Опишите модель истинной оценки. [c.364]
Методология по существу такая же, как для приведенного выше теста на запоминаемость, различие только в проводимых измерениях. При первом телефонном общении с респондентом, до показа рекламы, задаются вопросы о предпочтении марки, и эти же вопросы повторяются при повторном опросе после показа (в контексте "призовой игры"). Изменение показателей обрабатывается для определения "истинной оценки убедительности", используя математическую модель, которая настраивает на рыночно-ориентированные переменные типа доли марки на рынке и приверженности к марке (степень доверия, выражающаяся в продолжительности или регулярности пользования марочным товаром. — Прим.ред.), а затем эти показатели сравниваются с установленными стандартами. [c.502]
Модель развития промышленного производства в фактических условиях (в ценах и методологии каждого года), изложенная в параграфе 3.4, дает полное представление о всех финансовых результатах производства и реализации продукции, но не дает данных об изменении физического объема продукции, основных фондов, капитальных вложений, численности персонала. А такие данные (индексы физического роста и физические объемы основных факторов производства и качественных показателей) крайне необходимы, так как только с их помощью (не считая объемов продукции в натуральном выражении) можно получить достаточно близкие к истине оценки физического роста факторов производства в денежном выражении. [c.389]
Статистическое описание. Эту форму описания риска и неопределенности применяют, когда модель объекта определяется по результатам выборочных экспериментов в условиях действия случайных помех и ошибок. Эта форма тесно связана с предыдущей, но принципиально отличается от нее тем, что в условиях ограниченного эксперимента удается получить лишь выборочные оценки параметров плотности распределения или ее моментов. Таким образом, вместо истинных значений моментов M(Z) и [c.46]
В случае равенства коэффициентов Y нулю истинное значение параметра р одно и то же, но значения оценок Ь, полученных с помощью метода наименьших квадратов из моделей (10.1), (10.2) будут различными. Следует предпочесть ту оценку, которая ближе к истинному значению. Такой характеристикой близости является средний квадрат отклонения [c.244]
Модель оценки долгосрочных активов воплощает в себе эти идеи в доступной форме. Поэтому многие финансовые менеджеры считают эту модель наиболее удобным инструментом для овладения столь скользким "предметом", как риск. И вот почему экономисты часто используют модель оценки долгосрочных активов, чтобы проиллюстрировать важные идеи в области финансов, даже когда существуют другие способы доказательства этих идей. Но это не значит, что правило оценки долгосрочных активов является Истиной в последней инстанции. Мы увидим позже, что оно обладает некоторыми недостатками, и рассмотрим несколько альтернативных теорий. Никто не знает, займет ли в конечном итоге одна из этих альтернативных теорий ведущее положение, или же будут найдены другие, лучшие модели соотношения риска и дохода, которые пока еще не появились на свет. [c.178]
Шаг 2 равнозначен измерению разницы между фактической доходностью и доходностью, получаемой согласно модели оценки долгосрочных активов. Поэтому шаг 2 может быть особенно важным, если мы уверены в правильности модели оценки долгосрочных активов и в том, что мы оценили истинный рыночный портфель. Поскольку мы не можем быть в этом уверены, то мы не знаем, является ли условный портфель лучшей из возможных стратегий. Однако условный портфель достаточно правдоподобен и представляет собой удобный инструмент адаптации к колебаниям рынка. [c.1002]
