Эконометрический анализ

Cтраница 1

Эконометрический анализ был желателен потому, что он мог служить для получения оптимальных решений. Однако, если рынки нелинейны, существует много возможных решений. Попытки найти единственное оптимальное решение могут оказаться бесплодными поисками. [1]

На основе проведенного эконометрического анализа установлено, что динамика промышленного производства оказывает предопределяющее влияние на состояние 9 из 12 рассмотренных сфер жизнедеятельности региона, среди которых: производственная, инвестиционная, финансовая, научно-техническая, демографическая, продовольственная, экологическая сферы, динамика ВРП, рынок труда. [2]

Формулировки практически всех заданий нацелены на применение результатов эконометрического анализа. [3]

Одним из недостатков эконометрических моделей является тот факт, что эконометрический анализ часто приходится проводить на скудных или даже недоброкачественных данных, поэтому все больше завоевывают признание имитационные модели, призванные частично восполнить этот пробел. В процессе имитационного моделирования некоторые факторы остаются фиксированными, а другие заданным образом изменяются, т.е. появляется возможность проведения контролируемых машинных экспериментов. Поиск решения осуществляется путем проигрывания на ЭВМ различных вариантов моделирования хозяйственной ситуации, удовлетворяющих ряду выбранных критериев эффективности. [4]

Методика сбалансированной оценочной ведомости. [5]

Методика позволяет реализовывать долгосрочную стратегию, делает возможным заблаговременное получение сигналов о возникающих проблемах. Благодаря наличию адекватной информации предприятие может при помощи эконометрического анализа выявлять факторы и зависимости, критически важные для реализации стратегии. Говоря об эффективности методики, обычно подчеркивают, что с ее помощью не только крупным компаниям, но и муниципальным образованиям удается добиваться достижения своих целей. [6]

Одна из главных причин развития моделей ценообразования типа САРМ заключается в том, что с их помощью можно оценить ставку дисконтирования рисковых потоков наличности. Если цена риска эмпирически оценена, то САРМ позволяет найти доходность любой конкретной акции в равновесии, которая одновременно, как было показано при равновесном анализе, является коэффициентом дисконтирования будущих рисковых потоков платежей. Последняя формулировка позволяет оценивать будущие платежи в терминах более приближенных к фундаментальному или эконометрическому анализу. Оцениваются три важные характеристики: величина и сроки ожидаемых платежей и ставка дисконтирования, принимающая во внимание рискованность ожидаемых потоков платежей. Соответствующий коэффициент дисконтирования, скорректированный с учетом риска, связан с коэффициентами бета, определенными в модели САРМ. [7]

В данном контексте становиться ясно, что в идеале, мы никогда не сможем доказать существование логопериодичности, как отличительной черты особых рыночных механизмов. Лучшее, что мы можем сделать, это одну за другой тестировать модели индустрии, чтобы проверить, создают ли они такие же структуры, как и те, что мы наблюдаем. Конечно же, было бы интересно протестировать более сложные модели таким же образом, как и GARCH ( 1 1) с распределением шума Стьюдента. Однако, мы предупреждаем, что опровержение одной модели за другой все равно не докажет существования логопериодичности. Это за пределами возможностей статистического и эконометрического анализа Если большое количество моделей не сможет объяснить зафиксированную логопериодичность, то это будет означать, что логопериодичность представляет собой важный факт, который необходимо понять. [8]

Страницы: 1