Bootstrapping (sa engleskog. bootstrapping) je metoda samofinansiranja startap-a ili biznisa bez privlačenja vanjskih ulaganja, kada osnivači koriste vlastita sredstva, prihod iz tekućeg poslovanja ili minimalna sredstva za pokretanje i razvoj kompanije. Ovaj pristup omogućava poduzetnicima da zadrže potpunu kontrolu nad poslovanjem i izbjegnu da udjele u kompaniji podijele investitorima.

Bootstrapping model daje preduzetniku ili vlasniku potpunu kontrolu nad poslovanjem za donošenje svih odluka, ali može povećati i finansijski teret.

Takođe, kada se govori o metodi pokretanja u statistici i nauci o podacima, ona se odnosi na metodu zaključivanja rezultata za populaciju koristeći rezultate skupa manjih slučajnih uzoraka iste populacije. Ovo se radi zamjenom tokom procesa uzorkovanja pokretačkog sistema.

Ove bootstrap tehnike u statistici, tačkama podataka i testiranju hipoteza su takođe povezane sa gore pomenutim konceptima pokretanja, budući da se pojedinačni početni uzorak oslanja na svoje manje uzorke da bi napravio zaključke o većoj populaciji.

Istorija metode bootstrappinga.

Istorija metode bootstrappinga je usko povezana sa filozofijom samouspjeha i nezavisnosti, što se ogleda u samom pojmu. Ovaj koncept je nastao u 19. veku i evoluirao zajedno sa razvojem preduzetništva i ekonomije, postajući simbol inicijative i samofinansiranja.

Poreklo termina

Termin "bootstrapping" dolazi od engleskog izraza “povući se za svoje čizme” (doslovno: „podignite se za pertle”). Ovaj izraz se prvi put pojavio u 19. veku u Engleskoj kao metafora za opisivanje nemoguće ili paradoksalne radnje. Fraza je korištena da ilustruje ideju da osoba može sama postići uspjeh, bez vanjske pomoći, uprkos poteškoćama. Vremenom je poprimio novo značenje, simbolizirajući sposobnost samodovoljnosti i preuzimanja lične inicijative, posebno u kontekstu poslovanja.

Razvoj bootstrapping ideje u poslovanju

Istorijski gledano, poduzetništvo se povezivalo s idejom pokretanja posla s minimalnim resursima. U 19. i ranom 20. vijeku, kada je pristup kapitalu bio ograničen, posebno za male poduzetnike, početna praksa je postala uobičajena praksa. Mnogi rani američki biznismeni kao npr Andrew Carnegie и Henry Ford, započeli su s malim, koristeći svoju ličnu ušteđevinu i reinvestirajući profit za razvoj svojih kompanija.

Bootstrapping se posebno aktivno razvijao u SAD u eri industrijalizacije (kraj XIX – početak XX veka). Većina tadašnjih poduzetnika nije mogla računati na bankarske kredite ili investicije i započinjala je posao sa minimalnim sredstvima. To je podstaklo kulturu samozapošljavanja koja je postala važan dio američkog sna.

Bootstrapping u 20. veku

U 20. vijeku, sa sve većom dostupnošću rizičnog kapitala kapital i bankovnih zajmova, "bootstrapping" je donekle izgubio relevantnost za velika preduzeća, ali je ostao popularan među mali posao и startupi. Mnogi preduzetnici su nastavili da koriste ovaj metod za finansiranje, posebno kada nisu bili u mogućnosti ili nisu hteli da privuku spoljne investitore.

Tokom ovog perioda, bootstrapping je postao posebno popularan među IT kompanijama. Na primjer, u ranim fazama razvoja industrije mnoge kompanije kao npr jabuka и Microsoft, počeo sa ograničenim resursima i bez vanjskih ulaganja. Ovaj pristup im je pomogao da zadrže kontrolu nad svojim proizvodima i razvojnom strategijom.

