Вычленение и анализ такого элемента временных рядов, как случайные колебания, может использоваться для определения вероятных ошибок и оценки надежности модели прогнозирования. Случайные колебания расцениваются как ошибки прогноза. Разность между фактическими и прогнозируемыми значениями характеризует допущенную ошибку. Для оценки ошибок существуют статистические показатели — средняя ошибка и среднеквадратическая ошибка. Чем меньше значения этих критериев, тем больше надежность прогнозной модели. [c.82]
Особенно часто процедура проверки статистических гипотез применяется для оценки существенности расхождений сводных характеристик отдельных совокупностей (групп) средних, относительных величин. Такого рода задачи, как правило, возникают в социальной статистике. Трудоемкость статистико-социологических исследований приводит к тому, что почти все они строятся на несплошном учете. Поэтому проблема доказательности выводов в социальной статистике стоит особенно остро. Применяя процедуру проверки статистических гипотез, следует помнить, что она может гарантировать результаты с определенной вероятностью лишь по беспристрастным выборкам, на основе объективных данных. [c.193]
Согласно классическому определению вероятность события А равна отношению числа случаев т, благоприятствующих ему, к общему числу случаев п, т.е. Р(А)= т/п. При определенных условиях в качестве оценки вероятности события Р(А) может быть использована статистическая вероятность Р (А), т. е. относительная частота (частость) W(A) появления события А в п произведенных испытаниях. [c.24]
Статистическое определение вероятности 24 [c.305]
Коэффициент вариации может изменяться от 1 до 100%. Чем выше этот коэффициент, тем сильнее колеблемость. Установлена следующая качественная оценка различных значений коэффициента вариации до 10% — слабая колеблемость финансового риска вложений 10—25% — средняя, умеренная колеблемость более 25% — высокая колеблемость финансового риска. При использовании дисперсии и вариации учитывают, что финансовый риск имеет математически определенную вероятность получения финансового результата. Эта вероятность, в свою очередь, может быть определена экспертным путем или на основании математических вычислений частот степени финансового риска. Расчет вероятности финансовых рисков на основе дисперсии, вариации и средних величин как методов статистического анализа достаточно подробно описан в литературе. Статистические методы в настоящее время являются бесспорно основными методами оценки финансовых рисков предприятия. [c.224]
В массовом и частично крупносерийном производстве получил значительное распространение статистический метод технического контроля. Исходным положением этого метода явилась идея о том, что для экономичности производства следует вести борьбу не со случайными, а лишь с определенными причинами. Статистический метод основывается на применении теории вероятностей и математической статистики . Сущность его сводится к следующему [c.153]
Располагая этой информацией, можно получить статистические характеристики геологоразведочного процесса, в первую очередь, вероятность открытия месторождений и распределение открытий по размерам запасов. Эти характеристики являются исходными для расчета экономической ценности открываемых месторождений, задаваемой в виде зависимости ожидаемой ценности от величины запасов месторождений в пределах НГК, Существуют различные методы определения вероятности открытия месторождений. На практике обычно использую среднее значение успешности для заданной степени разведан-ности НСР или рассматриваемого периода. Причем коэффи- циент успешности рассчитывается по всем продуктивным скважинам, в том числе и с непромышленными притоками. [c.178]
В то же время Индекс Снятия Прибыли должен быть выше 35 (предпочтительно). Индекс Снятия Прибыли - это особый индикатор, который помогает при определении вероятности появления Пятой Волны. Когда Индекс Снятия Прибыли опускается ниже 35, статистические шансы на подъём Пятой Волны значительно уменьшаются. [c.18]
Наиболее желательный способ определения вероятности — объективность. Вероятность объективна, когда ее можно определить математическими методами и путем статистического анализа накопленного опыта. Вероятность будет определена объективно, если поступит достаточно информации для того, чтобы прогноз оказался статистически достоверным. [c.559]
