Quantitative predictions often hing

Quantitative predictions often hinge on specific assumptions from the model. If the model will be applied in one particular environment (such as a queuing model describing the lines at the Refresher Course, or the Black-Scholes model for option
pricing) then the specific assumptions need to match the environment fairly closely,otherwise the quantitative predictions will not be useful in that environment. One might call this “engineering modeling” rather than “economic modeling.”

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คาดคะเนเชิงปริมาณมักจะบานพับบนสมมติฐานเฉพาะจากแบบจำลอง ถ้าจะใช้แบบในสภาพแวดล้อมเฉพาะหนึ่ง (เช่นแบบจำลองจัดคิวอธิบายบรรทัดที่หลักสูตรการฟื้นฟู หรือแบบดำสโคลส์สำหรับตัวเลือกราคา) แล้วสมมติฐานเฉพาะต้องตรงกับสภาพแวดล้อมที่ค่อนข้างใกล้เคียง หรือ คาดคะเนปริมาณจะไม่มีประโยชน์ในสภาพแวดล้อม หนึ่งอาจเรียกนี้ "โมเดลวิศวกรรม" แทน "โมเดลทางเศรษฐกิจ"

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การคาดการณ์ปริมาณมักจะขึ้นอยู่กับสมมติฐานที่เฉพาะเจาะจงจากแบบจำลอง หากรูปแบบจะถูกนำไปใช้ในสภาพแวดล้อมที่หนึ่งโดยเฉพาะ (เช่นรูปแบบการเข้าคิวอธิบายเส้นที่ Refresher Course หรือแบบจำลอง Black-Scholes
สำหรับตัวเลือกการกำหนดราคา) แล้วสมมติฐานที่เฉพาะเจาะจงจำเป็นต้องตรงกับสภาพแวดล้อมที่เป็นธรรมอย่างใกล้ชิดมิฉะนั้นการคาดการณ์เชิงปริมาณ จะไม่เป็นประโยชน์ในสภาพแวดล้อมที่ หนึ่งอาจเรียกสิ่งนี้ว่า "การสร้างแบบจำลองทางวิศวกรรม" มากกว่า "การสร้างแบบจำลองทางเศรษฐกิจ."

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การคาดการณ์ปริมาณมักจะขึ้นอยู่กับเฉพาะสมมติฐานจากแบบจำลอง ถ้ารูปแบบนี้จะใช้ในสภาพแวดล้อมที่เฉพาะเจาะจง ( เช่นแถวคอยอธิบายบรรทัดในคอร์สหรือรูปแบบสีดำ Scholes
ตัวเลือกการกำหนดราคา ) แล้วสมมติฐานที่เฉพาะเจาะจงจะต้องตรงกับสภาพแวดล้อมค่อนข้างใกล้ชิดมิฉะนั้น คาดคะเนปริมาณจะไม่เป็นประโยชน์ในสภาพแวดล้อมที่ . หนึ่งอาจเรียกว่า " วิศวกรรมแบบ " มากกว่า " เศรษฐกิจแบบ " .