Вторая вариация

Сан-пей означает три солдата, которые маршируют в одном направлении . Типичным представителем является бычья фигура Три Белых Солдата , которая указывает на стабильное повышение цен на рынке. Этот стабильный тип ценового повышения показывает, как эта фигура ухудшается, и слабость рыночного повышения. Эти медвежьи вариации к бычьей фигуре Три Белых Солдата , рассматриваются далее. Первой вариацией фигуры Три Белых Солдата является фигура Повышающийся Блок , которая довольно похожа, за тем исключением, что второй и третий белые дни имеют длинные нижние тени. Второй вариацией фигуры Три Белых Солдата является фигура Раздумье (застоявшаяся), которая также имеет длинную верхнюю тень на второй день. Однако третий день является Прядильным Верхом и более похож на звезду. Это предполагает, что близится разворот на рынке.  [c.170]


В условиях формирования производственных, сбытовых, товарных запасов много общего — характер их образования и расходования в интервалах, состав нормообразующих факторов, которые нужно учесть при расчете, способы определения отдельных составных частей нормы и т.д. По своей физической сути изменение в течение года уровней суточных остатков товарно-материальных ценностей (сырья, материалов, топлива, запасных частей, малоценных и быстроизнашивающихся предметов, готовой продукции и т.п.) на складе предприятия-изготовителя, предприятия-потребителя и базе снабжения для любой из категорий запасов определяется результатом взаимодействия двух материальных потоков входящего и выходящего. Для производственных (или товарных) запасов входящим потоком являются вариации в течение года суточных объемов поставок товарно-материальных ценностей на склад, выходящим — вариации суточных объемов отпуска. В случае сбытовых запасов первый поток — это вариации (изменения) в течение года объемов суточного поступления готовой продукции из цеха на склад предприятия-изготовителя, второй — вариации объемов отгрузки готовой продукции со склада предприятиям-потребителям и базам снабжения.  [c.115]


Анализ второй вариации функционала. Он позволяет более или менее эффективно выяснить, является ли исследуемое решение уравнения (5) точкой минимума F [х ( )] (локального, разумеется), или оно является стационарной точкой другого типа. Во многих прикладных задачах такие вопросы решаются установлением единственности решения уравнения Эйлера и ограниченности функционала снизу.  [c.22]

Для области U, в) в качестве допустимых изображены направления 1 и 2, касающиеся границы U строго говоря, в смысле определения, данного выше, они недопустимы. Однако если определенный выше конус К (t) замкнуть, эти направления войдут в замыкание К (t). Эту операцию мы будем считать выполненной, Вопрос о влиянии замыкания на содержательную ценность необходимых условий оптимальности, если он оказывается существенным, требует привлечения второй вариации функционалов задачи.  [c.44]

Важной характеристикой стационарной точки j ( ) является вторая вариация /( ( ))  [c.167]

Получим формулу для второй вариации. Очевидно, что  [c.168]

Заметим, что формула для второй вариации U (2.36) показывает, что  [c.171]

Сон-лей означает три солдата, марширующих в одном направлении. Типичным представителем такой формации является бычья модель три белых солдата, которая указывает на устойчивый рост рынка. Этот тип устойчивого ценового роста указывает на возможность мощного движения к вершине. Кроме того, метод Сакаты показывает, как эта модель ухудшается и показывает слабость рыночного роста. Медвежьи вариации бычьей модели три белых солдата обсуждаются ниже. Первая вариация — модель отбитая атака, которая весьма сходна с основной моделью, но отличается наличием длинных верхних теней у второго и третьего белых дней. Вторая вариация трех белых солдат — модель размышление (торможение), у которой вторая свеча также имеет длинную верхнюю тень. Однако здесь третий день оказывается волчком и, скорее всего, звездой. Это предполагает, что разворот рынка близок.  [c.205]


Во-вторых, возникают проблемы при определении среднего уровня каких-либо показателей для страны в целом при существенном его разбросе для различных регионов. Вариация показателя потребительских цен по регионам также максимальная (максимальный уровень потребительских цен превышает минимальный более чем в два раза).  [c.86]

