Statmod.Ru
НовостиНовости
ФорумФорум
МатМех СпбГУWiki-страницы
О кафедреСтудентам I-IIБакалавры и магистрыСтудентам III-VВыпускникам
Главная -> О кафедре -> Задачи -> Применение статистики

Реальные примеры применения статистики

Исследование рынка продаж товаров

Исследование рынка продаж включает в себя много очень разных задач. Так как процесс покупок/продаж и все с ним связанное подвержен влиянию случайных факторов, то статистический подход оказывается здесь очень кстати. Чтобы ответить на вопросы бизнеса, главным образом относящиеся к построению прогнозов, приходится строить и исследовать разные модели процесса покупок, влияния качества рекламы и качества продуктов на продажи, зависимость спроса от цены и пр. Все модели и статистические средства анализа строятся и отрабатываются на реальных данных, сбором которых на западе занимаются крупные специализированные агентства. Поэтому необходимые данные компании обычно покупают, причем недешево. То, что компании платят за статистическую информацию большие деньги, подтверждает ее важность для них. В силу этой важности они и обращаются к квалифицированным специалистам-статистикам для обработки купленных данных, справедливо считая, что вложив деньги в специалистов, они только выиграют: анализ, сделанный специалистами, с лихвой окупит затраты на них. Вероятно, этими соображениями руководствовались представители компании Procter&Gamble, когда обратились к нам с предложением о сотрудничестве. Сотрудничество с компанией началось около 10 лет назад и продолжается до сих пор.

Из приведенного выше краткого описания задач, возникающих при анализе рынка продаж, видно, что они актуальны практически для любой компании, и без квалифицированного анализа данных никакая компания не может стать по-настоящему конкурентно-способной. Поэтому вопрос только времени, когда наши российские компании более активно начнут вкладывать деньги в специалистов-статистиков. Этот процесс уже начался, как обычно, с Москвы, но постепенно доходит и до Санкт-Петербурга.

Связь с учебным процессом: читается спец.курс «Стохастические модели покупательского поведения» (СМ), а также спец.курсы и спец.семинары по статистике и анализу данных (все специализации).

Вернуться в начало

Использование производных инструментов на российском рынке акций

Сейчас уже, наверно, все знают о торговле акциями на бирже, о вложении денег в различные фонды и т.п. Эта область все больше развивается, все большее число людей оказывается в нее вовлечено. Наблюдения показывают, что довольно большая доля людей, занимающихся торговлей акциями – это математики и физики. Отвечая на вопрос, где лучше получать образование, если хочешь заниматься биржевой торговлей, часто рекомендуют именно физико-математическое образование в Университете, а не экономическое образование в одном из вузов. Это не случайно. Модели поведения цен акций – это сложные статистические модели, т.е. модели, в которых строятся закономерности случайного поведения цен. Стратегии торговли основываются на этих моделях, причем научный подход заключается в построении стратегий с приемлемым соотношением прибыли и риска. Логический склад ума и просто разумный взгляд на вещи, вместе с научными знаниями, занимают здесь не последнее место.

Производные инструменты – это опционы и фьючерсы, которые дают возможность покупать право или обязанность купить/продать акции/фьючерсы по фиксированной цене. Механизм образования цен опционов и фьючерсов гораздо более сложен по сравнению с акциями. Поэтому работа с производными инструментами требует применения более сложного математико-статистического аппарата, и специалисты с соответствующим образованием в этой области весьма ценятся. Пожалуй, в области биржевой торговли спрос на аналитиков/математиков достаточно высок уже и в России, так как деньги там крутятся довольно большие. Одним из недостатков работы является узкая финансовая специфика области применения.

Связь с учебным процессом: читается курс «Задачи финансовой математики и статистического моделирования» (САПР, ММ), а также на специализации «Статистическое моделирование» дается задание по программированию, связанное с построением и тестированием стратегий торговли акциями.

Вернуться в начало

Анализ и прогноз временных рядов методом «Гусеница»-SSA

Так как мы живем не только в пространстве, но и во времени, то очень большое число происходящих в мире явлений описывается с помощью временных рядов, т.е., как правило, случайных значений какой-либо характеристики в последовательные моменты времени. Например, температура воздуха (и вообще разные характеристики погоды), объемы продаж по месяцам, уровень воды в реках и озерах – в общем, все перечислить невозможно. Поэтому практически везде возникают задачи анализа и прогноза имеющихся временных данных. Например, колебания уровня воды в озерах-охладителях атомной станции очень важно исследовать, чтобы исключить ситуации, когда воды будет недостаточно для охлаждения атомного реактора. Изучение исторических данных о поведении температуры воздуха важно для поиска ответа на вопрос, происходит ли сейчас глобальное потепление. А прогноз погоды на завтра вообще волнует всех. С точки зрения бизнеса, фирмам, например, важно знать, как распределены их продажи по дням недели и месяцам, чтобы регулировать завоз товара в торговые точки, или строить прогнозы для планирования своего развития в будущем.

Таким образом, создание, исследование и реализация методов анализа и прогноза временных рядов – это очень актуальная и востребованная задача. На кафедре с давних времен развивается один из таких методов под названием «Гусеница», которое предложил когда-то давно С.М.Ермаков. В разработку метода вовлечены студенты и аспиранты. Под руководством сотрудников кафедры создан сайт, посвященный методу, а также целая линейка программных продуктов, которые распространяются с помощью созданного сайта. Сайт, кроме своей роли популяризации метода и распространения программы, имеет значение и в завязывании научных связей по всему миру (имеется его англоязычный аналог).

Связь с учебным процессом: читается спец.курс «Главные компоненты временных рядов» (СМ), а также спец.курсы и спец. семинары, связанные со случайными процессами и анализом временных рядов. Большое число тем курсовых и дипломных работ (СМ) связано с методом «Гусеница».

Вернуться в начало

Анализ генной активности

Сейчас во всем мире наблюдается всплеск развития генетики. Наверно, про генетически-модифицированные продукты и клонированную овечку Долли знают все. Но в генетике еще остается очень много тайн, к тому же все они относятся к решению общечеловеческих проблем – поэтому на исследование генных структур и взаимодействий в мире выделяется довольно много ресурсов, в том числе, и финансовых. К сожалению, в России масштабы не такие большие, но финансирование западными научными фондами делает участие в проектах довольно привлекательным.

Сама задача интересна и сложна тем, что заранее неизвестно, какую именно технику придется применять для ее решения. Она, как часто бывает в прикладных задачах, формулируется на нематематическом (в данном случае, биологическом) языке, и сначала нужно, опираясь на собираемые с помощью очень мощной и точной техники данные, формализовать задачу, построить статистическую модель данных и только потом ее решать. Данная задача отличается тем, что носит научно-исследовательский характер (и деньги под нее выделяются именно на исследования). Это означает, что даже вопросы, на которые надо отвечать, заранее неизвестны и возникают в процессе исследования. Кроме общих статистических процедур, здесь находят применение методы выделения сигнала из шума (и методы анализа изображений), основанные на методе «Гусеница»-SSA, разрабатываемом на кафедре. В общем, при решении такого сорта проблем у исследователя много свободы и это, конечно, плюс. Но зато требуются знания в очень широком круге областей.

Связь с учебным процессом: читается спец.курс «Главные компоненты временных рядов» (СМ), а также спец.курсы и спец.семинары по статистике и анализу данных (все специализации).

Вернуться в начало