Тест вар: 404 — страница не найдена

Содержание

Открытый бета тест War Thunder! — Новости


 

Мы рады объявить о начале нового и очень важного этапа в разработке нашей военной ММО-игры War Thunder — о запуске открытого бета теста!

«Мы уже четвертый год трудимся над War Thunder и, наконец, готовы с гордостью представить нашу разработку всем желающим» – говорит креативный директор Gaijin Entertainment Кирилл Юдинцев. «Развиваясь с каждым днем, с каждым обновлением, игра успешно становится такой, какой ее мечтаем видеть мы, как разработчики. Сегодня мы представляем вниманию игроков бета-версию, а не релиз, и значит, еще многое в игре предстоит улучшить и сделать, впереди еще множество интересных, важных и даже уникальных нововведений, которые дополнят концепцию War Thunder! С планом разработки на ближайшее время можно ознакомиться на сайте игры».

На начальном этапе участники открытого бета-теста War Thunder смогут испытать себя в роли летчиков и принять участие в масштабных воздушных баталиях: регулярных Аркадных и Исторических боях, сразиться в Динамической или Исторической кампаниях, создать собственные незабываемые битвы с помощью инструментария Песочницы и Редактора миссий – уже в бета-версии War Thunder возможности игрока очень разнообразны.

Будущие обновления привнесут в проект множество ценных и долгожданных нововведений, среди которых – управляемая игроками наземная техника и корабли, а также новые игровые режимы, дополнительные социальные функции, и, конечно же, новые, досконально проработанные модели самолетов.

Сегодня же мы хотим поблагодарить всех участников закрытого бета-тестирования War Thunder. Вклад игроков, конечно же, неоценим для успешной разработки такого масштабного проекта, как наш, поэтому мы подарим всем бета-тестерам неделю премиум-аккаунта, советский фронтовой бомбардировщик Ту-2, а также особую наклейку на самолет.

Чтобы присоединиться к игре, достаточно перейти на официальный сайт проекта WarThunder.ru, зарегистрировать учетную запись (или войти в существующую) и скачать клиент игры. Следить за новостями в развитии проекта помогут официальный форум Gaijin, а также страницы War Thunder в социальных сетях Vk.com и Twitter

Запрашиваемая страница не найдена!

Ширина: Все31323335155165175185195205215225235245255265275285295305315325335

Профиль: Все10,512,525303540455055606570758085100

Диаметр: ВсеR14R13R161313С1414С15C15С1516C1617181920212224

Сезонность: ВсеЗимаЛето

Производитель: ВсеAchillesAntaresApolloAustoneBarumBFGoodrichBlackLionBotoBridgestoneContinentalContyreCooperCordiantCrossLeaderDavantiDelinteDiamondbackDoublestarDunlopDuraturnEcovisionEldoradoFalkenFirestoneForwardFullrunGeneralGislavedGoodrideGoodyearGreentracGrenlanderHabileadHankookHeadwayHerculesHiflyInfinityJinyuJoyroadKAMAKapsenKarmoranKormoranKumhoLandsailLaufennMatadorMaxxisMazziniMichelinMinervaMRFNankangNexenNittoNokianNortecOvationPirelliPowertracPremiorriProfilRapidRoadstoneRoadXRosavaRoveloRoyal BlackSailunStarmaxxSunFullTigarTouradorToyoTracmaxTriangleTungaViattiVredesteinWidewayWindforceYokohamaZetaБелшина

Ширина: ВсеNotice: Undefined variable: disc in

/var/www/u0324292/public_html/eurokoleso. ru/catalog/view/theme/default/template/module/search_auto_tabs.tpl on line 114Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /var/www/u0324292/public_html/eurokoleso.ru/catalog/view/theme/default/template/module/search_auto_tabs.tpl on line 114

Диаметр: ВсеNotice: Undefined variable: disc in /var/www/u0324292/public_html/eurokoleso.ru/catalog/view/theme/default/template/module/search_auto_tabs.tpl on line 129Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /var/www/u0324292/public_html/eurokoleso.ru/catalog/view/theme/default/template/module/search_auto_tabs.tpl on line 129

Вылет (ET): ВсеNotice: Undefined variable: disc in /var/www/u0324292/public_html/eurokoleso.ru/catalog/view/theme/default/template/module/search_auto_tabs.tpl on line 144Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /var/www/u0324292/public_html/eurokoleso. ru/catalog/view/theme/default/template/module/search_auto_tabs.tpl on line 144

PCD: ВсеNotice: Undefined variable: disc in /var/www/u0324292/public_html/eurokoleso.ru/catalog/view/theme/default/template/module/search_auto_tabs.tpl on line 161Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /var/www/u0324292/public_html/eurokoleso.ru/catalog/view/theme/default/template/module/search_auto_tabs.tpl

on line 161

ДЦО (DIA): ВсеNotice: Undefined variable: disc in /var/www/u0324292/public_html/eurokoleso.ru/catalog/view/theme/default/template/module/search_auto_tabs.tpl on line 176Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /var/www/u0324292/public_html/eurokoleso.ru/catalog/view/theme/default/template/module/search_auto_tabs.tpl on line 176

Производитель: ВсеNotice: Undefined variable: disc in /var/www/u0324292/public_html/eurokoleso. ru/catalog/view/theme/default/template/module/search_auto_tabs.tpl on line 191Warning

: Invalid argument supplied for foreach() in /var/www/u0324292/public_html/eurokoleso.ru/catalog/view/theme/default/template/module/search_auto_tabs.tpl on line 191

Марка: — Выберите — Notice: Undefined variable: auto in /var/www/u0324292/public_html/eurokoleso.ru/catalog/view/theme/default/template/module/search_auto_tabs.tpl on line 219Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /var/www/u0324292/public_html/eurokoleso.ru/catalog/view/theme/default/template/module/search_auto_tabs.tpl on line 219

