Bootstrapping (fan it Ingelsk. bootstrapping) is in metoade foar selsfinansiering fan in opstart of bedriuw sûnder eksterne ynvestearrings oan te lûken, as de oprjochters har eigen fûnsen, ynkomsten út hjoeddeistige operaasjes, as minimale boarnen brûke om it bedriuw te starten en te ûntwikkeljen. Dizze oanpak lit ûndernimmers de folsleine kontrôle fan it bedriuw behâlde en foarkomme dat se in belang yn it bedriuw moatte jaan oan ynvestearders.

It bootstrapping-model jout de ûndernimmer as eigner folsleine kontrôle oer it bedriuw om alle besluten te nimmen, mar it kin ek de finansjele lêst ferheegje.

Ek as it ferwize nei de bootstrapping-metoade yn statistyk en gegevenswittenskip, ferwiist it nei de metoade foar it ôflieden fan resultaten foar in befolking mei de resultaten fan in set fan lytsere willekeurige samples fan deselde befolking. Dit wurdt dien troch ferfanging tidens it bootstrap-samplingproses.

Dizze bootstrap-techniken yn statistiken, gegevenspunten en hypoteze-testen binne ek besibbe oan de boppeneamde bootstrap-konsepten, om't in yndividuele bootstrap-sample fertrout op syn lytsere samples om konklúzjes te meitsjen oer in gruttere befolking.

Skiednis fan 'e bootstrapping-metoade.

Skiednis fan 'e bootstrapping-metoade is nau besibbe oan de filosofy fan selssukses en ûnôfhinklikens, dy't weromkomt yn 'e term sels. Dit konsept ûntstie yn 'e 19e ieu en evoluearre tegearre mei de ûntwikkeling fan ûndernimmerskip en ekonomy, en waard in symboal fan inisjatyf en selsfinansiering.

Oarsprong fan de term

Term "bootstrapping" komt fan 'e Ingelske útdrukking "jin oan 'e learzens omheech lûke” (letterlik: “tille dysels oan dyn skuonveters”). Dizze útdrukking ferskynde foar it earst yn de 19e iuw yn Ingelân as in metafoar om in ûnmooglike of paradoksale aksje te beskriuwen. De sin waard brûkt om it idee te yllustrearjen dat in persoan sukses op har eigen kin berikke, sûnder help fan bûten, nettsjinsteande swierrichheden. Yn 'e rin fan' e tiid hat it nije betsjutting krigen, symbolisearret it fermogen om selsstannich te wêzen en persoanlik inisjatyf te nimmen, benammen yn 'e kontekst fan bedriuw.

Untwikkeling fan it bootstrapping-idee yn bedriuw

Histoarysk is ûndernimmerskip ferbûn mei it idee om in bedriuw te begjinnen mei minimale boarnen. Yn 'e 19e en iere 20e ieu, doe't tagong ta kapitaal beheind wie, benammen foar lytse ûndernimmers, waard bootstrapping in gewoane praktyk. In protte iere Amerikaanske sakelju lykas Andrew Carnegie и Henry Ford, begûn lyts, mei help fan harren persoanlike besparring en reinvesting winst te groeien harren bedriuwen.

Bootstrapping ûntwikkele benammen aktyf yn USA yn it tiidrek fan yndustrialisaasje (lette XIX - iere XX ieuwen). De measte ûndernimmers fan dy tiid koenen net rekkenje op banklieningen of ynvestearrings en begûnen har bedriuwen mei minimale middels. Dit befoardere in kultuer fan selsstannigens dy't in wichtich part fan 'e Amerikaanske Dream waard.

Bootstrapping yn 'e 20e ieu

Yn de 20e ieu, mei de tanimmende beskikberens fan risikokapitaal haadstêd en bank lieningen, bootstrapping wat ferlern syn relevânsje foar grutte bedriuwen, mar bleau populêr ûnder lyts bedriuw и opstarten. In protte ûndernimmers bleaunen dizze metoade te brûken foar finansiering, benammen as se net yn steat wiene of net wolle om bûten ynvestearders oan te lûken.

