စီးပွားရေးတစ်ဦးက stochastic မော်ဒယ်။ တွက်ချက်ခြင်းနှင့် stochastic မော်ဒယ်များ

အဆိုပါ stochastic မော်ဒယ်မသေချာမရေရာပစ္စုပ္ပန်သည်အဘယ်မှာရှိအခွအေနဖော်ပြသည်။ တနည်းအားဖြင့်လုပ်ငန်းစဉ်ကိုကျပန်းတစ်အချို့ဒီဂရီအားဖြင့်သွင်ပြင်လက္ခဏာဖြစ်ပါတယ်။ အလွန်နာမဝိသေသန "stochastic" ဂရိစကားလုံးကနေဆင်းသက်လာတာဖြစ်ပါတယ် "မှန်းဆ။ " မသေချာမရေရာနေ့စဉ်အသက်တာ၏အဓိက feature တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်သောကြောင့်, ထိုကဲ့သို့သောမော်ဒယ်ဘာမှကိုဖော်ပြရန်နိုင်ပါတယ်။

သို့သျောကြှနျုပျတို့အသုံးပွုအခါတိုင်း, ကွဲပြားခြားနားသောရလဒ်များကိုရပါလိမ့်မယ်။ ထို့ကြောင့်မကြာခဏအသုံးပြုကြသည် တွက်ချက်မော်ဒယ်များ။ သူတို့ရေးရာအစစ်အမှန်ပြည်နယ်အဖြစ်အနီးကပ်မဟုတ်, အစဉ်အမြဲအတူတူရလဒ်ပေးနှင့်အခြေအနေကိုနားလည်မှုလွယ်ကူချောမွေ့နိုငျသျောလညျးရှုပ်ထွေးပြီးသင်္ချာညီမျှခြင်းမိတ်ဆက်အသုံးပြုပုံကရိုးရှင်း။

အဓိကသော့ချက်များ

Stochastic မော်ဒယ်အမြဲတဦးတည်းသို့မဟုတ်ထိုထက်ပိုကျပန်း variable တွေကိုပါဝင်သည်။ ဒါဟာအားလုံး၎င်း၏သရုပ်အတွက်အစစ်အမှန်ဘဝရောင်ပြန်ဟပ်ဖို့ရှာတတ်၏။ တွက်ချက်မော်ဒယ်များမတူဘဲ, stochastic ရိုးရှင်းနှင့်လူသိများတန်ဖိုးများကိုလျှော့ချဖို့ရည်ရွယ်ခြင်းမရှိပါ။ ထို့ကြောင့်မသေချာမရေရာသည်၎င်း၏အဓိကသော့ချက် feature တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ Stochastic မော်ဒယ်များဘာမှကိုဖော်ပြရန်သင့်လျော်သော်လည်း, ထိုလူအပေါင်းတို့သည်အောက်ပါဝိသေသလက္ခဏာများကိုမျှဝေ:

• မဆို stochastic မော်ဒယ်ထူထောင်ထားတဲ့လေ့လာဖို့, ပြဿနာအားလုံးရှုထောင့်ကိုရောင်ပြန်ဟပ်။
• အဆိုပါဖြစ်ရပ်များ၏တစ်ဦးချင်းစီ၏ရလဒ်မသေချာမရေရာဖြစ်ပါတယ်။ ဒါကြောင့်မော်ဒယ်ဖြစ်နိုင်ခြေပါဝင်သည်။ အဆိုပါတွက်ချက်မှုများ၏တိကျမှန်ကန်မှုကိုတွင်ခြုံငုံရလဒ်များ၏မှန်ကန်မှုအပေါ်မူတည်ပါသည်။
• ဤရွေ့ကားဖြစ်နိုင်ဖြစ်စဉ်များသူတို့ကိုယ်သူတို့ကြိုတင်ခန့်မှန်းသို့မဟုတ်ဖော်ပြရန်အသုံးပြုသောနိုင်ပါသည်။

