Зачастую каждая компетенция или каждый поведенческий индикатор иллюстрируется типичным примером, взятым из интервью с лучшими исполнителями. Большинство отчетов включают t-тесты статистической значимости каждой компетенции, но не значимости каждого поведенческого индикатора в рамках каждой компетенции. [c.19]
Тестирование рынка. Методы оценки качества и конкурентоспособности товара. Параметрические и интегральные индексы качества. Индексы сортности. Анализ товарного ассортимента. AB -анализ. Тестирование товаров (продукт-тест). Тест цены. Моделирование привлекательности товара. Модели "продукт-рынок". Статистическое моделирование жизненного цикла товаров [c.136]
Статистик имеет дело с числовой и нечисловой информацией, с большими и малыми выборками, с вычислениями, таблицами и графиками. Имеется множество отечественных и зарубежных пакетов прикладных программ статистической обработки данных на персональных компьютерах и больших ЭВМ. Есть специальные программы, предназначенные для обучения студентов, которые содержат подробные объяснения всех процедур и тесты для проверки их усвоения. [c.4]
Как видим, формулировка всех тестов основана на логике построения экономико-статистических показателей. [c.388]
Этап 2. По остальным расчетным документам делается контрольная выборка. Для этого применяются различные способы. Одним из самых простейших является -процентный тест (так, при п = 10% проверяют каждый десятый документ, отбираемый по какому-либо признаку, например, по времени возникновения обязательства). Существуют и более сложные статистические методы отбора, основанные на задании критических значений уровня значимости, ошибки выборки, допустимого отклонения между отраженным в отчетности и исчисленным по выборочным данным размером дебиторской задолженности и т. п. В этом случае определяют интервал выборки (подснежному измерителю), и каждый расчетный документ, на который падает граница очередного интервала, отбирается для контроля и анализа. [c.331]
Как новый конкурент повлияет на долю рынка, которую занимает компания - Программа рассчитывает вероятность возникновения событий и изменений, которые могут повлиять на практический результат. Для этого программа, во-первых, оценивает риск, связанный с компанией, во-вторых, выполняет тысячи тестов "что-если" с применением одного из двух проверенных методов получения статистической выборки Монте-Карло и Латинский Гиперкуб. Цветные раскрашенные графические диаграммы наглядно иллюстрируют вероятности событий находится ли риск в допустимых пределах или требуется план действий в чрезвычайных обстоятельствах. [c.454]
Кто-то обязательно скажет, что в хорошем, продуманном плане маркетинга всегда есть раздел о конкурентах. И правда, есть. Обычно он находится в самом конце плана и называется Анализ конкуренции . Основная же часть плана посвящается подробнейшему описанию рынка, его различных сегментов и мириадам статистических данных из исследований покупателей, аккуратно собранных путем бесконечных фокус-групп, опросов и тестов. [c.10]
Функции краткосрочного моментума служат также отправной точкой для использования в механических торговых системах. Исследования, представленные в Приложении, показывают, что этот индикатор дает статистически значимое преимущество. Все тесты прогоняются только с одной переменной. Примените индикатор более долгосрочного тренда, фильтр волатильности и алгоритм управления капиталом и вы получите прекрасную механическую торговую систему [c.41]
Считается, что торговая система прошла форвардный анализ, если она прибыльна в целом, имеет форвардный показатель эффективности 50% или более и не менее 50% ее форвардных тестов оказались прибыльными. Если ситуация такова, то статистические показатели системы необходимо тщательно проанализировать. Это детально описано в Главе 7. [c.30]
Результаты оптимизации тоже требуют оценки. В первую очередь, необходимо оценить их на статистическую значимость. Вспомните, что 1% всех тестов будет иметь высокую значимость , а 5% всех тестов будут статистически значимыми . Это означает, что если найдена топ-модель, и лишь 1% или примерно 1% всего тестового прогона оказывается прибыльным, то, по всей вероятности, данная топ-модель в статистическом плане является несостоятельной, а потому, скорее всего, не будет достаточно устойчивой. Аналогично, если лишь 5% всего теста будут иметь предельно-допустимую прибыльность, такая топ-модель также скорее всего будет статистической аномалией, не имеющей достаточной устойчивости. [c.125]