Нормирование производственных запасов марки МР, расходуемой на предприятиях с регулярным процессом снабжения (транзитными, складскими, смешанными поставками) и регулярным процессом расхода, осуществляется с применением вероятностно-статистического метода. Такой подход к вычислению специфицированной нормы позволяет на основе расчетной обработки вариаций значений нормообразующих факторов отчетного года (объемов поставок, объемов суточных отпусков, интервалов поставок и т.п.) предсказать с определенной вероятностью возможные изменения текущих и страховых запасов нормируемой марки МР в плановом периоде (в квартале, в целом за год). Кроме того, он позволяет на основе учета совокупного влияния нормообразующих факторов определить, как часто могут встретиться те или иные изменения вышеуказанных запасов в плановом году, оценить вероятность их появления. Это дает возможность предприятию установить на плановый период величину специфицированной нормы и увязать ее с уровнем надежности обеспечения страховым запасом марки материала. Предлагаемый способ нормирования основан на применении методов, используемых в математической статистике и теории вероятностей. При расчете формируются и обрабатываются статистические ряды вариаций — нормообразующих факторов, текущих и страховых запасов. Путем их обработки находятся плотности распределения вариаций этих признаков, и на их основе устанавливают составные части нормы производственного запаса — текущую и страховую. [c.277]
Происходят сложные колебания, которые недостаточно точно выражаются имеющимися статистическими данными сомнительно, сравнимы ли два самолетных путешествия, так же как два бросания монеты. Но субъективно можно приписать таким событиям некие неопределенные вероятности , по крайней мере настолько, насколько мы считаем одно более или менее вероятным, чем другое. Поэтому внесем некоторое изменение в обозначение и рассмотрим неопределенные субъективные вероятности а, а не строго определенные вероятности Р. [c.168]
По утверждениям приверженцев этой теории использование данных о движении курса в минувший период (как это делается в техническом анализе) не может помочь при определении вероятных рыночных цен акций в будущий период. Однако это утверждение не надо абсолютизировать, так как речь идет только о чисто статистической, а не эко- [c.351]
Возможны два альтернативных варианта инвестирования 100 тыс. р. сроком на 1 год и пять возможных сценариев надежности работы оборудования в прогнозируемом периоде, характеризующихся различным уровнем риска. Данные сценарии основаны на статистической информации о поломках оборудования в предыдущие периоды в аналогичных ситуациях. Наступление каждого из вариантов.с определенной вероятностью имеет соответствующую внутреннюю норму дохода (табл. 8.1). [c.293]
Содержание статистического метода определения вероятностей рисковых событий. [c.258]
Помимо статистического метода оценки риска существует субъективный метод определения вероятности, основанный на использовании субъективных критериев, которые базируются на различных предположениях экспертов, приглашенных для оценки вероятности. Метод называется субъективным, поскольку эксперты, оценивая риск, опираются на свой личный опыт, знания, интуицию. [c.274]
Такой способ определения вероятности события Р(А) называется статистическим. [c.8]
При стохастической закономерности для заданных значений зависимой переменной можно указать ряд значений объясняющей переменной, случайно рассеянных в интервале. Каждому фиксированному значению аргумента соответствует определенное статистическое распределение значений функции. Это обусловливается тем, что зависимая переменная, кроме выделенной переменной, подвержена влиянию ряда неконтролируемых или неучтенных факторов. Поскольку значения зависимой переменной подвержены случайному разбросу, они не могут быть предсказаны с достаточной точностью, а только указаны с определенной вероятностью. [c.139]
В экономических исследованиях значения m и п в формуле (1.1) могут трактоваться несколько иначе. При статистическом определении вероятности события А под п понимается количество наблюдений результатов эксперимента, в которых событие А встретилось ровно m раз. В этом случае отношение m/n называется относительной частотой события А. [c.16]
Для ответа на поставленные вопросы существуют специальные статистические методы и, соответственно, показатели, значения которых определенным образом (и с определенной вероятностью) свидетельствуют о наличии или отсутствии линейной связи между переменными. В первом случае это коэффициент корреляции величин Хи Y, во втором случае - коэффициенты линейной регрессии а и Ь, их стандартные ошибки и /-статистики, по значениям которых проверяется гипотеза об отсутствии связи величин А"и У. [c.286]
Количественной мерой возможности появления события является вероятность. Наиболее широкое распространение имеют два определения вероятности события классическое и статистическое. [c.292]
Статистическое определение вероятности связано с понятием частоты события. Частота события вычисляется по формуле [c.293]
