849 matches
-
0,806 0,830 0,760 Nu acceptă ca vecini... homosexuali 0,480 0,509 0,267 0,693 0,713 0,516 Nu acceptă ca vecini... ALCOOLICI 0,308 0,315 0,439 0,555 0,562 0,662 Varianța explicată 48 % 50 % 43 % KMO 0,657 0,659 0,644 Corelația* cu Indicele** intoleranță 0,984 0,983 1,000 Notă: * Toate corelațiile sunt semnificative pentru p ≤ 0,01. ** Indicele e calculat pe baza saturațiilor factorului în 2005. Metoda
Schimbare socială și identitate socioculturală: o perspectivă sociologică by Horaţiu Rusu () [Corola-publishinghouse/Science/1049_a_2557]
-
relație cu implicarea comunitară nonformală. * I3 Orientarea religioasă se află în relație cu implicarea comunitară nonformală. * I4 Orientarea religioasă se află în relație cu suportul social perceput. * I5 Suportul social perceput și orientarea religioasă sunt predictori statistic semnificativi pentru explicarea varianței implicării comunitare non-formale. Așadar, am avut completate 112 chestionare, toate fiind valide. Datele au fost introduse și prelucrate în programul SPSS. După prelucrarea lor avem următoarele rezultate, ținând cont și de ipotezele emise în cercetarea noastră: Ipoteza 1 (I1) Prin
Religiozitatea și instituțiile sociale în România by Ion Petrică () [Corola-publishinghouse/Science/1120_a_2628]
-
conchidem că ipoteza nr. 4 (I4) se confirmă parțial. Ipoteza nr. 5 (I5) În urma realizării unui model de regresie logistică, se poate remarca faptul că o serie de modele explicative de variabile agregate descriu statistic semnificativ o parte importantă a varianței variabilei dependente implicare comunitară nonformală. În Tabelele 5, 6, 7, 8 sunt redate succint aceste modele. Tabel 5. Explicarea varianței Explicarea varianței Model R R Square R Square ajustată Abatere standard estimată 1. .427a .182 .175 1.00166 2. .431b
Religiozitatea și instituțiile sociale în România by Ion Petrică () [Corola-publishinghouse/Science/1120_a_2628]
-
se poate remarca faptul că o serie de modele explicative de variabile agregate descriu statistic semnificativ o parte importantă a varianței variabilei dependente implicare comunitară nonformală. În Tabelele 5, 6, 7, 8 sunt redate succint aceste modele. Tabel 5. Explicarea varianței Explicarea varianței Model R R Square R Square ajustată Abatere standard estimată 1. .427a .182 .175 1.00166 2. .431b .186 .163 1.00870 3. .432c .187 .156 1.01293 a. Predictori: (Constant), SSP Global b. Predictori: (Constant), SSP Global
Religiozitatea și instituțiile sociale în România by Ion Petrică () [Corola-publishinghouse/Science/1120_a_2628]
-
remarca faptul că o serie de modele explicative de variabile agregate descriu statistic semnificativ o parte importantă a varianței variabilei dependente implicare comunitară nonformală. În Tabelele 5, 6, 7, 8 sunt redate succint aceste modele. Tabel 5. Explicarea varianței Explicarea varianței Model R R Square R Square ajustată Abatere standard estimată 1. .427a .182 .175 1.00166 2. .431b .186 .163 1.00870 3. .432c .187 .156 1.01293 a. Predictori: (Constant), SSP Global b. Predictori: (Constant), SSP Global, Suport social
Religiozitatea și instituțiile sociale în România by Ion Petrică () [Corola-publishinghouse/Science/1120_a_2628]
-
SSP Global, Suport social perceput prieteni, Suport social perceput persoane importante, Orientare religioasă global d. Variabila dependentă : Implicare comunitară nonformală Astfel, modelul al treilea, care grupează ca predictori toate speciile suportului social perceput, împreună cu orientarea religioasă globală explică 19% din varianța variabilei dependente implicare comunitară nonformală. În consecință, ipoteza nr. 5 se confirmă. Observație: Atunci când lotul de subiecți este discriminat în funcție de gen, nu se înregistrează diferențe statistic semnificative în raport cu nici una din dimensiunile scalelor/subscalelor analizate. În cele ce urmează vom face
Religiozitatea și instituțiile sociale în România by Ion Petrică () [Corola-publishinghouse/Science/1120_a_2628]
-
suportului social perceput, precum și orientarea religioasă globală: R2 = 0.19 . Coeficienții ecuațiilor de regresie corespondente sunt redate în Tabelul 7 (beta). Așadar, pe lângă simpla analiză corelațională, modelele de regresie evidențiază ponderea semnificativă dobândită de către variabilele religioase și relaționale în explicarea varianței implicării comunitare nonformale. Practic, o cincime din varianța acestei dimensiuni care măsoară angajamentul comunitar într-un cadru nonformal se datorează factorului religios și celui relațional, ceea ce consolidează tendințele semnalate în celelalte secțiuni ale lucrării, în care implicarea în comunitate în
Religiozitatea și instituțiile sociale în România by Ion Petrică () [Corola-publishinghouse/Science/1120_a_2628]
-
0.19 . Coeficienții ecuațiilor de regresie corespondente sunt redate în Tabelul 7 (beta). Așadar, pe lângă simpla analiză corelațională, modelele de regresie evidențiază ponderea semnificativă dobândită de către variabilele religioase și relaționale în explicarea varianței implicării comunitare nonformale. Practic, o cincime din varianța acestei dimensiuni care măsoară angajamentul comunitar într-un cadru nonformal se datorează factorului religios și celui relațional, ceea ce consolidează tendințele semnalate în celelalte secțiuni ale lucrării, în care implicarea în comunitate în plan formal a Bisericii în activitățile de asistență
Religiozitatea și instituțiile sociale în România by Ion Petrică () [Corola-publishinghouse/Science/1120_a_2628]
-
fie pertinenți În raport cu criteriile optimizate. Metoda Taguchi este o aplicație particulară a tehnicii planurilor de experiențe. Metoda clasică a planurilor de experiențe ia În considerare numai valorile medii ale caracteristicilor care trebuie optimizate. Este completată uneori printr-o analiză a varianței diferiților factori testați. Planurile de experiențe Taguchi utilizează concomitent media și variabilitatea valorilor caracteristicilor măsurate. Ele utilizează drept indicatori de performanță, raporturile Semnal/Zgomot, care țin cont simultan de: valoarea dorită (semnalul) de atins și variabila nedorită a acestei valori
Managementul calitatii proiectelor by Cretu Gheorghe () [Corola-publishinghouse/Science/1696_a_2955]
-
deoarece acestea se manifestă ca sisteme dinamice complexe, cu feedback și cauzalitate reciprocă, deci numai analizele de tip sistem sunt în măsură să surprindă legătura dintre variabile (Boțel, 2002). Pentru identificarea relațiilor dintre variabile, am utilizat funcția de impulsrăspuns, descompunerea varianței erorilor de prognoză și testele de cauzalitate Granger. Funcția Cholesky de impuls-răspuns arată evoluția viitoare a unei variabile, provocată de un șoc în valoarea unei alte variabile, urmărind traiectoria acestui efect în timp. Metoda descompunerii varianței erorilor de prognoză ne
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
funcția de impulsrăspuns, descompunerea varianței erorilor de prognoză și testele de cauzalitate Granger. Funcția Cholesky de impuls-răspuns arată evoluția viitoare a unei variabile, provocată de un șoc în valoarea unei alte variabile, urmărind traiectoria acestui efect în timp. Metoda descompunerii varianței erorilor de prognoză ne indică volumul de informație cu care fiecare variabilă contribuie la explicarea celorlalte variabile, iar testul Granger evidențiază relațiile de cauzalitate dintre variabilele studiate - o variabilă X cauzează în sens Granger o altă variabilă Y, dacă modificarea
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
proprietăților de „zgomot alb” ale termenilor reziduali Această etapă o vom efectua folosind testul multiplicatorul Lagrange, pentru a vedea dacă există autocorelație, testul Lutkepol, pentru a testa normalitatea seriilor, și testul White Heteroskedasticity, pentru a detecta existența heteroscedasticității (lipsa unei varianțe constante). Rezultatele testelor nu sunt satisfăcătoare, ipotezele lipsei de autocorelare și existenței homoscedasticității neputând fi respinse la nivelul semnificativ convențional, de 5%. Deși erorile nu au o distribuție normală, am ales să ignorăm această problemă, considerând modelele adecvate din punct
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