В первом случае возможны некоторые вариации темпов разбури-вания оставшегося фонда скважин и возможность перевода их на более сгущенную сетку. Во втором случае одним из немногих направлений освоения месторождения является уплотнение исходной сетки скважин.  [c.211]

Этот показатель имеет много недостатков, выделим без комментариев лишь три из них. Во-первых, он дает грубую оценку степени вариации значений признака. Во-вторых, он является абсолютным показателем и потому его применение в сравнительном анализе весьма ограничено. В-третьих, его величина слишком зависит от крайних значений ранжированного ряда.  [c.84]

Пример. Оценить относительный риск двухлетнего инвестиционного проекта, по которому предполагается сделать капиталовложения в размере 10 млн. руб. и получить в конце первого и второго года денежные потоки в размере по 9 млн. руб., характеризующиеся коэффициентами вариации по 20%. Ставка дисконтирования составляет 30%.  [c.136]

При изучении изменчивости валютных курсов используют известный статистический инструментарий, исчисляя размах колебаний валютных курсов (R), дисперсию (52), стандартное (среднее) квадратическое отклонение ( ), коэффициент вариации (V). Можно исчислить показатели вариации по различным валютам во времени, а также по какой-либо одной валюте исходя из котировок на различных валютных площадках и секторах рынка. Первый показатель позволит выделить наиболее надежную валюту, второй — наиболее устойчивый валютный рынок.  [c.657]

Второй поиск осуществляем на основе коэффициента вариации, так как сравниваем изменчивость двух разных явлений курса доллара и курса марки и заключаем, что более устойчивая на этот момент валюта на отечественном рынке — немецкая марка.  [c.657]

Во второй части главы будет показано, что главной сферой применения квадратической средней в силу пятого свойства средней арифметической величины является измерение вариации признака в совокупности.  [c.87]

Наиболее узкие пределы изменения и слабую зависимость от численности совокупности обнаруживают средний модуль и относительное линейное отклонение. Напротив, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации сильно зависят от численности единиц совокупности. Эту зависимость следует учитывать при сравнении силы интенсивности вариации в совокупностях разной численности. Если в совокупности шести предприятий коэффициент вариации объема продукции составил 0,58, а в совокупности из 20 предприятий он составил 0,72, то справедливо ли делать вывод о большей неравномерности объема продукции во второй совокупности Ведь в первой, меньшей, он составил 0,58 2,24 = 25,9% максимально возможного, т.е. предельного, уровня концентрации  [c.115]

Какое практическое значение может иметь произведенная проверка гипотезы Во-первых, соответствие нормальному закону позволяет прогнозировать, какое число хозяйств (или доля совокупности) попадает в тот или иной интервал значений признака. Во-вторых, нормальное распределение возникает при действии на вариацию изучаемого показателя множества независимых факторов. Из этого следует, что нельзя существенно снизить вариацию урожайности, воздействуя только на один-два управляемых фактора, скажем удобрения или энергозатраты.  [c.201]

Коэффициент детерминации г2 = 71,3%, т. е. вариация возраста супруга или супруги на 71% зависит от вариации возраста второй половины . Связь весьма тесная.  [c.258]

Важным частным случаем задачи является измерение связи при альтернативной вариации двух признаков, один из которых имеет характер причины, а другой - следствия. Например, при социологическом обследовании 1000 жителей города были поставлены два вопроса 1. Считаете ли вы, что ваши доходы позволяют обеспечивать удовлетворение основных потребностей 2. Удовлетворяет ли вас деятельность мэра города Можно предположить, что причиной отрицательного ответа на второй вопрос у части населения является неудовлетворенность их потребностей доходами, т.е. имеется связь между ответами на оба вопроса. Для измерения этой связи составляют двухмерное (дихотомическое) распределение ответов 2x2, приведенное в табл. 8.15.  [c.291]