Yn dizze perioade waard bootstrapping benammen populêr ûnder IT-bedriuwen. Bygelyks, yn 'e iere stadia fan ûntwikkeling fan' e yndustry, in protte bedriuwen lykas Appel и Microsoft, begûn mei beheinde middels en gjin bûten ynvestearring. Dizze oanpak holp har kontrôle te behâlden oer har produkten en ûntwikkelingstrategy.

De opstartboom en bootstrapping oan 'e ein fan' e 20e - begjin fan 'e 21e ieu

Mei it begjin technologyske revolúsje en it ynternet boom yn de jierren 1990 en 2000, bootstrapping wer relevant foar opstarten op it mêd fan hege technology. In protte ynternetbedriuwen en technologystartups hawwe in selsfinansieringsmodel brûkt foar inisjele groei en dan reinvestearre de opbringst yn fierdere ûntwikkeling. Yn dizze perioade ferskynden bekende foarbylden fan suksesfolle bedriuwen dy't begon mei bootstrapping:

  • Mailchimp: In e-postmarketingtsjinst oprjochte yn 2001 dy't oer de jierren groeid is sûnder ynvestearring fan bûten.
  • Plakken: Outdoor kamera's dy't Nick Woodman ûntwikkele mei syn eigen fûnsen en ferkeap fan earder makke produkten.

Mei de ûntwikkeling fan risikokapitaal yn 'e 2000's opstarten hieltyd mear begûn te rjochtsjen op it oanlûken fan eksterne ynvestearrings, mar bootstrapping bleau in wichtich ynstrumint foar dyjingen dy't woe behâlden ûnôfhinklikens en foarkomme druk fan ynvestearders.

Bootstrapping yn moderne ekonomy

Yn de 21e ieu, nettsjinsteande de oerfloed fan venture haadstêd en ynvestearders, bootstrapping bliuwt te wêzen in populêre metoade fan finansiering, benammen ûnder ûndernimmers dy't wolle behâlde kontrôle fan harren bedriuw en minimalisearje harren skuld load.

Hjoed, dizze metoade wurdt brûkt net allinnich yn lytse bedriuwen, mar ek ûnder technology startups, dêr't bedriuwen leaver te ûntwikkeljen stadiger, mar mei behâld fan ûnôfhinklikens. Untwikkeling fan digitale technologyen en tagonklike online platfoarms lykas crowdfunding of merkplakken, hat it folle makliker makke om in bedriuw te begjinnen en te rinnen mei minimale kosten.

Bootstrapping is in lange wei kommen fan in âlde Ingelske útdrukking nei ien fan 'e wichtichste metoaden fan bedriuwsfinansiering. It wjerspegelet de winsk fan ûndernimmers foar ûnôfhinklikens, kreatyf gebrûk fan middels en selsstannigens. De skiednis fan 'e bootstrapping-metoade is nau ferbûn mei de ûntwikkeling fan ûndernimmerskip en bliuwt relevant strategy foar in protte suksesfol bedriuwen oer de hiele wrâld.

Bootstrapping yn statistyk en gegevenswittenskip.

Bootstrapping wurdt ek begrepen as in statistyske proseduere dy't ien set gegevens resamples om in protte simulearre samples te meitsjen. It lit jo standertfouten berekkenje en helpt jo ek betrouwensintervallen te konstruearjen en hypotezetests út te fieren foar ferskate soarten foarbyldstatistiken.

Bootstrap-metoaden wurde begrepen as alternative metoaden foar tradisjonele hypotezetesten. Se binne wichtich fanwegen har fermogen om makliker te begripen en jildich te wêzen yn oare ynstellingen. Yn 'e sektor foar statistiken en gegevenswittenskip betsjut bootstrap iets dat wierskynliker en ûnderskiedend liket.

It is in metoade wêrmei't in resultaat foar in populaasje ôflaat wurdt út resultaten dy't konstruearre wurde kinne út in set fan willekeurige lytsere samples út dy populaasje.

Tidens dit proses wurdt ferfanging of ferfanging tapast. Bygelyks, om de gemiddelde hichte fan minsken om 'e wrâld te skatten, wurdt in lyts part mjitten mei in bootstrap-samplingferdieling, om't it noait mooglik is om de hichte fan elke persoan yndividueel te mjitten.

Sampling-distribúsje ferwiist hjir nei elke test of metrik dy't willekeurige sampling- of samplinggegevens brûkt mei ferfanging en falt ûnder de bredere klasse fan resamplingmetoaden. Bootstrap skat de samplingferdieling fan hast elke statistyk mei willekeurige samplingmetoaden.

Metoaden foar bootstrapping fertrouwen yntervallen.

Metoaden foar bootstrapping fertrouwen yntervallen binne statistyske techniken dy't tastean in skatting fertrouwen yntervallen foar parameters fan in ferdieling (Bygelyks, gemiddelde, mediaan, fariânsje) sûnder de needsaak om oannimme normality fan de ferdieling of oare strange oannames. Dizze metoaden wurde breed brûkt, benammen as de stekproef lyts is as de ferdieling fan de gegevens ûnbekend is.

Hjir binne de wichtichste bootstrapping-metoaden foar it skatten fan fertrouwensintervallen:

1. Basis (parametrysk) bootstrapping

De metoade fertrout op resampling en werom fan 'e orizjinele gegevens om in empiryske ferdieling fan skattings fan' e parameter fan belang (bygelyks de gemiddelde) te konstruearjen. Betrouwensintervallen kinne wurde konstruearre út dizze ferdieling.

Algoritme:

  1. Inisjele sample: Litte we sizze dat jo in folume gegevens sample nn: X={x1,x2,…,xn}X = \{x_1, x_2,…, x_n\}.
  2. Sampling mei werom: Fan 'e orizjinele stekproef wurde subsamples fan deselde grutte werhelle willekeurich selektearre (meastentiids fan 1000 oant 10 kear) nn, en de eleminten wurde selektearre mei werom.
  3. Berekkenjen fan statistiken: Statistiken (bgl. gemiddelde, mediaan, ensfh.) wurde berekkene foar elke subsample.
  4. Ferdieling skatting: De konstruearre wearden fan 'e statistiken foarmje de empiryske ferdieling fan 'e parameter.
  5. It bouwen fan in fertrouwen ynterval: Ut de resultearjende ferdieling, kinne jo berekkenje in fertrouwen ynterfal op in opjûne fertrouwen nivo (bygelyks, 95%) - dit is it ynterval tusken de 2,5th en 97,5th percentiles.

Foarbyld: Bootstrapping foar it gemiddelde

  • Subsamples wurde kearen selektearre út de oarspronklike stekproef, en it gemiddelde wurdt berekkene foar elk fan harren.
  • Dizze wearden meitsje in ferdieling fan bootstrapping-middels wêrfan fertrouwensgrinzen (bygelyks 95%) kinne wurde bepaald.

2. Percentile bootstrapping

De percentielmetoade is ien fan 'e ienfâldichste manieren om bootstrapping-betrouwensintervallen te konstruearjen. Yn dizze metoade wurdt in fertrouwen ynterval konstruearre basearre op percentiles fan bootstrapping parameter skattings.

Algoritme:

  1. Werhelje stappen 1-4 fan basis bootstrapping.
  2. Fyn α/2\alfa/2th en 1−α/21 – \alpha/2th percentile fan de ferdieling fan bootstrapping parameter skattings (bygelyks, 2,5th en 97,5th percentile foar 95% fertrouwen ynterval).
  3. Dizze persintaazjewearden sille de grinzen wêze fan it betrouwensynterval.

