1. Посредством нормы процента уравновешивается соотношение спроса и предложения кредита. Он содействует рациональному сочетанию собственных и заемных средств. Привлечение в оборот заемных средств выгодно только при покрытии кредитом временных и необходимых дополнительных потребностей. Излишнее пользование кредитом снижает общий уровень рентабельности вложений.
2. Устанавливаемая Центральным банком ставка платы за ресурсы (ставка рефинансирования) наряду с нормой обязательных резервов и условиями выпуска и обращения государственных ценных бумаг является эффективным средством управления коммерческими банками. Центральные банки определяют единство процентной политики в масштабах хозяйства, стимулируя повышение или понижение процентных ставок.
3. Посредством процента осуществляется регулирование объема привлекаемых банком депозитов. Рост потребности экономики в кредитах должен быть покрыт соответствующим приростом банковских депозитов как источников кредитования. Это ведет к повышению ставок депозитного процента до размера, уравновешивающего предложение депозитов и спрос на них со стороны кредитной организации. Наоборот, при сокращении потребности экономики в кредитах будут снижаться доходы банка от предоставляемых ссуд. Увеличить прибыль он сможет при сокращении объема пассивных операций.
4. Колебание среднерыночной ставки процента зависит от стадии промышленного цикла. На разных его фазах средняя норма ставки процента изменяется различным образом.
В начале промышленного подъема норма ставки процента остается низкой, несмотря на значительное повышение нормы прибыли, так как на этой стадии товаропроизводители используют преимущественно собственный, а не заемный капитал, спрос на последний очень невысок, а предложение возрастает.
На высшей стадии промышленного цикла норма ставки процента значительно возрастает, так как увеличивается спрос на заемный капитал, кредит используется не только для расширения производства, но и в спекулятивных операциях на валютном, фондовом и товарном рынках (товаропроизводителям выгодно брать деньги в долг).
В период кризиса норма ставки процента резко достигает максимальных размеров. Растет спрос на ссудный капитал и падает его предложение, происходит «погоня» за деньгами и как платежным средством, и как средством для создания сокровищ. Все стараются изъять деньги из банков. Товары не реализуются, деньги нужны для платежей по ранее выданным долговым обязательствам.
В фазе депрессии норма ставка процента минимальная. В этот период резко возрастает предложение ссудного капитала, а спрос на него падает. Предложение увеличивается в результате упадка и застоя производства: часть капитала, функционирующего ранее (в период подъема) в промышленности и торговле, высвобождается в денежной форме и притекает в банки в виде вкладов. Таким образом, накопление ссудного капитала в период депрессии приводит к уменьшению действительного капитала.
Таким образом, ссудный процент - не пассивный участник кредитной сделки, он оказывает стимулирующее воздействие на функционирование заемных средств, эффективное использование ссужаемой стоимости. Необходимость уплаты процента стимулирует заемщика к получению максимальной прибыли в условиях рыночной конкуренции, чтобы расплатиться с кредитором и иметь средства для расширенного воспроизводства. Если предприятие будет нерационально применять заемные средства (а также и собственные), то цена за кредит (процент за кредит) поглотит всю его прибыль.
Значение процента является важным для банка, так как получение и предоставление кредита - это основное назначение его деятельности.
Он исходит из предположения о нормальном распределении вероятностей рассматриваемых факторов риска и требует в процессе построения модели расчёта VAR только оценки параметров этого распределения. После такой оценки, основанной на результатах статистического исследования, вычисление показателя VAR осуществляется путем умножения полученных стандартных отклонений на соответствующий избранному доверительному уровню расчетный коэффициент (система таких коэффициентов для каждого доверительного уровня определена математическим путём и представлена в виде определенной таблицы вычислений). При определении на основе этого метода VAR для определённого портфеля финансовых инструментов необходимо дополнительно исследовать характер корреляционных связей между отдельными инструментами. Хотя этот метод и является наиболее простым, ареал его использования очень ограничен, так как в реальной практике параметрическое распределение вероятностей факторов финансового риска встречается довольно редко.
Конец работы -
Эта тема принадлежит разделу:
Ограничению риска в системе бизнеса носят название риск-менеджмент
Под риском понимают все внутренние и внешние предпосылки которые мо.. гут негативно повлиять на достижение стратегических целей в течение точно.. определенного отрезка времени наблюдения например периода оператив..
