Разное

Фишера формула: Эффект Фишера Fisher effect, ИНФЛЯЦИЯ (inflation), ЗАТРАТНАЯ ИНФЛЯЦИЯ (cost-push inflation), ИНФЛЯЦИЯ СПРОСА (demand-pull inflation), ДЕФЛЯТОР ВНП (GNP deflator), МОНЕТАРИЗМ (monetarism), От Ирвинга Фишера до Александра Конюса

21.06.2019

Содержание

Репетитор оценщика — Формула Фишера. Номинальная и реальная ставки


ФОРМУЛА ФИШЕРА. Перевод номинальной ставки в реальную и наоборот.

В процессе оценки необходимо учитывать, что номинальные и реальные (то есть, включающие и не включающие инфляционный компонент) безрисковые ставки.

Номинальная ставка процента —  это рыночная процентная ставка без учета инфляции, отражающая текущую оценку денежных активов.

Реальная ставка процента — это рыночная процентная ставка с учетом инфляции

При пересчете номинальной ставки в реальную и наоборот, целесообразно использовать формулу американского экономиста Фишера, выведенную им еще в 30-е годы:

Rн = Rр + Jинф + Rр * Jинф

Rр = (Rн – Jинф) / (1+ Jинф)

где: Rн — номинальная   ставка;

Rр — реальная   ставка;

Jинф — годовые темпы прироста инфляции.

Важно отметить, что  при использовании номинальных потоков доходов коэффициент капитализации (и ее составные части) должны быть рассчитаны в номинальном выражении, а при реальных  потоках доходов — реальном.

Для преобразования номинальных потоков доходов в реальные нужно номинальную величину разделить на соответствующий индекс цен, то есть выраженное в процентах отношение уровня цен за тот год, в котором возникнут денежные потоки к уровню цен базового периода.

Например:

Объект недвижимости, сданный на условиях чистой   аренды,   будет приносить по 1000 долл. ежегодно в течение 2-х лет. Индекс цен в текущем периоде равен 140% и ожидается, что в следующем году он составит 156,7%, а через год 178,5%. Для преобразования номинальных величин в реальные, их необходимо выразить в ценах базисного года. Построим базисный индекс цен для каждого из трех лет. Индексы цен текущего года равны 140/140 = 1, для  прогнозного периода: первый год — 156,7/140 = 1,119; второй год — 178,5/140 = 1,275.

Таким образом, реальная величина номинальной 1000 долл., которая будет получена в первом прогнозном году, равна 1000 долл./1,119 = 893,65 долл.,  во 2-м году (1000 долл./1,275) = 784,31 долл.

).

Таким образом, в результате инфляционной корректировки происходит приведение ретроспективной информации, используемой в оценке, к сопоставимому виду, а также учет инфляционного роста цен при составлении прогнозов денежных потоков.

 

понимаем лучше экономику и финансы

25 дек 2013  Сергей  Кикевич  Все авторы

В 1911 году американский финансист Ирвинг Фишер в своей книге «Покупательная сила денег» опубликовал результат своих наблюдений за инфляцией, денежной массой и объемом производства в виде простой но очень емкой формулы:

M V = P Q


М – объем денежной массы
V – скорость оборачиваемости денег
P – уровень цен
Q – объём производства

С тех пор эта формула используется повсеместно для анализа финансовой ситуации и в целях формирования монетарной политики.

Использование формулы Фишера

Уравнение может иметь несколько интерпретаций. Одна из них, возможно, наиболее важная:
При увеличении денежной массы (левая сторона уравнения) возможным результатом может стать как рост объема производства и товаров на рынке, так и рост уровня цен (правая сторона уравнения).

В реальной жизни могут происходить оба явления, но в разных пропорциях. И эти пропорции довольно качественно характеризуют свойства экономики. В развитых странах, где ВВП в основном складывается из промышленных и высоко технологичных продуктов и услуг, рынок спокойно «съедает» очередную порцию денег, напечатанную государством, без значительного роста цен. «Лишние» деньги, которые не может осовоить экономика напрямую, уходят в другие виды долгосрочных активов: акции, облигации, взаимные фонды, пенсионные накопления и т.п.

В других странах, зависящих от природных ресурсов с низкой зависимостью ВВП от реального сектора, наблюдается обратное явление. Сколько денег в экономику не вкачивай, на производство это не оказывает ни малейшего влияния. 

Уравнение Фишера и ситуация с денежной массой в России

Становится довольно понятно, почему опыт США с их «количественным смягчением» и колоссальным вливанием новых денег в экономику не получается применить в России.  

Со времен Кудрина Минфин и ЦБ взяли обязательство контролировать инфляцию доступными для них методами, в т.ч. ограничивая денежную массу. До этого, кажется, в нашей стране никто уравнение Фишера не изучал. Тем не менее даже сейчас регулярно слышатся призывы (в основном от политиков левого толка) вроде «давайте напечатаем денег и оживим экономику». Разобравшись в смысле уравнения Фишера, становится очевидным, почему простое печатание денег никогда не приводит к желаемым эффектам. 


Функция ФИШЕР — Служба поддержки Office

В этой статье описаны синтаксис формулы и использование функции ФИШЕР в Microsoft Excel.

Описание

Возвращает преобразование Фишера для аргумента x. Это преобразование строит функцию, которая имеет нормальное, а не асимметричное распределение. Данная функция используется для проверки гипотез с помощью коэффициента корреляции.

Синтаксис

ФИШЕР(x)

Аргументы функции ФИШЕР описаны ниже.

Замечания

  • Если x не является числом, фишер возвращает #VALUE! значение ошибки #ЗНАЧ!.

  • Если x ≤ -1 или x ≥ 1, фишер возвращает #NUM! значение ошибки #ЗНАЧ!.

  • Уравнение для преобразования Фишера имеет следующий вид:

Пример

Скопируйте образец данных из следующей таблицы и вставьте их в ячейку A1 нового листа Excel.

Чтобы отобразить результаты формул, выделите их и нажмите клавишу F2, а затем — клавишу ВВОД. При необходимости измените ширину столбцов, чтобы видеть все данные.

Формула

Описание

Результат

=ФИШЕР(0,75)

Преобразование Фишера для аргумента 0,75

0,9729551

Критерий Фишера и критерий Стьюдента в эконометрике

С помощью

критерия Фишера оценивают качество регрессионной модели в целом и по параметрам.

Для этого выполняется сравнение полученного значения F и табличного F значения. F-критерия Фишера. F фактический определяется из отношения значений факторной и остаточной дисперсий, рассчитанных на одну степень свободы:

где n — число наблюдений;
m — число параметров при факторе х.

F табличный — это максимальное значение критерия под влиянием случайных факторов при текущих степенях свободы и уровне значимости а.

Уровень значимости а — вероятность не принять гипотезу при условии, что она верна. Как правило а принимается равной 0,05 или 0,01.

Если Fтабл > Fфакт то признается статистическая незначимость модели, ненадежность уравнения регрессии.

Таблицы по нахождению критерия Фишера и Стьюдента

Таблицы значений F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента Вы можете посмотреть здесь.

Табличное значение критерия Фишера вычисляют следующим образом:

  1. Определяют k1, которое равно количеству факторов (Х). Например, в однофакторной модели (модели парной регрессии) k1=1, в двухфакторной k=2.
  2. Определяют k2, которое определяется по формуле n — m — 1, где n — число наблюдений, m — количество факторов. Например, в однофакторной модели k2 = n — 2.
  3. На пересечении столбца k1 и строки k2 находят значение критерия Фишера

Для нахождения табличного значения критерия Стьюдента определяют число степеней свободы, которое определяется по формуле n — m — 1 и находят его значение при определенном уровне значимости (0,10, 0,05, 0,01).

Критерии Стьюдента

Для оценки статистической значимости модели по параметрам рассчитывают t-критерии Стьюдента.

Оценка значимости модели

с помощью критерия Стьюдента проводится путем сравнения их значений с величиной случайной ошибки:

Случайные ошибки коэффициентов линейной регрессии и коэффициента корреляции определяются по формулам:

Сравнивая фактическое и табличное значения t-статистики и принимается или отвергается гипотеза о значимости модели по параметрам.

Зависимость между критерием Фишера и значением t-статистики Стьюдента определяется так

Как и в случае с оценкой значимости уравнения модели в целом, модель считается ненадежной если tтабл > tфакт

Видео лекциий по расчету критериев Фишера и Стьюдента

Для более подробного изучения расчетов критериев Фишера и Стьюдента советуем посмотреть это видео

 

Лекция 1. Критерии и Гипотезы

Лекция 2. Критерии и Гипотезы

Лекция 3. Критерии и Гипотезы

 

Определение доверительных интервалов

Для построения доверительного интервала определяется предельная ошибка А для обоих показателей:

Формулы для нахождения доверительных интервалов выглядят так

Прогнозное значение у определяется с помощью подстановки в
уравнение регрессии прогнозного значения х. Вычисляется средняя стандартная ошибка прогноза

и находится доверительный интервал

Задача регрессионного анализа в предмете эконометрика состоит в анализе дисперсии изучаемого показателя y:

общая сумма квадратов отклонений (TSS)

сумма квадратов отклонений, обусловленная регрессией (RSS)

остаточная сумма квадратов отклонений (ESS)

Долю дисперсии, обусловленную регрессией, в общей дисперсии показателя у характеризует коэффициент детерминации R, который должен превышать 50% (R2 > 0,5). В контрольных по эконометрике в ВУЗах этот показатель рассчитывается всегда.

 

Тайна Бобби Фишера. Гений анонимно унижал соперников в интернете

Бобби Фишер – величайший шахматист в истории: он стал гроссмейстером в 15 лет, а потом бросил школу, чтобы тренироваться по 14 часов в день. Его не интересовали девушки, он не заводил друзей, ему было плевать на развлечения – Фишер завалил весь дом шахматами и рубился сам с собой, шагая из комнаты в комнату. Там, где другим требовались тренеры и целый аналитический отдел, Бобби справлялся сольно. Разумеется, это сильно сказалось на его рассудке.

В 1972 году Фишер уничтожил Бориса Спасского и выиграл чемпионат мира. К тому моменту Роберт уже вел себя странновато, но, примерив шахматную корону, чокнулся окончательно. Он не стал защищать титул (выдвинул кучу неадекватных условий), прекратил платить налоги (ненавидел США), психовал из-за слежки (реальная мания) и фактически завязал с шахматами. Со временем Фишер превратился во фрика-отшельника – иногда он давал интервью, нес откровенную чушь (например, оправдывал Гитлера), получал цитируемость, а потом снова исчезал.

Шахматы

Непомнящий выиграл турнир претендентов и сыграет с Карлсеном

26/04/2021 В 16:28

Бобби мог долго доминировать в шахматах, но выбрал затворничество. Он изредка переписывался со знакомыми из прошлой жизни, но в основном колесил по миру и откровенно чудил. Больше всего он любил прийти в магазин за минуту до закрытия, набрать продуктов и зависнуть там на час. Сотрудники стонали, но Роберт все равно требовал долгого обслуживания и устраивал истерики, если ему отказывали. В общем, классическое поведение свихнувшегося гения.

В начале 90-х Фишеру и Спасскому организовали реванш. Американец снова уверенно победил, заработав 3 млн долларов и кучу проблем с законом. Бобби потребовал, чтобы матч прошел в Сербии, хотя знал, что это нелегально: Штаты наложили экономические санкции на эту страну. Но Фишеру было плевать – он наоборот радовался такому дерзкому протесту.

Перед играми со Спасским Бобби публично назвал себя антисемитом – это звучало парадоксально, учитывая, что Роберт сам был наполовину евреем. Впрочем, выходки Фишера уже мало кого удивляли. Не стало сюрпризом и то, что после 1992 года он опять попрощался с шахматами, но увлекся сектами, эзотерикой и прочим оккультизмом. Позже американец разочаровался и в этих идеях: по его словам, сектанты элементарно доили из него деньги.

Бобби Фишер

Фото: Getty Images

Бобби умер в начале 2008-го – к тому времени он окончательно превратился в лохматого старика с безумным взглядом. Фишер унес в могилу немало тайн, но одна из них будоражит шахматный мир до сих пор.

Дело в том, что в 2001 году к английскому шахматисту Найджелу Шорту обратился его друг, который предложил скатать несколько интернет-партий с очень сильным анонимным соперником. Шорт и сам был топовым игроком: например, в 1993-м он стал вице-чемпионом мира, уступив лишь Гарри Каспарову. Позже Найджел стабильно и уверенно держался возле трона.

Шорта заинтересовало предложение схлестнуться с мощным анонимом, но борьбы не вышло – британца прихлопнули со счетом 8:0. Изначально Найджел не собирался об этом рассказывать, но затем все же поделился догадками с журналистами. Тезис Шорта звучал очень просто: это сам великий Бобби Фишер гасит оппонентов через интернет. Запаса абсолютно растренированного Роберта хватило на то, чтобы без напряга размотать одного из лучших шахматистов в мире. Найджела вообще не расстроил разгром – наоборот, он ликовал, что случайно попал на экзамен к Фишеру. Это действительно воспринималось как чудо.

Но почему Шорт был так уверен, что играл именно с Бобби?

Во-первых, стиль противника был узнаваемо безжалостным. Во-вторых, Найджел задал в чате вопрос, знает ли его соперник не самого звездного мексиканского игрока Армандо Асеведо – тот был локально известен еще в 60-х. Ответ для Шорта прилетел спустя секунду: «Зиген 1970». Именно там состоялась шахматная Олимпиада, где Фишер сыграл с Асеведо – компьютер не смог бы настолько быстро среагировать на запрос. Следовательно, это был Бобби, хотя он сам позже яростно опровергал, что играет в шахматы.