Модель: Notice: Undefined variable: auto in /var/www/u0324292/public_html/eurokoleso.ru/catalog/view/theme/default/template/module/search_auto_tabs.

tpl on line 232disabled=»disabled»> Notice: Undefined variable: auto in /var/www/u0324292/public_html/eurokoleso.ru/catalog/view/theme/default/template/module/search_auto_tabs.tpl on line 233Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /var/www/u0324292/public_html/eurokoleso.ru/catalog/view/theme/default/template/module/search_auto_tabs.tpl on line 233

Год: Notice: Undefined variable: auto in /var/www/u0324292/public_html/eurokoleso.ru/catalog/view/theme/default/template/module/search_auto_tabs.tpl on line 248disabled=»disabled»> Notice: Undefined variable: auto in

/var/www/u0324292/public_html/eurokoleso.ru/catalog/view/theme/default/template/module/search_auto_tabs.tpl on line 249Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /var/www/u0324292/public_html/eurokoleso. ru/catalog/view/theme/default/template/module/search_auto_tabs.tpl on line 249

Модификация: Notice: Undefined variable: auto in /var/www/u0324292/public_html/eurokoleso.ru/catalog/view/theme/default/template/module/search_auto_tabs.tpl on line 262disabled=»disabled»> Notice: Undefined variable: auto in /var/www/u0324292/public_html/eurokoleso.ru/catalog/view/theme/default/template/module/search_auto_tabs.tpl on line

263Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /var/www/u0324292/public_html/eurokoleso.ru/catalog/view/theme/default/template/module/search_auto_tabs.tpl on line 263

К сожалению, запрашиваемая Вами страница не найдена. Вероятно, Вы указали несуществующий адрес, страница была удалена, перемещена или сейчас она временно недоступна!

ВПР.

Математика.Типовые тест. зад. 4 класс. 15 вар. Федоскина

Выберите категорию:

Все Выпускникам начальной школы » Дипломы » Медали » Ленты » Розетки » Грамоты Всероссийская проверочная работа » Математика » Русский язык » Литературное чтение » Окружающий мир Канцелярия » Бумага А4 » Тетради / Дневники » Для творчества » Дидактический материал » Прочая канцелярия Развивающая литература » Математика » Русский язык » Литературное чтение » Окружающий мир » Хрестоматия УМК «Школа России».

Просвещение, Экзамен, ВАКО » Математика » Русский язык » Литературное чтение » Окружающий мир » Технология » ИЗО » Азбука » Информатика » Музыка » Обучение грамоте » Чистописание УМК «Начальная школа XXI век». Вентана-Граф » Математика » Русский язык » Литературное чтение » Окружающий мир » Технология » ИЗО УМК «Перспективная начальная школа». Академкнига » Математика » Русский язык » Литературное чтение » Окружающий мир » Технология » ИЗО » Азбука » Информатика и ИКТ » Технология УМК «Планета знаний».
Дрофа-АСТ » Математика » Русский язык » Литературное чтение » Окружающий мир » Букварь УМК «Занкова». Федоров » Математика » Русский язык » Литературное чтение » Окружающий мир УМК «Перспектива». Просвещение » Математика » Русский язык » Литературное чтение » Окружающий мир » Информатика » Технология » ИЗО » Пропись УМК «Гармония». Ассоциация XXI век » Математика » Русский язык » Литературное чтение » Окружающий мир » Пропись Стенды » Классные уголки » Обучающие плакаты » Лента букв и цифр Иностранные языки » 1 класс » 2 класс » 3 класс » 4 класс Портфолио

Производитель:

ВсеАбрисАкадемкнигаАссоциация 21 векБином (ЛБЗ)ВАКОВентана-ГрафДрофаМ-КНИГАПланетаПросвещениеРосмэнРоссийский учебникРОСТКНИГАРусское словоСтрекозаУчительФедоровФеникс +ЭкзаменЭксмо

ФИФА разрешила отказаться от VAR, игроки Милана, Сампдории, Атлетико и Реал Сосьедад сдали положительный тест на COVID-19.

ФИФА разрешила национальным федерациям отказаться от VAR

Но лишь в случае, если нынешний сезон будет продолжен. Но с нового сезона такой возможности уже не будет. Причина банальна — VAR противоречит принципам социального дистанцирования. Особенно в случаях, когда видеоассистенты находятся в едином центре, а не рассредоточены по стадионам.

«Чемпионатам, в которых внедрена система видеопомощи арбитрам (VAR), разрешается прекратить его использование после возобновления сезона по усмотрению каждого отдельного организатора соревнования. Однако там, где используется VAR, все аспекты игры и, соответственно, протоколы VAR останутся в силе», — говорится в сообщении.

Клубы АПЛ обсудят новшества ФИФА

На очередной конференции клубов английской Премьер-лиги эта инициатива ФИФА будет обсуждаться сквозь призму возобновления чемпионата. Также руководители английских клубов поговорят об увеличения количества допустимых замен для каждой команды в матче с 3 до 5. Чтобы внедрить новинки, нужно по каждому вопросу получить одобрение от 14 из 20 клубов Премьер-лиги.

Но это не главная проблема АПЛ на сегодняшний день. Ключевой вопрос — игра на нейтральных стадионах. Если некоторые клубы проголосуют против, сезон придется завершить досрочно.

Вратарь «Реала Сосьедад» и защитник «Атлетико» сдали положительные тесты на COVID-19

Переходим к тревожным новостям из Европы. Серологический тест на коронавирус голкипера «Реала Сосьедад» Алекса Ремиро дал положительный результат. Как сообщает AS, это означает, что у Ремиро низкая вероятность передачи вируса другим. При этом ПЦР тест, который чаще применяется для диагностики COVID-19, у Алекса был отрицательным.

