русс | укр

Языки программирования

ПаскальСиАссемблерJavaMatlabPhpHtmlJavaScriptCSSC#DelphiТурбо Пролог

Компьютерные сетиСистемное программное обеспечениеИнформационные технологииПрограммирование

Все о программировании


Linux Unix Алгоритмические языки Аналоговые и гибридные вычислительные устройства Архитектура микроконтроллеров Введение в разработку распределенных информационных систем Введение в численные методы Дискретная математика Информационное обслуживание пользователей Информация и моделирование в управлении производством Компьютерная графика Математическое и компьютерное моделирование Моделирование Нейрокомпьютеры Проектирование программ диагностики компьютерных систем и сетей Проектирование системных программ Системы счисления Теория статистики Теория оптимизации Уроки AutoCAD 3D Уроки базы данных Access Уроки Orcad Цифровые автоматы Шпаргалки по компьютеру Шпаргалки по программированию Экспертные системы Элементы теории информации

Оценка и прогнозирование рисков


Дата добавления: 2015-09-15; просмотров: 635; Нарушение авторских прав


При оценке и прогнозировании естественно-природных рисков используются статистические данные многолетних наблюдений.

Для оценки риска, возникающего при применении конкретных технических устройств, требуется использование некоторых количественных характеристик. В узком смысле надежность системы или ее элемента можно оценить вероятностью р(t) того, что они (система или ее элемент) в данных условиях будут работать безотказно в течении времени t.

Интенсивностью отказов называют частное от деления плотности распределения времени безотказной работы f(t) на вероятность безотказной работы р(t):

.

При этом плотность распределения времени безотказной работы f(t) может быть оценена с использованием формулы:

,

где

Dn(t) – число элементов, отказавших на элементарном участке времени;

N – общее число эксплуатируемых или испытываемых элементов;

Dt – длина элементарного участка времени.

Если интенсивность отказов постоянна = const, то имеет место экспоненциальный закон надежности при котором вероятность безотказной работы системы или ее элемента описывается формулой:

P(t)=e-lt.

По мере старения оборудования вероятность отказов возрастает. Интенсивность отказов можно считать постоянной на отрезке времени после окончания приработки (обкатки) до конца срока службы или выработки ресурса рабочего времени.

Особую группу составляют внешнеэкономические риски. Как уже отмечалось, повышенный уровень таких рисков по отношению к деятельности на внутреннем рынке определяется возрастающей неопределенностью деятельности.

Коммерческие внешние риски могут быть страновыми, валютными и рисками стихийных бедствий (форс-мажорных обстоятельств). Страновой риск может быть структурирован на риски конвертируемости, трансферта или мораторий платежа.

Известен метод оценки страновых рисков с использованием индекса БЕРИ, разрабатываемого одноименной германской организацией. Эта организация проводит экспертную оценку посредством анкетирования специалистов. Анкета, на которую анонимно отвечают специалисты разных стран, содержит 15 параметров, каждый из которых имеет свой удельный вес. Исследуются такие параметры: политическая стабильность, отношение к иностранным инвестициям и прибылям, степень национализации, вероятность и степень девальвации валюты, состояние платежного баланса и др.



Для оценки риска в страховой практике используют различные методы. Из них наиболее известны методы: индивидуальных оценок; средних величин и процентов.

Метод индивидуальных оценок применяется только в отношении рисков, которые невозможно сопоставить со средним типом риска (например, в силу уникальности проекта). В этом случае страховщик вынужден делать оценку, отражающую его профессиональный опыт и субъективный взгляд.

Для метода средних величин характерно, что отдельные рисковые группы разделяются на подгруппы. При этом создается аналитическая база для определения размера компенсации по рисковым признакам (например, сегменту рынка, балансовой стоимости объекта страхования и т.д.).

Метод процентов представляет совокупность скидок и надбавок (накидок) к имеющейся аналитической базе в зависимости от возможных положительных или отрицательных отклонений от среднего рискового типа. Используемые скидки и надбавки выражаются в процентах от среднего рискового типа.

Очевидно, что знание этих подходов к проблемам риска и его оценки практически необходимо менеджеру, В противном случае возрастает вероятность авантюрных, волюнтаристских решений или методов их реализации.



<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Коммерческие и финансовые риски | Статистическое моделирование рисков


Карта сайта Карта сайта укр


Уроки php mysql Программирование

Онлайн система счисления Калькулятор онлайн обычный Инженерный калькулятор онлайн Замена русских букв на английские для вебмастеров Замена русских букв на английские

Аппаратное и программное обеспечение Графика и компьютерная сфера Интегрированная геоинформационная система Интернет Компьютер Комплектующие компьютера Лекции Методы и средства измерений неэлектрических величин Обслуживание компьютерных и периферийных устройств Операционные системы Параллельное программирование Проектирование электронных средств Периферийные устройства Полезные ресурсы для программистов Программы для программистов Статьи для программистов Cтруктура и организация данных


 


Не нашли то, что искали? Google вам в помощь!

 
 

© life-prog.ru При использовании материалов прямая ссылка на сайт обязательна.

Генерация страницы за: 0.005 сек.