Вмененная: Единый налог на вмененный доход

Содержание

Вмененная стоимость – Финансовая энциклопедия

Что такое Вмененная стоимость?

Вмененное значение – это предполагаемое значение, присвоенное элементу, когда фактическое значение неизвестно или недоступно. Вмененные значения представляют собой логическое или неявное значение для элемента или набора времени, при этом «истинное» значение еще не установлено. Это будет наиболее вероятная оценка для точной оценки большего набора значений или серии точек данных. Вмененная стоимость может относиться к стоимости нематериальных активов, принадлежащих фирме, альтернативным издержкам, связанным с событием, или к установлению стоимости исторического объекта, для которого факты о его стоимости в прошлый момент времени недоступны.

Также известен как «предполагаемое вменение».

Понимание вмененной стоимости

Вмененные значения могут использоваться в различных ситуациях. К ним относятся альтернативные издержки, связанные с событием, нематериальные активы, принадлежащие фирме, или стоимость исторического объекта, для которого факты о его стоимости в прошлый момент времени недоступны. Кроме того, точки данных в данных временных рядов могут потребовать оценок для завершения полного диапазона цифр. Поскольку вмененные стоимости являются справедливыми оценками, их использование обычно не вызывает проблем.

Пример вмененной стоимости

Например: если компания XYZ предпочитает инвестировать в проект A, а не в проект B, с этим выбором связаны альтернативные издержки. Фактическая долларовая стоимость, присвоенная этой альтернативной стоимости, является вмененной величиной, поскольку невозможно установить фактическую сумму альтернативной стоимости путем ее измерения. Стоимость патента, принадлежащего компании ABC, является вмененной стоимостью. Можно оценить, какой дополнительный бизнес или доход был получен благодаря владению патентом и насколько выросла в результате стоимость компании, но невозможно точно измерить это в твердых долларах.

Волатильность: реализованная, вмененная, временная структура, vol surface

Реализованная волатильность (по англ. realized volatility) – стандартное отклонение дневных колебаний цены базового актива, выраженное в процентах. Историческая волатильность измеряет размер колебаний цены в течение определенного промежутка времени. Как правило, значение волатильности переводится в годовое выражение. Например, 31 июля 2014 г. Индекс S&P 500 упал на 1,75%. Таким образом, за один день историческая волатильность составила:

 

 

При определении цены опциона трейдеры пытаются спрогнозировать будущую реализованную волатильность цены актива. После экспирации опциона мы можем посмотреть назад и посчитать, какой была историческая волатильность в течение жизни опциона.

 

 

 

Вмененная волатильность (по англ. implied volatility) – волатильность, которая при подстановке в формула Блэка-Шоулза даст рыночную цену опциона. Вмененная волатильность – это ожидание рынка относительно будущей реализованной волатильности.

 

Если спотовая цена базового актива равна 50, процентная ставка находится на уровне 5%, до экспирации опциона еще год, и колл со страйком 50 на рынке торгуется по $4,85, то вмененная волатильность – это та волатильность, которая при подстановке в формулу Блэка Шоулза даст цену колл опциона равную $4,85. В данном случае, вмененная волатильность составляет 18%.

 

 

 

Временная структура волатильности (по англ. volatility term structure) – график, отображающий отношение между вмененной волатильностью и датой экспирации опционов с определенным страйком. Обычно временная структура имеет форму кривой, так как вмененная волатильность на коротком участке структуры подвержена более значительным колебаниям нежели вмененная волатильность долгосрочных опционов.

 

Временная структура волатильности S&P 500 для ATM опционов (1 мая 2015 г.)

 

В периоды стабильного роста акций, волатильность краткосрочных опционов ниже, чем волатильность опционов с более поздней датой экспирации. Во время быстрого падения индексов (например, в 2009 году) временная структура инвертируется, т.е. короткая волатильность имеет боле высокое значение, чем волатильность долгосрочных опционов.

 

 

 

Volatility surface – поверхность волатильности представляет трехмерное изображение, отражающее вмененную волатильность опционов относительно двух переменных: цены исполнения и времени до экспирации.  

 

Графики улыбки (или наклона) волатильности и временной структуры можно просмотреть в двухмерном пространстве. Однако, поверхность волатильности совмещает графики наклона волатильности для всех экспираций и графики временной структуры для всех страйков в одно трехмерное изображение.

Монитор рисков — II квартал 2021 г.

Мы обновили формат Монитора рисков. Не всем удобно изучать версии в PDF-формате и вчитываться в суть изменений.

Перед вами «облегченная» версия Монитора рисков. В ней меньше текстовой составляющей и длинных выводов. Здесь вы увидите самое главное — визуальное обновление данных и результаты анализа. 

Напишите нам, что вам понравилось в новом формате и какие появились вопросы. 

I. Риск волатильности

Основными показателями, отражающими динамику систематического риска на американском рынке, служат индексы Chicago Board Options Exchange Volatility Index (VIX)и Merrill Option Volatility Expectations (MOVE)©. Индекс волатильности (VIX Index) отражает ожидания рынка относительно будущей волатильности, полученные на основе цены опционов на индекс S&P. Схожим показателем, отражающим волатильность на рынке облигаций, является MOVE Index, рассчитываемый Merrill Lynch. Он отслеживает волатильность опционов на Treasury Bills. 

График 1. Вмененная волатильность и десятилетнее распределение ее значений


II. Корреляция фондов FinEx 

Корреляция является одним из важнейших показателей для построения диверсифицированного портфеля, поскольку отображает статистическую взаимосвязь изменения динамики цен двух активов. В силу того, что корреляция фондов может меняться с течением времени вслед за ситуацией на мировых рынках, мы представляем данные по фондам FinEx ETF за один и три года в рублях и долларах. Корреляция измеряет степень зависимости двух активов друг от друга и выражается числом от -1 до 1. Чем ближе корреляция к единице, тем более сонаправлено ведут себя активы. И наоборот, чем ближе корреляция к минус единице, тем более они разнонаправлены. Если же корреляция близка к нулю, то рассматриваемые активы никак друг с другом не взаимосвязаны (другими словами, движение одного актива не может объяснять движение другого). Красным обозначена сильная корреляция, зеленым — слабая. Для расчета корреляций по FXWO за три года использовались значения Solactive Large Сap Select Index. Ценовые значения отслеживаемых индексов также применялись к фондам FXDM, FXFA (FinEx Fallen Angels UCITS ETF), FXTP (FinEx US TIPS UCITS ETF). 

Таблица 1. Корреляция фондов FinEx за 1 год в USD


Примечание: ДР — денежный рынок, БТ — биржевые товары

Источник: Bloomberg, расчеты FinEx (июнь 2020 — июнь 2021)

Таблица 2. Корреляция фондов FinEx за 3 года в USD


Примечание: ДР — денежный рынок, БТ — биржевые товары 

Источник: Bloomberg, расчеты FinEx (июнь 2020 — июнь 2021)

Таблица 3. Корреляция фондов FinEx за 1 год в RUB


Примечание: ДР — денежный рынок, БТ — биржевые товары

Источник: Bloomberg, расчеты FinEx (июнь 2020 — июнь 2021)

Таблица 4. Корреляция фондов FinEx за 3 года в RUB


Примечание: ДР — денежный рынок, БТ — биржевые товары

Источник: Bloomberg, расчеты FinEx (июнь 2020 — июнь 2021)

III. Коэффициент Шарпа по фондам FinEx


Коэффициент Шарпа показывает отношение доходности актива к риску, выраженному волатильностью портфеля. В таблицах представлены данные по всем фондам FinEx за три года в долларах и рублях. Для расчета безрисковой ставки доходности использовалась доходность по 1—3-месячным Treasury Bills.

Таблица 5. Коэффициент Шарпа для фондов FinEx в USD

IV. Историческое распределение P/E индексов фондов FinEx

На графике показаны текущие значения и десятилетнее распределение оценки P/E (Price-to-Earnings) индексов, которые отслеживаются фондами FinEx. P/E посчитан как скользящее 12-месячное значение за десять лет. Мультипликатор P/E — это отношение текущей стоимости компании к ее доходности на акцию, является одним из самых популярных индикаторов переоцененности или недооцененности компании.

График 2. Историческое распределение P/E (с 2010 года)  

Таблица 6. Forward P/E


V. Историческое распределение CAPE индексов фондов FinEx

Показатель CAPE является сглаженным и скорректированным на инфляцию аналогом P/E, использующим среднюю за десять лет доходность на акцию. 
График 3. Историческое распределение CAPE

какие плюсы и кто может на нее перейти?

Единый налог на вмененный доход (ЕНДВ) – данная система налогообложения, является обязательной для предприятий и предпринимателей, осуществляющих определенные виды деятельности и соответствующие ряду требований, предусмотренных законодательством. Организации, обсуживающиеся по «вмененке», полностью освобождаются от оплаты налогов на прибыль и имущество, уплаты НДС и страховых взносов. ИП не оплачивают НДС, НДФЛ, налог на имущество и страховые взносы. Освобождение от уплаты страховых взносов, как для организаций, так и для ИП, осуществляется путем уменьшения суммы ЕНДВ на сумму выполненных отчислений. Выплату всех вышеперечисленных налогов заменяет единый налог. Другие налоговые обязательства должны быть исполнены в общем порядке.
  1. К каким видам деятельности применяется ЕНВД?
  2. Объект для расчета ЕНВД
  3. Положительные стороны ЕНВД
  4. Отрицательные стороны ЕНВД
К каким видам деятельности применяется ЕНВД? Отличительной особенностью единого налога является его принудительный характер, это означает, что не сам предприниматель или организация по своему усмотрению определяют, какая система налогообложения наибольшим образом подходит для нормального функционирования, а законодатель определяет те виды деятельности, к которым будет применен ЕНВД. К таким видам деятельности относятся:
  • оказание отдельных видов бытовых услуг;
  • ветеринарные услуги;
  • услуги ремонта и ТО транспортных средств;
  • парковка и платные стоянки;
  • перевозка пассажиров, при наличии у ИП или организации до 20 единиц автотранспорта, оказывающих такие услуги;
  • розничная торговля на площадях до 150 кв.м;
  • услуги общепита с залом обслуживания до 150 кв.м и без него;
  • наружная реклама и реклама на транспорте;
  • временное размещение лиц в помещениях до 500 кв.м;
  • передача во временное владение и/или использование торговых мест;
  • передача во временное владение и/или земельных участков.
Не может применяться ЕНВД к организациям и ИП, имеющих штат более 100 человек, долю в других организациях более 25 %, занимающихся оказанием услуг общепита в учреждениях образования и здравоохранения. Также ЕНВД не может быть применен к тем ИП, которые перешли на УСН, основанную на патентной системе налогообложения.

ДЛЯ СПРАВКИ: ЕНВД – низконалоговый режим, разработанный для стимулирования малого бизнеса в сфере услуг и розничной торговли. «Вмененка» доживает последние годы и будет отменена с 01.01.2018.

Объект для расчета ЕНВД Периодом, за который проводится налогообложение по ЕНВД, признан квартал, соответственно, подача деклараций и сама оплата налоговых обязательств осуществляется ежеквартально. Так, декларация должна быть подана не позднее 20 числа месяца, наступившего после завершения отчетного квартала, а оплата налога не позднее 25 числа после подачи декларации. Рассчитывается ЕНВД в самой декларации, для этого необходимо должна быть определена месячная сумма базовой доходности и величина коэффициента-дефлятора. Кроме того, в каждом субъекте федерации может быть установлен и понижающий коэффициент. Положительные стороны ЕНВД Основной положительной составляющей ЕНВД является сравнительная постоянность суммы, которую нужно оплачивать ежеквартально. Такой подход позволяет осуществлять планирование собственных затрат и платить фиксированную сумму даже вне зависимости от роста дохода. К другим плюсам можно отнести:
  • отсутствие обязательств по уплате НДС, налога на прибыль и имущество;
  • применение ЕНВД и отказ от его применения, начиная с любого месяца календарного года;
  • совмещение с другими схемами налогообложения;
  • легкость расчета налоговых обязательств;
  • возможность сокращения суммы налога для ИП полностью, для организаций – на 50 %;
  • ведение бухучета юридическими лицами по упрощенным формам;
  • возможность неприменения ККМ при реализации товара.
Отрицательные стороны ЕНВД Постоянство суммы налогового обязательства с одной стороны является плюсом, но с другой стороны, когда уровень доходов упал или полностью отсутствует, оплачивать фиксированную ставку налога довольно тяжело. Именно поэтому, еще до перехода на ЕНВД, плательщикам следует взвесить свои финансовые возможности и уровень планируемого дохода. К минусам также можно отнести и:
  • выплату налогов, от которых не освобождает ЕНВД, а также подачу отчетности по их начислению и уплате. К таким налогам относятся, НДФЛ, водный, земельный и транспортный налоги, а также общеобязательные платежи в социальные фонды;
  • регулярное отслеживание пределов ограничений, которые дают возможность работать с применением системы ЕНВД, а также необходимость осуществления перерасчета и доплаты налоговых обязательств, в случае выхода за эти пределы.
Директор юридической службы «Единый центр защиты» Константин Бобров: «С одной стороны система ЕНВД призвана облегчить порядок налогообложения для отдельных организаций и предпринимателей, с другой стороны, система довольно сложна в своем применении и имеет подводные камни с которыми вам помогут справиться юристы нашей службы»

09.12.2015

Торговля по образцам – «вмененная» деятельность?