По этой причине вратарь не смог в пятницу вернуться к тренировкам. В клубе сообщили, что болезнь Ремиро протекает бессимптомно, он находится на завершающей стадии выздоровления, но пробудет на каратине еще несколько дней.

Еще один случай заражения среди футболистов случился в столице Испании. Бразильский защитник «Атлетико» Ренан Лоди сдал положительный тест на коронавирус, сообщает Globo Esporte. Футболист находится дома в Мадриде на самоизоляции.

У Лоди зафиксированы незначительные симптомы инфекции, но он чувствует себя хорошо.

Йович сломал ногу, нарушая карантин

У нападающего «Реала» Луки Йовича коронавируса нет. У него другие неприятности. Нарушая карантин в Сербии, футболист сломал ногу. Йович оказался в центре скандала, после того как нарушил условия карантина, который ввели из-за коронавируса. СМИ сообщали, что возможное наказание футболиста варьируется от штрафа в размере 1275 евро до трех лет лишения свободы.

Так что даже в случае, если сезон Ла Лиги возобновится, вероятность увидеть сербского форварда на поле стремится к нулю. Сразу по двум причинам.

Ла Лига хочет показывать твиты болельщиков вместо пустых трибун

А пока клубы сражаются с вирусом, руководство лиги думает, как компенсировать отсутствие зрителей на трибунах в случае рестарта сезона. Глава Ла Лиги Хавьер Тебас намерен внести коррективы в трансляции. Например, пустые трибуны могут заменить дополнительными экранами с рекламой.

«Мы работаем над разными тактиками. Например, у нас может появиться специальный рекламный щит, на котором будут показываться твиты болельщиков по ходу встречи», — заявил Тебас.

Команды Ла Лиги сейчас возвращаются к тренировкам. Ожидается, что сезон чемпионата Испании — 2019/20 будет продолжен через месяц.

В Италии у футболистов тоже проблемы с коронавирусом

Руководство «Милана» подтвердило, что некоторые игроки действительно заразились коронавирусом. Имена по-прежнему не называются. В интервью Gazzetta dello Sport президент россонери Паоло Скарони рассказал, что футболисты находятся на стадии выздоровления.

А футболисты «Сампдории» не будут тренироваться, несмотря на то, что командам в итальянском чемпионате дали на это добро. Накануне в клубе выявили три новых случая заражения коронавирусом, из-за которого был прерван сезон.

Как сообщает II Messaggero, несмотря на то, что некоторые клубы уже начали работать, сегодня, 8 мая, блучеркьяти не тренировались. Накануне в заявлении «Сампдории» отмечалось, что у обладателей положительных тестов нет никаких симптомов болезни. Заразившихся поместили в карантин и пообещали постоянно контролировать их состояние.

Подпишитесь на канал Sport24 в Яндекс.Дзене

var.test функция | R Документация

F Тест для сравнения двух вариантов

Выполняет F-тест для сравнения отклонений двух выборок от нормального населения.

Ключевые слова
htest
Использование
  var.test (x,…) 

# Метод S3 по умолчанию var.test (x, y, ratio = 1, альтернатива = c ("двусторонний", "меньше", "больше"), conf.level = 0.95,…)

# S3 метод для формулы var.test (формула, данные, подмножество, na.action,…)

Аргументы
х, у

числовых вектора значений данных или подобранная линейная модель объекты (унаследованные от класса «lm» ).

соотношение

гипотетическое соотношение дисперсий совокупности x и y .

альтернатива

символьная строка, определяющая альтернативу гипотеза, должна быть одна из "два.двусторонний " (по умолчанию), «больше» или «меньше» . Вы можете указать только начальные письмо.

конф. Уровень

уровень достоверности для возвращенной достоверности интервал.

формула

формула вида lhs ~ rhs , где lhs числовая переменная, дающая значения данных и rhs коэффициент с двумя уровнями, дающими соответствующие группы.

данные

дополнительная матрица или фрейм данных (или аналогичный: см. model.frame ), содержащий переменные в формула формула . По умолчанию переменные берутся из среда (формула) .

подмножество

необязательный вектор, определяющий подмножество наблюдений использоваться.

на.действие

функция, которая указывает, что должно произойти, когда данные содержат NA с. По умолчанию getOption ("na.action") .

дополнительных аргумента для передачи в методы или из методов.

Детали

Нулевая гипотеза состоит в том, что отношение дисперсий популяции, из которых были взяты x и y , или в данные, к которым были приспособлены линейные модели x и y , являются равно коэффициент .

Значение

Список с классом «htest» , содержащий следующие компоненты:

статистика

значение статистики F-теста.

параметр

степени свободы F-распределения статистика теста.

p.value

p-значение теста.

conf.int

доверительный интервал для отношения совокупности отклонения.

оценка

отношение дисперсий выборки x и л .

null.value

отношение дисперсий генеральной совокупности ниже нуля.

альтернатива

символьная строка, описывающая альтернативу гипотеза.

метод

символьная строка «F-тест для сравнения двух отклонений» .

данных.name

символьная строка, дающая имена данных.

См.
Также

bartlett.test для проверки однородности дисперсий в более двух выборок из нормальных распределений; ansari.test и mood.test для двух рангов основанные (непараметрические) двухвыборочные тесты на разницу в масштабе.

Псевдонимы
  • вар. Тест
  • вар.test.default
  • вар. Тест. Формула
Примеры

библиотека (статистика) # NOT RUN { x <- rnorm (50, среднее = 0, sd = 2) y <- rnorm (30, среднее = 1, sd = 1) var.test (x, y) # У x и y одинаковая дисперсия? var.test (lm (x ~ 1), lm (y ~ 1)) # То же самое. #}

Документация воспроизведена из статистики пакета, версия 3.6.2, Лицензия: Часть R 3. 6.2

Примеры сообщества

Похоже, примеров пока нет.

