Cтраница 1
Матрица дисперсий ( variances) и ковариаций ( covariances) множества совместно распределенных случайных переменных ( random variables), в которой дисперсии образуют диагональные элементы, а ковариаций - соответствующие строки и столбцы. В эконометрике этот термин относится либо к матрицам дисперсий и ковариаций оцениваемых параметров, либо к аналогичной матрице значений возмущающего члена ( disturbance term) регрессионного ( regression) уравнения. [1]
Матрицу локальных дисперсий 6ро предполагаем не зависящей от х и невырожденной. [2]
Определение матрицы дисперсий остается неизменным. [3]
Рассмотрим теперь матрицу дисперсий процесса. [4]
Проводится статистический анализ матрицы дисперсий ковариаций. [5]
Чтобы определить эту матрицу дисперсий, необходимо смоделировать составляющие процессов r ( t), tsp ( t) и vm ( i), соответствующие нулевому среднему значению как выходные переменные линейных дифференциальных систем, возбуждаемых белым шумом. Тогда x ( t) расширяется за счет состояний моделей, генерирующих различные стохастические процессы, а матрица дисперсий результирующего расширенного состояния может быть вычислена с использованием дифференциального уравнения для матрицы дисперсий. [6]
Эта матрица пропорциональна матрице дисперсий оценок, откуда следует, что эти оценки не коррелированы. [7]
Аналогичная ф-ла справедлива для матрицы установившихся дисперсий п корреляц. [8]
Аналогичная ф-ла справедлива для матрицы установившихся дисперсий и корреляц. [9]
В предыдущем разделе найдено выражение для матрицы дисперсий состояния линейной дифференциальной системы, возбуждаемой белым шумом. В настоящем разделе рассматривается асимптотическое поведение матрицы дисперсий в случае постоянных параметров, т.е. когда А, В и V являются постоянными матрицами. [10]
Как было показано в настоящем разделе, установившееся значение матрицы дисперсий Q является асимптотическим решением дифференциального уравнения дисперсий при to - - оо или t - оо. [11]
Наряду с характеристической матрицей можно было бы использовать и матрицу дисперсии значения функции инверсий соответствующих пар позиций, однако из-за взаимной зависимости инверсий различных пар позиций потребовалось бы привлекать матрицу корреляционных моментов значения функции инверсии различных пар позиций, что сразу же вдвое увеличивает размерность задачи ( элементы матрицы корреляционных моментов зависят от четырех индексов), а это в значительной степени снижает ее практическую ценность. [12]
Так как цена всех рисковых титулов приравнена к единице, матрица дисперсии и ковариации денежных потоков не отличается от соответствующих матриц доходностей. [13]
Видно, что уравнения (7.187), (7.188) в силу симметричности матриц дисперсий совпадают. [14]
Как было объяснено ранее, эта дисперсия портфеля может быть выражена с помощью векторов весов и матрицы дисперсий и ковариаций. [15]