Скорее всего, экс-чемпион просто поддерживал имидж человека, которого больше не волнует этот вид спорта – но безуспешно.

Досконально известно, что Фишер активно пользовался интернетом еще с конца 90-х. Он вел странички с антиамериканской (и не только) пропагандой, выступал на мелких онлайн-радиостанциях и явно поигрывал в любимые шахматы – просто не мог удержаться от соблазна.

Жаль, что уже нельзя собрать все партии, в которых поздний Бобби издевался над соперниками. Но все матчи против Шорта сохранились, и британец говорит о них с восторгом: «Для меня эти партии имеют такое же значение, как неизвестная симфония Моцарта – для любителя музыки». Вряд ли Найджел преувеличивает – наследие Фишера действительно бесценно.

Заработал миллионы за доской, ненавидел женщин и шпионил для СССР. Фишер – рок-звезда шахматПодписывайся на нас в инстаграме

Шахматы

Русский шахматист сыграет с Карлсеном, Eurosport покажет матч

18/03/2021 В 12:44

Шахматы

Битцевский маньяк – мастер шахмат. Он убивал по клеткам доски

31/01/2021 В 08:06

Методы статистики

Критерии и методы


Рональд Фишер

Точный критерий Фишера – это критерий, который используется для сравнения двух и более относительных показателей, характеризующих частоту определенного признака, имеющего два значения. Исходные данные для расчета точного критерия Фишера обычно группируются в виде четырехпольной таблицы, но могут быть представлены и многопольной таблицей.

1. История разработки критерия

Впервые критерий был предложен Рональдом Фишером в его книге «Проектирование экспериментов». Это произошло в 1935 году. Сам Фишер утверждал, что на эту мысль его натолкнула Муриэль Бристоль. В начале 1920-х годов Рональд, Муриэль и Уильям Роуч находились в Англии на опытной сельскохозяйственной станции. Муриэль утверждала, что может определить, в какой последовательности наливали в ее чашку чай и молоко. На тот момент проверить правильность ее высказывания не представлялось возможным.

Это дало толчок идее Фишера о «нуль гипотезе». Целью стала не попытка доказать, что Муриэль может определить разницу между по-разному приготовленными чашками чая. Решено было опровергнуть гипотезу, что выбор женщина делает наугад. Было определено, что нуль-гипотезу нельзя ни доказать, ни обосновать. Зато ее можно опровергнуть во время экспериментов.

Было приготовлено 8 чашек. В первые четыре налито молоко сначала, в другие четыре – чай. Чашки были помешаны. Бристоль предложили опробовать чай на вкус и разделить чашки по методу приготовления чая. В результате должно было получиться две группы. История говорит, что эксперимент прошел удачно.

Благодаря тесту Фишера вероятность того, что Бристоль действует интуитивно, была уменьшена до 0.01428. То есть, верно определить чашку можно было в одном случае из 70. Но все же нет возможности свести к нулю шансы того, что мадам определяет случайно. Даже если увеличивать число чашек.

Эта история дала толчок развитию «нуль гипотезы». Тогда же был предложен точный критерий Фишера, суть которого в переборе всех возможных комбинаций зависимой и независимой переменных.

2. Для чего используется точный критерий Фишера?

Точный критерий Фишера в основном применяется для сравнения малых выборок. Этому есть две весомые причины. Во-первых, вычисления критерия довольно громоздки и могут занимать много времени или требовать мощных вычислительных ресурсов. Во-вторых, критерий довольно точен (что нашло отражение даже в его названии), что позволяет его использовать в исследованиях с небольшим числом наблюдений.

Особое место отводится точному критерию Фишера в медицине. Это важный метод обработки медицинских данных, нашедший свое применение во многих научных исследованиях. Благодаря ему можно исследовать взаимосвязь определенных фактора и исхода, сравнивать частоту патологических состояний между разными группами пациентов и т.д.

3. В каких случаях можно использовать точный критерий Фишера?

  1. Сравниваемые переменные должны быть измерены в номинальной шкале и иметь только два значения, например, артериальное давление в норме или повышено, исход благоприятный или неблагоприятный, послеоперационные осложнения есть или нет.
  2. Критерий подходит для сравнения очень малых выборок: точный критерий Фишера может применяться для анализа четырехпольных таблиц в случае значений ожидаемого явления менее 10, что является ограничением для применения критерия хи-квадрат Пирсона.
  3. Точный критерий Фишера бывает односторонним и двусторонним. При одностороннем варианте точно известно, куда отклонится один из показателей. Например, во время исследования сравнивают, сколько пациентов выздоровело по сравнению с группой контроля. Предполагают, что терапия не может ухудшить состояние пациентов, а только либо вылечить, либо нет.
    Двусторонний тест является предпочтительным, так как оценивает различия частот по двум направлениям. То есть оценивается верятность как большей, так и меньшей частоты явления в экспериментальной группе по сравнению с контрольной группой.

Аналогом точного критерия Фишера является Критерий хи-квадрат Пирсона, при этом точный критерий Фишера обладает более высокой мощностью, особенно при сравнении малых выборок, в связи с чем в этом случае обладает преимуществом.

4. Как рассчитать точный критерий Фишера?

Допустим, изучается зависимость частоты рождения детей с врожденными пороками развития (ВПР) от курения матери во время беременности. Для этого выбраны две группы беременных женщин, одна из которых — экспериментальная, состоящая из 80 женщин, куривших в первом триместре беременности, а вторая — группа сравнения, включающая 90 женщин, ведущих здоровый образ жизни на протяжении всей беременности. Число случаев ВПР плода в экспериментальной группе составило 10, в группе сравнения — 2.

Вначале составляем четырехпольную таблицу сопряженности:

 Исход есть (Наличие ВПР)Исхода нет (Отсутствие ВПР)Всего
Фактор риска есть (Курящие)A = 10B = 70(A + B) = 80
Фактор риска отсутствует (Некурящие)C = 2D = 88(C + D) = 90
Всего(A + C) = 12(B + D) = 158(A + B + C + D) = 170

Точный критерий Фишера рассчитывается по следующей формуле:

где N — общее число исследуемых в двух группах; ! — факториал, представляющий собой произведение числа на последовательность чисел, каждое из которых меньше предыдущего на 1 (например, 4! = 4 · 3 · 2 · 1)

В результате вычислений находим, что P = 0,0137.

5. Как интерпретировать значение точного критерия Фишера?

Достоинством метода является соответствие полученного критерия точному значению уровня значимости p. То есть, полученное в нашем примере значение 0,0137 и есть уровень значимости различий сравниваемых групп по частоте развития ВПР плода. Необходимо лишь сопоставить данное число с критическим уровнем значимости, обычно принимаемым в медицинских исследованиях за 0,05.

  • Если значение точного критерия Фишера больше критического, принимается нулевая гипотеза и делается вывод об отсутствии статистически значимых различий частоты исхода в зависимости от наличия фактора риска.
  • Если значение точного критерия Фишера меньше критического, принимается альтернативная гипотеза и делается вывод о наличии статистически значимых различий частоты исхода в зависимости от воздействия фактора риска.

В нашем примере P < 0,05, в связи с чем делаем вывод о наличии прямой взаимосвязи курения и вероятности развития ВПР плода. Частота возникновения врожденной патологии у детей курящих женщин статистически значимо выше, чем у некурящих.


Фишера формулы формил — Справочник химика 21


    Сахара содержат несколько хиральных центров, и различным диастереомерам даны разные названия. Так, глюкоза, манноза и галактоза— это попросту три из восьми возможных диастереомерных альдо-гексоз (другими являются аллоза, альтроза, гулоза, идоза и талоза) [6]. Каждый из этих сахаров представлен парой форм (энантиоме-ров)—О и Ь, являющихся зеркальным отображением одна другой. Для иллюстрации взаимоотношений между сахарами часто пользуются проекционными формулами Фишера (разд. А.4), как это показано на рис. 2-13. Проекционные формулы удобны для сопоставления структур сахаров, но они дают весьма смутное представление о их трехмерной структуре. Согласно указанию Фишера, вертикальные связи при каждом атоме углерода следует представлять уходящими за данный атом. В действительности молекула такую конформацию иметь не может. Сравните, например, трехмерную структуру рибита (разд. А.6), образующегося при восстановлении глюкозы, с его формулой Фишера. [c.108]

    Фишера формула — открытая форма моносахарида (глюкозы). [c.497]

    Результаты анализов указывают на то, что данное вещество — Д-фруктоза, составная часть тростникового сахара. Ее пространственное строение в открытой (нециклической) форме можно изобразить с помощью проекционной формулы по Фишеру. [c.175]

    Правила ШРАС по номенклатуре углеводов выработаны для того, чтобы, во-первых, дать название родоначальному моносахариду в ациклической форме, представленной проекцией Фишера, затем назвать циклическую форму и производные. Тщательно изучите прежде всего ациклические формы. Поскольку все углеводы имеют по крайней мере один хиральный центр, совершенно необходимо правильно использовать проекционные формулы Фишера. [c. 231]

    Перспективные формулы Хеуорса Недостатки проекционных формул Фишера очевидны и связаны, во-первых, с неестественным изображением связи, образуемой атомом кислорода в цикле, во-вторых, с далеким от наглядности и действительной геометрии изображением циклической формы моносахаридов Хеуорс предложил изображать циклические формы моносахаридов в виде плоских шести- и пятичленных колец [c.760]

    Взаимосвязь проекционных формул Фишера открытых цепей сахаров и формул Хеуорса кольцевых форм сахаров показана ниже на примере о-глюкозы и ее пиранозной кольцевой формы. [c.123]

    Более целесообразной формой записи проекционных формул Фишера представляются формулы (116) и в особенности (Ив). Их преимущество, во-первых, в том, что они наглядно изображают ту ориентацию заместителей относительно плоскости чертежа, о которой речь была в предыдущем абзаце. Во-вторых, именно условная (без изображения самих асимметрических атомов) форма записи (Ив) наглядно свидетельствует [c. 155]

    Циклические формы моносахаридов принято изображать в перспективных формулах, предложенных У. Хеуорсом. Например, пиранозная форма О-глюкозы в формулах Э. Фишера и У. Хеуорса. [c.449]

    Конформации моносахаридов Формулы Хеуорса, несмотря на преимущества по сравнению с формулами Фишера, все-таки не отражают истинного пространственного строения циклических форм моносахаридов Если пятичленный цикл близок к плоской форме и формулы Хеуорса достаточно удовлетворительно описывают строение фураноз, то пиранозы имеют в основном конформацию кресло  [c.762]

    От названий эритрозы и треозы произошли терминологические приставки эритро-ч трео-, употребляющиеся для обозначения относительного расположения одинаковых (или родственных) заместителей у двух хи()альных атомов углерода. Если в проекционной формуле Фишера эти заместители находятся по одну сторону углеродной цепи, то такой стереоизомер называют эритро-формой, если по разные — то трео-формой.[c.78]

    Циклические таутомерные формы этих трех сахаров изображены ниже в проекциях Фишера и в перспективных формулах Хеуорса (в этих формулах плоскость шестичленного цикла следует рассматривать как лежащую перпендикулярно плоскости рисунка). Асимметрические атомы углерода в формулах Хеуорса, как и в проекциях Фишера, не указываются. [c.451]

    Эти противоречия открытым формулам Фишера можно объяснить, если принять, что истинное строение моносахаридов не отражается открытыми формулами и они являются таутомерными смесями открытой и циклической форм с преобладанием последних Так, в растворе глюкозы содержится около 0,024% открытой, альдегидной формы, в растворе рибозы — 8,5% альдегидной формы Кетозы содержат открытую форму в большей степени, чем альдозы Впервые предположение о внутримолекулярном присоединении гидроксильной группы по карбонильной группе глюкозы с образованием трехчленного этиленоксидного цикла сделал в 1870 году А Колли, позже Б Толленс (1883) предложил формулу с пятичленным кольцом, но только У Хеуорс в 1925-1930 годах экспериментально определил размер цикла для некоторых моносахаридов Хеуорс предложил называть моносахариды с пятичленным циклом фу- [c. 758]

    Хеуорс пересмотрел также способ написания формул моносахаридов. Формулы Э. Фишера при всех их достоинствах плохо отражают реальную форму молекул моносахаридов и громоздки. Хеуорс предложил свои так называемые перспективные формулы. Согласно его предложению, циклическую молекулу моносахарида условно считают плоской. Для изображения на бумаге ее мысленно располагают таким образом, чтобы кислородный атом пиранозного кольца находился на наибольшем расстоянии от глаза наблюдателя справа (у фуранозного кольца — посередине), а углеродная цепь была бы обращена выпуклой стороной к наблюдателю. Затем расположенную таким образом молекулу изображают по законам перспективы, как это представлено ниже, причем обычно часть молекулы, приближенную к наблюдателю, показывают жирной линией. [c.29]

    Для рассмотрения относительных и абсолютных конфигураций удобны формулы Фишера, но они сознательно игнорируют реальную форму молекулы формулы Ньюмена мало наглядны для суждения о конфигурации того или иного атома, но удобны в тех случаях, когда нужно продемонстрировать реальное положение тех или иных групп в пространстве, т. е. конформацию. [c.36]

