На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


Шпаргалка Шпаргалка по "Финансам"

Информация:

Тип работы: Шпаргалка. Добавлен: 26.04.2012. Сдан: 2011. Страниц: 10. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


    Понятие риска, примеры.
Риск – возможность  наступления неблагоприятного события.
Этимология: risiko (ит.) – опасность, угроза.
Пример:
Формирование  складских запасов:
Источник риска- неизвестность точного количества товара, который будет продан. Т.е. объем проданного - случайная величина.
Потери мы несем  в виде остаточной стоимости. 

    Цели анализа риска.
 
2. при анализе риска обычно используют дискретное распределение.
Если умножить величину каждого из возможных результатов  проекта на его вероятность, а  потом сложить все полученные величины, можно получить ожидаемое (наиболее вероятное) значение результата проекта, [К]:
[К] = K1P1 + К2Р2 + ... + КnРn.
Для количественной оценки единичного риска проекта (риска  проекта, рассматриваемого изолированно) применяются известные статистические величины: дисперсия (o2) и среднеквадратическое отклонение (o):
o2 = (K1 - [K1])2P1 + (K2 - [К]2Р2 + ... + (Кn - [К]2Рn.
Как можно видеть, дисперсия представляет собой взвешенную по вероятностям сумму квадратов  отклонений результатов от ожидаемого значения. Чем выше дисперсия, тем больше разброс значений и, соответственно, риск, связанный с проектом.
Дисперсия измеряется в тех же величинах, что возможные  результаты. В нашем случае, когда  результатами являются различные величины доходности, вычисляемой в процентах, дисперсия будет измеряться в процентах в квадрате, что не очень удобно для абсолютной оценки риска. Поэтому для целей анализа риска применяют измеряемое в процентах среднеквадратическое отклонение (o), вычисляемое как квадратный корень из дисперсии.
Используя дисперсию  и среднеквадратическое отклонение, можно оценить совокупный риск отклонения результата проекта в обе стороны (как в отрицательную, так и  в положительную).
Ответить на вопросы:
1. Каков источник  риска?
2. С какой  вероятностью произойдет нежелательное  событие?
3. какие потери  мы понесем?
4. Какими средствами  мы можем защититься?
Пример ответов  для задачи распределения средств:
1. Случайный  характер прибыли (т.к. коэф-ты  эффективности вложения случайны).
2. Вероятность можно вычислить, зная закон распределения прибыли.
3. потери в  виде уменьшения прибыли или  получения убытка.
4. нужно объединяться  в корпорацию. 

    Типовые задачи анализа данных о рисках.
анализ данных о рисках разделяется на этапы:
1. Определение источников риска.
2. определение  его количественной характеристик;
3. принятие решения  (построение модели).
<Пример см. в 1 вопросе> 

    Выборочное  пространство
— пространство всех возможных результатов эксперимента (наблюдения). Выборочное пространство имеет размерность, совпадающую с числом выборочных значений.
Выборка — вектор из выборочного пространства, отобранный для непосредственного изучения. Выборка случайна, конкретные значения — нет.
    Отображение выборочного пространства на множество гипотез
— решающая функция.
Пусть имеются  две гипотезы:
H(w,W)
H(W\w,W) //над этой Н надо еще черточку нарисовать, это альтернативная гипотеза 

w — то подмножество W, значения в котром согласно основной гипотезе H должен принять параметр
W — множество всех возможных значений параметра.

Решающая функция, которая минимизирует убытки, называется байесовской решающей функцией. Если оптимизируется другой экономический  показатель – почти байесовской. 
 

    Прогнозирование значений случайной  величины.
правильнее говорить — принятие решений. 

У нас прогнозное значение q. Оно никогда (в непрерывном случае) не совпадет с реализацией случайной величины.
Мы можем (в  случае, если нам известен закон  распределения случайной величины):
min M[(q-x)^2] — минимизировать ошибку.
или ввести цену ошибки ф(q-x) и min M[ф(q-x)].
где М – оператор матожидания.
отсюда мы найдем оптимальное q. 

