Построение линейной регрессии сводится к оценке ее параметров — а и Ь. Оценки параметров линейной регрессии могут быть найдены разными методами. Можно обратиться к полю корреляции и, выбрав на графике две точки, провести через них прямую линию (см. рис. 2.2). Далее по графику можно определить значения параметров. Параметр а определим как точку пересечения линии регрессии с осью оу, а параметр b оценим, исходя из угла наклона линии регрессии, как dy/dx, где dy — приращение результата j>, adx — приращение фактора х, т. е. [c.41]
Параметры кривых роста оцениваются по методу наименьших квадратов (МНК), т. е. подбираются таким образом, чтобы график функции кривой роста располагался на минимальном удалении от точек исходных данных. Математически критерий оценки параметров линейной модели записывается так [c.288]
Основными параметрами сетевой модели кроме критического пути являются резервы времени свершения событий и различные разновидности резервов времени работы. Для оценки параметров сетевого графика используют следующие методы аналитический, табличный и графический, а также с применением ЭВМ. Рассмотрим их на примере простого сетевого графика, состоящего из восьми событий (рис. 9). [c.68]
Расчет себестоимости по методу баллов. Этот метод заключается в том, что основные технические и эксплуатационные характеристики изделия оценивают условными баллами. Предельная величина баллов по параметру чаще всего 3 — 5. Процедура балльной оценки выполняется с помощью линейных графиков, аналогичных представленному на рис. 7.5 (параметры А и В характеризуют материалы полупроводников старый вариант - селенит свинца, новый - селенит олова). Баллы, установленные по каждому параметру экспертным путем, суммируют. Для оценки себестоимости нового изделия общую сумму баллов умножают на ценностный множитель ks, полученный делением фактической себестоимости изготовленного ранее аналогичного изделия S на сумму баллов, соответствующих его техническим характеристикам х(6. [c.67]
Оценка методом Монте-Карло произведена с использованием тех же исходных параметров, меняющихся в тех же диапазонах, однако сами параметры задавались в виде функций логнормального распределения со средним значением, равным базовому, и логарифмической дисперсией 0,1 (рис. 13.5). Затем при помощи компьютера производилось генерирование случайных значений этих функций и их случайных комбинаций в сценарии. Общее количество полученных сценариев составило около 5000. Для каждого сценария производился расчет ЧДД, а полученные значения использовались для построения гистограмм и графиков кумулятивной вероятности. Такие графики для базового и коммерческого вариантов показаны на рис. 13.6, из которого следует, что оценки вероятности ЧДД = 0 составили для коммерческого варианта 98 %, а для базового варианта - лишь около 10 %. [c.242]
СЕТЕВОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ (СПУ) —метод планирования и управления научно-исследовательскими и опытно-конструкторскими работами, строительством, технологической подготовкой производства и другими работами, в основе которого лежит использование сетевого графика как средства информации об управляемом объекте или процессе. Сетевой график отражает состав, связи и последовательность выполнения комплекса работ и событий, направленных на достижение конечного результата. Основными количественными оценками в СПУ являются время и затраты на выполнение работ. Важным для СПУ является понятие критического пути — комплекс работ и событий от начального до конечного события, имеющий наибольшую продолжительность. В процессе управления линейный руководитель постоянно контролирует работы и события, находящиеся на критическом пути (реализация принципа ведущего звена). Исходные оценки времени и затрат на выполнение каждой работы даются специалистами, выполняющими эти работы. Формальные процедуры формирования сетевого графика и расчета его параметров выполняет специальная [c.290]
Кроме того, в книге приведены результаты тестов торговых систем для портфелей, состоящих из нескольких финансовых инструментов. Как показано, анализ портфельных торговых систем не представляет значительной сложности, хотя и не так прост, как анализ одного торгового инструмента. Показана и доказана простота вычисления графиков роста капитала, максимальных падений капитала, соотношений риска и прибыли, доходности системы, количества сделок и других показателей, важных для оценки системы управления портфелем акций или товаров. Также описан процесс проведения тестирования и оптимизации со смещением вперед и других методов испытания и оптимизации портфелей. Например, приводится инструкция по поиску параметров, которые улучшают прибыль (или лучшее отношение Шарпа, или любой другой показатель эффективности пакета) по каждому инструменту в отдельности и по всему портфелю в целом. Особенно полезен этот материал будет для небольших институциональных трейдеров, желающих вести системную торговлю несколькими инструментами в целях увеличения диверсификации, снижения риска и повышения ликвидности. [c.10]
Методы, позволяющие оценить форму распределения вероятностей (профиль риска) метод сценариев, построение дерева решений, имитационное моделирование. В процессе применения этих методов анализируется некоторое множество вариантов развития событий, в результате аналитик получает в свое распоряжение кривую вероятностей в виде графика или таблицы. В зависимости от точности исходных данных и достоверности предположений, с той или иной степенью уверенности по этой кривой можно оценить параметры риска инвестиций (стандартное отклонение, асимметрию кривой риска и др.). Вероятностные оценки риска, которые можно получить с использованием данных методов, являются наиболее удобными для восприятия менеджеров и обеспечения принятия инвестиционных решений. [c.655]
Анализ тенденций развития рынка. Использование графиков (технического сглаживания) и трендовых моделей. Построение и интерпретация трендовых моделей. Цели и методы оценки устойчивости развития рынка. Оценки территориальной вариации параметров рынка. Характеристика сегментов рынка с позиции привлекательности для фирмы. Оценки соответствия правилу "тяжелой половины" Твельда или правилу "20 - 80" Парето. [c.150]
Сведения, представленные на рис. 2.14, позволяют построить сетевой график развития рынка продукции и услуг и в дальнейшем рассчитать его основные параметры на основе метода графического построения и оценки результатов развития проекта во времени (GERT). Особенностью данного графика являются ограниченные возможности предприятия по управлению последовательностью фаз развития рынка, однако это не препятствует осуществлению мониторинга рыночных процессов, выявлению и использованию имеющихся потенциальных возможностей улучшения результатов хозяйственной деятельности предприятия. Сетевой график развития рынка определенного вида продукции или услуг представлен на рис. 2.15. [c.73]
Когда в начале 60-х возникла новая концепция Уцравления проектами (УП), внимание было сфокусировано на методологии. Долгое время сетевые методы отождествлялись с УП. Однако сейчас ситуация полностью изменилась. Дискуссии по Управлению проектами концентрируются больше на технике электронной обработки данных (ЭОД), которая продолжает тяготеть к сетевым методам, на объеме опытом и ноу-хау . Но до сих пор игнорируется тот факт, что, в методах УП много открытых вопросов, возникающих из конкретных проблем, встречающихся на практике. Проблемы, ожидавшие своего разрешения около 20 лет, сейчас имеют больше шансов на решение, в связи с возросшими возможностями методов ЭОД. По этой причине, в статье вновь поднимаются некоторые из этих тем, с целью возобновить поиски возможных решений. Одной из таких широко известных проблем является оценка неопределенности проектных процессов и графиков работ. Статья посвящена важнейшим параметрам проектов - стоимости и ресурсам, а также ряду других важных вопросов У П. [c.95]
Точные методы. Наиболее известный из них метод PERT. Основная его идея состоит в том, что все интервалы между событиями в сетевом графике являются случайными переменными и, следовательно, все рассчитываемые параметры (даты, продолжительность проекта, общие отклонения и т.д.) имеют вероятностное распределение. Используя теоремы теории вероятности и статистики, можно попытаться решить возникающие задачи. Метод PERT стал широко известен благодаря трехкратной оценке, которая все еще используется на практике. Вероятностная часть этого метода, представляющая особый интерес, была между тем, после создания метода, отброшена [4], [5] из-за математических неточностей. По мнению автора, являющегося математиком, практическая применимость метода была исследована неполностью, а небольшие математические неточности не препятствовали его использованию, и практики склонны не принимать их во внимание. [c.98]