Тест дисперсии с использованием векторов - var.test • stests

Эта функция выполняет проверку одной или двух дисперсий с учетом векторов. Эта функция является обобщением функции var.test из пакета stats .

 var.test (
  Икс,
  y = NULL,
  альтернатива = "two.sided",
  null.value = 1,
  conf.level = 0,95
) 

Аргументы

x

(непустой) числовой вектор значений данных.

y

необязательный (непустой) числовой вектор значений данных.

альтернатива

символьная строка, определяющая альтернативу гипотеза, должна быть одна из двух. двусторонний (по умолчанию), больше или меньше . Вы можете указать только начальную букву.

пустое значение

гипотетическое число (дисперсия или соотношение дисперсий) в нулевой гипотезе.

уровень конф. Уровень достоверности

интервала, по умолчанию его значение 0,95.

Значение

Список с классом htest , содержащий следующие компонентов:

статистика

значение статистики.

p.value

p-value для теста.

conf.int

доверительный интервал для дисперсии.

оценка

выборочная дисперсия (или соотношение выборочных дисперсий)

null.value

заданное гипотетическое значение для альтернативной гипотезы.

альтернатива

строка символов, описывающая альтернативную гипотезу.

method

строка символов, указывающая тип выполненного теста.

data.name

символьная строка, дающая имя данных.

Примеры

 # Один образец -----

# Интервальная уверенность
длительность <- с (1470, 1510, 1690, 1740, 1900, 2000, 2030,
              2010, 2190, 2200, 2290, 2380, 2390, 2480,
              2500, 2580, 2700)
var.test (x = продолжительность, conf.level = 0.95) 

#> #> X-квадрат для дисперсии #> #> данные: продолжительность #> X-квадрат = 2209576, df = 16, p-значение <2.2e-16 #> альтернативная гипотеза: истинная дисперсия не равна 1 #> 95-процентный доверительный интервал: #> 76600.78 319873.17 #> примерные оценки: #> дисперсия x #> 138098.5 #>

# Проверка гипотезы # H0: sigma2 = 100 # h2: sigma2> 100 вес <- c (775, 780, 781, 795, 803, 810, 823) res1 <- var.test (x = вес, альтернатива = 'больше', null.value = 100) res1

#> #> X-квадрат для дисперсии #> #> данные: вес #> X-квадрат = 18,934, df = 6, p-значение = 0. 004276 #> альтернативная гипотеза: истинная дисперсия больше 100 #> 95-процентный доверительный интервал: #> 0,000 1157.789 #> примерные оценки: #> дисперсия x #> 315.5714 #>

# Использование функции построения графика сюжет (res1) # Два образца ----- # Проверка гипотезы # H0: sigma1 / sigma2 = 1 # h2: sigma1 / sigma2! = 1 x1 <- rnorm (50, среднее = 0, sd = 2) x2 <- rnorm (30, среднее = 1, sd = 1) res2 <- var.test (x1, x2) res2

#> #> F-тест для сравнения двух дисперсий #> #> данные: x1 и x2 #> F = 3.5107, число df = 49, число df = 29, значение p = 0,0005441 #> альтернативная гипотеза: истинное соотношение дисперсий не равно 1 #> 95-процентный доверительный интервал: #> 1.763855 6.605082 #> примерные оценки: #> соотношение дисперсий #> 3.510696 #>

Что такое стресс-тестирование стоимости под риском (VaR)?

Вообще говоря, финансовая отрасль не имеет стандартного метода стресс-тестирования для оценки стоимости, подверженной риску, или показателей VaR.

Существуют различные методы VaR, такие как моделирование методом Монте-Карло, историческое моделирование и параметрический VaR, которые можно подвергнуть стресс-тестированию разными способами. Большинство моделей VaR не учитывают чрезвычайно высокий уровень волатильности. Это делает VaR особенно плохо адаптированным, но хорошо подходящим для стресс-тестирования.

Способы проведения стресс-тестов

Стресс-тестирование включает в себя моделирование в условиях кризиса, для которого модель изначально не предназначена для адаптации. Его цель - выявить скрытые уязвимости, особенно те, которые основаны на методологических допущениях.

В литературе о бизнес-стратегии и корпоративном управлении выделяется несколько подходов к стресс-тестированию.Среди наиболее популярных - стилизованные сценарии, гипотетические, исторические сценарии.

В историческом сценарии бизнес или класс активов, портфель или отдельные инвестиции обрабатываются посредством моделирования, основанного на предыдущем кризисе. Примеры исторических кризисов включают крах фондового рынка в октябре 1987 года, азиатский кризис 1997 года и лопнувший технический пузырь в 1999-2000 годах.

Гипотетический стресс-тест обычно более специфичен для фирмы. Например, компания в Калифорнии может провести стресс-тест против гипотетического землетрясения, или нефтяная компания может провести стресс-тест против начала войны на Ближнем Востоке.

Стилизованные сценарии немного более научны в том смысле, что одновременно корректируются только одна или несколько тестовых переменных. Например, в ходе стресс-теста индекс Доу-Джонса может потерять 10% своей стоимости за неделю. Или это может быть связано с повышением ставки по федеральным фондам на 25 базисных пунктов.

Расчеты VaRisk и моделирование методом Монте-Карло

Руководство компании или инвестор рассчитывает VaR, чтобы оценить уровень финансового риска для фирмы или инвестиционного портфеля.Как правило, VaR сравнивается с некоторым заранее определенным порогом риска. Концепция заключается в том, чтобы не рисковать сверх допустимого порога.

Стандартные уравнения VaR имеют три переменные:

  1. Вероятность убытка
  2. Сумма потенциального убытка
  3. Временной интервал, который включает вероятный убыток

Параметрическая модель VaR использует доверительные интервалы для оценки вероятности убытка, прибыли и максимально допустимого убытка. Моделирование методом Монте-Карло похоже, за исключением того, что оно включает тысячи тестов и вероятностей.

