Геометрически свойства 1 и 4 плотности вероятности означают, что ее график — кривая распределения — лежит не ниже оси абсцисс, и полная площадь фигуры, ограниченной кривой распределения и осью абсцисс, равна единице. [c.32]
Модель (8.32) называется моделью с распределением Койка лаговых объясняющих переменных. Ее еще иногда называют моделью с геометрическим распределением, имея в виду, что коэффициенты при лаговых переменных образуют геометрическую прогрессию со знаменателем yi (напомним, что yj
Отметим также следующее обстоятельство. Если остатки ряда модели подчинены процессу скользящей средней, уравнение с нормально распределенными ошибками будет содержать бесконечное число лагов переменной Y. Коэффициенты при них убывают в геометрической прогрессии, и можно ограничиться несколькими первыми членами. В этом случае метод максимального правдоподобия практически равносилен нелинейному методу наименьших квадратов. [c.205]
Геометрически стандарт представляет собой радиус инерции площади кривой распределения относительно ее центра. Квадрат стандарта s2 = fi2, равный центральному моменту второй степени, называется дисперсией. [c.79]
Теперь вернемся к началу нашей дискуссии. При потоке торговых P L оптимальное f позволит получить наибольший геометрический рост (при условии, что арифметическое математическое ожидание положительное). Мы используем поток торговых P L в качестве образца распределения возможных результатов в следующей сделке. Если привести к текущей цене поток прошлых прибылей и убытков, то мы сможем получить более правдоподобное распределение потенциальных прибылей и убытков для следующей сделки. Таким образом, нам следует рассчитывать оптимальное f из этого измененного распределения прибылей и убытков. Это не означает, что, используя оптимальное f, рассчитанное на основе приведенных данных, мы выиграем больше. Как видно из следующего примера, все выглядит несколько иначе [c.75]
Мы можем также рассчитать среднюю геометрическую сделку (GAT). Это сумма, которую вы бы заработали в среднем на контракт за сделку, если бы торговали при этом распределении результатов и при данном значении [c.116]
Неприведенное эмпирическое оптимальное f рассчитывается на прошлых данных. Эмпирический метод для нахождения оптимального f, описанный в главе 1, даст оптимальное f, которое реализовало бы наивысший геометрический рост по прошлому потоку результатов. Однако нам надо определить, какое значение оптимального f использовать в будущем (особенно в следующей сделке), учитывая, что у нас нет достоверной информации об исходе следующей сделки. Мы точно не знаем, будет это прибыль (тогда оптимальное f будет 1) или убыток (тогда оптимальное f будет 0). Мы можем выразить результат следующей сделки только распределением вероятности. Лучшим подходом для трейдеров, применяющих механическую систему, будет расчет f путем использования параметрического метода с помощью регулируемой функции распределения, описанной в этой главе, с приведенными или неприведенными данными. Если есть значительное различие в использовании приведенных данных по сравнению с неприведенными, тогда, вероятно, расчеты сделаны по слишком большой истории сделок, или же данных на уровне текущих цен недостаточно. Для несистемных трейдеров лучшим может оказаться подход планирования сценария. [c.151]
Необходимо отметить еще один пример реализации данной концепции цены на опционы содержат информацию относительно колебаний цены их базовых активов. Несмотря на тот факт, что эти цены не следуют геометрическому броуновскому движению, присутствие которого является необходимым условием для большинства ценовых моделей опционов, трейдеры, несомненно, приспособились к обобщенной информации относительно распределения ценовых изменений, полученной опытным путем, и имеющего толстые хвосты [337]. В этом случае и в отличие от крахов, у трейдеров есть время адаптироваться. Возможно, причина заключается в том, что на протяжении десятилетий трейдеры занимаются торговлей опционами, где характеристическая временная шкала для жизни одного опциона составляет от месяца до года. Этого достаточно, чтобы возник обширный процесс накопления опыта. В противовес этому, за всю жизнь трейдер столкнется всего с несколькими великими крахами, что не дает возможности трейдерам научиться приспосабливаться к ним. Ситуацию можно сравнить с экологией некоторых биологических видов, которые все время борются за адаптацию. Под влиянием эволюции, им, как правило, удается выжить, адаптируясь в условиях медленно меняющегося давления. Напротив, в жизни могут случиться массовые уничтожения или резкий рост популяции, что, вероятно, связано с поразительно [c.274]
Подобные расчеты геометрической вероятности можно производить лишь в случае равномерного распределения благоприятных шансов среди всех возможных. [c.120]
В распределении Койка делается предположение, что коэффициенты при лаговых значениях объясняющей переменной убывают в геометрической прогрессии [c.141]