Другая постановка задачи – линейное оценивание (когда  нам известны только первые два момента  случайной величины – матожидание  и ковариационная матрица):
Пусть x0 — не наблюдается, закон распределения неизвестен.
(x1…xn) — наблюдаются.
x0,x1…xn — статистически зависимы.
Тогда мы можем  построить оценку
x^0=c0+c1*x1+…+cn*xn
и найти с0…сn.
Мы аналогично min M[(x^-x0)^2] или min П= k*(x^-x0)^2 // здесь x^ — пси с крышкой! 

    Параметрические гипотезы
Статистическая  гипотеза — утверждение о свойствах  случайной величины, проверяемое  по выборке.
Параметрическая гипотеза — гипотеза о значении параметра извесного закона распределения  случайной величины.
Параметрической гипотезой H(w,W) называется утверждение
qIw,
где q — неизвестный параметр,
W — множество всех возможных значений q,
w — подмножество W. 

    Простые и сложные параметрические  гипотезы.
Определение. Статистической гипотезой называется любое предположение о виде или параметрах закона распределения.
Гипотезы бывают параметрические и непараметические. Параметрическая гипотеза — гипотеза о значении параметра. Примером непараметрической гипотезы может быть гипотеза о нормальном законе распределения случайной величины.
Параметрической гипотезой H(w,W) называется утверждение
qIw,
где q — неизвестный параметр,
W — множество всех возможных значений q,
w — подмножество W. 

Различают простые  и сложные статистические гипотезы. Гипотеза H(w,W) называется простой, если w состоит из одной точки.
Например:
H: l=10-4 (т.е. w определяется одной точкой l=10-4 ) 

 

    Чистые и смешанные  стратегии.
    Чистая  стратегия даёт полную определённость каким образом игрок продолжит игру. В частности, она определяет результат для каждого возможного выбора, который игроку может придётся сделать. Пространством стратегий называют множество всех чистых стратегий доступных данному игроку.
    Смешанная стратегия — является указанием вероятности каждой чистой стратегии. Это означает, что игрок выбирает одну из чистых стратегий, в соответствии с вероятностями заданными смешанной стратегией. Выбор осуществляется перед началом каждой игры и не меняется до её конца. Каждая чистая стратегия является частным случаем смешанной, когда вероятность данной чистой стратегии 1 и у всех других нулевая вероятность.
    Смешанной стратегией первого игрока называется вектор  где pi – вероятность применения чистой стратегии xi, удовлетворяющая условиям  Аналогично смешанная стратегия второго игрока представляет собой вектор где qj представляет собой вероятность применения вторым игроком чистой стратегии yj. 

Смешанной стратегией игрока называется полный набор вероятностей применения его чистых стратегий.
    Таким образом, если игрок 1 имеет  чистых стратегий  1,2,...,m, то его смешанная стратегия  x– это набор чисел  x = (x1,..., xm) удовлетворяющих соотношениям
    xi? 0     (i= 1,m),    
=1.

Аналогично  для игрока 2, который имеет  чистых стратегий, смешанная стратегия  y– это набор чисел
    y = (y1, ..., yn),     yj ? 0,   (j = 1,n),    
= 1.

Так как  каждый раз применение игроком одной  чистой стратегии исключает применение другой, то чистые стратегии являются несовместными событиями. Кроме того, они являются единственными возможными событиями.
    Чистая  стратегия есть частный случай смешанной стратегии. Действительно, если в смешанной стратегии какая-либо i-я  чистая стратегия применяется с вероятностью 1, то все остальные чистые стратегии не применяются. И эта  i-я  чистая стратегия является частным случаем смешанной стратегии. Для соблюдения секретности каждый игрок применяет свои стратегии независимо от выбора другого игрока. 

 

    Риски поставщика и  заказчика.
   
