|
Статистической достоверности
06000000 Унифицированная система отчетно-статистической документации, в том числе документация по статистике национальных счетов и экономических балансов, научно-технического потенциала и инновационного прогресса, труда, материальных ресурсов, финансов, социальной статистике, статистике промышленности, сельского хозяйства и заготовок сельскохозяйственной продукции, капитального строительства, внешнеэкономических связей, потребительского рынка и его инфраструктуры, транспорта и связи, наблюдения и регистрации изменения цен и тарифов.
Различные формы управленческой деятельности реализуются посредством определенной совокупности документов, например, учет — в виде составления и обработки бухгалтерской и статистической документации, контроль — путем сбора сведений в письменном виде, планирование — в виде различного рода планов и т. д.
Центральное статистическое управление (ЦСУ) и местные органы статистики занимались упорядочением статистической документации, в первую очередь, форм периодической отчетности, совершенствовались формы бухгалтерской документации.
унифицированная система отчетно-статистической документации;
Кроме того, в Унифицированной системе отчетно-статистической документации (06 класс) помимо кодового обозначения унифицированной формы документа, КЧ и наименования формы содержатся также «индекс» и «периодичность» представления в связи с необходимостью обеспечения преемственности обозначений, сложившихся в органах государственной статистики.
Непосредственные разработчики конкретных форм документов и систем документации — министерства (ведомства), осуществляющие координацию той или иной отрасли деятельности. Ими же утверждаются унифицированные формы документов. Так, министерство финансов отвечает за бухгалтерские документы, министерство здравоохранения РФ — за медицинские, Государственный комитет РФ по статистике — за формы первичной учетной и статистической документации, Росархив РФ — за систему организационно-распорядительной документации.
2 Унифицированная система плановой документации, унифицированная система организационно-распорядительной документации, унифицированная система первичной учетной документации, унифицированная система расчетно-денежной документации, унифицированная система финансовой, первичной и отчетной бухгалтерской документации бюджетных учреждений и организаций, унифицированная система отчетно-статистической документации.
• унифицированная система отчетно-статистической документации;
• отчетно-статистической документации; г
Каждая система делится на подсистемы. Например, унифицированная система отчетно-статистической документации включает подсистемы:
Центральное статистическое управление (ЦСУ) и местные органы статистики занимались упорядочением статистической документации, в первую очередь, форм периодической отчетности, совершенствовались формы бухгалтерской документации.
Несмотря на то, что объем выборки препятствует статистической достоверности эксперимента, тем не менее он отчетливо демонстрирует преимущество фактора относительной силы, поэтому его следует использовать как составляющую процесса селекции акции.
изменения, с «далекими» защитными остановками, с риском ночных изменений. Удерживание непрерывных позиций — психологическая нагрузка, способная довести до бессонницы. При работе системы, основанной на дневных, недельных или месячных данных, могут возникнуть проблемы статистической достоверности. Одним из способов обойти проблемы малых выборок данных является работа с портфелями, а не с индивидуальными позициями.
В табл. 10-1 приведены лучшие показатели, полученные для данных, находящихся в пределах выборки, а также эффективность портфеля на данных в пределах и вне пределов выборки. В таблице: ВЫБ. — вид выборки данных (В — в пределах, ВНЕ — вне пределов выборки); ДОХ% — доходность в процентах годовых; Р/ПРИБ — соотношение риска/прибыли в годовом исчислении; ВЕР — ассоциированная вероятность статистической достоверности; СДЕЛ — число сделок на всех рынках в составе портфеля; ПРИБ% — процент прибыльных сделок; $СДЕЛ — средняя прибыль/убыток со сделки; ДНИ — средняя длительность сделки в днях; ПРИБДЛ — общая прибыль от длинных позиций в тысячах долларов; ПРИБКР — общая прибыль от коротких позиций в тысячах долларов. Оптимизировались два параметра. Первый (Р1) определяет ширину полосы пропускания для каждого фильтра в составе группы. Второй (Р2) отображает фазовое смещение в градусах. Во всех случаях параметры прогонялись в пределах выборки для ширины полосы пропускания от 0,05 до 0,2 с шагом 0,05 и для фазового сдвига от —20 до +20° с шагом 10°. Показаны только оптимальные решения.
В табл. 11-4 приведены лучшие показатели, полученные для данных, находящихся в пределах выборки, а также эффективность портфеля на данных в пределах и вне пределов выборки. Приведены показатели для всех комбинаций приказов, сетей и моделей. В таблице: ВЫБ — вид выборки данных (В — в пределах, ВНЕ — вне пределов выборки); ДОХ% — доходность в процентах годовых; Р/ПРИБ — соотношение риска/прибыли в годовом исчислении; ВЕР — ассоциированная вероятность статистической достоверности; СДЕЛ — число сделок на всех рынках в составе портфеля; ПРИБ% — процент прибыльных сделок; $СДЕЛ — средняя прибыль/ убыток со сделки; ДНИ — средняя длительность сделки в днях; ПРИБДЛ — общая прибыль от длинных позиций в тысячах долларов; ПРИБКР— общая прибыль от коротких позиций в тысячах долларов. Столбцы PI, P2, РЗ представляют значения параметров: Р1 — пороговое значение, Р2— номер нейронной сети (согласно табл. 11-1 — 11-3), РЗ— не использовался. Во всех случаях приведены те пороговые значения Р1, которые обеспечивали максимальную эффективность в пределах выборки. Вне пределов выборки были использованы те же значения.
соотношение риска/прибыли в годовом исчислении; ВЕР — ассоциированная вероятность статистической достоверности; СДЕЛ — число сделок на всех рынках в составе портфеля; ПРИБ% — процент прибыльных сделок; $СДЕЛ— средняя прибыль/убыток со сделки; ДНИ— средняя длительность сделки в днях; ПРИБДЛ — общая прибыль от длинных позиций в тысячах долларов; ПРИБКР— общая прибыль от коротких позиций в тысячах долларов.
ДОХ% — доходность, в процентах годовых; Р/ПРИБ — соотношение риска/прибыли в годовом исчислении; ВЕР— ассоциированная вероятность статистической достоверности, МПАД — максимальное падение капитала, в тысячах долларов; С ДЕЛ—число сделок; ПРИБ% —процент прибыльных сделок; $СДЕЛ — средняя прибыль/убыток со сделки; ДНИ — среднее количество дней в сделке, округленное до ближайшего целого числа; ВНЕ — результат случайной последовательности, обеспечивший лучшую эффективность внутри выборки, которая затем была продолжена и протестирована на данных вне пределов выборки; СРЕД — среднее значение результатов, приведенных в строках 1 — 10; СТОТКЛ — стандартное отклонение результатов, приведенных в строках 1 — 10.
В табл. 15-1 приведены результаты работы МССВ. Порог был установлен достаточно высоко, чтобы сеть не генерировала никаких выходов. Эта таблица идентична табл. 14-1 при оптимальных значениях фиксированной защитной остановки и целевой прибыли. В таблице: ВЫБ — часть образца данных (В —в пределах, ВНЕ —вне пределов выборки); ПРИБДЛ— общая прибыль длинных сделок, в тысячах долларов; ПРИБКР— общая прибыль коротких сделок, в тысячах долларов; Ф.ПРИБ — фактор прибыли; ДОХ% — прибыль в процентах годовых; Р/ПРИБ— годовое соотношение риска/прибыли; ВЕР— ассоциированная вероятность статистической достоверности; СДЕЛ — число сделок на всех рынках в составе портфеля; ПРИБ% — процент прибыльных сделок; $СДЕЛ — средняя прибыль/убыток со сделки; ДНИ— средняя длительность сделки в днях.
В табл. 15-4 приведены 10 лучших значений для длинных и коротких позиций. Обозначения в таблице: НОМЕР— номер решения, ВЕР— вероятность статистической достоверности (в этих числах пропущена, но предполагается десятичная точка), $СДЕЛ— средняя прибыль/убыток со сделки, СДЕЛ— общее количество проведенных сделок, Ф.ПРИБ — фактор прибыли, ДОХ% — доходность в процентах годовых.
называемые "уровни статистической достоверности": если уровень достоверности того или иного явления, скажем, 99%, это означает, что вероятность его случайного происхождения ничтожно мала, то есть 1 из 100.
Рассмотрим наше предсказание разворота тренда японского индекса Nikkei в январе 1999 года в период антипузыря. Это единичный случай предсказания фазы антипузыря. В рамках стандартного "частотного" подхода к проблеме вероятности [224] и установлению статистической достоверности, оно не имеет никакого веса и должно рассматриваться лишь как фантазии. Однако, "частотный" подход не в состоянии оценить качество столь уникального эксперимента в области предсказания глобального финансового индикатора Теория Байеса является в данном случае более подходящим фундаментом. Согласно этой теории, вероятность того, что гипотеза верна, может быть оценена, несмотря на то, что это исключается толкованием стандартной формулировки частотного подхода, в которой говорится, что можно просчитать лишь вероятность того, что нулевая гипотеза неверна, что, однако, не доказывает, что верной является альтернативная (предварительные разъяснения см. также в [279, 98]). Мы представляем простое применение теоремы Байеса для того, чтобы дать качественную оценку воздействия, которое имело наше предсказание [216].
Главное преимущество периодограммы в том, что она предоставляет простой метод идентификации всех возможных циклов, присутствующих в данных. Основной недостаток состоит в том, что процедура не позволяет определить, какие из найденных возможных циклов статистически значимы (та же самая проблема, что и в случае визуальной проверки). Другими словами, всегда присутствует некоторый разброс средних значений колонок. Как мы можем судить, является ли этот разброс статистически важным? В случае только что приведенного примера данных по кукурузе интуитивно ясно, что разброс средних значений в периодограмме, состоящей из восьми колонок, не важен, но как мы можем убедиться в том, что разность между средними значениями колонок в периодограмме, состоящей из девяти колонок, статистически значима? Проверка статистической достоверности циклов стала возможной после разработки гармонического анализа, который использует периодограмму как базу при тестировании статистической значимости циклов. Позже мы вернемся к вопросу статистической проверки.
Структура бухгалтерского Структура финансовой Структура государственного Структура информационного Структура источников Следовательно обеспечить Структура менеджмента Структура общественного Структура определяется Структура ориентированная Структура персонала Структура построения Структура предполагает вывоз мусора снос зданий
|
|
|
|
Навигация