Переменная wt в этой модели является одним из факторов, определяющих спрос на труд. Если предположить, что переменная wt оказывает влияние на уровень безработицы с бесконечным временным лагом в условиях геометрической структуры лага, то в соответствии с методом Койка мы получим следующую модель с распределенным лагом [c.309]
Вследствие этого ниже используется трехшаговая процедура, представляющая собой дополненный третьим циклом итерации процесс [24]. Она применима также и к приведенной форме регрессионного уравнения при распределенной в геометрической прогрессии запаздывающей независимой переменной. [c.81]
В 1 исследуется геометрическая структура области определения задачи. В 2 принимается дополнительное предположение о конечном числе реализаций вектора Ь. Параграф 3 посвящен двухэтапной задаче в простейшей постановке, в которой случайным является только вектор ограничений, а матрица компенсации В имеет специальную структуру. Наконец, в 4 рассматриваются методы решения двухэтапной задачи в простейшей постановке при некоторых частных распределениях вектора ограничений Ь. [c.167]
Предположим, что в процессе первичного, вторичного, третичного и т. д. распределения и перераспределения доходов доля потребления в них остается постоянной и равной w. Предположим далее, что в этих условиях постепенно затухающая мультипликация доходов осуществляется в форме убывающей геометрической прогрессии, представленной в Экономической таблице Ф.Кенэ (1758 г.) Тогда, приравняв первоначальный прирост дохода к единице, на наш взгляд, можно будет представить сумму всех доходов общества за п итераций перераспределения доходов следующим образом [c.470]
Геометрическая интерпретация этой операции показана на рис. 15, a F(.x0) иногда называют интегральной функцией распределения вероятности. [c.58]
Функция благосостояния Парето графические иллюстрации. Рассмотрим геометрический пример решения проблемы распределения для случая двух индивидов (рис. 3). Предположим, индикатором благосостояния индивида является получаемая им полезность, которая в свою очередь зависит только от дохода индивида. По оси абсцисс будем откладывать доход, получаемый индивидом А (1А), а по оси ординат — доход индивида В (1В). Линия, проведенная под [c.306]
Геометрически вероятное отклонение Е есть половина длины участка оси абсцисс, симметричного относительно центра рассеивания, на который опирается половина площади кривой распределения (рис. 3.10). [c.140]
Поскольку значения приемочного уровня дефектности и объемы выборок следуют в геометрической прогрессии (в данном случае отношение каждой величины к предшествующей принято t 0 = 1,585), итоговая таблица имеет вид систематической диагональной формы приемочных чисел. Это является следствием того, что параметры распределения Пуассона представляют для этого случая произведения значений приемочного уровня дефектности на объемы выборок, что определяет следующую форму [c.102]
Поскольку значения приемочного уровня дефектности и объемы выборок следуют в геометрической прогрессии, итоговая таблица имеет вид систематической диагональной формы приемочных чисел. Это является следствием того, что параметры распределения [c.92]
Практически локально-распределительный анализ осуществляется в форме локального (точечного) последовательного анализа, а именно линейного анализа, например, для определения профиля концентраций вдоль поверхности пробы поверхностного анализа для определения геометрически двухмерных профилей концентраций и объемного анализа для установления распределения элементов во всем объеме твердого тела. [c.239]
| Рис. 1.18. Гауссовая кривая нормального распределения (геометрический смысл среднего значения и среднего отклонения (i = liirn/). |  |
Вот почему в работе больших фондов неэффективность этого метода не так очевидна. На самом деле большие фонды редко получают регулярный годовой доход, превышающий 20% годовых. Они получают меньше прибыли, так как не имеют возможности увеличивать свой доход в геометрической прогрессии. Откровенно говоря, большинство фондов диверсифицирует свои инвестиции. Они используют модели распределения активов, чтобы поделить общую сумму управляемого ими капитала на несколько небольших долей. Эти доли передают в управление другим менеджерам или применяют к ним другие методы управления. Чем меньше денег вовлекается в отдельную торговую сделку, тем слабее эффект геометрического роста. Это похоже на ситуацию с "Ловупшой-22и, но у более крупных фондов есть возможность добиться как невысоких потерь (некоторые фонды, которые обеспечивают менее чем 20% годового дохода, обычно несут и очень небольшие потери), так и геометрического роста. Этот вопрос более подробно рассматривается в шестнадцатой главе. [c.53]
