Жүктөө (Англис From. жүктөө) - бул стартапты же бизнести тышкы инвестицияларды тартпастан, уюштуруучулар өз каражаттарын, учурдагы операциялардан түшкөн кирешелерди же компанияны ишке киргизүү жана өнүктүрүү үчүн минималдуу ресурстарды пайдаланганда өзүн-өзү каржылоо ыкмасы. Бул ыкма ишкерлерге бизнести толук көзөмөлдөөгө жана компаниядагы үлүшүн инвесторлорго берүүдөн качууга мүмкүндүк берет.

Bootstrapping модели ишкерге же ээсине бардык чечимдерди кабыл алуу үчүн бизнести толук көзөмөлдөө мүмкүнчүлүгүн берет, бирок ал каржылык жүктү да жогорулатат.

Ошондой эле статистикада жана маалымат илиминде жүктөө ыкмасына кайрылганда, ал бир эле популяциянын кичинекей кокустук үлгүлөрүнүн жыйындысынын натыйжаларын колдонуу менен популяция үчүн жыйынтык чыгаруу ыкмасын билдирет. Бул жүктөөчү үлгүлөрдү алуу процессинде алмаштыруу аркылуу ишке ашырылат.

Статистикадагы, маалымат чекиттериндеги жана гипотезаны текшерүүдөгү бул жүктөө ыкмалары да жогоруда айтылган жүктөө концепциялары менен байланыштуу, анткени жеке жүктөөчү үлгү чоңураак популяция жөнүндө тыянак чыгаруу үчүн анын кичине үлгүлөрүнө таянат.

Жүктөө ыкмасынын тарыхы.

Жүктөө ыкмасынын тарыхы терминдин өзүндө чагылдырылган өз алдынча ийгилик жана көз карандысыздык философиясы менен тыгыз байланышта. Бул концепция 19-кылымда пайда болуп, ишкердиктин жана экономиканын өнүгүшү менен бирге өнүгүп, демилгенин жана өзүн-өзү каржылоонун символуна айланган.

Терминдин келип чыгышы

мөөнөт "жүктөө" англис сөз айкашынан келип чыккан "жүктөө” (сөзмө-сөз: “өзүңүздү бут кийимиңиздин боосу менен көтөрүңүз”). Бул сөз айкашы биринчи жолу 19-кылымда Англияда мүмкүн эмес же парадоксалдуу аракетти сүрөттөө үчүн метафора катары пайда болгон. Бул сөз айкашы кыйынчылыкка карабай, адам сырттан жардамсыз, өз алдынча ийгиликке жете алат деген ойду түшүндүрүү үчүн колдонулган. Убакыттын өтүшү менен ал жаңы мааниге ээ болуп, өзгөчө бизнестин контекстинде өзүн-өзү камсыз кылуу жана жеке демилгени колго алуу жөндөмүн символдоштурган.

Бизнесте жүктөө идеясын өнүктүрүү

Тарыхый жактан алганда, ишкердик минималдуу ресурстар менен бизнес баштоо идеясы менен байланышкан. 19-кылымда жана 20-кылымдын башында, капиталга жетүү чектелген, өзгөчө чакан ишкерлер үчүн, жүктөө кадимки көрүнүшкө айланган. сыяктуу көптөгөн алгачкы америкалык бизнесмендер Эндрю Карнеги и Генри Форд, өздөрүнүн жеке аманаттарын колдонуп, өз компанияларын өнүктүрүү үчүн кирешени кайра инвестициялоо менен, кичинекей баштады.

Bootstrapping өзгөчө активдүү өнүккөн АКШ индустриялаштыруу доорунда (XIX кылымдын аягы – XX кылымдын башы). Ал кездеги ишкерлердин көбү банк кредиттерине же инвестицияга ишене албай, минималдуу ресурстар менен бизнесин башташкан. Бул Америка кыялынын маанилүү бөлүгү болуп калган өзүн-өзү иш менен камсыз кылуу маданиятын өрчүттү.