Одним из переменных параметров в системе VaR является волатильность. Чем более изменчивой является симуляция, тем больше вероятность потерь, превышающих максимально допустимый уровень. Целью стресс-теста является увеличение переменной волатильности до степени, соответствующей кризису. Если вероятность чрезвычайных убытков слишком высока, риск может не стоить того.

Некоторые эксперты финансовой индустрии рассматривают стресс-тестирование и VaR как конкурирующие концепции. Они также считают, что стресс-тестирование, использующее фиксированные горизонты и определенные факторы риска, несовместимо с истинным моделированием Монте-Карло, в котором используются случайные сценарии.

F-Test: Сравните два варианта в R - Easy Guides - Wiki

F-тест используется для оценки того, равны ли дисперсии двух популяций (A и B).

Когда вам использовать F-тест?

Сравнение двух отклонений полезно в нескольких случаях, в том числе:

  • Если вы хотите выполнить t-тест для двух выборок, чтобы проверить равенство дисперсий двух выборок

  • Если вы хотите сравнить изменчивость нового метода измерения со старым.2} \]

    Степени свободы: \ (n_A - 1 \) (для числителя) и \ (n_B - 1 \) (для знаменателя).

    Обратите внимание, что чем больше это соотношение отклоняется от 1, тем сильнее доказательства неравной дисперсии совокупности.

    Обратите внимание, что для F-теста требуется, чтобы две выборки были распределены нормально.

    Вычислить F-тест в R

    R функция

    Функция R var.test () может использоваться для сравнения двух отклонений следующим образом:

      # Метод 1
    var.тест (значения ~ группы, данные,
             альтернатива = "two.sided")
    # или метод 2
    var.test (x, y, alternate = "two. sided")  

    • x, y : числовые векторы
    • альтернатива : альтернативная гипотеза. Допустимое значение: «двухсторонний» (по умолчанию), «больше» или «меньше».

    Импортируйте и проверьте свои данные в R

    Для импорта данных используйте следующий код R:

      # Если файл вкладки .txt, используйте это
    my_data  

    Здесь мы будем использовать встроенный набор данных R под названием ToothGrowth:

      # Сохраняем данные в переменной my_data
    my_data  

    Чтобы получить представление о том, как выглядят данные, мы начнем с отображения случайной выборки из 10 строк с помощью функции sample_n () [в пакете dplyr ]:

      библиотека («dplyr»)
    sample_n (my_data, 10)  
      len supp доза
    43 23.6 OJ 1.0
    28 21,5 ВК 2,0
    25 26,4 ВК 2,0
    56 30,9 OJ 2,0
    46 25,2 OJ 1.0
    7 11,2 VC 0,5
    16 17,3 ВК 1. 0
    4 5,8 VC 0,5
    48 21,2 OJ 1.0
    37 8,2 ОДж 0,5  

    Мы хотим проверить равенство дисперсий между двумя группами OJ и VC в столбце «supp».

    Предварительный тест для проверки допущений F-теста

    F-тест очень чувствителен к отклонениям от нормального допущения. Перед использованием F-теста необходимо проверить, нормально ли распределяются данные.

    Тест Шапиро-Уилка можно использовать для проверки правильности нормального предположения. Также можно использовать график Q-Q (график квантиль-квантиль) для графической оценки нормальности переменной. График Q-Q показывает корреляцию между заданным образцом и нормальным распределением.

    Если есть сомнения относительно нормальности, лучшим выбором будет использовать тест Левена или тест Флиннера-Киллина , которые менее чувствительны к отклонениям от нормального предположения.

    Вычислить F-тест

      # F-тест
    res.ftest  
     
        F-тест для сравнения двух дисперсий
    данные: len от supp
    F = 0,6386, число df = 29, номинал df = 29, значение p = 0,2331
    Альтернативная гипотеза: истинное отношение дисперсии не равно 1
    95-процентный доверительный интервал:
     0,3039488 1,3416857
    примерные оценки:
    соотношение отклонений
             0,6385951  

    Интерпретация результата

    Значение p для F-test равно p = 0. 2331433, что выше уровня значимости 0,05. В заключение, нет существенной разницы между двумя вариантами.

    Доступ к значениям, возвращаемым функцией var.test ()

    Функция var.test () возвращает список, содержащий следующие компоненты:


    • статистика : значение статистики F-теста.
    • параметр : степени свободы F-распределения тестовой статистики.
    • p.value : p-значение теста.
    • conf.int : доверительный интервал для отношения дисперсий генеральной совокупности.
    • оценка : отношение дисперсий выборки

    Формат кода R для использования для получения этих значений следующий:

      # соотношение отклонений
    res.ftest $ оценка  
      соотношение отклонений
             0,6385951  
      # p-значение теста
    рез.ftest $ p.value  
      [1] 0,2331433  

    Обзор тестирования на истории VaR - MATLAB и Simulink

    Обзор VaR Backtesting

    Рыночный риск - это риск потери позиций, возникающий из-за движение рыночных цен. Стоимость под риском (VaR) - один из основных показателей финансовой риск. VaR - это оценка того, какую стоимость портфель может потерять за определенный период времени. с заданным уровнем уверенности. Например, если однодневный 95% VaR портфеля равен 10 млн, то существует 95% вероятность того, что портфель потеряет менее 10 млн следующих день.Другими словами, только в 5% случаев (или примерно один раз в 20 дней) портфельные убытки превышает 10 мм.

    Для многих портфелей, особенно торговых портфелей, VaR рассчитывается ежедневно. На закрытие следующего дня, фактические прибыли и убытки по портфелю известны и его можно сравнить с оценкой VaR накануне. Вы можете использовать эти ежедневные данные для оценить эффективность моделей VaR, что является целью тестирования на истории VaR. В Эффективность моделей VaR можно измерить по-разному.На практике много разных метрики и статистические тесты используются для выявления моделей VaR, которые плохо работают или работает лучше. Рекомендуется использовать более одного критерия для тестирования производительность моделей VaR, потому что все тесты имеют сильные и слабые стороны.

    Предположим, у вас есть лимиты VaR и соответствующие прибыли или прибыли и убытки для дней т = 1,…, N . Используйте VaR t для обозначают оценку VaR для дня t (определено в день т - 1).Используйте Rt для обозначения фактического дохода или прибыль и убыток в день т . Прибыли и убытки выражаются в денежных единицах и представляют собой изменение стоимости портфеля. Соответствующий VaR лимиты также даны в денежных единицах. Доходность представляет собой изменение стоимости портфеля в виде доли (или процента) от его стоимости в предыдущий день. Соответствующий VaR пределы также даны в виде пропорций (или процентов).Пределы VaR должны быть установлены из существующих моделей VaR. Затем, чтобы выполнить бэктестинг VaR, предоставьте эти лимитов и их соответствующих возвратов в качестве входных данных для инструментов тестирования VaR в Risk Management Toolbox ™.

    Набор инструментов поддерживает следующие бэктесты VaR:

    • Биномиальный тест

    • Тест светофора

    • Тесты Купца

    • Тесты Кристофферсена

    • Тесты Хааса

    • Тесты Хааса

    Тесты для сравнения самых простых проверенных тестов B21 ,

    x до ожидаемого количества исключений.Из свойств биномиального распределения, вы можете построить доверительный интервал для ожидаемого количество исключений. Используя точные вероятности из биномиального распределения или нормальное приближение, функция bin использует нормальный приближение. Вычислив вероятность наблюдения x исключений, вы можете вычислить вероятность ошибочного отклонения хорошей модели, когда x исключения. Это значение p для наблюдаемого количества исключений x . Для данного теста уровень уверенности, простой результат принятия или отклонения в этом случае - отказ модель VaR всякий раз, когда x выходит за пределы доверительного интервала теста для ожидаемого количества исключений. «За пределами уверенности интервал »может означать слишком много исключений или слишком мало исключений. Слишком мало исключения могут быть признаком того, что модель VaR слишком консервативна.

    Статистика теста:

    , где x - количество отказов, N - количество отказов. количество наблюдений, а p = 1 - уровень VaR. Биномиальный тест приблизительно распределяется как стандартный нормальный распределение.

    Для получения дополнительной информации см. Справочные материалы для Jorion и bin .

    Тест светофора

    Вариантом биномиального теста, предложенного Базельским комитетом, является тест светофора или три зоны тест .Для заданного количества исключений x вы можете вычислить вероятность обнаружения до x исключений. То есть, любое количество исключений от 0 до x или совокупное вероятность до х . Вероятность вычисляется с использованием бинома распределение. Эти три зоны определены следующим образом:

    • «Красная» зона начинается с количества исключений, где эта вероятность равна или превышает 99.99%. Вряд ли слишком много исключения происходят из правильной модели VaR.

    • «Желтая» зона охватывает ряд исключений, в которых вероятность равна или превышает 95%, но меньше 99,99%. Четное несмотря на большое количество нарушений, количество нарушений не учитывается. чрезвычайно высокий.

    • Все, что находится ниже желтой зоны, является «зеленым»."Если у вас слишком мало отказов, они попадают в зеленую зону. Только слишком много неудач приводят к отклонения модели.

    Для получения дополнительной информации см. Ссылки для Базельского комитета по банковскому надзору и TL .

    Тесты POF и TUFF Купца

    Купец (1995) представил вариант биномиального теста, называемый соотношением проверка отказов (POF). Тест POF работает с подходом биномиального распределения.В кроме того, он использует отношение правдоподобия, чтобы проверить, есть ли вероятность исключений. синхронизируется с вероятностью p , подразумеваемой VaR уровень уверенности. Если данные предполагают, что вероятность исключения составляет отличная от p , модель VaR отклоняется. Тест POF статистика -

    , где x - количество отказов, N - количество отказов. количество наблюдений и p = 1 - VaR уровень.

    Эта статистика асимптотически распределена как переменная хи-квадрат с 1 степень свободы. Модель VaR не проходит проверку, если это отношение правдоподобия превышает критическое значение. Критическое значение зависит от уровня достоверности теста.

    Купец также предложил второй тест, называемый временем до первого отказа (TUFF). В Тест TUFF определяет, когда произошло первое отклонение. Если это произойдет слишком рано, тест не соответствует модели VaR.Проверка только первого исключения оставляет много информации out, в частности, игнорируется все, что произошло после первого исключения. TBFI test расширяет подход TUFF, включая все сбои. См. tbfi .

    Тест TUFF также основан на отношении правдоподобия, но основное распределение - геометрическое распределение. Если n - количество дней до первое отклонение, тестовая статистика составляет

    Эта статистика асимптотически распределена как переменная хи-квадрат с 1 степень свободы.Для получения дополнительной информации см. Ссылки для Купец, поф и туф .

    Тесты интервального прогноза Кристофферсена

    Кристофферсен (1998) предложил тест для измерения вероятности наблюдение за исключением в конкретный день зависит от того, произошло ли исключение. В отличие от безусловной вероятности наблюдения исключения, теория Кристофферсена test измеряет зависимость только между днями подряд.Статистика теста для Независимость в подходе интервального прогноза Кристофферсена (IF) дается

    , где

    • n 00 = количество периодов без сбои, за которыми следует период без сбоев.

    • n 10 = количество периодов с сбои, за которыми следует период без сбоев.

    • n 01 = количество периодов без неудачи, за которыми следует период отказов.

    • n 11 = Количество периодов с неудачи, за которыми следует период отказов.