Модель работает только при соблюдении определенных условий. Важное условие состоит в том, что содержание утверждений должно быть полностью изолировано от утверждений, высказываемых по отношению к ним только в этом случае содержание может служить независимым критерием для оценки истинности или действительности высказываемых о нем утверждений . Другие важные требования состоят в том, что исходные и конечные условия должны состоять из фактов, поддающихся научному наблюдению, а обобщения должны иметь универсальную силу. Таким образом, при повторении определенного набора условий предшествующие ему или следующие за ним условия должны оставаться теми же, что и ранее. Можно заметить, что это требование универсальности определяет не только природу научных законов, но также и характер исходных и конечных условий они должны включать в себя факты, поддающиеся наблюдению и управляемые универсальными законами. Именно это условие наиболее трудно выполнимо в том случае, когда в ситуации действуют мыслящие участники. Здесь мы не будем углубляться в обсуждение вопроса о том, что же представляет собой научное наблюдение. Очевидно, что единичное наблюдение, сделанное единичным ученым, неприемлемо. Именно потому, что соответствие между фактами и утверждениями настолько трудно установить, наука является коллективным процессом, в котором работа каждого ученого должна быть открыта для контроля и критики со стороны остальных. [c.37]
Все это, несомненно, затрудняет использование модели планируемого дефицита на практике. Однако, если рассматривать результаты расчета в этой модели не как истину в последней инстанции, а как грубые оценки, они могут служить весьма полезным ориентиром для выбора оптимальной политики управления запасами в конкретной ситуации. [c.190]
Причиной, побуждающей прибегать к имитации, с точки зрения теории познания, является соотношение между абсолютной и относительной истинами, обусловливающее ограниченность знаний человека о реальном мире. Практически это выражается в ограниченной комплексности учитываемых свойств объекта (в логических моделях) и в конечной погрешности их количественной оценки (в математических моделях). [c.216]
Оценка не является наукой, что бы ни говорили некоторые из ее поборников. Не является она и объективным поиском истинной ценности, как бы ни желали этого идеалисты. Используемые при оценке модели возможно и относятся к количественным, однако входные данные оставляют много простора для субъективных суждений. Соответственно, итоговая ценность, полученная при помощи определенной модели, будет отмечена влиянием привнесенных в процесс оценки предубеждений. В действительности же, оценка зачастую следует за уже установившимися ценами. [c.2]
Фирмы, обладающие патентами и опционами на продукт. Фирмы часто обладают неиспользуемыми патентами или лицензиями, которые не генерируют никаких текущих денежных потоков и, как ожидается, не создадут их в ближайшем будущем. Тем не менее, данные активы обладают ценностью. Если это так, то ценность, полученная путем дисконтирования ожидаемых денежных потоков, которые приходятся на фирму, окажется ниже истинной ценности фирмы. Опять же, данную проблему можно преодолеть, воспользовавшись, в данном случае, оценкой таких активов на открытом рынке или же применив модель ценообразования опционов, а затем добавив ценность, полученную дисконтированием денежных потоков. [c.22]
Наряду с отмеченными недостатками, некоторые считают модель дисконтирования дивидендов противоречивой. Согласно их мнению, по мере роста рынков, все меньше акций будут рассматриваться в рамках модели дисконтирования дивидендов как недооцененные. Это не обязательно должно быть истиной. Если рынок растет благодаря улучшению фундаментальных экономических показателей (например, вследствие повышения ожидаемых темпов роста экономики или более низких процентных ставок), то нет причин безапелляционно верить в то, что ценность, полученная по модели дисконтирования дивидендов, не повысится на тождественную величину. Если же рынок растет не из-за фундаментальных показателей, то модель дисконтирования дивидендов будет выдавать оценки, расходящиеся с действительностью, но это является признаком силы, а не слабости. Модель показывает, что по отношению к дивидендам и денежным потокам рынок переоценен, и осторожный инвестор не пропустит эти сигналы мимо ушей. [c.457]
Обратите внимание, что в списке нет истинной расчетной стоимости. Сколько должен стоить рынок, основываясь на математических и экономических моделях, не является решающим фактором для колонки цен в утренних газетах. Технический анализ предназначен для того, чтобы следить за несоответствиями между прогнозом и получаемой оценкой. [c.36]