Рис. 1. Оперативная характеристика плана приемочного контроля

На рис.1 показаны: - риск поставщика; - риск заказчика; AQL - приемочный уровень дефектности (accept - принимать; quality - качество; level - уровень); LQ - браковочный уровень дефектности. 
На кривой F(q) = f(q) совпадение заданных и в точке и LQ и в точке маловероятно, что и показано на рисунке. Другими словами кривая F(q)=f(q) должна быть согласована с величинами AQL, , LQ и .

Покажем процедуру  использования оперативной характеристики плана приемочного контроля на численном  примере.
Рассмотрим тенденции  изменения вида функции F(q) при изменении величин n, Ac:
1. Допустим, что  Ас / n = const, но n и Ас увеличиваются.  Кривая при этом увеличивает  свою крутизну и в пределе,  когда n = N, выборочный контроль  перейдет в сплошной и AQL = LQ.
2. Пусть при  n = const, Ас увеличивается.
3. Если при  n = const, Ас увеличивается, то контроль  становится менее жестким.
4. Ас = const; n увеличивается,  контроль ужесточается. 

    Теорема Пирсона об оптимальных  критических областях
Теорема К. Пирсона. Предположим, что гипотеза   верна. Тогда при  распределение величины   сходится к распределению хи-квадрат с   степенью свободы, то есть,

Практический  смысл этой теоремы в том, что  при большом объеме выборки распределение   можно считать распределением хи-квадрат с   степенью свободы. 

 

    Игровые ситуации и риски.
Как показывает многолетний игровой опыт, крупные  выигрыши приходит или случайно, или  в ситуации, когда игрок идет на серьезный, но оправданный риск. Возьмем, например, покер. Чтобы выиграть в покер необходимо рисковать. После провальной серии туров стоит увеличивать ставку в надежде выиграть и одним махом покрыть предыдущий проигрыш. По неписаному закону черных и белых полос, игровая ситуация обязательно должна измениться к лучшему. Риск – потенциальная, численно измеримая возможность неблагоприятных ситуаций и связанных с ними последствий в виде: потерь, ущерба, убытков, например - ожидаемой прибыли, дохода или имущества, денежных средств и в связи с неопределенностью, то есть со случайным изменением условий экономической деятельности, неблагоприятными, в том числе форс-мажорными, обстоятельствами, общим падением цен на рынке; возможность получения непредсказуемого результата в зависимости от принятого хозяйственного решения, действия. Вероятность рисков- это вероятность того, что в результате принятия решения произойдут потери для предприятия, то есть вероятность нежелательного исхода. Вероятность означает возможность получения определенного результата.Виды инвестиционных рисков многообразны. Например одна из возможных классификаций: 
По сферам проявления: экономический, политический,социальный,экологический, 
. прочих видов.По формам инвестирования:реального инвестирования, финансового инвестирования,По источникам возникновения:Систематический (или рыночный). 
. Несистематический (или специфический).

В отдельных  источниках также выделяют такие  риски, как: риск, связанный с отраслью производства, — вложение в производство товаров народного потребления в среднем менее рискованны, чем в производство, скажем, оборудования; управленческий риск, т.е. связанный с качеством управленческой команды на предприятии; временной риск (чем больше срок вложения денег в предприятие, тем больше риска); коммерческий риск (связан с показателями развития данного предприятия и сроком его существования). 

    Риски при инвестировании средств.     
Риск  вложения капитала. Обычно выделяется несколько  разновидностей такого риска: 1 - рыночный риск - связан с колебаниями цен на рынке; 2 риск банкротства - связан с возможностью банкротства фирмы, в которую инвестируются средства (например, при покупке акций вновь создаваемой компании); 3 - инфляционный риск - связан с падением покупательной способности денег , по разному сказывающейся на альтернативных сферах инвестирования (банковских депозитах, ценных бумагах, драгоценных металлах или недвижимости); 4 - ликвидный риск - связан с возможными трудностями при последующей перепродаже ценных бумаг или продажей их по цене ниже цены приобретения: 5 - политический риск - связан с возможностью потери инвестиций или доходов от них вследствие изменений политической обстановки в стране, где осуществляется инвестирование.
Для наглядности ,попробуем приложить такие виды риска к какому-либо объекту инвестирования. Будет лучше, если пример будет содержать несколько объектов, разных направлений.
Для примера, возьмем  следующие объекты:
ресторан ;колбасный  цех ;банковский депозит ;недвижимость; акции. 