При статистическом определении вероятности за вероятность события А принимают то число, относительно которого стремится стабилизироваться частота Р (А) при увеличении числа опытов. Из определения вероятностей события следует, что [c.293]
Экономические законы, лежащие в основе изучения отраслевых эко-номик,являются обобщениями, которые содержат в себе количественные определения. Обычно экономические законы, являющиеся основой экономической теории, формируются в виде средних данных или статистических вероятностей. Так, например, закон связи подоходного налога с изменением потребительских расходов или закон связи общих объемов расхода и уровня занятости. [c.7]
Метод корреляционного анализа, применяемый для определения влияния на исследуемый показатель факторов, действие которых может проявляться с разной степенью вероятности. При изучении зависимости показателей деятельности строительных организаций от различных факторов возможны три случая 1) между показателем и фактором имеется функциональная зависимость — каждому значению фактора соответствует только одно значение показателя. Так, при изучении влияния объемов работ Ссм на фондоотдачу Ф0 следует иметь в виду, что между ними существует функциональная зависимость Ф0=ССм/Ф, где Ф — стоимость основных производственных фондов при заданной величине Ф для любого значения Ссм, существует только одно значение фондоотдачи 2) между изучаемыми величинами нет никакой зависимости. Это означает, что при заданной величине фактора показатель может принять любую, не зависящую от фактора величину 3) между изучаемым показателем и фактором имеется некоторая связь, искажаемая влиянием других факторов. Тогда при данном значении фактора мы можем получить несколько значений показателя. Рассмотрим, например, зависимость выработки строительных машин Вм от их возраста Т. Статистические данные показывают, что у машин с оди- [c.395]
Вероятность - это возможность получения определенного результата, при этом в качестве единицы измерения принимают вероятность достоверного события, то есть такого события, которое непременно должно произойти. Точность измерения объективных вероятностей зависит от объема статистических данных и возможности их использования для будущих событий, то есть от сохранения условий, в которых происходили прошлые события. Вместе с тем во многих случаях при принятии решений статистические данные о частотах появления ситуации могут быть незначительны или вообще отсутствуют. В этом случае используют следующий подход измерения вероятностной ситуации, основанный на субъективных оценках лица, принимающего решения. Измеряемые таким путем вероятности называют субъективными вероятностями ситуации. При их измерении приоритет отдается мнению субъекта, отражающему состояние его информационного фонда. Таким образом, субъективная вероятность определяется на основе предположения, основанного на личном опыте эксперта, а не на частоте, с которой аналогичный результат был получен в подобных условиях. Зависимость вероятности от объектов исходной информации, с одной стороны, и зависимость от субъекта, с другой, -все это ведет к тому, что к вероятностной ситуации добавляется неопределенность. Таким образом, для характеристики риска одного понятия вероятности недостаточно. [c.105]
При прогнозировании объема ресурсов бюджета на перспективу следует использовать глубокий экономический и статистический анализ сложившихся тенденций, позволяющий в среднем с определенной степенью вероятности нивелировать влияние множества факторов, выявить наиболее общее в совокупности тенденций. Качественный анализ показал, что статистические модели, с помощью которых определяются ресурсы федерального бюджета, дали хорошо согласующиеся данные, касающиеся ею объема на ближайшую перспективу. Уравнения регрессии с указанными выше двумя переменными величинами имеют линейный вид [c.152]
Методы прогнозирования отличаются лишь гипотезами о конкретных видах связей, соотношений и закономерностей, существующих в базисном периоде и распространяемых на перспективу. В одних случаях можно предположить, что они останутся неизменными во времени, в других — можно считать постоянными вероятности определенных изменений в третьих — можно предположить, что связи и закономерности меняются во времени и т. п. Чаще всего применяется комбинация методов. Например, часть параметров модели прогноза может быть определена в процессе статистического моделирования, а другая часть задана в виде некоторых нормативов. Так поступают при построении модели прогноза при помощи условной регрессии. [c.101]
Математическая теория информации исследует способы определения и оценки количества информации, процессов хранения и передачи ее по каналам связи. Она исходит из данных, предназначенных для сохранения в запоминающем устройстве или для передачи по каналам связи. Известными здесь являются лишь множества, из которых могут быть выбраны эти данные, или же вероятности выбора тех или иных данных. Потоки плановых, нормативных, статистических, бухгалтерских, оперативных сведений, их хранение, переработку и использование можно рационально организовать только на научной основе, на основе математической теории информации. [c.61]
Формулировка предмета любой науки, в том числе статистики финансов, в значительной степени определяет направления ее дальнейшего плодотворного развития. Вместе с тем, с нашей точки зрения, процесс дискуссий по этой проблеме значительно важнее, чем их результат, поскольку содержание объекта и предмета постоянно уточняется. Если в одной аудитории сегодня окажутся два статистика-профессионала, то с высокой степенью вероятности можно ожидать, что будут предложены различные по форме и содержанию определения объекта и предмета статистики как науки вообще и статистики финансов в частности. Однако, если внимательно и беспристрастно проанализировать доводы сторон, предложенные определения объекта и предмета статистической науки будут скорее дополнять, чем опровергать друг друга. [c.16]
Суть метода аналогий заключается в том, что для расчета вероятностей возникновения потерь анализируются все имеющиеся данные, касающиеся осуществления организацией аналогичных проектов в прошлом. Этот метод целесообразно использовать при оценке риска часто повторяющихся проектов, например, реализуемых строительными организациями. Если организация наметила к реализации проект, аналогичный уже завершенным проектам, то для определения уровня риска по новому проекту можно построить кривую риска на основании имеющегося статистического материала. [c.270]
Экстраполяция дает возможность получить точечное значение прогноза. Точное совпадение фактических данных и прогностических точечных оценок, полученных путем экстраполяции кривых, характеризующих тенденцию, имеет малую вероятность. Поэтому любой статистический прогноз носит приближенный характер. В связи с этим целесообразно определение доверительных интервалов прогноза. Величина доверительного интервала определяется следующим образом [c.90]
В-пятых, определенные трудности обусловлены разнородностью источников информации о международной миграции рабочей силы. В большинстве случаев имеют место значительные расхождения в данных о миграции стран эмиграции и стран иммиграции. Это обстоятельство осложняется еще и тем, что от контроля властей ускользает достаточное число тайных въездов и выездов (нелегальных перемещений), оценивать которые можно лишь с большой долей вероятности. Расхождения можно было бы скорректировать, если бы страны, ведущие учет, применяли все или хотя бы несколько методов статистического учета одновременно. Но, как правило, большинство государств придерживается какого-либо одного метода. [c.191]
Суть статистического способа состоит в том, что изучается статистика потерь, имевших место в аналогичных видах предпринимательской деятельности, устанавливается частота появления определенных уровней потерь. Если статистический массив достаточно богат и представлен, то частоту возникновения данного уровня потерь можно в первом приближении приравнять к вероятности их возникновения и на этой основе построить кривую вероятностей потерь, которая и есть искомая кривая риска. [c.181]
В дополнение к факторам, влияющим на принятие решения и на выбор пути решения проблемы, система управления накоплением знаний имеет также непрерывно действующие правила типа если, то... , которые напоминают процесс размышления экспертов в ходе обоснования принятия решения. Разработка системы управления накоплением знаний очень близка к процессу определения и структурирования потока информации в бизнесе. Этот процесс заключается в составлении схемы, лежащей в основе возможной структуры системы управления потоком информации. Нейронная сеть является средством, основанным на статистических данных. Она использует данные для классификации случаев по категориям, например, вероятность возврата заемщиком средств либо невозврата кредита. Нейронная сеть является полезным инструментом анализа рисков. Однако для разработки нейронной сети и толкования основных рекомендаций требуются подготовленные специалисты, разбирающиеся в технике и бизнесе. Нейронные сети, искусственный интеллект и обычные средства статистического анализа используются также для поиска данных. Этот подход позволяет преобразовать огромное количество данных в накопленные знания и делает возможным широкое использование соответствующих схем. [c.550]
Хотя эти взаимозависимости проиллюстрированы табл. 4.4, при дальнейшем определении в каждом из распределений среднего арифметического, дисперсии, среднего квадрэтического отклонения четко начинает проясняться их взаимосвязь с параметром генеральной совокупности. Средние значения в распределении вероятностей статистических оценок называют математическим ожиданием (expe ted value). Из этого вытекает, что математическое ожидание является средним значением статистических оценок из бесконечного числа выборок. [c.62]
Модель Марковитца. Основная идея модели Марковитца заключается в том, чтобы статистически рассматривать будущий доход, приносимый финансовым инструментом, как случайную переменную, т.е. доходы по отдельным инвестиционным объектам случайно изменяются в некоторых пределах. Тогда, если неким образом определить по каждому инвестиционному объекту вполне определенные вероятности наступления, можно получить распределение вероятностей получения дохода по каждой альтернативе вложения средств. Для упрощения модель Марковитца полагает, что доходы по альтернативам инвестирования распределены нормально. [c.340]
Фундаментальными понятиями статистического анализа являются понятия вероятности и случайной величины (переменной). Случайной переменной мы называем переменную, которая под воздействием случайных факторов может с определенными вероятностями принимать те или иные значения из некоторого множества чисел. Это переменная, которой (даже при фиксированных обстоятельствах) мы не можем приписать определенное значение, но можем приписать несколько значений, которые она принимает с определенными вероятностями. Под вероятностью некоторого события (например, события, состоящего в том, что случайная переменная приняла определенное значение) обычно понимается доля числа исходов, благоприятствующих данному событию, в общем числе возможных равновероятных исходов. Категория "равновероятные исходы" не определяется, зрринимается интуитивно. Например, дои бросании монеты выпадение орла и решки считается равновероятным (вероятность каждого равна Уа), а случайная величина числа "орлов" при одном бросании монеты может быть равна 0 или 1 с вероятностями Уг. [c.251]
Z — вероятность (аыполнения графика), определенная по статистической таблице А5 2, [c.191]
Нетто-ставка определяется с помощью актуарных расчетов, представляющих собой систему математических и статистических приемов, при помощи которых устанавливаются расходы, связанные со страхованием отдельных объектов, и рассчитывается тарифная ставка. Проведение актуарных расчетов связано с исследованием и фуппировкои страховых рисков, исчислением математической вероятности наступления страхового случая, определением частоты и степени тяжести последствий причиненного ущерба и прогнозированием их тенденций развития. [c.338]
Стохастически детерминированная связь не имеет ограничений и условий, присущих функциональной связи. Если с изменением значения одной из переменных вторая может в определенных пределах принимать любые значения с некоторыми вероятностями, но ее среднее значение или иные статистические (массовые) характеристики изменяются по определенному закону - связь является статистической. Иными словами, при статистической связи разным значениям одной переменной соответствуют разные распределения значений другой переменной. [c.227]
Последователи теории ходьбы наугад считают, что текущие цены финансовых активов гибко отражают всю релевантную информацию, в том числе и относительно будущего ценных бумаг. Они исходят из предположения, что текущая цена всегда вбирает в себя всю необходимую информацию, которую, следовательно, и не нужно искать дополнительно. Точно так же и все будущие ожидания концентрированно отражаются в текущей цене. Поскольку новая информация с одинаковой степенью вероятности может эыть как хорошей , так и плохой , невозможно с большей или меньшей определенностью предсказать изменение цены в будущем, т.е. внутренняя стоимость, равно как и цена конкретного финансового актива, меняется совершенно непредсказуемо и не зависит от предыдущей динамики. Таким образом, любая информация то ли статистического, то ли прогнозного характера не может привести к получению обоснованной оценки. [c.458]
Геологический блок описывает подготовку запасов и введших в разработку. Надежные статистические характеристики пространственного распределения неоткрытых месторождений по величине запасов (мелкие, средние, крупные), а также показатели, определяющие вероятность открытия соответствующих месторождений, отсутствуют. Поэтому в качестве неоткрытого месторождения используются объекты с экспертно определенными геологопромысловыми характеристиками и запасами — усредненные месторождения. По крупным нефтедобывающим районам типа Западной Сибири усредненное месторождение должно быть определено для отдельных частей провинции, существенно отличающихся своими природными характеристиками. [c.98]