ਆਰਥਿਕਤਾ ਦੇ ਇੱਕ ਸਟੋਕਹੇਸਟਿਕ ਮਾਡਲ. Deterministic ਅਤੇ ਸਟੋਕਹੇਸਟਿਕ ਮਾਡਲ

ਸਟੋਕਹੇਸਟਿਕ ਮਾਡਲ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਮੌਜੂਦ ਹੈ ਬਾਰੇ ਦੱਸਦਾ ਹੈ. ਹੋਰ ਸ਼ਬਦ ਵਿੱਚ, ਕਾਰਜ ਨੂੰ randomness ਦੇ ਇੱਕ ਨੂੰ ਕੁਝ ਡਿਗਰੀ ਨਾਲ ਪਤਾ ਚੱਲਦਾ ਹੈ. ਬਹੁਤ ਹੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਣ "ਸਟੋਕਹੇਸਟਿਕ" ਯੂਨਾਨੀ ਸ਼ਬਦ ਦਾ ਤੱਕ ਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ "ਅੰਦਾਜ਼ਾ." ਇਸ ਕਰਕੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਫੀਚਰ ਹੈ, ਅਜਿਹੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਕੁਝ ਵੀ ਵਰਣਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ.

ਪਰ, ਹਰ ਵਾਰ ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਵਰਤਦੇ ਹਨ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੇਗਾ. ਇਸ ਲਈ ਅਕਸਰ ਵਰਤਿਆ deterministic ਮਾਡਲ. ਪਰ ਉਹ ਮਾਮਲੇ ਦੀ ਅਸਲੀ ਹਾਲਤ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹਨ, ਪਰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਉਸੇ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਦੇਣ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਸਮਝ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਨੂੰ ਸੌਖਾ ਇਸ ਨੂੰ, ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਿਤ ਸਮੀਕਰਨ ਹੈ.

ਕੁੰਜੀ ਫੀਚਰ

ਸਟੋਕਹੇਸਟਿਕ ਮਾਡਲ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਜ ਹੋਰ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ. ਇਹ ਇਸ ਦੇ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਵਿਚ ਅਸਲੀ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ. deterministic ਮਾਡਲ ਦੇ ਉਲਟ, ਸਟੋਕਹੇਸਟਿਕ ਨੂੰ ਸੌਖਾ ਅਤੇ ਜਾਣਿਆ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਇਸ ਦੇ ਮੁੱਖ ਫੀਚਰ ਹੈ. ਸਟੋਕਹੇਸਟਿਕ ਮਾਡਲ ਕੁਝ ਵੀ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਸਾਰੇ ਹੇਠ ਗੁਣ ਸ਼ੇਅਰ:

• ਕੋਈ ਵੀ ਸਟੋਕਹੇਸਟਿਕ ਮਾਡਲ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਹਰ ਪਹਿਲੂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ.
• ਘਟਨਾ ਦੇ ਹਰ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਸ਼ੱਕੀ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਮਾਡਲ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ. ਹਿਸਾਬ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ 'ਤੇ ਸਮੁੱਚੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਸ਼ੁਧਤਾ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ.
• ਇਹ ਸਿੰ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਜ ਕਾਰਜ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.

Deterministic ਅਤੇ ਸਟੋਕਹੇਸਟਿਕ ਮਾਡਲ

ਕੁਝ ਲਈ, ਜੀਵਨ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਹੈ ਬੇਤਰਤੀਬ ਸਮਾਗਮ, ਇੱਕ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਾਰਨ ਦੱਸੋ ਪ੍ਰਭਾਵ ਕਾਰਨ ਬਣਦੀ ਹੈ - ਹੋਰ ਦੇ ਲਈ. ਅਸਲ ਵਿਚ, ਇਸ ਨੂੰ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨਾਲ ਪਤਾ ਚੱਲਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਨਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਨਾ. ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਸਟੋਕਹੇਸਟਿਕ ਅਤੇ deterministic ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਾਫ ਅੰਤਰ ਦਾ ਪਤਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਈ ਵਾਰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਸਿੰ ਕਾਫ਼ੀ ਅੰਤਰਮੁਖੀ ਸੂਚਕ ਹਨ.

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਿੱਕਾ ਗਰਜਨਾ ਵਿਚਾਰ. ਪਹਿਲੀ ਨਜ਼ਰ 'ਤੇ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ "ਡੰਗਣ", ਡਿੱਗਦਾ ਹੈ 50% ਹੈ. ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ deterministic ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਜਰੂਰੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਪਰ, ਹਕੀਕਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਖਿਡਾਰੀ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਸੰਤੁਲਨ ਸਿੱਕੇ ਦੇ dexterity 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਟੋਕਹੇਸਟਿਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ. ਹਮੇਸ਼ਾ ਦੀ ਚੋਣ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਾਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ ਨਾ ਹੈ. ਅਸਲੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਦਾ ਕਾਰਨ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕਾਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਨਤੀਜਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਵੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਡਿਗਰੀ ਹੈ. ਸਧਾਰਨ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ - deterministic ਅਤੇ ਸਟੋਕਹੇਸਟਿਕ ਮਾਡਲ ਵਰਤ ਵਿਚਕਾਰ ਪਸੰਦ ਸਾਨੂੰ ਕੀ ਕੁਰਬਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਹਫੜਾ ਥਿਊਰੀ ਵਿੱਚ

ਹਾਲ ਵਿੱਚ ਹੀ, ਕੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਟੋਕਹੇਸਟਿਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ ਦੀ ਧਾਰਨਾ, ਹੋਰ ਵੀ ਧੁੰਦਲੀ ਹੋ ਗਈ ਹੈ. ਇਹ ਇਸ ਲਈ-ਕਹਿੰਦੇ ਹਫੜਾ ਥਿਊਰੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਇੱਕ deterministic ਮਾਡਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਤਬਦੀਲੀ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਬਾਰੇ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਇਹ ਖਾਤੇ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ. ਕਈ ਵਿਗਿਆਨੀ ਵੀ ਮੰਨਿਆ ਕਿ ਇਸ ਹੀ ਇੱਕ ਸਟੋਕਹੇਸਟਿਕ ਮਾਡਲ ਹੈ.

Lothar Breyer ਦਾ ਐਸ਼ ਸਾਰੇ ਕਾਵਿ ਚਿੱਤਰ ਵਰਤ ਸਮਝਾਇਆ. ਉਸ ਨੇ ਲਿਖਿਆ: "ਪਹਾੜ ਸਟਰੀਮ, ਕੁੱਟਣਾ ਦਿਲ, ਇੱਕ ਚੇਚਕ ਮਹਾਮਾਰੀ, ਸਮੋਕ ਦੀ ਵਧ ਕਾਲਮ - ਇਹ ਸਭ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਰਤਾਰੇ, ਜੋ ਕਿ, ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਕਈ ਵਾਰ randomness ਚੱਲਦਾ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ. ਅਸਲੀਅਤ ਵਿੱਚ, ਪਰ, ਅਜਿਹੇ ਕਾਰਜ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਨੂੰ ਕੁਝ ਹੁਕਮ ਨੂੰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵਿਗਿਆਨੀ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਹੁਣੇ ਹੀ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹਨ. ਇਹ deterministic ਹਫੜਾ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਜਾਣਿਆ ਗਿਆ ਹੈ. " ਨਵ ਥਿਊਰੀ ਆਵਾਜ਼ ਬਹੁਤ ਹੀ ਪ੍ਰਤੀਲਿਪੀ, ਇਸ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਆਧੁਨਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਇਸ ਦੇ ਸਮਰਥਕ ਹਨ. ਪਰ, ਇਸ ਨੂੰ ਹਾਲੇ ਵੀ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਵਿਕਸਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਅੰਕੜਾ ਗਣਨਾ ਵਿਚ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਸਟੋਕਹੇਸਟਿਕ ਜ deterministic ਮਾਡਲ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ.

ਇਮਾਰਤ

ਸਟੋਕਹੇਸਟਿਕ ਗਣਿਤ ਮਾਡਲ ਮੁਢਲੇ ਘਟਨਾ ਸਪੇਸ ਦੀ ਚੋਣ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਅੰਕੜੇ ਨੂੰ ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹਾਈ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਜ ਘਟਨਾ ਦੇ ਸੰਭਵ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ. ਫਿਰ ਖੋਜਕਾਰ ਐਲੀਮਟਰੀ ਘਟਨਾ ਦੇ ਹਰੇਕ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਵਿਧੀ ਦੇ ਆਧਾਰ' ਤੇ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ.

ਪਰ, ਅਜੇ ਵੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੀ ਬਜਾਏ ਆਧਾਰਿਤ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ. ਖੋਜਕਾਰ ਫਿਰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਘਟਨਾ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਡਾ ਵਿਆਜ ਦੇ ਹਨ. ਜੋ ਕਿ ਬਾਅਦ, ਉਸ ਨੇ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਬੁਲਾਇਆ.

ਮਿਸਾਲ

ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਧਾਰਨ ਸਟੋਕਹੇਸਟਿਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ. ਫ਼ਰਜ਼ ਕਰੋ ਕਿ ਗੀਟੀ ਸੁੱਟ. ਇਸ ਦਾ ਨਤੀਜਾ, "ਛੇ" ਜ "ਇੱਕ" ਹੈ, ਜੇ, ਸਾਡੇ ਦਸ ਡਾਲਰ ਹੈ. ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਟੋਕਹੇਸਟਿਕ ਮਾਡਲ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਹੇਠ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ:

• ਸਾਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਘਟਨਾ ਦੇ ਸਪੇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ. ਘਣ ਛੇ ਪਾਸੇ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਉਹ "ਇੱਕ", "ਦੋ", "ਤਿੰਨ", "ਚਾਰ", "ਪੰਜ" ਅਤੇ "ਛੇ" ਬਾਹਰ ਡਿੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ.
• ਹਰ ਨਤੀਜਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ 1/6 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸਾਨੂੰ ਗੀਟੀ ਸੁੱਟ ਦਿੱਤਾ.
• ਹੁਣ ਸਾਨੂੰ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੀ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਪਤਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ. ਨੰਬਰ "ਛੇ" ਜ "ਇੱਕ" ਨਾਲ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਇਸ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ.
• ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਸਾਨੂੰ ਸਾਡੇ ਲਈ ਵਿਆਜ ਦੀ ਇੱਕ ਘਟਨਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਪਤਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਇਹ 1/3 ਹੈ. 1/6 + 1/6 = 2/6 = 1/3: ਸਾਨੂੰ ਸਾਡੇ ਲਈ ਦੋਨੋ ਐਲੀਮਟਰੀ ਘਟਨਾ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸਾਰ.

ਸੰਕਲਪ ਅਤੇ ਇਸ ਦਾ ਨਤੀਜਾ

ਸਟੋਕਹੇਸਟਿਕ ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਕਸਰ ਜੂਆ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਆਰਥਿਕ ਅਨੁਮਾਨ ਵਿਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਹ deterministic ਵੱਧ ਡੂੰਘੀ ਸਹਾਇਕ ਹੈ, ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ. ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਵਿਚ ਸਟੋਕਹੇਸਟਿਕ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਵਰਤਿਆ ਹੈ ਜਦ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ. ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਜਾਇਦਾਦ ਜ ਗਰੁੱਪ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਬਾਰੇ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ.

ਮਾਡਲਿੰਗ ਿਵੱਤੀ ਸਕੀਮ ਨੂੰ ਹੋਰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਅਤੇ ਵਪਾਰੀ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਇਸ ਦੀ ਜਾਇਦਾਦ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ. ਸਟੋਕਹੇਸਟਿਕ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਹਮੇਸ਼ਾ ਦੀ ਲੰਬੀ ਦੌੜ ਵਿਚ ਇੱਕ ਫਾਇਦਾ ਹੈ. ਕੁਝ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ, ਇਨਕਾਰ ਜ ਇਸ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਅਯੋਗਤਾ ਵੀ ਇੰਟਰਪਰਾਈਜ਼ ਦੇ ਦੀਵਾਲੀਆ ਕਰਨ ਲਈ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਇਹ ਹਰ ਰੋਜ਼, ਜੋ ਕਿ ਅਸਲ ਅਸਲ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਵ ਵਿਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਹੋਣ ਲਈ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਉਹ ਨਾ ਰਹੇ ਹਨ ਖਾਤੇ ਵਿੱਚ ਲਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਭਿਆਨਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ.