Ошибка Срок

Бизнес Корпоративные финансы и бухгалтерский учет Финансовый анализ

Что такое термин ошибки?

Термин ошибки — это остаточная переменная, созданная статистической или математической моделью, которая создается, когда модель не полностью представляет фактическую связь между независимыми переменными и зависимыми переменными. В результате этой неполной зависимости член ошибки представляет собой величину, на которую уравнение может отличаться во время эмпирического анализа.

Член ошибки также известен как невязка, возмущение или остаток, и по-разному представляется в моделях буквами e, ε или u.

Понимание термина ошибки

Термин ошибки представляет собой предел погрешности в статистической модели; это относится к сумме отклонений в пределах линии регрессии,. которая объясняет разницу между теоретической ценностью модели и фактическими наблюдаемыми результатами. Линия регрессии используется в качестве точки анализа при попытке определить корреляцию между одной независимой переменной и одной зависимой переменной.

Ошибка при использовании термина в формуле

Термин ошибки по существу означает, что модель не совсем точна и приводит к различным результатам в реальных приложениях. Например, предположим, что существует функция множественной линейной регрессии,. которая принимает следующую форму:

$\begin &Y = \alpha X + \beta \rho + \epsilon \ &\textbf{ где:} \ &\alpha, \beta = \text{Постоянные параметры} \ &X, \rho = \text{Независимые переменные} \ &\epsilon = \text{термин ошибки} \ \ end$

Когда фактический Y отличается от ожидаемого или предсказанного Y в модели во время эмпирической проверки, тогда член ошибки не равен 0, что означает, что есть другие факторы, влияющие на Y.

О чем говорят нам термины ошибок?

В модели линейной регрессии, отслеживающей изменение цены акции во времени, погрешность представляет собой разницу между ожидаемой ценой в определенный момент времени и ценой, которая была фактически наблюдаемой. В тех случаях, когда цена точно соответствует ожидаемой в определенный момент времени, цена упадет на линию тренда, и погрешность будет равна нулю.

Точки, которые не попадают непосредственно на линию тренда, демонстрируют тот факт, что на зависимую переменную, в данном случае на цену, влияет не только независимая переменная, представляющая течение времени. Термин ошибки обозначает любое влияние, оказываемое на ценовую переменную, например, изменения рыночных настроений.

Две точки данных с наибольшим расстоянием от линии тренда должны находиться на одинаковом расстоянии от линии тренда, что представляет наибольшую погрешность.

Если модель является гетероскедастичной,. что является распространенной проблемой при правильной интерпретации статистических моделей, это относится к состоянию, при котором дисперсия члена ошибки в регрессионной модели широко варьируется.

Линейная регрессия, термин ошибки и анализ запасов

Линейная регрессия — это форма анализа, которая относится к текущим тенденциям, наблюдаемым в отношении конкретной ценной бумаги или индекса, путем предоставления взаимосвязи между зависимыми и независимыми переменными, такими как цена ценной бумаги и течение времени, что приводит к линии тренда, которая может использовать в качестве прогностической модели.

Линейная регрессия демонстрирует меньшую задержку, чем скользящая средняя,. поскольку линия соответствует точкам данных, а не основана на средних значениях данных. Это позволяет линии изменяться быстрее и значительно, чем линия, основанная на численном усреднении доступных точек данных.

Разница между терминами ошибок и остатками

Хотя термин ошибки и невязка часто используются как синонимы, существует важное формальное различие. Член ошибки, как правило, ненаблюдаем, а остаток можно наблюдать и вычислить, что значительно упрощает количественную оценку и визуализацию. По сути, в то время как погрешность представляет собой то, как наблюдаемые данные отличаются от фактической совокупности,. невязка представляет собой то, как наблюдаемые данные отличаются от выборочных данных генеральной совокупности.

Особенности

Гетероскедастичность относится к состоянию, при котором дисперсия остаточного члена или ошибочного члена в регрессионной модели сильно различается.
Член ошибки является остаточной переменной, которая объясняет отсутствие идеального согласия.
Член ошибки появляется в статистической модели, такой как модель регрессии, чтобы указать неопределенность в модели.