Математическим аппаратом

Хорошей моделью для рассмотрения ситуаций с риском может служить лотерея. Рассмотрим следующие идеальные условия: время розыгрыша лотереи исчезающе мало, играющий располагает неограниченными средствами повторять игру. Тогда все лотереи с одинаковыми математическими ожиданиями выигрышей одинаково предпочтительны независимо от дисперсии выигрыша, а среди лотерей с одинаковыми дисперсиями выигрыша предпочтительной будет лотерея с большим математическим ожиданием. Термин дисперсия выигрыша D здесь употреблен в обычном вероятностно-статистическом смысле. Например, лотерея с математическим ожиданием выигрыша, равным 1 руб., может иметь различную дисперсию: нулевую (выигрыш 1 руб. с вероятностью 1.0), незначительную (выигрыш 2 руб. с вероятностью 0.5), большую (выигрыш 100 руб. с вероятностью 0.01), очень большую (выигрыш

Создадим по этим условиям серию лотерей с равными математическими ожиданиями прибыли, но с разными дисперсиями. Пусть, например, М = К/2, тогда Рв и а будут при К - 1 связаны соотношением

Лотереи с одинаковыми математическими ожиданиями прибыли («прибыль» равна 1/2 ставки), но с разными дисперсиями выигрыша

Экономические показатели лотерей с одинаковыми математическими ожиданиями прибыли и разными дисперсиями

В обоих случаях ?, — независимые, одинаково распределенные случайные величины с нулевыми математическими ожиданиями и дисперсиями а2 (белый шум).

Результаты идентификации вероятностных условий задачи стохастической оптимизации календарного планирования основного производства НПП показывают, что случайные параметры модели (3.124) — (3.136) можно считать независимыми друг от друга случайными величинами, подчиняющимися нормальному закону распределения, с соответствующими математическими ожиданиями и дисперсиями:

Для_обеспечения строгости рассуждений положим, что исходные количества X; (/=1,4) - это реализации четырех случайных величин с равными математическими ожиданиями, которые естественно принять, ввиду присутствия управлений, равными плановому заданию х" .

Для получения обучающей выборки, репрезентативной как для случаев совместности, так и несовместности ограничений задачи, в окрестности выбранного специальным образом вектора bt генерируется последовательность случайных векторов размерности т t со взаимно некоррелированными компонентами, с заданными математическими ожиданиями и дисперсиями.

достоверности «от — до». К первым показателям относятся такие, как затраты на транспортировку и хранение нефтепродуктов, удельные капитальные вложения на реконструкцию и расширение действующих нефтебаз. По ним может быть принят нормальный закон распределения, позволяющий пользоваться при перспективных расчетах однозначными математическими ожиданиями значений показателей. К показателям, для которых могут быть, определены интервалы вероятностных значений, относится потребность народного хозяйства в нефтепродуктах. При постановке задачи предусматривается проведение трех вариантов расчета, соответствующих минимальному, наиболее достоверному и максимальному спросу народного хозяйства района на 'нефтепродукты. Отрицательное влияние неопределенности предусматривается уменьшить за счет использования динамической модели с неоднородной структурой исходных данных на разных этапах планового периода. Должно быть предусмотрено последовательное укрупнение товарных групп и потребителей нефтепродуктов.

2) Пусть случайные величины X и 7 имеют нормальное распределение с математическими ожиданиями и дисперсиями

