КОКУС ЧОҢДУКТАРДЫН ЫКТЫМАЛДУУЛУКТАРЫН БӨЛҮШТҮРҮҮ ФУНКЦИЯСЫН ОКУТУУНУН ЫКМАЛАРЫ

Аннотация: Бөлүштүрүү функциясын, үзгүлтүксүз кокус чоңдуктардын ыктымалдуулуктарын бѳлүштүрүүнүн жиктелиш функциясы (ыктымалдуулуктун тыгыздыгы), ыктымалдуулуктарды бир калыпта бѳлуштүрүү законун аныктоо. Бөлүштүрүү функциясынын касиеттерин окутуу, далилдөө. X кокус чоңдугунун кабыл алууга мүмкүн болгон маанилери (a,b) интервалында жаткандыгынын ыктымалдуулугу бөлүштүрүү функциясынын өсүндүсүнө барабар. Түйүндүү сѳздѳр: Бөлүштурүү функциясы, үзгүлтүксүз кокус чоңдуктардын ыктымалдуулуктары, дискреттик кокус чоңдук, бөлүштүрүүнүн интегралдык функциясы, баштапкы функция. Аннотация: Определять вид непрерывной случайной величины, находить вероятность попадания случайной величины в заданный интервал по заданной функции распределения, уметь находить плотность распределения и равномерное распределения. Еще одно отличие характеристики случайных величин непрерывного действия-включение функции классификации распределения вероятностей, обнаружение первого производного функции последовательности. Следовательно, характеристика распределения вероятностей дискретных случайных величин. Свойства функции распределения обучения и доказательства. Х может быть, чтобы принять параметры диапазона значений (а, б), что функция распределения вероятностей равна приращению. Ключевые слова: Функция распределения, вероятность непрерывной случайной величины, дискретная случайная величина, интегральная функция распределения, первообразная. Annotation: Determine the type of random variable, find the probability of a random variable falling into a given interval by a given distribution function, be able to find the distribution density and uniform distribution. Properties of learning distribution function and evidence. X maybe to take the parameters of the range of values (a, b), that the probability distribution function is equal to the increment. Another difference in the characterization of continuous random variables is the inclusion of the classification function of the probability distribution, the detection of the first derivative of the sequence function. Hence, the characteristic of the probability distribution of discrete random variables Non-decreasing functions, ∫ _ (- ∞) ^ ∞▒ 〖P (x) ax = 1〗. In the case of an individual, if the values of a random variable (a, b) are located within ∫_a ^ b▒ 〖P (x) ax = 1〗 Keywords: Distribution function, probability of continuous random variable, discrete random variable, integral distribution function, antiderivative. DOI: 10.35254/bhu.2019.50.1 ВЕСТНИК БИШКЕКСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. No4(50) 2019 169 Аннотация: Бөлүштүрүү функциясын, үзгүлтүксүз кокус чоңдуктардын ыктымалдуулуктарын бѳлүштүрүүнүн жиктелиш функциясы (ыктымалдуулуктун тыгыздыгы), ыктымалдуулуктарды бир калыпта бѳлуштүрүү законун аныктоо. Бөлүштүрүү функциясынын касиеттерин окутуу, далилдөө. X кокус чоңдугунун кабыл алууга мүмкүн болгон маанилери (a,b) интервалында жаткандыгынын ыктымалдуулугу бөлүштүрүү функциясынын өсүндүсүнө барабар. X кокус чондугу PP(xx < xx1) ыктымалдуулукта x ден кичине маанилерди кабыл алат; X кокус чондугу xx1 ≤ xx < xx2барабарсыздыктын ыктымалдуулугу PP(xx1 ≤ xx < xx2) түрүндө канааттандырат. Үзгүлтүксүз кокус чоңдуктарды мүнөздөөнүн дагы бир башкача жолу ыктымалдуулукту бөлүштүрүүнүн жиктелиш функциясын киргизүү, тутамдык функциясынын биринчи туундусун табуу. Демек,тутамдык функция жиктелиш функциясынын баштапкы функциясы болорун, дискреттик кокус чондуктардын ыктымалдуулуктарынын бөлүштүрүүсүн мунөздөө. Жиктелиш функциясы кемибөөчү функция, ∫ ff(xx)dddd = 1 ∞ −∞ . Жекече учурда, эгерде кокус чоңдуктардын мүмкүн болгон маанилери (a,b) аралыгында жайгашса, анда � ff(xx)dddd = 1 bb aa Түйүндүү сѳздѳр: Бөлүштурүү функциясы, үзгүлтүксүз кокус чоңдуктардын ыктымалдуулуктары, дискреттик кокус чоңдук, бөлүштүрүүнүн интегралдык функциясы, баштапкы функция. Аннотация: Определять вид непрерывной случайной величины, находить вероятность попадания случайной величины в заданный интервал по заданной функции распределения, уметь находить плотность распределения и равномерное распределения. Еще одно отличие характеристики случайных величин непрерывного действия-включение функции классификации распределения вероятностей, обнаружение первого производного функции последовательности. Следовательно, характеристика распределения вероятностей дискретных случайных величин. Ключевые слова: Функция распределения, вероятность непрерывной случайной величины, дискретная случайная величина, интегральная функция распределения, первообразная. Annotation: Determine the type of random variable, find the probability of a random variable falling into a given interval by a given distribution function, be able to find the distribution density and uniform distribution. Properties of learning distribution function and evidence. X maybe to take the parameters of the range of values (a, b), that the probability distribution function is equal to the increment. Another difference in the characterization of continuous random variables is the inclusion of the classification function of the probability distribution, the detection of the first derivative of the sequence function. Keywords: Distribution function, probability of continuous random variable, discrete random variable, integral distribution function, antiderivative.

STRESS INDEX IN UKRAINE’S MARKET OF NEGOTIABLE FINANCIAL INSTRUMENTS

Market of negotiable financial instruments is an immanent component of the financial system and is in a two-way relationship with other financial institutions and real sector of the economy in terms of ensuring its stable functioning. Possible market shocks can adversely affect state of the economy; therefore regulators should carry out constant market surveillance to detect and prevent early possible market violations, by calculating (in particular) the composite stress index. To construct a composite index, correlation analysis, generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model, standardization based on the integral distribution function, seasonal adjustment and determination of a long-term trend based on filtering are used. It is proposed to calculate the stress index of Ukraine’s market of negotiable financial instruments on the basis of market data by balanced averaging of the following sub-indices: (i) stocks (UX stock yield volatility, CMAX indicator, market efficiency coefficient); (ii) debt securities (sovereign spread and CDS spread); and (iii) derivatives (indicator of the change in the number of open futures positions for the UX stock). Aforementioned were standardized using the integral distribution function. The author’s analysis of the proposed composite stress index shows that dominant factors affecting the situation in Ukraine’s market of securities and derivatives are intra-national ones, which have become dominant since 2014. At present, the stress index of Ukraine’s market of negotiable financial instruments is still of little importance to reflect economic situation in the state, given weak development of the market and its meager role for financing and reflecting the corporate activity.

F(E,Lz) for Kent's Model of the Galactic Bulge?

Using the Richardson-Lucy algorithm the two-integral distribution function (2I-DF) f(E,Lz) for Kent's (1992) Bulge model has been constructed. It turns out to be negative (and hence unphysical) at Lz ≈ Lc. The physical reason for this result and its implications are discussed.