Вариант 3 статистика: сам.-практика 3, статистика ,вариант 3

РГР Вариант 3 СТАТИСТИКА

Вариант 4

Статистика численности и движения персонала организации, использования рабочего времени. Задачи статистики, основные показатели.

Задача 1.

Имеются данные о численности работников

показатель	Количество, чел.
Численность работников списочного состава на начало года	476
Принято работников всего	29
Выбыло работников всего	62
В том числе по собственному желанию Уволено за нарушение трудовой дисциплины	20 8

Определить : списочную численность на конец года и основные коэффициенты движения рабочей силы.

Задача 2.

Предприятие начало работать с 11 апреля. В день начала работы списочная численность составляла 280 человек, 14 апреля принято 15 чел., 16 апреля принято 3 чел., 18 апреля уволено 11 чел., 22 апреля принято 7 чел, 25 апреля уволено 3 чел.

Определить списочную численность работников на конец апреля и среднесписочную численность за апрель

Задача 3.

По предприятию имеются следующие данные за месяц, человекодни.

Рабочими предприятия отработано	3561
Целодневные простои	20
Неявки на работу
Очередные отпуска	288
Выходные дни	1440
Болезни	34
Отпуска по учебе	10
прогулы	1
С разрешения администрации	10
Прочие неявки разрешенные законом	36

Предприятие работало 22 дня, за это время рабочими было отработано 26 303 человекочаса, из них 430 сверхурочно. На предприятии 135 рабочих имеют продолжительность рабочего дня 8 часов, остальные – 7 часов.

Определите:

1. фонды рабочего времени

2. баланс рабочего времени

3. показатели использования фондов рабочего времени

4. показатели использования рабочего времени по числу дней

5. показатели использования рабочего времени по числу часов.

Контрольная работа по статистике (вариант 3) УРГЭУ-СИНХ

Выбери предмет

Технические

Авиационная и ракетно-космическая техника

Автоматизация технологических процессов

Автоматика и управление

Архитектура и строительство

Базы данных

Военное дело

Высшая математика

Геометрия

Гидравлика

Детали машин

Железнодорожный транспорт

Инженерные сети и оборудование

Информатика

Информационная безопасность

Информационные технологии

Материаловедение

Машиностроение

Металлургия

Метрология

Механика

Микропроцессорная техника

Начертательная геометрия

Пожарная безопасность

Приборостроение и оптотехника

Программирование

Процессы и аппараты

Сварка и сварочное производство

Сопротивление материалов

Текстильная промышленность

Теоретическая механика

Теория вероятностей

Теория игр

Теория машин и механизмов

Теплоэнергетика и теплотехника

Технологические машины и оборудование

Технология продовольственных продуктов и товаров

Транспортные средства

Физика

Черчение

Электроника, электротехника, радиотехника

Энергетическое машиностроение

Ядерные физика и технологии

Другое

Естественные

Агрохимия и агропочвоведение

Астрономия

Безопасность жизнедеятельности

Биология

Ветеринария

Водные биоресурсы и аквакультура

География

Геодезия

Геология

Естествознание

Землеустройство и кадастр

Медицина

Нефтегазовое дело

Садоводство

Фармация

Химия

Хирургия

Экология

Гуманитарные

Актерское мастерство

Английский язык

Библиотечно-информационная деятельность

Дизайн

Документоведение и архивоведение

Журналистика

Искусство

История

Китайский язык

Конфликтология

Краеведение

Криминалистика

Кулинария

Культурология

Литература

Логика

Международные отношения

Музыка

Немецкий язык

Парикмахерское искусство

Педагогика

Политология

Право и юриспруденция

Психология

Режиссура

Реклама и PR

Религия

Русский язык

Связи с общественностью

Социальная работа

Социология

Физическая культура

Философия

Французский язык

Этика

Языки (переводы)

Языкознание и филология

Экономические

Анализ хозяйственной деятельности

Антикризисное управление

Банковское дело

Бизнес-планирование

Бухгалтерский учет и аудит

Внешнеэкономическая деятельность

Гостиничное дело

Государственное и муниципальное управление

Деньги

Инвестиции

Инновационный менеджмент

Кредит

Логистика

Маркетинг

Менеджмент

Менеджмент организации

Микро-, макроэкономика

Налоги

Организационное развитие

Производственный маркетинг и менеджмент

Рынок ценных бумаг

Стандартизация

Статистика

Стратегический менеджмент

Страхование

Таможенное дело

Теория управления

Товароведение

Торговое дело

Туризм

Управление качеством

Управление персоналом

Управление проектами

Финансовый менеджмент

Финансы

Ценообразование и оценка бизнеса

Эконометрика

Экономика

Экономика предприятия

Экономика труда

Экономическая теория

Экономический анализ

EVIEWS

SPSS

STATA

CBOE US OTPARITION.

Текущая статистика рынка

• Скачать в этот день в качестве CSV
• Скачать Последние 30 Дней торгов Cboe (C,W,E,Z) 6 080 961 32,02% 31,01% НАСДАК (Q,T,X,H,I,J) 5 650 262 29,75% 29,41% Нью-Йоркская фондовая биржа (А, Н) 3 441 393 18,12% 18,69% МИАКС (М,П,Д) 3 013 868 15,87% 15,39% ВАРИАНТЫ КОРОБКИ 806,147 4. 24% 5.50% Total 18,992,631 100% 100%

  Cboe данные составлены для удобства посетителей сайта и предоставлены без ответственности за точность и принимается посетителем сайта при условии, что передача или пропуски не может быть основанием для каких-либо претензий, требований или поводов для действий. Информация и данные были получены из источников, которые считаются надежными, но точность не гарантируется. Использование вами данных Cboe регулируется Условия веб-сайтов Cboe.

  (Все время центральное)

  Итого

  ВРЕМЯ	ЗВОНКИ	ПУТС	ВСЕГО	СООТНОШЕНИЕ ПК/Ц
  09:00	500642	482768	983410	0,96
  09:30	1	852826	1758417	0,94
  10:00	1223854	1121456	2345310	0,92
  10:30	1493237	1340945	2834182	0,90
  11:00	1671937	1522241	3194178	0,91
  11:30
  12:00
  12:30
  13:00
  13:30
  14:00
  14:30
  15:00
  15:15

  Опции указателя

  ВРЕМЯ	ЗВОНКИ	ПУТС	ВСЕГО	СООТНОШЕНИЕ ПК/Ц
  09:00	214468	242768	457236	1,13
  09:30	395998	450972	846970	1,14
  10:00	557863	585297	1143160	1,05
  10:30	700123	688381	1388504	0,98
  11:00	773876	778874	1552750	1. 01
  11:30
  12:00
  12:30
  13:00
  13:30
  14:00
  14:30
  15:00
  15:15

  Опционы на акции

  ВРЕМЯ	ЗВОНКИ	ПУТС	ВСЕГО	СООТНОШЕНИЕ ПК/Ц
  09:00	286174	240000	526174	0,84
  09:30	509593	401854	911447	0,79
  10:00	665991	536159	1202150	0,81
  10:30	793114	652564	1445678	0,82
  11:00	898061	743367	1641428	0,83
  11:30
  12:00
  12:30
  13:00
  13:30
  14:00
  14:30
  15:00
  15:15

  Повышение доходности портфеля опционов с использованием вероятности и статистики.

  Часть 3

  Автор: Craig Hilsenrath и Статистика

  – Часть 1 и Часть 2.

  Определение вероятностей

  В 1973 году Фишер Блэк и Майрон Шоулз опубликовали статью, определяющую ныне известную модель ценообразования опционов Блэка-Шоулза. Одной из характеристик модели Блэка-Шоулза является то, что она предполагает, что ежедневная доходность базового актива подчиняется логарифмически нормальному распределению. Причина этого предположения заключается в том, что модель может оценить вероятность того, что опцион истечет в деньгах, и получить прибыль для покупателя опциона.

  Есть две концепции, которые необходимо понять, чтобы понять, как рассчитываются вероятности. Первая, функция плотности вероятности или PDF, определяется как функция, которая описывает относительную вероятность того, что случайная величина примет заданное значение. На рисунке ниже показана типичная нормальная функция плотности вероятности. Ось x показывает изменение переменной, доходность базовой цены в нашем случае, в стандартных отклонениях. Греческая буква μ используется для обозначения среднего или среднего изменения.

  В контексте модели ценообразования Блэка-Шоулза это означает, что распределение натурального логарифма дневной доходности примерно соответствует нормальному распределению. То, что говорит нам PDF, – это частота, с которой мы можем ожидать, что доходность журнала изменится на определенное количество стандартных отклонений. Однако это не вероятность. Как показано на диаграмме, вероятность представлена ​​площадью под PDF. Взятие суммы чисел, представляющих площадь между -3 и +3 стандартными отклонениями, дает 99,7% доверительный интервал.

  Чтобы вычислить вероятности, нам нужно знать площадь под кривой PDF для числа стандартных отклонений, представленных изменением цены. Это достигается с помощью функции кумулятивной плотности или CDF. На рисунке 2 ниже показана CDF для нормального распределения, изображенного на рисунке 1.

  Важно отметить, что точка на CDF обозначает вероятность того, что переменная меньше или равна соответствующему числу стандартных отклонений. Следовательно, вероятность того, что цена изменит нулевое или меньшее стандартное отклонение, составляет 50%. Точно так же вероятность движения цены больше нуля стандартных отклонений составляет 50%.

  Как это поможет нам получить вероятности, необходимые для расчета ожидаемой прибыли? Еще одним свойством CDF является то, что его можно использовать для расчета вероятности того, что переменная попадет между двумя точками на кривой. Это достигается путем вычитания вероятности на нижнем конце интервала из вероятности на верхнем конце интервала. В математических терминах:

  Уравнение 2

              F(xL < x ≤ xU) = F(xU) – F(xL)

  Возвращаясь к таблице 1, вероятности, указанные во втором столбце, были фактически определены с использованием приведенной выше формулы и интервала в 5 долларов. Таким образом, 23,82% вероятности того, что базовый актив будет стоить 55 долларов, на самом деле является вероятностью того, что базовый актив будет стоить от 50 до 55 долларов. Для этого простого примера интервала в 5 долларов было достаточно. Однако для реальной торговли требуется гораздо меньший интервал.

  Прежде чем принять решение о подходящем интервале, необходимо рассмотреть компромисс. В примере в Таблице 1 оценивались девять значений базовой цены. На каждом шаге рассчитывались вероятность, стоимость колла, теоретическая прибыль и вероятная прибыль. Вероятная прибыль для каждой строки — это вероятность, умноженная на прибыль по приведенной выше формуле средневзвешенной суммы. Вычисление вероятности и стоимости колла — это сложные многоэтапные расчеты. Таким образом, выполнение этих вычислений слишком много раз может потреблять много вычислительных ресурсов.

  Поскольку цена акции не может измениться меньше, чем на один пенни, может возникнуть соблазн выбрать небольшой интервал около пенни. Например, интервал p – 0,005 < p ≤ p + 0,005 даст очень точную вероятность. В предыдущем примере диапазон от 31,94 до 78,28 доллара приведет к рассмотрению 4634 цен. Если допущение о волатильности увеличить с 25% до 50% в годовом исчислении, количество цен увеличится до 10 214. Таким образом, изменение предположения о волатильности может сильно повлиять на количество выполняемых вычислений. Рассматривая широкий разброс возможных базовых цен и разнообразие сценариев волатильности, легко увидеть, что использование интервала, основанного на цене, может привести к совершенно разным затратам вычислительных ресурсов.

  Как оказалось, разница в вероятностях при использовании диапазона 0,01 доллара настолько мала, что дополнительные вычисления не стоят затраченных усилий. Лучшим решением, дающим более чем адекватные результаты, является разделение диапазона на фрагменты одинакового размера. Цель состоит в том, чтобы выбрать размер фрагмента, который приводит к достаточно небольшой разнице в вероятностях, не требуя чрезмерных вычислительных затрат.

  Учитывая, что конечные точки ценового диапазона определяются в терминах стандартных отклонений, имеет смысл использовать приращение стандартных отклонений для разделения диапазона.