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:
Что будем делать с полученным материалом:
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
| Твитнуть |
Все темы данного раздела:
Виды рисков. Факторы, влияющие на возникновение рисков
Классификация:
А) По характеру последствий:
· Чистые (вызывают только убыток-риск пожара или наводнения);
· Спекулятивные (могут приносить как убытки, та
Факторы, влияющие на возникновение рисков
Все рискообразующие факторы можно разделить на 2 группы:
· внутренние факторы, возникающие в процессе деятельности предприятия;
· внешние факторы, суще
Организация процесса управления рисками в организации
Первым этапом организации риск-менеджмента является определение цели риска и цели рисковых вложений капитала. Цель риска – это результат, который необходимо получить. Им может быть
Управление информационными рисками
Работа по минимизации информационных рисков заключается в предупреждении несанкционированного доступа к данным, а также аварий и сбоев оборудования.
Для минимизации информационных рисков с
Карта рисков
Карта рисков – простой метод оценки рисков
Представители разных отраслей экономики – зачастую задают, как консультантам по управлению рисками вопрос: есть ли простые и наг
Описание структуры карты рисков
На этой карте рисков вероятность или частота отображается по вертикальной оси, а сила воздействия или значимость - по горизонтальной оси. В этом случае вероятность появления риска увеличивае
Построение карты рисков
Производиться как в рамках внедрения системы управления рисками на уровне всей организации, что сложно, а зачастую и невозможно выполнить внутренними силами организации.
Д
Основные шаги процесса самостоятельного картографирования рисков
1. первичное обучение
2. определение границ анализа
3. формирование состава команды
4. анализ сценариев и ранжирование
5. определение границы терпимости к риску
Методы управления рисками
Сами по себе методы риск-менеджмента достаточно разнообразны. Это связано с неоднозначностью понятия риска и наличием большого числа критериев их классификации. В следующем разделе
Моделирование по историческим данным
Метод исторического моделирования (historical simulation) основан на использовании исторических данных по изменениям факторов рыночного риска для получения распределения будущих колебаний стоимости
Метод Монте-Карло
из учебника:
Метод Монте-Карло заключается в определении статистических моделей для активов портфеля и их моделировании посредством генерации случайных траекторий. З
Метод анализа сценариев
Метод анализа сценариев изучает эффект изменения капитала портфеля в зависимости от изменения величин рисковых факторов (напр., процентной ставки, волатильности) или параметров модели. Модел
Основные количественные характеристики рисков
Риск, которому подвергается предприятие, - это вероятная угроза разорения или несения таких финансовых потерь, которые могут остановить все дело.
Поскольку вероятность неудачи присут
Выбор проектов на основе математического ожидания и среднего квадратического отклонения
Главной целью любого инвестора является получение ожидаемой прибыли от результатов инвестирования. Эта прибыль является ожидаемой в том смысле, что на этапе осуществления инвестирования ее величина
Закон нормального распределения (закон Гаусса)
Нормальное распределение (распределение Гаусса) используется при оценке надежности изделий, на которые воздействует ряд случайных факторов, каждый из которых незначительно влияет на результирующий
Типы математических игр
Кооперативные и некооперативные
Игра называется кооперативной, или коалиционной, если игроки могут объединяться в группы, взяв на себя некоторые обязательства перед другими игроками и коор
Платежная матрица игры
Таблица, в которой показаны выплаты каждому участнику при двусторонней игре. Строки таблицы отражают результаты каждого выбора стратегии одним участником, а столбцы – результаты выбора другого. Мож
Чистые стратегии в математической игре
Смешанные стратегии в математической игре
В теории игр страте́гия игрока в игре или деловой ситуации - это полный план действий при всевозможных ситуациях, способных возникнуть. Стратегия определяет действие игрока в любой момент игры
Вопрос №24
Основная теорема теории матричных игр, или теорема о минимаксе. Если – матрица
Вопрос №25
Графический метод применим к тем играм, в которых хотя бы один из игроков имеет две стратегии.
Основные этапы нахождения решения игры 2×n или m×2:
1.Строят прямые, соо
Аналитическое решение смешанной игры
Чтобы найти оптимальную смешанную стратегию игрока А: и соответствующую цену игры ν, необходим
Методика мажорирования стратегий
Мажорирование представляет отношение между стратегиями, наличие которого во многих практических случаях дает возможность сократить размеры исходной платежной матрицы игры. Рассмотри
Использование дерева решений
На практике результат одного решения заставляет нас принимать следующее решение и т. д. Когда нужно принять несколько решений в условиях неопределенности, когда каждое решение зависит от исхода пре
Функция полезности Неймана-Моргенштерна
Основные определения и аксиомы.Методология рационального принятия решений в условиях неопределенности, основанная на функции полезности индивида, опирается на пять аксиом, которые отражают м
Концепция рисковой стоимости VAR
Одной из основных задач финансовых институтов является оценка рыночных рисков, которые возникают вследствие флуктуации (благоприятном событии) цен акций, сырьевых товаров, обменных курсов, процентн
Этап оценки фактической эффективности.
Реализационный (непосредственно внедренческий) этап
реализация всех разработанных проектных документов на основе плана-графика работ. При этом выполняются мероприятия по социально-психологической подготовке работников, имеющих отношение к объекту анализа, их профессиональной и материально-технической подготовке. Необходимо также разработать систему материального стимулирования проведения внедренческих работ. На этом этапе проводится контроль выполнения проектных мероприятий и при необходимости корректировка работ по проведенному ФСА.
расчет социальных, экологических, экономических и других видов эффектов и эффективности.
Параметрический метод основывается на количественном и качественном описании исследуемых свойств СУ (объекта исследования) и установлении взаимосвязей между параметрами как внутри управляющей и управляемой подсистем, так и между ними. Это позволяет с помощью заранее избранной номенклатуры параметров на базе фактических данных количественно оценить исследуемый объект. При этом зависимости между параметрами могут быть как функциональными (проявляемые определенно и точно в каждом отдельно наблюдаемом случае) и корреляционными (определяемые на основе корреляционного метода). Считается одним из самых объективных.
Свойство СУ - объективная особенность системы, проявляющаяся при ее создании и функционировании. Свойств у системы может быть бесчисленное множество, и в зависимости от условий и обстоятельств они могут постоянно обнаруживаться и проявляться. Свойства могут быть простыми и сложными. Простое свойство это, например, численность управленческого персонала, срок службы ТСУ, емкость запоминающего устройства ТСУ и др. Примером сложного свойства может служить производительность труда управленцев, которая включает объем выполняемых функций и численность персонала. Любое свойство системы можно охарактеризовать словесно, численно, графически, в виде таблицы, функции, т.е. с помощью признаков его.
Признак продукции - качественная или количественная характеристика свойств системы. Примером качественных признаков могут служить тип оргструктуры управления, метод управления, метод оценки СУ, способ расчета численности персонала и т.п. Существенным значением среди качественных признаков обладают альтернативные признаки, которые имеют только два взаимоисключающих варианта, например, наличие или отсутствие ошибок в работе персонала. Помимо качественных альтернативных признаков свойств СУ могут быть признаки многовариантные.
Для объективной оценки любой системы ее свойства необходимо охарактеризовать количественно. Количественно свойства объекта исследования характеризуют параметры.
Частным случаем параметра СУ является показатель - количественная характеристика свойств системы, входящих в ее состав и рассматриваемая применительно к определенным условиям ее создания и функционирования. Следовательно, параметр системы следует воспринимать как более широкое понятие, так как он может характеризовать любые свойства системы.
Многие показатели являются функциями параметров. Так, электровооруженность труда зависит от потребленной электроэнергии, рациональности ее использования, численности персонала; нормативная численность персонала любого подразделения является функцией трудоемкости управленческих функций, квалификации и других параметров.
Качественные признаки также могут влиять на вид функциональной зависимости показателей СУ от ее параметров. Например способ резервирования выполняемых функций управления (качественным признак) оказывает влияние на вид зависимости показателей надежности СУ; используемый метод распределения функций управления в подразделении, являющийся качественным признаком, оказывает существенное воздействие на зависимость уровня качества выполняемых функций персонала от имеющегося в наличии профессионального состава (экономистов, маркетологов, инженеров и т.п.) - структурного параметра СУ. Кроме структурных существуют геометрические и другие параметры.
В параметрическом методе параметры выступают одной из важнейших базовых характеристик как элементов СУ, так и в целом всей системы. Они отражают взаимосвязи элементов, состояния и тенденции их развития как с качественной, так и количественной стороны.
Качественные и количественные признаки СУ тесно взаимосвязаны между собой и с ее показателями (рис. 7.6).
При исследовании СУ в основном используются:
количественные абсолютные и относительные параметры (как частные случаи - показатели). Показатели в абсолютном исчислении используются для описания отличающихся исследуемых объектов (численность ППП, количество подразделений, затраты на персонал и т.п.), а относительные показатели для характеристики, например, темпов роста продаж, прибыли, численности, производительности труда персонала и т.п.;
качественные признаки, в описательном виде характеризующие то или иное свойство системы (способ воздействия на управляемый объект, метод оценки и т.п.);
классификационные (номинальные) признаки (параметры), характеризующие те свойства системы, которые не могут принимать участие в оценке, но позволяют отнести изучаемый объект к определенному классу безотносительно к проведению оценки (список специальностей сотрудников, перечень марок ТСУ, типов ОСУ);
порядковые (ранговые) параметры, позволяющие качествен отличать друг от друга изучаемые объекты, что выражается в присвоении им, например, баллов (оценка успеваемости, оценка выступления спортсмена), разрядов (у рабочих, спортсменов, чиновников), должностной табели о рангах (инженер 3, 2 и 1-й категории, старший, ведущий и главный инженер).
Показатели СУ могут быть единичными, комплексными, интегральными и обобщенными.
Единичный показатель СУ - показатель, относящийся только к одному из свойств СУ. Например, единичными показателями являются численность ППП, количество функций управления. Его разновидностью выступает относительный единичный показатель, представляющий собой отношение единичного показателя к нормативному (базовому), выражаемому в относительных единицах или процентах.
Нормативный (базовый) показатель - показатель, принятый за сходный (эталонный) при сравнительных оценках СУ. В качестве базовых принимаются, например, показатели прогрессивных СУ или конкурентов. Базовые показатели могут быть также единичными, комплексами, интегральными и обобщенными.
Комплексный показатель - показатель, относящийся к нескольким свойствам продукции. С помощью данного показателя можно в целом охарактеризовать подсистему, элемент СУ.
Интегральный показатель - комплексный показатель, отражающий соотношение суммарного полезного эффекта от эксплуатации СУ и суммарных затрат на ее создание и эксплуатацию
К комплексным показателям принадлежат также групповые и обобщенные (определяющие) показатели. Комплексный показатель СУ, относящийся к определенной группе ее свойств, называется групповым.
Обобщенный показатель СУ- показатель, относящийся к такой совокупности ее свойств, по которой принято решение оценивать систему.
Для облегчения практического использования показателей проводят их классификацию. Большое значение при этом имеет единство методов классификации, определения и применения показателей.
Классификация показателей может быть произведена:
По количеству характеризуемых свойств, т. е. они могут быть единичными и комплексными (групповыми, интегральными, обобщенными); г
По способу выражения (размерными и безразмерными единицами измерения, в том числе с помощью баллов, процентов);
По методу определения (социологическими, эксперт расчетными, экспериментальными);
По влиянию на качество при изменении абсолютного значения показателя (позитивные, негативные);
По видам ограничения здесь (не менее, не более, не менее и не более);
По стадии определения - здесь показатели могут быть исследовательско-проектными и эксплуатационными;
По применению для оценки (базовыми, относительными);
По отношению к различным свойствам (адаптивности, эффективности, гибкости, преемственности и т.д.).
Такая классификация существенно упрощает математически) обоснования при оценке и при оптимизационных расчетах отдельны) показателей. Кроме того, показатели качества, классифицированные по ограничениям, позволяют определить категорию продукции, подразделяемую по признаку последствий при отказе, снижении или низком значении одного или совокупности показателей.
Доклады – правила разработки классификации /пр. задание: разработать классификацию параметров:
конкурентоспособности предприятия,
качества продукции
качества персонала
эффективности управления
ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ РАСЧЕТЫ ПОКАЗАТЕЛЕЙ
Каждый из параметров может использоваться при исследовании и расчете показателей, представленных ниже.
1. Показатели, характеризующие выполнение планов или соблюдение норм:
В относительных единицах для позитивных показателей (для негативных показателей числитель со знаменателем меняются местами).
В процентах для позитивных показателей (для негативных показателей числитель со знаменателем меняются местами).
2. Показатели темпов роста:
В относительных единицах (для негативных показателей числитель со знаменателем меняются местами)
В процентах
3. Позитивные показатели отклонений:
В относительных единицах
В процентах
4. Негативные показатели отклонений:
В относительных единицах
В процентах
К позитивным показателям относятся те, которые при своем численном увеличении улучшают функционирование СУ (например, показатели прибыли, объема продаж и т.п.), а к негативные - те, которые при их численном увеличении ухудшают функционирование СУ (например, себестоимость и т.п.).
ОБЩИЙ ПОРЯДОК ПРОВЕДЕНИЯ ОЦЕНОК ПАРАМЕТРИЧЕСКИМ МЕТОДОМ
Общий порядок использования параметрического метода при исследовании объектов СУ предполагает следующие действия.
1) построить дерево свойств объекта исследования и его компонентов;
2) идентифицировать свойства свойств исследуемого объекта по классам;
3) определить номенклатуры параметров, характеризующих свойства исследуемого объекта СУ;
4) осуществить группировку избранных параметров;
5) провести квантификацию и шкалирование (по типам шкал: порядковая; интервалов; отношений; разностей; абсолютная) параметров
6) осуществить нормирование значений параметров;
7) измерить значения параметров;
8) разработать модели взаимного соответствия сопоставляемых компонентов и параметров объекта
Среди ряда методов, используемых при исследовании СУ, параметрический метод можно отнести к наиболее объективным. Он основывается на количественном и качественном описании исследуемых свойств СУ (объекта исследования) и установлении взаимосвязей между параметрами как внутри управляющей и управляемой подсистем, так и между ними. Это позволяет с помощью заранее избранной номенклатуры параметров на базе фактических данных количественно оценить исследуемый объект.
При этом зависимости между параметрами могут быть как функциональными (проявляемыми определенно и точно в каждом отдельно наблюдаемом случае) так и корреляционными (определяемые на основе корреляционного метода)
Каждая СУ обладает рядом специфических свойств, позволяющих отличить ее от любых других.
Свойство СУ - объективная особенность системы, проявляющаяся при ее создании и функционировании. Свойств у системы может быть бесчисленное множество, и в зависимости от условий и обстоятельств они могут постоянно обнаруживаться и проявляться.
Свойства будущей СУ формируются и учитываются при составлении задания на проектирование и непосредственно при самом проектировании. При создании новой системы эти свойства реализуются и конкретизируются. В процессе эксплуатации происходит проявление и поддержание свойств СУ. Чем сложнее СУ, тем более сложным комплексом свойств она обладает, тем сложнее формы их проявления.
Свойства могут быть простыми и сложными .
Простое свойство например, численность управленческого персонала, срок службы ТСУ, емкость запоминающего устройства ТСУ и др.
Примером сложного свойства может служить производительность труда управленцев , которая включает объем выполняемых функций и численность персонала.
Любое свойство системы можно охарактеризовать словесно, численно, графически, в виде таблицы, функции, т.е. с помощью признаков его.
Признак свойства - качественная или количественная характеристика свойств системы.
Примером качественных признаков могут служить тип ОСУ, метод управления, метод оценки СУ, способ расчета численности персонала и т.п. Существенным значением среди качественных признаков обладают альтернативные признаки, которые имеют только два взаимоисключающих варианта, например, наличие или отсутствие ошибок в работе персонала. Помимо качественных альтернативных признаков свойств СУ могут быть признаки многовариантные.
Для объективной оценки любой системы ее свойства необходимо охарактеризовать количественно. Количественно свойства объекта исследования характеризуют параметры.
Частным случаем параметра СУ является показатель - количественная характеристика свойств системы, входящих в ее состав и рассматриваемая применительно к определенным условиям ее создания и функционирования. Следовательно, параметр системы следует воспринимать как более широкое понятие, так как он может характеризовать любые свойства системы.
Многие показатели являются функциями параметров. Так, показатель электровооруженности труда зависит от таких параметров как объем потребленной электроэнергии, рациональность ее использования, численность персонала; нормативная численность персонала любого подразделения является функцией трудоемкости управленческих функций, квалификации и других параметров
Качественные признаки также могут влиять на вид функциональной зависимости показателей СУ от ее параметров. Например, способ резервирования выполняемых функций управления (качественным признак) оказывает влияние на вид зависимости показателей надежности СУ; используемый метод распределения функций управления в подразделении, являющийся качественным признаком, оказывает существенное воздействие на зависимость уровня качества выполняемых функций персонала от имеющегося в наличии профессионального состава (экономистов, маркетологов, инженеров и т.п.) - структурного параметра СУ. Кроме структурных существуют геометрические и другие параметры.
В параметрическом методе параметры выступают одной из важнейших базовых характеристик как элементов СУ, так и в целом всей системы. Они отражают взаимосвязи элементов, состояния и тенденции их развития как с качественной, так и количественной стороны. Качественные и количественные признаки СУ тесно взаимосвязаны между собой и с ее показателями.
При исследовании СУ в основном используются:
количественные абсолютные и относительные параметры (как частные случаи - показатели). Показатели в абсолютном исчислении используются для описания отличающихся исследуемых объектов (численность ППП, количество подразделений, затраты на персонал и т.п.), а относительные показатели для характеристики, например, темпов роста продаж, прибыли, численности, производительности труда персонала и т.п.;
качественные признаки, в описательном виде характеризующие то или иное свойство системы (способ воздействия на управляемый объект, метод оценки и т.п.);
классификационные (номинальные) признаки {параметры), характеризующие те свойства системы, которые не могут принимать участие в оценке, но позволяют отнести изучаемый объект к определенному классу безотносительно к проведению оценки (список специальностей сотрудников, перечень марок ТСУ, типов ОСУ);
порядковые (ранговые) параметры, позволяющие качественно отличать друг от друга изучаемые объекты, что выражается в присвоении им, например, баллов (оценка успеваемости, оценка выступления спортсмена), разрядов (у рабочих, спортсменов, чиновников), должностной табели о рангах (инженер 3, 2 и 1-й категории, старший, ведущий и главный инженер).
Показатели СУ могут быть единичными, комплексными, интегральными и обобщенными.
Единичный показатель СУ - показатель, относящийся только к одному из свойств СУ. Например, единичными показателями являются численность ППП, количество функций управления. Его разновидностью выступает относительный единичный показатель, представляющий собой отношение единичного показателя к нормативному (базовому), выражаемому в относительных единицах или процентах.
Нормативный (базовый) показатель - показатель, принятый за исходный (эталонный) при сравнительных оценках СУ. В качестве базовых принимаются, например, показатели прогрессивных СУ или конкурентов.
Базовые показатели могут быть также единичными, комплексными, интегральными и обобщенными.
Комплексный показатель - показатель, относящийся к нескольким свойствам продукции. С помощью данного показателя можно в целом охарактеризовать подсистему, элемент СУ.
Разновидностью комплексного показателя, позволяющего с экономической точки зрения определить оптимальную совокупность свойств изделия, может служить интегральный показатель.
Интегральный показатель - комплексный показатель, отражающий соотношение суммарного полезного эффекта от эксплуатации СУ и суммарных затрат на ее создание и эксплуатацию.
Обобщенный показатель СУ – показатель, относящийся к такой совокупности ее свойств, по которой принято оценивать систему.
Рассмотренная выше общая стратегия оценки статистических гипотез в первую очередь определяет применение так называемых параметрических методов математической статистики.
Параметрические методы основаны на некоторых, как правило, вполне вероятных предположениях о характере распределения случайной величины. Обычно параметрические методы, используемые в анализе экспериментальных данных, основаны на предположении нормальности распределения этих данных. Следствием такого предположения является необходимость оценки исследуемых параметров распределения. Так, в случае рассматриваемого далее t -теста Стьюдента такими оцениваемыми параметрами являются математическое ожидание и дисперсия. В ряде случаев делаются дополнительные предположения по поводу того, как параметры, характеризующие распределение случайной величины в разных выборках, соотносятся между собой. Так, в тесте Стьюдента, который часто используют для сравнения средних значений (математического ожидания) двух рядов данных на предмет их однородности или неоднородности, дополнительно делается предположение об однородности дисперсий распределения случайных величин в двух генеральных совокупностях, из которых эти данные были извлечены.
Достоинством методов параметрического анализа данных является тот факт, что они обладают достаточно высокой мощностью. Под мощностью теста имеют в виду его способность избегать ошибки второго рода, или β-ошибки. Чем меньше оказывается β-ошибка, тем выше мощность теста. Иными словами, мощность теста = 1 – β.
Высокая мощность параметрических тестов, или критериев, обусловлена тем, что данные методы требуют, чтобы имеющиеся данные были описаны в метрической шкале . Как известно, к метрическим шкалам относят интервальную шкалу и шкалу отношений, которую иногда еще называют абсолютной шкалой. Интервальная шкала позволяет исследователю выяснить не только отношения равенства или неравенства элементов выборки (как это позволяет сделать шкала наименований ) и не только отношения порядка (как это позволяет сделать шкала порядка ), но также и оценивать эквивалентность интервалов. Абсолютная шкала вдобавок к этому позволяет оценивать эквивалентность отношений между элементами множества, полученными в ходе измерения. Именно поэтому метрические шкалы относят к сильным измерительным шкалам. Благодаря этой силе параметрические методы позволяют более точно выразить различия в распределении случайной величины при условии истинности пулевых или альтернативных гипотез.
Следует также отметить, что в целом параметрические методы статистики более разработаны в теории математической статистики и поэтому применяются значительно шире. Практически любой экспериментальный результат может быть оценен с помощью какого-либо из этих методов. Именно такие методы и рассматриваются преимущественно в учебниках и руководствах по статистическому анализу данных.
В то же время трудности, связанные с использованием методов параметрического анализа в статистике, состоят в том, что в ряде случаев априорные предположения о характере распределения исследуемых случайных величин могут оказаться неверными. И эти случаи весьма характерны именно для психологических исследований в тех или иных ситуациях.
Так, если сравнивать две выборки с помощью t -теста Стьюдента, можно обнаружить, что распределение наших данных отличается от нормального, а дисперсии в двух выборках значительно разнятся. В этом случае использование параметрического теста Стьюдента может до некоторой степени исказить выводы, которые хочет сделать исследователь. Такая опасность увеличивается, если значения вычисленной статистики оказываются близкими к граничным значениям квантилей, которые используются для принятия или отвержения гипотез. В большинстве случаев, однако, как, например, в случае использования t -теста, некоторые отклонения от теоретически заданных предположений оказываются некритичными для надежного статистического вывода. В других случаях такие отклонения могут создавать серьезную угрозу такому выводу. Тогда исследователи могут разрабатывать специальные процедуры, которые могут скорректировать процедуру принятия решения по поводу истинности статистических гипотез. Назначение этих процедур состоит в том, чтобы обойти или смягчить слишком жесткие требования параметрических моделей используемой статистики.
Один из вариантов таких действий исследователя, когда он обнаруживает, что полученные им данные по своим параметрам отличаются от того, что задано в структурной модели используемого параметрического теста, может состоять в том, чтобы попытаться преобразовать эти данные к нужному виду. Например, как отмечалось в гл. 1, измеряя время реакции, можно избежать высокого значения асимметрии его распределения, если использовать для анализа логарифмы получаемых значений, а не сами значения времени реакции.
Другой вариант действий состоит в отказе от использования каких-либо априорно заданных предположений о характере распределения случайной величины в генеральной совокупности. А это означает отказ от параметрических методов математической статистики в пользу непараметрических.
Непараметрическими называют методы математической статистики, при которых не выдвигаются какие-либо априорные предположения о характере распределения исследуемых данных и не предполагается каких-либо допущений о соотношении параметров распределения анализируемых величин. В этом заключается главное достоинство этих методов.
В полной мере преимущество непараметрической статистики раскрывается тогда, когда результаты, полученные в эксперименте, оказываются представленными в более слабой неметрической шкале , представляя собой результаты ранжирования. Такая шкала называется шкалой порядка. Конечно, в ряде случаев исследователь может преобразовать эти данные к более сильной интервальной шкале, используя процедуры нормализации данных, но, как правило, оптимальным вариантом в этой ситуации является применение именно непараметрических тестов, специально созданных для статистического анализа.
Как правило, тесты непараметрической статистики предполагают оценивание имеющихся соотношений ранговых сумм в двух или более выборках, и на основании этого формулируется вывод о соотношении этих выборок. Примерами таких тестов являются критерий знаков, критерий знаковых рангов Уилкоксона, а также U-критерий Манна – Уитни, которые используются в качестве аналога параметрического t -теста Стьюдента.
В то же время, если результаты измерения оказываются представленными в более сильной шкале, использование непараметрической статистики означает отказ от части информации, содержащейся в данных. Следствием этого является опасность возрастания ошибки второго рода, свойственной этим методам.
Таким образом, методы непараметрической статистики оказываются более консервативными по сравнению с методами параметрической статистики. Их использование грозит в большей мере ошибкой второго рода, т.е. ситуацией, когда исследователь, например, не может обнаружить отличия двух выборок, когда такие отличия на самом деле имеют место. Иными словами, такие методы оказываются менее мощными по сравнению с параметрическими методами. Поэтому использование параметрической статистики в анализе экспериментальных данных, отличающихся от простого ранжирования, как правило, является предпочтительным.