 

    Риски в лотереях.   
Лотерея – это добровольная массовая игра, основанная на риске, в ходе которой  организаторы лотереи проводят между  ее участниками розыгрыш призового  фонда лотереи. При этом выигрыш  на любой из лотерейных билетов выпадает случайно, вне зависимости от желания и действий игроков или организаторов лотереи.
    Под риском понимается возможная  опасность потерь, вытекающая из специфики  тех или иных явлений  природы и видов  деятельности человека.
    Как экономическая категория, риск представляет собой событие, которое может произойти или не произойти. В случае совершения такого события возможны три экономических результата:
    отрицательный – проигрыш, ущерб, убыток;
    нулевой;
    положительный – выигрыш, выгода, прибыль.
    Необходимо  отметить, что риск присутствует всегда, и можно попытаться защититься от риска до удовлетворительного уровня, но полностью устранить нельзя. Получить прибыль при проведении той или иной операции можно только в случае, если риски были заранее предусмотрены, изучены, измерены и подстрахованы.
    Целесообразность принятия конкретного управленческого решения, в природе которого изначально заложена определенная степень риска, может быть выявлена путем его анализа и оценки. Это означает, что для эффективного управления необходимо сделать качественный и количественный анализ риска. 
    Качественный  анализ является наиболее сложным этапом в проведении общего анализа степени  риска от определенного направления  деятельности фирмы. Его главная  задача состоит в определении  факторов риска, выявлении направлений  деятельности и этапов, на которых может возникнуть риск. Таким образом, на протяжении качественного анализа устанавливаются потенциальные области риска и после этого идентифицируются все возможные риски.
    Количественная  оценка риска является дополнением  качественной. При ее наличии управляющий субъект способен достичь максимума эффективности в процессе управления предприятием. На протяжении количественного анализа риска дается численное определение размеров отдельных рисков, а также риска всего выбранного направления предпринимательской деятельности. Предпринимательский риск может определяться как в абсолютных, так и в относительных величинах. Измерение степени риска в абсолютных величинах целесообразно применять при характеристике отдельных видов потерь, а в относительных – при сравнении прогнозируемого уровня потерь с реальным уровнем, среднеотраслевым, средним по экономике. Наиболее распространенными методами количественной оценки степени риска являются: статистический метод, метод анализа целесообразности затрат, метод экспертных оценок, аналитический метод и метод использования аналогов.
      

 

    Оптимальные критические  области при норм. законе
  Для проверки нулевой гипотеза используют специально подобранную случайную величину, точное или приближенное распределение которой известно. Ее обозначают t если она распределена по закону Стюдента, X2 - по закону "хи квадрат", F- по закону Фишера, G - по закону Кохрэна. Обозначим эту величину К
  Статистическим  критерием (или просто критерием) называется случайная величина К, служащая для  проверки нулевой гипотезы.
  Для проверки гипотезы по данным выборок  вычисляют частные значения входящих в критерий величин и таким  образом получают частное (наблюдаемое) значение критерия.
  Наблюдаемым значением (Кнабл) называют значение критерия, вычисленное по выборкам.                         
  После выбора определенного критерия множество  всех его возможных значений разбивают  на два непересекающихся подмножества; одно из них содержит значения критерия, при которых нулевая гипотеза отвергается, а другое - при которых она принимается.
  Критической областью называют совокупность значений критерия, при которых нулевую  гипотезу отвергают.
  Областью  принятия гипотезы (областью допустимых значений) называют совокупность значений критерия, при которых гипотезу принимают.
  Основной  принцип проверки статистических гипотез  можно сформулировать так: если наблюдаемое значение критерия принадлежит критической области - гипотезу отвергают, если наблюдаемое значение критерия принадлежит области принятия гипотезы -  гипотезу принимают.
  Поскольку критерий К - одномерная случайная величина, все ее возможные значения принадлежат некоторому интервалу. Поэтому критическая область и область принятия гипотезы также являются интервалами, и, следовательно, существуют точки, которые их разделяют.
    Критическими точками Ккр называют точки, отделяющие критическую область от области принятия гипотезы.
  Различают, одностороннюю (правостороннюю или левостороннюю) и двустороннюю критические области.
  Правосторонней  называют критическую область, определяемую неравенством К>Ккр , где Ккр- положительное число.
  Левосторонней называют критическую область, определяемую неравенством К<Ккр , где Ккр- отрицательное число.
  Односторонней называют правостороннюю или левостороннюю  критическую областью.
  Двусторонней  называют критическую область, определяемую неравенствами  K<K1, K>K2, где К2>К1.   
 