В настоящее время многие фирмы вводят онлайн-продажи, когда товар заказывается по телефону или интернету и доставляется по указанному адресу. Однако далеко не всегда в этом случае компания сможет остаться плательщиком ЕНВД. Рассмотрим нюансы, учитывая мнения чиновников. Это поможет определить, в рамках какого режима налогообложения отчитываться за II квартал

05.07.2012

Когда «вмененной» деятельности не возникаетВ соответствии с подпунктом 6 пункта 2 статьи 346.26 Налогового кодекса РФ режим в виде уплаты ЕНВД применяется в отношении деятельности в сфере розничной торговли, осуществляемой через магазины и павильоны с площадью торгового зала не более 150 кв. м по каждому объекту организации торговли. 

Согласно статье 346.27 Налогового кодекса РФ, под розничной торговлей понимается деятельность, связанная с торговлей товарами (в том числе за наличный расчет, а также с использованием платежных карт) на основании договоров розничной купли-продажи. 

Но учтите: к данному виду деятельности не относится реализация товаров по образцам и каталогам вне стационарной торговой сети, в том числе в виде почтовых отправлений (посылочная торговля), а также через телемагазины, телефонную связь и компьютерные сети.

На этом основании торговля, при которой договор заключается в офисе, а товар доставляется на дом покупателю, на уплату ЕНВД не переводится. Именно такое мнение выражено в письме Минфина России от 10 июня 2010 г. № 03-11-06/3/80. 

Когда ЕНВД можно платитьВ то же время в определении торговли по образцам и каталогам есть важное уточнение: такие продажи не считаются розницей, только если реализация осуществляется вне стационарной торговой сети.

Поэтому нам надо выяснить, что же относится к стационарной торговой сети (когда мы сможем законно платить ЕНВД). А это торговая сеть, расположенная в зданиях, строениях, сооружениях, предназначенных или используемых для ведения торговли, подсоединенных к инженерным коммуникациям. Скажем, к объектам стационарной торговой сети причисляют магазины.

В письме от 22 февраля 2012 г. № 03-11-06/3/12 Минфин России выразил точку зрения относительно того, что если продажа товаров по образцам и каталогам осуществляется через объект торговли, который, согласно инвентаризационным и правоустанавливающим документам является объектом стационарной торговой сети, то такая деятельность может быть признана розницей. И соответственно по ней можно уплачивать единый налог на вмененный доход. 

Хотя в письме от 31 декабря 2010 г. № 03-11-06/3/175 специалисты финансового ведомства в аналогичной ситуации приняли иное решение. Не исключено, что сейчас на их позицию повлияла сложившаяся арбитражная практика: судьи при рассмотрении споров на данную тему встают на сторону налогоплательщиков. В качестве примера можно привести постановление ФАС Поволжского округа от 12 мая 2010 г. № А57-10706/2009. 

В связи с этим есть вариант, как, торгуя через интернет, избежать претензий налоговиков. При условии, конечно, что площадь торгового зала магазина менее 150 кв. м.

Хитрость состоит в том, что выбирать и заказывать товар покупатель может через интернет, а вот за самим товаром ему придется прийти в магазин и там оплатить его наличными или с помощью карточки. А продавец при этом оформит ему товарный или кассовый чек (иной документ).

В данном случае финансисты не находят оснований, чтобы отказать продавцу в применении ЕНВД (письмо Минфина России от 24 января 2011 г. № 03-11-11/11). 

Учтите площадь объектаОтдельно следует остановиться на торговле такой специфической продукцией, как стройматериалы. Ведь многие виды стройматериалов нелегко расположить в помещении – это и песок, и щебень, и кирпич, и брус, и масса других подобных товаров. Поэтому чаще всего их размещают вне помещения – под навесом, а то и просто на открытом воздухе. Таким образом, покупатель сначала оплачивает товар, а потом забирает его со склада.

Может ли это являться препятствием для применения ЕНВД? Будет ли это считаться торговлей по образцам?

Напомним, что место, используемое для совершения сделок розничной купли-продажи, определено как торговое место. К торговым местам относятся здания, строения, сооружения и земельные участки, используемые для совершения сделок розничной купли-продажи.

Магазин относится к объектам стационарной торговой сети, имеющей торговые залы. При этом под площадью торгового зала понимается в том числе часть магазина, павильона (открытой площадки), занятая оборудованием, предназначенным для выкладки, демонстрации товаров, проведения денежных расчетов и обслуживания покупателей.

А вот площадь подсобных, административно-бытовых помещений, а также помещений для приема, хранения товаров и подготовки их к продаже, в которых не производится обслуживание покупателей, площадью торгового зала не является.

Минфин России решил, что для определения возможности применения ЕНВД торговую площадь магазина, где реализуют некрупногабаритный товар, и площадь земельного участка, на котором расположен этот товар, следует объединить (письма от 20 июля 2010 г. № 03-11-11/203, от 1 ноября 2006 г. № 03-11-04/3/481). И если торговая площадь магазина и площадь земельного участка, используемого для продаж, будет менее 150 кв. м, нужно уплачивать ЕНВД. 

Так что надо быть очень внимательным: даже если контролеры не будут настаивать, что имеет место торговля по образцам, можно потерять право на применение «вмененки» из-за большой торговой площади.

Важно запомнить Если торговля по образцам и каталогам ведется через объекты стационарной сети, у организации есть шанс остаться плательщиком ЕНВД (при соблюдении иных условий применения данного спецрежима).

Волатильность рубля упала до минимума с докризисного 2014 года

Вмененная волатильность рубля, рассчитанная из цен трехмесячных опционов, снизилась в ноябре до минимального значения с начала докризисного 2014 года. Об этом сообщила РБК главный экономист Нордеа банка Татьяна Евдокимова.

По состоянию на 18 ноября вмененная волатильность рубля составляла 8,4%, приводит издание данные терминала Bloomberg. Значительно ниже этот показатель был лишь до 2008 года, когда Банк России фактически таргетировал стабильность бивалютной корзины, отметила экономист. В кризисные декабрь 2014 года — январь 2015 года вмененная волатильность рубля повышалась до 56–57%.

Несмотря на минимальные значения, рубль продолжает входить в топ-10 самых волатильных валют развивающихся стран по версии Bloomberg, занимая седьмую строчку. Лидерами среди самых волатильных валют развивающихся стран являются южноафриканский ранд (12,85%), бразильский реал (12,2%) и чилийский песо (11,86%).

Реклама на Forbes

Евдокимова отметила, что волатильность многих активов, в том числе валют развивающихся и развитых стран, находится сейчас у минимальных значений. Также снижается и «индекс страха» американского фондового рынка. Эти тренды экономист Нордеа банка объясняет относительным затишьем на глобальных рынках и в торговой войне США с Китаем, снижением рисков жесткого Brexit и понижением ключевых ставок центробанками многих стран.

Этого мнения придерживается и стратег Сбербанка по рынкам валют и процентных ставок Юрий Попов. Он пояснил, что после резкого роста в августе 2019 года волатильность рубля и валют других развивающихся рынков начала снижаться в связи со стабилизацией мировых финансовых рынков и оптимистичными ожиданиями в отношении перспектив торговой сделки США и Китая.

При ухудшении внешнего фона, например, в случае провала переговоров США и Китая, волатильность легко может вернуться на рынок, предупреждает Евдокимова. Руководитель направления «персональный брокер» Альфа-банка Сергей Караханян отмечает, что по статистике в России через пять-семь лет стабильности рубля происходит взрыв его волатильности, причем часто именно с минимумов и, как правило, в сторону падения рубля. Тем не менее период минимальной волатильности может растянуться еще на несколько лет, считает он.

Что такое вмененная стоимость?

Вмененная стоимость — это стоимость или стоимость данного актива, которая не зарегистрирована или не задокументирована в существующих исторических записях, хотя эта стоимость считается присущей активу. Поскольку считается, что актив имеет некоторую неявную стоимость, его стоимость можно оценить, а данные использовать для составления прогнозов будущих финансовых выгод или убытков, связанных с этим активом. Вмененная стоимость не обязательно должна быть равна рыночной стоимости актива, хотя это может иметь место.

Один из самых простых способов понять вмененную стоимость — это посмотреть ситуации, в которых инвесторы или владельцы бизнеса прогнозируют будущую прибыль от данного актива. Принимая во внимание все релевантные и предсказуемые факторы, которые имеют отношение к прошлым результатам, а также рыночным показателям и потенциальным будущим событиям, вмененная стоимость актива прогнозируется на данный период времени. Например, инвестор может взглянуть на историю конкретной акции, оценить текущие и будущие факторы, которые могут привести к увеличению или уменьшению стоимости акции, и прийти к прогнозу вмененной стоимости через шесть месяцев с сегодняшнего дня.

В то время как для создания вмененной стоимости не хватает надежной документации текущей или прошлой стоимости, устройство является очень полезным инструментом, когда речь идет о планировании на будущее. Предполагая, что данные, использованные при расчете вмененного значения, были надежными и что все вероятные факторы и события приняты во внимание, прогнозирование такого типа будущей потенциальной стоимости позволяет подготовиться к любым сдвигам вверх или вниз, которые могут произойти. Для предприятий это может означать увеличение производства одного продукта при одновременном сокращении производства других продуктов. Инвесторы могут посмотреть на все соответствующие факторы, определить вероятную или вмененную стоимость данной инвестиции через шесть месяцев и определить, будет ли в его или ее интересах продавать инвестиции по трехмесячной отметке.

Для инвесторов точный расчет вмененной стоимости может означать разницу между инвестиционным счетом и портфелем, который продолжает увеличиваться в стоимости, или счетом, который со временем ослабевает или уменьшается. Хотя это и не точная наука, способность ответственно прогнозировать будущую ценность на основе проверяемой информации о текущей стоимости абсолютно необходима для обеспечения финансовой безопасности в будущем.

Проецирование вмененного значения также может позволить получить прибыль на большие расстояния. Недвижимость часто является хорошим примером этого приложения вмененной стоимости. Когда инвестор отмечает, что муниципальный рост, по-видимому, сконцентрирован на одном конце города, он или она может принять решение о покупке недвижимости и земли, которые, по-видимому, находятся непосредственно на пути этого медленного, но неуклонного расширения. Если город или город продолжит расти в этом направлении, инвестор в конечном итоге сможет продать недвижимость гораздо дороже, чем первоначальная цена покупки. Принимая во внимание движение роста и текущие цены на землю, недавно приобретенную для расширения, можно определить вмененную или подразумеваемую стоимость земли, когда она потребуется для расширения через пять-десять лет в будущем.

ДРУГИЕ ЯЗЫКИ
Определение

в кембриджском словаре английского языка

Поэтому неудивительно, что эти вещи им приписывают. Я не приписываю мотивы, которых нет.Важным принципом анализа является то, что получение пособий, основанных на проверке нуждаемости, и прямых выгод не вменялось или не присваивалось домохозяйствам произвольно. Ученые приписывают разрушения зубов высокому потреблению сахара, предупреждая общественность, что дети — не единственные преступники.Проблема такого мышления в том, что оно приписывает истории несуществующий фактор. Вменять скандальные мотивы бесполезно, если нет доказательств.Тогда несправедливо, что безосновательно вменяет ему и заявляет, что он виновен. СМИ не должны бояться заклеймить утверждение как ложное, но им следует проявлять осторожность в отношении приписывания мотива.Помните, что вся предпосылка здесь в том, что мы вменяем арендную плату домовладельцам. Некоторые законы также вынуждают муниципалитеты вменять себе затрат, которые частные поставщики услуг должны были бы оплачивать, даже если муниципалитет фактически не обязан их оплачивать.Предлагается игнорировать среднюю арендную плату при начислении арендной платы за жилье, занимаемое владельцами, и сосредоточиться только на новой арендной плате. Он полностью игнорирует вопросы, связанные с продажной ценой домов и преобладающими ставками по ипотечным кредитам, и вместо этого «вменяет» арендную стоимость.Это исследование предполагает, что «теория разума» — способность вменять психических состояний как себе, так и другим — не может быть уникальной для людей. В первой процедуре выбора пропущенные значения были вменены с помощью имеющихся данных для соответствующих переменных.Точечные оценки в этом случае показывают результаты, аналогичные вмененным.

Эти примеры взяты из корпусов и из источников в Интернете. Любые мнения в примерах не отражают мнение редакторов Cambridge Dictionary, Cambridge University Press или его лицензиаров.

