Экономика және оның қоғамдағы рөлі Экономика
Кәсіпкерлік тәуекелді бағалау әдістері және тәуекелдерді азайту тәсілдері
жүктеу/скачать 0,82 Mb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Орындалу ықтималдығын бағалау әдісі
- Ықтималдық үлестірімдерін талдау әдісі
- Шешім ағаштары
| 27. Кәсіпкерлік тәуекелді бағалау әдістері және тәуекелдерді азайту тәсілдері
Тәуекелді бағалау әдістері 1. Статистикалық әдістер.мәні статистикалық әдістертәуекелді бағалау өткен кезеңнің статистикалық деректері негізінде шығындардың туындау ықтималдығын анықтаудан және тәуекел аймағын (аймағын), тәуекел коэффициентін және т.б. белгілеуден тұрады. Статистикалық әдістердің артықшылықтары әртүрлі сценарийлерді талдау және бағалау және бір тәсіл аясында әртүрлі тәуекел факторларын есепке алу мүмкіндігі болып табылады. Бұл әдістердің кемшілігі оларда ықтималдық сипаттамаларын қолдану қажеттілігі болып табылады. Келесі статистикалық әдістерді қолдануға болады: орындалу ықтималдығын бағалау, төлемдер ағынының ықтимал таралуын талдау, шешім ағаштары, тәуекелді модельдеу, Тәуекел өлшемдері технологиясы. Орындалу ықтималдығын бағалау әдісіорындалған және орындалмаған шешімдердің үлесін есептеу арқылы кез келген шешімнің орындалу ықтималдығына оңайлатылған статистикалық баға береді. жалпы сомақабылданған шешімдер. Ықтималдық үлестірімдерін талдау әдісітөлем ағындары төлем ағынының әрбір элементі үшін белгілі ықтималдықты бөлу арқылы төлем ағындары құнының күтілетіндерден ықтимал ауытқуларын бағалауға мүмкіндік береді. Ең аз ауытқуы бар ағын ең аз тәуекелді болып саналады. Шешім ағаштарыәдетте даму нұсқаларының болжамды немесе ақылға қонымды саны бар оқиғалардың тәуекелдерін талдау үшін пайдаланылады. Олар әсіресе t = n уақытында қабылданған шешімдер бұрын қабылданған шешімдерге өте тәуелді және өз кезегінде сценарийлерді анықтайтын жағдайларда пайдалы. одан әрі дамытуоқиғалар. Модельдеуталдаудың ең күшті әдістерінің бірі экономикалық жүйе; жылы жалпы жағдайол нақты дүниенің күрделі жүйелерінің математикалық үлгілері бар компьютерде эксперименттер жүргізу процесі ретінде түсініледі. Имитациялық модельдеу нақты эксперименттер негізсіз, қымбат тұратын және/немесе тәжірибеде жүзеге асырылмайтын жағдайларда қолданылады. Бұған қоса, оны жинау жиі мүмкін емес немесе қымбатқа түседі қажетті ақпаратшешім қабылдау үшін мұндай жағдайларда жетіспейтін нақты деректер модельдеу эксперименті кезінде алынған мәндермен ауыстырылады (яғни, компьютерде жасалған). жүктеу/скачать 0,82 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|