      Критические области.
Основное назначение статистического критерия  — улавливать (выявлять) возможные отклонения от Н0, которые задаются конкретными альтернативами. Любому критерию соответствует разбиение выборочного пространства (множества возможных реализаций выборки) на два непересекающихся множества: область принятия Н0 и критическую область. Пусть выбрана критическая область, тогда критерий можно сформулировать так: если наблюдавшееся принадлежит критической области, то Н0 отвергают, в противном случае гипотезу Н0 принимают.
      Как правило, критическая область задается на основе некоторой статистики и имеет следующий вид: , или , или . Пусть T — множество всех возможных значений статистики критерия. Тогда критическая область критерия есть некоторое подмножество T T, которое должно включать все маловероятные при значения . Если в процессе проверки :
      отклоняется верная гипотеза, то совершается ошибка первого рода;
      принимается ложная гипотеза, то совершается ошибка второго рода.
 

    Стоимость рисков и примеры их использования.
   Определение вероятности наступления события  или совокупности событий, на случай которых проводится страхование, и  их последствий, выраженных в денежной форме. Размер О.с.р. под воздействием объективных и субъективных факторов (вероятности наступления и характера воздействия стихийных сил природы, состояния противопожарной безопасности, интенсивности движения, состояния охраны труда на предприятии и т.п.) может возрастать или, наоборот, уменьшаться.
   Аппетит к риску
   Существует  множество ценных инструментов и техник, которые могут помочь сгладить риски и управлять волатильностью доходов.
   Стоимость риска полезно разделить на две  категории – сохранившиеся риски  и переданные риски. Категория, в  которую попадает некоторый данный риск, зависит от аппетита организации к рискам. У термина «аппетит к риску» также есть несколько значений, но согласно наиболее распространенному аппетит к риску покрывает больше, чем понятие застрахованных рисков, и является методом, который помогает определить возможные прибыли или убытки, которые готова понести компания. Аппетит к риску может быть измерен разными способами – от анализа показателей эффективности работы предприятия до возникающего у руководителей и совета директоров интуитивного чувства верного направления. 
   Что важно в понятии аппетита к рискам, так это то, что он четко указывает риски, которые компания может выдержать и риски, которые ей следует передать. Если аппетит к рискам согласован со всеми заинтересованными лицами, как внутри организации, так и за ее пределами, он может обеспечить:
       1)       лучшее принятие стратегических решений (за счет более эффективного распределения финансового и человеческого капитала);
       2)       внедрение культуры риск-менеджмента с традициями прозрачности и практикой более эффективного корпоративного управления
   Сохраненные риски также могут делиться на две категории:
   Деловые, проектные и инвестиционные риски – эта категория рассматривает риск как неопределенность по отношению к ожиданиям и таким образом охватывает возможности компании по получению доходов или несению убытков. Для того чтобы преуспеть, организации необходимо принимать на себя риски. Однако такой подход подразумевает, что принимаемые риски измеряются и тщательно изучаются для того, чтобы принять оптимальные стратегические решения. Полезные техники в области работы с такими рисками заключаются в изучении неопределенности в течение некоторого времени,  анализе дисконтированных денежных потоков, анализе дерева решений  и многих других особых методиках. 
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.