| Об эргодичности, стационарности и гомогенности в фондовом анализе Другое важное предположение возникает из задачи статистического определения параметров случайных величин - среднего, дисперсии и т. п.. В статистике хорошо известно, что определить эти параметры по выборке можно только в том случае, если это выборка из распределений с близкими параметрами. Грубо говоря, отклонение параметра для конкретной величины от некоторого фиксированного значения должно быть малым по сравнению с общим числом наблюдаемых величин. Только в этом случае мы можем доказать, что наш параметр практически совпадает с тем фиксированным значением, о котором написано выше. В более узкой форме, когда параметры в точности совпадают – это называется стационарностью. Итак, чтобы вообще изучать случайные величины мы должны сделать предположение о медленной изменчивости параметров (почти стационарности) этих случайных величин. Увы, но это так. |
| Если лица, принимающие решения, полагают, что процесс не является стационарным (устойчивым), а следовательно, эргодическим, и даже если они считают, что вероятностные функции распределения инвестиционных ожиданий все-таки могут быть посчитаны, то эти функции «подвержены внезапным (то есть непредсказуемым) изменениям» и рынок, по существу, непредсказуем. |