Мы заметили выше, что вероятностные модели предоставляют лишь оценки коэффициентов регрессии. Важно, таким образом, проверить, насколько представительны данные оценки относительно истинных коэффициентов. Это достигается проверкой статистической значимости коэффициентов регрессии и близости расположения фактических данных к рассчитанной линии регрессии. [c.271]
Оценка размерности модели регрессии. Предположим, что неизвестная истинная функция регрессии / (X) представи-ма в виде разложения по заданной системе базисных функций [c.205]
Когда истинный порядок полиномиальной регрессии не известен, то оценка параметров модели (7.18) проводится каж- [c.211]
С другой стороны, процесс отбора существенных переменных можно рассматривать как процесс выбора истинной модели из множества возможных линейных моделей, которые могут быть построены с помощью набора предсказывающих переменных, и тогда полученные после отбора оценки коэффициентов можно рассматривать как несмещенные, хотя сама процедура отбора вводит некоторое смещение [931. Этой точки зрения мы будем придерживаться далее. [c.281]
Решение основных задач по оценке точности регрессионной модели. В В.6 сформулированы три основные задачи анализа точности регрессионной модели. Эти задачи сводятся к умению указать такие гарантированные (с заданной доверительной вероятностью Р) предельные величины погрешностей, за пределы которых мы не выйдем, если вместо неизвестных истинных значений параметров Qh (k — О, 1,. .., m), функции регрессии / (X) (при заданном значении предиктора X) и анализируемого результирующего показателя г (X) — = (г) = X) (тоже при заданном значении предиктора X) [c.342]
Вместе с тем правило единогласного принятия решений не свободно от существенных недостатков. Во-первых, у индивидов может существовать стимул к сокрытию их реальных оценок предельной полезности общественных благ, в результате чего модель добровольного обмена оказывается не п состоянии обеспечить оптимальное распределение налогового бремени. Во-вторых, модель Линдаля исходит из готовности индивидов платить за предоставление общественного блага в то же время готовность платить может быть ограничена способностью платить , связанной с размерами дохода. В-третьих, достижение единогласия может быть сопряжено с существенными трансакционными издержками (издержками ведения переговоров и выявления истинных позиций сторон, упущенными выгодами за период, предшествующий достижению соглашения, и т.д.). Структура издержек, связанных с долей голосов, необходимых для принятия решения о предоставлении общественных благ, представлена на рис. 25. [c.692]
Проблема "деньги-время" не нова, поэтому уже разработаны удобные модели и алгоритмы, позволяющие ориентироваться в истинной цене будущих поступлений с позиции текущего момента. Логика построения основных алгоритмов достаточно проста и основана на следующей идее. Простейшим видом финансовой сделки является однократное предоставление в долг некоторой суммы PV с условием, что через какое-то время t будет возвращена большая сумма FV (инвестирование, по сути, также представляет собой "предоставление денег в долг" с надеждой вернуть их с прибылью в виде поступлений, генерируемых принятым проектом). Как известно, результативность подобной сделки может быть охарактеризована двояко либо с помощью абсолютного показателя - прироста (FV - PV), либо путем расчета некоторого относительного показателя. Абсолютные показатели чаще всего не подходят для подобной оценки ввиду их несопоставимости в пространственно-временном аспекте. Поэтому пользуются специальным коэффициентом - ставкой. Этот показатель рассчитывается отношением приращения исходной суммы к базовой величине, в качестве которой можно брать либо PV, либо FV. Таким образом, ставка рассчитывается по одной из двух формул [c.27]
Пусть истинная модель, yt = fa Ч- а+ 3 3+ 41 4 + 1 удовлетворяет условиям теоремы Гаусса-Маркова. Оценки /3, fa, fa являются МНК-оценками в регрессии у на ж2 и жз. Покажите, что [c.98]
Известно, что процесс, порождающий данные (истинная модель), описывается классической линейной моделью регрессии у = Х(3 + е. Оценка /Зй получается регрессией у на X (МНК-оценка) при ограничении Hf3 = г. Найдите матрицу ковариаций V(/3R) и сравните ее с матрицей ковариаций V(/3) — МНК-оценки в регрессии без ограничений. Как полученный вами результат соотносится с теоремой Гаусса-Маркова [c.99]
