретном контексте может быть употреблен в собственном значении. Отметим некоторые из толкований 1) разница между положительным и отрицательным имуществом (в естественном учете соответствует разнице между Активом и Пассивом) 2) само положительное и отрицательное имущество (в этом случае возможен активный капитал и пассивный капитал) здесь капитал выступает в качестве синонима имущества , именно в таком значении он употребляется в выражении кругооборот капитала . Возможно использование термина и в других смыслах, на некоторых из которых мы остановимся чуть позже. [c.440]
Мы не можем дать вам точную формулу, позволяющую вычислить значение бета проектов, но мы можем дать вам некоторые рекомендации. Первая -избегайте добавления надуманных факторов к ставкам дисконта в качестве компенсации за возможность неблагоприятного для проекта исхода. Корректируйте прогнозы потоков денежных средств, придавая соответствующий вес плохому и хорошему результату затем посмотрите, увеличит ли вероятность плохого результата рыночный риск проекта. Вторая - вы часто можете определить особенности проектов с низкими и высокими показателями бета, даже когда собственно значение бета проекта невозможно вычислить непосредственно. Например, вы можете попытаться определить, насколько потоки денежных средств зависят от общего состояния экономики циклическим инвестициям в целом свойственны высокие коэффициенты бета. Другой фактор, на который следует обратить внимание, это операционная зависимость постоянные издержки производства подобны фиксированным выплатам по долговым обязательствам, т.е. они увеличивают значение бета. [c.222]
Измерение Собственное значение . [c.189]
Собственные значения матрицы S определяются из уравнений, которые в общем виде записываются как [c.317]
Подставляя последовательно собственные значения, начиная с наибольшего, в уравнение [c.317]
Так как собственные векторы известны, по формуле (7.29) можно определить главные компоненты. При этом обычно довольствуются меньшим, чем л, числом главных компонент, но достаточным, чтобы воспроизвести большую часть дисперсии. По мере выделения главных компонент доля общей дисперсии становится все меньше и меньше. Процедуру вычисления главных компонент прекращают в тот момент, когда собственные значения, соответствующие каждый раз наибольшим дисперсиям, становятся пренебрежимо малыми. Количество выделенных главных компонент г в общем случае значительно меньше числа объясняющих переменных т. По г главным компонентам строится матрица Z. С помощью главных компонент оцениваются параметры регрессии [c.317]
Собственный вектор А, соответствующий собственному значению 2 , , [c.25]
Другой подход состоит в исследовании матрицы Х Х. Если определитель матрицы Х Х либо ее минимальное собственное значение A.min близки к нулю (например, одного порядка с накапливающимися ошибками вычислений), то это говорит о наличии мультиколлинеарности. О том же может свидетельствовать и значительное отклонение максимального собственного значения Хтах матрицы Х Х от ее минимального собственного значения Хт-т. [c.109]
Собственные значения ыдемпотентной матрицы А равны либо нулю, либо единице Я= 0 дщи X = 1. [c.274]
Следует также проверить, скоррелированны ли действия скрытых элементов. В многомерном регрессионном анализе при росте муль-тиколлинеарности значения коэффициентов регрессии становятся все менее надежными. Так же и здесь предпочтительно, чтобы выходы скрытых элементов одного слоя были некоррелированны. Нужно найти собственные значения корреляционной матрицы для выходов скрытых узлов по данным обработки всех обучающих примеров. При полной некоррелированности все собственные значения будут равны единице, а отличия от единицы говорят об избыточном числе скрытых элементов. Кроме того, для анализа внутреннего представления нейронно-сетевой модели часто применяются методы кластерного анализа (см. [ 127]). [c.64]
Совокупность фреймов, моделирующая какую-либо предметную область, представляет собой иерархическую сетевую структуру, в которой фреймы соединяются между собой с помощью родовидовых связей. На верхнем уровне иерархии находится фрейм, содержащий наиболее общую информацию, истинную для всех остальных фреймов. Фреймы обладают способностью наследования значения характеристик своих родителей, структур, находящихся на более высоком уровне иерархии. Значения характеристик фреймов могут передаваться по умолчанию подчиненным фреймам, но если последние содержат собственные значения данных характеристик, то в качестве истинных принимаются именно они. Это обстоятельство позволяет довольно легко учитывать во фреймовых системах различного рода исключения. [c.565]
Смотреть страницы где упоминается термин Собственное значение
: [c.100] [c.100] [c.247] [c.272] [c.272] [c.272] [c.317] [c.317] [c.24] [c.25] [c.25] [c.76] [c.82] [c.82] [c.83] [c.83] [c.110] [c.127] [c.134] [c.276] [c.277] [c.280]Маркетинговые исследования Издание 3 (2002) -- [ c.0 ]