В экономически высокоразвитых странах используют комплексную форму индексации.

 

Индексный метод

Индексный метод анализа применяется для анализа функциональных мультипликативных связей двух видов:

Факторные и результатные показатели связаны как

произведение сомножителей:

2) факторные и результатные показатели связаны как сумма произведений сомножителей:

Индексация доходов

Индексация доходов – это установленный законами и другими нормативно-правовыми актами механизм пересчета и изменения денежных доходов населения (зарплаты, пенсий, стипендий) с учетом динамики розничных цен для полной или частичной компенсации потерь в доходах в результате инфляции; одна из форм социальной защиты населения от инфляции.

Индексация оказывает поддержку в предотвращении снижения реальной заработной платы или минимизировании степени снижения. Индексации подлежит не только начисляемая заработная плата, но и другие выплаты, которые причитаются работнику, т. е. он имеет право на индексацию сумм задержанной заработной платы в связи с их обесцениванием вследствие инфляции.

Законодатель (орган исполнительной власти, орган местного самоуправления, работодатель) имеет право выбрать любые критерии для проведения индексации и предусмотреть любой порядок ее осуществления. Как правило, индексация осуществляется путем повышения тарифных ставок (должностных окладов). Величина увеличения, его повторяемость, минимальные и максимальные размеры определяются соответствующим органом государственной власти или работодателем.

Повышение должностных окладов работников организаций, финансируемых из бюджета, обычно осуществляется раз в год (2-3 года) и охватывает всех без исключения работников указанных организаций. Размер повышения должностных окладов устанавливается в процентах к действующим окладам. Новые оклады используются до следующего повышения.

Индексация заработной платы работников организаций, не получающих бюджетного финансирования, либо работодателей – физических лиц осуществляется по правилам, ими самими установленным.

 

Индикаторы систем

Поверхностный взгляд на тексты индикаторов на исходном языке, например, MQL5, позволяет выявить две формы их задания: аналитическая (наиболее распространенная) и табличная (применяется к индикаторам, которые называют фильтрами, например, индикаторы Кравчука).

Мы же будем использовать термин регрессия – общепринятый термин в математической статистике и эконометрике.

Имея идею, что же мы хотим выделить из котировок, для формулирования регрессии (индикатора) необходимо задать:

Перечень независимых переменных, по которым вычисляется индикатор;

Коэффициенты при независимых переменных;

Формулу вычисления индикатора, по которой будет вычисляться зависимая переменная.

Если при построении мультивалютных индикаторов имеются сложности, то в регрессии таких ограничений нет.

Имея эти три позиции, в дальнейшем следует подогнать регрессию к котировке. В отличие от трейдерских форумов в эконометрике слово «подгонка – fit, fitting» не является ругательным, а является стандартной процедурой, в ходе которой с помощью одного из многочисленных методов оценки вычисляется соответствие регрессии (индикатора) котировкам. Наиболее известным из методов оценки является метод наименьших квадратов (МНК).

В результате оценки нас интересует два вопроса:

Соответствие индикатора котировкам – величина остающейся ошибки;

Стабильность вычисленных параметров регрессии в будущем.

Ответы на эти вопросы даются в ходе диагностики индикаторов.

Диагностика индикаторов

Диагностика индикаторов (регрессий) разделена на три группы:

Диагностика коэффициентов;

Диагностика остатков;

Диагностика стабильности.

Каждая процедура проверки, описанная ниже, включает спецификацию нулевой гипотезы, которая является гипотезой при тесте. Результат теста состоит из выборки значений одной или более статистик и их присоединенных р-значений. Последние указывают на вероятность выполнения условия нулевой гипотезы, на которой построена тестовая статистика.

Таким образом, малые р-значения приводят к отклонению нулевой гипотезы. Например, если р-значение лежит между 0.05 и 0.01, то нулевая гипотеза отклонена на пяти процентном уровне, но не на однопроцентном уровне.

Следует учесть, что имеются различные предположения и результаты распределения, связанные с каждым тестом. Например, у некоторых из статистик есть точные, конечные тестовые распределения (обычно t или F-распределения). Другие являются большими выборками тестовой статистики с асимптотическими χ2 распределениями.