    Открытая форма Формула Фишера [c.761]

    Это противоречие впервые объяснил Э Фишер, который, используя стереохимические представления Вант-Гоффа, определил относительные конфигурации ряда моносахаридов (глюкозы, фруктозы, маннозы, арабинозы) Графическое изображение пространственных конфигураций моносахаридов в открытой форме, например, методом проекции формул Э Фишера, имеет следующий вид [c.754]

    Формулы Фишера не отражают точно пространственное расположение молекулы в циклической форме. Например, в случае цикли- [c.106]

    При написании открытых форм кетоз пользуются проекционными формулами Фишера. Для циклических форм применяют формулы Хеуорса  [c.468]

    Вернемся к глюкозе, отвлекшись от проекционных формул Фишера и Хеуорса, и проанализируем ее пространственную структуру, так сказать, в окончательном варианте. Поскольку все шестичленные циклы, включая гетеро-атомные, предпочтительно существуют в форме кресла, так же изобразим и глюкозу. В таком случае, р-глюкопира-ноза окажется термодинамически предпочтительной и по стереохимичес-кому расположению всех заместителей цикла —они расположены экваториально. В связи с этим, становится понятным предпочтение, отданное Природой р-форме глюкозы при построении различных биологических структур, которые, [c.36]

    Открытые (незамкнутые) формы моносахаридов изображают в виде проекционных формул Фишера (см. 3.2.4). Углеродная цепь в них записывается вертикально. У альдоз наверху поме-щак т альдегидную группу, у кетоз — соседнюю с карбонильной первичноспиртовую группу. С этих групп начинают нумерацию цепи (табл. 12.1). [c.380]

    Формулы, а. Классические проекционные формулы Э. Фишера, которыми пользовались на предыдущих страницах, обладают тем преимуществом, что они очень наглядны и просты. Однако они довольно далеки от реальной формы молекулы. [c.214]

    Углеродные атомы в соединении I, помеченные звездочкой, асимметричны, и возможно, таким образом, существование 2, т. е. 16 оптически активных форм. Все они известны некоторые встречаются в природе, а другие были получены синтетическим путем. Проблема определения строения глюкозы как одного из шестнадцати возможных изомеров была разрешена Э. Фишером в конце XIX века. Конфигурации, установленные им для каждого из асимметрических атомов углерода от Сг до Сд показаны в проекционной формуле II [c.546]

    Количество диастереоизомерных моносахаридов. Если исходить из формул Фишера, то для альдогексоз должно существовать 16 диастереоизомеров. Действительно, это количество альдоз было найдено в природе или синтетически получено Фишером. Однако дальнейшие исследования показали, что каждый нз этих моносахаридов способен существовать в двух совершенно индивидуальных кристаллических формах с различными константами, в том числе с резко различными углами вращения. Так, например, были получены две О-глюкозы с углами вращения +106° и +22,5 . Характерно, что при растворении обеих форм моносахарида всегда получался раствор, угол вращения которого менялся вследствие мутаротации и постепенно достигал для обеих форм одной и той же всегда строго постоянной величины, которая для глюкозы составляла +52,5°. Таким образом, число реально существующих альдоз ровно вдвое превышало число предсказанных на основе законов стереохимии. Удвоение числа диастереоизомерных форм говорило [c.224]

    Проекции Фишера очень удобны для установления связи между структурой и названиями моносахаридов и их производных однако они не дают представления о действительной форме колец Для этих целей получили распространение формулы Хеворта В них углеродная цепь изображается горизонтальной, потен циальная карбонильная группа должна находиться справа Углеродная цепь как бы находится перед плоскостью бумаги кислородный мостик — за ней. [c.238]

    Проекционные формулы Фишера не дают наглядного представления о пространственном строении полуцетальных форм, поэтому циклические структуры удобнее изображать с помощью проекционных формул Хеуорса (в приводимых далее формулах атомы Н не указаны, чтобы не загромождать рисунок)  [c.78]

    Для изображения циклических форм могут применяться и проекционные формулы Э. Фишера, но это не дает наглядной картины. Лучше всего пользоваться перспективными формулами У. Хеуорса (W. Haworth, 1929), как плоскими, так н изогнутыми. Ниже приведены все три способа изображения для a-D-глюкоииранозы  [c.509]

    Э. Фишер подробно изучил строение и свойства глюкозы, в том числе стереохимию этого моносахарида. Он установил, что значительная часть свойств глюкозы может быть понята в терминах открытой формы. Вместе с тем следует иметь в виду возможность перехода открытой формы формула Фишера) в циклическую форму формула Толленса). Шестичленные циклические формы моносахаридов называют пиранозами (в основе этого термина лежит название оксациклогексадиенов — пиранов). [c.475]

    В циклических формах моноз на один асимметрически атом углерода больше, чем в открытых, поэтому у них в два р за большее число оптических изомеров (за счет а- и Р-форм что объясняет несоответствие между количеством реально сз ществующих изомеров и предсказанных по формуле Фишера.[c.462]

    Способы изображения циклических форм моносаха-идов Графическое изображение циклических форм вызы-ает определенные трудности Самый простой способу с по-ющью проекционных формул Фишера, предполагает тран-формацию проекционной формулы открытой формы мо-озы в циклическую и применение изогнутой линии для зображения химических связей, образуемых атомом кис-орода, входящим в цикл [c.759]

    Капиллярная конденсация описывается обычно уравнениями Томсона, применимыми для круглых цилиндрических капилляров. В действительности, структура пор адсорбентов весьма сложна и не отвечает представлению о таких капиллярах. Кистлер, Фишер и Фримен в 1943 г. сделали важную попытку обобщить представления о капиллярной конденсации паров на поры любой формы при помощи уравнения Больцмана и получили формулу для определения поверхности адсорбционной пленки на которой начинается капиллярная конденсация. [c.186]

    Углеродные атомы 2 и 4 — это обычные центры асимметрии, но углерод 3 ваг5ывается псевдоасимметрическим, так как его сво11ства симметрии зависят от конфигурации вокруг атомов 2 и 4. Можно написать четыре стереомер-ные конфигурации, обладающие структурой XXV. Две из них — симметричные, или лез , формы, которые имеют зеркальные плоскости, проходящие через углерод 3 и связанные с ним водород и гидроксил. Два других стереоизомера энантиоморфны и в смеси образуют рацемат. Эти соотношения представлены на следующих проекционных формулах Фишера  [c.141]

    Указания на существование фуранозиых форм в растворах моносахаридов были получены, например, в случае образования метилглюкозидов D-глюкозы, при обработке метанолом и хлористым водородом. Если эта реакция проводится при комнатной температуре, то наряду с кристаллическими а- и р-метил-О-глюко-пиранозидами, о которых сказано выпю, образуется также в меньшем количестве изомерный жидкий метилглюкозид, названный открывшим его Э. Фишером (1914 г.) у-метилглюкозидом. Это соединение перегоняется в вакууме без разложения и отличается чрезвычайной легкостью, с которой оно гидролизуется даже очень слабыми кислотами, регенерируя D-глюкозу и метанол. Методом метилирования было доказано, что это соединение представляет в действительности смесь а- и р-метил-D-глюкофуранозидов, соответствующих приведенной выше формуле. [c.214]

    Имеет значение то, что все четыре пиррольных ядра порфина эквивалентны, причем место атомов водорода неопределенно. Если бы атомы водорода были локализованы при определенных атомах азота, то однозамещенные производные порфина должны были бы возникать в изомерных формах, которые не были обнаружены в действительности (та же проблема, что и в случае бензола). Порфиновое кольцо изображается, как правило, формулой 1а (по В. Кюстеру и Г. Фишеру), имеющей то же значение, что только одна из двух формул Кекуле для бензола [c.622]


Уравнение Фишера — обзор, формула и пример

Что такое уравнение Фишера?

Уравнение Фишера — это экономическая концепция, описывающая взаимосвязь между номинальными и реальными процентными ставками под влиянием инфляции Инфляция Инфляция — это экономическая концепция, которая относится к увеличению уровня цен на товары в течение определенного периода времени. Повышение уровня цен означает, что валюта в данной экономике теряет покупательную способность (то есть за ту же сумму денег можно купить меньше).. Уравнение утверждает, что номинальная процентная ставка равна сумме реальной процентной ставки плюс инфляция.

Уравнение Фишера часто используется в ситуациях, когда инвесторы или кредиторы просят дополнительное вознаграждение для компенсации потерь покупательной способности из-за высокой инфляции.

Концепция широко используется в области финансов и экономики. Он часто используется при расчете окупаемости инвестиций. Возврат инвестиций (ROI). Рентабельность инвестиций (ROI) — это показатель эффективности, используемый для оценки окупаемости инвестиций или сравнения эффективности различных инвестиций.или в прогнозировании поведения номинальных и реальных процентных ставок. Один из примеров — когда инвестор хочет определить фактическую (реальную) процентную ставку, полученную по инвестициям, после учета влияния инфляции.

Один интересный вывод уравнения Фишера относится к денежно-кредитной политике. Денежно-кредитная политика. Денежно-кредитная политика — это экономическая политика, которая управляет размером и темпами роста денежной массы в экономике. Это мощный инструмент. Уравнение показывает, что денежно-кредитная политика движет инфляцию и номинальную процентную ставку в одном направлении.Принимая во внимание, что денежно-кредитная политика обычно не влияет на реальную процентную ставку.

Американский экономист Ирвинг Фишер предложил уравнение.

Формула уравнения Фишера

Уравнение Фишера выражается следующей формулой:

(1 + i) = (1 + r) (1 + π)

Где:

i — номинальная процентная ставка ставка

r — реальная процентная ставка

π — уровень инфляции

Однако можно также использовать приблизительную версию предыдущей формулы:

i ≈ r + π

Пример уравнения Фишера

Предположим, Сэм владеет инвестиционным портфелем. В прошлом году доходность портфеля составила 3,25%. Однако в прошлом году инфляция составляла около 2%. Сэм хочет определить реальную прибыль, которую он получил от своего портфеля. Чтобы найти реальную норму прибыли, мы используем уравнение Фишера. Уравнение утверждает, что:

(1 + i) = (1 + r) (1 + π)

Мы можем изменить уравнение, чтобы найти реальную процентную ставку:

Следовательно, реальная процентная ставка , или фактическая доходность инвестиций, портфеля равна:

Реальный процент, который инвестиционный портфель Сэма заработал в прошлом году с учетом инфляции, составляет 1.26% .

Дополнительная литература

CFI предлагает программу сертификации аналитика финансового моделирования и оценки (FMVA) ® Стать сертифицированным аналитиком финансового моделирования и оценки (FMVA) ® для тех, кто хочет вывести свою карьеру на новый уровень. Чтобы продолжать учиться и продвигаться по карьерной лестнице, вам будут полезны следующие ресурсы CFI:

  • Эффективная годовая процентная ставка Эффективная годовая процентная ставка Эффективная годовая процентная ставка (EAR) — это процентная ставка, которая корректируется с учетом начисления сложных процентов за определенный период. Проще говоря, эффективная
  • плавающая процентная ставка Плавающая процентная ставка Плавающая процентная ставка относится к переменной процентной ставке, которая изменяется в течение срока действия долгового обязательства. Это противоположность фиксированной ставки.
  • Премия за рыночный риск Премия за рыночный риск Премия за рыночный риск — это дополнительная прибыль, которую инвестор ожидает от владения рискованным рыночным портфелем вместо безрисковых активов.
  • Нормативная экономика Нормативная экономика Нормативная экономика — это школа мысли, которая считает, что экономика как предмет должна передавать оценочные заявления, суждения и мнения по

Формула эффекта Фишера | Финансы

Автор: Джеки Лохри | Рецензент: Райан Кокерхэм, CISI по рынкам капитала и корпоративным финансам | Обновлено 5 февраля 2019 г.

Формула «эффекта Фишера» пытается показать, как ожидание инфляции влияет как на процентные ставки, так и на покупательную способность. Эта формула, разработанная как часть общей экономической теории в 1930 году экономистом-математиком Ирвином Фишером, сегодня настолько широко используется в области экономики и финансов, что многие считают ее стилизованным фактом — термином, используемым для описания столь последовательных наблюдений и выводов. они обычно считаются верными. Формула эффекта Фишера не только играет важную роль в научных кругах и бизнесе, но также имеет приложения, которые могут принести пользу вам как инвестору.

Подсказка

Формула, используемая для расчета эффекта Фишера, требует трех важных параметров данных: номинальной процентной ставки, реальной процентной ставки и ожидаемого уровня инфляции.

Компоненты формулы

Формула эффекта Фишера предполагает период в один год и разбивается на три компонента: номинальная процентная ставка, реальная процентная ставка и ожидаемый уровень инфляции. Номинальная процентная ставка — это процент, показывающий цену, которую вы платите за использование денег, без учета инфляции. Реальная процентная ставка — это процент, который корректируется для устранения влияния инфляции и, как следствие, является мерой «реальной» покупательной способности.Ожидаемый уровень инфляции — это процент, который меняется в зависимости от текущих экономических циклов.

Расчет формулы

Расчет эффекта Фишера нетрудно. Технический формат формулы: «Rном = Rreal + E [I]» или номинальная процентная ставка = реальная процентная ставка + ожидаемый уровень инфляции. Более простой способ вычислить формулу и определить покупательную способность — разбить уравнение на два этапа. Используйте уравнение «Rnon — E [I] = Rreal», чтобы получить реальный уровень инфляции.Затем определите реальную покупательную способность, скажем, 100 долларов, умножив 100 на Rreal и вычтя сумму из 100. Если Rreal составляет 2 процента, покупательная способность 100 долларов через год будет только 98 долларов.

Краткосрочные применения

Эффект Фишера имеет краткосрочные практические применения, которые вы можете использовать в повседневной жизни. Поскольку это оценка покупательной способности в соответствии с темпами инфляции, вы можете использовать ее для определения «реальной» нормы прибыли на инвестиции с точки зрения того, что ваша прибыль купит.Например, если вы приобретаете 12-месячный депозитный сертификат на 5000 долларов с процентной ставкой 0,94 процента, а инфляция остается постоянной, в конце года у вас будет 5 047,22 доллара.

Однако, если инфляция вырастет на 2 процента в течение года, вы фактически потеряете деньги на вложениях, поскольку ваша прибыль и покупательная способность ваших денег уменьшатся на 53,50 доллара или 1,06 процента, в результате чего вам останется потратить всего 4 993,72 доллара: 2,0 — 0,94 = 1,06 5047,22 * 1,06 = 53,50 5047,22 — 53.50 = 4993,72

Долгосрочное значение

Знание реальной процентной ставки имеет решающее значение для принятия правильных инвестиционных решений. Хотя использование эффекта Фишера для расчета краткосрочных эффектов может оказаться полезным и интересным, результаты становятся еще более значительными при его применении в долгосрочной перспективе. Сложные расчеты с использованием ваших временных рамок для инвестирования, начальной суммы инвестиций, номинальной процентной ставки и различных темпов инфляции могут быть инструментом для анализа потенциала инвестиций и помочь вам определить, в какой момент экономического цикла имеет смысл продавать.

Домашняя страница Статистического управления / Вопросы и ответы об индексе потребительских цен

Формула Ласпейреса

Ласпейрес предложил эту формулу индекса в 1871 году. В случае расчета индекса цен, предполагая, что для отдельного товара i цена в базовый период будет p i 0 , при наблюдении период должен быть p it , а количество в базисном периоде должно быть q i 0 , следующее уравнение называется «формулой Ласпейреса».

где знаменатель и числитель — это общие расходы по всем статьям в базовом периоде и в период наблюдения, соответственно, при условии, что потребители покупают одинаковое количество товаров как в базовый период, так и в период наблюдения. В этой формуле количества фиксированы в базовом периоде.

Для практического использования уравнение (1) преобразуется следующим образом;

Это средневзвешенное соотношение цен по каждой позиции, взвешенное по расходам в базисном периоде.

Формула Пааше

Пааше предложил эту формулу индекса в 1874 году. В случае расчета индекса цен, предполагая, что для отдельного товара i , цена в базисном периоде будет p i 0 , при наблюдении период должен быть p он , а количество в базисном периоде должно быть q it , следующее уравнение называется «формулой Пааше».

где знаменатель и числитель — это общие расходы по всем статьям в базовом периоде и в период наблюдения, соответственно, при условии, что потребители покупают одинаковое количество товаров как в базовый период, так и в период наблюдения. В этой формуле количества фиксируются на период наблюдения.

Для практического использования уравнение (3) преобразуется следующим образом;

Формула Фишера

Эта формула индекса предложена Фишером и называется «идеальной формулой».Предполагая, что для отдельной позиции i цены и количество в базисном периоде будут p i 0 и q i 0 , в период наблюдения будет p it and q it , следующее уравнение называется «формулой Фишера».

Среднее геометрическое по формуле Ласпейреса и Пааше.Обычно выполняется следующее неравенство; Ласпейрес> = Фишер> = Пааше. Формула Фишера называется идеальной формулой в том смысле, что выполняются тест обращения времени и критерий обращения фактора. Эта формула используется в том случае, когда цены и количество на базисе и в период наблюдения сильно различаются.

В Японии базовый период = базисный период цен = базисный период весов.

Уравнение Фишера |

Уравнение Фишера — это математическая формула, которая описывает теоретическую взаимосвязь между наблюдаемыми нами процентными ставками и ожидаемым уровнем инфляции.

Что такое уравнение Фишера?

Уравнение Фишера названо в честь Ирвинга Фишера, чрезвычайно проницательного классического экономиста, работа которого в области теории капитала оказала влияние на многих ведущих экономистов современности. В 1895 году Фишер начал углубленное изучение влияния инфляции на процентные ставки по запросу Американской экономической ассоциации (AEA). Позже он опубликовал свои исследования в книге под названием The Theory of Interest . Несмотря на то, что книга была опубликована в 1930 году, она остается одним из лучших обсуждений внутренних факторов, определяющих процентные ставки.В нем он дает ясное и простое объяснение того, почему процентные ставки меняются с течением времени.

Фишер начал с предположения, что люди, ссужающие деньги, признают, что ссужаются не просто наличные, а владение реальными товарами. Таким образом, норма прибыли, которую они требуют при ссуде наличными, определяется не просто возвратом ссудных денег, а усилением их контроля над реальными товарами. Если кредиторы ожидают роста цен (т. Е. Инфляции), они требуют как «реальной нормы прибыли», так и компенсации ожидаемого роста цен.

Вы можете думать о «реальной доходности» как об истинной цене кредита. В отсутствие ожидаемой инфляции (т. Е. Если ожидается, что уровень инфляции будет нулевым), это будет та ставка, которую кредиторы потребуют для отказа от текущего потребления. Это процентное увеличение покупательной способности (их контроль над реальными товарами), которое они требуют просто для того, чтобы ссудить деньги. С точки зрения заемщиков, это процентная ставка, которую они должны заплатить за возможность приобрести товары сегодня, а не ждать, пока они накопят для этого наличные деньги.Если кредиторы ожидают повышения уровня цен, они потребуют компенсации за потерю покупательной способности в дополнение к реальной норме прибыли.

Таким образом, эффект Фишера утверждает, что инфляционные ожидания могут привести к повышению процентных ставок. Упрощенная версия уравнения эффекта Фишера представлена ​​ниже:

Номинальная процентная ставка по безрисковому активу = реальная процентная ставка + ожидаемая инфляция

Как выводится уравнение Фишера

Вывод уравнения Фишера лучше всего пояснить на примере.Предположим, что и кредиторы, и заемщики заглянули в хрустальный шар и с уверенностью знают, что уровень инфляции в наступающем году составит 5%. Тогда на каждый предоставленный 1 доллар кредиторы потребуют 1,05 доллара в конце года в качестве компенсации за инфляцию; в противном случае они испытали бы потерю покупательной способности, поскольку товар, который сегодня стоит 1 доллар, будет стоить им 1,05 доллара в конце года. Предположим также, что кредиторы требуют увеличения покупательной способности на 2% только для того, чтобы ссудить деньги.Тогда общая сумма платежа, которую они потребуют за каждый ссудный доллар, составит 1,05 доллара x 1,02 = 1,071 доллара, или общий доход 7,1%. В общих чертах это можно выразить следующим образом:

Номинальная процентная ставка = (1 + реальная процентная ставка) умноженная на (1 + ожидаемая инфляция) — 1

Следует отметить несколько важных моментов, связанных с этим уравнением. Номинальная процентная ставка — это наблюдаемая ставка по безрисковому активу , например по казначейскому векселю США. Вы можете найти эти ставки в Интернете и в некоторых деловых изданиях, таких как The Wall Street Journal.Реальную процентную ставку невозможно наблюдать, но она рассчитывается постфактум. Как упоминалось ранее, это требование возвратных кредиторов для отказа от текущего потребления. Формула эффекта Фишера обычно выражается в виде математического уравнения:

i rf = (1 + i r ) (1 + π) — 1,

, где i rf = номинальная безрисковая ставка, i r = реальная процентная ставка и π = ожидаемая инфляция. В этом уравнении реальная процентная ставка и уровень инфляции складываются в соответствии с математической логикой.Однако при опущении перекрестного члена при умножении теряется не так много точности, поскольку обычно это небольшое число. Таким образом, мы приходим к упрощенной версии уравнения Фишера:

i rf ≈ i r + π

Используя числа в нашем исходном примере, i rf 2% + 5% = 7%, что немного меньше 7,1%, которые мы изначально рассчитали. На практике обычно используется эта упрощенная версия. В этой версии утверждается, что наблюдаемая процентная ставка по безрисковому активу примерно равна сумме реальной процентной ставки и ожидаемого уровня инфляции.Поскольку реальная процентная ставка относительно стабильна по сравнению с уровнем инфляции, эффект Фишера приводит к выводу, что важнейшим фактором, определяющим изменения процентной ставки, является ожидаемая инфляция.

Как использовать уравнение Фишера

Есть несколько способов применения уравнения Фишера на практике. Процентные ставки, которые мы наблюдаем по кредитам, которые не являются безрисковыми, такими как автокредиты, ипотека, бизнес-ссуды, кредитные карты и т. Д., Основаны на этом простом уравнении.Все должны предложить безрисковую процентную ставку i rf , а затем дополнительную премию в зависимости от рискованности ссуды. Таким образом, ставка, которую вы должны заплатить для получения займа для финансирования своего бизнеса, например, равна реальной процентной ставке, которую кредитор требует в качестве компенсации за отказ от текущего потребления плюс ожидаемая инфляция плюс премия за риск, основанная на уровне риска кредитора. переуступает ссуду. Финансовые менеджеры корпораций должны понимать, как изменения инфляционных ожиданий могут повлиять на их финансовые затраты.

Инвесторы должны учитывать ожидаемую инфляцию при принятии инвестиционных решений. Например, предположим, что инвестор покупает 12-месячный казначейский вексель США с доходностью 3% и реальной процентной ставкой 1%. Применяя эффект Фишера, мы знаем, что это означает, что ожидаемый уровень инфляции составляет 2%:

i rf ≈ i r + π

3% ≈ 1% + π

π ≈ 2%

Если инфляция в течение года составляет 5%, инвестор фактически потеряет деньги, так как у него будет меньшая покупательная способность.Ему возместили 1% за отказ от потребления электроэнергии и 2% за потерю покупательной способности, но он потерял 5% покупательной способности, поэтому его реальная отдача от этих инвестиций была отрицательной 2%.

Инвестиционные аналитики могут использовать преобладающую номинальную доходность безрисковых активов для определения консенсуса рынка в отношении будущей инфляции. Например, если инвестиционный аналитик замечает, что реальная процентная ставка была стабильной на уровне около 0,8% в течение последних нескольких лет, и не ожидает ее изменения, он может взглянуть на преобладающую доходность казначейских ценных бумаг с разными сроками погашения, чтобы рассчитать оценка того, что рынок ожидает от инфляции:

1 1.31% 0,80% 0,51%
2 1,49% 0,80% 0,69%
3 1,63% 0,80% 0,83%
4 1,75% 0,80% 0,95%
5 1,94% 0,80% 1,14%

Он может сравнить эти согласованные цифры с ожидаемой инфляцией на основе других аналитических данных, которые он выполнил, и соответственно заключить сделки.

границ | Эффективный численный метод решения дробного по времени обобщенного уравнения Фишера

1. Введение

Модели на основе дробного исчисления используются в различных областях техники и науки. В последние несколько лет широко используются дробно-дифференциальные уравнения. Основным преимуществом использования дифференциального уравнения дробного порядка является его нелокальное свойство при математическом моделировании. В течение двадцатого века авторы [1–3] добавили значительное количество исследований в области дробного исчисления.Применения можно увидеть в различных областях науки и техники, таких как финансы [4], нанотехнологии [5], электродинамика [6] и вязкоупругость. Уравнение Фишера обычно используется в исследованиях эпидемий и бактерий, ветвления броуновского движения, неолитических переходов и химической кинетики [7–9]. Пространственное и временное распространение зрелого гена в бесконечной среде было объяснено Фишером [10]. Были применены и проанализированы несколько численных методов для дифференциальных уравнений с производными дробного порядка в смысле Римана-Лиувилля и Капуто [11–13].

Дробное по времени уравнение Фишера, используемое в Baranwal et al. [14] был изменен в этой статье двумя различными способами: (1) путем введения источника члена или (2) путем обобщения нелинейной мощности.

Модифицированная форма дробного уравнения Фишера по времени:

∂αZ (r, t) ∂tα-ν∂2Z (r, t) ∂r2-Z (r, t) (1-Zβ (r, t)) = f (r, t), a≤r≤b , 0 <α≤1, t≥0, (1.1)

с начальным условием

Z (r, 0) = ψ (r), a≤r≤b, (1.2)

и граничные условия

Z (a, t) = ψ1 (t), Z (b, t) = ψ2 (t), t≥0, (1.3)

где ν — параметр вязкости.

Дробные производные Капуто и Римана-Лиувилля имеют широкий спектр приложений [15–17]. В этой работе используется производная Капуто:

∂αZ (r, t) ∂tα = {1Γ (qa) ∫0t∂qZ (r, s) ∂tq (ts) q-α-1ds, q-1 <α Производная Капуто дискретизируется по формуле L 1 [18]:

∂αh∂tα | tn = 1 (Δt) αΓ (2-α) ∑k = 0n-1λkα [h (tn-k) -h (tn-k-1)] + O (Δt), (1.4)

, где λk = (k + 1) 1-α-k1-α.

В этой статье мы обобщили формулу линеаризации, использованную в [19]:

(Zβ) jn + 1 = βZjn + 1 (Zβ-1) jn- (β-1) (Zβ) jn, (1.5)

, где β — целое положительное число.

Численное и аналитическое решение УЧП дробного порядка играет важную роль в объяснении характеристик нелинейных проблем, возникающих в повседневной жизни. В литературе исследователи применяли различные методы численного решения уравнения Фишера. Baranwal et al. [14] представил аналитический алгоритм для решения нелинейных уравнений диффузии реакции с дробным временем реакции, основанный на методе вариационных итераций (VIM) и методе разложения Адомиана (ADM).Wazwaz и Gorguis [20] реализовали ADM для аналитического исследования уравнения Фишера. Метод преобразования сумуду гомотопических возмущений был применен для решения дробных нелинейных дисперсионных уравнений Abedle-Rady et al. [21]. Гупта и Саха Рэй [22] реализовали два метода. Метод всплесков Хаара и метод оптимальной гомотопической асимптотики (OHAM) для численных решений произвольных уравнений в частных производных, таких как уравнения Бургера-Фишера и обобщенные уравнения Фишера. Cherif et al. [23] решил пространственно-дробное уравнение Фишера с помощью классического HPM.Хадер и Саад [24] предложили численное решение для решения дробно-пространственного уравнения Фишера с использованием техники спектральной коллокации Чебышева. Равашдех [25] представил метод дробного естественного разложения (FNDM) для поиска аналитических и приближенных решений нелинейного дробно-временного уравнения Гарри Дима и нелинейного дробно-временного уравнения Фишера. Сингх [26] представил эффективный вычислительный метод для приближенного решения нелинейного уравнения типа Лейна-Эмдена.Численное решение уравнения дробных колебаний большой мембраны было исследовано Сингхом [27] с помощью полинома Якоби. В [28] авторы использовали метод кубического B-сплайна для численного моделирования дробного по времени уравнения Бюргерса и Фишера. Singh et al. [29] построил метод преобразования q-гомотопического анализа для решения уравнения Бюргерса с дробно-пространственной связью. Najeeb et al. [30] использовали HPM для аналитического решения уравнения реакции-диффузии с дробным временем.Majeed et al. [28] использовали B-сплайн при неоднородности для построения черепно-лицевых переломов.

В этой статье мы представили алгоритм кубического B-сплайна (CBS) для численного моделирования дробно-кратного обобщенного уравнения Фишера. Дробная производная Капуто по времени, основанная на схеме L 1, была дискретизирована с помощью формулы конечных разностей, тогда как пространственные производные дискретизированы функциями CBS. Настоящий подход является новым для численных результатов УЧП дробного порядка, и, насколько нам известно, любое сплайн-решение дробно-дробного обобщенного уравнения Фишера еще никогда не изучалось.Причем эта схема одинаково эффективна как для однородных, так и для неоднородных граничных условий.

Эта статья была представлена ​​следующим образом. В разделе 2 дается краткое описание временной дискретизации, кубических B-сплайн-функций и пространственной дискретизации. В разделе 4 обсуждается устойчивость предложенного алгоритма. Обсуждение численных результатов четырех тестовых задач приведено в разделе 5. Заключительные замечания к этой работе приведены в разделе 6.

2. Описание метода

Рассмотрим интервал [ a, b ], разбитый на N конечных элементов с равным шагом h , определяемых узлами r j , j = 0, 1, 2 , 3. ……, N так, что a = r 0 < r 1 < r 2 … < r N −1 < r N = b .Базовая функция кубического B-сплайна в точках сетки определяется как

ϕj (r) = 16h4 {(r-rj) 3, если r∈ [rj, rj + 1), h4 + 3h3 (r-rj + 1) + 3h (r-rj + 1) 2-3 (r- rj + 1) 3, если r∈ [rj + 1, rj + 2], h4 + 3h3 (rj + 3-r) + 3h (rj + 3-r) 2-3 (rj + 3-r) 3, если r∈ [rj + 2, rj + 3], (rj + 4-r) 3, если r∈ [rj + 3, rj + 4). (2.1)

Исходя из вышеизложенного, решение аппроксимации Z N ( r, t ) может быть записано в терминах линейной комбинации базовой функции кубического B-сплайна следующим образом

ZN (r, t) = ∑j = -1N + 1Υj (t) ϕj (r), (2.2)

, где Υj (t) ′ s — неизвестные, которые необходимо определить. Четыре последовательных кубических B-шлица используются для построения каждого элемента [ r j , r j +1 ]. Значения кубических B-сплайнов и их производных в узловых точках приведены в таблице 1. Разница Z N ( r, t ) по сравнению с типичным компонентом [ r j , r j +1 ] задается

ZN (rj, tn) = ∑m = j-1j + 1Υm (t) ϕm (rm).(2.3)

Таблица 1 . Коэффициенты CBS и его производной в узлах r j .

Подставляя значения приближения, приведенные в таблице 1, в уравнение (2.3) в ( r j , t n ), уравнение (1.1) дает следующий набор обыкновенных дифференциалов дробного порядка уравнения.

[(Υj-1 • (t) + 4Υj • (t) + Υj + 1 • (t)) / 6] -νh3 [Υj-1-2Υj + Υj + 1] — [(Υj-1 + 4Υj + Υj +1) / 6] [1 — ((j-1 + 4Υj + Υj + 1) / 6) β] = f (rj, tn).(2.4)

Здесь • представляет собой дробную производную α -го порядка по времени. После некоторого упрощения рекуррентное соотношение для уравнения (1.1) с β = 3 можно записать как

Υj − 1n + 1 [γ6−12h3−112 + 21296 (Tm) 3] + Υjn + 1 [4γ6 + 1h3−13 + 81296 (Tm) 3] + Υj + 1n + 1 [γ6−12h3−112 + 21296 ( Tm) 3] = Υj − 1n [γ6 + 12h3 + 112] + Υjn [4γ6−1h3 + 13] + Υj + 1n [γ6 + 12h3 + 112] −11296 (Tm) 4 + f (rj, tn) — ( γ∑k = 0n − 1λk [((Υj − 1n − k − 1 − Υj − 1n − k) +4 (Υjn − k − 1 − Υjn − k) + (Υj + 1n − k − 1 − Υj + 1n −k)) / 6] + ρΔtn + 1), (2.5)

, где λk = [(k + 1) 1-α-k1-α], Tm = Υj-1n + 4Υjn + Υj + 1n, γ = (Δt) -αΓ (2-α).Кроме того, ошибка усечения ρΔtn + 1 ограничена величиной

| ρΔtn + 1 | ≤ϖ (Δt) 2-α, (2.6)

где ϖ — действительная постоянная.

Лемма 2.1. Коэффициенты λ k в (2.5) обладают следующими характеристиками [31]:

• λ k > 0 и λ 0 = 1, k = 1: 1: n ,

• λ 0 > λ 1 > λ 2 >…> λ k , λ k → 0 как k → ∞,

• ∑k = 0n (λk-λk + 1) + λn + 1 = (1-λ1) + ∑k = 1n-1 (λk-λk + 1) + λn = 1.

Уравнение (2.5) модифицируется как

Υj − 1n + 1α0 + Υjn + 1α1 + Υj + 1n + 1α0 = Υj − 1n (n1) + Υjn (n2) + Υj + 1n (n1) −11296 (Tm) 4 + f (rj, tn) — (γ ∑k = 1n − 1λk [((Υj − 1n − k − 1 − Υj − 1n − k) +4 (Υjn − k − 1 − Υjn − k) + (Υj + 1n − k − 1 − Υj + 1n− k)) / 6] + ρΔtn + 1), (2.7)

, где α0 = γ6-12h3-112 + 21296 (Tm) 3, α1 = 4γ6 + 1h3-13 + 81296 (Tm) 3, n1 = γ6 + 12h3 + 112 и n2 = 4γ6-1h3 + 13

Из (2.7) можно получить систему линейного уравнения N + 1 с N + 3 неизвестными параметрами (Υ-1, Υ0, Υ1,…, ΥN + 1) T.Чтобы получить однозначное решение системы, необходимы два дополнительных уравнения. Для этого используются заданные граничные условия. Таким образом, система линейных уравнений для выражения (2.7) принимает вид

Yn = (Υ-1n, Υ0n, Υ1n,…, ΥN + 1n) T.

где

P = [1646160 ⋯ 000α0α1α00 ⋯ 000 ⋮⋮⋮⋮ ⋱ ⋮⋮⋮ 0000 ⋯ α0α1α00000 ⋯ 164616]. (2.9)

3. Начальный вектор

Для начального вектора начальные и граничные условия рассматриваемой задачи помогут вычислить начальный вектор Y0 = (-10, Υ00, Υ10,…, ΥN + 10) T.Таким образом, приближение (2.2) принимает вид

ZN (r, 0) = ∑j = -1N + 1Υj (0) ϕj (r).

Для определения Υ 0 аппроксимация производных начальных и граничных условий выглядит следующим образом [32]:

• (Zr) jk = g ′ (rj) для j = 0, N

• (Z) j0 = g (rj) для j = 0, 1, 2,…, N

Это дает следующую матричную систему ( N + 3) × ( N + 3):

[-12h012h0 ⋯ 0001646160 ⋯ 000 ⋮⋮⋮⋮ ⋱ ⋮⋮⋮ 0000 ⋯ 1646160000 ⋯ -12h012h] [Υ-10Υ00 ⋮ ΥN + 10] = [g ′ (r0) g (r0) ⋮ g (rN) g ′ ( rN)]

4.Анализ устойчивости

Анализ фон Неймана часто используется для определения требований к стабильности, поскольку его обычно легко применить простым способом. Решение в одиночном режиме Фурье определяется как

Υjn = Υkeiηjh, (4.1)

, где i = -1. Приближенное решение обобщенного уравнения Фишера (2.7) можно записать как

Υj − 1n + 1 (α0) + Υjn + 1 (α1) + Υj + 1n + 1 (α0) = Υj − 1n (n1) + Υjn (n2) + Υj + 1n (n3) −11296 (Tm) 4 + f (rj, tn) −γ∑k = 1n − 1λkα [((Υj − 1n − k + 1 − Υj − 1n − k) +4 (Υjn − k + 1 − Υjn − k) + (Υj + 1n− k + 1 − Υj + 1n − k)) / 6].(4,2)

, где n1 = γ6 + 12h3 + 112, n2 = 4γ6-1h3 + 13, n3 = γ6 + 12h3 + 112, Tm = Υi-1n + 4Υin + Υi + 1n.

Подставляя (4.1) в (4.2), получаем

Υk + 1eiη (j − 1) h (α0) + Υk + 1eiη (j) h (α1) + Υk + 1eiη (j + 1) h (α0) = Υkeiη (j − 1) h (n1) + Υkeiη ( j) h (n2) + Υkeiη (j + 1) h (n3) −11296 (Tm) 4 + f (r, t) −∑k = 1n − 1λkα [((Υn − k + 1eiη (j − 1) h − Υn − keiη (j − 1) h) +4 (Υn − k + 1eiη (j) h − Υn − keiη (j) h) + (Υn − k + 1eiη (j + 1) h − Υn − keiη (j + 1) h)) / 6]. Υk + 1 [eiη (j − 1) h (α0) + eiη (j) h (α1) + eiη (j + 1) h (α0)] = Υk [eiη (j − 1) h (n1) + eiη (j) h (n2) + eiη (j + 1) h (n3)] — 11296 (Tm) 4 + f (r, t) −∑k = 1n − 1λkα [(Υn − k + 1eiη (j − 1 ) h − Υn − keiη (j − 1) h + 4Υn − k + 1eiη (j) h − 4Υn − keiη (j) h + Υn − k + 1eiη (j + 1) h − Υn − keiη (j + 1 ) з) / 6].Υk + 1 = Υkeiη (j) h [e − iηh (n1) + n2 + eiηh (n3)] — 11296 (Tm) 4e − iηjh + f (r, t) e − iηjheiη (j) h [e − iηh (α0) + α1 + eiηh (α0)] — ∑k = 1n − 1λkα [Υn − k + 1eiηjh (e − iηh + 4 + eiηh) −Υn − ke − iηjh (e − iηh + 4 + eiηh)] eiη (j) h [e − iηh (α0) + α1 + eiηh (α0)].

Вставляя значения α 0 , α 1 и n 1 , n 2 , n 3 в приведенное выше выражение, мы получаем

Υk + 1 = Υk [γ3 (cosηh + 3) + 16h3 (cosηh-6) +16 (cosηh + 2)] — 11296 (Tm) 4e-iηjhγ3 (cosηh + 3) -16h3 (cosηh-6) -16 ( cosηh + 2) +3216 (Tm) 2 (cosηh + 3) + f (r, t) e-iηjh-∑k = 1n-1λkα [2cosηh + 4 (Υn-k + 1-Υn-k)] γ3 ( cosηh + 3) -16h3 (cosηh-6) -16 (cosηh + 2) +3216 (Tm) 2 (cosηh + 3).

Примененная схема устойчива, если коэффициент увеличения | Υ k +1 | ≤ 1, и из приведенного выше выражения мы можем заметить, что значение числителя меньше знаменателя для значений γ, η, h . Схема становится нестабильной по мере увеличения аппроксимации.

Таким образом, приведенный выше результат отражает безоговорочную устойчивость схемы.

5. Приложения и обсуждение

В этом разделе представлены несколько примеров с различными начальными и граничными условиями.Численные результаты представлены графически и численно на рисунках и в таблицах. Нормы ошибок L 2 и L вычисляются для анализа точности предлагаемого метода как

L2 = ∥Zexact-Zapprox∥2≃h∑j = 0n | (Zj) Exact- (Zj) приблизительно | 2, L∞ = ∥Zexact-Zapprox∥∞≃maxj∣ (Zj) excact- (Zj) приблизительно∣.