estimare și prognoză ale volatilității. Vom analiza pe rând aceste fapte stilizate care se regăsesc în majoritatea seriilor de date financiare care se referă la volatilitate. \n 1) Talia îngroșată și înaltă Variabilele aleatorii distribuite normal, cu media 0 și varianța 1 N(0,1), se află într-o arie denumită și clopotul lui Gauss, care are o reprezentare grafică cunoscută. Analizele făcute au arătat faptul că cele mai multe serii de date financiare reale se abat de la această lege normală într-o
Cibernetica sistemelor economice by Emil Scarlat, Nora Chiriță () [Corola-publishinghouse/Science/222_a_216]
-
figura 2.7 Variabila normal distribuită are un skewness egal cu zero și un kurtosis egal cu 3. Abaterea standard anualizată este calculată cu relația 252 , presupunând că există 252 de zile de tranzacționare într-un an, iar σ este varianța seriei de date. Valorile negative ale skewnessului indică o distribuție deplasată către stânga, iar valorile pozitive o distribuție deplasată către dreapta. Kurtosisul este dat de formula: Un kurtosis pozitiv arată o distribuție care are un vârf „înalt”, în timp ce un kurtosis
Cibernetica sistemelor economice by Emil Scarlat, Nora Chiriță () [Corola-publishinghouse/Science/222_a_216]
-
denumirii acestui tip de model este următoarea: „AutoRegressive” desemnează faptul că volatilitatea mare/scăzută tinde să persiste; „Condițional” înseamnă variabil în timp sau în funcție de un anumit moment de timp: „Heteroscedasticity” este termenul care desemnează faptul că în model volatilitatea (deci varianța) nu este constantă ca în cazul modelelor de tip ARMA. \n 3) Efecte de levier Mișcarea prețurilor pe piața financiară este negativ corelată cu volatilitatea. Acest lucru a fost observat pentru prima oară de Black (1976), care a arătat totuși
Cibernetica sistemelor economice by Emil Scarlat, Nora Chiriță () [Corola-publishinghouse/Science/222_a_216]
-
Această metodă este însă foarte sensibilă la estimațiile subiective ale parametrilor care intervin în fiecare scenariu, optimist, probabil sau pesimist. 2) Metodele probabiliste evaluează riscul utilizând măsuri matematice și statistice. Astfel, dacă notăm cu E( ) operatorul de medie, cu V( ) - varianța și cu σ( ) - abaterea medie pătratică, atunci putem scrie. Riscul financiar al investiției considerate este apreciat, de regulă, utilizând abaterea medie standard, σ(X). Aici, X reprezintă un vector de variabile aleatorii de forma (X1, X2, ..., Xn), pentru care cunoaștem
Cibernetica sistemelor economice by Emil Scarlat, Nora Chiriță () [Corola-publishinghouse/Science/222_a_216]
-
care au loc frecvent pe aceste piețe, pentru a putea explica cât mai corect natura schimbărilor, surprinsă de volatilitatea piețelor emergente. 2.5.2. Comportament și surse ale volatilității piețelor financiare emergente Reamintim că volatilitatea venitului, măsurată de obicei prin varianța sau abaterea standard a schimbărilor în prețurile activelor financiare pentru o perioadă dată de timp, este un concept-cheie în finanțe, care permite cuantificarea gradului de schimbare impredictibilă a veniturilor așteptate pentru o investiție pe piața financiară. Cu cât această volatilitate
Cibernetica sistemelor economice by Emil Scarlat, Nora Chiriță () [Corola-publishinghouse/Science/222_a_216]
-
modelului. 1) Modele ARCH liniare La început, să presupunem că un model ARMA(p, q) (AutoRegressive Moving Average de ordin p și q) constituie o caracterizare utilă pentru dinamica variabilelor financiare. Forma generală a modelului ARMA (p, q) este următoarea. Varianța modelelor de tip ARMA este prin ipoteză constantă în timp; deci ele nu pot fi utilizate pentru a modela evoluția varianței care este, clar, dependentă de timp. Pentru a depăși acest lucru, se face o corecție a procesului de determinare
Cibernetica sistemelor economice by Emil Scarlat, Nora Chiriță () [Corola-publishinghouse/Science/222_a_216]
-
și q) constituie o caracterizare utilă pentru dinamica variabilelor financiare. Forma generală a modelului ARMA (p, q) este următoarea. Varianța modelelor de tip ARMA este prin ipoteză constantă în timp; deci ele nu pot fi utilizate pentru a modela evoluția varianței care este, clar, dependentă de timp. Pentru a depăși acest lucru, se face o corecție a procesului de determinare a varianței utilizând un model ARCH. O astfel de extensie a modelului ARMA necesită însă redefinirea în cadrul modelului a unei varianțe
Cibernetica sistemelor economice by Emil Scarlat, Nora Chiriță () [Corola-publishinghouse/Science/222_a_216]
-
de tip ARMA este prin ipoteză constantă în timp; deci ele nu pot fi utilizate pentru a modela evoluția varianței care este, clar, dependentă de timp. Pentru a depăși acest lucru, se face o corecție a procesului de determinare a varianței utilizând un model ARCH. O astfel de extensie a modelului ARMA necesită însă redefinirea în cadrul modelului a unei varianțe condiționate dependente de timp și calculate pe baza unei mulțimi predeterminate de informații disponibile (surse de date). Mai precis, în modelul
Cibernetica sistemelor economice by Emil Scarlat, Nora Chiriță () [Corola-publishinghouse/Science/222_a_216]
-
varianței care este, clar, dependentă de timp. Pentru a depăși acest lucru, se face o corecție a procesului de determinare a varianței utilizând un model ARCH. O astfel de extensie a modelului ARMA necesită însă redefinirea în cadrul modelului a unei varianțe condiționate dependente de timp și calculate pe baza unei mulțimi predeterminate de informații disponibile (surse de date). Mai precis, în modelul ARCH, procesul stocastic εt are următoarele două proprietăți suplimentare față de modelele ARMA. Deci, într-un model ARCH apar două
Cibernetica sistemelor economice by Emil Scarlat, Nora Chiriță () [Corola-publishinghouse/Science/222_a_216]
-
date). Mai precis, în modelul ARCH, procesul stocastic εt are următoarele două proprietăți suplimentare față de modelele ARMA. Deci, într-un model ARCH apar două ecuații principale: o ecuație pentru determinarea mediei care urmează un model ARMA și o ecuație pentru varianța condiționată de o mulțime de informații date. Principala proprietate a unui model ARCH liniar este că definește varianța unei serii de timp ca o combinație liniară de q valori întârziate ale reziduurilor pătrate ale ecuației mediei. Acest lucru permite reproducerea
Cibernetica sistemelor economice by Emil Scarlat, Nora Chiriță () [Corola-publishinghouse/Science/222_a_216]
-
într-un model ARCH apar două ecuații principale: o ecuație pentru determinarea mediei care urmează un model ARMA și o ecuație pentru varianța condiționată de o mulțime de informații date. Principala proprietate a unui model ARCH liniar este că definește varianța unei serii de timp ca o combinație liniară de q valori întârziate ale reziduurilor pătrate ale ecuației mediei. Acest lucru permite reproducerea fazelor succesive ale volatilității, care pot fi alternativ înalte și joase. Dacă raportăm aceste valori la o mărime
Cibernetica sistemelor economice by Emil Scarlat, Nora Chiriță () [Corola-publishinghouse/Science/222_a_216]
-
un anumit moment de timp față de anul de bază. Engle, părintele modelelor de tip ARCH/GARCH, pentru care a primit Premiul Nobel pentru economie în 1981, a introdus pentru prima oară, pentru volatilitate relația. Restricțiile introduse asupra coeficienților asigură pozitivitatea varianței condiționate. În plus, dacă , atunci se poate arăta că varianța condiționată este finită. O generalizare neliniară prin transformarea modelului ARMA într-un model AR a dus la un model GARCH (p,q) de forma. Pe lângă restricțiile de mai sus, în
Cibernetica sistemelor economice by Emil Scarlat, Nora Chiriță () [Corola-publishinghouse/Science/222_a_216]
-
părintele modelelor de tip ARCH/GARCH, pentru care a primit Premiul Nobel pentru economie în 1981, a introdus pentru prima oară, pentru volatilitate relația. Restricțiile introduse asupra coeficienților asigură pozitivitatea varianței condiționate. În plus, dacă , atunci se poate arăta că varianța condiționată este finită. O generalizare neliniară prin transformarea modelului ARMA într-un model AR a dus la un model GARCH (p,q) de forma. Pe lângă restricțiile de mai sus, în modelele GARCH se introduce și o condiție de staționaritate pentru
Cibernetica sistemelor economice by Emil Scarlat, Nora Chiriță () [Corola-publishinghouse/Science/222_a_216]