Предположим, что анализ некоторых данных показывает наличие логопериодических структур. Что мы можем из этого извлечь Прежде всего, как мы увидели, период логопериодичности на логарифмической шкале прямо связан с существованием предпочтительного коэффициента масштабирования. Таким образом, логопериодичность должна быть немедленно замечена и истолкована как существование множества предпочтительных характеристических масштабов, вместе формирующих геометрический ряд. .Jf, X1 1,. ..J, J ,., .,. А",... Логопериодические структуры в данных, таким образом, указывают, что система и/или подлежащие физические механизмы обладают характеристическими масштабами, каждый из которых характеризуется соответствующим размером. Это крайне интересно, поскольку существенно ограничивает лежащий в основе этого механизм. Действительно, поведения с простой степенной зависимостью обнаруживаются повсеместно, как видно из бурного роста концепций фракталов, критичности и самоорганизующейся критичности [26]. Например, степенное распределение энергии землетрясений, известное как закон Гетенберга-Рихтера, может быть получено при помощи многих различных механизмов и описано множеством моделей и, таким образом, крайне ограничено в выявлении лежащей в его основе физики (один факт, много конкурирующих объяснений). Его полезность как модельных представлений даже подвергается сомнению, что противоречит общей уверенности, свойственной многим ученым, в важности этой степенной зависимости. Напротив, присутствие логопериодических свойств учит нас тому, что существуют важные физические структуры, скрытые в полностью инвариантном описании. [c.209]
В качестве иллюстрации, рассмотрим лес, в котором спонтанное воспламенение (искра или молния) преимущественно происходит в некоторой части леса другими словами, пространственное распределение искр - не гомогенно. Проблема управления состоит в том, чтобы придумать оптимальную конфигурацию пожарных стен-заслонов, которые обеспечат самую высокую возможную продукгавность леса, принимая ю внимание стоимость построения и содержания пожарных заслонов в хорошем рабочем состоянии. Данной геометрической структуре пожарных заслонов соответствует определенный размер и определенное пространственное распределение защищенных областей или групп деревьев. Когда искры попадают на дерево в пределах группы, весь кластер деревьев, ограниченных пожарным заслоном, как предполагается, выгорает полностью. Другими словами, предполагается, что пожары останавливаются только пожарными заслонами. [c.373]
Обоснованием такого оптимального решения занимается математическое программирование. Суть метода удобнее всего выразить с помощью наглядного геометрического представления, графика (рис. Р.7). Здесь показан построенный по правилам математического программирования многоугольник OAB D (он заштрихован). Многоугольник соответствует условиям нашей задачи и представляет собой область допустимых планов распределения времени работы станков № 2 и № 3 над деталью А. По соответствующим осям графика отмечена продолжительность работы этих станков. (В своих расчетах мы вполне можем обойтись двумя станками и одной деталью, так как по этим данным нетрудно рассчитать и все остальные.) [c.280]
Величина эксцесса для всех показателей не превышает 3, что свидетельствует о низковершинном распределении вариационных рядов. Указанные коэффициенты интерпретируются геометрически. [c.36]
Батер [80] показал, что критерий геометрического скользящего среднего является оптимальным для процесса, в котором изменение параметра в течение единичного интервала времени представляет нормально распределенную случайную величину с известными математическим ожиданием и дисперсией. Для этого случая он получил зависимость весового множителя в скользящем геометрическом среднем от указанных параметров нормального распределения. Результат Батера имеет много общего с приложениями теории сглаживания и предсказания стационарных временных рядов (см. [78], замечания Дженкинса). [c.123]
Аналитическая информация, в которой хотя бы одна пространственная координата Xi, а чаще две или три координаты пробы выступают в качестве независимых переменных, получается в результате локально-распределительного анализа (анализа распределения компонентов) (рис 1.4). При этом геометрические пределы разрешения Ах находятся в микрометровой области. Характеристическим. показателем локально-распределительного анализа является геометрическая (локальная) разрешающая способность (см. 1.4.2). С помощью локально-распределительных методов анализа, например электронно-лучевого микроанализа, лазерного микроспект- [c.16]
Средняя величина, представляя весь диапазон данных, расположена внутри диапазона центр его распределения может быть охарактеризован средними разных видов. В зависимости от характера осредняемого признака и имеющихся данных в экономич. анализе используются средняя арифметическая, средняя гармоническая, средняя геометрическая, медиана, мода. [c.29]
Смотреть страницы где упоминается термин Распределение геометрическое
: [c.485] [c.523] [c.208] [c.302] [c.30] [c.84] [c.103] [c.152] [c.68] [c.47] [c.187] [c.203] [c.275] [c.443] [c.568] [c.137] [c.223] [c.241] [c.103] [c.54]Основы стохастической финансовой математики Т.2 (1998) -- [ c.241 , c.242 ]