Cтраница 1
Свойства эффективности количественно характеризуются показателями эффективности. [1]
Теперь рассмотрим свойство эффективности оценок. Оценка 0 параметра 6 считается эффективной, если она среди других параметров обладает наименьшим случайным разбросом относительно истинного значения оцениваемого параметра. [2]
Ни одна из них не обладает свойством эффективности, а первые две, кроме того, не автономны. [3]
Эта переменная, как и RETLAG, неявно проверяет свойство эффективности рынка в слабой форме. Переменная вычислялась для каждого 15-минутного интервала с помощью движущегося окна в 15 предшествующих дней торгов. [4]
Предлагается использовать комбинированный вычислительный алгоритм СТЭК-9, с помощью которого строятся диапазоны значений параметров и показателей противодействия, сочетающих свойства эффективности и стабильности. [5]
Поскольку новые методы позволяют исследовать ранее не использовавшиеся модели с нелинейной спецификацией, возможно, что преимущества этих методов перед традиционными объясняются как раз более точной спецификацией, а не свойствами эффективности рынка. [6]
Поскольку нейронные сети дают возможность исследовать ранее не использовавшиеся модели с нелинейной спецификацией, возможно, что их преимущества перед традиционными моделями формирования цены объясняются в большей степени недостатками спецификации последних, нежели чем свойствами эффективности рынка. [7]
Новые методы, в том числе методы нейронных сетей, дают возможность исследовать нелинейные модели, ранее не подвергавшиеся тестированию. Возможно, что традиционные модели формирования цен оказываются недостаточно хорошими именно из-за неадекватной спецификации, а не из-за свойств эффективности рынка. [8]
Тогда аксиомы а) и б) получаются прямо из определения действия, а аксиома в) - из соединения свойств эффективности и транзитивности. [9]
В целом, на рис. 10.33 в пространстве показателей и параметров противодействия построены области, характеризующие диапазоны их оптимальных значений в зависимости от условий конфликта. В соответствии с формой комбинированного компромисса крайние точки диапазонов определяют равновесные и эффективные режимы, а промежуточные точки - режимы, сочетающие свойства эффективности и равновесности. [10]
Считается, что цены на финансовые активы подчиняются закону случайного блуждания. Так как цены реагируют на непредвиденную информацию, которая поступает дискретно во времени, то цена должна следовать схеме случайного блуждания. Более того, финансовые рынки эффективны в том смысле, что вся доступная информация немедленно отражается в ценах на финансовые активы. Это свойство эффективности называется гипотезой эффективного рынка ( ЕМН) и является одним из основных положений в теории финансов ( см. гл. Профессора до сих пор учат студентов тому, что временные ряды для цен с большим трудом, если вообще, поддаются прогнозу, а графический анализ показателей рынка ( так называемый чартизм) и технический анализ сравнивают с колдовством и астрологией. [11]
Исследуется такой вопрос: обладают ли финансовые рынки внутренним механизмом нелинейной обратной связи. Если такой механизм, проявляющийся во внешне случайном, хаотическом поведении цен, действительно, существует, то это было бы серьезным ударом по таким известным теориям, как теория случайного. При помощи ряда простых и хорошо известных статистических моделей мы исследуем некоторые временные ряды, а затем они же используются для определения возможностей нейронно-сетевого подхода в обнаружении ( и предсказании) детерминированных связей в исследуемом ряде. Голландии и, особенно подробно, ежемесячная оценка валовых поступлений от налогов. Новые методы, такие, как1 нейронные сети, позволяют исследовать процесс без предварительной спецификации нелинейной модели, и, по-видимому, традиционные модели образования цен уступают им именно из-за отсутствия спецификации, а не из-за неучета свойств эффективности рынка. [12]