В этой рукописи мы использовали MATLAB 2015b на Intel R CORE TM i 5 CPU с 8 ГБ ОЗУ и 64-разрядной операционной системой (окно 7) для численного моделирования.

Пример 5.1. Рассмотрим уравнение Фишера дробного порядка (1.1) для β = 3 с учетом

∂αZ (r, t) ∂tα-ν∂2Z (r, t) ∂r2-Z (r, t) (1-Z3 (r, t)) = f (r, t). (5.1) IC: Z (r, 0) = 0, 0≤r≤1. БК: Z (0, t) = t2α, Z (1, t) = 0, t≥0.

и исходный термин

f (r, t) = exp (2r) (1-r2) tαΓ (2α + 1) Γ (1 + α) -2νt2α (1-4r-2r2) exp (2r) — [t2α (1-r2) exp (2r)] [1- (t2α (1-r2) ехр (2r)) 3].

Приближенное решение (2.3) можно записать в кусочном виде:

Z (r, tn) = Υj-3ϕ3, j-3 (r) + Υj-2ϕ3, j-2 (r) + Υj-1ϕ3, j-1 (r) + Υjϕ3, j (r), r∈ [ rj, rj + 1).(5.2) ZN (r, 1) = {r3-0.64r2-0.805r + 0.99997, r∈ [0,0.1), 0.56667r3-0.51r2-0.818r + 1.0004, r∈ [0.1,0.2), 16.75r3-10.22r2 + 1,124r + 0,87093, r∈ [0,2,0,3), 0,11667r3-0,195r2-0,8945r + 1,0068, r∈ [0,3,0,4), — 0,033333r3-0,015r2-0,9665r + 1,0165, r∈ [0,4, 0,5), — 0,066667r3 + 0,035r2-0,9915r + 1,0206, r∈ [0,5,0,6), — 0,05r3 + 0,005r2-0,9735r + 1,017, r∈ [0,6,0,7), — 0,033333r3-0,03r2- 0,949r + 1,0113, r∈ [0.7,0.8), — 3546.6r3 + 8511.7r2-6810.3r + 1816.8, r∈ [0.8,0.9), 10640.0r3-29793.0r2 + 27664.0r-8525.4, r∈ [0.9,1). (5,3)

Точное решение (5.1): Z ( r, t ) = t (1- r 2 ) exp (2 r ).

На рисунках 1, 2 показано сравнение решения CBS с точным решением для примера 5.1 для различных параметров. На рисунке 1A показан двумерный предварительный просмотр приблизительных и точных результатов для t = 0.25 с α = 0,95, h = 0,01, Δ t = 0,0003 и ν = 1. График показывает, что точные и приблизительные результаты без разбора похожи друг на друга. На рисунке 1B показано действие решения, полученного для уравнения (5.1) с α = 0,95, h = 0,01, ν = 1 и для различных временных шагов t = 0,5, 0,75 и 1 с Δ t = 0,0003. Из графика видно, что оба решения перекрываются. Трехмерный предварительный просмотр представлен на рисунке 2.Хотя влияние α обсуждалось для отчетливого броуновского движения, то есть α = 0,25, 0,5 и 0,98 на рисунке 3. Можно заметить, что по мере увеличения значения α профиль решения уменьшается, а при α → 1 численное решение имеет тенденцию перекрывать точное решение. Сравнение числовых и точных результатов представлено в таблице 2, которая показывает, что оба результата согласуются друг с другом и имеют точность до 5 знаков после запятой. Численные результаты для изменения α представлены в таблице 3.Из табличных данных видно, что оба результата полностью согласуются друг с другом, и точность схемы проверяется с помощью норм погрешности, как показано в Таблице 4.

Рисунок 1 . Приблизительные результаты примера 5.1 на разных уровнях времени для α = 0,95, ν = 1, Δ t = 0,0003 и h = 0,01. (A) Для т = 0,25. (B) Для т = 0,5, 0,75 и 1.

Рисунок 2 . Трехмерное изображение численного решения примера 5.1 для t [0, 1], α = 0,25, ν = 1, Δ t = 0,0003 и h = 0,01.

Рисунок 3 . Численное решение примера 5.1 для различных значений α = 0,25, 0,5, и 0,98, ν = 1, Δ t = 0,0003 и h = 0,01.

Таблица 2 . Сравнение результатов для Примера 5.1 на разном временном уровне.

Таблица 3 . Сравнение результатов для Примера 5.1 при разных значениях α и t = 0,5.

Таблица 4 . Вычисление нормы погрешности для примера 5.1.

Пример 5.2. Уравнение Фишера дробного порядка (1.1) для β = 3 можно записать как:

∂αZ (r, t) ∂tα-ν∂2Z (r, t) ∂r2-Z (r, t) (1-Z3 (r, t)) = f (r, t). (5,4)

с

IC: Z (r, 0) = r2exp (2r), 0≤r≤1. БК: Z (0, t) = 0, Z (1, t) = exp (2) (1 + t2), t≥0.

исходный термин —

f (r, t) = 2r2t2-αexp (2r) Γ (3-α) -2ν (1 + t2) (1 + 4r + 2r2) exp (2r) — [(1 + t2) r2exp (2r)] [ 1 — ((1 + t2) r2exp (2r)) 3].

Точное решение примера 5.2: Z ( r, t ) = (1 + t 2 ) r 2 exp (2 r ). На рисунках 4, 5 представлены 2D и 3D превью точного и приближенного решений примера 5.2. График, показанный на рисунке 4A, демонстрирует, что приближенное решение при t = 0,25, α = 0,95, h = 0,01, Δ t = 0,0003 и ν = 1 совместимо с точным решением. На рисунке 4B показано влияние различных временных шагов t = 0.5, 0,75 и 1 на профиле раствора. Из графиков видно, что точное и численное решения имеют идентичное поведение при фиксированном значении α = 0,95. Сравнение точных и приблизительных результатов представлено в таблице 5, которая ясно показывает, что оба решения очень близки друг к другу и имеют незначительные ошибки. На рис. 5 представлен трехмерный предварительный просмотр приблизительного решения. Для проверки точности настоящего метода рассчитываются нормы ошибок, которые показаны в Таблице 6.

Рисунок 4 .Приблизительные результаты примера 5.2 на разных уровнях времени для α = 0,95, ν = 1, Δ t = 0,0003 и h = 0,01. (A) Для т = 0,25. (B) Для т = 0,5, 0,75 и 1.

Рисунок 5 . Трехмерный предварительный просмотр численного решения примера 5.2 для t ϵ [0, 1], α = 0,95, ν = 1, Δ t = 0,0003 и h = 0,01.

Таблица 5 . Численные результаты для примера 5.2.

Таблица 6 . Нормы ошибок для примера 5.2.

Приближенное решение (2.3) можно записать в кусочном виде:

Z (r, tn) = Υj-3ϕ3, j-3 (r) + Υj-2ϕ3, j-2 (r) + Υj-1ϕ3, j-1 (r) + Υjϕ3, j (r), r∈ [ rj, rj + 1). (5.5) ZN (r, 1) = {- 5,4667r3 + 0,9700r2 + 14,08r + 0,000033333, r∈ [0,0.1), — 4,2667r3 + 0,61r2 + 14,116r-0,0011667, r∈ [0,1,0.2), — 221,05 r3 + 130,68r2-11,898r + 1,7331, r∈ [0,2,0,3), — 1,4667r3-1,395r2 + 14.614r-0,04415, r∈ [0,3,0,4), 5,35r3-9,575r2 + 17,887r-0,48042, r∈ [0,4,0,5), — 1,6333r3 + 0,9r2 + 12,649r + 0,3925, r∈ [0,5,0,6) , 56.233r3-103.26r2 + 75.145r-12.107, r∈ [0,6,0.7), — 104.25r3 + 233.76r2-160.77r + 42.939, r∈ [0.7,0.8), 587.43r3-1426.3r2 + 1167.3r-311.2 , R∈ [0.8,0.9), — 1846.6r3 + 5145.5r2-4747.4r + 1463.2, r∈ [0.9,1). (5,6)

Пример 5.3. При β = 2 дробное уравнение Фишера по времени принимает вид

∂αZ (r, t) ∂tα-ν∂2Z (r, t) ∂r2-Z (r, t) (1-Z2 (r, t)) = f (r, t).(5,7) IC: Z (г, 0) = 0, 0 <г <1, БК: Z (0, t) = 0, Z (1, t) = 0, t≥0.

Исходный термин

f (r, t) = 24t4-αΓ (5-α) sin (2πr) + 4π2t4sin (2πr) — (t4sin (2πr)) (1-t4sin (2πr)).

Точное решение для вышеуказанных условий —

Таким образом, приближенное решение (2.3) можно записать в кусочном виде:

Z (r, tn) = Υj-3ϕ3, j-3 (r) + Υj-2ϕ3, j-2 (r) + Υj-1ϕ3, j-1 (r) + Υjϕ3, j (r), r∈ [ rj, rj + 1). (5,8) ZN (r, 1) = {- 17815.0r3 + 3562.9r2 + 0.008r-23,753, r∈ [0,0.1), 5938.2r3-3562.9r2 + 712.59r-47,506, r∈ [0,1,0,2), 0,033333r3-0,045r2 + 0,0195r-0,00085, r∈ [0,2,0,3), — 0,025r2 + 0,0155r-0,00058333, r∈ [0,3,0,4), 1490,3r3 -1788.4r2 + 715.36r-95.38, r∈ [0,4,0.5), — 4470.7r3 + 7153.2r2-3755.4r + 649.75, r∈ [0.5,0.6), 4470.8r3-8941.7r2 + 5901.5r-1281.6, r∈ [0,6,0,7), — 1490,1r3 + 3576,4r2-2861,1r + 762,98, r∈ [0,7,0,8), 0,016667r3 + 0,005r2-0,0425r + 0,020917, r∈ [0,8,0,9], — 0,033333r3 + 0,14 r2-0,164r + 0,057367, r∈ [0.9,1). (5.9)

На рис. 6A показано численное и точное решение примера 5.3 для t = 0,4, α = 0,96, h = 0,01 и Δ t = 0,0001. Графики показывают, что числовые и точные решения, очевидно, без разбору сопоставимы друг с другом. Влияние временных концентраций t = 0,6, 0,8 и 1 изучено и представлено на рисунке 6B при сохранении постоянных других параметров. Из графиков видно, что оба решения имеют симметричное поведение, и соответствующие им числовые данные представлены в таблице 7, которая демонстрирует, что оба результата точны и имеют незначительную ошибку.На рисунке 7 представлено трехмерное решение, а результаты норм погрешности приведены в таблице 8.

Рисунок 6 . Численное решение примера 5.3 для изменения во времени при α = 0,96, ν = 1, ч = 0,01, Δ t = 0,0001 и β = 1. (A) Для t = 0,25. (B) Для t = 0, 0,5, 0,75 и 1.

Таблица 7 . Сравнение точных и численных результатов примера 5.3 на различных временных этапах.

Рисунок 7 . Трехмерное изображение примерных результатов Примера 5.3 для t [0, 1], α = 0,96, шага h = 0,01, Δ t = 0,0001 и ν = 1.

Таблица 8 . Сравнение норм погрешности примера 5.3.

Влияние броуновского движения, т. Е. Α = 0,25, 0,75, на кривую решения показано на рисунке 8. Идентичное поведение кривых решения демонстрирует, что для меньших значений α профиль решения отличается от точного результата и как α → 1 приближенное и точное решение имеет тенденцию перекрываться.

Рисунок 8 . Примерные результаты примера 5.3 для α = 0,5, 0,75 и 0,95, h = 0,01, Δ t = 0,0001 и ν = 1.

Пример 5.4. Уравнение Фишера с дробным порядком для β = 1 при f ( r, t ) = 0, равно

∂αZ (r, t) ∂tα-ν∂2Z (r, t) ∂r2-Z (r, t) (1-Z (r, t)) = f (r, t). (5.10) с IC: Z (r, 0) = σ *, 0≤r≤1.

Точное решение модели для α = 1:

Z (г, t) = ехр (t) σ * 1-σ * + σ * ехр (t).

Графическая иллюстрация точных и численных решений для примера 5.4 показана на рисунке 9. На рисунке 9A показана совместимость точных и численных результатов для h = 0,01, Δ t = 0,02, α = 1 и σ * . = 0,25. Множественные кривые для точных и численных решений для различных значений σ * = 0,5, 0,7 и 0,9 показаны на рисунке 9B. Сравнение точных и приближенных решений, полученных по предложенной схеме, представлено в таблице 9.Табличные данные показывают, что оба решения совместимы между собой для различных значений σ * . В таблице 10 приведены нормы ошибок.

Рисунок 9 . Численные результаты примера 5.4 для различных значений σ * и α = 1, Δ t = 0,02 и h = 0,01. (А) Для σ * = 0,25. (B) Для σ * = 0,5, 0,7 и 0,9.

Таблица 9 . Точные и численные результаты примера 5.4 при разных значениях σ * .

Таблица 10 . Сравнение норм погрешности.

6. Заключительные замечания

В этом исследовании была успешно реализована схема кубического B-сплайна (CBS) для получения численного решения дробно-временного модифицированного уравнения Фишера для β = 2 и 3. Временная производная дискретизируется в смысле Капуто с помощью L 1, тогда как функции CBS использовались для пространственной производной. Результаты, полученные по предложенной схеме, представлены в виде таблиц и графиков.Ниже приведены основные результаты этого исследования.

1. Существующая модель Фишера была изменена путем добавления источника и увеличения целочисленной степени нелинейного члена.

2. Влияние параметра α было изучено для различных значений, и было обнаружено, что по мере постепенного увеличения значения α профиль решения Z ( r, t ) стремится к точному решению. Численное решение перекрывает точное решение, когда α приближается к 1, как показано на рисунках.

3. Численное поведение предложенной модели с различными начальными и граничными условиями наблюдалось на разных временных уровнях.

4. Сравнение точных и числовых результатов, отображаемых на графике, показывает, что оба результата демонстрируют симметричное поведение, а соответствующие им числовые данные, представленные в таблицах, четко демонстрируют согласованность результатов.

5. Результаты исследования устойчивости представленной схемы показывают, что предложенная схема безусловно устойчива.

Кроме того, точность и эффективность предложенной схемы количественно оценивается путем вычисления норм ошибок, и численные результаты показывают, что предложенная схема применима для дробно-обобщенного уравнения Фишера с нелинейным временем.

Авторские взносы

Все перечисленные авторы внесли существенный, прямой и интеллектуальный вклад в работу и одобрили ее к публикации.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Рецензент HS заявил о прошлом соавторстве с одним из авторов JS редактору обработки.

Список литературы

1. Caputo M. Elasticita e Dissipazione . Болонья: Заничелли (1969).

2. Миллер К.С., Росс Б. Введение в дробное исчисление и дробно-дифференциальные уравнения . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Wiley (1993).

3. Liao SJ. Метод гомотопического анализа: новый аналитический метод для нелинейных задач. Механизм прикладной математики .(1998) 19 : 957–62. DOI: 10.1007 / BF02457955

CrossRef Полный текст | Google Scholar

4. Скаляр Э., Горенфло Р., Майнарди Ф. Дробное исчисление и непрерывное финансирование. Физика А . (2000) 284 : 376–84. DOI: 10.1016 / S0378-4371 (00) 00255-7

CrossRef Полный текст | Google Scholar

5. Вест Б.Дж., Туральскал М., Григолини П. Дробное исчисление связывает микроскопические и макроскопические масштабы сложной сетевой динамики. Новый журнал J Phys .(2015) 17 : 045009. DOI: 10.1088 / 1367-2630 / 17/4/045009

CrossRef Полный текст | Google Scholar

6. Тарасов В.Е. Дробное векторное исчисление и дробные уравнения Максвелла. Энн Физ . (2008) 323 : 2756–78. DOI: 10.1016 / j.aop.2008.04.005

CrossRef Полный текст | Google Scholar

7. Росса Дж., Вильявердеб А.Ф., Бангаб Дж. Р., Васкез С., Моранк Ф. Обобщенное уравнение Фишера и его применение в химической кинетике. Proc Natl Acad Sci USA .(2010) 107 : 12777–81. DOI: 10.1073 / pnas.1008257107

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

8. Аммерман А.Дж., Кавалли-Сфорца, LL. Переходный период неолита и генетика населения в Европе . Принстон, Нью-Джерси: Издательство Принстонского университета (1984).

PubMed Аннотация | Google Scholar

9. Керке В.М. Результаты вариантов уравнения Фишера при изучении эпидемий и бактерий. Физика А . (2004) 342 : 242–8.DOI: 10.1016 / j.physa.2004.04.084

CrossRef Полный текст | Google Scholar

10. Фишер Р.А. Волна продвижения выгодных генов. Энн Юджин . (1937) 7 : 355–69. DOI: 10.1111 / j.1469-1809.1937.tb02153.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

11. Подлубный И. Дробно-дифференциальные уравнения, Том. 198 математики в науке и технике . Сан-Диего, Калифорния: Academic Press (1999).

12. Одибат З.Аппроксимация дробных интегралов и дробных производных Капуто. Прикладная математика . (2006) 178 : 527–33. DOI: 10.1016 / j.amc.2005.11.072

CrossRef Полный текст | Google Scholar

13. Балеану Д., Дитхельм К., Скалас Э., Трухильо Дж. Дж. Модели дробного исчисления и численные методы, Vol. 3 серии о сложности, нелинейности и хаосе . Сингапур: World Scientific (2012).

Google Scholar

14. Баранвал В.К., Панди Р.К., Трипати М.П., ​​Сингх ОП.Аналитический алгоритм для уравнения диффузии с дробной нелинейной реакцией по времени, основанный на новом итерационном методе. Коммуна Неллино Научное Численное моделирование . (2012) 17 : 3906–21. DOI: 10.1016 / j.cns.2012.02.015

CrossRef Полный текст | Google Scholar

15. Ян XJ, Machado JAT, Baleanu D. Модели аномальной диффузии с общими дробными производными внутри ядер расширенных функций типа Mittag Leffler. Rom Rep Phys . (2017) 69 : 120.Доступно в Интернете по адресу: http: //hdl.handle.net/20.500.12416/1850

Google Scholar

16. Ян XJ. Дробные производные постоянного и переменного порядков применительно к моделям аномальной релаксации в задачах теплопередачи. Термология . (2017) 21 : 116–71. DOI: 10.2298 / TSCI161216326Y

CrossRef Полный текст

17. Ян XJ, Machado JAT, Cattani C, Gao F. О фрактальной LC-электрической цепи, смоделированной с помощью местного дробного исчисления. Коммунальное нелинейное научное численное моделирование .(2017) 47 : 200–6. DOI: 10.1016 / j.cns.2016.11.017

CrossRef Полный текст | Google Scholar

18. Алааттин Э., Уджар Ю., Ягмурлу Н., Тасбозан О. Метод конечных элементов Галеркина для решения уравнений дробной диффузии и дробных диффузионных волн. Анал с математической моделью . (2013) 18 : 260–73. DOI: 10.3846 / 13926292.2013.783884

CrossRef Полный текст | Google Scholar

19. Рубин С.Г., Грейвс Р.А. Приближение кубическим сплайном для задач механики жидкости .Вашингтон, округ Колумбия: НАСА TR R-436 (1975).

Google Scholar

20. Wazwaz AM, Gorguis A. Аналитическое исследование уравнения Фишерса с использованием метода разложения Адомиана. Прикладная математика . (2004) 154 : 609–20. DOI: 10.1016 / S0096-3003 (03) 00738-0

CrossRef Полный текст | Google Scholar

21. Abedle-Rady AS, Rida SZ, Arafa AAM, Adedl-Rahim HR. Приближенные аналитические решения дробных нелинейных дисперсионных уравнений с использованием метода преобразования гомотопических возмущений Сумуду. Int J Innov Sci Eng Technol . (2014) 19 : 257–67.

Google Scholar

22. Гупта А.К., Рэй С.С. О решениях дробных уравнений Бюргерса-Фишера и обобщенных уравнений Фишера двумя надежными методами. Int J Math Math Sci . (2014) 2014 : 682910. DOI: 10.1155 / 2014/682910

CrossRef Полный текст | Google Scholar

23. Cherif MH, Belghaba K, Zaine D. Метод гомотопических возмущений для решения дробного уравнения Фишера. Int J Анальное приложение . (2016) 101 : 916.

Google Scholar

24. Хадер М.М., Саад К.М. Численный подход к решению дробного уравнения Фишера с использованием метода спектральной коллокации Чебышева. Фракт Солития Хаоса . (2018) 110 : 169177. DOI: 10.1016 / j.chaos.2018.03.018

CrossRef Полный текст | Google Scholar

25. Rawashdeh MS. Метод дробного естественного разложения: теории и приложения. Математические методы и прикладные науки .(2016) 40 : 2362–76. DOI: 10.1002 / mma.4144

CrossRef Полный текст | Google Scholar

26. Сингх Х. Эффективный вычислительный метод приближенного решения нелинейных уравнений типа Лейна-Эмдена, возникающих в астрофизике. Astrophys Space Sci . (2018) 363 : 71. DOI: 10.1007 / s10509-018-3286-1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

27. Сингх Х. Приближенное решение уравнения дробных колебаний с использованием полиномов Якоби. Прикладная математика . (2018) 317 : 85–100. DOI: 10.1016 / j.amc.2017.08.057

CrossRef Полный текст | Google Scholar

28. Маджид А., Пиа АРМ, Рафик М., Абдулла Дж.Й., Раджион З.А. NURBS-кривые с применением реконструкции множественных переломов костей. Прикладная математика . (2017) 315 : 70–84. DOI: 10.1016 / j.amc.2017.05.061

CrossRef Полный текст | Google Scholar

29. Сингх Дж., Кумар Д., Свруп Р. Численное решение уравнений Бюргерса, связанных дробно по времени и пространству, с помощью алгоритма гомотопии. Алекс Энг Дж. . (2016) 552 : 1753–63. DOI: 10.1016 / j.aej.2016.03.028

CrossRef Полный текст | Google Scholar

30. Наджиб А.К., Аяз Ф., Джин Л., Ахмет Ю. О приближенных решениях дробного по времени уравнения реакции-диффузии типа Фишера. Int J Phys Sci . (2011) 6 : 2483–96.

Google Scholar

31. Саеванд К., Яздани А., Арджанг Ф. Метод коллокации кубических B-сплайнов и его применение для уравнений аномальной дробной диффузии в транспортных динамических системах. J Vib Control . (2016) 22 : 2173–86. DOI: 10.1177 / 1077546316636282

CrossRef Полный текст | Google Scholar

32. Даг И., Ирк Д., Сака Б. Численное решение уравнения Бюргерса с использованием кубических B-сплайнов. Прикладная математика . (2005) 163 : 199–211. DOI: 10.1016 / j.amc.2004.01.028

CrossRef Полный текст | Google Scholar

О численном решении уравнения Фишера с коэффициентом диффузии много меньшим, чем коэффициент реакции | Успехи в разностных уравнениях

Li et al.[1] рассмотрели масштабированное уравнение Фишера

$$ u_ {t} = u_ {xx} + \ rho u (1-u), $$

(6)

, где \ (x \ in (- \ infty, + \ infty) \), \ (t> 0 \), а ρ — большая положительная константа. {- 2}, $$

(7)

со скоростью волны \ (c = 5 \ sqrt {\ rho / 6} \) и минимальной скоростью волны \ (c = 2 \ sqrt {\ rho} \).Ли и др. [1] использовали метод, называемый уравнением в частных производных с подвижной сеткой (MMPDE). Они получили плохие результаты, когда ρ было выбрано равным 10 4 , и пришли к выводу, что MMPDE не подходит для уравнения реакции-диффузии (в частности, уравнения Фишера), когда член реакции намного больше, чем член диффузии с начальным условием, состоящим из экспоненциальной функции. Это связано с тем, что MMPDE основан на знакомой функции контроля длины дуги или кривизны и не дает точных результатов [19].Qiu et al. [2] улучшили результаты Li et al. [1] путем построения конкретной функции монитора и использовал метод дифференциально-алгебраического уравнения с подвижной сеткой (MMDAE).

Техника метода MMPDE широко использовалась в течение последних нескольких лет для поиска решения зависящих от времени уравнений в частных производных (PDE). { N} \) в интервале \ ([x_ {l}, x_ {r}] \), с

$$ x_ {l} = x_ {0} (t)

Мы можем переписать (6) в полудискретном виде так, чтобы

$$ \ dot {u} _ {i} — \ dot {x} _ {i} \ frac {u_ {i + 1} -u_ {i-1}} {x_ {i + 1} -x_ { i-1}} = \ frac {2} {x _ {i + 1} -x_ {i-1}} \ biggl (\ frac {u_ {i + 1} -u_ {i}} {x_ {i + 1} -x_ {i}} — \ frac {u_ {i} -u _ {i-1}} {x_ {i} -x_ {i-1}} \ biggr) + \ rho u_ {i} (1 -u_ {i}) $$

(9)

для \ (i = 1,2, \ ldots, N-1 \) с использованием лагранжевой формы [19]

$$ \ dot {u} — \ dot {x} \ partial {u} _ {x} = \ partial {u} _ {xx} + \ rho u (1-u).{x (x_ {r})} M (s, t) \, ds, $$

(11)

где \ (M> 0 \) указывает функцию монитора, которая должна быть равномерно распределена между узлами \ (x_ {l} \), \ (x_ {r} \). Дифференциация уравнения. (11) относительно ζ дает

$$ \ partial _ {\ zeta} \ bigl [M \ bigl (x (\ zeta, t) \ bigr) \ partial _ {\ zeta} x (\ zeta, t) \ bigr] = 0. $

(12)

Кроме того, уравнение. (12) использовалось в [20] для получения набора движущихся сеток, и наиболее точным из этого набора является [21]

$$ \ partial _ {\ zeta \ zeta} \ dot {x} = — \ frac {1} {\ tau} \ partial _ {\ zeta} (M \ partial _ {\ zeta} x), $$

(13)

обозначается MMPDE6 с малым положительным параметром \ (\ tau \ ll 1 \).{\ prime} (x_ {i} -x_ {i-1}) = 0 $$

(16)

в уравнении. (14) приводит к дифференциально-алгебраическому уравнению с подвижной сеткой (MMDAE), разработанному Mulholland et al. [19]. Этот метод объединяет системы (9) и (16). Разница между MMPDE6 и MMDAE заключается в том, что MMPDE6 включает параметр τ , который показывает время, используемое для достижения равнораспределения из некоторого начального состояния, тогда как MMDAE обеспечивает выполнение условия приблизительного равнораспределения (16) в каждый момент времени при дискретизации по времени.{2}. $

(20)

Результаты показывают такую ​​же чувствительность, как и в случае функции контроля длины дуги. На фронте волны происходит колебание раствора. Стремясь получить точный результат, Qiu et al. [2] представила модифицированную функцию монитора.

Модифицированная функция контроля

Модифицированная функция контроля обеспечивает большую узловую плотность и, следовательно, лучшую точность на фронте волны. Хагстром и Келлер [15] и Газдаг и Каноса [16] показали, что трудности, возникающие при численном моделировании бегущих волн для уравнения Фишера, возникают из-за фронта волны.Вот почему следует проявлять особую осторожность при формулировании граничных условий в \ (x = x_ {r} \). Кроме того, результаты в [16] показали, что численное решение всех бегущих волн устойчиво к небольшим возмущениям с компактной опорой и неустойчиво с бесконечной протяженностью, особенно к ошибкам усечения, внесенным на фронте волны. Следовательно, это причина неточности ошибок усечения, а не аналогичных ошибок усечения, внесенных в конце волны. {1/2}, $$

(21)

, где α , β и a — реальные конкретные тщательно выбранные параметры.{-3} \)

Как уравнение Фишера является секретом экономики децентрализованного хранения | Тор | ppio

Уравнение Фишера не только помогает понять инфляцию и дефляцию в макроэкономике, но и служит моделью для децентрализованного рынка хранения и распределения.

Эта статья была опубликована на канале PPIO Medium Channel . PPIO — это децентрализованная платформа хранения и доставки для разработчиков, которые ценят скорость, доступность и конфиденциальность.Щелкните ссылку, чтобы просмотреть статьи о блокчейне, технологиях, обновлениях проектов и многом другом.

Основная информация

  • Уравнение обмена Фишера — это математическая связь между количеством денег и экономикой.
  • Обнаружен экономистом Ирвингом Фишером в рамках академической основы его количественной теории денег.
  • Основываясь на уравнении обмена Фишера, мы обнаруживаем, что масштаб рынка децентрализованной полосы пропускания лучше, чем рынок хранилища.
  • Инвестиционная стоимость сети блокчейн, в которой отсутствует жизнеспособное использование токена, в конечном итоге вернется к нулю.

Что такое уравнение обмена Фишера?

Концепция уравнения обмена впервые была предложена британским философом Дж. Милл. Впоследствии на его развитие оказал влияние шотландский философ Дэвид Юм. В 1911 году она была наконец известна миру благодаря элегантной алгебраической модели Ирвинга Фишера:

  • M (денежная масса) относится к общей сумме номинальной денежной массы в обращении в экономике
  • V (скорость обращения денег). относится к скорости обращения валюты и частоте потребления на единицу валюты
  • P (Уровень цен) относится к уровню цен (на основе гипотетического метода измерения, такого как упаковка товаров)
  • Q (Индекс реальных расходов) представляет индекс реального потребления

Формулу Фишера можно просто объяснить, умножив сумму денег на количество использований валюты.Результат равен экономическому выпуску, умноженному на среднюю цену, которая является номинальным доходом общества, широко известным как ВВП. С точки зрения традиционной макроэкономики, эта статья объяснит взаимосвязь между общим социальным доходом и количеством и скоростью спроса на деньги . Нам также поучительно понять некоторые типичные экономические явления в реальном мире, такие как инфляция или дефляция.

В области блокчейнов разработка экономической модели играет жизненно важную роль, поэтому формула Фишера имеет значение при разработке токеномики.Соучредитель Ethereum Виталик Бутерин в октябре 2017 года в своем блоге, посвященном оценке токенов среды обмена, резюмировал качественный анализ закона функционирования экономической системы, используя простую трансформацию уравнения обмена Фишера.

Об экономической инфляции и дефляции по формуле Фишера

Из формулы Фишера MV = PQ относительно легко вывести экономическую инфляцию и дефляцию в реальном мире.

Что касается инфляции, предполагается, что в течение определенного периода времени из-за относительно постоянных факторов, таких как социальные системы и привычки, скорость обращения денег V в основном остается неизменной, в то время как в случае относительно стабильных условий занятости, количество Q операций с товарами и услугами сальдировано.Следовательно, можно вывести пропорциональную зависимость между суммой денег M и ценой товара P . В результате относительно легко понять, что рост цен вызван выпуском дополнительной валюты, то есть возникновением инфляции. Например, в Китае 1988, 1993 и 1995 годы были тремя годами высокого предложения валюты, что привело к увеличению индекса потребительских цен на 18,5%, 30% и 15% соответственно. Инфляция — это, по сути, денежное явление.При экономическом росте денежная масса должна увеличиваться, но если увеличившаяся часть превышает нормальный спрос экономического развития, и если нет эффективной политики корректировки цен или денежно-кредитной политики, избыточные деньги станут реальной покупательной способностью, вызывая общую уровень цен будет продолжать расти.

Как использовать уравнение Фишера для объяснения дефляции? Если формулу Фишера преобразовать в P = MV / Q, можно увидеть, что знаменатель — это количество Q операций с товарами и услугами.За исключением крупномасштабных войн, стихийных бедствий или события черного лебедя, Q в основном останется неизменным, тогда как цена P прямо пропорциональна M и V . В некоторых крайних случаях вновь выпущенная валюта M не так быстро, как падение V , поэтому цена P будет снижаться, что является феноменом дефляции. Например, кризис субстандартного кредитования в США в 2008 году был, по сути, кредитным кризисом, который вызвал трудности с окончательной оплатой жилья, а затем сформировал цепной эффект на рынок.

В этой ситуации все ужесточили свои кошельки, что снизило скорость обращения денег V , что в конечном итоге привело к падению цен. Поэтому, если мы хотим сохранить P без изменений или вызвать его рост, самый простой способ борьбы с дефляцией — это напечатать деньги и сохранить большую денежную массу. Пакет мер стимулирования Китая в размере 4 триллионов и 10 триллионов кредитов в конце 2008 года был способом борьбы с дефляцией. Конечно, такое высвобождение денег не безгранично, и денежная инфляция от центрального банка может быть эффективной в краткосрочной перспективе, но токсичной в долгосрочной перспективе.

В идеальном дизайне модели токена экологические заинтересованные стороны сети блокчейн надеются, что цена токена будет продолжать расти, поэтому общий дизайн экономической модели будет учитывать следующие аспекты:

  1. Уменьшить количество денег в обращении и увеличить ожидания аналогично выкупу ценных бумаг. Это краткосрочное эффективное решение.
  2. Уменьшите скорость циркуляции. Примером этого является STEEM Power to STEEM, преобразование которого занимает 13 недель.Этот процесс чем-то похож на передачу токенов. Это краткосрочное эффективное решение.
  3. Повысьте общую емкость рынка, например DApp и сообщества разработчиков крупных публичных сетей. Это долгосрочное эффективное решение.

Что такое рынок пропускной способности децентрализованного хранилища?

В настоящее время основные компании, занимающиеся облачными вычислениями, такие как AWS и Alibaba Cloud, являются централизованными платформами с пропускной способностью хранилища, поскольку стоимость пропускной способности хранилища определяется предприятием в соответствии с рынком.Это имеет преимущества высокой эффективности и гарантии коммерческого обслуживания, но его недостатки — высокая стоимость, низкая безопасность и недостаточная защита конфиденциальности.

С другой стороны, рынок пропускной способности децентрализованного хранилища полностью использует неиспользуемые ресурсы пропускной способности хранилища. Сторона спроса работает, находя подходящего поставщика на открытом и прозрачном рынке. Механизм децентрализованного рыночного ценообразования может устранить монопольную ценовую власть компании (также известной как посредник) и полностью защитить основные интересы обеих сторон.Сторона предложения может даже снизить цену на стороне спроса. Это в сочетании с технологией распределенного хранения с открытым исходным кодом и сквозным шифрованием может обеспечить высокую безопасность данных, а также эффективно защитить конфиденциальность пользователей.

Конечно, на ранних этапах развития рынка пропускной способности децентрализованного хранилища из-за недостаточного количества ресурсов эффективность использования не будет высокой. Кроме того, сложно предоставить гарантию обслуживания на бизнес-уровне. Однако в долгосрочной перспективе, с увеличением неиспользуемых ресурсов полосы пропускания, развитием технологии блокчейн и эффективной экономической модели для стимулирования согласования спроса и предложения, рынок пропускной способности децентрализованного хранилища в конечном итоге переместится из периферийного в основной поток.

Со стороны спроса рынок децентрализованных хранилищ может стимулировать предложение эффективной, недорогой и безопасной полосы пропускания хранилища, в то время как со стороны предложения большое количество недорогих и эффективных каналов хранения может стимулировать спрос. Эти двое дополняют друг друга. Но когда мы вместе обсуждаем рынок хранилищ и рынок пропускной способности, мы теряем глубокое понимание их уникальных свойств.

На основе формулы Фишера мы проанализируем экономические модели спроса и предложения на рынке пропускной способности и хранилища соответственно, чтобы получить более глубокое и всестороннее представление о рынке пропускной способности децентрализованного хранилища.

Насколько важно уравнение обмена Фишера для разработки модели рыночной экономики децентрализованного хранилища с пропускной способностью

Давайте воспользуемся аналогией, чтобы лучше понять, как оно работает. Если автомобиль используется для представления данных пользователя, то шоссе может использоваться для представления рынка пропускной способности, и, наконец, парковка может использоваться для представления рынка хранения данных. Частота обращения денег, вызванная постоянным потоком транспортных средств на шоссе, будет намного выше, чем скорость обращения денег, приносимая транспортным средством на стоянке.Другими словами, с качественной точки зрения скорость обращения валюты на рынке пропускной способности намного выше, чем на рынке хранилищ. Из формулы Фишера можно сделать вывод, что рынок с той же суммой денег M , но с большей V будет иметь большую стоимость PQ . Поскольку значение PQ относится к номинальному доходу общества или ВВП, то мы знаем, что на этом рынке будет более сильный экономический рост. Если мы сначала разработаем рынок пропускной способности, это будет способствовать быстрому запуску и развитию общего экономического объема, а значит, также будет стимулировать развитие рынка хранения данных.Если порядок поменять, результаты могут быть не такими здоровыми и упорядоченными.

Независимо от рынка пропускной способности или рынка хранения, цена P должна быть относительно стабильной, по крайней мере, с небольшими колебаниями, чтобы коммерческие пользователи могли легко пользоваться услугой или товарами на рынке. Однако чем больше колебание значения скорости V , тем более своевременная регулировка и управление M потребуются для стабилизации P . Это требует, чтобы модель токена была более надежной и подробной, чтобы избежать нестабильности P из-за нестабильности, вызванной другими факторами.

С помощью формулы Фишера мы проанализировали децентрализованную пропускную способность, а также скорость и стоимость рынка хранилищ и пришли к выводу, что развитие рынка пропускной способности превосходит развитие рынка хранилищ. Мы также осознаем проблему поддержания стабильности цены. Основываясь на нашем текущем понимании, мы обсудим дизайн модели рыночной экономики децентрализованной пропускной способности хранилища.

Обсуждение Проектирование экономической модели пропускной способности децентрализованного хранилища

При разработке модели рыночной экономики децентрализованной пропускной способности хранилища мы сначала поставили несколько основных целей:

  • Спрос на первом месте, предложение второе.Спрос стимулирует предложение, а предложение способствует спросу.
  • Сторона предложения предлагает относительно стабильные возможности обслуживания и цену для стороны спроса.
  • Дизайн токена может полностью побудить сообщество к максимальному развитию экосистемы.

Полезность токена должна быть больше, чем его инвестиционная стоимость, если она была меньше, то инвестиционная стоимость токена в конечном итоге вернется к нулю. Стоимость полезности сначала должна оплачиваться стороной спроса, поэтому мы должны сначала сосредоточиться на стороне спроса, а затем — на стороне предложения.Во-первых, мы ожидаем, что спрос будет стимулировать предложение, способствуя росту. Однако это создает возможность для стороны предложения быть подверженной колебаниям спроса, поэтому нам нужно подумать о том, как мотивировать сторону предложения предоставлять стабильные и обильные товары и услуги, чтобы в конечном итоге стимулировать рост спроса.

Если стоимость использования полосы пропускания децентрализованной платформы хранения напрямую связана с колебаниями цены одного токена, цена использования хранилища или полосы пропускания будет колебаться.Это неизбежно вызовет конфликт с пользователями со стороны спроса, которые стремятся к стабильным эксплуатационным расходам. Благодаря стабильной конструкции служебного токена эффективно реализуется стоимость использования услуг пропускной способности хранилища. Другими словами, цена служебного токена и токена стейкинга разделена, так что стоимость использования на уровне предприятия является управляемой и предсказуемой.

Если взаимная корреляция между токеном стекинга и токеном полезности сильна (например, в соответствии с моделью дизайна токенов VeChain), то токен стекинга может чеканить токен полезности.Однако для этого требуется централизованная модель для контроля стабильности служебного токена, которая не подчиняется духу децентрализации. Если, с другой стороны, взаимная корреляция слабая, то токен полезности может выкупить, сжечь или выплачивать дивиденды на токен стекинга, таким образом сохраняя децентрализованный подход. Однако в этом случае это может не соответствовать финансовым требованиям и требованиям безопасности.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *