Стратегический менеджмент

Стратегический менеджмент рассматривает проблемы роста и выживания крупных организаций. Значение стратегического поведения, позволяющее фирме выживать в конкурентной борьбе в долгосрочной перспективе, резко возросло в последние десятилетия.

Методы и модели, используемые в работе

Попытки вычисления коэффициентов корреляции различных порядков и тем самым формирования автокорреляционной функции являются, так сказать, непосредственным выявлением корреляционной зависимости, которое иногда приводит к вполне удовлетворительным результатам. Имеются специальные процедуры оценивания неизвестного параметра σ в выражении линейной зависимости, представляющем рекуррентное соотношение, связывающее значения случайных компонентов в текущем и предыдущем наблюдениях (коэффициент авторегрессии).

Тем не менее, необходимо иметь также и особые тесты на наличие или отсутствие корреляции по времени. В большинстве этих тестов используется такая идея: если имеется корреляция у случайных компонентов, то она присутствует также и в остатках, получаемых после применения к модели (уравнениям) обычного МНК. Не станем здесь вдаваться в подробности реализации этой идеи. Они не очень сложны, но связаны с громоздкими алгебраическими преобразованиями. Важнее иметь в виду следующее. Как правило, все или почти все они связаны с проверкой двух статистических гипотез. Нулевая гипотеза - отсутствие корреляции σ = 0. Альтернативная гипотеза либо просто состоит в том, что несправедлива гипотеза нулевая, т.е. σ ≠ 0, либо так называемая односторонняя, более точная σ > 0. Несмотря на вид второй (альтернативной) гипотезы, соответствующее распределение (используемое в критерии) зависит не только от числа наблюдений и количества регрессоров (объясняющих переменных), но и от всей матрицы коэффициентов при неизвестных в уравнениях системы.

) Метод наименьших квадратов - один из методов регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки.

Метод наименьших квадратов применяется также для приближённого представления заданной функции другими (более простыми) функциями и часто оказывается полезным при обработке наблюдений.

Когда искомая величина может быть измерена непосредственно, как, например, длина отрезка или угол, то, для увеличения точности, измерение производится много раз, и за окончательный результат берут арифметическое среднее из всех отдельных измерений. Это правило арифметической середины основывается на соображениях теории вероятностей; легко показать, что сумма квадратов уклонений отдельных измерений от арифметической середины будет меньше, чем сумма квадратов уклонений отдельных измерений от какой бы то ни было другой величины. Само правило арифметической середины представляет, следовательно, простейший случай метода наименьших квадратов.

) Сглаживание временного ряда.

Временной ряд - это ряд наблюдений анализируемой случайной величины x(t1), x(t2),… , x(tn), произведенных в последовательные моменты времени .

Cглаживание всегда включает некоторый способ локального усреднения данных, при котором несистематические компоненты взаимно погашают друг друга. Самый общий метод сглаживания - скользящее среднее, в котором каждый член ряда заменяется простым или взвешенным средним n соседних членов, где n - ширина окна. Вместо среднего можно использовать медиану значений, попавших в окно. Основное преимущество медианного сглаживания, в сравнении со сглаживанием скользящим средним, в том, что результаты становятся более устойчивыми к выбросам (имеющимся внутри окна). Таким образом, если в данных имеются выбросы (связанные, например, с ошибками измерений), то сглаживание медианой обычно приводит к более гладким или, по крайней мере, более надежным кривым, по сравнению со скользящим средним с тем же самым окном. Основной недостаток медианного сглаживания в том, что при отсутствии явных выбросов, он приводит к более зубчатым кривым (чем сглаживание скользящим средним) и не позволяет использовать веса.

) Анализ остатков

Остаток, остаточный член (residual) - это разность между наблюдаемым значением Y. и теоретическим значением, предсказанным регрессионным уравнением Y. Разность между наблюдаемым значением Y. и теоретическим значением, предсказанным регрессионным уравнением. Значения остаточных членов используют при вычислении некоторых статистик, связанных с регрессией. В дополнение к этому диаграммы рассеяния остатков, которые показывают их значения в зависимости от предсказанных значений Y., времени или предикторов, дают полезную информацию для анализа правильности сделанных допущений.

Допущение нормальности распределения ошибочного члена проанализируем, построив гистограмму остатков. Визуальный осмотр покажет, является ли распределение нормальным. Более формальную оценку можно получить, применив одновыборочный критерий Колмогорова - Смирнова.

Перейти на страницу: 1 2 3 4