определение вмененного The Free Dictionary

Некоторое время спустя пастырь, заключенный в тюрьму по ложному обвинению, был приговорен «к преданию львам» в качестве наказания за вменяемое ему преступление. Ведь кто может признать вину, вмененную Гомеру Протагором, — то в словах «Пой, богиня гнева», — дает он команду, предполагая, что он произносит молитву? они желают, что необходимо изучить политическое устройство тех государств, которыми позволено хорошо управлять; и если должны быть какие-то другие, которые некоторые люди описали и которые кажутся должным образом регулируемыми, чтобы отметить, что в них правильно и полезно; и когда мы указываем, в чем они потерпели неудачу, не следует приписывать это проявлению мудрости, поскольку именно из-за того, что во всех уже «установленных» есть большие недостатки, я был вынужден взяться за эту работу.Сначала его восхищение было очень сильным, но не более чем естественным, и я не удивился, что его сильно поразили мягкость и деликатность ее манер; но когда он упомянул ее в последнее время, это было в терминах более экстраординарной похвалы; а вчера он действительно сказал, что не может быть удивлен никакому эффекту, производимому на сердце человека такой красотой и такими способностями; и когда в ответ я пожаловался на плохой характер ее нрава, он заметил, что какими бы ни были ее ошибки, они должны были быть приписаны ее пренебрежению к образованию и раннему браку, и что в целом она была замечательной женщиной.Я также частично предполагаю, что это злобное обвинение в адрес китобоев может быть также приписано существованию в прежние времена на побережье Гренландии голландской деревни под названием Шмеренбург или Смеренберг, последнее название которой использовал ученый Фогу фон Слэк. в своем великом труде о запахах, учебнике по этому предмету. Его беседы на индифферентные темы будут отвлекать, а также наставлять, и если в них или в отношении отца Лобо любой аргумент покажется неубедительным или описание неясным, это недостатки, присущие всему человечеству, которые, однако, не следует слишком опрометчиво приписывать авторам, поскольку иногда, возможно, более справедливо возложить ответственность на переводчика.Что касается скандала, который случится с Круговым классом, если им вменят легкомысленное и неблаговидное поведение женщин, и последующее нарушение Конституции, нельзя ожидать, что женский пол обратит внимание на эти соображения. вменяемая ему вину за халатность и нарушение была снята постановлением. Происхождение острова Нукухева не может быть вменено в вину коралловому насекомому; поскольку это чудесное существо неутомимо, вряд ли оно будет достаточно мускулистым, чтобы ставить камни один на другой на высоте более трех тысяч футов над уровнем моря.Если, исходя из вашего благосклонного суждения, я испытывал к ним некоторое уважение, это не может быть приписано тщеславию; поскольку я должен был бы прямо согласиться с вашим мнением, если бы оно было отдано в пользу производства любого другого человека. вмененные проценты, полученные лицами, таблица 7.11 (строка 66). Прогноз на второй квартал включает неденежные вмененные процентные расходы в размере 1,2 млн долл. к векселю, выданному продавцу как часть вознаграждения за приобретение DKI.

Определение условной стоимости

Что такое вмененная стоимость?

Условно исчисленное значение, также известное как расчетное условное исчисление, представляет собой предполагаемое значение, присвоенное элементу, когда фактическое значение неизвестно или недоступно.Вмененные значения представляют собой логическое или неявное значение для элемента или набора времени, при этом «истинное» значение еще не установлено.

Вмененное значение будет наиболее вероятной оценкой, используемой для прогнозирования большего набора значений или ряда точек данных. Вмененная стоимость может относиться к стоимости нематериальных активов, принадлежащих фирме, альтернативным издержкам, связанным с событием, или использоваться для определения стоимости исторического объекта, для которого факты о его стоимости в прошлый момент времени недоступны.

Ключевые выводы

  • Условно исчисленное значение — это расчетная оценка стоимости, полученная, когда прямое или явное значение недоступно или невозможно получить.
  • Вмененная стоимость может быть присвоена нематериальным активам, находящимся во владении фирмы, например стоимости патента или другой интеллектуальной собственности.
  • Поскольку условно исчисленные значения являются только оценками или прогнозами, они могут быть ошибочными. При оценке финансовой отчетности компании следует с осторожностью относиться к вмененной стоимости.

Общие сведения о вмененной стоимости

Вмененные значения могут использоваться в различных ситуациях. К ним относятся альтернативные издержки, связанные с событием, нематериальные активы, принадлежащие фирме, или стоимость исторического объекта, для которого факты о его стоимости в прошлый момент времени недоступны. Кроме того, точки данных в данных временных рядов могут потребовать оценок для полного набора цифр. Поскольку вмененные стоимости являются справедливыми оценками, их использование обычно не вызывает проблем.

Условно исчисленные значения могут также использоваться при вычислении экономических данных, таких как валовой внутренний продукт (ВВП). Чтобы представить полную картину экономической деятельности, ВВП должен включать некоторые товары и услуги, которые не продаются на рынке. Эти компоненты ВВП называются условными расчетами.

Примеры включают услуги по предоставлению жилья, занимаемому владельцами, финансовые услуги, предоставляемые бесплатно, расходы на личное потребление (PCE) и лечение, предоставляемое работодателем.Вменения приблизительно соответствуют цене и количеству, которые были бы получены за товар или услугу, если бы они продавались на рынке.

Вмененная стоимость аналогична условно исчисленной стоимости. Вмененная стоимость — это стоимость, понесенная в результате использования актива вместо его инвестирования или принятия альтернативного курса действий. Вмененные затраты — это невидимые затраты, которые не понесены напрямую, в отличие от явных затрат, которые понесены напрямую.

Пример условной стоимости

Например, предположим, что компания XYZ предпочитает инвестировать в проект A, а не в проект B, и этот выбор связан с альтернативными издержками.Фактическая долларовая стоимость, присвоенная этой альтернативной стоимости, является вмененной величиной, поскольку невозможно установить фактическую сумму альтернативной стоимости путем ее измерения.

Стоимость патента, принадлежащего компании ABC, является вмененной стоимостью. Можно оценить, какой дополнительный бизнес или доход был получен благодаря владению патентом и насколько выросла в результате стоимость компании, но невозможно точно измерить это в твердых долларах.

Проверка модели при множественном вменении: обзор и тематическое исследование | Новые темы в эпидемиологии

В этом разделе мы даем обзор доступных в настоящее время методов проверки моделей вменения, от простого графического отображения данных до сложных методов, основанных на моделировании.Эти подходы к проверке моделей проиллюстрированы на примере LSAC.

Исследование вмененных значений

Полезная первоначальная проверка состоит в изучении вмененных значений, которые были сгенерированы с помощью модели вменения. Это можно сделать с помощью графического отображения условно исчисленных данных с использованием графиков, таких как гистограммы или коробчатые диаграммы. Вмененные данные также можно проверить численно путем создания описательной статистики. Эти графические и числовые проверки предоставляют информацию о распределении вмененных значений и могут быть полезны для оценки обоснованности вмененных данных.

Суждения о достоверности вмененных данных должны быть сделаны с учетом знания предмета. Abayomi et al. [30] характеризуют такую ​​диагностику как внешних проверок , поскольку модель оценивается в отношении информации, внешней по отношению к имеющимся данным. Вмененные данные, которые крайне неправдоподобны с учетом знания предметной области, могут сигнализировать о потенциальной проблеме с моделью вменения.

Однако также важно помнить, что целью MI является не восстановление или замена отсутствующих значений, а получение достоверных аналитических результатов при наличии недостающих данных.Исследования с использованием моделирования показали, что не обязательно, чтобы условно исчисленные значения попадали в правдоподобные или возможные диапазоны [28, 31]. Например, учитывая пропущенные значения в нашей переменной сурового воспитания, может не возникнуть проблем, если вмененные значения выходят за пределы диапазона возможных оценок по шкале сурового воспитания. Учитывая, что наш интерес заключается в связях между суровым воспитанием и поведением ребенка, может быть более важным, чтобы отношения между переменными сохранялись во время процесса вменения.

Сравнение наблюдаемых и условно исчисленных данных

Одним из часто рекомендуемых методов диагностики является графическое сравнение наблюдаемых и условно рассчитанных данных [19, 20, 30, 32]. Эти сравнения можно рассматривать как внутреннюю проверку , поскольку данные оцениваются относительно имеющихся данных [30]. Графики, рекомендуемые для сравнения наблюдаемых и условно исчисленных данных, включают гистограммы [33], прямоугольные диаграммы [19], графики плотности [30], графики кумулятивного распределения [34], графики полос [20] и графики квантилей-квантилей [32].На рисунке 1 представлены четыре типа графиков для сравнения наблюдаемых и вмененных оценок суровой родительской дисциплины для одного вмененного набора данных. Рисунок 1a (график ядерной плотности) и b (гистограмма) демонстрируют, что наблюдаемые данные имеют положительный перекос, в то время как распределение вмененных значений симметрично. Графики квантиль-квантиль и кумулятивное распределение на рис. 1c, d показывают альтернативные сравнения распределения наблюдаемых и условно рассчитанных значений, которые не сразу подчеркивают эту разницу в распределениях.На рис. 2 показана диаграмма наблюдаемых данных (обозначенных 0) рядом с условно исчисленными данными для первых 20 вменений (обозначенных 1–20). Этот тип графика позволяет просматривать каждый из вмененных наборов данных отдельно на одном рисунке. Опять же, прямоугольные диаграммы выявляют некоторые различия между наблюдаемыми и условно исчисленными данными, включая более симметричное распределение для условно исчисленных данных и несколько более высокие медианные значения в условно исчисленных данных по сравнению с наблюдаемыми данными.

Рис. 1

Графики, сравнивающие распределение наблюдаемых (n = 3506) и условно начисленных (n = 1601) баллов за суровые дисциплины. a График плотности ядра наблюдаемой ( сплошная линия, ) и условно ( пунктирная линия, ) оценок суровой дисциплины, b гистограмма наблюдаемой ( прозрачных полос, ) и условно ( серых полос, ) жесткой дисциплины баллов, c график квантилей вмененных оценок суровой дисциплины против квантилей наблюдаемых баллов (график квантиль-квантиль) и d график кумулятивного распределения наблюдаемых ( сплошная линия, ) и условно вычисленных ( пунктирных) строка ) суровые оценки дисциплины.Были представлены данные из единого набора условно исчисленных данных

Рис. 2

Коробчатые диаграммы наблюдаемых (помеченных 0) и вмененных оценок суровой дисциплины (помечены 1–20). Данные показаны для первых 20 наборов условно исчисленных данных

При работе с несколькими неполными переменными не всегда возможно выполнить графические проверки всех вмененных переменных и всех наборов вменений. Альтернативный подход заключается в составлении сводной статистики наблюдаемых и условно исчисленных данных (Таблица 3).В нашем тематическом исследовании наблюдаемые и вмененные оценки суровой дисциплины имели схожие средние (3,36 против 3,44) и стандартные отклонения (1,44 против 1,47). Однако наблюдались расхождения между наблюдаемыми и условно рассчитанными значениями других переменных, включая различия в среднем социально-экономическом положении (наблюдаемое = 0,0, условное значение = -0,51) и среднее значение психологического стресса (наблюдаемое = 2,93, условное значение = 3,70).

Таблица 3 Сводная статистика наблюдаемых и вмененных данных для неполных переменных в модели анализа

Некоторые авторы предложили использовать формальные численные методы для сравнения распределений наблюдаемых и вмененных значений, чтобы выделить переменные, которые могут вызывать озабоченность.Например, Стюарт и др. [32] предложили сравнить средние и дисперсии наблюдаемых и условно исчисленных значений. Они предложили пометить переменные, если отношение дисперсии наблюдаемых и условно рассчитанных значений меньше 0,5 или больше 2, или если абсолютная разница средних значений превышает два стандартных отклонения. Abayomi et al. [30] предложили использовать тест Колмогорова-Смирнова для сравнения эмпирических распределений наблюдаемых и условно рассчитанных данных и отметили переменные как потенциально опасные, если у них значение p ниже 0.05. Хотя такие численные тесты предоставляют удобные средства для проверки большого количества условно исчисленных переменных, результаты могут быть трудными для интерпретации, поскольку величина p-значений зависит как от размера выборки, так и от доли пропущенных значений в неполных. переменные [35].

Также важно понимать, что расхождения между наблюдаемыми и условно исчисленными данными не обязательно являются проблемой, поскольку в соответствии с MAR мы можем ожидать возникновения таких различий. Чтобы понять, могут ли эти расхождения быть проблематичными, можно использовать внешнюю информацию [30, 32, 33].Импортеры должны учитывать, следует ли ожидать наблюдаемых расхождений с учетом того, что известно о неполных переменных и процессе недостающих данных. Например, в случае LSAC известно, что более низкое социально-экономическое положение связано с отсутствием результатов, поэтому мы ожидаем, что вмененные социально-экономические оценки будут ниже наблюдаемых [36].

Бондаренко и Рагхунатан [37] предложили сравнить наблюдаемое и условное распределения в зависимости от склонности отклика для этой переменной.В рамках механизмов MAR это потенциально более полезная стратегия, поскольку мы ожидаем, что наблюдаемые и условные данные будут одинаково зависеть от вероятности ответа. Чтобы проверить вмененные значения суровой дисциплины, мы оценили вероятности ответа, используя модель логистической регрессии с индикатором отсутствующих данных в качестве переменной результата и завершенными переменными в качестве предикторов (это было сделано отдельно для каждого вмененного набора данных). Затем мы проверили вменения графически, построив график оценки суровой дисциплины против оцененной склонности к ответу, используя разные цветные маркеры для наблюдаемых и вмененных данных (рис.3). График можно исследовать на предмет основных различий в распределении наблюдаемых и условно рассчитанных данных для данного значения показателя склонности [37]. На рис. 3 показаны небольшие различия в формах распределения наблюдаемых и вмененных ценностей суровой дисциплины (в зависимости от склонности к ответу), при этом наблюдаемое распределение менее симметрично. Однако средние значения наблюдаемых и вмененных значений условно очень похожи.

