Коэффициент лямбда для апрельских 1992 г. опционов колл, для каждой из цен исполнения [c.121]
Лямбда (X) измеряет чувствительность цены опциона к изменениям волатильности цены акции и равна производной с по вола-тильности акций. Участники торгов, располагающие конфиденциальной информацией, способной влиять на рыночные курсы, стара- [c.126]
Классификация выручки. Самый простой способ оценки лямбды — это использование доли выручки фирмы, полученной в определенной стране, и сравнение ее с долей выручки средней фирмы в стране. [c.269]
Таким образом, фирма, которая получает лишь 40% своей выручки в Индонезии, в то время как средняя индонезийская фирма получает 80% выручки в своей стране, будет иметь лямбду, равную 0,5 для индонезийского суверенного риска. Тем не менее, заметим, что если оставшиеся 60% фирма получает в Таиланде, то нам следовало бы оце- [c.269]
Л (лямбда) - коэффициент Оукена [c.830]
В литературе помимо термина вега иногда используют термины каппа, лямбда, сигма, омега, зета. [c.221]
Крамера и коэффициентом "лямбда". [c.552]
Мы рассмотрим статистики, обычно используемые для оценки статистической значимости и тесноты связи переменных, в таблице сопряженности. Статистическая значимость наблюдаемой связи обычно измеряется критерием Теснота связи важна с практической точки зрения. Обычно она имеет значение, если связь статистически значимая. Тесноту связи можно измерить коэффициентом корреляции фи, коэффициентом сопряженности Крамера и коэффициентом "лямбда". Эти статистики ниже описаны детальнее. [c.575]
Таким образом, связь не очень сильна. В этом случае V = о Так всегда происходит для таблицы Другой обычно рассчитываемой статистикой является коэффициент "лямбда". [c.578]
Мера в процентах улучшения прогнозирования значения зависимой переменной при данном значении независимой переменной. Значения коэффициента "лямбда" лежат в пределах от 0 до [c.578]
Значения коэффициента "лямбда" лежат в пределах от 0 до 1. Значение "лямбда", равное О, означает, что никакого улучшения в прогнозировании не наблюдается. Значение 1 указывает на то, что прогноз может быть сделан без ошибки. Это происходит тогда, когда каждая категория независимой переменной связана с одной категорией зависимой [c.579]
Симметричный коэффициент "лямбда" не дает предположения о какая из переменных зависимая. Он измеряет общее улучшение прогнозирования, когда прогноз уже сделан в обоих направлениях. [c.579]
Если нулевая гипотеза отклонена, то определите тесноту связи, используя статистики коэффициент сопряженности, Крамера, коэффициент "лямбда" или другие статистики). [c.580]
Lambda — лямбда . Ожидаемая надбавка к прибыли (сверх безрисковой процентной ставки) на единицу чувствительности к некоторому стандартному фактору. Также чувствительность цены опциона к изменениям его неустойчивости. [c.980]
Измерение степени подверженности суверенному рисну (лямбда). В главе 7 представлены концепция подверженности суверенному риску и понятие лямбда как мера подверженности компании суверенному риску. В этом разделе мы бы хотели с интуитивной точки зрения обсудить, какие факторы определяют эту подверженность и как наилучшим образом оценить лямбду. Воздействие на компанию суверенного риска зависит почти от всех аспектов ее деятельности, начиная с того, где расположены ее фабрики и кто ее клиенты и заканчивая тем, в какой валюте заключаются контракты и насколько успешно фирма справляется с риском валютного обмена. Однако значительная часть этих данных относится к внутренней информации, которая недоступна при проведении оценки фирмы сторонними аналитиками. На практике, в таких случаях мы можем оценить лямбду, основываясь на одном из следующих подходов. [c.269]
Регрессия и государственные облигации. Второй подход к оценке лямбды связан с выведением регрессий доходности акций для каждой фирмы на формирующемся рынке — в сопоставлении с доходностью государственных облигаций, выпущенных данной страной. Например, в Бразилии это предполагало бы составление регрессии доходности по каждой бразильской акции в сопоставлении с доходностью бразильской государственной облигации. Наклон линии регрессии должен измерять, насколько чувствительна акция к изменениям в суверенном риске (поскольку доходы по государственным облигациям являются прямой мерой суверенного риска) и, таким образом, этот наклон обеспечивает измерение лямбды. Например, если предположить, что регрессия доходности акций компании Embraer в сопоставлении с доходностью бразильских суверенных облигаций ( -bond) дает наклон в 0,30, а так как средний наклон для бразильских акций равен 0,75, то лямбда будет равна 0,40 (0,30/0,75). [c.270]
Из равенства (12.41) следует, что применение обычного метода наименьших квадратов к наблюдениям yt приведет, в общем случае, к смещенным оценкам параметров /3. Если же а и = 0, т. е. когда механизм выбора и степень участия независимы, смещение отсутствует. Величину (p(z t i]I (z tl B (12.41) обозначают A(zj7) и называют лямбда Хекмана (He kman lambda). [c.344]
Линейная независимость, 485 Линейное подпространство, 486 Линейный оператор, 487 Лямбда Хекмана, 344 [c.571]
Измерители линейной чувствительности к движению финансовых переменных используются под различными обозначениями. На рынке инструментов с фиксированным доходом чувствительность к движению процентных ставок измеряется дюрацией. На рынке акций чувствительность к фактору рынка в цепом (например, фондовому индексу) называется систематическим риском или коэффициентом бета. На рынке производных инструментов чувствительность < изменению цены базового актива измеряется коэффициентом дельта. Пока- атели — производные второго порядка — называются выпуклостью на рынке -шструментов с фиксированным доходом и коэффициентом гамма на рынке 1роизводных инструментов. Выпуклость измеряет изменчивость дюрации по мере вменения процентной ставки. Аналогично гамма измеряет изменения дельты чри изменении цены базового актива. Оба показателя измеряют чувствитель--юсть второго порядка (или квадратичную чувствительность) к изменениям финансовых переменных. Существует множество иных показатели риска, применяемых по отношению к производным инструментам вега, memo, po, лямбда, скорость , цвет и др., которые рассматриваются ниже. [c.216]
Это псевдогреческое название, такой буквы в греческом алфавите, конечно, не-Для обозначения этого показателя используют греческую заглавную букву лямбд (Л) и (реже) буквы каппа (к, kappa), тау (т, tau) и дзета (f, zeta). [c.236]
Лямбда (A, lambda) измеряет изменение стоимости опционов при измеь нии величины дивидендов d для опционов на акции или уровня валютной пр центной ставки для валютных опционов [c.237]
Коэффициент "лямбда" используется в том случае, когда переменные измерены с помощью номинальной шкалы, коэффициент (asymmetri lambda) показывает выраженное в процентах улучшение при прогнозировании значения зависимой переменной при данном значении независимой переменной, [c.578]
Асимметрический коэффициент "лямбда" подсчитывают для каждой из зависимых переменных. Также рассчитывают симметричный коэффициент (symmetri lambda) — средним значением двух асимметричных значений. [c.579]
Симметричный коэффициент "лямбда" не делает предположения о том, какая из переменных зависимая. Он измеряет прогнозирования, когда прогноз уже выполнен в обоих направлениях [14]. Значение асимметричного коэффициента "лямбда" в табл. 15.3, если в качестве переменной взять Internet, равно 0,333. Это указывает на то, что знание пола нашу возможность прогнозирования на 0,333, т.е. имеет место улучшение прогнозирования на 0,33%. Симметричный коэффициент "лямбда" также равен 0,33%. [c.579]
Часто, чтобы лучше уяснить суть связи переменных, вводят третью переменную. Статистика позволяет проверить статистическую значимость наблюдаемой в таблице, s o-i-i пряженности. С помощьюкоэффициента сопряженности, V -коэффициент Крамера и коэффициента "лямбда" определяют силу связи между переменными. [c.598]
Бессмысленно интерпретировать результаты анализа, если определенные дискрими-не являются статистически значимыми. Поэтому выполнить статистическую проверку нулевой гипотезы о равенстве средних всех функций во всех группах генеральной совокупности. В программе SPSS эта проверка базируется на коэффициенте лямбда (X) Уилкса. Если одновременно проверяют несколько [c.695]
Дискриминантный функциональный анализ проводился для проверки гипотезы можно ли, используя 20-балльную шкалу компетенций, различать успешных предпринимателей от неуспешных. Программа дискриминантного анализа отобрала переменные при помощи минимизации лямбды Уилкса. Поэтапная процедура остановилась после того, как было введено 10 баллов компетенций. На этом этапе каноническая корреляция составляла 0,50 (р <0,0002). Когда результаты этой программы были использованы при разбиении выборки предпринимателей на успешную и менее успешную, были верно классифицированы 81,4% менее успешной группы, 65,2% успешной группы и 72,7% от всей группы. [c.228]
Чтобы проверить точность рекомендаций в качестве критерия, был проведен факторный анализ бизнес-переменных всех предпринимателей. В результате получилось четыре фактора с собственным значением больше единицы, три из которых казались устойчивыми и ясными. Фактор 1 представлял недавние продажи фактор 2 - недавние прибыли, а фактор 3 - продажи и прибыль за второй год ведения бизнеса (если бизнес существовал более четырех лет). По этим факторам были подсчитаны факторные баллы и введены в двухгрупповой дисперсионный анализ. Этот анализ выявил очень значимую разницу между двумя группами предпринимателей (значения лямбды Уилкса = 0,692 р = 0,0002) по фактору 1 и 2, но различий по фактору 3 не наблюдалось. [c.236]
Дисперсионный анализ показал высокую значимую разницу между более и менее успешными предпринимателями (значения лямбды Уилкса = 0,638 р — 0,001). Дискриминантный анализ, выполненный по данным, дал значимую функцию (лямбда = 0,638 р = 0,0013). Поиск информации и Систематическое планирование продемонстрировали коэффициенты дискриминантной функции выше 0,4. [c.237]
Двухгрупповой дисперсионный анализ — анализ различий между двумя группами предпринимателей по трем факторам — подтвердил высокую значимость различий (значения лямбды Уилкса = 0,715 р = 0,00001). [c.238]
Успешные предприниматели набрали намного больше баллов по СИМНГ-шкалам Достижения и Власти. Двухгрупповой дисперсионный анализ этих данных обеспечил дополнительную поддержку этим данным (значения лямбды Уилкса = 0,832 р=0,0012). [c.238]