как получить хорошую доходность в эпоху низких ставок
Доходности по облигациям выше ставок по депозитам, также есть потенциал роста цены
Банк России в июне-июле продолжил курс на смягчение кредитно-денежной политики, снизив ключевую ставку более чем на 100 б.п. – до 4,25%. Риторика ЦБ позволяет предположить, что в ближайшее время ключевая ставка сохранится на нынешнем или более низком уровне, что приведет к закреплению доходности депозитов ниже 4,25%.
-
Вместо депозитов в рублях консервативные инвесторы могут рассмотреть облигации федерального займа (ОФЗ), а также бумаги первого эшелона. Ставки по вкладам в рублях падают и находятся в диапазоне 3,75%-4,7%. При этом средняя доходность ОФЗ – 5,1%, а бумаг первого эшелона – 6,5%.
-
Привлекательной альтернативой депозитам в долларах выглядят суверенные еврооблигации РФ. Купоны по ним не облагаются налогом, а финансовый результат не подвергается валютной переоценке. Средняя доходность выпусков составляет 2,7%.
- Также в долларах мы предлагаем рассмотреть бумаги качественных российских и зарубежных эмитентов и старший долг мировых финансовых организаций. Средние доходности составляют 2,9% и 1,85% соответственно.
-
В евро помимо суверенного выпуска Russia-25 хорошей альтернативой являются бумаги российских и зарубежных эмитентов. Средняя доходность составляет 2,1%. Кроме того, мы предлагаем рассмотреть суверенные бумаги стран периферийной Европы, которые дают привлекательную доходность, а также обладают значительным потенциалом роста цены. Средний уровень доходности – 0,65%.
Коронавирус, повсеместный карантин, развал сделки ОПЕК+ и падение цен на нефть оказали колоссальное влияние на мировую финансовую систему.
В 1 кв. 2020 г. большинство активов продемонстрировали худшую динамику со времен мирового экономического кризиса 2008 г. В ответ центральные банки совместно с правительствами предприняли беспрецедентные меры поддержки мировой экономики, что оказало серьезную помощь финансовым рынкам. В результате во 2 кв. 2020 г. наиболее качественные активы практически вернулись к докризисным уровням, а более рискованные принесли более скромную, но все же солидную прибыль инвесторам.
Все это привело к тому, что покупка облигаций стала намного привлекательнее размещения денежных средств как на рублевых, так и валютных депозитах
Вклады в долларах
В июне ФРС США ожидаемо сохранила ставку по федеральным фондам в диапазоне 0-0,25% и подтвердила, что она останется на текущих уровнях в течение долгого промежутка времени. Фраза Джерома Пауэлла «Мы даже не думаем о том, чтобы думать о повышении ставок», которую он высказал в ходе пресс-конференции, обошла все деловые СМИ.
На этом фоне все больше банковских организаций (преимущественно российские представительства международных банков) приостанавливает прием вкладов в долларах. В тех банках, в которых такая возможность остается, доходность не превышает 0,8%.
Сейчас долларовые еврооблигации дают большую доходность по сравнению с депозитами, а также до сих пор обладают потенциалом роста цены, несмотря на ралли во 2 кв. 2020 г.
Наиболее привлекательной альтернативой долларовым депозитам являются суверенные еврооблигации РФ:
- купоны не облагаются налогом,
- финансовый результат не подвергается валютной переоценке.
Доходность по корпоративным бумагам выше суверенных, что дает премию к депозитам даже с учетом налогов.
В предыдущих публикациях в качестве альтернативы депозитам мы предлагали рассмотреть старший долг крупнейших международных финансовых конгломератов средней дюрации. Этот класс активов продемонстрировал мощное снижение доходностей в мае-июне и текущие уровни, на наш взгляд, не являются привлекательными. Поэтому следует обратить внимание на senior non-preferred выпуски, которые в структуре старшинства долга находятся на следующей ступени после классического старшего долга.
Альтернатива депозитам в долларах
Доходность | Купон |
Срок до погашения |
Рейтинг | |
Бумаги российских и зарубежных эмитентов | ||||
DAIMLER FINANCE NA LLC | 1,25 | 2,70 | 3,95 | BBB+ |
SAUDI INTERNATIONAL BOND | 1,45 | 2,90 | 5,32 | A |
VNESHECONOMBANK(VEB FIN) | 2,35 | 5,94 | 3,37 | BBB- |
MMC NORILSK (MMC FIN) | 2,71 | 3,38 | 4,33 | BBB- |
GOLD FIELDS OROGEN HOLD | 2,55 | 5,13 | 3,86 | BB+ |
SIBUR SECURITIES DAC | 2,92 | 2,95 | 5,03 | BBB- |
AFRICA FINANCE CORP | 2,87 | 3,13 | 4,97 | А- |
INDIAN OIL CORP LTD | 2,73 | 4,75 | 3,53 | BBB- |
GAZPROM PJSC (GAZ FN) | 3,15 | 3,25 | 9,73 | BBB- |
LUKOIL SECURITIES BV | 3,20 | 3,88 | 9,93 | BBB |
REC LIMITED | 2,96 | 4,75 | 2,86 | BBB- |
GTLK EUROPE CAPITAL DAC | 4,74 | 4,65 | 6,72 | BB |
CREDIT BANK OF MOSCOW (C | 5,04 | 4,70 | 4,58 | BB- |
Среднее значение | 2,92 | |||
Суверенный долг РФ | ||||
RUSSIA 4 3/4 05/27/26 | 1,91 | 4,75 | 5,93 | BBB- |
RUSSIA 5.1 03/28/35 | 2,94 | 5,10 | 14,89 | BBB- |
RUSSIA 5 1/4 06/23/47 | 3,16 | 5,25 | 27,31 | BBB- |
Среднее значение | 2,67 | |||
Старший долг финансовых организаций | ||||
SOCIETE GENERALE | 1,85 | 2,63 | 4,56 | BBB |
Источник: Bloomberg, расчеты АТОН // Данные на 24.07.2020 |
Вклады в евро
Европейский центральный банк в июне также оставил ставки без изменений: рефинансирования – 0%, по депозитам – минус 0,5%. Важно, что регулятор продлил программу количественного смягчения минимум до июня 2021 г. и увеличил ее объем на €600 млрд до €1,35 трлн.
Ориентируясь на мировую конъюнктуру, многие российские финансовые организации не принимают вклады в евро. В тех банках, в которых такая возможность присутствует, ставки находятся вблизи нулевой отметки, а дополнительные комиссии за ведение счета в евро фактически делают доходность отрицательной.
По аналогии с долларовыми еврооблигациями, особого внимания заслуживают суверенные бумаги Российской Федерации, а также senior non-preferred выпуски международных финансовых организаций.
Кроме того, мы предлагаем рассмотреть суверенные бумаги стран периферийной Европы, которые дают привлекательную доходность, а также обладают значительным потенциалом роста цены. План восстановления европейской экономики значительно снижает кредитный риск cтран-эмитентов.
Альтернатива депозитам в евро
Доходность | Купон | Срок до погашения | Рейтинг | |
Бумаги российских и зарубежных эмитентов | ||||
FERRARI NV | 1,28 | 1,500 | 4,9 | BBB- |
VNESHECONOMBANK(VEB FIN) | 1,38 | 4,032 | 2,6 | BBB- |
REPUBLIC OF KAZAKHSTAN | 1,16 | 0,600 | 6,3 | BBB- |
GAZPROM (GAZ CAPITAL SA) | 1,77 | 2,250 | 4,4 | BBB |
RUSSIAN RAIL(RZD CAP) | 1,77 | 2,200 | 6,9 | BBB |
AUCHAN HOLDING SA | 2,45 | 2,875 | 5,6 | BBB- |
NETFLIX INC | 2,74 | 3,875 | 9,4 | BB- |
FIAT CHRYSLER AUTOMOBILE | 2,55 | 3,875 | 5,5 | BB+ |
CREDIT BANK OF MOSCOW (C | 4,04 | 5,150 | 3,6 | BB- |
Среднее значение | 2,13 | |||
Суверенный долг РФ | ||||
RUSSIA 2 7/8 12/04/25 | 0,99 | 2,88 | 5,4 | BBB- |
Старший долг финансовых организаций | ||||
SOCIETE GENERALE | 1,81 | 1,13 | 5,8 | BBB |
Суверенный долг стран периферийной Европы | ||||
ROMANI 2 3/4 10/29/25 | 1,18 | 2,750 | 5,3 | BBB- |
REPHUN 1 1/8 04/28/26 | 0,48 | 1,13 | 5,8 | BBB- |
CROATI 3 03/11/25 | 0,30 | 3,000 | 4,7 | BB+ |
Среднее значение | 0,65 | |||
Источник: Bloomberg, расчеты АТОН // Данные на 24.07.2020 |
Политика Банка России, снизившего ключевую ставку до очередного исторического минимума, может привести к новому витку падения ставок по депозитам. Облигации дают большую доходность по сравнению с депозитами, а также обладают потенциалом роста по телу, что принесет дополнительный доход инвестору.
Наиболее консервативным инвесторам мы предлагаем рассмотреть в качестве альтернативы депозитам облигации федерального займа, а также бумаги эмитентов первого эшелона, в том числе квазигосударственных заемщиков.
Кроме того, нам кажется привлекательным старший долг качественных частных российских и международных банков, а также крупных компаний нефинансового сектора.
Альтернатива депозитам в рублях
Доходность | Купон |
Срок до погашения / до опциона |
Рейтинг | |
Бумаги российских и зарубежных эмитентов | ||||
Ростелеком | 5,53 | 6,75 | 2,8 | BBB- |
Автодор | 5,93 | 7,15 | 2,4 | ВB+ |
Газпром | 5,99 | 5,90 | 6,9 | BBB |
МКБ | 5,25 | 7,75 | 1,4 | BB+ |
Роснано | 6,03 | 7,70 | 2,3 | ВВB |
РЖД | 6,35 | 7,35 | 6,7 | BB |
МТС | 6,34 | 6,60 | 6,6 | BB+ |
ЕвроХим | 6,37 | 8,05 | 4,8 | ВВ |
БСК | 6,52 | 6,60 | 5,0 | BB- |
Русал Братск | 6,66 | 6,50 | 2,9 | BB- |
СУЭК | 6,65 | 6,90 | 9,5 | В+ |
Уралкалий | 6,54 | 6,85 | 4,7 | BB |
Банк Зенит | 6,40 | 7,65 | 2,4 | BB |
АФК Система | 6,59 | 6,60 | 10,0 | BB- |
Тинькофф | 6,88 | 8,25 | 9,3 | BB |
Азбука вкуса | 7,50 | 9,50 | 1,9 | BB+ |
ГТЛК | 6,96 | 7,97 | 8,0 | В |
Беларусь | 7,72 | 8,65 | 2,1 | B |
ПИК | 7,61 | 8,25 | 4,4 | BB- |
Среднее значение | 6,52 | |||
Суверенный долг РФ | ||||
ОФЗ 26209 | 4,36 | 7,60 | 18,9 | BBB- |
ОФЗ 26211 | 4,40 | 7,00 | 11,3 | BBB- |
ОФЗ 26222 | 4,75 | 7,10 | 6,6 | BBB- |
ОФЗ 26207 | 5,21 | 8,15 | 4,3 | BBB- |
ОФЗ 26218 | 5,89 | 8,50 | 2,5 | BBB- |
ОФЗ 26230 | 6,10 | 7,70 | 2,0 | BBB- |
Среднее значение | 5,12 | |||
Источник: Bloomberg, расчеты АТОН // Данные на 24.07.2020 |
Приобретение офз \ Акты, образцы, формы, договоры \ Консультант Плюс
]]>Подборка наиболее важных документов по запросу Приобретение офз (нормативно–правовые акты, формы, статьи, консультации экспертов и многое другое).
Статьи, комментарии, ответы на вопросы: Приобретение офз Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:«Комментарий к Федеральному закону от 22 апреля 1996 г. N 39-ФЗ «О рынке ценных бумаг»
(постатейный)
(Арзуманова Л.Л., Рождественская Т.Э., Белова Л.Г., Костюк И.В., Ротко С.В., Холкина М.Г., Рогалева М.А., Тимошенко Д.А.)
(Подготовлен для системы КонсультантПлюс, 2020)Резюмируя изложенное, следует признать, что ИИС как средство инвестирования представляет инвестору возможность не только сбережения накопленных средств, но и получения инвестиционного дохода, в большинстве случаев существенно большего, чем процент по банковским вкладам. Также ИИС может быть рассмотрен как альтернативный вариант для размещения пенсионных накоплений граждан, которые обычно хранятся на банковских счетах. За счет средств, размещенных на ИИС, возможно приобретение облигаций федерального займа. Таким образом, данные достоинства ИИС безусловно делают его привлекательным инвестиционным инструментом. Нормативные акты: Приобретение офз Закон РФ от 27.12.1991 N 2116-1
(ред. от 06.08.2001)
«О налоге на прибыль предприятий и организаций»Предприятия — первичные владельцы полученных при новации государственных ценных бумаг Российской Федерации определяют прибыль (убыток) при их реализации как разницу между ценой реализации и оплаченной стоимостью с учетом затрат, связанных с указанной реализацией. Оплаченная стоимость государственных ценных бумаг Российской Федерации, полученных при новации, определяется исходя из суммы фактических затрат на приобретение всех обмениваемых при новации государственных ценных бумаг Российской Федерации, уменьшенной на сумму выплачиваемых в соответствии с условиями новации денежных средств, учитываемых в качестве частичного возмещения государством предприятию его затрат на приобретение попадающих под новацию ГКО и ОФЗ, либо исходя из суммы фактически погашенных Центральному банку Российской Федерации централизованных кредитов, выданных им на реализацию государственной программы переселения, и начисленных по таким кредитам текущих процентов; Федеральный закон от 18.07.2009 N 181-ФЗ
(ред. от 22.12.2014)
«Об использовании государственных ценных бумаг Российской Федерации для повышения капитализации банков»8. Приобретение у Российской Федерации привилегированных акций в случаях, установленных частями 1 и 5 настоящей статьи, осуществляется по цене, определяемой как сумма номинальной стоимости привилегированной акции и величины дохода к номинальной стоимости акции, определяемого исходя из периода, в течение которого Российская Федерация владела указанной привилегированной акцией, и ставки в размере, превышающем на три процентных пункта ставку процентного (купонного) дохода (за соответствующий купонный период) по облигациям федерального займа, за вычетом фактически полученных Российской Федерацией дивидендов за указанный период. При оплате приобретаемых у Российской Федерации привилегированных акций облигациями федерального займа указанные облигации принимаются к оплате (вносятся в оплату) по стоимости, равной номинальной стоимости указанных облигаций и накопленного процентного (купонного) дохода по ним.
Поиск замены депозита в облигациях с учетом того, что с 1 января 2021 года все выплаты облагаются налогами
Полгода назад, летом 2020 года я написал скрипт поиска ликвидных облигаций на Мосбирже. Скрипт нужен для поиска облигаций, которые можно купить прямо сейчас с доходностью гораздо выше банковского вклада. Проценты по вкладам так и остаются на очень низких уровнях, а тут ещё и изменения в налоговом кодексе РФ подоспели.
В связи с этим решил изменить скрипт, убрав неактуальные данные о налоговых льготах, которые уже не работают в 2021 году и добавив возможность создавать облигационные лесенки. Под лесенкой имеется ввиду получение дохода как можно в большем числе месяцев, за счёт подбора облигаций с разными месяцами выплат.
Работа скрипта по поиску облигаций в Visual Studio CodeИзменения в работе скрипта
1. Убраны неактуальные данные о налоговых льготах.
В 2020 году и ранее в налоговом кодексе РФ действовал п. 25 ст. 217, в соответствии с которым от НДФЛ освобождались проценты по государственным и муниципальным облигациям РФ. В результате чего при получении на брокерский счет, например, процентов по государственным облигациям ОФЗ со стороны брокера не удерживался никакой налог.
Однако с 1 января 2021 г. этот пункт прекратил своё действие. Поэтому с процентов по всем облигациям будет удерживаться НДФЛ. Кроме того, будет удерживаться НДФЛ и с процентов по любым корпоративным облигациям.
Ведь в 2020 году и ранее при соблюдении ряда условий можно было избежать уплаты НДФЛ с процентов по облигациям российских компаний. Для этого облигация должна была быть эмитирована уже после 1 января 2017 г. в рублях. Если по этой облигации проценты выплачивались в пределах порогового значения «ставка рефинансирования ЦБ РФ + 5%», то с этих выплат НДФЛ не удерживался. Однако с 01 января 2021 г. все эти нормы были убраны из Налогового кодекса.
В результате чего с начала 2021 года брокеры будут удерживать НДФЛ по ставке 13% с купонов по любым облигациям.
2. Изменен механизм фильтрации неликвидных вариантов.
Под неликвидными вариантами подразумеваются облигации, которые выглядят привлекательными по доходности, но по ним нет покупок и продаж на бирже. Невозможно купить безадресно — если никто на бирже не подал заявку на продажу облигаций, то купить эту облигацию вы не сможете. И в облигациях такое случается часто. Все удерживают и никто не продаёт. Сейчас скрипт отсчитывает 15 дней от текущей даты moment().subtract(15, 'days')
и затем проверяет обороты за каждый торговый день — соответствует ли цифра оборота указанному пороговому значению. Если оборотов нет, то бумага в выборку не попадает.
3. Добавлены сводные данные о месяцах, когда происходят выплаты.
График выплаты купонов ВсеИнструменты.ру ООО БО-01 (RU000A0ZZXT0) с сайта МосбиржиСводные данные о месяцах, в которых производятся выплаты, берутся из Графика выплаты купонов. Прошлые даты выплат в результаты не попадают:
coupondate = json.coupons.data[i][3]
inFuture = new Date(coupondate) > new Date()
if (inFuture == true) {
couponDates.push(+coupondate
.split("-")[1]
)
console.log(`${getFunctionName()}. Купон для ${ID} выплачивается в месяц ${JSON.stringify(couponDates[couponDates.length - 1])} (строка ${couponDates.length}).`)
}
И получается массив с цифрами будущих месяцев выплат. Далее эти цифры приводятся в текстовый вид и получается что-то вроде такой строки с месяцами:
–––-–––-мар-–––-–––-июн-–––-–––-сен-–––-–––-дек
Одна строка не информативна, но когда подобные строки стоят друг под другом можно легко подобрать несколько вариантов, чтобы выплаты были в разные месяцы — это и есть начало облигационной лесенки:
–––-–––-мар-–––-май-–––-–––-авг-–––-–––-–––-дек
–––-фев-–––-апр-–––-июн-–––-–––-сен-–––-–––-дек
Как пользоваться?
Поиск ликвидных облигаций Мосбиржи под Windows
Для Windows доступен установщик Node.js в разделе загрузить официального сайта.
Скриншот с сайта загрузки Node.jsСкачиваем установщик для Windows и запускаем его. Кроме базовых компонентов, дополнительно ничего устанавливать не надо.
Далее скачиваем код скрипта с гитхаба. После этого переходим в каталог /SilverFir-Investment-Report-master/Node.js Release/bond_search_v2/
, где находятся скачанные файлы:
И запускаем файл first start.bat
, который содержит указание показать установленную текущую версию Node.js и установить необходимые для запуска проекта зависимости node-fetch
и moment
:
node -v
pause
npm install node-fetch moment
После этого всё готово для запуска скрипта поиска облигаций. Для этого запускаем файл start.bat
:
Менее чем за минуту будет создан HTML файл с подпапке searching_results
с текущей датой в имени — он и содержит в себе найденные результаты.
Поиск ликвидных облигаций Мосбиржи под Linux
Если на вашем компьютере установлен Linux, скорее всего вы и сами знаете как лучше сделать. Код скрипта доступен на гитхабе. Перейдите в каталог /SilverFir-Investment-Report-master/Node.js Release/bond_search_v2/
.
Проверьте что Node.js установлена:
$ node -v
Проверьте что пакетный менеджер npm для Node.js установлен:
$ npm -v
Установите зависимости (в данном случае это только node-fetch и moment):
$ npm install node-fetch moment
Запустите файл скрипта:
$ npm start
Примерно за минуту html файл будет создан:
fs.writeFileSync(path.resolve(__dirname, `./searching_results/bond_search_${moment().format('YYYY-MM-DD')}.html`), hmtl)
Выполнение работы скрипта под LinuxПоиск ликвидных облигаций Мосбиржи под macOS
Для macOS доступен установщик Node.js в разделе загрузить официального сайта.
Сам процесс похож на установку под Windows и Linux.
Настройка параметров поиска
Теперь пришла пора настроить именно те параметры которые актуальны для вас, а не те, которые указаны для примера в самом скрипте. Сделать это можно в файле index.js, со строки 45.
Задаваемые параметры поискаРедактируем цифры, запускаем скрипт заново и примерно за минуту выборка готова.
Предыдущие версии
Предыдущие версии скрипта, без изменений 2021 года, доступны в следующих видах:
Node.js версия.
Docker версия (форк).
Версия поиска в Гугл таблице.
Итоги
Скрипт помогает экономить время и находить облигации, которые устраивают по доходности и временному горизонту.
Выборка «не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией и может не соответствовать вашему инвестиционному профилю» — фраза абсолютно верна, ведь сам скрипт просто инструмент — решение о дальнейшей покупке конкретных найденных бумаг должен принимать уже человек после знакомства с эмитентом.
Скрипт работает только за счет API Московской биржи, с которой я никак не связан. Я использую ИСС Мосбиржи только в личных информационных интересах.
Автор: Михаил Шардин,
4 января 2021 г.
Вклад одорант-связывающих белков в обонятельное обнаружение (Z) -11-гексадеценана у Helicoverpa armigera
Helicoverpa armigera использует (Z) -11-гексадеценал (Z11-16: Ald) в качестве основного компонента полового феромона. Три феромон-связывающих белка (PBP) и два общих пахучих белка (GOBP) обильно экспрессируются в антеннах самцов H. armigera. Однако их точная роль в обонятельном обнаружении Z11-16: Ald остается загадкой.Чтобы ответить на этот вопрос, мы сначала синтезировали антитело против HarmOR13, обонятельного рецептора (OR), в первую очередь отвечающего на Z11-16: Ald, и картировали локальные ассоциации между PBP / GOBP и HarmOR13. Иммуноокрашивание показало, что HarmPBP и HarmGOBP были локализованы в поддерживающих клетках трихоидных сенсилл и базиконных сенсилл соответственно. В частности, HarmPBP1 и HarmPBP2 совместно локализовались в клетках, окружающих нейроны обонятельных рецепторов (ORN), экспрессирующие HarmOR13. Затем, используя два невмешивающихся инструмента бинарной экспрессии, мы гетерологично экспрессировали HarmPBP1, HarmPBP2 и HarmOR13 в сенсилле Drosophila T1, чтобы подтвердить функциональное взаимодействие между PBP и HarmOR13.Мы обнаружили, что добавление HarmPBP1 или HarmPBP2, а не HarmPBP3, значительно увеличивало реакцию HarmOR13 на Z11-16: Ald. Однако присутствие либо HarmPBP1, либо HarmPBP2 было неэффективным для изменения ширины настройки HarmOR13 и модуляции кинетики ответа этого рецептора. Взятые вместе, эта работа демонстрирует, что как HarmPBP1, так и HarmPBP2 участвуют в обнаружении Z11-16: Ald. Наши результаты подтверждают идею о том, что PBP могут вносить вклад в периферическую обонятельную чувствительность, но мало влияют на модуляцию селективности и кинетики ответа соответствующих OR.
Ключевые слова: Drosophila melanogaster; Белки, связывающие пахучие вещества; Helicoverpa armigera; Обонятельные рецепторы; Белки, связывающие феромоны; Запись одиночной сенсиллы.
Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie
Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.
Настройка вашего браузера для приема файлов cookie
Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:
- В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки вашего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
- Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
- Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
- Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
- Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.
Почему этому сайту требуются файлы cookie?
Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.
Что сохраняется в файле cookie?
Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.
Как правило, в файлах cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.
Вклад источников z 6 в пространственную когерентность в неразрешенном космическом ближнем инфракрасном и рентгеновском фонах
TY — JOUR
T1 — Вклад источников z ≲ 6 в пространственную когерентность в неразрешенном космическом ближнем диапазоне инфракрасные и рентгеновские фоны
AU — Helgason, K.
AU — Cappelluti, N.
AU — Hasinger, G.
AU — Kashlinsky, A.
AU — Ricotti, M.
PY — 2014/4/10
Y1 — 2014/4/10
N2 — Сигнал пространственной кластеризации был установлен в измерениях неразрешенного космического фона в ближней инфракрасной области (CIB) до больших угловых масштабов, 1 °, с помощью Spitzer / IRAC. Этот сигнал CIB, значительно превышающий вклад остальных известных галактик, в дальнейшем оказался когерентным на очень статистически значимом уровне с неразрешенным мягким космическим рентгеновским фоном (CXB).Это измерение исследует неразрешенный CXB на очень слабые уровни источника с использованием глубокого вычитания источника в ближнем ИК-диапазоне. Мы изучаем вклад внегалактических популяций на малых и средних красных смещениях в измеренный сигнал положительной перекрестной мощности флуктуаций CIB с CXB. Мы моделируем рентгеновское излучение активных ядер галактик (AGN), нормальных галактик и горячего газа, находящихся в вириализованных структурах, вычисляя их вклад в CXB, включая их пространственную когерентность со всеми излучающими инфракрасное излучение аналогами.Мы используем структуру модели гало для расчета авто- и кросс-спектров мощности неразрешенных флуктуаций на основе последних ограничений распределения заполнения гало и смещения AGN, галактик и диффузного излучения. На малых угловых масштабах (≲ 1 ′) когерентность 4,5 мкм против 0,5–2 кэВ может быть объяснена дробовым шумом от галактик и АЯГ. Однако при больших угловых масштабах (10 ′) мы обнаруживаем, что чистый вклад смоделированных популяций может составлять только 3% измеренной перекрестной мощности CIB × CXB.Несоответствие предполагает, что сигнал CIB × CXB происходит от той же неизвестной исходной популяции, производящей сигнал кластеризации CIB до 1 °.
AB — Сигнал пространственной кластеризации был установлен в измерениях неразрешенного космического фона в ближней инфракрасной области (CIB), измеренных спутником Spitzer / IRAC, вплоть до больших угловых масштабов, 1 °. Этот сигнал CIB, значительно превышающий вклад остальных известных галактик, в дальнейшем оказался когерентным на очень статистически значимом уровне с неразрешенным мягким космическим рентгеновским фоном (CXB).Это измерение исследует неразрешенный CXB на очень слабые уровни источника с использованием глубокого вычитания источника в ближнем ИК-диапазоне. Мы изучаем вклад внегалактических популяций на малых и средних красных смещениях в измеренный сигнал положительной перекрестной мощности флуктуаций CIB с CXB. Мы моделируем рентгеновское излучение активных ядер галактик (AGN), нормальных галактик и горячего газа, находящихся в вириализованных структурах, вычисляя их вклад в CXB, включая их пространственную когерентность со всеми излучающими инфракрасное излучение аналогами.Мы используем структуру модели гало для расчета авто- и кросс-спектров мощности неразрешенных флуктуаций на основе последних ограничений распределения заполнения гало и смещения AGN, галактик и диффузного излучения. На малых угловых масштабах (≲ 1 ′) когерентность 4,5 мкм против 0,5–2 кэВ может быть объяснена дробовым шумом от галактик и АЯГ. Однако при больших угловых масштабах (10 ′) мы обнаруживаем, что чистый вклад смоделированных популяций может составлять только 3% измеренной перекрестной мощности CIB × CXB.Несоответствие предполагает, что сигнал CIB × CXB происходит от той же неизвестной исходной популяции, производящей сигнал кластеризации CIB до 1 °.
кВт — космическое фоновое излучение
кВт — реионизация первых звезд темных веков
кВт — диффузное излучение
кВт — крупномасштабная структура Вселенной
UR — http://www.scopus.com/inward/record. url? scp = 84897393661 & partnerID = 8YFLogxK
UR — http://www.scopus.com/inward/citedby.url?scp=84897393661&partnerID=8YFLogxK
U2 — 10.1088 / 0004-637X / 785/1/38
DO — 10.1088 / 0004-637X / 785/1/38
M3 — Артикул
AN — SCOPUS: 84897393661
VL — 785
JO — Astrophysical Journal 9000
JF — Astrophysical Journal
SN — 0004-637X
IS — 1
M1 — 38
ER —
Исследование роли иностранных инвесторов на российском рынке государственных облигаций в национальной валюте (ОФЗ) Иньцю Лу, Дмитрий Яковлев :: SSRN
38 стр. Добавлено: 23 марта 2017 года
Дата написания: февраль 2017 г.
Абстрактные
Государственные облигации в национальной валюте (ОФЗ) являются важным инструментом с фиксированной доходностью на финансовых рынках России.В этой статье на основе детальных данных мы исследуем развитие рынка облигаций ОФЗ с упором на иностранных инвесторов. Поскольку на этом рынке ценных бумаг с фиксированным доходом произошла либерализация внутренней торговой и расчетной инфраструктуры и он выдержал несколько эпизодов рыночных стрессов после глобального финансового кризиса 2008–2009 годов, наряду с этими событиями можно наблюдать роль иностранных инвесторов. Мы обнаружили, что иностранные инвесторы влияли на рынок до того, как они стали важным игроком, и с тех пор они внесли свой вклад в развитие рынка, не обязательно дестабилизируя его в эпизодах потрясений.
Ключевые слова: Европа, Рынки облигаций, Облигации, Валюты, Российская Федерация, Иностранные инвестиции, Международные финансовые рынки, Спрос и предложение, государственные облигации в национальной валюте; Россия; развитие финансового рынка, государственные облигации в национальной валюте, Россия, развитие финансового рынка, финансовые рынки и макроэкономика, Общие
Классификация JEL: E43, E44, F30, G15
Рекомендуемое цитирование: Предлагаемая ссылка
Лу, Иньцю и Яковлев, Дмитрий, Исследование роли иностранных инвесторов на российском рынке государственных облигаций в национальной валюте (ОФЗ) (февраль 2017 г.).Рабочий документ МВФ № 17/28, доступен на SSRN: https://ssrn.com/abstract=2938327Вклад осаждения Z-фазы в восстановление мартенситной структуры в высокохромистой стали, стойкой к ползучести
[1] ЧАС.Кусима, К. Кимура и Ф. Абэ: Tetsu-to-Hagane Vol. 85 (1999), стр.841.
[2] К.Кимура: Proc. PVP2005, Конференция по отделению сосудов под давлением и трубопроводов ASME 2005 г., (2005 г.), PVP2005-71039.
[3] А.Стренг и В. Водарек: Матер. Sci. Technol. Vol. 12 (1996), с. 552.
[4] В.Водарек и А. Странг: 7-я Льежская конф. по материалам перспективной энергетики / под ред. J. Lecomte-Beckers et al., Forshung-zentrum, Jülich GmbH, Jülich, II (2002), стр.1223.
[5] К.Судзуки, С. Кумай, Х. Кусима, К. Кимура и Ф. Абэ: Tetsu-to-Hagane Vol. 86 (2000), с. 550.
[6] Р.Исии, Ю. Цуда, М. Ямада и К. Кимура: Tetsu-to-Hagane Vol. 88 (2002), стр. 36.
[7] К.Савада, М. Танейке, К. Кимура и Ф. Абэ: ISIJ Int. Vol. 44 (2004), с.1243.
[8] ЧАС.Хойзер и К. Йохум: Proc. 3-я конф. по достижениям в технологии материалов для электростанций, работающих на ископаемом топливе, под ред. Р. Вишванатан и др., Институт материалов, (2001), стр.249.
[9] Лист данных NRIM по ползучести, №43 (Национальный исследовательский институт металлов, Токио, 1996 г.).
[10] М.Танейке, Ф. Абэ и К. Савада: Nature Vol. 424 (2003), стр.294.
[11] К.Хамада, К. Токуно, Ю. Томита, Х. Мабучи и К. Окамото: ISIJ Int. Vol. 35 (1995).
[12] М.Игараси, Х. Семба, Х. Окада, Х. Окубо, С. Мунэки, К. Ямада и Ф. Абэ: Proc. 9-й семинар по сверхстали, Национальный институт материаловедения, (2005 г.), стр.96.
[13] М.Хэттестранд и Х. Андрен: Micron Vol. 32 (2001), стр.789.
[14] ГРАММ.Гоц и В. Блюм: Mater. Sci. Англ. Vol. A348 (2003), стр.201.
[15] Я.Letofsky-Past, P. Warbrichler, F. Hofer, E. Letofsky и H. Cerjak: Z. Metallkd. Vol. 95 (2004), стр.18.
[16] К.Савада, К. Кубо, Т. Хара и Ф. Абэ: 7-я Льежская конференция. по материалам перспективной энергетики / под ред. J. Lecomte-Beckers et al., Forshung-zentrum, Jülich GmbH, Jülich, II (2002), стр.1181.
[17] ЧАС.Даниэльсен и Дж. Холд: Proc. 4-я Международная конф. по достижениям в технологии материалов для электростанций, работающих на ископаемом топливе, под ред. Р. Вишванатан и др., ASM International, (2004), стр.999.
[18] Т.Онидзава, Т. Вакаи, М. Андо и К. Аото: Proc. Ползучесть и разрушение высокотемпературных компонентов — вопросы проектирования и оценки ресурса / под ред. И.А. Шибли и др., DEStech Publications, inc., (2005), стр.130.
[19] К.Судзуки, С. Кумай, Х. Кусима, К. Кимура и Ф. Абэ: Tetsu-to-Hagane Vol. 89 (2003), стр.691.
[20] К.Судзуки, С. Кумай, Ю. Тода, Х. Кусима и К. Кимура: ISIJ Int. Vol. 43 (2003), стр.1089.
Побочные эффекты Z-препаратов при нарушении сна у людей, живущих с деменцией: популяционное когортное исследование | BMC Medicine
Guarnieri B, Adorni F, Musicco M, et al. Распространенность нарушений сна при легких когнитивных нарушениях и деменционных расстройствах: многоцентровое итальянское перекрестное клиническое исследование с участием 431 пациента.Dement Geriatr Cogn Disord. 2012; 33: 50–8. https://doi.org/10.1159/000335363.
CAS Статья Google ученый
Гитлин Л.Н., Ходжсон Н., Пирсол К.В. и др. Корреляты качества жизни людей с деменцией, живущих дома: роль домашней среды, лица, осуществляющего уход, и характеристик, связанных с пациентом. Am J Geriatr Psychiatry Off J Am Assoc Geriatr Psychiatry. 2014; 22: 587–97. https://doi.org/10.1016/j.jagp.2012.11.005.
Артикул Google ученый
Маккарри С.М., Логсдон Р.Г., Тери Л. и др. Характеристики нарушения сна у пациентов с болезнью Альцгеймера, проживающих в сообществе. J Geriatr Psychiatry Neurol. 1999; 12: 53–9. https://doi.org/10.1177/0891988790203.
CAS Статья Google ученый
Поллак С.П., Перлик Д. Проблемы со сном и помещение пожилых людей в лечебные учреждения.J Geriatr Psychiatry Neurol. 1991; 4: 204–10.
CAS Google ученый
Эштон Х. Руководство по рациональному использованию бензодиазепинов. Когда и что использовать. Наркотики. 1994; 48: 25-40. https://doi.org/10.2165/00003495-199448010-00004.
CAS Статья Google ученый
Танненбаум С., Пакетт А., Хилмер С. и др. Систематический обзор амнестических и неамнестических легких когнитивных нарушений, вызванных холинолитиками, антигистаминными, ГАМКергическими и опиоидными препаратами.Наркотики старения. 2012; 29: 639–58.
CAS Google ученый
Swift CG, Swift MR, Hamley J и др. Побочный эффект «толерантности» у пожилых людей, длительно принимающих бензодиазепиновые снотворные. Возраст Старение. 1984; 13: 335–43. https://doi.org/10.1093/ageing/13.6.335.
CAS Статья Google ученый
Бретт Дж., Мурнион Б. Управление злоупотреблением бензодиазепинами и зависимостью.Aust Prescr. 2015; 38: 152–5. https://doi.org/10.18773/austprescr.2015.055.
Артикул Google ученый
Woolcott JC, Richardson KJ, Wiens MO, et al. Метаанализ влияния 9 классов препаратов на падение у пожилых людей. Arch Intern Med. 2009; 169: 1952–60. https://doi.org/10.1001/archinternmed.2009.357.
Артикул Google ученый
Гунья Н.Клиническая и судебно-медицинская токсикология Z-препаратов. J Med Toxicol. 2013; 9: 155–62. https://doi.org/10.1007/s13181-013-0292-0.
CAS Статья Google ученый
Glass J, Lanctôt KL, Herrmann N, et al. Седативные снотворные у пожилых людей с бессонницей: метаанализ рисков и преимуществ. BMJ. 2005; 331: 1169. https://doi.org/10.1136/bmj.38623.768588.47.
Артикул Google ученый
Treves N, Perlman A, Kolenberg Geron L, et al. Z-препараты и риск падений и переломов у пожилых людей — систематический обзор и метаанализ. Возраст Старение. 2018; 47: 201–8. https://doi.org/10.1093/ageing/afx167.
Артикул Google ученый
Доннелли К., Бракки Р., Хьюитт Дж. И др. Бензодиазепины, Z-препараты и риск перелома шейки бедра: систематический обзор и метаанализ. Plos One. 2017; 12: e0174730. https://doi.org/10.1371 / journal.pone.0174730.
CAS Статья Google ученый
Хуанг Ц.-И, Чжоу ФХ-Ц, Хуанг И-С и др. Связь между золпидемом и инфекцией у пациентов с нарушением сна. J Psychiatr Res. 2014; 54: 116–20. https://doi.org/10.1016/j.jpsychires.2014.03.017.
Артикул Google ученый
Huang W-S, Tsai C-H, Lin C-C и др. Взаимосвязь между использованием золпидема и риском инсульта: тайваньское популяционное исследование случай-контроль.J Clin Psychiatry. 2013; 74: e433–8. https://doi.org/10.4088/JCP.12m08181.
CAS Статья Google ученый
Парсайк А.К., Маскаренхас С.С., Хош-Чашм Д. и др. Смертность, связанная с приемом анксиолитиков и снотворных — систематический обзор и метаанализ. Aust N Z J Psychiatry. 2015: 0004867415616695. https://doi.org/10.1177/0004867415616695.
Givens JL, Sanft TB, Marcantonio ER. Функциональное восстановление после перелома шейки бедра: комбинированные эффекты депрессивных симптомов, когнитивных нарушений и делирия.J Am Geriatr Soc. 2008; 56: 1075–9. https://doi.org/10.1111/j.1532-5415.2008.01711.x.
Артикул Google ученый
Макклири Дж., Коэн Д.А., Шарпли А.Л. Фармакотерапия нарушений сна при деменции. Версия Cochrane Database Syst, первая публикация в Интернете: 2016 г. doi: https: //doi.org/10.1002/14651858.CD009178.pub3.
Gustafsson M, Karlsson S, Gustafson Y, et al. Использование психотропных препаратов среди людей с деменцией — последующее шестимесячное исследование.BMC Pharmacol Toxicol. 2013; 14: 56. https://doi.org/10.1186/2050-6511-14-56.
Артикул Google ученый
Сивертсен Б., Омвик С., Паллесен С. и др. Когнитивно-поведенческая терапия против зопиклона для лечения хронической первичной бессонницы у пожилых людей: рандомизированное контролируемое исследование. ДЖАМА. 2006; 295: 2851–8. https://doi.org/10.1001/jama.295.24.2851.
Артикул Google ученый
Herrett E, Gallagher AM, Bhaskaran K, et al. Профиль ресурса данных: канал данных исследований клинической практики (CPRD). Int J Epidemiol. 2015; 44: 827–36. https://doi.org/10.1093/ije/dyv098.
Артикул Google ученый
Чизхолм Дж. Рид клиническая классификация. Бр Мед Дж. 1990; 300: 1092. https://doi.org/10.1136/bmj.300.6732.1092.
CAS Статья Google ученый
Герберт А., Вейларс Л., Зильберштейн А. и др. Профиль ресурса данных: Статистика госпитальных эпизодов, принятых пациентами (HES APC). Int J Epidemiol. 2017; 46: 1093–1093i. https://doi.org/10.1093/ije/dyx015.
Артикул Google ученый
Патель В. Смерти, зарегистрированные в Англии и Уэльсе: 2017. Лондон: Управление национальной статистики; 2018.
Google ученый
Департамент по делам сообществ и местного самоуправления, Правительство Великобритании. Английские индексы депривации 2015 г. https://www.gov.uk/government/statistics/english-indices-of-deprivation-2015. По состоянию на 22 октября 2019 г.
Лоулор Д.А., Тиллинг К., Дэйви С.Г. Триангуляция в этиологической эпидемиологии. Int J Epidemiol. 2016; 45: 1866–86. https://doi.org/10.1093/ije/dyw314.
Артикул Google ученый
Роджерс У.Стандартные ошибки регрессии в сгруппированных выборках. Stata Tech Bull 1994; 3. https://econpapers.repec.org/article/tsjstbull/y_3a1994_3av_3a3_3ai_3a13_3asg17.htm. По состоянию на 11 декабря 2019 г.
Grambsch PM, Therneau TM. Тесты и диагностика пропорциональных рисков на основе взвешенных остатков. Биометрика. 1994; 81: 515–26. https://doi.org/10.1093/biomet/81.3.515.
Артикул Google ученый
Groenwold RHH, Klungel OH, Altman DG, et al.Корректировка для непрерывных мешающих факторов: пример того, как предотвратить остаточное смешение. CMAJ Can Med Assoc J. 2013; 185: 401–6. https://doi.org/10.1503/cmaj.120592.
Артикул Google ученый
Де Лаэт К., Канис Дж. А., Оден А. и др. Индекс массы тела как предиктор риска перелома: метаанализ. Osteoporos Int. 2005; 16: 1330–8. https://doi.org/10.1007/s00198-005-1863-y.
Артикул Google ученый
Альтман Д.Г., Андерсен П.К. Расчет количества, необходимого для лечения для испытаний, в которых исход — время до события. BMJ. 1999; 319: 1492–5.
CAS Статья Google ученый
White IR, Royston P, Wood AM. Множественное вменение с использованием связанных уравнений: проблемы и рекомендации для практики. Stat Med. 2011; 30: 377–99. https://doi.org/10.1002/sim.4067.
Артикул Google ученый
Benjamini Y, Hochberg Y. Контроль уровня ложных открытий: практичный и эффективный подход к множественному тестированию. J R Stat Soc Ser B Methodol. 1995; 57: 289–300. https://doi.org/10.2307/2346101.
Артикул Google ученый
Sterne JA, Hernán MA, Reeves BC, et al. ROBINS-I: инструмент для оценки риска систематической ошибки в нерандомизированных исследованиях вмешательств. BMJ. 2016; 355: i4919. https://doi.org/10.1136/bmj.i4919.
Артикул Google ученый
Шарма С., Мюллер С., Стюарт Р. и др. Предикторы падений и переломов, ведущих к госпитализации у людей с деменцией: репрезентативное когортное исследование. J Am Med Dir Assoc. 2018; 19: 607–12. https://doi.org/10.1016/j.jamda.2018.03.009.
Артикул Google ученый
Хан Н.Ф., Харрисон С.Е., Роуз П.В. Достоверность диагностического кодирования в базе данных исследований общей практики: систематический обзор. Br J Gen Pract. 2010; 60: e128–36.https://doi.org/10.3399/bjgp10X483562.
Артикул Google ученый
Staa T-PV, Abenhaim L. Качество информации, записанной в британской базе данных записей первичной медико-санитарной помощи: исследование госпитализаций из-за гипогликемии и других состояний. Pharmacoepidemiol Drug Saf. 1994; 3: 15–21. https://doi.org/10.1002/pds.2630030106.
Артикул Google ученый
Huerta C, Johansson S, Wallander M и др. Факторы риска и краткосрочная смертность от венозной тромбоэмболии, диагностированной в учреждениях первичной медико-санитарной помощи в Соединенном Королевстве. Arch Intern Med. 2007. 167: 935–43. https://doi.org/10.1001/archinte.167.9.935.
Артикул Google ученый
Руигомес А, Мартин-Мерино Е, Родригес ЛАГ. Подтверждение диагнозов ишемической цереброваскулярности в сети по улучшению здоровья (THIN). Pharmacoepidemiol Drug Saf.2010; 19: 579–85. https://doi.org/10.1002/pds.1919.
Артикул Google ученый
Гиббс Р., Ньюсон Р., Лоуренсон Р. и др. Диагностика и начальное лечение инсульта и транзиторной ишемической атаки в регионах здравоохранения Великобритании с 1992 по 1996 год: опыт национальной базы данных первичной медико-санитарной помощи. Инсульт. 2001; 32: 1085–90. https://doi.org/10.1161/01.str.32.5.1085.
CAS Статья Google ученый
Derby LE, Myers MW, Jick H. Использование дексфенфлурамина, фенфлурамина и фентермина и риск инсульта. Br J Clin Pharmacol. 1999; 47: 565–9. https://doi.org/10.1046/j.1365-2125.1999.00928.x.
CAS Статья Google ученый
Гриббин Дж., Хаббард Р., Смит С. и др. Частота падений и смертность среди пожилых людей, получающих первичную медико-санитарную помощь в Соединенном Королевстве. QJM. 2009. 102: 477–83. https://doi.org/10.1093/qjmed/hcp064.
CAS Статья Google ученый
Ray WA. Оценка эффектов лекарств вне клинических испытаний: разработки для новых пользователей. Am J Epidemiol. 2003; 158: 915–20. https://doi.org/10.1093/aje/kwg231.
Артикул Google ученый
Schneeweiss S, Patrick AR, Stürmer T, et al. Повышение уровня ограничений в исследованиях фармакоэпидемиологических баз данных пожилых людей и сравнение с результатами рандомизированных исследований.Med Care. 2007; 45: S131–42. https://doi.org/10.1097/MLR.0b013e318070c08e.
Артикул Google ученый
Доре Д.Д., Зулло А.Р., Мор В. и др. Возраст, пол и дозовые эффекты небензодиазепиновых снотворных на перелом шейки бедра у жителей домов престарелых. J Am Med Dir Assoc. 2018; 19: 328–332.e2. https://doi.org/10.1016/j.jamda.2017.09.015.
Артикул Google ученый
Тамия Х., Ясунага Х., Матуси Х. и др. Снотворные и возникновение переломов костей у госпитализированных пациентов с деменцией: согласованное исследование случай-контроль с использованием национальной базы данных стационарных пациентов. Plos One. 2015; 10: e0129366. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0129366.
CAS Статья Google ученый
Берри С.Д., Ли Й., Цай С. и др. Использование небензодиазепиновых препаратов для сна и переломы бедра у жителей домов престарелых.JAMA Intern Med. 2013; 173: 754–61. https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2013.3795.
CAS Статья Google ученый
Толппанен А.М., Тайпале Х., Тансканен А. и др. Сравнение предикторов перелома бедра и смертности после перелома бедра у местных жителей с болезнью Альцгеймера и без нее — когортное исследование с сопоставимым воздействием. BMC Geriatr. 2016; 16: 204. https://doi.org/10.1186/s12877-016-0383-2.
Артикул Google ученый
Finkle WD, Der JS, Greenland S, et al. Риск переломов, требующих госпитализации после начального назначения золпидема, алпразолама, лоразепама или диазепама у пожилых людей. J Am Geriatr Soc. 2011; 59: 1883–90. https://doi.org/10.1111/j.1532-5415.2011.03591.x.
Артикул Google ученый
Brandt J, Leong C. Бензодиазепины и Z-препараты: обновленный обзор основных неблагоприятных исходов, о которых сообщалось в эпидемиологических исследованиях.Препараты РД. 2017; 17: 493–507. https://doi.org/10.1007/s40268-017-0207-7.
Артикул Google ученый
Frey DJ, Ortega JD, Wiseman C, et al. Влияние золпидема и инерции сна на баланс и когнитивные способности во время ночного пробуждения: рандомизированное плацебо-контролируемое исследование. J Am Geriatr Soc. 59: 73–81. https://doi.org/10.1111/j.1532-5415.2010.03229.x.
Allain H, Bentué-Ferrer D, Polard E, et al.Постуральная нестабильность и последующие падения и переломы бедра, связанные с употреблением снотворных у пожилых людей: сравнительный обзор. Наркотики старения. 2005; 22: 749–65.
Артикул Google ученый
Дием С.Дж., Юинг С.К., Стоун К.Л. и др. Использование небензодиазепиновых седативных снотворных и риск падений у пожилых мужчин. J Gerontol Geriatr Res. 2014; 3: 158. https://doi.org/10.4172/2167-7182.1000158.
Артикул Google ученый
Yu N-W, Chen P-J, Tsai H-J, et al. Связь употребления бензодиазепинов и Z-наркотиков с риском госпитализации из-за травм, связанных с падением, среди пожилых людей: общенациональное исследование методом случай-контроль на Тайване. BMC Geriatr. 2017; 17: 140. https://doi.org/10.1186/s12877-017-0530-4.
CAS Статья Google ученый
Sterke CS, van Beeck EF, van der Velde N, et al. Новые идеи: взаимосвязь доза-реакция между психотропными препаратами и падениями: исследование, проведенное среди жителей домов престарелых с деменцией.J Clin Pharmacol. 2012; 52: 947–55. https://doi.org/10.1177/00
CAS Статья Google ученый
Тайпале Х, Копонен М, Тансканен А и др. Использование бензодиазепинов и родственных им лекарств связано с риском инсульта у людей с болезнью Альцгеймера. Int Clin Psychopharmacol. 2017; 32: 135–41. https://doi.org/10.1097/YIC.0000000000000161.
Артикул Google ученый
Герман Д.М., Бассетти КЛ. Роль нарушения дыхания во сне и нарушений сна и бодрствования в восстановлении после инсульта. Неврология. 2016; 87: 1407–16. https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000003037.
CAS Статья Google ученый
Joya FL, Kripke DF, Loving RT и др. Мета-анализ снотворных и инфекций: эзопиклон, рамелтеон, залеплон и золпидем. J Clin Sleep Med JCSM Off Publ Am Acad Sleep Med. 2009; 5: 377–83.
Google ученый
Nakafero G, Sanders RD, Nguyen-Van-Tam JS, et al. Связь между бензодиазепинами и пневмонией, связанной с гриппоподобным заболеванием, и смертностью: анализ выживаемости с использованием данных по первичной медико-санитарной помощи Великобритании. Pharmacoepidemiol Drug Saf 2016;: н / д-н / д. DOI: https: //doi.org/10.1002/pds.4028.
Wang M-T, Wang Y-H, Chang H-A, et al. Использование бензодиазепинов и Z-препаратов и риск пневмонии у пациентов с хроническим заболеванием почек: популяционное исследование «случай-контроль».Plos One. 2017; 12: e0179472. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0179472.
CAS Статья Google ученый
Taipale H, Tolppanen A-M, Koponen M, et al. Риск пневмонии, связанной с случайным употреблением бензодиазепинов среди проживающих в общинах взрослых с болезнью Альцгеймера. CMAJ. 2017; 189: E519–29. https://doi.org/10.1503/cmaj.160126.
Артикул Google ученый
Саарелайнен Л., Толппанен А.М., Копонен М. и др. Риск смерти, связанный с новым использованием бензодиазепинов среди лиц с болезнью Альцгеймера: согласованное когортное исследование. Int J Geriatr Psychiatry. 2018; 33: 583–90. https://doi.org/10.1002/gps.4821.
Артикул Google ученый
Neutel CI, Johansen HL. Связь между употреблением снотворных и повышением смертности: причинная связь или вмешательство? Eur J Clin Pharmacol. 2015; 71: 637–42.https://doi.org/10.1007/s00228-015-1841-z.
CAS Статья Google ученый
Уолли Т., Скотт А.К. Назначение в пожилом возрасте. Postgrad Med J. 1995; 71: 466–71.
CAS Статья Google ученый
Milton JC, Hill-Smith I, Jackson SHD. Назначение для пожилых людей. BMJ. 2008; 336: 606–9. https://doi.org/10.1136/bmj.39503.424653.80.
Артикул Google ученый
Экспертной группой по обновлению критериев пива Американского гериатрического общества 2019 года. Американское гериатрическое общество, 2019 г. обновило критерии AGS Beers Criteria® в отношении потенциально несоответствующего использования лекарств у пожилых людей. J Am Geriatr Soc 2019; 67: 674–694. DOI: https: //doi.org/10.1111/jgs.15767.
Brown EE, Kumar S, Rajji TK, et al. Предвидение и смягчение воздействия пандемии COVID-19 на болезнь Альцгеймера и связанные с ней деменции. Am J Geriatr Psychiatry Первая публикация в Интернете: 18 апреля 2020 г.DOI: https: //doi.org/10.1016/j.jagp.2020.04.010.
Проведение экспериментов с использованием FTF
Предсказание грамматической переменной из социолингвистической, продолжение
Насколько велик эффект?
Статистически значимый результат может быть маленьким или большим. В качестве мы видели, значение просто говорит нам, что результат маловероятен быть случайно.Более того, чтобы сделать обобщение из значимых В результате экспериментальная выборка должна приближаться к случайной выборке. из определенной совокупности высказываний (например, в случае ICE-GB, население может быть британским английским 1990-х годов, разговорным и написано).
Если результат значительный, это не значит, что эффект большой. Ниже мы обсуждаем четыре различных показателя величины эффекта.Это
относительный размер (пропорция, вероятность выборки)
включая погрешность
относительное колебание (изменение пропорции)
хи-квадрат, а
Измерение фи-ассоциации Крамера.
Относительный размер
Полезным показателем размера эффекта является пропорция случаев в категории, т.е.е., выборочная вероятность того, что конкретная выбирается результат (например, , , , ), учитывая конкретный значение независимой переменной (в примере текст категории ).
иждив. переменная |
|||||
дв |
… |
ИТОГО |
|||
независимый переменная |
iv |
О ( дв , iv ) |
ИТОГО ( iv ) |
||
… |
|||||
ИТОГО |
ИТОГО ( дв ) |
ИТОГО |
Схематическая таблица непредвиденных обстоятельств и значения, относящиеся к конкретному точка [ dv , iv ]
В предыдущем примере 150 из 200 случаев (75%), обнаруженных в категории разговорных , , которые , с 60 из 100 случаев (60%) в написано .Если iv представляет различные значения независимой переменной, а dv значения DV (конкретный запрос), O ( dv , iv ) представляет наблюдаемое значение (ячейка в таблице), так что формула
вероятность pr ( dv | iv ) = O ( dv , iv ) / ИТОГО ( iv ).
Таким образом,
вероятность пр ( кто | разговорный ) = O ( кто , разговоров ) / ИТОГО ( разговоров ) = 150/200 = 0,75.
Вероятности — это нормализованный способ просмотра частот (они находятся между 0 и 1, а для полностью перечисленного набора альтернатив сумма должна быть равна 1).Эта вероятность равна выборочной вероятности эксперимент, то есть, если выборка была действительно репрезентативной населения, это была бы вероятность того, что конкретная зависимое значение было выбрано, если конкретное значение независимого переменная была выбрана.
Поля погрешности
Как мы уже отмечали, приведенная выше вероятность является оценкой вероятности. на основе выборки корпуса.Если бы мы воспроизвели эксперимент с другой выборкой корпуса, взятой из той же популяции Английские высказывания, мы можем не получить такой же результат. Как следствие, когда мы делаем такую оценку, полезно также вычислить вероятностная погрешность или доверительный интервал . Это вероятный диапазон значений вероятности.
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
критическое
значения z (из Википедии) |
В таблице справа перечислены критические значения z для некоторых общие точки ошибок.Способ чтения таблицы справа — это выберите соответствующий процент и считайте критическое значение из z . Таким образом, 95% случаев при нормальном распределении попадают в 1,95996 стандартного отклонения среднего.
Рассчитывается стандартное отклонение биномиального распределения. по следующей формуле:
стандартное отклонение с = √ np (1- p ),
, где p = pr ( dv | iv ) и n = ИТОГО ( iv ).
Однако это стандартное отклонение для фактически наблюдаемого частота . Чтобы оценить погрешность наблюдаемой вероятности , стандартное отклонение необходимо разделить на общее количество случаев № . Затем эту формулу можно переписать как
вероятностное стандартное отклонение с ( p ) = √ ( p (1- p ) / № ).
Обратите внимание, что по мере увеличения числа случаев n вероятностная стандартное отклонение падает (уменьшается погрешность).
В приведенном выше примере s ( p ) = √ (0,75 x 0,25 / 200) = 0,0306. Биномиальный доверительный интервал (при ошибке 0,05 уровень) составляет z (крит) x s ( p ), поэтому с z (крит) = 1.95996 доверительный интервал 0,06. Мы можем запишите это как вероятность пр ( кто | разговорный ) = 0,75 ± 0,06.
Вариант этого метода — баллов Уилсона интервальный метод. Этот менее известный метод компенсирует для так называемых эффектов пола и потолка в асимметричных распределениях где p близко к 0 или 1.Проблема иллюстрируется рисунок ниже. Обратите внимание, что p не может быть меньше нуля, поэтому Нормальное распределение, представленное пунктирной линией, не может быть реалистичной моделью ожидаемого распределения. Вместо этого распределение смещено к центру диапазона ( p = 0,5).
У нас есть неравный доверительный интервал ( w- , w + ), который вычисляется по следующей формуле.
Интервал оценки Вильсона ( w -, w +) = [ p + z ² / n ± z √ ( p (1- p ) / n + z ² / 4n )] / [1 + z ² / n ].
См. Также Биномиальные распределения, вероятность и Вильсона. доверительный интервал , Уоллис (2009).
Относительное колебание
Мы можем использовать относительный размер для расчета процента качели , или изменение вероятности в сторону или от определенного значения независимой переменной в зависимости от грамматического выбора.
В зависимости от экспериментальной конструкции вас могут заинтересовать
- изменение одного значения переменной на другое (например,грамм. изменение со временем) или
- эффект выбора значения , и в этом случае вы можете Измерьте качели от центральной точки.
Рассмотрим вторую из них. Первый обсуждается в Уоллис (2010), z-квадрат: происхождение и использование χ² .
В нашем изобретенном примере 150 из 200 экземпляров, обнаруженных в подкорпусе разговорных , , которые (75%) по сравнению с оставшимися 50 случаями (25%), которые составляют из .Предположим, что мы вычисляем поворот к , который в говорит категория. Как и раньше, рассмотрим случай, когда iv разговорный и dv это who .
вероятность pr ( dv | iv ) = O ( dv , iv ) / ИТОГО ( iv ).
Колебание рассчитывается по разнице между этим значением и априорная вероятность для значения, т.е.э., 210 из 300. Это написано:
априорная вероятность pr ( dv ) = TOTAL ( dv ) / TOTAL, и
относительное колебание ( dv , iv ) = pr ( dv | iv ) — пр ( дв ),
, где ИТОГО — общая сумма.Это дает нам процентное колебание к разговорный для кто следующим образом:
качели (, , , ) = , пр. (, | , ) — пр ( воз ) = 0,75-0,7 = 0,05,
, который мы могли бы записать как + 5%.
Пределы погрешности для относительного колебания
Отметим еще раз, что это делает наивное предположение, что образец является представителем населения.
Для расчета доверительного интервала двух некоррелированных наблюдений мы используем Bienaymé формула, или «правило суммы отклонений». В этом говорится что дисперсия разницы между переменными — это сумма отклонений, итого с ² = с 1 ² + с 2 ².
стандартное отклонение с = √ ( с ( p ) ( who | разговорный ) ² + s ( p ) ( who ) ²).
Выше мы вычислили с ( p ) ( who | разговорный ) = 0,0306. Чтобы вычислить s ( p ) ( who ), подставляем p = pr ( who ) = 0,7 и n = TOTAL = 300 в уравнение для биномиального стандартного отклонения. В этом примере s ( p ) = √ (0.7 х 0,3 / 300) = 0,0265. Подставляя, получаем s = √ (0,0306² + 0,0265²) = 0,0405. Тогда стандартная ошибка составляет 1,95996 x 0,0405 = 0,0793.
Мы можем представить это как колебание 0,05 ± 0,0793 или между -3% и + 13%. Интервал пересекает нулевую точку, а это значит, что мы не можем сказать, что есть значительный сдвиг в сторону , кто в устных данных. (Мы уже показали, что , который незначительно выбрано с помощью критерия согласия здесь).Очевидно, что это большой доверительный интервал, но его можно уменьшить. если будет больше данных (например, поскольку n увеличивает вероятностный стандартное отклонение падает).
Вклад хи-квадрат
Как мы уже отмечали, относительные размеры и колебания не учитываются. учитывать погрешность, вызванную тем фактом, что мы вычисляем по образцу.Мы должны попытаться учесть это, в частности, если выборка достаточно мала (по консервативной оценке, где в одной камере менее 20 случаев или менее 100 случаев в итоге). Один из способов сделать это, как мы видели выше, — вычислить Биномиальный доверительный интервал для каждого случая.
Другой подход, основанный на вкладе хи-квадрат, говорит нам какие независимые значения переменных вносят наибольший вклад в конкретный исход.
Предположим, мы рассматриваем не сам критерий значимости, а индивидуальный вклад в общий хи-квадрат каждое значение . Вернемся к нашему придуманному примеру чтобы проиллюстрировать суть дела.
DV (выбор = кого больше кто ) | |||
IV ( категория текста ) | наблюдается O кого |
ожидается E ИТОГО / SF |
хи-квадрат взнос |
разговорный | 50 | 60 | 1.667 |
письменный | 40 | 30 | 3,333 |
ИТОГО | 90 | 90 | 5.000 |
Напомним, что
хи-квадрат χ² = Σ (E-O) ² / E, поэтому
вклад хи-квадрат = (E-O) ² / E,
, где O = O ( dv , iv ) и E = TOTAL ( iv ) x TOTAL ( dv ) / TOTAL (эта доля является масштабным коэффициентом SF).
Если индивидуальный вклад высок, это либо потому, что ожидаемое значение низкое или разница между наблюдаемым и ожидаемый достаточно высок. Если независимая переменная имеет более двух значений, вы можете подумать, есть ли различие между конкретным значением и всеми остальными будет значительным. Вы можете сделать это с помощью простого мини-χ²: « x против.мир »хи-квадрат. Это хи-квадрат 2 x 2, который состоит из вклада хи-квадрат для определенного значения плюс его дополнение , которое определяется как
дополнение хи-квадрат = (E-O) ² / (ИТОГО ( iv ) -E).
Вы можете сравнить этот мини-χ² с критическим значением для χ² ( df = 1), чтобы определить, является ли значение индивидуальным. существенный.( Совет : если только вклад хи-квадрат превосходит критическое значение, вам не нужно вырабатывать дополнение!)
Cramér’s phi
Проблема с хи-квадрат как мерой ассоциации состоит в том, что он (а) пропорционален квадрату размера набора данных и (б) немасштабированные. Сложно сравнивать значения хи-квадрат. между разными образцами. «Фи Крамера» является вероятностной мерой, которая существенно это исправляет.
φ = √χ² / (ИТОГО x ( k -1))
, где χ² — сумма из таблицы, k — ширина строки или столбца, в зависимости от того, что меньше.
Эта формула выводит единую меру «размера эффекта» для любого Таблица сопряженности.
Тесты на соответствие не подходят для измерения изменений единственное значение.Однако Уоллис (2010) дает метод вычисления согласия φ что сопоставимо с процентным колебанием, но не страдает от некоторые из его дефектов.
Как видите, эти меры могут использоваться как для измерения размер общего эффекта и укажите конкретные значения, которые вы может пожелать сосредоточиться на и далее подразделить.
Общие проблемы
Ниже рассматриваются следующие проблемы:
мы неправильно указали нулевую гипотезу?
мы перечислили все соответствующие ценности?
действительно ли мы имеем дело с одним и тем же языковым выбором?
мы посчитали одно и то же дважды?
как мы можем исследовать, как две грамматические переменные
взаимодействовать?
Более сложные задачи обсуждаются в финале.
страница:
эффективно ли мы уловили аспект аннотации
мы требуем?
можем ли мы сказать, совпадают ли случаи
друг друга, исследуя корпус?
Проблема: мы неверно указали нулевую гипотезу?
Нулевая гипотеза — это утверждение, что вариация не отличается от ожидаемого распределения.Если ожидаемый распределение указано неверно, эксперимент будет измерять не та вещь , и ваши претензии не будут обоснованы. Другими словами, получают экспериментальный дизайн. правый .
Если вы выполнили шаги в основном пример выше, у вас не должно быть проблем. Однако часто исследователи делают предположение, что ожидаемое распределение просто основывается на количестве материала в каждом подкорпусе.В лексический или помеченный корпус, может быть труднее вычислить ожидаемое распределение, потому что оно может включать в себя перечисление большого количество возможных альтернатив.
Например, предположим, что мы сравниваем частоту модального глагола «Май» в ряду подкорпусов, с количеством материал в каждом. В соответствующем масштабе это можно было бы процитировать как частота «на миллион слов», «на тысячу» слова »и т. д.
Однако здесь есть очевидная проблема: что, если бы мы нашли это слово «может» появлялось чаще, чем ожидалось, в скажем, официальное письмо. Это , а не , говорит нам, если
- в формальном письме больше используется модальное окно , или
- модальное слово используется чаще, чем другие модальные альтернативы (e.g., «can») в официальной письменной форме.
Обнаруженные нами вариации могут быть связаны с вариациями в распределении из целая группа (тип a), в этом случае объяснение действительно должно быть более общим; или из-за изменения в пределах группа (тип b), вариация, которая может быть скрыта, если мы просто сравнить распределение случаев с общим распределением слов.
Это означает, что мы должны избегать использования количества материала в корпусе, чтобы оценить ожидаемую частоту. В грамматике возможность конкретного языкового выражения зависит на , возможно ли это выражение с самого начала , и эта осуществимость также может варьироваться в зависимости от независимой переменной.
Вместо использования распределения материала корпуса мы основываем ожидаемое распределение в общем случае, которое определяет, когда возникает возможность вариации.Есть два способа сделать это: сверху вниз или, как в предыдущий пример, снизу вверх.
- Снизу вверх. Перечислите интересующие нас результаты в, а затем определите ожидаемое распределение, сложив вместе распределения каждого из этих исходов. Это то, что мы делали в наш эксперимент «кто против кого».
- Сверху вниз. Сначала определите распределение обращений, а затем разделите его полностью, перечислив все возможные альтернативы. На на следующей странице мы проиллюстрируем это с помощью несколько примеров, исследующих грамматическое взаимодействие.
Таким образом, полезная нулевая гипотеза состоит в том, что результат не меняйте когда выбор встает в первую очередь скорее чем то, что он не меняется пропорционально количеству материала в корпусе.
Наконец, обратите внимание, что вы, конечно, можете работать в обоих направлениях. в рамках того же эксперимента. В следующем примере мы определяем, кто против , в котором и работают снизу вверх; затем мы определяем группу which / what + N и разделите ее (т.е. мы работаем сверху вниз).
Проблема: мы перечислили все соответствующие ценности?
Когда вы не можете перечислить или перечислить все возможные результаты определенного типа, это также влияет на выводы, которые вы можете сделать.
В рассмотренном примере мы предположил, что существует два возможных альтернативных исхода, , и которых . DV определяется как один или другой из этих. Обратите внимание, что в формальном в схеме мы написали, что итоговая сумма строки была выражением вида « a и ( x или y или …)», а не просто « a » — могут быть другие значения, не входит в выбор «( x или y или…) ’.
Если мы не рассмотрим все вероятные результаты, наши результаты могут быть слишком конкретным, чтобы быть теоретически интересным (см. обсуждение значения) и может быть более вероятно из-за артефакт аннотации.
Иногда мы можем добавить другие альтернативы при определении приоритетов одни грамматические отличия от других. Для этого у нас группа альтернативы иерархически для формирования результата , таксономия .
Если два результата слегка отличаются друг от друга, но отличается от третьего (например, who vs. who vs. which / what + N конструкции, мы могли бы рассмотреть две разные таблицы и наборов тестов:
- для сравнения первых двух агрегированных вместе стретий (когда мы используем кто или кто ?) и
- , чтобы сосредоточиться на различии между первыми двумя (когда мы предпочтительнее , кто , а не , кому ?).
Таблица непредвиденных обстоятельств должна быть разделена на две следующие части.
оригинал: x по сравнению с y против. z | (а) ( х или y ) по сравнению с z |
(б) х по сравнению с y |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
Мы также можем дополнительно разделить which / what + N конструкции (на рисунке: серые, справа).
Проблема: действительно ли мы имеем дело с одним и тем же языковым выбором?
Одно преимущество работы снизу вверх, а не снизу вверх. сверху вниз — это то, что этот метод побуждает вас думать о специфика каждого языкового выбора. Наше предположение было что кто и кто взаимозаменяемы, т.е., любое время оратор или писатель использует одно выражение, другое может в равной степени быть замененным. Точно так же на иллюстрации выше мы эффективно предполагается, что во всех случаях, когда использовались who или who, which / what + N выражение можно заменить, и наоборот. Но иногда ты нужно проверять предложения в корпусе, чтобы быть уверенным.
Это особая проблема, если вы хотите посмотреть на явление который не представлен в корпусе.Например, в ICE-GB, в частности подтипы модальных окон не помечаются. Предположим, мы хотели противопоставить деонтический (разрешительный) май с деонтическим банкой , а затем сравните их с другими способами выражения разрешения. Мы не хотите, чтобы deontic можно было спутать с другими типами модальных может , потому что эти другие типы не выражают то же самое языковой выбор.Решение состоит в том, чтобы сначала классифицировать модальные окна вручную (эффективно, выполняя дополнительную аннотацию). Этот будет возможно за счет использования «списков выбора» в ICECUP 3.1.
Эта проблема связана с проблемами, возникающими из аннотации.
Проблема: мы посчитали одно и то же дважды?
Если вы включаете дела, которые структурно не независимы от друг друга вы нарушаете одно из требований статистического тестовое задание. Вы не можете сосчитать одно и то же дважды.
Проблема возникает из-за того, что корпус не похож на обычную базу данных и «дела» взаимодействуют друг с другом.
Есть несколько способов, которыми эта проблема «группировки» может возникнуть. Мы перечислили их из наиболее грамматически явных к самому случайному.
- Совпадения полностью перекрывают друг друга.Мы обсуждали это в контекст сопоставления корпуса (см. здесь). Единственный аспект этого соответствия, который можно назвать независимым в том, что разные узлы относятся к разным частям одного и того же дерево. Если вы избегаете использования неупорядоченных отношений в FTF, этого не произойдет.
- Совпадения частично перекрывают друг друга, т.е.е., часть одна FTF совпадает с частью другой. Есть два разных типы частичного перекрытия: где перекрывающиеся узлы в tree одинаковые в FTF или разные. Первый тип может возникают с возможными связями в FTF, второй может произойти только в том случае, если два узла в FTF могут соответствовать одной и той же составляющей в дереве (см. определение перекрытия случаев здесь).
- Одно совпадение может доминировать или подавлять другое, например, пункт в предложении.
- В качестве альтернативы совпадение может быть связано с другим простым строительство, например, координация.
- Конструкция может повторяться одним и тем же динамиком (возможно, в том же высказывании) или воспроизведен другим говорящим.
Если вы используете ICECUP для проведения экспериментов, вы можете исключить из результатов поиска, определив «случайную выборку» а затем применяя его к каждому FTF.Однако это делает предложения более тонкими, не совпадающие случаи. Если несколько падежей сосуществуют в одном предложении и предложения включены, они все будут включены. Кроме того, так как это будет означать, что количество случаев уменьшится, вероятность что на эксперимент влияет ограниченная независимость случаев будет увеличиваться.
Мы должны поместить это в некоторый числовой контекст: если вы глядя на (скажем) тридцать тысяч статей, маловероятно, что небольшая степень группирования повлияет на значимость результат.Если, с другой стороны, если вы смотрите на относительно нечастый предмет (скажем, в двузначных числах) и при осмотре случаи, когда вы обнаруживаете, что многие из них согласованы с каждым другое, вы можете удалить эти согласованные элементы, либо ограничивая FTF или вычитая результаты нового FTF который подсчитывает количество дополнительных согласованных условий для каждого исход.
Идеальным решением было бы, чтобы поисковая программа определяла потенциальные проблемы в процессе отбора проб и взаимодействие со скидкой случаи в некотором роде. Мы занимаемся исследованием этой проблемы (в рамках процесса, называемого обнаружением знаний в корпусе ), и Надеюсь, мы сможем поддержать это в будущих выпусках программного обеспечения. До тогда, однако, вы должны иметь в виду наши комментарии выше.
Проблема: как мы можем исследовать, как взаимодействуют две грамматические переменные?
Пропозициональная логика (перетаскивание), которую мы использовали до сих пор, отлично работает для социолингвистического предиктора в сочетании с FTF. Это потому, что «кейс» в социолингвистических терминах состоит набора текстовых единиц.Но каждая текстовая единица может содержать несколько падежей той же грамматической конструкции. Что, если мы хотим изучить взаимодействие двух аспектов единой грамматической конструкции?
Мы не можем просто вычислить пересечения для сбора статистики. Мы должны быть уверены, что таблица правильно суммирует различные классы соответствия падежей в корпусе. Как мы это делаем?
Это вопрос, к которому мы обратимся дальше.
Домашние страницы FTF Шона Уоллиса
и Джерри
Нельсон.
Комментарии / вопросы на [email protected]
Подписаться на @UCLEnglishUsage
Последнее изменение этой страницы 28 января, 2021 от Survey Web Administrator.
.
A nice attention grabbing header!
A descriptive sentence for the Call To Action (CTA).
Welcome to our blog!