E I и речь идет о расчете неизвестной доходности актива, то рассуждения таковы. В условиях равновесного рынка текущая рыночная цена финансового актива должна совпадать в среднем с оценками его внутренней стоимости, сделанными заинтересованными участниками рынка. Если такого совпадения нет, т.е. многие участники полагают, что цена актива занижена или завышена по сравнению с его внутренней стоимостью, то немедленно начнутся операции куп-ли-прсдажи с соответствующим изменением текущей цены (например, если спрос превышает предложение, это равносильно тому, что многие участники рынка считают цену заниженной и потому стараются купить актив, вследствие чего цена начинает расти) до тех пор, пока цена не будет соответствовать в среднем представлениям на рынке о внутренней (иными словами, истинной) стоимости актива. Таким образом, в условиях равновесного рынка по данному активу текущая рыночная цена совпадает с его внутренней стоимостью, поэтому если в модели Уильямса считать неизвестным показатель г, а в левую часть подставить значение текущей цены, то (11.16) пред-ставлягт собой уравнение с одним неизвестным. Модель Уильямса является формализованной записью модели (11.23), в которой, как было показано, г интерпретируется как показатель эффективности (доходности). [c.466]
Заметим, что проблема сверхидентифицируемости — это проблема количества наблюдений с увеличением объема выборки все различные состоятельные оценки параметра стремятся к одному и тому же истинному значению. Между тем проблема неидентифицируемости — это проблема структуры модели. Неидентифицируемость не исчезает с ростом количества наблюдений и означает, что существует бесконечное число структурных моделей, имеющих одну и ту же приведенную форму. [c.232]
Кроме того, правило оценки долгосрочных активов предполагает, что бета служит единственном причиной различия ожидаемых значений доходности. Но в главе 1 3 мы приведем некоторые данные, показывающие, что средняя доходность акций небольших фирм значительно выше, чем предсказывает модель оценки долгосрочных активов16. Если бы инвесторы ожидали, что величина доходности зависит от размера фирмы, тогда простая версия модели оценки долгосрочных активов не могла бы быть абсолютно истинной. [c.179]
Dividend Dis ont Model — метод дисконтирования дивидендов. Так называется метод капитализации доходов, когда он применяется для оценки обыкновенных акций. Все варианты этой модели предполагают, что истинная стоимость акции совпадает с дисконтированной суммой дивидендов, подлежащих выплате по этой акции. [c.971]
Остается открытым вопрос о том, в какой степени проделанные исследования поддаются обобщению. Результаты выглядят обнадеживающе. Перспектива завоевать рынок с помощью нейронных сетей, конечно же, весьма привлекательна. С точки зрения академического исследователя еще более интересной представляется возможность найти истинную модель для дохода по акциям. Методы ARIMA, VAR, TAR, AR H и им аналогичные хороши для получения точных оценок временных рядов, но мало что дают для концептуального понимания исследуемого явления. [c.155]
НО. Цаленко М.Ш. Реляционная модель данных с оценками истинности [c.135]
Оценку степени соответствия расчетных данных истинным мы выполнили для "худшей" С 4 ) модели, у которой процент относительного or-клонения составляет 6,5. Для эгой модели X = 1,7 и соответствует р = 0,95 вероятности того, что за счет чисто случайных причин мера расхождения истинного распределения и полученного в результате расчетов будет меньше, чем фактическая. [c.13]
Существуют два основных способа учесть возможность досрочного исполнения опциона. Во-первых, можно продолжать использовать нескорректированную модель Блэка-Шоулза и рассматривать получившееся значение стоимости в качестве основы или консервативной оценки истинной стоимости. Кроме того, можно попытаться скорректировать стоимость опциона с поправкой на возможность досрочного исполнения. К решению этой проблемы есть два подхода. Первый — это использовать модель Блэка-Шоулза для оценки опциона на каждую потенциальную дату исполнения. Для случая фондовых опционов потребуется провести оценку для каждой экс-дивидендной даты и выбрать наибольшее из полученных значений стоимости опциона. Второй подход основывается на использовании модифицированной версии биномиальной модели, позволяющей рассмотреть возможность досрочного исполнения. В этой версии движения цены актива вверх и вниз в каждом периоде можно оценить, отталкиваясь от их продолжительн ости. [c.133]
Убеждения ОТНОСИТелЫЮ РЫНКОВ. В каждом подходе заключены допущения относительно рынков и того, как они работают или не способны работать (см. рис. 35.7). При оценке дисконтированных денежных потоков допускается, что рыночные цены отклоняются от истинной ценности, но затем они сами корректируются в течение длительных периодов. При сравнительной оценке допускается, что рынки в среднем правы, и, хотя в отношении отдельно взятых фирм в секторе или на рынке может возникать искаженная оценка, в отношении сектора или рынка в целом цены складываются правильно. При использовании модели оценки, основанной на активах, допускается, что рынки на реальные и финансовые активы могут отклоняться друг от друга, и можно извлечь выгоды из этих различий. Наконец, при использовании моделей оценки опциона выдвигается предположение о том, что рынки не очень эффективны при определении ценности гибкости, которой обладают фирмы, поэтому модели оценки опциона создают преимущество в этом вопросе. Однако в каждом случае мы допускаем, что рынки в конечном счете распознают свои ошибки и исправят их. [c.1263]
Первая точка зрения исходит из того, что модель регрессии (8.1) является истинной, и несмещенная оценка коэффициентов регрессии получается мнк путем решения системы уравнений (8.3) (в условиях мультиколлинеарности эта оценка может быть неудовлетворительной, но тем не менее несмещенной). Тогда принудительное приравнивание части коэффициентов регрессионного уравнения к 0, что и происходит при отборе переменных, естественно, приводит, если матрица S недиаго-йальна, к смещенным оценкам коэффициентов при оставшихся переменных, т. е. мы приходим к классу смещенных оценок, рассмотренных в 8.3. [c.281]
Модель Леонтьева — квазидинамическая, т. е. она сразу выходит на конечный год периода прогноза, но допускает получение промежуточных значений, если известна динамика коэффициентов матрицы прямых затрат и факторы, определяющие вектор конечного спроса для каждого региона. Чтобы оценить платёжный баланс рассматриваемых в модели регионов, необходимо ввести в неё цены мирового рынка для года прогноза. Эти цены определяются на основе двойственных оценок баланса североамер. региона. На первый взгляд, распространение на весь мировой рынок оценок продукции, свойственных наиболее развитому в технологич. отношении региону, создаёт остальным участникам междунар. разделения труда благоприятные условия для обмена. Это связано с тем, что большие оценки получает продукция, менее доступная для произ-ва внутри этого региона (т. е. сырьё, полуфабрикаты, трудоёмкие виды продукции), а товары, требующие более развитой технологии, оцениваются менее высоко по сравнению с теми оценками, к-рые они получили бы при произ-ве в др. регионах. Подобная гипотеза расходится с реальным положением в мировой торговле, ибо цены на технологии и оборудование испытывают постоянную тенденцию к опережающему росту. Помимо этого они сразу же, т. е. в момент появления на рынке технологии, нового продукта или оборудования, устанавливаются в соответствии с эффектом, достигаемым при использовании этих товаров, а в дальнейшем могут расти не обязательно опережающим темпом, если доля новых товаров и товаров, произведённых посредством новых технологий, в продукции и экспорте развитой страны высока. След., сравнение движения официальных индексов цен из-за различных принципов формирования базы не отражает истинной динамики соответств. нар.-хоз. оценок, скрывая значит, часть инфляции в развитых капиталпстич. странах и более явственно обнажая её в странах развивающихся, экономика к-рых менее мобильна. [c.616]
ВЕРИФИКАЦИЯ (от фр verifi ation < лат. verus — истинный + fasere — делать ) — проверка правильности чего-либо. В экономическом смысле речь идет о проверке истинности, адекватности какой-либо модели. Оценка истинности в отношении к дескриптивным моделям сводится к сопоставлению расчетных результатов по модели с соответствующими данными действительности — массовыми фактами и закономерно- [c.96]