Рис. 3

Диаграмма разброса оценок суровой дисциплины по сравнению с оценкой вероятности ответа с кривыми занижения.Показанные данные представляют собой наблюдаемые значения (, черный, ) и условные значения (, красный, ) только для одного набора условно-исчисленных данных

Также возможно выполнить более формальные проверки после группировки людей в страты в соответствии с их предполагаемой вероятностью ответа. Например, Бондаренко и Рагхунатан [37] предлагают проверять непрерывные переменные с помощью дисперсионного анализа (ANOVA), где переменная результата — это вменяемая переменная, а факторы — это страта ответа, индикатор наблюдаемого / вмененного статуса и их взаимодействия.Основываясь на эмпирических результатах моделирования, Бондаренко и Рагхунатан [37] предлагают отклонить модель вменения, если тест ANOVA отклоняется в 2 из 5 вмененных наборов данных (с использованием альфа-уровня 0,05). Мы выполнили ANOVA для каждого из 40 вмененных наборов данных; в 7 из 40 вмененных наборов данных p-значение для взаимодействия было <0,05, а в 2 из 40 наборов данных p-значение для основного эффекта для индикатора отсутствия было <0,05. На основе этих проверок модель вменения оказалась адекватной для вменения переменной строгой дисциплины.

Стандартная регрессионная диагностика

Модели вменения часто основаны на моделях регрессии либо при вменении одной неполной переменной, либо в последовательности одномерных регрессионных моделей вменения с использованием MICE, как описано выше [26]. В этом контексте естественно проверять соответствие моделей вменения установленным методам проверки допущений регрессионных моделей. Стандартная регрессионная диагностика включает исследование остатков, выбросов и важных случаев.Марченко и Эддингс [38] предлагают подогнать предложенную регрессионную модель вменения к наблюдаемым данным до выполнения ИМ, а затем выполнить регрессионную диагностику. Если диагностика предполагает плохое соответствие модели, то модель вменения может быть изменена до генерации вменений. Например, на рис. 4 показан график остатков по сравнению с подобранными значениями для модели вменения линейной регрессии для оценки суровой дисциплины (примененной к наблюдаемым данным, то есть до вменения). Этот график можно использовать для проверки допущений о линейности функции регрессии и однородности дисперсии ошибок.На графике есть некоторая полосатость (из-за того, что многие из оценок суровой дисциплины принимают целочисленные значения), но в целом остатки имеют постоянную дисперсию и не отображают никаких тенденций в диапазоне подобранных значений.

Рис. 4

График остатков по сравнению с прогнозируемыми значениями для предлагаемой модели вменения, подогнанной к наблюдаемым данным для жесткой дисциплины

Если анализ по существу представляет собой регрессионный анализ, то также можно выполнить стандартную регрессионную диагностику для модели анализа после вменения.Эта диагностика в первую очередь является проверкой соответствия модели анализа, но их можно использовать для проверки различий в соответствии модели в нескольких завершенных наборах данных. После выполнения MI для каждого завершенного набора данных могут быть сгенерированы остатки. Для лиц с наблюдаемыми данными остаток рассчитывается как разница между наблюдаемым значением и его предсказанием на основе модели анализа; в то время как для тех, у кого вмененные данные, остаток — это разница между вмененным значением и его прогнозом из модели анализа.Затем остатки можно сопоставить с подобранными значениями для каждого завершенного набора данных. White et al. [19] предположили, что если проблемы (например, выбросы) возникают только на нескольких графиках остатков, это может указывать на проблему с моделью вменения. Если, однако, экстремальные значения были согласованы для всех наборов данных, тогда проблемы можно было бы отнести к модели анализа.

Перекрестная проверка

Проверка моделей вменения также может выполняться перекрестной проверкой, которая оценивает прогностическую способность модели.В оставить , один , пересечь , проверка , одно наблюдение удаляется, а предложенная модель подгоняется к оставшимся данным и используется для прогнозирования результата для исключенной точки данных. Этот процесс повторяется, циклически перебирая каждое наблюдение, удаляя и прогнозируя результат каждого наблюдения по очереди. Прогностические характеристики модели можно оценить численно, суммируя расхождения между наблюдаемыми и прогнозируемыми значениями результатов.Модель также можно оценить графически, построив прогнозируемые значения против наблюдаемых значений [39].

На рисунке 5 показан график перекрестной проверки с исключением по одному для оценки суровой дисциплины. Для построения этого графика наблюдаемые значения жесткости были по очереди удалены и рассчитаны с использованием 20 вменений. Поскольку было 3506 участников с наблюдаемыми суровыми ценностями дисциплины, график можно было построить на основе 3506 циклов удаления и вменения. Чтобы уменьшить вычислительную нагрузку, этот график перекрестной проверки был построен с использованием случайного выбора 10% наблюдений.На рис. 5 средние условно исчисленные значения (рассчитанные на основе 20 условно исчисленных наборов данных) нанесены на график в сравнении с наблюдаемыми значениями. Планки погрешностей находятся между 5-м и 95-м процентилями вмененных значений. Маркеры были смещены в направлении оси x, потому что многие участники разделяли те же наблюдаемые суровые ценности дисциплины.

Рис. 5

График перекрестной проверки с исключениями по одному для оценок суровой дисциплины. Средние вмененные значения для 20 вменений ( черных маркеров, ) были нанесены на график против наблюдаемого значения.Столбики ошибок — это интервалы между 5-м и 95-м процентилями

На рис. 5 интервалы прогнозирования не всегда содержат наблюдаемые значения. В нижней части шкалы суровой дисциплины модель вменения завышает баллы, в то время как при более высоких значениях суровой дисциплины баллы, как правило, занижаются. Это говорит о том, что модель вменения имеет более низкую прогностическую эффективность при экстремальных значениях.

Апостериорная прогностическая проверка

Последний метод, который был предложен для проверки модели вменения, — апостериорная прогностическая проверка (PPC) [40,41,42,43].Это метод проверки байесовской модели, который включает моделирование «реплицированных» наборов данных из предложенной модели вменения [40] (практический метод создания реплицированных наборов данных с использованием стандартных процедур MI см. В He и Zaslavsky [42]).

Важной особенностью PPC является то, что он предназначен для исследования потенциального влияния несоответствий модели на конечные представляющие интерес результаты (а не на промежуточном этапе качества вмененных значений данных). Это делается путем сравнения вывода из полных данных (состоящих из наблюдаемых и условно исчисленных данных) с выводом из реплицированных данных (полностью взятых из модели вменения).Предпосылка PPC заключается в том, что если модель хорошо соответствует данным, то анализ завершенных и реплицированных наборов данных должен дать аналогичные результаты.

Для оценки модели вменения с использованием PPC выбирается одна или несколько контрольных величин ; эти контрольные количества обычно представляют научный интерес. Например, если модель анализа была моделью регрессии, тестовыми величинами могли быть коэффициенты регрессии, стандартные ошибки и p-значения. Чтобы проверить соответствие модели с помощью PPC, после моделирования реплицированных наборов данных из модели вменения, тестовые количества оцениваются как в реплицированных, так и в завершенных наборах данных.Систематические отличия в оценках от полных данных и повторений могут указывать на плохое соответствие модели выбранным тестовым количествам.

Расхождение между завершенными и реплицированными данными можно резюмировать с помощью так называемого апостериорного прогнозирующего значения p , которое определяется как вероятность того, что реплицированные данные более экстремальны, чем завершенные данные по отношению к выбранным количество испытаний [42]. Апостериорные прогнозные p-значения можно оценить как долю повторений, в которых оценка количества тестов на основе реплицированных данных больше, чем оценка на основе завершенных данных.Апостериорные прогностические значения p, близкие к 0 или 1, указывают на систематические различия и потенциальные проблемы с моделью вменения.

Для примера LSAC мы выполнили PPC, используя в качестве тестовых величин оценочные коэффициенты из анализа логистической регрессии. Мы создали 2000 репликаций и рассчитали средние значения тестовых количеств в реплицированных и завершенных данных. Расхождения между завершенными и воспроизведенными данными затем суммировались как графически, так и численно.{rep}) = 0,26 \) (отношение шансов = 1,30).

Таблица 4 Результаты апостериорной прогностической проверки коэффициентов логистической регрессии

Таблица 4 также отображает апостериорное прогнозируемое значение p для каждой из тестовых величин. Результаты PPC указывают на потенциальные недостатки модели в отношении анализа логистической регрессии. Апостериорное прогнозирующее значение p для коэффициента регрессии для суровой дисциплины составило 0,026; таким образом, в 2,6% повторений 2000 г. оценка в дублированном наборе данных была больше, чем оценка, полученная на основе фактических данных, что свидетельствует о плохой подгонке модели.Эти результаты также отображаются визуально на рис. 6, который представляет собой диаграмму разброса оцененного коэффициента регрессии для суровой дисциплины в реплицированных данных в сравнении с оцененным коэффициентом регрессии в полных данных. Доля точек над линией \ (y = x \) соответствует апостериорному прогнозируемому значению p (т. Е. 0,026).

Рис. 6

Апостериорные прогностические проверки коэффициента суровой дисциплины из модели анализа логистической регрессии. Оценки коэффициента регрессии для суровой дисциплины из реплицированных данных нанесены на график против оценок из полных данных (на основе 2000 повторов).Доля маркеров над линией y = x представляет собой апостериорное прогнозируемое значение p (PPP = 0,026)

Графические и численные результаты PPC выявили потенциальное несоответствие модели вменения анализу логистической регрессии. Эти результаты PPC привлекли наше внимание к проблеме с предлагаемой моделью вменения; модель вменения была несовместима с анализом логистической регрессии в том смысле, что в модель вменения была включена непрерывная версия переменной результата (поведение), а не бинарный результат, который использовался в анализе (behavior_bin).Модель вменения соответствовала линейным отношениям между переменной результата поведения и ковариатами, в то время как пороговое отношение представляло интерес для анализа. В результате этих проверок мы повторили вменение, используя в модели вменения behavior_bin вместо поведения, и обнаружили, что p-значения PPC стали менее экстремальными, то есть приблизились к 0,5 (см. Таблицу 4).

Доступность инструментов проверки моделей

На сегодняшний день в статистическом программном обеспечении доступно очень мало диагностических данных с условным исчислением.На момент написания дополнительные пакеты для R предлагали самый широкий диапазон диагностики вменения. Например, пакеты mi, mice и Amelia включают функции для проверки модели в дополнение к их основным функциям для вменения пропущенных значений [33, 44, 45]. Пакеты VIM и miP в R были разработаны специально для визуализации вмененных данных [46, 47]. Во всех этих пакетах есть функции для графического сравнения распределений наблюдаемых и условно рассчитанных данных. Некоторые из этих пакетов также предлагают диаграммы рассеяния для отображения наблюдаемых и условно вычисленных данных по отношению к другой переменной [33, 44, 46, 47].В пакете mi есть инструменты для создания графиков остатков для проверки моделей вменения при вменении данных с использованием MICE [33]. Программное обеспечение Amelia также имеет диагностическую функцию, называемую «сверхвычислением», которая генерирует графики перекрестной проверки средних вмененных значений по сравнению с наблюдаемыми значениями с 90% доверительным интервалом [45].

В популярных коммерческих пакетах очень мало средств диагностики вменения. Например, на момент написания этой статьи SAS [48] и Stata [29] не имели встроенных функций для выполнения диагностики вменения (помимо проверки сходимости).Однако в Stata есть написанная пользователем команда midiagplots для создания графической диагностики [34]. Эта команда имеет функции для сравнения вмененных и наблюдаемых данных с использованием графиков, таких как графики плотности ядра. Хотя диагностические функции еще не включены во многие статистические пакеты, можно написать синтаксис для выполнения многих из этих проверок (см. Дополнительный файл 1).

Рост множественного вменения: обзор отчетности и применения метода в медицинских исследованиях | BMC Medical Research Methodology

  • 1.

    Powney M, Williamson P, Kirkham J, Kolamunnage-Dona R. Обзор обработки недостающих данных продольного исхода в клинических испытаниях. Испытания. 2014; 15 (1): 1–19.

    Google ученый

  • 2.

    Karahalios A, Baglietto L, Carlin JB, English DR, Simpson JA. Обзор отчетности и обработки недостающих данных в когортных исследованиях с повторной оценкой мер воздействия. BMC Med Res Methodol. 2012; 12: 96–105.

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 3.

    Вуд AM, белый ИК-фильтр, Thompson SG. Адекватно ли обрабатываются недостающие данные о результатах? Обзор опубликованных рандомизированных контролируемых исследований в крупных медицинских журналах. Клинические испытания. 2004. 1 (4): 368–76.

    PubMed Google ученый

  • 4.

