RefMag.ru - Оценка. Помощь в решении задач, тестов, практикумов, курсовых, аттеста­ционных

RefMag.ru - Помощь в решении в учебе

Заказать:
- заказать решение тестов и задач
- заказать помощь по курсовой
- заказать помощь по диплому
- заказать помощь по реферату

Репетитор оценщика

Готовые работы заочников

Тесты:

Задачи:

Примеры работ по оценке

Примеры курсовых работ
Примеры аттест­ационных работ
Учебные дисциплины
Литература
Заказ работ:




Экспертная и репетиторская помощь по решению тестов, задач, практикумов и всех других видов работ. Сергей.
тел. +7(495)795-74-78, [email protected], ,
,

Примеры выполненных работ: | контрольные | курсовые | дипломные | отзывы |




Методические материалы:

Список литературы по оценочной деятельности > Метод моментов и метод выбранных точек в задачах оценки стоимости акций

Метод моментов и метод выбранных точек в задачах оценки стоимости акций

Ракошиц В.С., Абрамычев А.В., Мещеряков А.В. Метод моментов и метод выбранных точек в задачах оценки стоимости акций // Russian Economic Bulletin. 2020. Т. 3. № 2. С. 16-18.

Скачать оригинал статьи

Фрагмент работы на тему "Метод моментов и метод выбранных точек в задачах оценки стоимости акций"

Russian Economic Bulletin / Российский экономический вестник 2020, Том 3, №2 16 МЕТОД МОМЕНТОВ И МЕТОД ВЫБРАННЫХ ТОЧЕК В ЗАДАЧАХ ОЦЕНКИ СТОИМОСТИ АКЦИЙ Ракошиц В.С., кандидат технических наук, президент, Академия новых промышленных и финансовых технологий, Абрамычев А.В., кандидат экономических наук, доцент, Московский государственный институт международных отношений Министерства иностранных дел Российской Федерации, Мещеряков А.В., кандидат биологических наук, доцент, Ульяновский государственный педагогический университет им. И.Н. Ульянова Аннотация: все чаще в бизнес инвестируются средства с целью последующго выкупа, перепро- дажи или слияния с другими организациями для получения прибыли. Актуальным является вопрос: как оценить стоимость бизнеса с учетом всех вложений? Для оценивания неизвестных параметров статистических распределений часто с методом наибольшего правдоподобия используют метод мо- ментов. Для этого числовые параметры теоретического распределения выражают через моменты рас- пределения, оценненные по выборке. Число моментов должно соответствовать числу неизвестных параметров распределения. В статье предложен способ оптимизации прогноза и принцип уточнения динамики стоимости акций экономического объекта на основе метода моментов и метода выбранных точек, отличающегося от нашего информационного энтропийного критерия большей простотой при незначительной потери точности, который так же, как и энтропийный критерий, позволяет снизить риски биржевых операций с акциями экономических объектов при продаже и покупке акций объек- тов. Ключевые слова: способ прогноза стоимости акций, метод моментов, метод выбранных точек, отношение сигнал/шум, точность прогноза, риски принятия решения, экспоненциальное и равномер- ное распределения, коэффициент эксцесса и коэффициент асимметрии, флюктуации случайного про- цесса, распределение синусоиды со случайной фазой, Гауссовское распределение шумов ри проведении исследования на тему «Но- вый способ оптимизации прогноза дина- мики стоимости акций экономического объекта на основе энтропийного критерия» был разработан способ оптимизации прогноза и принцип уточне- ния динамики стоимости акций экономического объекта, опирающийся на информационные мето- ды анализа (энтропийный критерий). На основе ранних работ Ракошица В.С. [1, 2] предлагаем ещё два более простых аналитических метода решения задачи оптимизации прогноза динамики стоимо- сти акций экономического объекта: метод момен- тов и метод выбранных точек распределения плотности вероятности флюктуаций стоимости акций. Метод моментов и метод выбранных точек распределения плотности вероятности флюктуа- ций, как и информационные методы анализа (эн- тропийный критерий) распределения плотности вероятности флюктуаций суммы двух и более слу- чайных процессов, могут быть использованы для оперативного решения многих экономических и технических задачах, когда случайные процессы образуют аддитивные смеси. При этом возникают задачи раздельных оценок их параметров. Аналитика метода моментов и метода выбран- ных точек сравнительно подробно рассмотрены в работах [1, 2]. При этом, метод моментов можно реализовать, используя, теоремы сложениямате- матических ожиданий и дисперсий независимых случайных процессов, образующих аддитивную смесь: mn + mm= m?, Dn + Dm= D?, где: mn и Dn — функции Кn, и они относятся к рас- пределению случайного процесса акций; mm и Dm — функции Кm, являются параметрами распределения мешающего случайного процесса, не коррелированного с динамикой и флюктуация- ми акций. Решая систему уравнений с двумя неизвестны- ми, находим параметры распределений Кn и Кm. В тех случаях, когда математические ожидания равны нулю, необходимоиспользовать централь- ные моменты более высокого порядка. Например, форму суммарного распределения p? (x), которая зависит от того, в каких соотношениях входят n0 (t) и m0 (t) в х (t) (т.е. от q, играющего роль отно- шения сигнал/шум), можно характеризовать с по- мощью коэффициента асимметрии ?1 [q] и коэф- фициента эксцесса ?2[q]. Нами рассмотрены конкретные примеры, для которых разделение параметров случайных про- цессов решается методом моментов и методом выбранных точек. Рассмотрены также такие про- цессы, как смесь экспоненциального и равномер- П Russian Economic Bulletin / Российский экономический вестник 2020, Том 3, №2 17 ного распределения, где используются коэффици- ент эксцесса и коэффициент асимметрии. Таким образом, получена вся аналитика для решения по- ставленной задачи, а также более сложный случай, когда флюктуации случайного процесса, описы- вающего акции, подчиняются распределению си- нусоиды со случайной фазой, а мешающие шумы, такие как сумма большого количества некоррели- рованных мешающих случайных процессов, явля- ются Гауссовскими шумами. В случаях, когда рассматриваются распределе- ния, которые реально можно анализировать с по- мощью приборов (анализаторов распределений случайных процессов, в том числе программными вычислительными методами), по соотношению линейных размеров распределения в выбранных точках можно определить отношение сигнал-шум q. Чтобы определить параметры распределений случайных процессов смеси, нужно измерить дис- персиюсуммарного распределения D?. В нашем исследованиирассмотреныи другие примеры. Следует отметить, что для метода выбранных точек, как и для применения энтропийного коэф- фициента подобия [4], решение проблемы разде- ления сигналов зависит от отношения сигнал-шум и являются универсальными. Введение их в па- мять вычислительной машины позволит использо- вать эти зависимости в любое время при оценке параметров (разделении) программными сред- ствами соответствующих случайных процессов. Модели распределений в задачах оптимизации прогноза динамики стоимости акций экономиче- ского объекта возможно строить на основе метода моментов и метода выбранных точек. Метод моментов и метода выбранных точек (как и энтропийный критерий) применим в случае, когда одномерные распределения плотностей ве- роятностей случайных процессов смеси известны априорно, а также когда оба или один случайный процесс – негауссов. Этот метод не является уни- версальным, так как при решении некоторых задач разделения случайных процессов он дает неодно- значность, что требует дополнительных данных в области возможных значений q, которая не долж- на выходить за пределы монотонного участка кри- вой. Это является определенным недостатком ме- тода по сравнению с методом применения энтро- пийного критерия, при котором неоднозначность отсутствует за счет выбора соответствующего экс- тремального распределения. Однако метод момен- тов легко реализуется аппаратно или программно [4]. Он может также найти применение при реше- нии некоторых частных задач физики, астрофизи- ки, медицины, метрологии и связи. Как отмечалось в нашей работе [1], анализ слу- чайных процессов флюктуаций стоимости акций любых экономических объектов показывает, что они в своём составе имеют компоненту, завися- щую от функционирования этого объекта, и боль- шой суммы компонент, зависящих от множества биржевых процессов, множества процессов миро- вой экономики и информационных процессов, от- ражающих тенденции изменений разных отраслей и рынков потребления. Известно, что суммарное распределение мно- гих случайных процессов с любыми распределе- ниями плотностей вероятности близко к нормаль- ному распределению. Плотности вероятности рас- пределения флюктуаций стоимости акций эконо- мического объекта, связанных с этим конкретным экономическим объектом и его рынком экономи- ческих взаимодействий, чаще всего равномерны или экспоненциальны. Реже такие флюктуации имеют плотность вероятности в виде синусоиды со случайной фазой, отражающей некоторые пе- риодические тенденции колебания флюктуаций. Набор статистики в части флюктуации стоимости акций экономического объекта, связанных с этим конкретным экономическим объектом и его рын- ком экономических взаимодействий – позволит аппроксимировать их плотность вероятности од- ним из рассмотренных нами вариантов. Если это распределение окажется ближе к другим извест- ным распределениям, то следует воспользоваться предложенной нами методикой и её правилами, чтобы отфильтровать параметры мешающей ком- поненты флюктуаций, не зависящих от причин и динамики флюктуаций плотностей вероятностей распределения акций. В заключение подчеркнём, что наши принципы уточнения динамики стоимости акций экономиче- ского объекта позволяют снизить риски биржевых операций с акциями этих экономических объектов при продаже и покупке акций. Они также позво- ляют владельцам этих объектов более точно пред- ставлять своё положение на рынке акций и вы- брать правильное направление модернизации объ- екта с целью повышения стоимости его акций. Правильность принятых решений по модерниза- ции предприятия и бизнеса определяется динами- кой изменения распределения случайных флюкту- аций акций, очищенных от мешающих случайных воздействий. Russian Economic Bulletin / Российский экономический вестник 2020, Том 3, №2 18 Литература 1. Ракошиц В.С., Ракошиц Г.Б., Розенберг В.Я. Измерение параметров двух случайных процессов, посту- пающих в смеси, на основе сравнения одномерных распределений // ВНИИФТРИ, 1967. С. 35 – 40. 2. Ракошиц В.С. Цифровые ортогональные преобразования информации в микроэлектронных устрой- ствах. М.: Обзоры по электронной технике. Серия 10, Микроэлектронные устройства. 1981. Вып. 3. С. 78 – 89. 3. Розенберг В.Я. Радиотехника и электроника. М., 1965. Т. 10. №4. С. 34 – 40. 4. Зиновьев А.Л., Филиппов Л.И. Метод аналитического выражения радиосигналов. М.: Высшая школа, 1966. 58 с. References 1. Rakoshic V.S., Rakoshic G.B., Rozenberg V.YA. Izmerenie parametrov dvuh sluchajnyh processov, postupayushchih v smesi, na osnove sravneniya odnomernyh raspredelenij // VNIIFTRI, 1967. S. 35 – 40. 2. Rakoshic V.S. Cifrovye ortogonal'nye preobrazovaniya informacii v mikroelektronnyh ustrojstvah. M.: Obzory po elektronnoj tekhnike. Seriya 10, Mikroelektronnye ustrojstva. 1981. Vyp. 3. S. 78 – 89. 3. Rozenberg V.YA. Radiotekhnika i elektronika. M., 1965. T. 10. №4. S. 34 – 40. 4. Zinov'ev A.L., Filippov L.I. Metod analiticheskogo vyrazheniya radiosignalov. M.: Vysshaya shkola, 1966. 58 s. _________________ THE METHOD OF MOMENTS AND THE METHOD OF SELECTED POINTS IN STOCK VALUATION PROBLEMS Rakoshits V.S., Candidate of Engineering Sciences (Ph.D.), President, Academy of New Industrial and Financial Technologies, Abramychev A.V., Candidate of Economic Sciences (Ph.D.), Associate Professor, Moscow State Institute of International Relations of the Ministry of Foreign Affairs of the Russian Federation, Meshcheryakov A.V., Candidate of Biological Sciences (Ph.D.), Associate Professor, Ulyanovsk State Pedagogical University named after I.N. Ulyanov Abstract: more and more often, funds are invested in businesses for the purpose of subsequent buyout, resale, or merger with other organizations for profit. The relevant question is: how to estimate the cost of the business, taking into account all investments? To estimate unknown parameters of statistical distributions, the method of moments is often used with the highest likelihood method. To do this, the numerical parameters of the theoretical distribution are expressed in terms of the distribution moments calculated from the sample. The number of moments must correspond to the number of unknown distribution parameters. The article proposes a method for optimizing the forecast and the principle of clarifying the dynamics of the price of shares of an economic object based on the method of moments and the method of selected points, which differs from our information entropy criterion in greater simplicity with a slight loss of accuracy, which, like the entropy criterion, reduces the risks of exchange operations with shares of economic objects when selling and buying shares of objects. Keywords: method for predicting the value of shares, the method of moments, the method of selected points, signal-to-noise ratio, forecast accuracy, decision risks, exponential and uniform distributions, kurtosis coefficient and asymmetry coefficient, random process fluctuations, random phase sine wave distribution, Gaussian noise distribution

Похожие разделы

заказать диплом





© 2002 - 2020 RefMag.ru