В ситуации, когда нет рычага (например, портфель акций без заемных средств), вес и количество одно и то же. Однако в ситуации с рычагом (например, портфель фьючерсных рыночных систем), вес и количество отличаются. Идея, которая была впервые изложена в книге «Формулы управления портфелем», состоит в том, что мы пытаемся найти оптимальное количество, и оно является функцией оптимальных весов. Когда мы рассчитываем коэффициенты корреляции HPR двух рыночных систем с положительными арифметическими математическими ожиданиями, то чаще всего получаем положительные значения. Это происходит потому, что кривые баланса рыночных систем (совокупная текущая сумма дневных изменений баланса) стремятся вверх и вправо. Проблема решается следующим образом: для каждой кривой баланса надо определить линию регрессии методом наименьших квадратов (до приведения к текущим ценам, если оно применяется) и рассчитать разность кривой баланса и ее линии регрессии в каждой точке. Затем следует преобразовать уже лишенную тренда кривую баланса в простые дневные изменения баланса. После этого вы можете привести данные к текущим ценам (когда это необходимо). Далее, рассчитайте корреляцию по этим уже обработанным данным. Предложенный метод работает в том случае, если вы используете корреляцию дневных изменений баланса, а не цен. Если вы будете использовать цены, то можете получить искаженную картину, хотя очень часто цены и дневные изменения баланса взаимосвязаны (например, в системе пересечения долгосрочной скользящей средней). Метод удаления тренда следует всегда применять аккуратно. Разумеется, дневное AHPR и стандартное отклонение HPR должны всегда рассчитываться по данным, из которых не удален тренд. Последняя проблема, которая возникает, когда вы удаляете тренд из данных, касается систем, в которых сделки совершаются достаточно редко. Представьте себе две торговые системы, каждая из которых инициирует одну сделку в неделю,

основе статистических данных. Наиболее эффективным математическим аппаратом для" ее получения является регрессионный анализ, позволяющий установить степень влияния различных " факторов на величину удельного расхода материалов. Чаще всего применяется в настоящее время линейный регрессионный анализ. В этом случае ищется линейная многомерная регрессионная зависимость 'между фактическим удельным расходом материалов и факторами, влияющими на величину этого расхода:

Таким образом, в концепции К. Викселя переложение налогов рассматривается как инструмент государственной политики перераспределения национального дохода. Исследования проблем переложения, построенных на теории предельной полезности, неизбежно страдают субъективизмом и абстрактностью построений, оторванных от действительности. Но эти исследования носили научный характер, и, как мы отмечали, они подвинули финансовую науку к пониманию проблем переложения налогов. Это стало возможным благодаря тому, что маржиналистская школа ввела новый сопряженный инструментарий экономического анализа - предельные величины и математический аппарат: П. Хей-не стратегически оценивает значение понятия «предельный» в экономической науке. «Это понятие фундаментально для экономического мышления, потому экономические решения, как и все эффективные решения, всегда предполагают предельные сопоставления»1. Математическая школа (Г. Госсен, У. Джевонс, Л. Вальрас) оснастила теорию предельной полезности математическим аппаратом, что в экономической науке считается высшим достижением.

Физико-химические представления с развитым математическим аппаратом Физико-химические представления с развитым математическим аппаратом или достоверно не влияет 5

Феноменолог йчес кий подход с развитым математическим аппаратом Феноменологический подход с развитым математическим аппаратом 3

графиков. Наибольшую известность получила система «Аккорд» [II, которая отличается достаточно строгим математическим аппаратом. Несмотря на преимущества этой системы, применение ее для оптимизации сетевых графиков строительства линейной части трубопроводов затруднено. Причина не только в специфике организации поточного строительства объектов значительной протяженности, где строительная площадка постоянно перемещается в различных инженерно-геологических и других природных условиях.

По сути, речь идет о распределении ограниченных ресурсов предприятия среди возможных направлений достижения поставленных целей. Перспективным математическим аппаратом, позволяющим адекватно описывать и оценивать возможные альтернативные варианты развития предприятия, являются альтернативные стохастические сетевые модели, рассмотренные в разделе ю.ф

В начале XX века циклические аналитики стали пользоваться математическим аппаратом для определения циклов. Цикл стали описывать как синусоидальную волну, используя при этом язык физики и статистики. С тех пор говорят, что у цикла есть частота, амплитуда и фаза, так же, как и у электромагнитных волн. Поскольку эта терминология универсально используется для описания циклов, важно ее определить.

математическим аппаратом. Поэтому модели и исходная инфор-

Адекватным математическим аппаратом исследования рациональ-

Физико-химические представления с развитым математическим аппаратом

Феноменологический подход с развитым математическим аппаратом

Навигация

Главная

Новое

Акционер Америка Агрессивность