20-кылымда жүктөө

20-кылымда венчурдук капиталдын өсүшү менен капитал жана банк кредиттери, жүктөө ири ишканалар үчүн бир аз актуалдуулугун жоготкон, бирок популярдуу бойдон калууда чакан бизнес и баштаган. Көптөгөн ишкерлер каржылоо үчүн бул ыкманы колдонууну улантышты, айрыкча алар сырттан инвесторлорду тартууга мүмкүнчүлүгү жок же каалабаган учурда.

Бул мезгилде жүктөө IT-компанияларынын арасында өзгөчө популярдуу болуп калды. Маселен, енер жайын енуктуруунун алгачкы этаптарында кеп сандаган ишканалар алма и Microsoft, чектелген ресурстар менен башталды жана тышкы инвестиция жок. Бул ыкма алардын өнүмдөрүн жана өнүгүү стратегиясын көзөмөлдөөгө жардам берди.

20-кылымдын аягы – 21-кылымдын башындагы стартап бум жана жүктөө

Башы менен технологиялык революция жана 1990- жана 2000-жылдардагы интернет бум, жүктөө үчүн кайрадан актуалдуу болуп калды. баштаган жогорку технология тармагында. Көптөгөн интернет-компаниялар жана технологиялык стартаптар алгачкы өсүш үчүн өзүн-өзү каржылоо моделин колдонуп, андан түшкөн кирешени андан ары өнүктүрүүгө кайра инвестициялашты. Бул мезгилде, жүктөө менен башталган ийгиликтүү компаниялардын белгилүү мисалдары пайда болду:

  • Mailchimp: 2001-жылы негизделген электрондук маркетинг кызматы, тышкы инвестициясыз көп жылдар бою өскөн.
  • GoPro: Ник Вудман өз каражатын жана мурда түзүлгөн өнүмдөрдү сатуунун эсебинен иштеп чыккан сырткы камералар.

2000-жылдары венчурдук капиталдын өнүгүшү менен баштаган тышкы инвестицияларды тартууга көбүрөөк көңүл бура баштады, бирок жүктөө көз карандысыздыгын сактап, инвесторлордун кысымынан качууну каалагандар үчүн маанилүү курал болуп кала берди.

Заманбап экономикада жүктөө

21-кылымда, венчурдук капиталдын жана инвесторлордун көптүгүнө карабастан, bootstrapping каржылоонун популярдуу ыкмасы болуп калууда, айрыкча бизнесин көзөмөлгө алууну жана карыз жүгүн минималдаштырууну каалаган ишкерлер арасында.

Бүгүнкү күндө бул ыкма чакан бизнесте гана эмес, технологиялык стартаптардын арасында да колдонулат, мында компаниялар жайыраак, бирок көз карандысыздыкты сактоо менен өнүгүүнү артык көрүшөт. сыяктуу санариптик технологияларды жана жеткиликтүү онлайн платформаларды өнүктүрүү краудфандинг же базарлар, минималдуу чыгымдар менен бизнести баштоону жана жүргүзүүнү бир топ жеңилдетти.

Bootstrapping эски англис сөз айкашынан бизнести каржылоонун негизги ыкмаларынын бирине чейин узак жолду басып өттү. Анда ишкерлердин өз алдынчалыкка, ресурстарды чыгармачылык менен пайдаланууга жана өзүн өзү камсыздоого умтулуусу чагылдырылган. Bootstrapping ыкмасынын тарыхы ишкердиктин өнүгүшү менен тыгыз байланышта жана актуалдуу бойдон калууда көптөгөн ийгиликтүү стратегия дүйнө жүзү боюнча компаниялар.

Статистикада жана маалымат илиминде жүктөө.

Bootstrapping ошондой эле көптөгөн симуляцияланган үлгүлөрдү түзүү үчүн маалыматтардын бир топтомун кайра үлгүлөөчү статистикалык процедура катары түшүнүлөт. Бул стандарттык каталарды эсептөөгө мүмкүндүк берет, ошондой эле ишеним интервалдарын түзүүгө жана үлгү статистикасынын ар кандай түрлөрү үчүн гипотеза тесттерин аткарууга жардам берет.

Bootstrap ыкмалары салттуу гипотеза тестирлөөнүн альтернативалуу ыкмалары катары түшүнүлөт. Алар түшүнүүгө жеңил жана башка орнотууларда жарактуу болуу жөндөмдүүлүгүнөн улам маанилүү. Статистика жана маалымат илими секторунда bootstrap ыктымалдуураак жана өзгөчө көрүнгөн нерсени билдирет.

Бул популяциянын натыйжасы ошол популяциянын кокусунан кичине үлгүлөрүнүн жыйындысынан түзүлө турган натыйжалардан тыянак чыгаруучу ыкма.

Бул процесстин жүрүшүндө алмаштыруу же алмаштыруу колдонулат. Мисалы, дүйнө жүзү боюнча адамдардын орточо боюн баалоо үчүн, ар бир адамдын боюн жекече өлчөө эч качан мүмкүн болбогондуктан, жүктөөчү үлгүлөрдү бөлүштүрүүнүн жардамы менен кичинекей бөлүгү өлчөнөт.

Бул жерде тандоону бөлүштүрүү кокусунан тандап алууну же алмаштыруу менен тандап алууну колдонгон жана кайра үлгүлөрдү алуу ыкмаларынын кеңири классына кирген ар кандай тестке же метрикага тиешелүү. Bootstrap кокус тандоо ыкмаларын колдонуу менен дээрлик бардык статистиканын тандоо бөлүштүрүлүшүн баалайт.

Ишеним аралыгын жүктөө ыкмалары.

Ишеним аралыгын жүктөө ыкмалары бөлүштүрүүнүн (мисалы, орточо, медиана, дисперсия) параметрлеринин ишеним интервалдарын бөлүштүрүүнүн нормалдуулугун же башка катуу божомолдорду талап кылбастан баалоого мүмкүндүк берген статистикалык ыкмалар. Бул ыкмалар, өзгөчө үлгү аз болгон учурда же маалыматтардын таралышы белгисиз болгондо кеңири колдонулат.

Бул жерде ишеним аралыгын баалоо үчүн жүктөөнүн негизги ыкмалары болуп саналат:

1. Негизги (параметрдик) жүктөө

Метод кызыктырган параметрдин (мисалы, орточо) эмпирикалык бөлүштүрүлүшүн түзүү үчүн баштапкы маалыматтардын үлгүлөрүн кайра алууга жана кайтарууга таянат. Бул бөлүштүрүүдөн ишеним интервалдарын түзсө болот.

алгоритми:

  1. Баштапкы үлгү: Сизде көлөмдүү маалымат үлгүсү бар дейли nn: X={x1,x2,…,xn}X = \{x_1, x_2, …, x_n\}.
  2. Кайтуу менен үлгү алуу: Баштапкы үлгүдөн, бирдей өлчөмдөгү чакан үлгүлөр кокустук жолу менен кайра-кайра тандалып алынат (көбүнчө 1000ден 10ге чейин) nn, жана элементтер кайтаруу менен тандалат.
  3. Статистиканы эсептөө: Статистика (мисалы, орточо, медиана ж.б.) ар бир чакан үлгү үчүн эсептелет.
  4. Бөлүштүрүү болжолу: Статистиканын түзүлгөн маанилери параметрдин эмпирикалык бөлүштүрүлүшүн түзөт.
  5. Ишеним аралыгын куруу: Натыйжадагы бөлүштүрүүдөн сиз берилген ишеним деңгээлиндеги ишеним аралыгын эсептей аласыз (мисалы, 95%) - бул 2,5 жана 97,5 пайыздык интервал.

Мисал: Орточо үчүн жүктөө

  • Чакан үлгүлөр баштапкы үлгүдөн кайра-кайра тандалып алынат жана алардын ар бири үчүн орточо көрсөткүч эсептелет.
  • Бул баалуулуктар ишеним чектерин (мисалы, 95%) аныктоого мүмкүн болгон жүктөө каражаттарын бөлүштүрүүнү түзөт.

2. Процентилдик жүктөө

Процентиль ыкмасы жүктөө ишеним аралыгын куруунун эң жөнөкөй жолдорунун бири. Бул ыкмада ишеним аралыгы жүктөө параметринин бааларынын пайыздык көрсөткүчтөрүнүн негизинде түзүлөт.

алгоритми:

  1. Негизги жүктөөдөн 1-4 кадамдарды кайталаңыз.
  2. табуу α/2\alpha/2th жана 1−α/21 – \alpha/2жүктөө параметринин баа берүүлөрүнүн бөлүштүрүлүшүнүн th процентильи (мисалы, 2,5% ишеним аралыгы үчүн 97,5 жана 95 пайыздык).
  3. Бул пайыздык маанилер ишеним аралыгынын чеги болот.

Мисал: медиананы баалоо

  • Медиана үчүн жүктөө иштерин аткарыңыз.
  • Жүктөөчү медианалык бөлүштүрүүнүн 2,5 жана 97,5 пайыздык бөлүгүн табыңыз.
  • Бул пайыздык көрсөткүчтөр медиана үчүн ишеним аралыгынын чектери болот.

3. Ылдамдатылган жана объективдүү жүктөө ыкмасы (BCa - Bias-Corrected and Accelerated)

BCa (бир тараптуу жана тездетилген) методу мүмкүн болгон тенденцияларды жана үлгү бөлүштүрүүнүн өзгөчөлүктөрүн эске алуу менен пайыздык интервалдарды тууралайт. Бул ыкма стандарттык пайыздык жүктөөлөргө караганда такыраак, өзгөчө жүктөө баалоолорунун бөлүштүрүлүшү кыйшайган же кыйшык болсо.

алгоритми:

  1. Стандарттык жүктөөнү аткарыңыз (параметрдик баалардын бөлүштүрүлүшүн алыңыз).
  2. Баа калыстык (бир тараптуулук) - жүктөөчү баалардын медианалык мааниси баштапкы үлгүдөгү баадан канчалык айырмаланат.
  3. Vychislite тездетүү фактору (тездетүү) - маалыматка жараша параметрдин өзгөрүү ылдамдыгы кандайча өзгөрөрүн өлчөө.
  4. Бул тууралоолорду алмаштырууну жана ылдамданууну эсепке алган ишеним аралыгын эсептөө үчүн колдонуңуз.

4. Пермутациянын пайыздык ыкмасы

Бул ыкма жүктөө жана алмаштыруу тесттеринин идеяларын айкалыштырат. Ал статистиканы баалоо үчүн маалыматтарды рандомизациялоону колдонот, андан кийин баалардын жыйынтыгында бөлүштүрүүнүн негизинде ишеним интервалдарын эсептейт.

алгоритми:

  1. Берилиштердин көптөгөн алмаштырууларын түзүңүз.
  2. Ар бир алмаштыруу үчүн кызыгуу статистикасын эсептеңиз.
  3. Ишеним аралыгын баалоо үчүн алмаштыруунун бөлүштүрүлүшүнүн процентилдерин колдонуңуз.

5. Компрессия ыкмасы (Jackknife-After-Bootstrap)

Бул ыкма жүктөө жана джек кысуу гибриди болуп саналат. Бул параметр баалоодо мүмкүн болгон кыйшаюуларды эске алуу менен ишеним интервалдарын эсептөө үчүн колдонулат.

алгоритми:

  1. Параметрдик баалардын бөлүштүрүлүшүн алуу үчүн стандарттык жүктөөнү аткарыңыз.
  2. Так бааларды алуу үчүн ар бир жүктөө натыйжасына кысуу ыкмасын колдонуңуз.
  3. Бул оңдолгон баалардын негизинде ишеним интервалдарын түзүңүз.

Жүктөлүүнү колдонуунун мисалы

Сизде 100 байкоонун үлгүсү бар деп коёлу жана сиз орто эсепке ишеним аралыгын баалагыңыз келет. Сиз төмөнкүлөрдү жасайсыз:

  1. Бул 10 байкоодон 000 100 жүктөө үлгүлөрүн аткарыңыз жана артка кайтыңыз.
  2. 10 000 үлгүнүн ар бири үчүн орточо эсепти эсептеңиз.
  3. Сиз жүктөөчү орточо көрсөткүчтөрдүн эмпирикалык бөлүштүрүлүшүн аласыз.
  4. 95% ишеним интервалы үчүн бул бөлүштүрүүнүн 2,5 жана 97,5 пайыздык бөлүгүн табыңыз.

Жүктөө методдорунун артыкчылыктары

  • ийкемдүүлүк: Кадимкилик же башка маалыматтарды бөлүштүрүү параметрлери жөнүндө эч кандай божомолдорду талап кылбайт.
  • Ишке ашыруунун жөнөкөйлүгү: Методдор заманбап программалык пакеттерди колдонуу менен оңой ишке ашырылат (мисалы, Python, R).
  • Кеңири колдонуу мүмкүнчүлүгү: Татаал бөлүштүрүүлөр, кичинекей үлгүлөр же белгисиз параметрлер менен иштеңиз.

Жүктөө методдорунун кемчиликтери

  • Эсептөө ресурстарына талаптар: Жүктөлүп алуу үлгүнү көп жолу кайталоону талап кылгандыктан, өзгөчө чоң үлгүлөр үчүн, эсептөө кымбат болушу мүмкүн.
  • Үлгү көз карандылык: Баалоолордун сапаты, өзгөчө, эгерде ал репрезентативдик болбосо, баштапкы маалымат үлгүсүнөн көз каранды.

Ошентип, жүктөө ыкмалары ишеним интервалдарын баалоо үчүн күчтүү курал болуп саналат, айрыкча классикалык ыкмаларды маалыматтардын жетишсиздигинен же бөлүштүрүүнүн белгисиздигинен улам колдонуу мүмкүн эмес болгон учурларда.

Каржыда жүктөө.

каржы жагынан озуп кетуу тобокелдиктерди баалоо, моделдөө жана финансылык натыйжаларды болжолдоо үчүн статистикалык жүктөө ыкмасын колдонуу. Финансыда бул ыкма маалыматтардын үлгүлөрү аз болгондо же бөлүштүрүүнүн нормалдуулугу жөнүндө адекваттуу эмес божомолдордон улам салттуу статистикалык ыкмалар ылайыксыз болгондо параметрлердин ишенимдүү баа берүүлөрүн жана бөлүштүрүүнү алуу үчүн колдонулат.

Bootstrapping финансылык аналитиктерге кирешелерди бөлүштүрүүнүн формасы, активдердин баалары же башка каржылык көрсөткүчтөр жөнүндө божомолдорго ишенбестен, колдо болгон маалыматтардын үлгүсүн өзгөртүү аркылуу баа алууга мүмкүндүк берет.

Каржыда жүктөөнүн колдонулушу:

1. Активдерди кайтаруу үчүн ишеним аралыгын баалоо.

Ишеним аралыгын баалоо үчүн жүктөө көп колдонулат акциялардын кирешелери, облигациялар же башка финансылык инструменттер. Бул өзгөчө пайдалуу, эгерде кайтаруу маалыматтары бурмаланган же четтөөлөрдү камтыса, кайталап тандоо ишеним интервалдары же өтө жоготуулардын ыктымалдыгы эсептелүүчү кирешелердин эмпирикалык бөлүштүрүлүшүн түзүүгө мүмкүндүк берет.

мисал: Жылдын орточо акция кирешеси үчүн болжолдуу 95% ишеним аралыгы.

2. Тобокелге учураган наркты (VaR) баалоо.

Жүктөлүп алуу тобокелдиктин наркын (VaR) баалоо үчүн колдонулат, ал белгилүү бир мөөнөт ичинде активдин же портфелдин максималдуу мүмкүн болгон жоготуусун өлчөйт (мисалы, 95%) өзгөртүү сценарийлери активдин наркы тарыхый маалыматтарга негизделген. Бул чоң жоготуулардын тобокелдигин баалоого мүмкүндүк берет, өзгөчө кирешелерди бөлүштүрүү нормалдуу эмес болгондо.

мисал: Эгерде 95% VaR 10,000 95 долларлык жоготууну көрсөтсө, бул убакыттын 10,000% жоготуу XNUMX XNUMX доллардан ашпайт дегенди билдирет.

3. Жүктөө. Портфелдин тобокелдигин баалоо.

Bootstrapping портфелдеги активдердин өзгөрмөлүүлүгүн жана корреляциясын баалоо үчүн колдонулушу мүмкүн. Бул инвесторлорго активдердин ар кандай конфигурацияларында жана туруксуз рынок шарттарында тобокелдиктер кандайча өзгөрөрүн түшүнүүгө жардам берет. Портфелдик активдер үчүн бир нече кирешелүү сценарийлерди моделдөө мүмкүн болуучу натыйжалардын бөлүштүрүлүшүн түзүүгө жана келечектеги тобокелдиктерди баалоого мүмкүндүк берет.

мисал: Кризис мезгилиндеги акциялардын жана облигациялардын портфелинин өзгөрмөлүүлүгүн баалоо.

4. Тобокелдик боюнча сыйлыктарды баалоо (Risk Premium)

Финансылык теорияда тобокелдик премиум - бул инвесторлор көбүрөөк тобокелчиликке баруу үчүн талап кылган кошумча киреше. Bootstrapping бул премияны тагыраак баалоо үчүн колдонулат, айрыкча өтө туруксуз активдер үчүн, жогорку тобокелдиктеги активдердин (мисалы, акциялардын) жана тобокелсиз активдердин (мисалы, мамлекеттик облигациялардын) кирешеси боюнча тарыхый маалыматтарды колдонуу менен жүктөө колдонулушу мүмкүн. тобокелдик сыйлыктарын бөлүштүрүүнү куруу.

мисал: Өнүгүп келе жаткан рыноктук капиталдык салымдар үчүн тобокелдик премиумун баалоо.

5. Финансылык моделдердин параметрлерин баалоо.

Bootstrapping каржылык моделдердин параметрлерин баалоо үчүн колдонулушу мүмкүн, мисалы Капитал активдерин баалоо модели (CAPM), баа коюу параметрлери (Black-Scholes) же тарыхый маалыматтарды колдонгон башка моделдер коэффиценттердин чекиттик бааларына таянуунун ордуна (мисалы, CAPM моделиндеги бета), жүктөө бул параметрлердин мүмкүн болгон маанилерин бөлүштүрүүгө жардам берет.

мисал: рынок шарттарынын өзгөрүшүнө анын сезгичтигин чагылдырган компания үчүн бета баалуулуктарынын диапазонуна баа берүү.

Жүктөө. Финансылык активдерди бөлүштүрүүнүн параметрлерин баалоо.

Каржы тармагында, өзгөчө активдердин кирешесин моделдөөдө көбүнчө нормалдуу бөлүштүрүүлөр болжолдонот. Бирок, бул божомол көп учурда реалдуу маалыматтарда акталбайт (бөлүштүрүү ассиметриялуу же оор куйруктарга ээ болушу мүмкүн). Жүктөө бул божомолдордон качууга жана бөлүштүрүү параметрлери үчүн ишеним аралыгын түзүүгө мүмкүндүк берет (орточо, дисперсия, медиана) Тарыхый маалыматтардан жүктөө көптөгөн үлгүлөрдү түзөт жана алардын тактыгын жана белгисиздигин баалоо үчүн параметрлердин бөлүштүрүлүшүн түзөт.

мисал: жогорку өзгөрүлмөлүүлүгү бар актив үчүн медианалык кирешени баалоо.

Активдин баасын болжолдоо

Bootstrapping биржалык бааларды, валюталарды жана башка каржы инструменттерин кыска мөөнөттүү болжолдоо үчүн пайдалуу болушу мүмкүн. Бул келечектеги баа сценарийлерин моделдөө үчүн чийки активдин баасынын маалыматтарынан бир нече үлгүлөр алынган (мисалы, акциялардын күнүмдүк баасы) тарыхый маалыматтарды колдонуу менен мүмкүн болгон баа сценарийлерин моделдөөгө жардам берет.

мисал: Өткөн баанын кыймылынын негизинде бир айдын ичинде компаниянын акцияларынын баа диапазонун болжолдоо.

Жүктөө. Кредиттик тобокелдикти баалоо. 

Кредиттик тобокелдикти баалоо үчүн, карыз алуучулардын дефолтко учуроо ыктымалдыгын моделдөө үчүн bootstrapping колдонулат. Бул, өзгөчө, карыз алуучулардын кредиттик жөндөмдүүлүгү боюнча тарыхый маалыматтардын чектелген көлөмү болгон учурда пайдалуу.

мисал: Керектөө кредит портфелинде карыз алуучулардын дефолт ыктымалдыгын баалоо.

Каржы тармагында жүктөөнүн артыкчылыктары:

  • ийкемдүүлүк: Bootstrapping маалымат бөлүштүрүүнүн формасы жөнүндө божомолдорду талап кылбайт, бул аны өзгөчө каржы тармагында пайдалуу кылат, бул жерде стандарттуу эмес жана кыйшайган киреше бөлүштүрүү кеңири таралган.
  • Чакан үлгүлөр үчүн колдонулушу: Метод каржылык изилдөөдө көп кездешкен чакан маалымат үлгүлөрү менен натыйжалуу иштөөгө мүмкүндүк берет.
  • Туруксуз жана стандарттуу эмес рыноктордун анализи: Bootstrapping салттуу ыкмалар ката натыйжаларды алып келиши мүмкүн болгон жогорку туруксуздугу жана белгисиздик менен базарларда колдонулушу мүмкүн.

Каржы тармагында жүктөөнүн кемчиликтери:

  • Эсептөө ресурстарына талаптар: Берилиштерди кайталап тандап алуу жана бөлүштүрүүнү куруу олуттуу эсептөө күчүн талап кылышы мүмкүн, айрыкча чоң көлөмдөгү маалыматтар менен.
  • Булак маалыматтардын сапатына көз каранды: Жүктөө тарыхый маалыматтарга негизделгендиктен, тандоонун начар репрезентативдүүлүгү так эмес прогноздорго же баалоого алып келиши мүмкүн.
  • Комплекстүү баалоо үчүн чоң үлгүнүн зарылдыгы: Жүктөө кичинекей үлгүлөр үчүн ылайыктуу болсо да, татаал жана так эсептөөлөр үчүн чоңураак маалыматтарды колдонуу жакшы.

жыйынтыктоо

Каржы тармагында жүктөө - бул тобокелдиктерди баалоо, бөлүштүрүү параметрлерин болжолдоо жана талдоо үчүн, өзгөчө белгисиздик шарттарында күчтүү жана ийкемдүү курал. Бул татаал жана туруксуз каржы рынокторунда колдонуу үчүн идеалдуу кылып, маалыматтарды нормалдуу жөнүндө катуу божомолдорго муктаж болбостон так жана реалдуу натыйжаларды берет.

АЗБУКА