    Schafer JL, Graham JW. Отсутствующие данные: наш взгляд на состояние дел. Психологические методы. 2002; 7 (2): 147–77.

    PubMed Google ученый

  • 5.

    Sterne JAC, White IR, Carlin JB, Spratt M, Royston P, Kenward MG и др. Множественное вменение недостающих данных в эпидемиологических и клинических исследованиях: потенциал и подводные камни. BMJ. 2009; 338: b2393.

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 6.

    Литтл Р.Дж., Д’Агостино Р., Коэн М.Л., Дикерсин К., Эмерсон С.С., Фаррар Дж. Т. и др. Профилактика и лечение недостающих данных в клинических испытаниях. N Engl J Med. 2012. 367 (14): 1355–60.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 7.

    Ware JH, Harrington D, Hunter DJ, D’Agostino RB. Недостающие данные. N Engl J Med. 2012. 367 (14): 1353–4.

    CAS Google ученый

  • 8.

    Национальный исследовательский совет. Группа по обработке недостающих данных в клинических испытаниях, Комитет по национальной статистике, Отдел поведенческих и социальных наук и образования: Профилактика и лечение недостающих данных в клинических испытаниях.Вашингтон, округ Колумбия: National Academies Press; 2010.

    Google ученый

  • 9.

    Фон Э., Эрик А., Эггер Д.Г., Маттиас П., Гётше С.Дж., Ванденбруке П.С. и др. Заявление об усилении отчетности по наблюдательным исследованиям в эпидемиологии (STROBE): руководство по отчетности по наблюдательным исследованиям. Bull World Health Organ. 2007. 85 (11): 867–72.

    Google ученый

  • 10.

    Маккиннон А.Использование и отчетность по множественному вменению в медицинских исследованиях — обзор. J Intern Med. 2010. 268 (6): 586–93.

    CAS PubMed Google ученый

  • 11.

    Ли К.Дж., Карлин Дж.Б. Восстановление информации из множественного вменения: имитационное исследование. Новые темы в эпидемиологии. 2012; 9 (1): 3–12.

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 12.

    R Основная группа разработчиков: R: язык и среда для статистических вычислений, справочный индекс версии 2.2.1. Вена, Австрия. ISBN 3-1-07-0. URL http://www.R-project.org: Фонд R для статистических вычислений; 2005.

  • 13.

    SAS Institute Inc. PROC MI. Процедуры SAS Giude, версия 9.2. Кэри, Северная Каролина: SAS Institute Inc; 2008.

    Google ученый

  • 14.

    StataCorp. Статистическое программное обеспечение Stata: выпуск 12. Колледж-Стейшн, Техас: Stata Corp LP; 2009.

    Google ученый

  • 15.

    Little RJA, Рубин ДБ. Статистический анализ с отсутствующими данными / Родерик Дж. А. Литтл, Дональд Б. Рубин. Хобокен, штат Нью-Джерси: Wiley, c2002; 2-е изд; 2002.

    Google ученый

  • 16.

    Рубин ДБ. Множественное вменение за неполучение ответов в опросах / Дональд Б. Рубин. Нью-Йорк: Wiley, c1987; 1987.

    Google ученый

  • 17.

    Грэм Дж. У. Недостающие данные [Электронный ресурс]: анализ и дизайн / Джон У.Грэм. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Спрингер, c2012; 2012.

    Google ученый

  • 18.

    Ли К.Дж., Симпсон Д.А. Введение в множественное вменение для работы с отсутствующими данными. Респирология. 2014; 19 (2): 162–7.

    PubMed Google ученый

  • 19.

    Шенкер Н., Тейлор Дж. Частично параметрические методы множественного вменения. Comput Stat Data Anal. 1996. 22 (4): 425–46.

    Google ученый

  • 20.

    Белый ИК, Ройстон П., Вуд АМ. Множественное вменение с использованием связанных уравнений: проблемы и руководство для практики. Stat Med. 2011; 30 (4): 377–99.

    PubMed Google ученый

  • 21.

    Ли К.Дж., Карлин Дж. Б.. Множественное вменение для отсутствующих данных: полностью условная спецификация по сравнению с многомерным нормальным вменением. Am J Epidemiol. 2010. 171 (5): 624–32.

    PubMed Google ученый

  • 22.

    Ройстон П. Множественное вменение пропущенных значений. СТАТА ЖУРНАЛ. 2004. 4 (3): 227–41.

    Google ученый

  • 23.

    Ван Бюрен С. Гибкое вменение отсутствующих данных: 1-е изд. Хобокен: Тейлор и Фрэнсис; 2012.

    Google ученый

  • 24.

    Белый ИК, Carlin JB. Смещение и эффективность множественного вменения по сравнению с полным анализом пропущенных ковариантных значений.Stat Med. 2010. 29 (28): 2920–31.

    PubMed Google ученый

  • 25.

    Карпентер-младший, Кенвард МГ. Множественное вменение и его применение / Джеймс Р. Карпентер и Майкл Г. Кенвард. 1-е изд. Чичестер: Уайли; 2013.

    Google ученый

  • 26.

    Карпентер Дж. Р., Кенвард MG, Уайт IR. Анализ чувствительности после множественного вменения при случайном отсутствии: метод взвешивания.Stat Methods Med Res. 2007. 16 (3): 259–75.

    PubMed Google ученый

  • 27.

    Рэтич Б., О’Келли М., Тозиелло Р. Отсутствующие данные в клинических испытаниях: от клинических предположений до статистического анализа с использованием моделей смеси паттернов. Pharm Stat. 2013; 12 (6): 337.

    PubMed Google ученый

  • 28.

    Юань Y: Анализ чувствительности при множественном исчислении отсутствующих данных.В материалах конференции SAS Global Forum 2014: [http://support.sas.com/resources/papers/proceedings14/SAS270-2014.pdf]

  • 29.

    Journal Citation Reports® Science Edition 2014 (Thomson Reuters, 2014) [http://thomsonreuters.com/journal-citation-reports]

  • 30.

    Клебанофф М.А., Коул С.Р. Использование множественного вменения в эпидемиологической литературе. Am J Epidemiol. 2008. 168 (4): 355–7.

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 31.

    Burton A, Altman D. Отсутствующие ковариантные данные в прогностических исследованиях рака: обзор текущей отчетности и предлагаемых руководящих принципов. Br J Рак. 2004. 91 (1): 4–8.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 32.

    Абдулла С., Сагара И., Боррманн С., Д’Алессандро Ю., Гонсалес Р., Хамель М. и др. Эффективность и безопасность диспергируемых таблеток артеметер-люмефантрин по сравнению с измельченными коммерческими таблетками у африканских младенцев и детей с неосложненной малярией: рандомизированное, простое слепое, многоцентровое исследование.Ланцет. 2008. 372 (9652): 1819–27.

    CAS PubMed Google ученый

  • 33.

    Acker MA, Parides MK, Perrault LP, Moskowitz AJ, Gelijns AC, Voisine P и др. Ремонт митрального клапана по сравнению с заменой при тяжелой ишемической митральной регургитации. N Engl J Med. 2014. 370 (1): 23–32.

    CAS PubMed Google ученый

  • 34.

    Алио AP, Nana PN, Salihu HM. Супружеское насилие и потенциально предотвратимая одиночная и повторяющаяся спонтанная потеря плода в африканских условиях: перекрестное исследование.Ланцет. 2009. 373 (9660): 318–24.

    PubMed Google ученый

  • 35.

    Анг К.К., Харрис Дж., Уиллер Р., Вебер Р., Розенталь Д.И., Нгуен-Тан П.Ф. и др. Вирус папилломы человека и выживаемость больных раком ротоглотки. N Engl J Med. 2010. 363 (1): 24–35.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 36.

    Армстронг П. У., Гершлик А. Х., Голдштейн П., Уилкокс Р., Данайс Т., Ламберт И. и др.Фибринолиз или первичное ЧКВ при инфаркте миокарда с подъемом сегмента ST. N Engl J Med. 2013. 368 (15): 1379–87.

    CAS PubMed Google ученый

  • 37.

    Бизли Р., Клейтон Т., Крейн Дж., Фон Мутиус Е., Лай К.К., Монтефорт С. и др. Связь между использованием парацетамола в младенчестве и детстве и риском астмы, риноконъюнктивита и экземы у детей в возрасте 6–7 лет: анализ третьей фазы программы ISAAC. Ланцет.2008. 372 (9643): 1039–48.

    CAS PubMed Google ученый

  • 38.

    Bergenstal RM, Tamborlane WV, Ahmann A, Buse JB, Dailey G, Davis SN, et al. Эффективность сенсорно-расширенной инсулиновой помповой терапии при диабете 1 типа. N Engl J Med. 2010. 363 (4): 311–20.

    CAS PubMed Google ученый

  • 39.

    Bergenstal RM, Klonoff DC, Garg SK, Bode BW, Meredith M, Slover RH и др.Прерывание инсулиновой помпы на основе порога для уменьшения гипогликемии. N Engl J Med. 2013. 369 (3): 224–32.

    CAS PubMed Google ученый

  • 40.

    Боонен С., Регинстер Дж., Кауфман Дж., Липпунер К., Занчетта Дж., Лангдал Б. и др. Риск перелома и терапия золедроновой кислотой у мужчин с остеопорозом. N Engl J Med. 2012. 367 (18): 1714–23.

    CAS PubMed Google ученый

  • 41.

    Brott TG, Hobson II RW, Howard G, Roubin GS, Clark WM, Brooks W. и др. Сравнение стеноза и эндартерэктомии при стенозе сонной артерии. N Engl J Med. 2010. 363 (1): 11–23.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 42.

    Бухбиндер С.П., Мехротра Д.В., Дуэрр А., Фицджеральд Д.В., Могг Р., Ли Д. и др. Оценка эффективности вакцины против ВИЧ-1 с клеточным иммунитетом (Step Study): двойное слепое рандомизированное плацебо-контролируемое испытание концепции.Ланцет. 2008. 372 (9653): 1881–93.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 43.

    Buse JB, Rosenstock J, Sesti G, Schmidt WE, Montanya E, Brett JH, et al. Лираглутид один раз в день по сравнению с эксенатидом два раза в день при диабете 2 типа: 26-недельное рандомизированное многонациональное открытое исследование в параллельных группах (LEAD-6). Ланцет. 2009. 374 (9683): ​​39–47.

    CAS PubMed Google ученый

  • 44.

    Carlsson LMS, Peltonen M, Ahlin S, Anveden Å, Bouchard C, Carlsson B и др. Бариатрическая хирургия и профилактика диабета 2 типа у пациентов с ожирением в Швеции. N Engl J Med. 2012. 367 (8): 695–704.

    CAS PubMed Google ученый

  • 45.

    Caroli A, Perico N, Perna A, Antiga L, Brambilla P, Pisani A, et al. Влияние аналога соматостатина длительного действия на рост почек и кист при аутосомно-доминантной поликистозной болезни почек (ALADIN): рандомизированное плацебо-контролируемое многоцентровое исследование.Ланцет. 2013. 382 (9903): 1485–95.

    CAS PubMed Google ученый

  • 46.

    Чан П.С., Налламоту Б.К., Крумхольц Х.М., Спертус Д.А., Ли Й., Хэммилл Б.Г. и др. Долгосрочные результаты у пожилых людей, переживших остановку сердца в больнице. N Engl J Med. 2013. 368 (11): 1019–26.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 47.

    Chew EY, Ambrosius W.T., Davis MD, Danis RP, Gangaputra S, Greven CM, et al.Влияние медикаментозной терапии на прогрессирование ретинопатии при диабете 2 типа. N Engl J Med. 2010. 363 (3): 233–44.

    PubMed Google ученый

  • 48.

    Corbacioglu S, Cesaro S, Faraci M, Valteau-Couanet D, Gruhn B, Rovelli A, et al. Дефибротид для профилактики веноокклюзионного заболевания печени при трансплантации педиатрических гемопоэтических стволовых клеток: открытое рандомизированное контролируемое исследование фазы 3. Ланцет. 2012. 379 (9823): 1301–9.

    CAS PubMed Google ученый

  • 49.

    Day JN, Chau TTH, Wolbers M, Mai PP, Dung NT, Mai NH, et al. Комбинированная противогрибковая терапия криптококкового менингита. N Engl J Med. 2013. 368 (14): 1291–302.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 50.

    De Ruyter JC, Olthof MR, Seidell JC, Katan MB. Испытание без сахара или сахаросодержащих напитков и веса тела у детей. N Engl J Med. 2012. 367 (15): 1397–406.

    CAS PubMed Google ученый

  • 51.

    Эль-Барзухи А., Влеггерт-Ланкамп С., Ниджехолт Л., Герт Дж., Ван Д.К., Ван Д.Х. и др. Магнитно-резонансная томография в последующем обследовании ишиаса. N Engl J Med. 2013; 368 (11): 999–1007.

    CAS PubMed Google ученый

  • 52.

    Фарук В., ван Клаверен Д., Штайерберг Е. В., Мелига Е., Вергоув Ю., Чиффо А. и др. Анатомические и клинические характеристики для принятия решения между операцией аортокоронарного шунтирования и чрескожным коронарным вмешательством для отдельных пациентов: разработка и валидация шкалы SYNTAX II.Ланцет. 2013. 381 (9867): 639–50.

