Отправляет email-рассылки с помощью сервиса Sendsay

Подготовка и защита диссертации

Рассылка закрыта

При закрытии подписчики были переданы в рассылку "Электронные@Анекдоты: самый смешной компьютерный юмор" на которую и рекомендуем вам подписаться.

Вы можете найти рассылки сходной тематики в Каталоге рассылок.

←   Март 2002   →
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
Автор
Владимир

Статистика

3.751 подписчиков
+1 за неделю
←   Все выпуски   →

Подготовка и защита диссертации


Служба Рассылок Subscribe.Ru
За защиту диссертации!

Выпуск №6

ПРОСТО О ГЛАВНОМ

МЕТОДЫ ОЦЕНКИ РИСКА

Производственные решения обычно требуют выбора между различными альтернативами. Часто такой выбор производится в условиях таких сред, которые лицо, принимающее решения, контролирует слабо или совсем не контролирует. Решения, тем самым, прямо зависят от знания менеджера природы явления/проблемы и того, как каждая из рассматриваемых альтернатив может быть реализована при определённом состоянии этой природы. Состояния знания лица, принимающего решения, обычно классифицируют как состояния определённости, риска и неопределённости.

Условие определённости предусматривает такое состояние знания, когда лицо, принимающее решение, заранее знает (однозначно определяет) конкретный исход для каждой альтернативы, то есть, обладает исчерпывающей информацией о состоянии среды и результатов каждого возможного решения. Такая ситуация характерна для краткосрочных решений, например, связанных с выбором вариантов использования конкретных ресурсов для производства конкретной продукции. Вместе с тем, исходы долгосрочных инвестиций редко могут быть предсказаны с достаточной точностью, учитывая большое количество динамических взаимодействий известных и неизвестных переменных встречающихся в реальной экономической ситуации. Таким образом, долгосрочные решения принимаются в условиях, весьма далёких от полного знания, которые подразделяются на условия риска и неопределённости.

Риск определяется как состояние знания, когда известны один или несколько исходов по каждой альтернативе и когда есть количественная оценка вероятность реализации каждого исхода.

Условие неопределённости – это такое состояние знания, когда одна или более альтернатив имеет ряд возможных исходов, вероятность которых неизвестна. Неопределённость часто бывает обусловлена быстрыми изменениями структурных переменных и явлений рынка, определяющих социально-экономическую среду действия фирмы.

Имеются два главных подхода к объективному измерению вероятности (степени риска). Один из них - априори, методом дедукции; другой — апостериори, посредством статистического анализа эмпирических данных:
Метод априори. При методе априори лицо, принимающее решение, способно оп-ределять вероятность результата без экспериментирования или анализа прошлого опыта. Вместо этого вероятности определяются дедуктивно на основании допускаемых прин-ципов при условии, что характеристики возможных случаев известны заранее. Напри-мер, известно, что монета имеет две стороны. По этой причине подброшенная вверх монета может упасть или на ту или на другую сторону. Допуская, что монета равномер-но сбалансирована, можно дидактически сделать вывод, что имеется равная веро-ятность того, что монета упадет или на ту или на другую сторону при любом единич-ном подбрасывании. Необязательно подбрасывать монету много раз, чтобы обнару-жить, что сравнительная частота падения на ту или другую сторону составляет 1/2, или одно из каждых двух подбрасываний. На том же основании нет необходимости посто-янно вытягивать карты из колоды, содержащей 52 карты, чтобы сделать вывод, что вероятность вытягивания любой конкретной карты равна 1/52.
Предполагаются ли все эти утверждения по поводу вероятности для предсказа-ния конкретного результата? Конечно, нет. Они просто говорят о том, что в доста-точно большом количестве экспериментов конкретный результат не находит реали-зации. Отсюда следует, что опытные игроки, участвующие в подобных играх, сталкиваются с условием риска, а не неопределенности. Единственное, что можно сказать почти наверняка, это то, что они проиграют, а игорный дом в конечном счете выиграет.
Априорный метод оценки риска подходит в том случае, когда принимающий реше-ние может вычислить вероятность результата, не полагаясь на экспериментирование, выборку или прошлый опыт. Если это невозможно, то лицо, принимающее решение, должно воспользоваться апостериорным методом. При методе априори мы идем от причины к следствию. При методе апостериори мы наблюдаем следствия посредством эмпирического измерения, а затем пытаемся установить причину.

Метод апостериори. Метод апостериори предполагает, что прошлый опыт являет-ся типичным и что он будет продолжаться в будущем. Для того чтобы установить из-мерение вероятности, лицо, принимающее решение, начинает с наблюдения частоты возникновения события, представляющего интерес, и с распределения этой частоты на общее количество наблюдений. Например, предположим, что на протяжении многих лет международная авиалиния планировала дополнительные воздушные рейсы между Гонолулу и Гонконгом для того, чтобы справиться с растущим потоком пасса-жиров во время Рождественских каникул и Новогодних праздников. Сейчас фирма должна принять решение, назначать дополнительные рейсы или нет. В первую очередь она должна собрать данные относительно того, какое количество мест было заполнено (фактор загрузки) в каждом из прошлых рейсов. Количество раз получения каждого конкретного фактора загрузки и представляет собой частоту этого фактора загрузки. Если этот показатель организован в нисходящем или восходящем порядке, то это рас-пределение частоты.
Статистическая теория требует, чтобы данные по частоте удовлетворяли трем тех-ническим условиям:
1) данные должны обеспечивать достаточное количество случаев или наблюдений, чтобы продемонстрировать стабильность;
2) наблюдения должны повторяться в совокупности наблюдений;
3) наблюдения должны быть независимыми.
(Независимость означает, что наблюдения делаются случайно и, таким образом, величина любой конкретной случайной переменной не находится под воздействием величины другой лю-бой конкретной случайной переменной, полученной из той же самой совокупности.)
Если эти условия будут удовлетворены, то распределение частоты может быть пре-образовано в распределение вероятности. Следует при этом учитывать, что существует различие между распределением частоты и распределением вероятности. Распределение часто-ты - это табулирование того, сколько раз возникали определенные события в про-шлом. Распределение вероятности — это табулирование возможности возникновения этих событий в будущем в процентах.
Если лицо, принимающее решение, готово предположить, что прошлый опыт яв-ляется типичным и что он может быть использован в будущем, то самый простейший способ для построения распределения вероятности — это осуществить прямое преоб-разование распределения частоты. Например, если определенный фактор загрузки возникал 20 раз на протяжении последних 50 рейсов, то мы можем сказать, что ожи-даемая частота, а отсюда и вероятность возникновения этого фактора во время следу-ющего полета будет равна 20/50 = 0,4 или 40%.
От лица, принимающего решение, конечно, не требуется принятия решения на основании знания простого преобразования распределения частоты. Распределение вероятности может быть модифицировано с целью получения новых факторов, кото-рые могут иметь важное значение для последующего экономического поведения, или с целью корректировки контроля за прошлым, не продолжающимся в будущем.
Если условия таковы, что статистическая вероятность события может быть вычис-лена объективно, то возможность такого результата должна классифицироваться как риск. Таким образом, страховые компании могут предсказывать с высокой степенью вероятности смерти, несчастные случаи и ущерб от пожаров. Эти вероятности помо-гают им принимать решения относительно уровней и ставок страховых премий. Хотя они и не могут установить вероятность того, что конкретный человек умрет или что конкретный дом сгорит, они могут предсказать с небольшой ошибкой, сколько людей в данной возрастной группе умрет в следующем году или сколько домов данного типа, расположенных в определенной местности, сгорят.



СКОРАЯ ПОМОЩЬ КАНДИДАТАМ В ДОКТОРА

от постановки проблемы (…обработка и анализ результатов,… разработка математической модели,… подготовка автореферата) до доклада на защиту.
Опишите свою проблему - что у Вас есть и, что Вы хотите получить - и, может быть, мы совместно найдём её решение.

Пишите: althesis@lycos.ru

Обратите внимание на смену адреса!

Предыдущие выпуски в архиве: http://subscribe.ru/archive/job.education.thesis/

http://subscribe.ru/
E-mail: ask@subscribe.ru 		Отписаться
Убрать рекламу
В избранное