Эффективность всех тестов в каждой отдельной оптимизации следует рассматривать в связке, и она должна удовлетворять статистическому критерию, обеспечивающему валидность результатов.Как минимум 30% всех тестов в оптимизации должны быть равны или выше заранее заданного минимального порога эффективности, основанного на тестах более широкого диапазона. Более высокий процент прибыльных моделей в оптимизации указывает на более устойчивую торговую модель. Очень низкий процент прибыльных моделей может быть всего лишь всплеском прибыли и статистической аномалией, с малой или вовсе отсутствующей предсказательной ценностью. [c.130]
Это впечатляет. Тем не менее, один успешный форвардный тест мог быть результатом случая, поэтому важно провести более обширный тест, называемый форвардным анализом. Форвардный анализ — это серия отдельных форвардных тестов. Чтобы быть статистически достоверным, он должен состоять из достаточно большого числа тестов. [c.136]
Главная цель форвардного анализа — устранить обоснованные сомнения в валидности торговой модели и процедуры оптимизации. При этом преимущества форвардного теста распространяются на достаточно большую выборку данных и форвардных тестов, чтобы обеспечить статистическую точность. Форвардный анализ строится так, чтобы выполнить достаточно большое число форвардных тестов для устранения случайности результатов. Добиться такой надежности позволяет тест, включающий не менее 10 форвардных тестов. [c.138]
Как разрабатывать и интерпретировать статистические тесты логопериодичности [c.318]
Все факторные модели основаны на предположении, что ценные бумаги, испытывающие сходное воздействие со стороны определенных факторов, будут обладать сходным инвестиционным поведением. При построении факторных моделей необходимо перевести эту основную идею на практический язык. Процесс конструирования факторных моделей далек от точной науки. Хотя некоторые статистические тесты и могут применяться для измерения способности конкретной факторной модели объяснять наблюдаемые явления, при построении модели все же остается большая свобода для включения или исключения из рассмотрения потенциальных факторов. [c.301]
Учет размера капитализации и ставки дивиденда в совокупности с использованием метода множественной регрессии может помочь разделить влияние разности в величине ставки дивиденда и в размере капитализации на доходность ценных бумаг. При этом невозможно адекватно оценить те влияния, которые не были представлены вовсе. Также невозможно гарантировать, что включенные в рассмотрение показатели не являются просто подменой более фундаментальных показателей. Статистические тесты могут указывать на то, что переменные, включенные в анализ, способны объяснить или предсказать доходность ценных бумаг в прошлом. Однако для установления переменных, которые могли бы помочь предсказать доходность ценных бумаг, риски и ковариации в будущем, требуются здравый смысл и удача. Обобщение рассмотренных выше примеров на случай более двух переменных непосредственно следует из уравнений с (11.23) по (11.26). [c.308]
Модели парной регрессии. Парная линейная регрессия. Методы оценки коэффициентов регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок МНК. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии. Элементы корреляционного анализа. Измерители тесноты связи (коэффициенты ковариации, корреляции и детерминации). Оценка значимости коэффициента корреляции. Дисперсионный анализ результатов регрессии. Оценка статистической значимости уравнения регрессии. Анализ ряда остатков условия Гаусса-Маркова. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. Выбор функции регрессии тесты Бокса-Кокса. Корреляция в случае нелинейной регрессии. Средняя ошибка аппроксимации. [c.3]
Тестовая норма — результат статистического анализа и выделения характеристик показателей по данному психологическому тесту для выборки испытуемых с однородными социально-демографическими показателями (пол, возраст, образование, регион и т.д.). Тестовая норма имеет два основных параметра [c.401]
Достоинствами психодиагностики как метода исследования способностей к управленческой деятельности являются, прежде всего, его универсальность, сравнительная краткость сроков исследования, объективность результатов, их независимость от какой бы то ни было предвзятости, представимость их в количественной форме, возможность обеспечить их высокую достоверность путем специального теоретического и статистического обоснования теста и проверкой его на практике. [c.286]