    PubMed Google ученый

  • 53.

    Feldman T, Foster E, Glower DD, Kar S, Rinaldi MJ, Fail PS, et al. Чрескожное восстановление или хирургия митральной регургитации. N Engl J Med. 2011. 364 (15): 1395–406.

    CAS PubMed Google ученый

  • 54.

    Фри С., Найт Р., Робертсон С., Уиттакер Р., Эдвардс П., Чжоу В. и др. Поддержка в отказе от курения с помощью текстовых сообщений мобильного телефона (txt2stop): одинарное слепое рандомизированное испытание.Ланцет. 2011. 378 (9785): 49–55.

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 55.

    Funk LM, Weiser TG, Berry WR, Lipsitz SR, Merry AF, Enright AC и др. Глобальное распределение операционных и пульсоксиметрии: оценка на основе отчетных данных. Ланцет. 2010. 376 (9746): 1055–61.

    PubMed Google ученый

  • 56.

    Gadde KM, Allison DB, Ryan DH, Peterson CA, Troupin B, Schwiers ML, et al.Влияние комбинации низких доз фентермина и топирамата с контролируемым высвобождением на вес и сопутствующие заболевания у взрослых с избыточным весом и ожирением (CONQUER): рандомизированное плацебо-контролируемое исследование фазы 3. Ланцет. 2011. 377 (9774): 1341–52.

    CAS PubMed Google ученый

  • 57.

    Гебре Т., Айеле Б., Зерихун М., Генет А., Столлер Н.Э., Чжоу З. и др. Сравнение ежегодного и двухразового массового лечения азитромицином для гиперэндемической трахомы в Эфиопии: кластерное рандомизированное исследование.Ланцет. 2012. 379 (9811): 143–51.

    CAS PubMed Google ученый

  • 58.

    Gill TM, Gahbauer EA, Han L, Allore HG. Траектории инвалидности на последнем году жизни. N Engl J Med. 2010. 362 (13): 1173–80.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 59.

    Girotra S, Nallamothu BK, Spertus JA, Li Y, Krumholz HM, Chan PS. Тенденции выживаемости после остановки сердца в больнице.N Engl J Med. 2012. 367 (20): 1912–20.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 60.

    Gler MT, Skripconoka V, Sanchez-Garavito E, Xiao H, Cabrera-Rivero J, Vargas-Vasquez D, et al. Деламанид при туберкулезе легких с множественной лекарственной устойчивостью. N Engl J Med. 2012. 366 (23): 2151–60.

    CAS PubMed Google ученый

  • 61.

    Грин Дж., Чарман Т., МакКоначи Х., Олдред С., Слонимс В., Хаулин П. и др.Лечение детей с аутизмом при опосредованном родителями общении (PACT): рандомизированное контролируемое исследование. Ланцет. 2010. 375 (9732): 2152–60.

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 62.

    Green RC, Робертс JS, Cupples LA, Relkin NR, Whitehouse PJ, Brown T. и др. Раскрытие генотипа APOE для риска болезни Альцгеймера. N Engl J Med. 2009. 361 (3): 245–54.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 63.

    Гупта Дж., Кай Дж., Миддлтон Л., Паттисон Х, Грей Р., Дэниэлс Дж. Внутриматочная система левоноргестрела по сравнению с медикаментозной терапией при меноррагии. N Engl J Med. 2013. 368 (2): 128–37.

    CAS PubMed Google ученый

  • 64.

    Gutiérrez OM, Mannstadt M, Isakova T., Rauh-Hain J, Tamez H, Shah A, et al. Фактор роста фибробластов 23 и смертность среди пациентов, находящихся на гемодиализе. N Engl J Med. 2008. 359 (6): 584–92.

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 65.

    Hanney M, Prasher V, Williams N, Jones EL, Aarsland D, Corbett A, et al. Мемантин при деменции у взрослых старше 40 лет с синдромом Дауна (MEADOWS): рандомизированное двойное слепое плацебо-контролируемое исследование. Ланцет. 2012. 379 (9815): 528–36.

    PubMed Google ученый

  • 66.

    Хегарти К., О’Догерти Л., Тафт А., Чондрос П., Браун С., Валпид Дж. И др. Скрининг и консультирование в учреждениях первичной медико-санитарной помощи для женщин, подвергшихся насилию со стороны интимного партнера (WEAVE): кластерное рандомизированное контролируемое исследование.Ланцет. 2013. 382 (9888): 249–58.

    PubMed Google ученый

  • 67.

    Hill JC, Whitehurst DG, Lewis M, Bryan S, Dunn KM, Foster NE, et al. Сравнение стратифицированной первичной медико-санитарной помощи при боли в пояснице с современной передовой практикой (STarT Back): рандомизированное контролируемое исследование. Ланцет. 2011. 378 (9802): 1560–71.

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 68.

    Холман Р. Р., Фермер А. Дж., Дэвис М. Дж., Леви Дж. К., Дарбишир Дж. Л., Кинан Дж. Ф. и др. Трехлетняя эффективность сложных схем инсулина при диабете 2 типа. N Engl J Med. 2009. 361 (18): 1736–47.

    CAS PubMed Google ученый

  • 69.

    Хант Л.П., Бен-Шломо Ю., Кларк Е.М., Дьепп П., судья А, МакГрегор А.Дж. и др. 90-дневная смертность после 409 096 тотальных замен тазобедренного сустава по поводу остеоартрита, из Национального объединенного реестра Англии и Уэльса: ретроспективный анализ.Ланцет. 2013. 382 (9898): 1097–104.

    Google ученый

  • 70.

    Jabre P, Belpomme V, Azoulay E, Jacob L, Bertrand L, Lapostolle F, et al. Присутствие семьи во время сердечно-легочной реанимации. N Engl J Med. 2013. 368 (11): 1008–18.

    CAS PubMed Google ученый

  • 71.

    Jacobs AK, Normand ST, Massaro JM, Cutlip DE, Carrozza JP, Marks AD, et al. Неэкстренное ЧКВ в больницах с кардиохирургическим вмешательством или без него.N Engl J Med. 2013. 368 (16): 1498–508.

    CAS PubMed Google ученый

  • 72.

    Katz J, Lee AC, Kozuki N, Lawn JE, Cousens S, Blencowe H, et al. Риск смертности у недоношенных детей и новорожденных, не достигших гестационного возраста, в странах с низким и средним уровнем доходов: объединенный страновой анализ. Ланцет. 2013. 382 (9890): 417–25.

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 73.

    Келли Х.В., Штернберг А.Л., Лешер Р., Фульбригге А.Л., Уильямс П., Зейгер Р.С. и др. Влияние ингаляционных глюкокортикоидов в детстве на рост взрослого человека. N Engl J Med. 2012. 367 (10): 904–12.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 74.

    Кесслер Д., Льюис Г., Каур С., Уайлс Н., Кинг М., Вейх С. и др. Интернет-психотерапия при депрессии в системе первичной медико-санитарной помощи, проводимая терапевтом: рандомизированное контролируемое исследование. Ланцет. 2009. 374 (9690): 628–34.

    PubMed Google ученый

  • 75.

    Кинг Дж., Гакиду Е., Имаи К., Лакин Дж., Мур Р. Т., Налл С. и др. Государственная политика для бедных? Рандомизированная оценка мексиканской программы всеобщего медицинского страхования. Ланцет. 2009. 373 (9673): 1447–54.

    PubMed Google ученый

  • 76.

    Kinmonth A, Wareham NJ, Hardeman W., Sutton S, Prevost AT, Fanshawe T, et al. Эффективность теоретически обоснованного поведенческого вмешательства для повышения физической активности в группе риска в первичной медико-санитарной помощи (ProActive UK): рандомизированное исследование.Ланцет. 2008. 371 (9606): 41–8.

    PubMed Google ученый

  • 77.

    Кирби М.Дж., Аме Д., Боттомли С., Грин С., Джавара М., Миллиган П.Дж. и др. Влияние двух различных мероприятий по домашнему скринингу на подверженность переносчикам малярии и анемию у детей в Гамбии: рандомизированное контролируемое исследование. Ланцет. 2009. 374 (9694): 998–1009.

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 78.

    Labrie J, Berghmans BLCM, Fischer K, Milani AL, Van DW, Smalbraak DJC и др. Хирургия против физиотерапии при стрессовом недержании мочи. N Engl J Med. 2013. 369 (12): 1124–33.

    CAS PubMed Google ученый

  • 79.

    Лэмб С.Е., Марш Дж. Л., Хаттон Дж. Л., Накаш Р., Кук М. В.. Механические опоры при остром, тяжелом растяжении связок голеностопного сустава: прагматичное, многоцентровое, рандомизированное контролируемое исследование. Ланцет. 2009. 373 (9663): 575–81.

    CAS PubMed Google ученый

  • 80.

    Lamb SE, Gates S, Williams MA, Williamson EM, Mt-Isa S, Withers EJ, et al. Лечение в отделениях неотложной помощи и физиотерапия при острой хлыстовой травме: прагматичное двухэтапное рандомизированное контролируемое исследование. Ланцет. 2013. 381 (9866): 546–56.

    PubMed Google ученый

  • 81.

    Lamb SE, Hansen Z, Lall R, Castelnuovo E, Withers EJ, Nichols V, et al. Групповое когнитивно-поведенческое лечение боли в пояснице в первичной медико-санитарной помощи: рандомизированное контролируемое исследование и анализ экономической эффективности.Ланцет. 2010. 375 (9718): 916–23.

    PubMed Google ученый

  • 82.

    Лоулор Д.А., Уиллс А.К., Фрейзер А., Сэйерс А., Фрейзер В.Д., Тобиас Дж. Х. Связь статуса витамина D у матери во время беременности с содержанием минералов в костях у потомства: проспективное когортное исследование. Ланцет. 2013. 381 (9884): 2176–83.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 83.

    Lester RT, Ritvo P, Mills EJ, Kariri A., Karanja S, Chung MH, et al.Влияние службы коротких сообщений мобильного телефона на приверженность к антиретровирусному лечению в Кении (WelTel Kenya1): рандомизированное исследование. Ланцет. 2010. 376 (9755): 1838–45.

    PubMed Google ученый

  • 84.

    Lidegaard Ø, Løkkegaard E, Jensen A, Skovlund CW, Keiding N. Тромботический инсульт и инфаркт миокарда с применением гормональной контрацепции. N Engl J Med. 2012. 366 (24): 2257–66.

    CAS PubMed Google ученый

  • 85.

    Liem S, Schuit E, Hegeman M, Bais J, De Boer K, Bloemenkamp K и др. Пессарии шейки матки для профилактики преждевременных родов у женщин с многоплодной беременностью (ProTWIN): многоцентровое открытое рандомизированное контролируемое исследование. Ланцет. 2013. 382 (9901): 1341–9.

    PubMed Google ученый

  • 86.

    Lim SS, Stein DB, Charrow A, Murray CJ. Отслеживание прогресса в обеспечении всеобщей иммунизации детей и влияние глобальных инициатив: систематический анализ охвата иммунизацией против дифтерии, столбняка и коклюша тремя дозами.Ланцет. 2008. 372 (9655): 2031–2046.

    PubMed Google ученый

  • 87.

    Lo AC, Guarino PD, Richards LG, Haselkorn JK, Wittenberg GF, Federman DG, et al. Роботизированная терапия при длительном поражении верхних конечностей после инсульта. N Engl J Med. 2010. 362 (19): 1772–83.

    CAS PubMed Google ученый

  • 88.

    Lorenz MW, Polak JF, Kavousi M, Mathiesen EB, Völzke H, Tuomainen T, et al.Прогрессирование толщины интима-медиа сонных артерий для прогнозирования сердечно-сосудистых событий в общей популяции (совместный проект PROG-IMT): метаанализ данных отдельных участников. Ланцет. 2012. 379 (9831): 2053–62.

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 89.

    Лу С., Шнайдер М.Т., Габбинс П., Лич-Кемон К., Джемисон Д., Мюррей С.Дж. Государственное финансирование здравоохранения в развивающихся странах: межнациональный систематический анализ.Ланцет. 2010. 375 (9723): 1375–87.

    PubMed Google ученый

  • 90.

    Маркус К.Л., Мур Р.Х., Розен С.Л., Джордани Б., Гаретц С.Л., Тейлор Г.Г. и др. Рандомизированное испытание аденотонзиллэктомии при апноэ сна у детей. N Engl J Med. 2013. 368 (25): 2366–76.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 91.

    Мартин Д.Ф., Магуайр М.Г., Ин Джи, Грюнвальд Дж. Э., Файн С.Л., Яффе Дж. Дж.Ранибизумаб и бевацизумаб при неоваскулярной возрастной дегенерации желтого пятна. N Engl J Med. 2011; 364 (20): 1897–908.

    CAS PubMed Google ученый

  • 92.

    Mauer M, Zinman B, Gardiner R, Suissa S, Sinaiko A, Strand T, et al. Эффекты эналаприла и лозартана на почки и сетчатку при диабете 1 типа. N Engl J Med. 2009. 361 (1): 40–51.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 93.

    May M, Boulle A, Phiri S, Messou E, Myer L, Wood R и др. Прогноз для пациентов с инфекцией ВИЧ-1, начинающих антиретровирусную терапию в странах Африки к югу от Сахары: совместный анализ программ расширения. Ланцет. 2010. 376 (9739): 449–57.

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 94.

    МакМанус Р.Дж., Мант Дж., Брей Е.П., Холдер Р., Джонс М.И., Гринфилд С. и др. Телемониторинг и самоконтроль в борьбе с гипертонией (ТАСМИНх3): рандомизированное контролируемое исследование.Ланцет. 2010. 376 (9736): 163–72.

    PubMed Google ученый

  • 95.

    Мелхуиш Э., Бельски Дж., Лейланд А.Х., Барнс Дж. Влияние полностью установленных местных программ «Уверенный старт» на трехлетних детей и их семьи, живущих в Англии: квазиэкспериментальное обсервационное исследование. Ланцет. 2008. 372 (9650): 1641–7.

    PubMed Google ученый

  • 96.

    Милстон А.М., Элвард А., Сонг Х, Зерр Д.М., Оршелн Р., Спек К. и др.Ежедневное купание с хлоргексидином для уменьшения бактериемии у детей в критическом состоянии: многоцентровое, кластерно-рандомизированное, перекрестное исследование. Ланцет. 2013. 381 (9872): 1099–106.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 97.

    Montalescot G, Zeymer U, Silvain J, Boulanger B, Cohen M, Goldstein P, et al. Внутривенное введение эноксапарина или нефракционированного гепарина при первичном чрескожном коронарном вмешательстве при инфаркте миокарда с подъемом сегмента ST: международное рандомизированное открытое исследование ATOLL.Ланцет. 2011. 378 (9792): 693–703.

    CAS PubMed Google ученый

  • 98.

    Mozaffarian D, Shi P, Morris JS, Spiegelman D, Grandjean P, Siscovick DS, et al. Воздействие ртути и риск сердечно-сосудистых заболеваний в двух когортах США. N Engl J Med. 2011. 364 (12): 1116–25.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 99.

    Odd DE, Lewis G, Whitelaw A, Gunnell D.Реанимация при рождении и познание в 8 лет: когортное исследование. Ланцет. 2009. 373 (9675): 1615–22.

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 100.

    Olanow CW, Rascol O, Hauser R, Feigin PD, Jankovic J, Lang A, et al. Двойное слепое исследование с отсроченным началом применения разагилина при болезни Паркинсона. N Engl J Med. 2009. 361 (13): 1268–78.

    CAS PubMed Google ученый

  • 101.

    Pandharipande PP, Girard TD, Jackson JC, Morandi A, Thompson JL, Pun BT и др. Долгосрочные когнитивные нарушения после критического заболевания. N Engl J Med. 2013. 369 (14): 1306–16.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 102.

    Паркер С., Уотерс Р., Лейтон С., Хэнкок Дж., Саттон Р., Мурман А.В. и др. Влияние митоксантрона на исходы у детей с первым рецидивом острого лимфобластного лейкоза (ALL R3): открытое рандомизированное исследование.Ланцет. 2010; 376 (9757): 2009–17.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 103.

    Патель В., Вайс Х.А., Чоудхари Н., Наик С., Педнекар С., Чаттерджи С. и др. Эффективность вмешательства под руководством непрофессиональных консультантов по вопросам здоровья депрессивных и тревожных расстройств в системе первичной медико-санитарной помощи в Гоа, Индия (MANAS): кластерное рандомизированное контролируемое исследование. Ланцет. 2010. 376 (9758): 2086–95.

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 104.

    Пик М., Магфорд М., Тирувоипати Р., Уилсон А., Аллен Е., Таланани М. М. и др. Эффективность и экономическая оценка традиционной вентиляции в сравнении с экстракорпоральной мембранной оксигенацией при тяжелой дыхательной недостаточности у взрослых (CESAR): многоцентровое рандомизированное контролируемое исследование. Ланцет. 2009. 374 (9698): 1351–63.

    PubMed Google ученый

  • 105.

    Пиментел М., Лембо А., Чей В.Д., Закко С., Рингель Ю., Ю. Дж. И др. Терапия рифаксимином для пациентов с синдромом раздраженного кишечника без запора.N Engl J Med. 2011; 364 (1): 22–32.

    CAS PubMed Google ученый

  • 106.

    Прайс D, Масгрейв С.Д., Шепстон ​​Л., Хиллер Э.В., Симс Э.Дж., Гилберт RFT и др. Антагонисты лейкотриенов в качестве терапии первой линии или дополнительной терапии, контролирующей астму. N Engl J Med. 2011. 364 (18): 1695–707.

    CAS PubMed Google ученый

  • 107.

    Pronyk PM, Muniz M, Nemser B, Somers M, McClellan L, Palm CA, et al.Эффект интегрированной многоотраслевой модели для достижения Целей развития тысячелетия и повышения выживаемости детей в сельских районах Африки к югу от Сахары: нерандомизированная контролируемая оценка. Ланцет. 2012. 379 (9832): 2179–88.

    PubMed Google ученый

  • 108.

    Пухан М.А., Гарсия-Аймерих Дж., Фрей М., тер Риет Дж., Анто Дж. М., Агусти А.Г. и др. Расширение прогностической оценки пациентов с хронической обструктивной болезнью легких: обновленный индекс BODE и индекс ADO.Ланцет. 2009. 374 (9691): 704–11.

    PubMed Google ученый

  • 109.

    Робертс Дж. Д., Уэллс Г. А., Ле Мэй М. Р., Лабиназ М., Гловер С., Фроешл М. и др. Генетическое тестирование для персонализации антиагрегантного лечения (RAPID GENE) в месте оказания медицинской помощи: проспективное рандомизированное испытание, подтверждающее правильность концепции. Ланцет. 2012. 379 (9827): 1705–11.

    CAS PubMed Google ученый

  • 110.

    Sitas F, Egger S, Bradshaw D, Groenewald P, Laubscher R, Kielkowski D, et al.Различия между цветным, белым, черным и другим населением Южной Африки в смертности, связанной с курением, в возрасте 35–74 лет: исследование случай – контроль 481 640 смертей. Ланцет. 2013. 382 (9893): 685–93.

    PubMed Google ученый

  • 111.

    Smith KR, McCracken JP, Weber MW, Hubbard A, Jenny A., Thompson LM, et al. Влияние снижения уровня загрязнения воздуха в домашних условиях на детскую пневмонию в Гватемале (RESPIRE): рандомизированное контролируемое исследование.Ланцет. 2011. 378 (9804): 1717–26.

    PubMed Google ученый

  • 112.

    Соломон С.Д., Зиле М., Пиеске Б., Вурс А., Шах А., Крейгер-Крайнер Э. и др. Ингибитор рецептора ангиотензина неприлизина LCZ696 при сердечной недостаточности с сохраненной фракцией выброса: двойное слепое рандомизированное контролируемое исследование фазы 2. Ланцет. 2012. 380 (9851): 1387–95.

    CAS PubMed Google ученый

  • 113.

    Sommers BD, Baicker K, Epstein AM. Смертность и доступ к медицинской помощи среди взрослых после расширения государственной медицинской помощи. N Engl J Med. 2012. 367 (11): 1025–34.

    CAS PubMed Google ученый

  • 114.

    Stanworth SJ, Estcourt LJ, Powter G, Kahan BC, Dyer C, Choo L, et al. Стратегия переливания тромбоцитов без профилактики гематологического рака. N Engl J Med. 2013. 368 (19): 1771–80.

    CAS PubMed Google ученый

  • 115.

    Стерн Дж., Мэй М., Костальола Д., Де Вольф Ф., Филлипс А. Н., Харрис Р. и др. Время начала антиретровирусной терапии ВИЧ-1-инфицированным пациентам, свободным от СПИДа: совместный анализ 18 когортных исследований ВИЧ. Ланцет. 2009. 373 (9672): 1352–63.

    PubMed Google ученый

  • 116.

    Стрэнг Дж., Метребиан Н., Линцерис Н., Поттс Л., Карнват Т., Мэйет С. и др. Контролируемый инъекционный героин или инъекционный метадон в сравнении с оптимизированным пероральным метадоном в качестве лечения хронических героиновых наркоманов в Англии после стойких неудач традиционного лечения (RIOTT): рандомизированное исследование.Ланцет. 2010. 375 (9729): 1885–95.

    CAS PubMed Google ученый

  • 117.

    Subak LL, Wing R, West DS, Franklin F, Vittinghoff E, Creasman JM, et al. Снижение веса для лечения недержания мочи у женщин с избыточным весом и ожирением. N Engl J Med. 2009; 360 (5): 481–90.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 118.

    Tanser F, Bärnighausen T, Hund L, Garnett GP, McGrath N, Newell M.Влияние одновременных половых партнерств на частоту новых случаев ВИЧ-инфекции среди высокоразвитого сельского населения Южной Африки: когортное исследование. Ланцет. 2011. 378 (9787): 247–55.

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 119.

    Thabut G, Christie JD, Ravaud P, Castier Y, Brugière O, Fournier M, et al. Выживаемость после двусторонней трансплантации легкого по сравнению с трансплантацией одного легкого для пациентов с хронической обструктивной болезнью легких: ретроспективный анализ данных реестра.Ланцет. 2008. 371 (9614): 744–51.

    PubMed Google ученый

  • 120.

    Андервуд М., Лэмб С.Е., Элдридж С., Шихан Б., Слоутер А., Спенсер А. и др. Упражнения при депрессии у пожилых жителей домов престарелых: кластерное рандомизированное контролируемое исследование. Ланцет. 2013. 382 (9886): 41–9.

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 121.

    Ваучер Ю.Е., Перальта-Карселен М., Файнер Н.Н., Карло В.А., Ганц М.Г., Уолш М.К. и др.Результаты исследования нервной системы в раннем исследовании CPAP и пульсоксиметрии. N Engl J Med. 2012. 367 (26): 2495–504.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 122.

    Visco AG, Brubaker L, Richter HE, Nygaard I, Paraiso MFR, Menefee SA и др. Антихолинергическая терапия в сравнении с онаботулинумтоксином А при неотложном недержании мочи. N Engl J Med. 2012. 367 (19): 1803–13.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 123.

    Wadden TA, Volger S, Sarwer DB, Vetter ML, Tsai AG, Berkowitz RI, et al. Двухлетнее рандомизированное исследование лечения ожирения в практике первичной медико-санитарной помощи. N Engl J Med. 2011; 365 (21): 1969–79.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 124.

    Walkup JT, Albano AM, Piacentini J, Birmaher B, Compton SN, Sherrill JT, et al. Когнитивно-поведенческая терапия, сертралин или комбинация при детской тревоге. N Engl J Med.2008. 359 (26): 2753–66.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 125.

    Walz G, Budde K, Mannaa M, Nürnberger J, Wanner C, Sommerer C, et al. Эверолимус у пациентов с аутосомно-доминантным поликистозом почек. N Engl J Med. 2010. 363 (9): 830–40.

    CAS PubMed Google ученый

  • 126.

    Wang WC, Ware RE, Miller ST, Iyer RV, Casella JF, Minniti CP и др.Гидроксикарбамид у детей раннего возраста с серповидно-клеточной анемией: многоцентровое рандомизированное контролируемое исследование (BABY HUG). Ланцет. 2011; 377 (9778): 1663–72.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 127.

    Weeks JC, Catalano PJ, Cronin A, Finkelman MD, Mack JW, Keating NL, et al. Ожидания пациентов относительно эффектов химиотерапии при запущенном раке. N Engl J Med. 2012. 367 (17): 1616–25.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 128.

    Weintraub WS, Spertus JA, Kolm P, Maron DJ, Zhang Z, Jurkovitz C, et al. Влияние ЧКВ на качество жизни пациентов со стабильной коронарной болезнью. N Engl J Med. 2008. 359 (7): 677–87.

    CAS PubMed Google ученый

  • 129.

    Weiser TG, Regenbogen SE, Thompson KD, Haynes AB, Lipsitz SR, Berry WR, et al. Оценка глобального объема хирургических операций: стратегия моделирования на основе имеющихся данных. Ланцет. 2008. 372 (9633): 139–44.

    PubMed Google ученый

  • 130.

    Westerlund H, Kivimäki M, Singh-Manoux A, Melchior M, Ferrie JE, Pentti J, et al. Самооценка здоровья до и после выхода на пенсию во Франции (ГАЗЕЛЬ): когортное исследование. Ланцет. 2009. 374 (9705): 1889–96.

    PubMed Google ученый

  • 131.

    Верретт Д.К., Банди Б., Беккер Д.Д., ДиМеллио Л.А., Гительман С.Е., Голанд Р. и др. Антигенная терапия вакциной декарбоксилазы глутаминовой кислоты (GAD) у пациентов с недавно начавшимся диабетом 1 типа: рандомизированное двойное слепое исследование.Ланцет. 2011. 378 (9788): 319–27.

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 132.

    Уайлс Н., Томас Л., Абель А., Риджуэй Н., Тернер Н., Кэмпбелл Дж и др. Когнитивно-поведенческая терапия как дополнение к фармакотерапии для пациентов первичной медико-санитарной помощи с устойчивой к лечению депрессией: результаты рандомизированного контролируемого исследования CoBalT. Ланцет. 2013. 381 (9864): 375–84.

    PubMed Google ученый

  • 133.

    Yu H, Cowling BJ, Feng L, Lau EH, Liao Q, Tsang TK, et al. Инфицирование человека вирусом птичьего гриппа A H7N9: оценка клинической степени тяжести. Ланцет. 2013. 382 (9887): 138–45.

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 134.

    Zeig-Owens R, Webber MP, Hall CB, Schwartz T, Jaber N, Weakley J, et al. Ранняя оценка исходов рака у пожарных Нью-Йорка после терактов 11 сентября: наблюдательное когортное исследование.Ланцет. 2011. 378 (9794): 898–905.

    PubMed Google ученый

  • 135.

    Гельман А., Ван Мехелен И., Вербеке Г., Хайтян Д. Ф., Мелдерс М. Множественное вменение для проверки модели: графики завершенных данных с отсутствующими и скрытыми данными. Биометрия. 2005; 1: 74.

    Google ученый

  • 136.

    Абайоми К., Гельман А., Леви М. Диагностика многомерных вменений. J R Stat Soc: Ser C: Appl Stat.2008. 57 (3): 273–91.

    Google ученый

  • 137.

    He Y, Заславский AM. Диагностика моделей вменения путем применения целевого анализа к апостериорным репликам завершенных данных. Stat Med. 2012; 31 (1): 1–18.

    PubMed Google ученый

  • 138.

    Nguyen CD, Carlin JB, Lee KJ. Диагностика проблем с моделями вменения с использованием теста Колмогорова-Смирнова: имитационное исследование.BMC Med Res Methodol. 2013; 13 (1): 1–18.

    Google ученый

  • Вмененный доход: настоящая причина этих надоедливых запросов на получение квитанции | BRI

    Вмененный доход — это немного загадка. Это не слишком распространено. Однако, столкнувшись с этим, вы можете остаться с неприятным чувством.

    Давайте начнем с того, что это такое. Затем мы рассмотрим, почему это происходит и как это предотвратить.

    Что такое вмененный доход?

    Техническое определение таково: когда стоимость услуги или льготы, предоставляемых работодателем работникам, должна рассматриваться как доход .

    Хорошо, что это вообще значит?

    1. Ваш работодатель предоставил льготу (также известный как: позволил вам откладывать средства до уплаты налогов).
    2. Когда вы стали участником программы, вы согласились соблюдать правила учетной записи и использовать средства только для покрытия приемлемых расходов по плану.
    3. Когда было рассмотрено использование средств, расходы либо не удалось проверить, либо они были использованы не так, как предполагалось.
    4. Затем средства должны быть вменены (или рассматриваться как доход) и подлежат обложению налогом на заработную плату.
    Почему это происходит
    FSA и вмененный доход

    При использовании счетов с гибкими расходами (FSA) вмененный доход является последним средством, когда запросы о квитанциях (или подтверждающая документация) не предоставляются. Чтобы узнать больше о запросах на получение, посетите следующие ресурсы:

    Короче говоря, льготная карта используется для покрытия расходов, которые могут иметь право или не соответствовать критериям. Если расход не может быть рассмотрен автоматически, он должен быть вручную подтвержден как приемлемый.В результате сотруднику отправляется запрос о получении.

    Если запрошенная документация не предоставляется в течение требуемого периода времени, стоимость расходов указывается в отчете и может рассматриваться как вмененный доход.

    Оставшиеся средства CBP могут подлежать вмененному доходу

    При использовании плана льгот для пассажиров пригородных поездов (CBP) вмененный доход возникает только тогда, когда сотрудник прекращает участие в плане и у него остаются средства.

    Давайте посмотрим на конкретный сценарий:

    Джейн прекращает работу в ZZZ Corp.20 февраля. У нее осталось 100 долларов на счету ее пригородных льгот.

    1. Джейн должна до конца месяца (28 февраля) использовать средства без уплаты налогов. Любые средства, не использованные в течение этого времени, отражаются в отчетности и могут рассматриваться как вмененный доход, что означает, что эти средства теперь являются налогооблагаемым доходом.

    2. После увольнения Джейн должна до конца следующего месяца (31 марта) использовать все средства.

    Теперь, когда вы знаете, что приводит к вмененному доходу, давайте рассмотрим, как этого избежать в будущем.

    Как предотвратить это в будущем

    Когда дело доходит до вашего CBP, избежать вмененного дохода довольно просто. Используйте средства в течение разрешенного периода времени. Если вы израсходуете все свои средства в течение этого времени, это предотвратит условное начисление средств.

    С точки зрения FSA легко избежать вмененного дохода, выполнив два шага:

    1) Сохраните все чеки

    2) Дайте обоснование, как только получите запрос на получение

    Хотя в теории все вышесказанное звучит хорошо, мы знаем, что на практике это не всегда так.Чтобы помочь вам претворить эти шаги в жизнь, мы составили памятку по управлению запросами на получение (и предотвращению вмененного дохода).

    Загрузите одностраничное руководство здесь:

    Вмененная стоимость — обзор

    Экономическая интерпретация двойной проблемы

    Двойная проблема может иметь различные экономические интерпретации в зависимости от выбранной точки зрения. Мы опишем здесь две возможные интерпретации. По мере того, как мы обнаруживаем больше взаимосвязей между первичными и двойственными проблемами, мы сможем представить некоторые дополнительные интерпретации.

    В примере 1 раздела 1.1 у нас есть модель лесопилки. Это

    Максимизировать z = 120 x 1 + 100 x 2

    в зависимости от

    2 x 1 + 2 x 2 ≤ 8

    5 x 1 + 3 x 2 ≤ 15

    x 1 ≥ 0, x 2 ≥ 0.

    Это простой пример типичной производственной проблемы, которая в стандартной форме (1).Первое ограничение в задаче о лесопилке связано с количеством часов, в течение которых пила доступна. Второе ограничение касается количества часов, в течение которых самолет доступен. В общем, в i -м ограничении (1),

    ∑j = 1naijxj ≤ bi,

    мы можем рассматривать b i как общее количество ресурса i -го, или сырье, или ввод. Первым ограничением проблемы лесопилки было время пиления.Коэффициент a ij в общей задаче представляет количество i -го входа, необходимого на единицу j -го продукта или выхода. Например, a 21 = 5 в примере с лесопильным заводом представляет собой 5 часов строгания, необходимое для каждых 1000 доско-футов пиломатериалов чистового качества. Переменная x j — это неизвестное количество j -го выхода, которое должно быть произведено.Коэффициент c j в целевой функции представляет прибыль или стоимость, полученную из одной единицы из j -го выпуска. Оптимальное решение x 1 = 32, x 2 = 52 максимизирует общее значение всех выходов

    z = ∑j = 1ncjxj.

    Двойная проблема для примера с лесопилкой:

    Минимизировать z ′ = 8 w 1 + 15 w 2

    с учетом

    2 w 1 + 5 w 2 ≥ 120

    2 w 1 + 3 w 2 ≥ 100

    w 1 ≥ 0, w 2 ≥ 0.

    Коэффициенты первого ограничения — это количества каждого входа, которые необходимы для получения одной единицы (1000 досок футов) первого выхода. То есть, чтобы изготовить 1000 дощато-футовых пиломатериалов чистового качества, нам потребуется 2 часа распиловки и 5 часов строгания. Правая часть первого ограничения — это прибыль или стоимость одной единицы первого выпуска. Точно так же второе ограничение двойной задачи примера лесопилки гласит, что для изготовления 1000 досок строительных пиломатериалов нам потребуется 2 часа распиловки и 3 часа строгания, а стоимость этого количества пиломатериалов составляет 100 долларов.Решая двойную задачу, мы обнаруживаем (проверяем), что w 1 = 35 и w 2 = 10.

    Двойная задача общей задачи линейного программирования в стандартной форме (1):

    Minimize z ′ = b T w

    с учетом

    A T w ≥ c

    w ≥ 0.

    j -е ограничение этой задачи составляет

    ∑i = 1maijwi ≥ cj.

    Как и выше, коэффициент a ij представляет сумму ввода i на единицу вывода j , а правая часть представляет собой значение на единицу вывода j. Это означает, что единицы двойной переменной w i — это «значение на единицу ввода i ». Двойные переменные действуют как цены, или затраты, или значения одной единицы каждого из входов. Их называют несколькими названиями, включая учетных цен, фиктивных цен, теневых цен и условно исчисленных цен .

    При оптимальном решении основной задачи прибыль, равная c T x , также равна b T w , как мы покажем в разделе 3.2. Таким образом, увеличение i -го входа b i на одну единицу увеличивает b T w и, следовательно, прибыль на w i единиц. Следовательно, при оптимальном решении двойной задачи w i представляет вклад в прибыль одной единицы из i -го входа. Значения двойных переменных не связаны напрямую с фактическими затратами на вводимые ресурсы.Тот факт, что оптимальным решением двойной задачи лесопилки является w 1 = 35, w 2 = 10, не означает, что стоимость пилы составляет 35 долларов в час, а стоимость самолета 10 долларов в час. Фактические затраты скрыты в любых вычислениях, которые были сделаны для определения того, что прибыль составила 120 долларов на 1000 досок финишных материалов и 100 долларов на досковые футы строительных пиломатериалов. В том смысле, что двойные переменные не представляют фактических затрат, это фиктивные цены.

    Левая часть j -го ограничения двойной задачи дает общую стоимость входов, использованных для создания одной единицы из j -го выхода. Это ограничение гласит, что это значение должно быть не меньше прибыли одной единицы из j -го выпуска. Но при оптимальном решении значение в левой части представляет собой общий вклад в прибыль одной единицы из -го выпуска, и разумно ожидать работы, когда этот вклад в прибыль будет не меньше, чем фактическая прибыль.Если бы это было не так, производителю было бы хорошо посоветовать лучше использовать доступные входы.

    Таким образом, мы видим, что двойная задача ищет теневые цены для каждого из вводимых ресурсов, которые минимизируют их общую цену, при условии, что эти цены или значения дают соответствующее значение для каждой единицы выпуска, которое является, по крайней мере, прибылью для единица выпуска.

    Другое описание двойных переменных исходит из того факта, что, как мы покажем в разделе 3.2, при оптимальном решении двойной задачи

    Прибыль = b T w.

    Чтобы увеличить эту прибыль, производитель должен увеличить доступность хотя бы одного из ресурсов. Если b i увеличить на одну единицу, прибыль увеличится на w i . Таким образом, w i представляет предельное значение i -го входа. Таким же образом w i — это убытки, понесенные, если одна единица ресурса i не используется.Таким образом, для целей страхования его можно рассматривать как заменяющую стоимость ресурса i -го. Фактически, страховая компания хотела бы использовать двойную проблему в случае требования о потерянных ресурсах; он хочет выплатить как можно меньше, чтобы урегулировать претензию.

    Также интересно взглянуть на интерпретацию двойственной задачи диеты, которая была дана в Примере 2 раздела 1.1. Модель проблемы диеты:

    Минимизировать z = 20 x 1 + 25 x 2

    с учетом

    2 x 1 + 3 x 2 ≥ 18

    x 1 + 3 x 2 ≥ 12

    4 x 1 + 3 x 2 ≥ 24

    x 1 ≥ 0, x 2 ≥ 0.

    Двойная задача:

    Максимизировать z ′ = 18 w 1 + 12 w 2 + 24 w 3

    с учетом

    2 w 1 + w 2 + 4 w 3 ≤ 20

    3 w 1 + 3 w 2 + 3 w 3 ≤ 25

    w w w 1 ≥ 0, w 2 ≥ 0, w 3 ≥ 0.

    Чтобы обсудить двойную задачу, введем некоторые обозначения. Пусть N 1 , N 2 и N 3 обозначают питательные вещества жир, углеводы и белок, соответственно. Продукты A и B также удобно обозначать как F 1 и F 2 соответственно. Теперь представьте производителя, который производит искусственные продукты питания P 1 , P 2 и P 3 со свойством, что для каждого i = 1, 2 или 3, одна единица P i обеспечивает одну единицу питательного вещества N i .Предположим, что производитель устанавливает w i как цену P i ( i = 1, 2 или 3). Напомним, что в исходной постановке задачи a ij — это количество единиц питательного вещества N i в 1 унции пищи F j . Например, a 12 = 3 — это количество единиц жира ( N 1 ) в 1 унции пищи F 2 , а a 31 = 4 — число единиц белка ( N 3 ) в 1 унции пищи F 1 .Производитель искусственных пищевых продуктов установит свои цены так, чтобы

    2 w 1 + w 2 + 4 w 3 ≤ 20

    и

    3 w 1 + 3 w 2 + 3 w 3 ≤ 25.

    То есть он установит цены на продукты P i так, чтобы, когда эти продукты были взяты в пропорциях, необходимых для дают такое же питание, как и продукты питания F 1 и F 2 , стоимость заменителя F 1 не превышает стоимости F 1 и стоимости Стоимость замены F 2 не превышает стоимости самой F 2 .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *