|
Статистическую информацию
Первые четыре строчки в табл. 27 (средние значения, их ошибки, средние квадратические отклонения, коэффициенты вариации) вычислены по, всей исходной информации объединения за 1956—1970 гг. Остальные (чистые коэффициенты корреляции, автокорреляционные отношения Неймана, дифференциальные производительности и эластичности факторов) получены на базе кинетической функции (49) при средних величинах себестоимости добычи нефти и попутного газа и факторов. Среднее арифметическое значение уровня себестоимости и факторов достаточно высоки (первая строка, табл. 27). Стандартные ошибки средних значений свидетельствуют о небольшом различии между «генеральными» и «выборочными» средними значениями, что повышает статистическую достоверность последних.
Величины критериев, характеризующих статистическую достоверность кинетической производственной функции нефтедобывающей промышленности Украины, приведены в табл. 28.
При построении моделей себестоимости добычи нефти и газа по НГДУ Прикарпатья (линейная, полином третьей степени мультипликативная функция Кобба — Дугласа) ни одна из них не выдержала проверки на адекватность (табл. 29). Величины критериев, характеризующих экономико-статистическую достоверность кинетической производственной функции по нефтегазодобывающим управлениям Прикарпатья, приведены в табл. 30.
росети могут задаваться посредством их ввода в готовом виде, а также в виде чисел, требующих дополнительных преобразований данных. Причем эти ограничивающие и разрешающие правила и условия могут задаваться в процессе решения задачи. Другим методом задания правил в Ward System является работа с .индикаторами технического анализа. Включение индикаторов в процесс обучения существенно повышает не только точность прогнозов, но и их стабильность и статистическую достоверность. Для решения этой же проблемы в Ward System с большей эффективностью можно воспользоваться специальным блоком, который содержит полный список процедур с возможностью автоматического подбора параметров и переноса выбранных значений в подготовленный набор входных данных, что значительно облегчает работу аналитика.
Физик и биохимик констатируют, что они понимают, что, одалживая ананасы у экономиста, берут на себя совершенно определенные обязательства. Затем обе стороны соглашаются, что им остается лишь определить размер основной суммы долга и процента. Экономист заявляет, что в данных обстоятельствах он может одолжить физику и биохимику 50 ананасов. Ученые-естественники очень довольны: это как раз то количество, которое им нужно, чтобы обеспечить статистическую достоверность экспериментов по определению питательности ананасов. Остается только установить размер процента, который они должны будут выплатить в добавление к этим 50 ананасам через месяц.
Вне пределов выборки, несмотря на высокую статистическую достоверность и устойчивость модели (по результатам проверки на данных из выборки различных вариантов), модель была крайне неэффективна. Всего 35% сделок были прибыльными, а убытки составили 14,6% в год. Это нельзя объяснить простой подгонкой, так как в пределах выборки все комбинации были прибыльными. Неоптимальные параметры привели бы к уменьшенной, но все равно эффективной работе. Дополнительные тесты показали, что ни один набор параметров не мог сделать систему выгод-
Наконец-то модели, которые работают, принося положительную прибыль и в пределах, и вне пределов выборки! При входе по цене открытия торговля была прибыльной в обоих образцах данных. В пределах выборки средняя сделка приносила $1393, прибыльными были 45% сделок, а вероятность случайности результатов была всего 8,7% (после коррекции 99,9%). И длинные, и короткие позиции были прибыльными. Несмотря на низкую статистическую достоверность в пределах выборки, вне ее пределов прибыли продолжались: с учетом проскальзывания и комиссионных средняя прибыль в сделке составила $140 при 38% прибыльных сделок (только короткие позиции были прибыльны).
Эмпирические модели строят на основании анализа экспериментальных или (для экономики и финансов) исторических данных. Эмпирическая модель не объясняет причин и внутренних взаимосвязей исследуемого процесса, однако с ее помощью можно распознавать некоторые типичные события, исход которых предсказывается с той или иной степенью вероятности. Результатом теоретического моделирования являются статистически достоверные количественные данные, выведенные из математических соотношений, которыми исследователь пытается описать гипотетические причинные связи. При эмпирическом моделировании проверяют только статистическую достоверность качественных связей между наблюдаемыми событиями. Возможно, эмпирическая модель - это все, что требуется ее пользователю, при условии, что она достаточно точна.
Правила принятия решений на основе распознавания фигур имеют много общего с другим методом исследования - техническим анализом. Однако между ними есть и существенные различия. В основе технического анализа лежит предположение о том, что при изменении цены на рынке возникают повторяющиеся фигуры, знание которых может использоваться для прогнозирования. В этом технический анализ не противоречит принципам эмпирического моделирования. Однако некоторые правила технического анализа недостаточно хорошо определены. Без четкого определения эти правила не могут одинаково применяться разными людьми. Это имеет особенное значение, если анализ основан на работе с графиками, а не с численными данными. Таким образом, одни и те же процедуры технического анализа можно по-разному интерпретировать и применять. Кроме того, некоторые приверженцы технического анализа проверяют свои системы на очень коротком временном интервале недавнего прошлого. Из-за отсутствия проверки подобные системы вряд ли имеют какую-либо статистическую достоверность. Правила принятия решений на основе распознавания фигур подразумевают точные определения и адекватную проверку на исторических данных.
Эмпирическое моделирование в своей основе имеет ряд преимуществ и недостатков. Правило принятия решений на основе какой-либо фигуры, работающее стабильно, может быть очень полезным, особенно если теоретические модели работают хуже или вообще отсутствуют. Эмпирические модели не субъективны, их могут использовать и проверять разные люди. При проверке на одних и тех же исторических данных они всегда дадут одинаковые результаты. Модель, проверенная на временном интервале, достаточно большом, чтобы обеспечить статистическую достоверность, должна заслужить доверие своих пользователей.
Pk является, так называемой, гипершометрической функцией. Чтобы оценить статистическую достоверность, мы должны задаться несколько иным вопросом: какова вероятность Pk /того, что среди г шаров есть хотя бы k* красных шаров? Очевидно, ответ получается путем суммирования Pk по всем возможным значениям k, начиная с k* и до максимального значения пс и г. В самом деле, число красных шаров не может быть больше г и не может превышать общее число пс имеющихся шаров.
Малочисленность группы не позволяет обеспечить достаточную статистическую достоверность их выборочной оценки в области исследуемой проблемы, в нашем случае — всех возможных экономических рисков для конкретного предприятия, ее соответствия ситуации в генеральной совокупности, т.е, истинному положению на данном предприятии. Кроме того, при небольшом числе представителей экспертной группы на общую групповую оценку существенное влияние оказывают индивидуальные оценки экспертов.
В качестве альтернативного варианта решения поставленной задачи рассматривается применение метода статистических испытаний, позволяющего предварительно накопить статистическую информацию о процессе эксплуатации МТ, а затем провести ее анализ.
области информационного обеспечения инновационной экономики должна стать функция автоматизированного мониторинга структурных преобразований в регионе. В связи с этим представляется целесообразным создание в регионах автоматизированных центров инновационно-информационного обеспечения (АРЦИ) для постоянного поддержания, обновления и эксплуатации инновационных банков данных и знаний. При этом надо исходить из следующего положения: субъектам инновационной деятельности нужна, в первую очередь, информация, которая содержала бы упорядоченную соответствующим образом технико-экономическую, конъюнктурно-коммерческую, статистическую информацию, сведения о характеристиках промышленной продукции, технологий, машин и оборудования, материалов, типов услуг и т.п. И здесь важная роль принадлежит маркетингу инноваций и инновационной деятельности на предприятиях региона как составной части информационного обеспечения инновационной экономики. Инновационный маркетинг, представляя собой комплекс мероприятий по исследованию всех вопросов, связанных с процессом реализации инновационной продукции предприятий, а именно: изучением потребителя и исследованием мотивов его поведения на рынке; исследованием инновационного продукта и каналов его реализации; изучением конкурентов и определением конкурентоспособности их инновационного продукта; изучением «ниши» рынка, в которой предприятие имеет наилучшие возможности по реализации своих преимуществ — должен стать одной из ведущих структур АРЦИ.
Эта система сбора информации по вертикали является достаточно трудоемкой и громоздкой, поэтому внедряются новые принципы сбора данных, позволяющие значительно сокращать сроки и трудоемкость работ при сохранении и обеспечении высокого качества статистического материала. Например, методы выборочного обследования кредитных организаций уже действуют в ЦБ РФ. Они позволяют в более сжатые сроки с меньшими затратами труда получать статистическую информацию, что повышает актуальность данных и аналитических разработок, выполняемых на этой основе.
• предоставлять на безвозмездной основе сводную статистическую информацию в соответствии с утвержденным перечнем;
В большинстве отраслей первичный учет не пересматривался десятилетиями и не соответствовал современным условиям, априорно искажая статистическую информацию, получаемую от предприятий. В 1997 г. Госкомстат РФ по согласованию с Минфином РФ и Минэкономики РФ утвердил 111 форм первичного учета (три альбома). При их разработке учтены единые государственные правила к составлению форм первичной учетной документации, определенные Федеральным законом «О бухгалтерском учете в РФ». Унифицированные формы приведены в соответствие с новой нормативно-законодательной базой и Планом счетов бухгалтерского учета.
Следует отметить, что спрос на финансовую статистическую информацию отличается большим многообразием. В условиях рыночной экономики статистическая финансовая информация представляется в виде услуги и доступна всем участникам экономического процесса.
Для того чтобы рассчитать перечисленные показатели, необходимо собрать статистическую информацию о компаниях, участвующих в рейтинге, в том числе:
Основными показателями, используемыми для измерения инфляции на уровне предприятий, отраслей, являются индексы цен всей товарной массы и ее отдельных продуктов. Для измерения влияния инфляционных процессов на результаты финансовой деятельности необходимо использовать статистическую информацию о доходах и расходах предприятий, себестоимости продукции и другие показатели.
На основе полученных отчетов комиссия могла бы создавать статистическую информацию и на ее основе готовить общие рекомендации.
Статистика государственных финансов обобщает данные и подготавливает статистическую информацию, необходимую для анализа и планирования деятельности органов государственного управления и выработки экономической политики. Она должна отражать ведомственную структуру и практику деятельности органов государственного управления, базируясь на отчетных данных об исполнении бюджета государства.
Учетная информация отражает уже совершившиеся события, явления, хозяйственные процессы. Ее разделяют на оперативную, бухгалтерскую и статистическую информацию. На долю учетной информации приходится более 70% общего объема экономической информации. В системе управления учетная информация реализует обратную связь и по мере перемещения с нижних уровней управления на верхние обобщается, укрупняется. На оперативном уровне управления учетная информация представляется количественными показателями: количеством произведенной и сданной на склад продукции, количеством израсходован-
Структура капиталовложений Структура корпорации Структура налогообложения Структура оборотных Структура организационная Структура основного Структура подразделения Структура потребления Следовательно оптимальный Структура привлеченных Структура производственной Структура реализации Следовательно организация вывоз мусора снос зданий
|
|
|
|
Навигация
