मैं वित्त में व्यवस्थित नमूनाकरण का उपयोग कैसे कर सकता हूं? | इन्वेंटोपैडिया

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Anonim
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व्यवस्थित नमूनाकरण परिस्थितियों के लिए वित्त में उपयोगी है, जहां यह विशिष्ट जानकारी के लिए पूरी आबादी की समीक्षा करने के लिए अव्यावहारिक है, और एक नमूना बनाने के लिए एक आसान प्रक्रिया की आवश्यकता है। इसका उपयोग वित्त में उन्नत सांख्यिकीय तकनीकों में भी किया जाता है। एक उदाहरण के तौर पर, यदि कोई निवेशक एस एंड पी 500 में कंपनियों के साथ किसी मुद्दे की जांच करना चाहता है, तो यह अक्सर 500 कंपनियों की जांच करने के लिए अव्यावहारिक है इसके बजाय, व्यवस्थित नमूना आसानी से आबादी का आकार एक प्रबंधनीय नमूने तक कम कर सकते हैं। एस एंड पी 500 के साथ, एक व्यक्ति नमूने में शामिल करने के लिए हर 10 वीं कंपनी को वर्णमाला सूची से ले सकता है, 50 के कुल नमूना आकार के लिए। 500 के विरोध में 50 कंपनियों की जांच करना बहुत आसान है।

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व्यवस्थित नमूनाकरण एक नमूना प्रक्रिया है जहां एक आबादी में एक यादृच्छिक प्रारंभिक स्थिति का चयन किया जाता है, और फिर एक निश्चित पूर्वनिर्धारित अंतराल के अनुसार नमूने खींच दिए जाते हैं। मुख्य लाभ उपयोग में आसानी हैं और तथ्य यह है कि आबादी समान रूप से नमूना है। एक मुख्य नुकसान ऐसी आबादी में छिपी अवधि का लक्षण हो सकता है जिसे मान्यता नहीं दी गई है, और व्यवस्थित नमूना उस छिपी हुई विशेषताओं की ओर तिरछा है।

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व्यवस्थित नमूनाकरण भी एक मोंटे कार्लो सिमुलेशन में इस्तेमाल तकनीक है। मोंटे कार्लो विश्लेषण यादृच्छिक चर के साथ कई अलग-अलग सिमुलेशन चला कर कुछ परिणामों की संभावना निर्धारित करने के लिए उपयोग की जाने वाली एक सांख्यिकीय तकनीक है। इस तकनीक का नाम मोंटे कार्लो के कैसीनो गेम्स के नाम पर है और लॉस एलामोस सर्टिफिक लैबोरेटरी में उत्पन्न हुआ है। मोंटे कार्लो विश्लेषण के वित्त में कई उपयोग हैं, जहां अनिश्चित भविष्य के परिणामों की संभावनाओं को निर्धारित करने में मदद मिल सकती है। इसका इस्तेमाल मूल्य डेरिवेटिव, जोखिम प्रबंधन, लागत मॉडलिंग और पोर्टफोलियो अनुकूलन के लिए किया जा सकता है।

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