Существует несколько статистических тестов, нацеленных на проверку того, различаются ли фактически средние избыточные доходности портфелей. Некоторые из этих тестов — параметрические (в них используются определенные предположения по поводу распределения избыточных доходов), а другие — непараметрические. [c.158]
Итоговым тестом является сравнение друг с другом портфелей с экстремальными показателями для выявления статистически значимых различий между этими портфелями. [c.158]
СПОСОБНОСТИ — индивидуально-психологические особенности личности условие успешного выполнения определенного вида деятельности. С. — предмет специального изучения в XIX в. Англ, психолог и антрополог Ф. Гальтоном (1822— 1911) выполнил экспериментальные и статистические исследования различия людей, разработал учение о существовании индивидуально-психологических различий между людьми. С. обнаруживаются в процессе овладения деятельностью, в том, насколько индивид при пр. равных условиях быстро, основательно и прочно освоит способы ее осуществления и организации. В основе одинаковых достижений при выполнении какой-либо деятельности могут лежать различные С. Одна и та же С. может быть условием успеха в различных видах деятельности. Напр., успех в занятии бизнесом может быть следствием математических С. все просчитывать на несколько шагов вперед или С. к установлению контактов с самыми разными людьми, а С. к математике может привести к значительным успехам в шахматах, в бизнесе, программировании. Данное положение обеспечивает возможности широкой компенсации С. Одним из важных моментов в процессе обучения и воспитания является вопрос о сензитивных периодах, т.е. наиболее благоприятных периодах становления С. Предполагается, что процесс формирования С. происходит на основе задатков. Качественный анализ С. направлен на выявление индивидуальных характеристик человека, необходимых для эффективного осуществления какого-либо конкретного вида деятельности. Количественные измерения С. характеризуют меру их выраженности. Наиболее распространенной формой оценки степени выраженности С. являются тесты (тесты достижений, интеллекта, креативности). Изучение конкретно-психологических характеристик различных С. позволяет выделить общие качества индивида, отвечающие требованиям не одного, а многих видов деятельности, и специальные качества, отвечающие более узкому кругу требований данной деятельности. Уровень и степень развития С. выражают понятие таланта и гениальности. [c.352]
Тест Дарбина—Уотсона имеет один существенный недостаток — распределение статистики d зависит не только от числа наблюдений, но и от значений регрессоров Xj (j= I,. .., р). Это означает, что тест Дарбина—Уотсона, вообще говоря, не представляет собой статистический критерий, в том смысле, что нельзя указать критическую область, которая позволяла бы отвергнуть гипотезу об отсутствии корреляции, если бы оказалось, что в эту область попало наблюдаемое значение статистики d. [c.172]
Преимущество теста Бреуша—Годфри по сравнению с тестом Дарбина—Уотсона заключается в первую очередь в том, что он проверяется с"помощью статистического критерия, между тем как тест Дарбина—Уотсона содержит зону не- [c.174]
В 1994 г. С. М. Хонг и Е. Гианнакопулос провели интегративное исследование с целью определения весового влияния каждой из вышеназванных характеристик на удовлетворенность жизнью. Оно проводилось на основе тестирования 1700 человек с помощью семи разных тестов. В результате появилосьуравнение множественной регрессии, отражающее пропорцию во влиянии основных психологических характеристик на удовлетворенность жизнью (в формуле двумя штрихами помечены факторы, оказывающие статистически значимое влияние) [c.486]
Статистические проблемы возникают потому, что модель оценки долгосрочных активов компании трудно обосновать статистически, но так же трудно и опровергнуть. Выявлено, что нормы доходности инвестиций в акции с низкими значениями бета слишком высоки (т. е. выше, чем этого следовало ожидать в соответствии с моделью), а доходность акций с высокими коэффициентами бета слишком низкая. Но это может объясняться тем, каким способом применялась модель, а не моделью как таковой4. Кроме того, некоторые тесты, подготовленные специалистами для испытания данной модели, указывают, что средние нормы доходности связаны как с диверсифицируемым риском, так и с показателем бета5. Это, безусловно, не отвечает концептуальной основе модели, в соответствии с которой диверсифицируемый риск не должен быть предметом вознаграждения инвестора, а поэтому не влияет на ожидаемые или средние нормы доходности инвестиций. Конечно, эти статистические результаты могут быть искусственными, т.е. случайными итогами неадекватной процедуры испытания модели. Но если они верны, то задают исследователю загадку если индивидуальные инвесторы вознаграждаются за диверсифицируемый риск, тогда корпорации должны быть способны наращивать собственную стоимость только за счет диверсификации. Однако столь же очевидно, что инвесторы не платят более высокую цену за акции компаний, которые всего лишь осуществили диверсификацию. Да и трудно понять, зачем бы им платить больше, ведь индивидуальные инвесторы обычно способны диверсифицировать свои вложения дешевле и эффективнее, чем компании. Может быть, диверсифицируемый риск только представляется важным фактором, поскольку он оказался в состоянии корреляции с другой переменной х, которая наряду с коэффициентом бета на самом деле определяет ожидаемые инвестором нормы доходности. Это разрешило бы данную загадку, но мы не можем пока определить этот параметр и доказать, что он действительно влияет на вознаграждение за риск. [c.1020]
Исследовательский центр Moore Resear h enter (г. Юджин, шт. Орегон) провел статистические тесты, дополняющие наши собственные исследовательские усилия. Эти исследования освещают некоторые рыночные тенденции и служат способом определения количественных характеристик поведения рынка. Эти тесты также дают информацию, касающуюся частоты возникновения модели, склонности к направлению и дневных барных характеристик. Мы используем это статистическое тестирование только как инструмент сравнения. Оно не представляет никакую механическую систему. Поэтому в нем не учитываются такие статистические данные, как комиссионные или проскальзывание, равно как данные относительно общей доходности или максимального проседания. Мы представим краткое описание каждого теста и прокомментируем его результаты. Однако сначала важно коснуться методологии тестирования. Тесты прогоняются на реальных контрактных данных, которые извлекаются из ведущего контракта до следующего месяца или по состоянию за один день перед первым днем уведомления о поставке, или за пять дней до истечения (что раньше). Мы прогоняем тесты покупки и продажи по отдельности, чтобы исследовать потенциал склонности к направлению. [c.129]
Стабильность торговой системы связана с устойчивой торговлей по этой системе. Чем более устойчива торговая система по каждому из ее показателей, тем она стабильнее. Как правило, чем выше стабильность системы на статистически валидном тесте, тем выше ее надежность в процессе торговли. В Главе 8 подробно описывается, как оценивать эффективность торговой модели. Однако некоторые моменты будет полезно осветить и здесь. [c.68]
Правила статистического тестирования свидетельствуют, что лучший 1 процент всех тестовых результатов является значимым. Далее, данный принцип свидетельствует, что 5% всех тестовых результатов будут предельно значимыми. Другими словами, если при игре в дартс в мишень бросить достаточное число дротиков, возникнет группа, имеющая высокое число очков. Оптимизация лишь с небольшим числом хороших тестов будет рассматривать эти прибыли как статистически значимые , хотя трейдера ждет [c.98]
Критерий, определяющий степени различия между выбираемыми рынками должен учитывать как статистическую корреляцию, так и фундаментальную разнородность. Вычисление коэффициента корреляции между ценами закрытия двух рынков будет измерять степень их сходства. Если коэффициент корреляции равен +1, эти рынки абсолютно коррелирова-ны и должны быть исключены. Если коэффициент отрицательный, они имеют обратную корреляцию и их можно включить в корзину. Коэффициент между 0 и +0.5 показывает, что эти рынки коррелируют слабо и могут быть включены в муль-тирыночный тест. [c.114]
Вторая цель форвардного анализа — получить более точную картину профиля прибыли и риска на основе большей и более статистически валидной выборки. Этот анализ состоит из множества оптимизаций и множества форвардных тестов. Они сведены воедино, чтобы обеспечить более надежное измерение эффективности. [c.138]
На третьем уровне оценивания модели — в форвардном анализе — о модели судят исключительно по совокупной эффективности постоптимизационной торговли, полученной в серии отдельных форвардных тестов. Одна очень сильная сторона этого уровня тестирования — статистическая значимость, обеспечиваемая его полнотой и возможностями. Другое его достоинство — получение ценной информации об эффекте воздействия на эффективность изменениями трендов и волатильности. [c.140]
Перед отклонением нашей начальной гипотезы и принятием идеи, что рыночные цены - не полностью случайны, мы должны, во-первых, проверить, что наблюдение "статистически значимо". Проще говоря, это означает, что отклонение от экспоненты могло быть результатом малости набора данных или других, не идентифицированных факторов, не связанных с данными. Очевидное отклонение от показательного распределения не было бы, в этом случае подлинным, а явилось бы следствием ошибки, артефактом наших измерений или просто случайностью. Чтобы попытаться избежать этих ловушек, мы, нуждаемся в тестах, которые сообщают нам о том, что наблюдаемое отклонение существенно и заслуживает доверия. Действительно, бритва Оккама говорит, что мы должны предпочесть более простую гипотезу о случайности, пока сила очевидности не заставит изменить наши убеждения. [c.76]
Один из способов проведения подобных тестов связан с построением статистических моделей, которые основаны на выводах экспертов относительно механизма предсказания процентных ставок. Построив такие модели, можно оценить их прогнозную точность. В одном из исследований было построено шесть моделей, и их прогнозы на месяц вперед были проверены на протяжении двух лет — с 1973 по 1974 г. В результате было обнаружено, что простая модель, построенная по принципу неизменности, более точно предсказывает процентные ставки, чем любая из шести статистических моделей. Эти выводы также подтверждают, что рынок облигаций является среднеэффективным2. [c.454]
Однако данные о дополнительной доходности, которой могли бы добиться внешние инвесторы, пользуясь лишь общедоступной информацией об операциях инсайдеров, довольно неожиданны. Более того, с помощью статистических тестов для случаев уровней отсечения 3, 4 и 5 было проверено, является ли полученная прибыль простой случайностью. Даже с учетом накладных расходов подобные операции внешних инвесторов приносят положительную прибыль (хотя и не такую высокую). Это дает основания полагать, что рассматриваемые рынки не являются даже среднеэффективными. Но более поздние исследования показали, что внешние инвесторы все-таки не могут [c.508]
Стоит начать с того, чтобы изобразить распределение переменной с помощью гистограммы или же рассчитать для него характеристики асимметрии (симметричность распределения) и эксцесса (весомости хвостов распределения). В результате будет получена информация о том, насколько распределение данных близко к нормальному. Многие методы моделирования, в том числе, — нейронные сети, дают лучшие результаты на нормализованных данных. Далее, с помощью специальных статистических тестов, например, на расстояние Махаланобиса, можно выявить многомерные выбросы, с которыми затем нужно разобраться на предмет достоверности соответствующих данных. Эти выбросы могут порождаться ошибочными данными или крайними значениями, вследствие чего структура связей между переменными может (а может и не) нарушаться (см. [19]). В некоторых приложениях выбросы могут нести положительную информацию, и их не следует автоматически отбрасывать. [c.61]
Формальный статистический тест для оценки этого соотношения был предложен Грегори Чоу1. Применение этого теста предполагает расчет параметров уравнений трендов, графики которых изображены на рис. 5.8 прямыми (1), (2) и (3). Введем систему обозначений, приведенную в табл. 5.17. [c.258]
Тест Чоу позволяет сделать вывод о наличии или отсутствии структурной стабильности в изучаемом временном ряде. Если факт < габл>то это означает, что уравнения (1) и (2) описывают одну и ту же тенденцию, а различия численных оценок их параметров а, и я2, а также Ьх и Ь2 соответственно статистически незначимы. Если же /факт > табл то гипотеза о структурной стабильности отклоняется, что означает статистическую значимость различий оценок параметров уравнений (1) и (2). [c.259]