Foarbyld: skatting fan de mediaan

  • Útfiere bootstrapping foar de mediaan.
  • Fine de 2,5e en 97,5e percentiles fan de bootstrapping mediaan ferdieling.
  • Dizze persintaazjes sille de grinzen wêze fan it betrouwensynterval foar de mediaan.

3. Metoade fan fersnelde en biased bootstrapping (BCa - Bias-korrigearre en fersnelde)

De BCa (biased and accelerated) metoade past percentile yntervallen oan, rekken hâldend mei mooglike biases en skaaimerken fan 'e stekproefferdieling. Dizze metoade is krekter as standert percentile bootstrapping, benammen as de ferdieling fan bootstrapping-skattingen skeef of skeef is.

Algoritme:

  1. Utfiere standert bootstrapping (fertsjinje de ferdieling fan parameterskattingen).
  2. Taryf bias (bias) - hoefolle de mediaanwearde fan 'e bootstrapping-skattingen ferskilt fan' e skatting foar it orizjinele stekproef.
  3. Vychislite fersnellingsfaktor (fersnelling) - in mjitting fan hoe't de taryf fan feroaring fan in parameter fariearret ôfhinklik fan de gegevens.
  4. Brûk dizze oanpassingen om betrouwensintervallen te berekkenjen dy't rekken hâlde mei ferpleatsing en fersnelling.

4. Permutaasje persintaazje metoade

Dizze metoade kombineart de ideeën fan bootstrapping en permutaasjetests. It brûkt randomisaasje fan gegevens om statistyk te skatten en berekkent dan betrouwensintervallen basearre op 'e resultearjende ferdieling fan skattings.

Algoritme:

  1. Meitsje in protte permutaasjes fan 'e gegevens.
  2. Foar elke permutaasje berekkenje de statistyk fan belang.
  3. Brûk percentilen fan 'e permutaasjeferdieling om it betrouwensynterval te skatten.

5. Kompresjemetoade (Jackknife-After-Bootstrap)

Dizze metoade is in hybride fan bootstrapping en jackknife-kompresje. It wurdt brûkt om betrouwensintervallen te berekkenjen dy't rekken hâlde mei mooglike bias yn 'e parameterskattingen.

Algoritme:

  1. Utfiere standert bootstrapping om in ferdieling fan parameterskattingen te krijen.
  2. Tapasse in kompresjemetoade op elk bootstrapping-resultaat om krekter skatten te krijen.
  3. Konstruearje betrouwensintervallen basearre op dizze oanpaste skattings.

In foarbyld fan it brûken fan bootstrapping

Stel dat jo in stekproef hawwe fan 100 observaasjes en jo wolle in betrouwensynterval foar it gemiddelde skatte. Jo dogge it folgjende:

  1. Utfiere 10 bootstrapping-samples fan dizze 000 observaasjes en backtracking.
  2. Berekkenje it gemiddelde foar elk fan 'e 10 samples.
  3. Jo krije de empiryske ferdieling fan bootstrapping-gemiddelden.
  4. Foar it 95% betrouwensynterval, fine de 2,5e en 97,5e percentilen fan dizze ferdieling.

Foardielen fan Bootstrapping Methods

  • Fleksibiliteit: Fereasket gjin oannames oer normaliteit of oare parameters fan gegevensferdieling.
  • Gemak fan ymplemintaasje: De metoaden wurde maklik ymplementearre mei help fan moderne software pakketten (bgl. Python, R).
  • Wide tapasberens: Wurk sels mei komplekse distribúsjes, lytse samples of ûnbekende parameters.

Neidielen fan Bootstrapping Methods

  • Eask foar komputerboarnen: Omdat bootstrapping fereasket it werheljen fan de stekproef in protte kearen, it kin wêze computationally djoer, benammen foar grutte samples.
  • Sample ôfhinklikens: De kwaliteit fan 'e rûzings is tige ôfhinklik fan' e oarspronklike gegevensmonster, benammen as it net represintatyf is.

Sa binne bootstrappingmetoaden in krêftich ark foar it skatten fan betrouwensintervallen, benammen yn situaasjes wêr't klassike oanpak net brûkt wurde kin troch gebrek oan gegevens of ûnwissichheid fan distribúsjes.

Bootstrapping yn Finânsjes.

outstrapping yn finânsjes is de tapassing fan 'e statistyske bootstrapping-metoade foar risiko-beoardieling, modellering en prognose fan finansjele prestaasjes. Yn finânsjes wurdt dizze metoade brûkt om betroubere skattings en ferdielingen fan parameters te krijen as gegevensmonsters lyts binne of as tradisjonele statistyske metoaden net geskikt binne fanwegen ûnfoldwaande oannames oer de normaliteit fan 'e distribúsje.

Bootstrapping lit finansjele analisten rûzings krije troch beskikbere gegevens opnij te sampjen sûnder te betrouwen op oannames oer de foarm fan weromferdielingen, assetprizen, of oare finansjele metriken.

Tapassing fan bootstrapping yn finânsjes:

1. Skatting fan betrouwensintervallen foar rendemint fan aktiva.

Bootstrapping wurdt faak brûkt om betrouwensintervallen te skatten stock werom, obligaasjes of oare finansjele ynstruminten. Dit is benammen nuttich as de rendemintgegevens skeef binne of útfallers befetsje.

Foarbyld:: Skatte 95% fertrouwen ynterval foar de gemiddelde stock werom foar it jier.

2. Value-at-Risk (VaR) beoardieling.

Bootstrapping wurdt brûkt om Value-at-Risk (VaR) te skatten, dy't it maksimale mooglike ferlies fan in asset of portfolio mjit op in bepaald nivo fan fertrouwen (bygelyks 95%) oer in bepaalde perioade Mei help fan bootstrapping, kinne jo in protte simulearje senario's fan feroaring asset wearde basearre op histoaryske gegevens. Hjirmei kinne jo it risiko fan grutte ferliezen beoardielje, benammen as de ferdieling fan rendeminten net normaal is.

Foarbyld:: As in VaR fan 95% in ferlies fan $ 10,000 toant, betsjut dit dat 95% fan 'e tiid it ferlies net mear sil wêze as $ 10,000.

3. Bootstrapping. Portfolio risiko beoardieling.

Bootstrapping kin brûkt wurde om de volatiliteit en korrelaasje fan aktiva yn in portefúlje te skatten. Dit helpt ynvestearders te begripen hoe't risiko's feroarje ûnder ferskate assetkonfiguraasjes en flechtige merkbetingsten. Modellearjen fan meardere weromkommende senario's foar portefúljeaktiva kinne jo in ferdieling fan mooglike útkomsten bouwe en takomstige risiko's beoardielje.

Foarbyld:: Beoardieling fan de volatiliteit fan in portefúlje fan oandielen en obligaasjes yn in krisisperioade.

4. Skatting fan risikopremies (Risk Premium)

Yn finansjele teory is in risikopreemje it ekstra rendemint dat ynvestearders easkje foar it nimmen fan mear risiko. Bootstrapping wurdt brûkt om dizze preemje krekter te skatten, benammen foar heul flechtige aktiva. Mei help fan histoaryske gegevens oer it rendemint fan heechrisiko-aktiva (bygelyks oandielen) en risikofrije aktiva (bygelyks oerheidsobligaasjes), kin bootstrapping brûkt wurde. om de ferdieling fan risikopreemjes op te bouwen.

Foarbyld:: Skatten fan de risikopreemje foar ynvestearingen yn opkommende merken.

5. Skatting fan parameters fan finansjele modellen.

Bootstrapping kin brûkt wurde om de parameters fan finansjele modellen te skatten, lykas it Capital Asset Pricing Model (CAPM), de prizen opsjes (Black-Scholes), of oare modellen dy't histoaryske gegevens brûke Ynstee fan te fertrouwen op puntskattingen fan koeffizienten (bygelyks beta yn it CAPM-model), helpt bootstrapping om de ferdieling fan mooglike wearden fan dizze parameters te konstruearjen.

Foarbyld:: In skatting fan it berik fan beta-wearden foar in bedriuw dat syn gefoelichheid wjerspegelet foar feroaringen yn merkomstannichheden.

Bootstrapping. Skatting fan parameters fan distribúsjes fan finansjele aktiva.

Yn finânsjes, foaral by it modellearjen fan rendeminten fan aktiva, wurde normale distribúsjes faak oannommen. Dizze oanname is lykwols faak net rjochtfeardige yn echte gegevens (distribúsjes kinne asymmetrysk wêze of swiere sturten hawwe). Bootstrapping lit jo dizze oannames foarkomme en betrouwensintervallen bouwe foar de ferdielingsparameters (gemiddelde, fariânsje, mediaan) Fan histoaryske gegevens skept bootstrapping in protte samples en bout in ferdieling fan parameters om har krektens en ûnwissichheid te skatten.

Foarbyld:: Skatte fan de mediaan werom foar in asset mei hege volatiliteit.

Asset Priis Forecasting

Bootstrapping kin nuttich wêze foar koarte termyn foarsizzing fan oandielprizen, faluta en oare finansjele ynstruminten. It helpt mooglike priisscenario's te modellearjen mei histoaryske gegevens Meardere samples wurde nommen fan rauwe assetpriisgegevens (lykas deistige oandielprizen) om mooglike takomstige priissenario's te modellearjen.

Foarbyld:: It foarsizzen fan it priisberik fan in oandiel fan in bedriuw yn 'e tiid fan in moanne basearre op ferline priisbewegingen.

Bootstrapping. Beoardieling fan kredytrisiko. 

Om kredytrisiko te beoardieljen, wurdt bootstrapping brûkt om de kâns te modellearjen dat lieners fallisemint binne. Dit is foaral nuttich as d'r beheinde gegevens binne oer standertgegevens.

Foarbyld:: Skatte fan de kâns op standert fan lieners yn in portefúlje fan konsumintelieningen.

Foardielen fan bootstrapping yn finânsjes:

  • Fleksibiliteit: Bootstrapping fereasket gjin oannames oer de foarm fan de gegevens distribúsje, dat makket it benammen nuttich yn finânsjes, dêr't net-standert en skewed werom distribúsjes binne mienskiplik.
  • Tapasberens foar lytse samples: De metoade lit jo effektyf wurkje mei lytse gegevensmonsters, wat faaks it gefal is yn finansjeel ûndersyk.
  • Analyse fan ynstabile en net-standert merken: Bootstrapping kin tapast wurde op merken mei hege volatiliteit en ûnwissichheid, wêr't tradisjonele metoaden ferkearde resultaten kinne produsearje.

Neidielen fan bootstrapping yn finânsjes:

  • Eask foar komputerboarnen: Werhelle sampling fan gegevens en konstruksje fan distribúsjes kinne signifikante berekkeningskrêft fereaskje, benammen mei grutte folumes fan gegevens.
  • Ofhinklikens fan 'e kwaliteit fan' e boarnegegevens: Om't bootstrapping basearre is op histoaryske gegevens, kin minne sample-representativeness liede ta unkrekte prognoazes of rûzings.
  • De needsaak foar in grutte stekproef foar komplekse beoardielingen: Hoewol bootstrapping is geskikt foar lytse samples, foar mear komplekse en krekte skatten is it better om gruttere gegevens te brûken.

konklúzje

Bootstrapping yn finânsjes is in krêftich en fleksibel ark foar it beoardieljen fan risiko's, prognosen en analysearjen fan distribúsjeparameters, foaral ûnder omstannichheden fan ûnwissichheid. It produseart krekter en realistysker resultaten sûnder de needsaak foar strikte oannames oer gegevensnormaliteit, wêrtroch it ideaal is foar gebrûk yn komplekse en flechtige finansjele merken.

АЗБУКА