В настоящее время в прикладной науке господствуют стохастические модели, в основе которых лежит допущение о независимости событий, а вероятность распределения событий описывается симметричной «колоколообразной» кривой К. Гаусса с быстро спадающими хвостами (классическая статистика). Эта кривая базируется на принципах относительного «равноправия», «равнозначности» (каждое событие вносит вклад в общую сумму, но ни одно из них не определяет статистический результат).
Уравнение кривой Гаусса
, где х – уровень исследуемой величины; μ – среднее значение всех величин; σ – стандартное отклонение, то есть ширина разброса величин вокруг среднего значения.
Известна также статистика Коши, Леви, Парето и других со степенным (гиперболическим) законом распределения. В статистике Коши уравнение для приведенной плотности вероятности:
.
Рис 8.1 Кривая Гаусса (1), кривая Коши (2, пример - стрельба из лука вслепую, пики - островершинные, хвосты – «толстые»).
В статистике Коши-Леви «колоколообразная» кривая приподнята над осью абсцисс и, следовательно, имеет так называемые «толстые» или «жирные» хвосты, что означает существование бесконечной дисперсии.
Итальянец Вильфредо Парето еще в 1897 г. показал, что распределение доходов среди населения во всех странах и во все эпохи не подчиняется «нормальному» закону, а кривая доходов среди богатых описывается степенной формулой (гиперболическим законом):
,
где х – величина дохода, у – количество лиц, имеющих доход, превышающий х, a– минимальный доход, А и α – параметры зависимости, получаемой статистически.
В логарифмических осях (дважды логарифмический или билогарифмический график) формула описывает прямую линию с наклоном. Степенная функция - свидетельство, что использование ресурса системой зависит от величины ее ресурса (обратная связь).
Распределение типа характерно не только для доходов богатых (Парето), но и частотности слов (Ципф), научных публикаций (Лотка), размера городов (Саймон), финансовых рынков (Мандельброт). В частности, Мандельброт показал, что доходность акций характеризуется гиперболическим распределением, имеющем «жирные» хвосты и бесконечную дисперсию.
Опыт показывает, что экспериментальные стохастические результаты стремятся, в основном, к распределениям, описываемым именно этими двумя законами: «нормальным» законом Гаусса (равнозначные события, однородные системы) и степенным законом (неравнозначные события, неоднородные системы. Согласно Мандельброту рассматриваемые два типа распределений – это две крайности, которые целым спектром других членов семейства связывает распределение Леви:
, имеющее четыре ключевых переменных, определяющих окончательную форму кривой (Гаусса, Парето и др.): δ – параметр “местоположения”, γ – параметр масштаба (определяет величину общей вероятности), β – параметр ассиметричности (при β = 0 кривая симметрична), α – параметр, который определяет “толщину хвостов”. Если α = 2, а β = 0, то распределение Леви описывает стандартную кривую (Гаусса), при α = 1, а β = 0 - кривую Коши с очень “толстыми хвостами”.
Бенуа Мандельброт является основоположником фрактальной геометрии, Он показал, что гиперболические распределения – «ближайшие родственники фракталов» (в какой-то степени самоподобных структур), что они статистически самоподобны (масштабно-инвариантны) и назвал такую статистику фрактальной. Им введено понятие фрактальной размерности пространства вероятностей. В гиперболических распределениях роль размерности играет показатель степени.
Мандельброт пришел к выводу, что имеют место три состояния «случайности». Он ввел понятия «мягкой», «медленной» и «бурной» случайности и попытался провести их аналогию с агрегатными состояниями вещества (твердым, жидким и газообразным), то есть использовать для описания случайных событий, в том числе финансово-экономических событий, представления физики как точной науки о веществе.
Более широкая идея называть преобразующее природу человечество «живым веществом» принадлежит Вернадскому. Субъекты хозяйствования часто называют «молекулами» (например, лауреат Нобелевской премии по Экономике Коуз).
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.