    и

    • π 0 - Вероятность отказа на периоде т , с учетом того, что за период т сбоев не произошло - 1 = п 01 / ( п. 00 + n 01 )

    • π 1 - Вероятность отказа на периоде т , учитывая, что отказ произошел в период т - 1 = н 11 / ( п. 10 + n 11 )

    • π - Вероятность отказа на период t = ( n 01 + н 11 / ( п. 00 + нет 01 + нет 10 + n 11 )

    Эта статистика асимптотически распределена как хи-квадрат с 1 степенью Свобода.Вы можете объединить эту статистику с частотным тестом POF, чтобы получить смешанный тест условного покрытия (CC):

    LR CC = LR POF + LR CCI

    Этот тест асимптотически распределен как переменная хи-квадрат с 2 степенями Свобода.

    Для получения дополнительной информации см. Ссылки на Christoffersen, cc и cci .

    Время наработки на отказ Haas или смешанный тест Купца

    Haas (2001) расширил тест TUFF Купца, включив в него информацию о времени между всеми исключениями в выборке. Тест Хааса применяет тест TUFF к каждому исключение в выборке и суммирует тест на наработку на отказ (TBF) статистика.

    В этой статистике p = 1 - уровень VaR и n i - количество дней между отказами i -1 и i (или до первое исключение для i = 1).Эта статистика асимптотически распределена как переменная хи-квадрат с x степенями свободы, где x - количество отказов.

    Как и тест Кристофферсена, вы можете комбинировать этот тест с частотным тестом POF. для получения смешанного теста TBF, иногда называемого смешанным тестом Купца Хааса:

    Этот тест асимптотически распределен как переменная хи-квадрат с x +1 степень свободы.Для получения дополнительной информации см. Ссылки для Haas, tbf и tbfi .

    Ссылки

    [1] Базельский комитет по банковскому надзору, Система надзора для использования «тестирования на истории» в сочетании с внутренним модельный подход к требованиям к капиталу рыночного риска. январь 1996 г., https://www.bis.org/publ/bcbs22.htm.

    [2] Кристофферсен П. "Оценка интервальных прогнозов." Международное экономическое обозрение. об. 39, 1998, стр. 841–862.

    [3] Cogneau, P. «Тестирование стоимости под угрозой: насколько хороша модель? » Intelligent Risk, PRMIA, июль 2015 г.

    [4] Хаас, М. « Новые методы в бэктестинге ». Финансовый Engineering, Исследовательский центр Caesar, Бонн, 2001.

    [5] Jorion, P. Справочник менеджера по финансовым рискам. 6-е издание , Wiley Finance, 2011.

    [6] Купец П. «Методы проверки точности управления рисками. Модели ». Journal of Derivatives. Vol. 3, 1995, pp. 73–84.

    [7] McNeil, A., Frey, R., and Embrechts, P. Количественный риск Управление. Princeton University Press, 2005.

    [8] Ниеппола, О. «Тестирование моделей стоимости и риска». Магистра Диссертация, Хельсинкская школа экономики, 2009 г.

    См. Также

    бункер | куб.см | cci | pof | прогоны | сводка | tbf | tbfi | tl | туф | варбактест

    Связанные примеры

    Подробнее о

    Тестирование на исторических данных Value at Risk (VaR)

    В предыдущих статьях мы много узнали о том, как рассчитывается VaR с использованием различных методологий. Мы также узнали о стресс-тестировании наших портфелей. Но можем ли мы действительно положиться на эти методы VaR и принять результаты, которые они нам бросают? Другими словами, насколько точны эти модели при выполнении своей работы и точно оценивают риск.

    На этот вопрос можно ответить, протестировав модель VaR на истории. Бэк-тестирование помогает нам проверить точность модели VaR. Согласно этому методу убытки, прогнозируемые с использованием VaR, сравниваются с фактическими потерями в конце временного горизонта. Временной горизонт может быть любым, например 1 день, 10 дней, 1 месяц или более.

    VaR рассчитывает убытки с определенным доверительным интервалом. Предположим, у нас есть месячный VaR в 1 миллион долларов с доверительным интервалом 99%. Это означает, что вероятность того, что к концу месяца убытки превысят 1 миллион долларов, составляет 1%.

    Если в конце месяца фактические убытки не превысили рассчитанные убытки VaR, то можно сказать, что модель VaR подходит. Однако, если фактические убытки превышают рассчитанные потери VaR, в данном случае более 1 миллиона долларов, то мы можем сказать, что модель VaR может быть неточной.Это называется согласованием ожидаемых оценок VaR с фактическими значениями прибылей и убытков.

    Каждый раз, когда фактический убыток превышает расчетный убыток VaR, это называется нарушением VaR. Однако только потому, что фактические убытки превышают предполагаемые убытки один раз, мы не можем сказать, что модель потерпела неудачу. Нам нужно посмотреть на частоту таких нарушений.

    Допустим, у нас есть ежедневные значения VaR с достоверностью 99% за 100 дней. С вероятностью 99% мы можем ожидать, что убытки превысят VaR в один день из 100.Можно сказать, что модель имеет проблему, только если количество нарушений превышает желаемое количество, основанное на уровне достоверности.

    Если мы сверим дневные значения VaR, рассчитанные с доверительной вероятностью 99% за период в один год, то 2,5 нарушения (5% от 250 торговых дней) будут нормальными. Если количество нарушений превышает 2,5, нам необходимо пересмотреть нашу модель VaR.

    Согласно поправке Базель II о рыночных рисках, банки должны проводить бэк-тесты, сравнивая ожидаемую оценку VaR с фактической прибылью / убытком.Это называется грязным обратным тестированием, обычно используется мод.

    Другой метод - сравнить оценки VaR с гипотетическими значениями прибылей и убытков для портфеля. Это называется чистым тестированием.

    Однако результаты обратного тестирования могут иметь проблемы, потому что фактические потери могут превышать ожидаемые оценки VaR по многим причинам, выходящим за рамки применимости модели. Например, плохие исторические данные, неточные сопоставления, неверные оценки волатильности и другие.

    Итак, когда бэк-тестирование сообщает нам о проблеме с моделью VaR, важно, чтобы мы идентифицировали реальные проблемы, прежде чем предпринимать какие-либо действия.

    СТРЕСС-ТЕСТИРОВАНИЕ

    ВАР | GlobalCapital

    ГДЕ СЛЕДУЮЩИЙ АЙСБЕРГ?

    Измеряет ли стоимость риска (VAR) риск? Если вы думаете, что это риторический вопрос, подумайте над другим: какова цель управления рисками? Самый важный ответ на этот вопрос - не допустить, чтобы учреждение понесло неприемлемые убытки. «Неприемлемый» необходимо дать определение:

    Неприемлемый убыток - это убыток, который либо приводит к банкротству учреждения, либо наносит существенный ущерб его конкурентной позиции.

    Вооружившись ключевой целью и определением неприемлемых потерь, мы можем теперь вернуться к вопросу о том, измеряет ли VAR риск. Ответ в лучшем случае неубедителен. Если мы ограничим VAR торговой операции, мы будем ограничивать размер позиций, которые могут быть открыты. К сожалению, этого недостаточно. Ограничение VAR не означает, что мы предотвратили неприемлемый убыток. Мы даже не определили обстоятельства, которые могут привести к такой потере. Мы также не дали количественной оценки.

    Использование Титаник По аналогии, капитана не волнуют обломки и реактивные двигатели, с которыми корабль будет постоянно сталкиваться, но его волнуют айсберги. Если VAR сообщает вам об обломках и джетсаме, то необходимо провести стресс-тестирование, чтобы предупредить вас об ущербе, который может быть нанесен в результате столкновения с айсбергом.

    Кризис мексиканского песо показывает важность стресс-тестирования. На рисунке 1 показано соотношение мексиканского песо к обменному курсу доллара США во время кризиса 1995 года.

    На рисунке 1 показаны классические характеристики внезапного кризиса, то есть отсутствие предварительного предупреждения со стороны обменного курса. До кризиса была очень низкая волатильность; Следовательно, VAR будет указывать на то, что позиции в этой валюте представляют очень низкий риск.

    На рисунке 2 показан «конверт» VAR, наложенный на дневные изменения обменного курса (процентные изменения). Начало кризиса ознаменовано группой исключений VAR, которые высмеивают VAR до кризиса.Конверт VAR быстро расширяется в ответ на кризис, но уже слишком поздно после этого события! Если бы руководство полагалось на VAR как на показатель рискованности позиций в мексиканских песо, они, к сожалению, были бы введены в заблуждение. В начале кризиса происходит девять изменений обменного курса, превышающие 20 стандартных отклонений (в 20 раз превышающие волатильность доходности до кризиса), включая одно изменение на 122 стандартных отклонения!

    СТРЕСС-ТЕСТИРОВАНИЕ В ПОИСКАХ ICEBERGS

    К настоящему времени должно быть ясно, что VAR неадекватен в качестве меры риска. Управление рисками должно обеспечивать способ выявления и количественной оценки воздействия резких изменений цен на портфель банка. Лучше всего это сделать с помощью стресс-тестирования. Кроме того, важно, чтобы проводимые стресс-тесты носили систематический характер, а не были случайными и неполными. Систематическое стресс-тестирование имеет следующие характеристики:

    * Регулярность, стресс-тесты следует проводить ежедневно;

    * Гамма-риск или нелинейность;

    * асимметрии;

    * корреляционные нарушения;

    * подчеркивание различных комбинаций классов активов вместе
    и по отдельности;

    * использование амортизаторов соответствующего размера.

    Таблица 1 показывает матрицу различных стресс-тестов для портфеля процентных ставок, который включает опционы. Это пример матрицы систематических стресс-тестов.

    Столбцы представляют различные параллельные сдвиги в кривой доходности, а строки представляют разные кратные волатильности. Эта матрица стресс-теста имеет дело с гамма-риском, нагружая портфель серией сдвигов разной величины. Если в портфеле присутствуют цифровые опционы, сетка может быть дополнительно разделена на части, и максимальное значение в каждой ячейке отображается вместо значений портфеля в определенных точках.Матрица рассматривает возможность асимметричного профиля убытков с помощью сдвигов вверх и вниз как процентных ставок, так и подразумеваемой волатильности. График матрицы стресс-теста может продемонстрировать это более четко:

    Первое, что следует отметить, это то, что наихудший убыток не совпадает с наибольшим примененным ценовым движением. В этом примере наихудший случай потери происходит при небольших изменениях ставок, потому что книга имеет положительную гамма-оценку.

    В большом портфеле очевидно, что систематическое подчеркивание каждой комбинации активов приведет к неуправляемому количеству вычислений - 70 587 комбинаций для портфеля из 10 активов.На практике нужно проверять лишь небольшую часть теоретического числа комбинаций. Немного подумав, можно выделить ключевые концентрации рисков в портфеле банка и обеспечить их тщательную проверку. Как только потенциально неприемлемый убыток был идентифицирован, он может быть обсужден руководителями отдела торговли и управления рисками, чтобы определить, является ли это приемлемым риском. В качестве альтернативы, пределы контроля риска могут быть установлены с помощью стресс-тестов.

    Мы надеемся, что эта статья продемонстрировала, как структуры управления рисками, основанные на VAR, могут быть опасными и не могут защитить учреждение от неприемлемых потерь.Структуры рисков, основанные на стресс-тестировании, на самом деле предлагают гораздо большую защиту от крупных потерь, а также их легче понять.

    Кривая обучения на этой неделе была написана Филипом Бестом , управляющим директором по телефону The Capital Markets Company в Лондоне.

    .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *