Исследование особенностей индекса ММВБ10. Построение графиков цен для акций с максимальными скачками вверх и вниз. Проверка статистических гипотез. Характеристика критериев К. Пирсона. Изучение квантилей распределения статистики критерия Пирсона.
При низкой оригинальности работы "Проверка гипотезы о независимости логарифмической доходности", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» Курсовая работа по дисциплине: «Теория вероятностей и математическая статистика-2» на тему: «Проверка гипотезы о независимости логарифмической доходности за различные интервалы времени при большом, среднем и малом объеме торгов» вид исследуемых данных: акций компаний, входящие в индекс ММВБ 10Статистические гипотезы делятся на гипотезы о параметрах распределения известного вида (это так называемые параметрические гипотезы) и гипотезы о виде неизвестного распределения (непараметрические гипотезы). Например, гипотеза «вероятность появления события в схеме Бернулли равна 1/2» является простой, а гипотеза «вероятность появления события в схеме Бернулли заключена между 0,3 и 0,6» - сложная. Правило, по которому принимается решение принять или отклонить гипотезу H0 (соответственно, отклонить или принять H1), называется статистическим критерием (или просто критерием) проверки основной гипотезы. Дело в том, что по той же выборке, по которой проверяется гипотеза о распределении, обычно оцениваются и некоторые параметры этого распределения. Это и отличает задачу проверки гипотез о распределении от задачи определения доверительных областей для распределений.Исходя из полученных данных, можно сделать вывод, что логарифмическая доходность в целом не зависит, ни от объемов торгов (хотя при большом объеме торгов гипотеза отвергается чаще, но эта разница не существенна), ни от времени (хотя можно предположить, что гипотеза отвергается чаще с течением времени для наших данных).Тип процессора: Intel Core 2 Quad Q9300 Объем кэша второго уровня: 2х3072 Кб (такой большой объем обусловлен отсутствием кэша третьего уровня){d1=date(y,1,1); I=loaddaily(date(Y(i),01,01), date(Y(i),12,31), T(j) ".csv", ""); V = select(loaddaily(d1,d2,ticker ".csv",""),loaddaily(d1,d2,ticker ".csv","")>0); P = select(loaddaily(d1,d2,ticker ".csv",""),loaddaily(d1,d2,ticker ".csv","")>0); for (i in 1:r1){ for(j in 1:r2){ p(i,j) = sum(LNR1>=D1(i)&LNR1=D2(j)&LNR2<D2(j 1))/n;}} // p - матрица вероятностей попадания доходностей в получившиеся интервалы assert(abs(sum(p)-1) <0.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
