Системний аналіз ризику в економіці

Курсовой проект - Экономика

Другие курсовые по предмету Экономика

Скачать Бесплатно!
Для того чтобы скачать эту работу.
1. Подтвердите что Вы не робот:
2. И нажмите на эту кнопку.
закрыть



ого рівня ймовірність вироблення сценаріїв, які порушують вплив кореляції (взаємозалежності). Фактично наявність кореляційного звязку обмежує випадковий вибір значень корельованих випадкових змінних (чинників ризику). Цей вибір стає зумовленим як межами відповідних характеристик, так і напрямом (прямо чи обернено пропорційним) звязку. Доцільно також використовувати лінійні моделі множинної регресії, які встановлюють взаємозвязки між низкою чинників ризику (випадкових величин).

Необхідно зауважити, що соціально-економічні процеси, які обтяжені ризиком, не завжди можна описати за допомогою лише одного рівняння регресії. Для адекватнішого відображення багатосторонніх реальних взаємозвязків між явищами, що їх відображають обрані чинники ризику, необхідно використовувати систему співвідношень. Для цього застосовуються економетричні моделі та методи.

Шостий крок полягає у здійсненні власне генерації випадкових сценаріїв, які ґрунтуються на системі прийнятих гіпотез щодо чинників ризику згідно з обраною моделлю на першому кроці. Після того, як усі гіпотези були ретельно досліджені і побудовано відповідні залежності, залишається лише послідовно здійснювати обчислення згідно з обраною на першому кроці моделлю до тих пір, доки не буде одержана досить репрезентативна вибірка з нескінченної множини можливих значень ключових аргументів, враховуючи накладені на них обмеження. Для цього, як свідчить досвід, достатньо, щоб вибірка була одержана в результаті здійснення 200500 обчислень (прогонів).

Серія прогонів здійснюється за методом Монте-Карло.

Після кожного прогону генеруються власне різні результати, бо значення ризикових чинників обираються випадково, з урахуванням законів розподілу у визначеному інтервалі значень ключових аргументів, урахуванням кореляційних звязків. Метод Монте-Карло можна розглядати як імітацію майбутнього в лабораторних умовах. Кожен одержаний результат (ефективність) відображає можливе значення результату прогону. Результати кожного прогону зберігаються для подальшої статистичної обробки здобутої вибірки та її аналізу.

Сьомий крок. Після серії прогону можна одержати розподіл частот для результуючого показника (ефективності, чистої теперішньої вартості проекту, норми доходу тощо). Результати можуть бути подані як дискретним, так і неперервним законом розподілу результуючого показника як випадкової величини. Для перевірки гіпотез щодо закону розподілу можливо застосувати відповідні критерії. Можуть бути обчислені числові характеристики результуючого показника (сподівана величина показника, варіація (дисперсія), семіваріація, асиметрія, ексцес тощо).

Отримані результати вимагають їх інтерпретації. Коли обчислено сподіване значення результуючого показника (наприклад, чиста приведена вартість або норма доходу) обєкта (проекту), то рішення щодо прийняття чи відхилення даного проекту залежить від того, який знак має ця величина. Якщо він додатний, то це є необхідною, але не достатньою умовою, щоб даний проект прийняти. Якщо знак відповідного показника (прибуток або ЧПВ) відємний, то такий проект слід відхилити.

Аналогічно у виборі альтернативних обєктів (проектів) для подальшого аналізу та прийняття рішень залишаються ті, для яких, скажімо, сподіваний прибуток є додатною величиною.

Отже, сподіване значення величини проаналізованого показника (як випадкової величини), яке у детермінованому аналізі обєктів (проектів) було підставою для остаточного рішення, при врахуванні ризику є лише одним з параметрів розподілу випадкової величини. Суттєва інформація міститься в законі (законах) розподілу (числових характеристиках випадкової величини). Тобто аналіз ризику створює додаткові можливості для адекватної оцінки обєкта (проекту).

Остаточне рішення виявляється обєктивно-субєктивним, тобто значною мірою залежить від того, як субєкт прийняття рішень (субєкт ризику) ставиться до ризику. Проблеми щодо різного ставлення до ризику в прийнятті рішень наведені, зокрема, в [3]. Загальним правилом може служити такий алгоритм: слід обрати обєкт (проект) з таким розподілом імовірності норми доходу (прибутку), який найкраще відповідає ставленню до ризику субєкта (інвестора). Якщо хтось є ризикованим гравцем, то він гроші швидше всього вкладе в проект з відносно великою віддачею, не звертаючи особливої уваги на ризик, яким цей проект обтяжений. Якщо ж особа, яка приймає рішення, обережніша (не схильна до ризику), то вона інвестує в проект з більш скромною, але гарантованішою віддачею.

Беручи до уваги традиційну поведінку субєкта прийняття рішення, розглядаємо кілька можливих спрощених ситуацій. У кожній ситуації подано як інтегральну (F(х)), так і диференційну (f(х)) функції певного закону розподілу їмовірностей випадкової величини економічного показника (наприклад, ЧПВ), яка характеризує доцільність інвестування в один проект або вибору між альтернативними проектами.

З аналізу ситуацій можна вивести кілька правил щодо того, який з альтернативних проектів є сенс прийняти, беручи до уваги ризик.

Правило 1. Якщо криві інтегральних функцій законів розподілу ЧПВ двох альтернативних (взаємовиключаючих) проектів не перетинаються в жодній точці, то завжди доцільно віддати перевагу тому проектові, в якого графік диференційної функції (щільність розподілу) розташований дещо правіше.

Правило 2. Якщо криві інтегральних функці

s