К финансовому анализу процесс выявления внутрипроизводственных резервов имеет непосредственное отношение по крайней мере в двух аспектах. Во-первых, финансовые ресурсы, имея определенный приоритет в системе ресурсного обеспечения предприятия и отличаясь исключительным динамизмом, безусловно, требуют постоянного контроля с позиции эффективного их использования. Во-вторых, оценка существенности процесса поиска любых резервов обычно выполняется в стоимостных показателях и выражается через вариацию основных финансовых показателей и условные доходы и потери.  [c.73]

Согласно второму подходу интервалы группировки можно выбрать и неравными (возрастающими или убывающими). Этот подход обычно применяется при большой вариации и неравномерности распределения признака по всему интервалу его изменения.  [c.110]

Обратите внимание, что ко вариация прибылей (см. выражение во второй круглой скобке) показывает здесь отсутствие заемных средств. Формула (15А.1) может быть приведена к другому виду с использованием более знакомой для нас бета  [c.444]

Второй аспект финансового риска — относительный разброс дохода держателей обыкновенных акций. Допустим, оценки ожидаемого дохода от основной деятельности на ближайшие 5 лет для фирм А и В есть субъективные случайные величины, ожидаемое значение распределения вероятностей будет 80 000 дол. для каждой, а стандартные отклонения равно 40 000 дол. Как и в предыдущем примере, предположим, что фирма А не имеет задолженности, а фирма В выпустила на 200 000 дол. 15-процентных облигаций. Если для простоты пренебречь федеральными налогами, то ожидаемый доход акционеров фирмы А составит 80 000 дол., а фирмы В — 50 000 дол. Поскольку величина стандартного отклонения одинакова для обеих фирм, относительная дисперсия ожидаемых доходов фирмы В больше, чем фирмы А. Коэффициент вариации для фирмы А есть стандартное отклонение, деленное на ожидаемую величину дохода  [c.450]

Сопоставьте анализ потока средств для отрасли, производящей одежду, с отраслью грузовых автомобильных перевозок (табл. 9.7). Во втором случае коэффициент вариации равен лишь 7%. (Вспомним, что этот период времени включает даже дерегулирование указанной отрасли.) В этом случае 99%-ная уверенность предполагает исключение только 10,5% рассчитанных фирмой средств из наличности, предназначенной для погашения задолженности.  [c.416]

Наилучшее приближение по критерию минимума среднего квадратического отклонения дает парабола 2-го порядка. Для этой кривой коэффициент вариации равен всего 1,8, т. е. она показывает лишь незначительное расхождение с эмпирическим рядом. Гипотеза постоянного абсолютного и относительного прироста дает худшее соответствие с исходными данными. И даже показательная кривая 2-го порядка, включающая, как и парабола 2-го порядка, три параметра, уступает последней в отношении близости к эмпирическому ряду. Интересно отметить все же наличие во втором множителе последней формулы отрицательного показателя (-—х2) с незначительным коэффициентом. Это незаметное снижение темпа роста народного дохода во времени может стать ощутимым лишь при продолжении этой тенденции.  [c.138]

Второе место по степени влияния на уровень торгово-управленческих расходов территориальных управлений занимают такие факторы, как удельный вес отпуска с автозаправочных станций в складском обороте и средний товарооборот одной нефтебазы. Вариация уровня торгово-управленческих расходов в I и II группе управлений на 20—25% определяется вариацией этих факторов. Увеличение доли отпуска нефтепродуктов с АЗС в складском обороте на 1100% увеличивает уровень торгово-управленческих расходов в I группе управлений на 10%, а во II и III группах — на 14—15%.  [c.184]

Второй подход предполагает выбор проекта, который характеризуется меньшим коэффициентом вариации (V), а, следовательно, обеспечивает лучшее соотношение риска и дохода.  [c.78]

Суммарный доход - это лишь одна сторона медали. Необходимо также учитывать степень риска. Как показывают исследования, рост доходности обычно сопряжен с более высоким риском. За рассматриваемый тридцатилетний период среднее стандартное отклонение доходности рынка акций составило 3,93 - самое высокое значение среди всех классов активов. (Стандартное отклонение - мера вариации портфеля, показывающая уровень риска. Чем выше стандартное отклонение, тем выше риск,) Второе место занял индекс СКВ со значением 2,83- Государственные и корпоративные облигации продемонстрировали наименьшую относительную степень риска их стандартное отклонение составило соответственно 2,44 и 2,42. Как это ни парадоксально, оказалось, что портфели акций, включенных в индекс S P 500, обладают более высоким риском, чем безрычаговый портфель товаров, составляющих индекс СКВ.  [c.242]

Общепринято, среди создателей моделей финансовых рынков, представлять вариацию цен в течение элементарного временного периода как результат воздействия двух факторов детерминированного мгновенного приращения и случайного приращения. Первый фактор включает в себя компенсацию за предполагаемый риск, а также действие на цену таких причин, как подражание и стадность. Второй фактор включает в себя шумовой компонент ценовой динамики с амплитудой, называемой волатильностью. Волатильность также может представлять собой систематический компонент, управляемый подражанием, а также многими другими факторами. Если первый фактор формирования цены отсутствует, а волатильность постоянна, то второй член сам по себе создает траектории случайных блужданий, описанные в главе 2. Введение в модель вездесущей нелинейной зависимости волатильности и определенного мгновенного приращения от прошлых значений волатильности и доходностей дает нам великое множество всевозможных траекторий. Здесь нам интересны многочисленные возможные механизмы, ведущие к нелинейной положительной обратной связи цен с самими собой. Например, неточная информация и перенос риска с инвесторов на кредитуемые банки могут заставить инвесторов поднимать цены спроса на актив в большей степени, чем они хотели бы заплатить в случае, если бы полностью несли все потенциальные убытки [3]. Мы вернемся к интуитивному описанию других механизмов в главах 7 и 8.  [c.168]

Вектограмма 52, 95 Внебазисная переменная 419 Вторая вариация 203 Выпуклая оболочка 86, 125 Выпуклое тело, множество 369 Выпуклый конус 46 Вырожденная задача линейного программирования 171 Вычислительная технология 173, 210  [c.484]

В течение суток протекает основной биологический (циркад-нын) никл протяженностью 24 ч (с вариациями от 21 до 28 ч). Нередко отчетливо проявляются кратные части этого цикла длительностью 4, 8, 12, 18, 36 и 48 ч. Эти циклы сочетаются с лунными (время между двумя прохождениями Луны через меридианы местности— 24, 8ч — и астрономическими сутками 23,9 ч). У некоторых видов живого четко выделяются два периода экстремальной двигательной активности в течение циркадного цикла (первый 12-ч с максимальной активностью второй 12,4-ч — минимальный). Каждые 15 сут эти ритмы сходятся и образуют максимум в двигательной активности.  [c.52]

На основе результатов анализа опроса, адекватность которого оценена коэффициентом ранговой корреляции Спирмена, можно утверждать следующее 4 балла присваивается первой вариации, 3 балла-второй, 2 балла- третьей, 1 балл - четвертой вариации.  [c.57]

Во-вторых, основными показателями оценки риска на рынке капитала являются дисперсия и среднее квадратическое отклонение. Распространенность и пригодность в сравнительном анализе этих статистик в данном случае объясняется тем обстоятельством, что базисным показателем при расчетах является доходность, т. е. относительный показатель, сопоставимый как в динамике, так и по различным видам активов. Поэтому независимо от анализируемых активов соответствующие им показатели доходности и дисперсии однопорядковы и нет острой необходимости применять в оценке коэффициент вариации.  [c.85]

Верхняя строка корректированный / -квадрат = 0,872390 вторая строка / -квадрат = 0,897912 третья строка множественный R = 0,947582. Затем приводится таблица дисперсионного анализа, в которой указываются источники вариации объясненная сумма квадратов отклонений значений, рассчитанных по уравнению регрессии, от среднего значения DlfnM il = Z(p/ - у)2 = 662 772,98 при числе степеней свободы, равном числу объясняющих переменных dfk = 3 остаточная - отклонения фактических значений от расчетных Dwm Z(y/ - у)2 = 75353,96 при числе степеней свободы, равном df=n-k-, df= 2 общая - ZO/ - У = 738 126,94, при числе степеней свободы df = п - 1, df = 15. Затем приводится средний квадрат отклонений s = Д , с//)6ы, , = 662772,98 3 = 220924,3 s г = D,Km dfwm, = 75353,96 12 = 6279,5. Далее указано их отношение, т. е. 5, /г2 = F-критерию. Наконец, указывается вероятность ошибочного решения, т. е. нулевого / 2, равная 0,000003171.  [c.277]

Relevant de ision information - релевантная информация, информация является релевантной, если, во-первых, относится к будущему решению и, во-вторых, отличается по вариациям.  [c.242]

Из самой сути факторного анализа понятно, что общее приращение товарооборота в обеих моделях одно и то же, т.е. речь идет об одной и той же величине, дважды распределяемой некоторым образом на два слагаемых. При этом в первой модели все приращение результативного показателя будет приписано влиянию численности и выработки, а во второй модели - влиянию фондоотдачи и величины основных средств1. При этом совершенно игнорируется влияние других факторов, не вошедших в ту или иную модель. В этом смысле стохастическая модель, в которой по определению факторы объясняют только часть вариации результирующего признака, представляется более оправданной. Однако и анализ с помощью стохастических моделей также сопровождается определенными трудностями его особенности будут изложены ниже, в разделе 2.8.  [c.71]

Согласно второму подходу интервалы группировки можно выбрать и неравными (возрастающими или убывающими). Этот подход обычно применяется при большой вариации и неравномерности распределения признака по всему интервалу его изменения. При выборе размера интервала группировки руководствуются здравым смыслом и логикой, опираясь при этом на распределения прошлых периодов и традиционно сложившиеся подходы в группировке. При использовании этого подхода интервалы часто выбирают таким образом, чтобы группы были равнозапол-ненными.  [c.81]

Sx = —, где Sx — выборочное среднеквадратическое отклонение, или стандартное отклонение выборки п — размер выборки) и коэффициент вариации будут меньшими и, наоборот, увеличение рассеивания надо рассматривать как повышенную погрешность данного варианта измерителя. Такой метод далеко не единственный, но самый простой метдц выбора, показателя, который может быть применен для решения довольно широкого класса экономических задач. При этом VQ — является вырожденным случаем второго способа VQ при V = 0. Однако здесь следует помнить, что эта гипотетическая оценка довольно условна. Более того, можно рассмотреть несколько других технически более сложных вариантов, например V = 0,3 V" = 0,5 V e = 1,0-и, самое главное, изучить, к каким выводам приведет каждый вариант. Вполне возможно, что несколько вариантов приведут к одним и тем же выводам и тогда можно будет говорить о более высокой степени адекватности таких вариантов.  [c.70]

Вариаций в борьбе двухслойных и трёхслойных сознаний очень много. Но при их анализе всегда помните о наличии в них 9-ти или 13-ти узловой структуры, не упрощая до одного-двух узлов. В процессе игры структуры могут умышленно скрывать, показывать или искажать наличие у них второго и третьего слоев.  [c.360]

Формация Расширяющейся Вершины (the Broadening Top formation) просто является вариацией "Вытряхивания". Разница между ними в том, что Расширяющаяся Вершина дает сигнал к покупке, прежде чем будет дан сигнал к продаже. Давайте ненадолго вернемся назад. Если у вас нет твердого представления о "Вытряхивании", тогда вернитесь к ней и посмотрите еще раз на эту модель (представленную на рисунках 3.18-3.20). Вы видите, что акция поднималась до определенного уровня пару раз, но не была в состоянии превзойти этот уровень при второй попытке. Акция, по существу, образовала Двойную Вершину. В последующем она развернулась и сформировала первый сигнал к продаже в восходящем тренде. В случае с формацией Расширяющейся Вершины акция превышает предыдущую вершину, образованную прежде. Другими словами, она создает сигнал Двойной Вершины к покупке. Последующий разворот генерирует сигнал к продаже.  [c.68]

Приближенное решение задач оптимального управления (1978) -- [ c.203 ]