Procvat startapa i bootstrapping krajem 20. – početkom 21. stoljeća

Sa početkom tehnološka revolucija i Internet procvata 1990-ih i 2000-ih, bootstrapping je ponovo postao relevantan za startupi u oblasti visoke tehnologije. Mnoge internet kompanije i tehnološki startupi koristili su model samofinansiranja za početni rast, a zatim reinvestirali prihode u dalji razvoj. U tom periodu pojavili su se poznati primjeri uspješnih kompanija koje su započele s bootstrappingom:

  • MailChimp: Usluga e-mail marketinga osnovana 2001. godine koja je godinama rasla bez vanjskih ulaganja.
  • GoPro: Vanjske kamere koje je Nick Woodman razvio vlastitim sredstvima i prodajom prethodno kreiranih proizvoda.

Sa razvojem rizičnog kapitala 2000-ih startupi sve više se počeo fokusirati na privlačenje vanjskih investicija, ali je podizanje sistema ostalo važno oruđe za one koji su željeli održati nezavisnost i izbjeći pritisak investitora.

Bootstrapping u modernoj ekonomiji

U 21. veku, uprkos obilju rizičnog kapitala i investitora, bootstrapping i dalje ostaje popularan metod finansiranja, posebno među preduzetnicima koji žele da zadrže kontrolu nad svojim poslovanjem i minimiziraju teret duga.

Danas se ova metoda koristi ne samo u malim preduzećima, već i među tehnološkim startupima, gdje kompanije preferiraju da se razvijaju sporije, ali uz zadržavanje neovisnosti. Razvoj digitalnih tehnologija i pristupačnih online platformi kao npr crowdfunding ili marketplaces, znatno je olakšalo pokretanje i vođenje biznisa uz minimalne troškove.

Bootstrapping je prešao dug put od starog engleskog izraza do jedne od ključnih metoda poslovnog finansiranja. Odražava želju preduzetnika za samostalnošću, kreativnom upotrebom resursa i samodovoljnošću. Istorija metode bootstrappinga usko je povezana sa razvojem preduzetništva i ostaje relevantna strategija za mnoge uspješne kompanije širom svijeta.

Bootstrapping u statistici i nauci o podacima.

Bootstrapping se također shvata kao statistička procedura koja ponovo uzorkuje jedan skup podataka kako bi se kreiralo mnogo simuliranih uzoraka. Omogućava vam da izračunate standardne greške i takođe vam pomaže da konstruišete intervale poverenja i izvodite testove hipoteza za različite vrste statistike uzorka.

Bootstrap metode se shvataju kao alternativne metode tradicionalnom testiranju hipoteza. Oni su važni zbog svoje sposobnosti da budu lakše razumljivi i validni u drugim okruženjima. U sektoru statistike i nauke o podacima, bootstrap znači nešto što izgleda vjerojatnije i karakterističnije.

To je metoda kojom se rezultat za populaciju izvodi iz rezultata koji se mogu konstruirati iz skupa nasumičnih manjih uzoraka iz te populacije.

Tokom ovog procesa primjenjuje se zamjena ili zamjena. Na primjer, da bi se procijenila prosječna visina ljudi širom svijeta, mali dio se mjeri korištenjem distribucije uzorkovanja, budući da nikada nije moguće izmjeriti visinu svake osobe pojedinačno.

Distribucija uzorkovanja se ovdje odnosi na bilo koji test ili metriku koja koristi nasumično uzorkovanje ili podatke uzorkovanja sa zamjenom i spada u širu klasu metoda ponovnog uzorkovanja. Bootstrap procjenjuje distribuciju uzorkovanja gotovo svake statistike koristeći metode slučajnog uzorkovanja.

Metode za podizanje intervala pouzdanosti.

Metode za podizanje intervala pouzdanosti su statističke tehnike koje omogućavaju procjenu intervala povjerenja za parametre distribucije (npr. srednja vrijednost, medijan, varijansa) bez potrebe za pretpostavkom normalnosti distribucije ili drugih krutih pretpostavki. Ove metode se široko koriste, posebno kada je uzorak mali ili je distribucija podataka nepoznata.

Evo glavnih metoda pokretanja za procjenu intervala povjerenja:

1. Osnovno (parametarsko) podizanje sistema

Metoda se oslanja na ponovno uzorkovanje i vraćanje iz originalnih podataka kako bi se konstruirala empirijska distribucija procjena parametra od interesa (na primjer, srednja vrijednost). Intervali povjerenja mogu se konstruirati iz ove distribucije.

Algoritam:

  1. Početni uzorak: Recimo da imate uzorak podataka o volumenu nn: X={x1,x2,…,xn}X = \{x_1, x_2,…, x_n\}.
  2. Uzorkovanje sa povratom: Iz originalnog uzorka, poduzorci iste veličine se nasumično biraju više puta (obično od 1000 do 10 000 puta) nn, a elementi se biraju sa return.
  3. Izračunavanje statistike: Statistika (npr. srednja vrijednost, medijan, itd.) se izračunava za svaki poduzorak.
  4. Procjena distribucije: Konstruirane vrijednosti statistike čine empirijsku distribuciju parametra.
  5. Izgradnja intervala povjerenja: Iz rezultirajuće distribucije možete izračunati interval povjerenja na datom nivou povjerenja (na primjer, 95%) - ovo je interval između 2,5 i 97,5 percentila.

Primjer: Bootstrapping za srednju vrijednost

  • Poduzorci se više puta biraju iz originalnog uzorka, a prosjek se izračunava za svaki od njih.
  • Ove vrijednosti stvaraju distribuciju pokretačkih sredstava iz kojih se mogu odrediti granice pouzdanosti (npr. 95%).

2. Percentilno bootstrapping

Metoda percentila je jedan od najjednostavnijih načina da se konstruišu intervali pouzdanosti pokretanja. U ovoj metodi, interval pouzdanosti se konstruiše na osnovu percentila procjena parametara pokretanja.

Algoritam:

  1. Ponovite korake 1-4 od osnovnog pokretanja.
  2. Pronađi α/2\alpha/2th and 1−α/21 – \alpha/2ti percentil distribucije procjena parametara pokretanja (npr. 2,5 i 97,5 percentil za 95% interval pouzdanosti).
  3. Ove procentualne vrijednosti će biti granice intervala povjerenja.

Primjer: Procjena medijane

  • Izvršite bootstrapping za medijanu.
  • Pronađite 2,5 i 97,5 percentile medijane distribucije pokretanja.
  • Ovi percentili će biti granice intervala povjerenja za medijanu.

3. Metoda ubrzanog i pristranog pokretanja (BCa - Bias-Corrected and Accelerated)

BCa (pristrasna i ubrzana) metoda prilagođava intervale percentila, uzimajući u obzir moguće pristranosti i karakteristike distribucije uzorka. Ova metoda je preciznija od standardnog percentilnog pokretanja, posebno ako je distribucija procjena pokretanja iskrivljena ili iskrivljena.

Algoritam:

  1. Izvršite standardno bootstrapping (dobite distribuciju procjena parametara).
  2. Rate pristrasnost (pristranost) - koliko se srednja vrijednost procjena pokretanja razlikuje od procjene za originalni uzorak.
  3. Vychislite faktor ubrzanja (ubrzanje) - mjera za to kako brzina promjene parametra varira ovisno o podacima.
  4. Koristite ova podešavanja za izračunavanje intervala pouzdanosti koji uzimaju u obzir pomak i ubrzanje.

4. Metoda permutacije percentila

Ova metoda kombinuje ideje pokretanja i testova permutacije. Koristi randomizaciju podataka za procjenu statistike, a zatim izračunava intervale povjerenja na osnovu rezultirajuće distribucije procjena.

Algoritam:

  1. Kreirajte mnoge permutacije podataka.
  2. Za svaku permutaciju izračunajte statistiku od interesa.
  3. Koristite procentile distribucije permutacije za procjenu intervala pouzdanosti.

5. Metoda kompresije (Jackknife-After-Bootstrap)

Ova metoda je hibrid bootstrappinga i jackknife kompresije. Koristi se za izračunavanje intervala povjerenja koji uzimaju u obzir moguću pristranost u procjenama parametara.

Algoritam:

  1. Izvršite standardno pokretanje da biste dobili distribuciju procjena parametara.
  2. Primijenite metodu kompresije na svaki rezultat pokretanja kako biste dobili preciznije procjene.
  3. Konstruirajte intervale povjerenja na osnovu ovih prilagođenih procjena.

Primjer korištenja bootstrappinga

Pretpostavimo da imate uzorak od 100 opservacija i želite da procijenite interval povjerenja za srednju vrijednost. Uradite sljedeće:

  1. Izvršite 10 uzoraka za pokretanje iz ovih 000 posmatranja i vraćanje unazad.
  2. Za svaki od 10 uzoraka izračunajte prosjek.
  3. Dobijate empirijsku distribuciju prosjeka za pokretanje.
  4. Za interval pouzdanosti od 95% pronađite 2,5 i 97,5 percentile ove distribucije.

Prednosti Bootstrapping metoda

  • Fleksibilnost: Ne zahtijeva nikakve pretpostavke o normalnosti ili drugim parametrima distribucije podataka.
  • Lakoća implementacije: Metode se lako implementiraju korištenjem modernih softverskih paketa (npr. Python, R).
  • Široka primjenjivost: Radi čak i sa složenim distribucijama, malim uzorcima ili nepoznatim parametrima.

Nedostaci Bootstrapping metoda

  • Zahtjevi za računskim resursima: Budući da bootstrapping zahtijeva ponavljanje uzorka mnogo puta, može biti računski skupo, posebno za velike uzorke.
  • Zavisnost od uzorka: Kvalitet procjena u velikoj mjeri ovisi o izvornom uzorku podataka, posebno ako nije reprezentativan.

Stoga su metode pokretanja moćan alat za procjenu intervala povjerenja, posebno u situacijama kada se klasični pristupi ne mogu koristiti zbog nedostatka podataka ili nesigurnosti distribucija.

Bootstrapping u finansijama.

preskakanje u finansijama je primjena statističkog bootstrapping metode za procjenu rizika, modeliranje i predviđanje finansijskog učinka. U finansijama, ova metoda se koristi za dobijanje pouzdanih procjena i distribucija parametara kada su uzorci podataka mali ili kada su tradicionalne statističke metode neprikladne zbog neadekvatnih pretpostavki o normalnosti distribucije.

Bootstrapping omogućava finansijskim analitičarima da dobiju procjene ponovnim uzorkovanjem dostupnih podataka bez oslanjanja na pretpostavke o obliku distribucije prinosa, cijenama imovine ili drugim finansijskim metrikama.

Primjena bootstrappinga u finansijama:

1. Procjena intervala povjerenja za povrat sredstava.

Bootstrapping se često koristi za procjenu intervala povjerenja prinosi akcija, obveznice ili druge finansijske instrumente. Ovo je posebno korisno kada su podaci o povratu iskrivljeni ili sadrže odstupanja. Ponovljeno uzorkovanje istorijskih podataka o povratu omogućava vam da kreirate empirijsku distribuciju prinosa iz koje se mogu izračunati intervali poverenja ili verovatnoća ekstremnih gubitaka.

Primjer:: Procijenjeni interval povjerenja od 95% za prosječni prinos dionica za godinu.

2. Procjena vrijednosti pod rizikom (VaR).

Bootstrapping se koristi za procjenu vrijednosti pod rizikom (VaR), koja mjeri maksimalni mogući gubitak sredstva ili portfelja na datom nivou povjerenja (na primjer, 95%) tokom određenog perioda scenarije promjene vrijednost imovine na osnovu istorijskih podataka. Ovo vam omogućava da procenite rizik od velikih gubitaka, posebno kada raspodela prinosa nije normalna.

Primjer:: Ako VaR od 95% pokazuje gubitak od 10,000 USD, to znači da 95% vremena gubitak neće premašiti 10,000 USD.

3. Bootstrapping. Procjena rizika portfelja.

Bootstrapping se može koristiti za procjenu volatilnosti i korelacije sredstava u portfelju. Ovo pomaže investitorima da shvate kako se rizici mijenjaju pod različitim konfiguracijama imovine i promjenjivim tržišnim uvjetima. Modeliranje višestrukih scenarija povrata za sredstva portfelja omogućava vam da izgradite distribuciju mogućih ishoda i procijenite buduće rizike.

Primjer:: Procjena volatilnosti portfelja dionica i obveznica tokom perioda krize.

4. Procjena premija rizika (Risk Premium)

U finansijskoj teoriji, premija za rizik je dodatni prinos koji investitori traže za preuzimanje većeg rizika. Bootstrapping se koristi za precizniju procjenu ove premije, posebno za vrlo promjenjivu imovinu. Koristeći istorijske podatke o prinosima visokorizične imovine (na primjer, dionica) i imovine bez rizika (na primjer, državne obveznice), može se koristiti bootstrapping. da se konstruiše distribucija premija rizika.

Primjer:: Procjena premije rizika za vlasničke investicije na tržištu u razvoju.

5. Procjena parametara finansijskih modela.

Bootstrapping se može koristiti za procjenu parametara finansijskih modela kao što je model cijene kapitala (CAPM), cijene opcije (Black-Scholes) ili drugi modeli koji koriste povijesne podatke Umjesto da se oslanjaju na procjenu koeficijenata (na primjer, beta u CAPM modelu), bootstrapping pomaže da se konstruiše distribucija mogućih vrijednosti ovih parametara.

Primjer:: Procjena beta opsega kompanije koja odražava njenu osjetljivost na promjene tržišnih uslova.

Bootstrapping. Procjena parametara raspodjele finansijske imovine.

U finansijama, posebno u modeliranju prinosa na imovinu, često se pretpostavljaju normalne distribucije. Međutim, ova pretpostavka često nije opravdana u stvarnim podacima (distribucije mogu biti asimetrične ili imati teške repove). Bootstrapping vam omogućava da izbjegnete ove pretpostavke i izgradite intervale povjerenja za parametre distribucije (srednja vrijednost, varijansa, medijana) Iz povijesnih podataka, bootstrapping stvara mnogo uzoraka i gradi distribuciju parametara za procjenu njihove preciznosti i nesigurnosti.

Primjer:: Procjena srednjeg prinosa za aktivu sa visokom volatilnošću.

Predviđanje cijene imovine

Bootstrapping može biti koristan za kratkoročno predviđanje cijena dionica, valuta i drugih finansijskih instrumenata. Pomaže u modeliranju mogućih scenarija cijena koristeći historijske podatke. Više uzoraka se uzima iz sirovih podataka o cijeni imovine (kao što su dnevne cijene dionica) kako bi se modelirali mogući budući scenariji cijena.

Primjer:: Predviđanje raspona cijena dionica kompanije za mjesec dana na osnovu prošlih kretanja cijena.

Bootstrapping. Procjena kreditnog rizika. 

Za procjenu kreditnog rizika, bootstrapping se koristi za modeliranje vjerovatnoće da zajmoprimci ne plate. Ovo je posebno korisno kada postoji ograničena količina podataka o neizvršenju obaveza.

Primjer:: Procjena vjerovatnoće neizvršenja obaveza dužnika u portfelju potrošačkih kredita.

Prednosti bootstrappinga u finansijama:

  • Fleksibilnost: Bootstrapping ne zahtijeva pretpostavke o obliku distribucije podataka, što ga čini posebno korisnim u finansijama, gdje su uobičajene nestandardne i iskrivljene distribucije povrata.
  • Primjenjivost za male uzorke: Metoda vam omogućava da efikasno radite sa malim uzorcima podataka, što je čest slučaj u finansijskim istraživanjima.
  • Analiza nestabilnih i nestandardnih tržišta: Bootstrapping se može primijeniti na tržišta s velikom volatilnošću i neizvjesnošću, gdje tradicionalne metode mogu proizvesti pogrešne rezultate.

Nedostaci bootstrapping-a u finansijama:

  • Zahtjevi za računskim resursima: Ponovljeno uzorkovanje podataka i konstrukcija distribucija može zahtijevati značajnu računarsku snagu, posebno sa velikim količinama podataka.
  • Ovisnost o kvaliteti izvornih podataka: Budući da je pokretanje bazirano na istorijskim podacima, loša reprezentativnost uzorka može dovesti do netačnih predviđanja ili procjena.
  • Potreba za velikim uzorkom za složene procjene: Iako je bootstrapping pogodan za male uzorke, za složenije i preciznije procjene bolje je koristiti veće podatke.

zaključak

Bootstrapping u finansijama je moćan i fleksibilan alat za procjenu rizika, predviđanje i analizu parametara distribucije, posebno u uslovima neizvjesnosti. Daje preciznije i realnije rezultate bez potrebe za strogim pretpostavkama o normalnosti podataka, što ga čini idealnim za upotrebu na složenim i nestabilnim finansijskim tržištima.

АЗБУКА