တွက်ချက်ခြင်းနှင့် stochastic မော်ဒယ်များ

အခြို့သောအဘို့, ဘဝတစ်စီးရီးဖြစ်ပါတယ် ကျပန်းဖြစ်ရပ်များ, အကြောင်းရင်းအကျိုးသက်ရောက်မှုကိုဖြစ်ပေါ်စေသည်ရသောလုပ်ငန်းစဉ် - အခြားသူများသည်။ တကယ်တော့ဒါဟာမသေချာမှုဖြင့်သွင်ပြင်လက္ခဏာ, ဒါပေမယ့်မပေးအမြဲမဟုတ်, နေရာတိုင်းဖြစ်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် stochastic နှင့်တွက်ချက်မော်ဒယ်များအကြားရှင်းရှင်းလင်းလင်းကွဲပြားမှုကိုရှာဖွေတစ်ခါတစ်ရံခက်ခဲသည်။ ဖြစ်နိုင်ခြေအတော်လေးပုဂ္ဂလဒိဋ္ညွှန်ပြချက်ဖြစ်တယ်။

ဥပမာ, အကြွေစေ့ tossing စဉ်းစားပါ။ ပထမတစ်ချက်မှာ "အမြီး" ကျရောက်သောဖြစ်နိုင်ခြေကို 50% ကြောင်းကိုပုံရသည်။ ဒါကြောင့်တစ်ဦးတွက်ချက်မော်ဒယ်သုံးစွဲဖို့လိုအပ်ပေသည်။ သို့သော်အဖြစ်မှန်အများကြီးကစားသမားများနှင့်ပြီးပြည့်စုံသော balancing ဒင်္ဂါးပြား၏ Dexter ပေါ်မူတည်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။ ဤသည်သင်တစ်ဦး stochastic မော်ဒယ်သုံးစွဲဖို့လိုအပျကွောငျးကိုဆိုလိုသည်။ အမြဲတမ်းကျနော်တို့မသိရပါဘူးသောရွေးချယ်မှုများရှိသည်။ စစ်မှန်သောဘဝမှာတော့အကြောင်းပြချက်အမြဲအကြောင်းတရားများ၏အကျိုးဆက်ဖြစ်တယ်, ဒါပေမဲ့မသေချာမရေရာတဲ့ဘွဲ့လည်းရှိသေး၏။ ရိုးရှင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသို့မဟုတ်လက်တွေ့ကျကျ - တွက်ချက်ခြင်းနှင့် stochastic မော်ဒယ်များကို အသုံးပြု. အကြားရွေးချယ်မှုကျနော်တို့ယဇ်ကိုပူဇော်ဖို့ဆန္ဒရှိတွေဘာတွေရှိတယ်ဆိုတာပေါ်မှာမူတည်ပါတယ်။

ပရမ်းပတာသီအိုရီ

မကြာသေးမီကတစ် stochastic မော်ဒယ်လို့ခေါ်ပါတယ်အဘယျသို့များ၏အယူအဆ, ပို. ပင်မှုန်ဝါးဖြစ်လာခဲ့ပါသည်။ ဒါကဒါခေါ်ပရမ်းပတာသီအိုရီ၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကြောင့်ဖြစ်သည်။ ဒါဟာကနဦး parameters များကိုအနည်းငယ်သာပြောင်းလဲမှုနှင့်အတူကွဲပြားခြားနားသောရလဒ်များကိုထုတ်လုပ်နိုင်မယ့်တွက်ချက်မော်ဒယ်ဖော်ပြသည်။ ဤအကောင့်ထဲသို့မသေချာမရေရာ၏နိဒါန်းနှင့်ဆင်တူသည်။ အတော်များများကသိပ္ပံပညာရှင်များပင်ဒီပြီးသားတစ်ဦး stochastic မော်ဒယ်ကြောင်းဝန်ခံခဲ့သည်။

Lothar Breyer ဗြာဆနျဆပုံရိပ်တွေကို အသုံးပြု. နူးညံ့သောလူအပေါင်းတို့ကရှင်းပြသည်။ သူ wrote: "ဒီတောင်ကြီးတောင်ငယ်စမ်းချောင်း, ရိုက်နှက်မှုနှလုံးတစ်ဦးကျောက်ရောဂါကပ်ရောဂါ, မီးခိုးများမြင့်တက်ကော်လံ - ဤအမှုအလုံးစုံတို့ကိုတစ်ခါတစ်ရံတွင်ကျပန်းဖြင့်သွင်ပြင်လက္ခဏာဖြစ်သောကြောင့်ဖြစ်ပုံရသည်အဖြစ်တစ်ဦးပြောင်းလဲနေသောဖြစ်စဉ်၏ဥပမာတစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ အဖြစ်မှန်မှာတော့သို့သော်ထိုကဲ့သို့သောဖြစ်စဉ်များအစဉ်အမြဲသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့်အင်ဂျင်နီယာများရုံနားလည်ရန်အစရှိသည့်အချို့အမိန့်မှဘာသာရပ်ဖြစ်ကြသည်။ ဤသည်တွက်ချက်ပရမ်းပတာအဖြစ်လူသိများသည်။ " အသစ်သီအိုရီဤမျှလောက်များစွာသောခေတ်သစ်သိပ္ပံပညာရှင်များသည်၎င်း၏ထောက်ခံသူများဖြစ်ကြအလွန်ယုတ္တိတန်သည်ဟုဆိုရမည်အသံ။ သို့ရာတွင်ထိုသို့နေဆဲနည်းနည်းဖွံ့ဖြိုးပြီးဖြစ်တယ်, ဒါကြောင့်စာရင်းအင်းတွက်ချက်မှုအတွက်လျှောက်ထားရန်အတော်လေးခက်ခဲသည်။ ဒါကြောင့်မကြာခဏ stochastic သို့မဟုတ်တွက်ချက်မော်ဒယ်များကိုအသုံးပြုသည်။

အဆောက်အဦး

Stochastic သင်္ချာပုံစံ မူလတန်းဖြစ်ရပ်များနေရာရွေးချယ်ခြင်းနှင့်အတူစတင်ခဲ့သည်။ ဒီတော့စာရင်းဇယားများတွင်လေ့လာခဲ့မှုလုပ်ငန်းစဉ်သို့မဟုတ်အဖြစ်အပျက်၏ဖြစ်နိုင်ခြေရလဒ်စာရင်းတစ်ခုတွေကိုရည်ညွှန်းပါတယ်။ ထိုအခါသုတေသီမူလတန်းဖြစ်ရပ်များ၏တစ်ဦးချင်းစီ၏ဖြစ်နိုင်ခြေဆုံးဖြတ်သည်။ ဤသည်မှာအများအားဖြင့်တိကျတဲ့နည်းစနစ်၏အခြေခံပေါ်မှာပြုသောအမှုဖြစ်ပါတယ်။

သို့သော်ဖြစ်နိုင်ခြေသေးမဟုတ်ဘဲပုဂ္ဂလဒိဋ္ parameter သည်ဖြစ်ပါတယ်။ အဆိုပါသုတေသနပညာရှင်ထို့နောက်ပြဿနာကိုဖြေရှင်းဖို့အကြီးမြတ်ဆုံးအကျိုးစီးပွားနေသောဖြစ်ရပ်များကိုဆုံးဖြတ်သည်။ ထို့နောက်သူကရိုးရှင်းစွာသူတို့ရဲ့ယုံကြည်ကိုးစားမှုသတ်မှတ်ပါတယ်။

နမူနာ

အလွန်ရိုးရှင်းတဲ့ stochastic မော်ဒယ်တည်ဆောက်ခြင်း၏ဖြစ်စဉ်ကိုစဉ်းစားပါ။ ကျနော်တို့ကအန်စာတုံးပစ်ဆိုပါစို့။ ရလဒ် "ခြောက်လ" သို့မဟုတ် "တဦးတည်း" အကယ်. ကျွန်ုပ်တို့၏အမြတ်တစ်ဆယ်ဒေါ်လာဖြစ်ပါတယ်။ အောက်မှာဖေါ်ပြတဲ့အတိုင်းဤကိစ္စတွင်အတွက် stochastic မော်ဒယ်ဆောက်လုပ်မှု၏ဖြစ်စဉ်ကိုဖွစျလိမျ့မညျ:

• ကျနော်တို့မူလတန်းဖြစ်ရပ်များ၏အာကာသသတ်မှတ်။ ကုဗတုံးခြောက်လတဘက်၌သူတို့သညျ "တဦးတည်း" ထွက်လဲကျနိုင်အောင်, "နှစ်ခု", "သုံး", "လေး", "ငါး" နှင့် "ခြောက်လ" ။
• တစ်ဦးချင်းစီရလဒ်ကိုများ၏ဖြစ်နိုင်ခြေသို့သော်အများကြီးကျနော်တို့ကအန်စာတုံးပစ်ချ, 1/6 နှင့်ညီမျှသည်။
• ယခုငါတို့အကျိုးစီးပွားများ၏ရလဒ်များဆုံးဖြတ်ရန်ဖို့လိုအပ်ပါတယ်။ အရေအတွက်က "ခြောက်လ" သို့မဟုတ် "တဦးတည်း" နဲ့အစွန်း၏ဤဆုံးရှုံးမှု။
• နောက်ဆုံးအနေနဲ့ငါတို့စိတ်ဝင်စားဖြစ်ရပ်တစ်ခုများ၏ဖြစ်နိုင်ခြေကိုဆုံးဖြတ်ရန်နိုင်ပါတယ်။ ဒါဟာ 1/3 ဖြစ်ပါတယ်။ = 1/3 1/6 + 1/6 = 2/6: ကျွန်တော်တို့ဟာနှစ်ဦးစလုံးမူလတန်းဖြစ်ရပ်များအကျိုးစီးပွားဖြစ်နိုင်ခြေအနှစ်ချုပ်။

အဆိုပါအယူအဆနှင့်ရလဒ်

Stochastic မော်ဒယ်မကြာခဏလောင်းကစားအတွက်အသုံးပြုသည်။ သူတို့အခြေအနေကနားလည်ရန်, တွက်ချက်ထက်ပိုမိုနက်ရှိုင်းခွင့်ပြုအဖြစ်ဒါပေမယ့်စီးပွားရေး, ကြိုတင်ခန့်မှန်းအတွက်မရှိမဖြစ်ပါပဲ။ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုဆုံးဖြတ်ချက်တွေမချတဲ့အခါမှာဘောဂဗေဒအတွက် Stochastic မော်ဒယ်များကိုမကြာခဏအသုံးပြုကြသည်။ သူတို့ကသငျသညျအခြို့သောပိုင်ဆိုင်မှုများကိုသို့မဟုတ်အုပ်စုများအတွက်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုတွေ၏အမြတ်အစွန်းနှင့် ပတ်သက်. ယူဆချက်လုပ်ခွင့်ပြုပါ။

modeling ဘဏ္ဍာရေးအစီအစဉ်ရေးဆွဲခြင်းကိုပိုမိုထိရောက်သောစေသည်။ ၎င်း၏ပိုင်ဆိုင်မှုများကိုများ၏ဖြန့်ဖြူးပိုကောင်းအောင်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများနှင့်ကုန်သည်များ၏အကူအညီနှင့်အတူ။ stochastic မော်ဒယ်အသုံးပြုခြင်းကအမြဲရေရှည်မှာတစ်ဦးအားသာချက်ရှိပါတယ်။ အချို့သောစက်မှုလုပ်ငန်းများတွင်အသုံးပြုရန်ရန်ငြင်းဆန်သို့မဟုတ်နိုင်စွမ်းမရှိခြင်းပင်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၏ဒေဝါလီခံဖို့ဦးဆောင်လမ်းပြပေးနိုင်သည်။ ဒါဟာအမှန်တကယ်အသက်တာ၌အရေးကြီးသောသစ်ကိုရှေးခယျြစရာနေ့တိုင်းပေါ်လာ, သူတို့သည်ကြသည်မဟုတ်လျှင်ဆိုတဲ့အချက်ကိုကြောင့် အကောင့်သို့ခေါ်ဆောင်သွားပါက ဆိုးရွားစေနိုင်ပါတယ်။