Лемма Маркова и неравенство Чебышева пригодны для употребления при любом количестве наблюдений и любом законе распределения вероятностей. Это является их большим достоинством. Платой за отсутствие жестких ограничений является некоторая неопределенность оценок уровня вероятности, причем при использовании леммы Маркова она значительно больше, чем при применении неравенства Чебышева.
Перечисленные методы количественного анализа решений не соответствуют требованиям обеспечения необходимой в точности и надежности оценок эффективности и степени риска стратегий для производственных систем.
Наиболее точная оценка эффективности и риска может быть получена при известном распределении вероятности случайных параметров внешней среды и производственной системы. Распределение можно получить на основании статистических данных о функционировании производственной системы и состоянии внешней среды в предыдущие временные периоды. Если предприятие не располагает такой статистикой или она недостаточна для надежной оценки параметров распределения исследуемых показателей, то целесообразно использовать метод Монте-Карло [3].
Схема использования метода Монте-Карло в количественном анализе эффективности и рисков включает в себя построение математической модели выходного показателя функционирования системы как функции входных переменных и параметров системы. Основная логика процедуры построения модели заключается в определении включаемых в модель входных и выходных переменных, установлении границ диапазона изменения риск – переменных (факторов риска), в выборе вида закона распределения, которому подчиняются случайные входные переменные, и оценке его числовых характеристик, определении взаимосвязи (функциональной и вероятностной зависимости между переменными).
Математическая модель системы имеет вид:
y = f(x, a), (17)
где y- выходной показатель функционирования системы;
f – функция, устанавливающая связь между выходным показателем и входными переменными через параметры системы;
x = (x1,…,xn) – n-мерный вектор риск – переменных (случайных величин);
a = (a1,…,am) – m-мерный вектор параметров системы (детерминированных величин).
Далее математическая модель пересчитывается при каждом новом имитационном эксперименте, в рамках которого значения случайных переменных выбираются на основе генерации псевдослучайных чисел, подчиненных заданным законам распределения вероятностей. Результаты всех имитационных экспериментов объединяются в выборку и анализируются с помощью статистических методов с целью получения распределения вероятностей выходного показателя и расчета основных показателей (измерителей) риска стратегии. Реализуемый при применении метода Монте-Карло комплексный подход к оценке риска заключается в том, что для аналитика представляется возможным анализировать различные измерители риска: распределение вероятностей, оценки математического ожидания, среднеквадратического отклонения и коэффициента вариации, вероятности попадания значения выходного показателя в заданный интервал.
Многообразие показателей, посредством которых осуществляется количественная оценка, порождает и многообразие шкал риска являющихся своего рода рекомендациями приемлемости того или иного уровня риска [37]. На основании обобщения результатов исследований многих авторов по проблеме количественной оценки риска ниже приведена эмпирическая шкала риска, которую рекомендуют применять предпринимателям при использовании ими в качестве количественной оценки риска вероятности наступления рискового события.
Метод замены отношений
Как правило, одна и та же хозяйственная цель (приобретение имущества, получение дохода и т.д.) может быть достигнута несколькими путями. Действующее законодательство не ограничивает хозяйствующего субъекта в выборе формы и отдельных условий сделки, выборе контрагента и т.д. В силу диспозитивности г ...
Функции ГУФК
Основными функциями ГУФК являются: •осуществление сводного учета доходов и расходов федерального бюджета; •управление движением средств на счетах казначейства; •доведение информации о результатах исполнения федерального бюджета до высших исполнительных и законодательных органов власти; • руководств ...
Особенности инфраструктуры кредитного рынка России
Кредитный рынок - это общее обозначение тех рынков, где существуют предложение и спрос на различные платежные средства. Кредитные сделки опосредуются, как правило, кредитными институтами (банками и др.), которые берут взаймы и ссужают деньги, или движением различных долговых обязательств, которые п ...