Следует заметить, что если имеются статистические данные, характеризующие моделируемый экономический объект в данный и предшествующие моменты времени, то для верификации модели, построенной для прогноза, достаточно сравнить реальные значения переменных в последующие моменты времени с соответствующими их значениями, полученными на основе рассматриваемой модели по данным предшествующих моментов. [c.23]
Верификация модели 22 Вероятностная зависимость 38, 50 Вероятность события 24 [c.299]
Кроме того, труд L является в модели экзогенным ресурсом. Его темп прироста постоянен и не зависит от того, какая часть нашего (пока условного) выпуска Y будет направлена на потребление . Согласиться с такой гипотезой при верификации модели на статистике национального дохода нельзя. Следовательно, нельзя интерпретировать Y и как национальный доход. Чтобы сохранить эту модель, придется снова изменить наше представление о смысле Y. Можно, например, предположить, что из национального дохода изымается часть его, идущая на восстановление рабочей силы и на инвестирование, обеспечивающее постоянный темп прироста ресурса L. Тогда потребление С = Y — /, рассматриваемое в модели, есть такое потребление, которое никак не сказывается на величине ресурсов К и L это потребление не является необходимым, если рассматривать систему с узких позиций экономического роста. Вместе с тем именно эта часть по- [c.63]
Верификация модели — проверка ее истинности, адекватности. В отношении к дескриптивным моделям. Верификация модели сводится к сопоставлению результатов расчетов по модели соответствующими данными действительности — фактами и закономерностями экономического развития. Верификации имитационной модели есть проверка соответствия ее поведения предположениям экспериментатора. [c.211]
База данных - банк моделей - программное обеспечение. Нисходящая реализация (пошаговая детализация). Разделение аспектов - модели рефлекторного типа. Модульность моделей и сервисного обеспечения. Тестирование/верификация моделей и ПМК. [c.146]
Верификация моделей расчета VaR по историческим данным [c.250]
Таким же образом были рассчитаны значения VaR для каждого актива v проведена верификация модели по историческим данным (табл. 3.32). [c.267]
Необходимость в специальной верификации модели по историческим данным возникает в силу того, что банки не могут использовать для этой цели непосредственно свои оценки 10-дневного VaR, которые они рассчитывают каждый день в целях определения размера резервируемого капитала. Это объясняется тем, что сравнивать прогнозную величину VaR, рассчитанную на 10 дней, с финансовым результатом за этот же период времени было бы некорректно из-за значительных изменений в структуре портфеля, которые, вероятно, произойдут в течение этих 10 дней. Именно поэтому банк должен заново рассчитать с использованием той же внутренней модели величину VaR на каждый день из предшествующих 250 дней торгов, но уже с горизонтом прогнозирования в один день. [c.655]
Тем не менее изменения в структуре портфеля возможны и в течение одного торгового дня, а на финансовый результат от торговых операций могут оказывать влияние суммы полученных брокерами комиссионных вознаграждений (в частности, от продажи новых финансовых инструментов), которые не имеют отношения к риску, связанному со структурой неизменного портфеля и отражаемому показателем VaR. Ввиду этого Базельский комитет рекомендует банкам проводить верификацию моделей путем сравнения величины VaR, рассчитанной на один день, как с реальными прибылями и убытками от торговой деятельности, так и с теоретическим финансовым результатом, рассчитываемым как изменение рыночной стоимости портфеля при уело- [c.655]
Верификация модели - проверка ее истинности, адекватности. [c.248]
Реинжиниринг стратегических бизнес-процессов компании обусловлен новыми тенденциями развития общества и экономики, предъявляющими жесткие требования к задачам управления создаваемыми, действующими и развивающимися корпорациями, так как конкурентоспособное функционирование корпораций становится невозможным без реорганизации стратегических бизнес-процессов, представляющей собой совокупность стратегических мероприятий по комплексному совершенствованию системы управления, технологий деятельности, внутреннего и внешнего взаимодействия. Проведение реинжиниринга стратегических бизнес-процессов потребовало детального анализа стратегических моделей. Таким образом, центр тяжести смещается от ключевой верификации оценки качества бизнес-процесса к интегрированной функциональности статистический анализ и представление результатов в наглядном виде линейное программирование и вычисление наиболее эффективных комбинаций ресурсов функционально-стоимостной анализ динамическое моделирование, в том числе анимационными средствами. [c.77]
Расчеты при прогнозировании рекомендуется проводить в такой последовательности. На основе изучения общих закономерностей развития процесса формирования потребности народного хозяйства в нефтепродуктах поэтапно определяют кратко-, средне- и долгосрочные прогнозы потребности в нефтепродуктах по управлению в целом. Для получения более надежных прогнозов потребность в нефтепродуктах определяют несколькими способами с использованием различных математических моделей. Полученные варианты потребности предназначены для проведения процедуры верификации, позволяющей получать прогнозы с достаточно высокой для практических рекомендаций вероятностью. [c.25]
На всех этапах прогнозирования (кратко-, средне- и долгосрочного) первоначально строятся научно обоснованные прогнозы в целом по управлению в разрезе отдельных видов нефтепродуктов. Затем, на основе изучения закономерностей формирования процесса потребления, разрабатываются сбалансированные прогнозы в территориальном разрезе и в разрезе отдельных марок нефтепродуктов. На каждом этапе прогнозирования научно обоснованный прогноз строится тремя способами. Для каждого из них необходима своя информация. Помимо этого по каждому способу проводятся дублированные расчеты с использованием нескольких математических моделей. Результаты, полученные при прогнозировании всеми способами, используются для проведения процедуры верификации, которая позволяет повысить точность прогнозирования и определить различные варианты перспективной потребности в нефтепродуктах минимальный, наиболее достоверный и максимальный. Для увязки временных горизонтов прогнозирования предусматривается использование результатов краткосрочного прогнозирования в качестве входной информации при построении среднесрочных прогнозов, а результатов среднесрочного прогнозирования — при построении долгосрочных прогнозов. [c.50]
В. первом комплексе процесс верификации параллельных прогнозов, полученных различными способами, осуществляется с помощью трех количественных экспертных оценок, необходимых для стыковки частных прогнозов первая оценка предназначена для стыковки различных прогнозов потребности в автобензине сельского хозяйства, вторая — автотранспорта общего пользования, третья — управления в целом. Модель 15 позволяет учесть конкретные заявки потребителей при ожидающихся резких изменениях в объемах потребляемого ими горючего. [c.117]
Проведение коррекции временных рядов по результатам среднесрочного прогнозирования предусмотрено в моделях 1—9. Таким образом, при верификации прогнозов по каждому нефтепродукту рассматривается шесть вариантов потребностей. Это позволяет более достоверно определить надежность основного прогноза и выбрать максимальный и минимальный варианты потребности народного хозяйства в автобензине >и дизельном топливе. [c.119]
Последовательность этапов в модели соответствует структуре подцелей системы ПО. Каждый этап реализуется циклически и включает процедуры подтверждения или верификации его результатов. Пошаговые подтверждение или верификация позволяют наиболее согласованно и в точном соответствии с заданными требованиями вести разработку ПО и добиться его максимальной надежности. [c.88]
Общий недостаток методов исключения тенденции заключается в том, что эти методы предполагают некоторую модификацию модели (6.1) вследствие либо замены переменных, либо добавления в эту модель фактора времени. Однако большая часть соотношений, постулируемых экономической теорией, верификацией которых занимается эконометрика, сформулирована в терминах уровней временных рядов, а не их последовательных разностей или отклонений от трендов и предполагает измерение взаимосвязи переменных без включения в модель каких-либо дополнительных факторов (например, переменной времени). [c.282]
В последние годы эконометрические методы, разработанные для построения и анализа моделей авторегрессии и моделей с распределенным лагом, широко используются для эмпирической верификации макроэкономических моделей, в которых учитываются ожидания экономических агентов относительно значений экономических показателей, включенных в модель, в момент времени /. [c.319]
Подбор функций (моделей тренда), их использование и верификация результатов осуществляются известными методами математической статистики. Наиболее широкое применение при прогнозировании электропотребления нашли линейная, экспоненциальная и логистическая модели трендов, т.е. функции электропотребления от параметра времени. Для линейной зависимости характерны снижающиеся темпы роста электропотребления, для экспоненциальной - постоянные, а для логистической - переменные. Метод экстраполяции применяется главным образом для краткосрочного прогнозирования. [c.198]
См. также Верификация модели, Ва-лидация модели. [c.14]
ВЕРИФИКАЦИЯ МОДЕЛИ [model verifi ation] — проверка ее истинности, адекватности. В отношении к дескриптивным моделям В.м. сводится к сопоставлению результатов расчетов по модели с соответствующими данными действительности — фактами и закономерностями экономического развития. В отношении нормативных (в том числе оптимизационных) моделей положение сложнее в условиях действующего экономического механизма моделируемый объект подвергается различным управляющий воздействиям, не предусмотренным моделью надо ставить специальный экономический эксперимент с учетом требований чистоты, т. е. устранения влияния этих воздействий, что представляет собой трудную, во многом еще не решенную задачу. [c.44]
И.м. является динамической моделью в том смысле, что в ней присутствует время — когда проигрывается серия вариантов развития исследуемого объекта. С другой стороны, И.м., как правило, является адаптивной моделью (см. Адаптация), ибо совершенствуется, уточняется в процессе использования. Она может быть детерминированной, но чаще—вероятностной (т.е. содержащей стохастические элементы) часто она содержит наряду с машинными также блоки, где решения принимаются человеком. См. Валидация модели, Верификация модели, Машинная имитация. [c.120]
Таким образом, М.и. экономических процессов — это, по существу, эксперимент, но не в реальных, а в искусственных условиях. Разрабатываются методы паанирования эксперимента, проверки имитационной модели (см. Верификация моделей, Валидация модели), анализа функции отклика и т.д. [c.191]
Но вначале следует заметить, что проверка (верификация) модели Солоу, проведенная Мэнкью, Ромером и Уэйлом, показала, что коэффициент (эластичность выпуска по фактору капитала, или доля капитала в совокупном доходе) составляет величину 0,6, а отнюдь не 0,3 -0,35, как предполагал сам автор. В чем же причина таких расхождений Очевидно, фактор капитала следовало дезагрегировать, выделив собственно физический капитал и человеческий капитал. Авторы модели Мэнкью-Ромера-Уэйла включили в нее человеческий капитал (Н) в качестве самостоятельного фактора экономического роста, имеющего эндогенный характер, и производственная функция приобрела следующий вид [c.641]
Верификация модели расчета VaR по историческим данным (ba fetesting) -это процедура, позволяющая установить степень адекватности модели оце ки рыночного риска в виде показателя VaR реальным условиям рынка. Процесс верификации включает в себя следующие этапы [c.250]
Если по результатам верификации модели точность оценок VaR оказыв ется неудовлетворительной, необходимо проверить выбранное распределен доходности и его параметры на соответствие реально наблюдаемым, проан лизировать ретроспективу данных на наличие аномальных явлений на рынк и, возможно, изменить ее глубину при оценке входных параметров модели. [c.250]
Верификация модели расчета VaR может проводиться по различным статистиче ким критериям, в том числе таким, как частота превышений убытками величин VaR, независимость превышений, независимость приращений (прибылей/убыткоЕ равномерность распределения квантилей, общая адекватность модели. Стандар ная методика верификации VaR-моделей, предложенная Базельским комитетом, ра сматривается в п. 9.53. Подробнее о методах верификации см. также [32]. [c.250]
Различные методы верификации моделей расчета VaK по историческим даннь рассматриваются в [11, 51]. [c.610]
Привлечение компетентных независимых экспертов из научных уч реждений, имеющих высокую профессиональную репутацию, для проведение внешней верификации модели на регулярной основе является альтернати вой созданию собственного подразделения контроля [55]. Хотя такой подхо сопряжен с гораздо меньшими затратами, он может оказаться и менее эф фективным — внешний консультант не в состоянии контролировать возмож ные злоупотребления риск-менеджеров, а также следить за поддержание точности модели на постоянной основе. [c.612]
В то же время этот подход не является столь же универсальным, как стан-ртный подход, поскольку может применяться только в отношении банков, еющих собственные модели оценки рыночного риска. Расчет требований к питалу с учетом степени точности оценок VaR делает необходимым доро- тоящую верификацию модели органом надзора, что помимо роста издер- [c.659]
Важнейшим понятием экономико-математического моделирования является понятие адекватности модели или соответствия модели реальному объекту. При проверке модели на адекватность выделяют два аспекта, а именно, верификация модели (проверка правильности структуры модели) и валидация модели (проверка соответствия данных моделирования реальному процессу). [c.7]
Степень объективности учета по методу СРР практически такая же, как по методу НСА, если не брать во внимание выбор индекса. Возможность верификации также аналогична. В результате применения этого метода поддерживается покупательная способность капитала, а не финансовый, или номинальный, капитал. Показатель прибыли несколько лучше отражает экономическую эффективность деятельности предприятия, чем в модели учета по себестоимости, так как в рамках СРР предпринимается попытка измерять прибыль таким образом, чтобы она представляла собой максимальную сумму средств, которую можно было бы использовать (распределить), не уменьшив покупательную способность фирмы к концу периода по сравнению с началом. Однако для конкретных видов активов скорректированная оценка может точно не отражать их текущей стоимости. (Хотя во времена инфляции она ближе к действительности, чем неоткорректированная.) [c.336]
Эмпирические исследования. Стратегический менеджмент — высоко теоретизированная область управленческих исследований. Это проявляется, прежде всего, в изобилии моделей как локальных процессов, так и разработки глобальных стратегий. Модели нуждаются в постоянной верификации, т.е. в подтверждении опытными данными. [c.12]
На втором этапе расчета производится проверка прогнозных свойств отобранных моделей. Для этого по данным укороченного динамического ряда (например, вместо 20 лет исследуются 15 лет) рассчитываются функции, аналогичные выбранным. По этим функциям осуществляется экстраполяция на участок аппроксимации, составляющей 5 лет (20—15 лет). Абсолютные величины отклонений расчетных значений функции от фактических на участке аппроксимации характезируют точность полученных уравнений, необходимых для прогноза. Выбирается не более трех функций, имеющих наименьшие отклонения. По1 отобранным на втором этапе функциям первоначально строятся частные прогнозы потребности, поступающие на верификацию. [c.57]
Д о Я Я С г- ft -) к т so о Я яго одО - sSi1- Л ё "g "gS Eg- ra3 i asSS" гшя fD KS K Д j - О л иЦ"1 — i E К Й Сг Ф K fD " s о пэ Q i . Q SO aoS= ill -1 Ji1 P" i ll Eo я д -5 T3 ЙааОс wa""° w 2, т w"mM r )=> д I-H дО -- oo оэ п) Э ш>з ТЗ "О D5 H H W х vi, S-. 8 If Способы и модели прогнозирования Таблица 6 Форма 010107 Верификация краткосрочного средне- и долгосрочного) прогноза потребности в автобензине по управлению Госкомнефтепропукта РСФСР и отбор наиболее достоверного прогноза на гг. [c.64]
В общем виде процесс прогнозирования потребности народ-наго хозяйства в автобензине и дизельном топливе на уровне территориального управления, начиная с постановки задачи и кончая выдачей прогноза и его допусков, может быть представлен блок-схемой (рис. 1), состоящей из 26 отдельных блоков, каждый из которых обозначает либо этап в процессе производства прогноза, либо характер используемых средств. Блоки 1—6 характеризуют лредпрогнозный этап блоки 7—11 — информационную базу, на которой основывается весь процесс производства прогноза. Блок 12 соответствует формированию информационных массивов на основании данных первых 11 бло ков. Блоки 13—15 отражают основные характеристики объектов прогноза. Предварительный анализ завершается операциями блока 16, на основании которого производится выбор методов прогнозирования (блоки 17—20). Результатом применения методов прогнозирования к объекту прогноза с использованием ЭВМ (блок 21) являются отдельные прогнозы (блок 22) и синтез прогнозных моделей (блок 23). Оценка достоверности прогнозных моделей осуществляется путем их верификации (блок 24). Заканчивается прогнозирование составлением доклада (блок 25) и рекомендациями для прогнозирования потребности на следующем этапе (блок 26). [c.36]
Чтобы оценить проблему, создаваемую мыслящими участниками, необходимо более внимательно рассмотреть, как функционирует научный метод. С этой целью я обращаюсь к схематическому описанию научного метода, предложенному Карлом Поппером и описываемому в научной терминологии как "дедуктивно-номологи-ческая" модель, или модель "D-N". Как и всякая модель, она является упрощенной и идеализированной версией более сложной реальности, но именно в силу того, что она проста и элегантна, она прекрасно соответствует моим целям. Модель построена на утверждениях трех типов конкретные исходные условия, конкретные конечные условия и универсально верные обобщения. Комбинируя некоторый набор обобщений с известными исходными условиями, мы получаем прогнозы комбинируя этот набор с известными конечными условиями, мы получаем объяснения сопоставление известных исходных условий с известными конечными условиями дает возможность подвергнуть тестированию соответствующие обобщения. Как можно заметить, существует симметрия между прогнозами и объяснениями их можно логически поменять местами. С тестированием иначе, поскольку никакой объем тестирования не может доказать, что обобщение универсально истинно. Возможна лишь фальсификация научных теорий, верификация же — невозможна. Асимметрия между фальсификацией и верификацией наряду с симметрией между прогнозом и объяснением — таковы две основные характеристики схемы Поппера. [c.36]
Для формальной верификации гипотез необходимо соответствие между графом и системой уравнений, его описывающей. Алгебраическая система, соответствующая графу без контуров (петель), является рекурсивной системой, позволяющей рекур-рентно определять значения входящих в нее переменных. В такой системе в уравнения для признака xt включаются все переменные, за исключением расположенных выше его по графу связей. Формулировка гипотез в структуре рекуррентной модели обычно не вызывает затруднений при использовании данных в динамике. Если же анализируются статистические данные, то следует учитывать зависимость системы от ее прошлых состояний. [c.213]
Смотреть страницы где упоминается термин Верификация модели
: [c.22] [c.461] [c.97] [c.610] [c.653] [c.50] [c.123] [c.36]Экономико-математический словарь Изд.5 (2003) -- [ c.44 ]