Добавил:

Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Белорусский национальный технический университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

Рещение задач.docx

Скачиваний:

Добавлен:

31.05.2015

Размер:

155.83 Кб

Скачать

☆

1 / 31 2 3 > Следующая >>>

Задание №2 вариант №5 количественная оценка риска при вложении капитала

Цель: освоить практические навыки количественной оценки риска при выборе варианта вложения капитала.

Для проектов 1-5, в соответствии с номером события, определить значение вероятности получения определенного дохода.

Для определения значения вероятностей получения определенного дохода необходимо:

1. рассчитать суммарное число наблюдений по каждому проекту:

Все подсчеты суммарного числа наблюдений по каждому проекту представлены в таблицах 1 и 2 в графах № 2 в строке итог.

Таблица 1. Проекты 1-3

№	Проект 1					Проект 2					Проект 3
со- бы- тия	Получ доход (x)	Число наблю- дений (n)	p=n/N	х_i*р_i	Пол уч. доход (x)		Число наблю дений (n)	p=n/N	х_i*р_i	Получ доход (x)		Число наблю- дений (n)	p=n/N	х_i*р_i
	1	2	3	4	1		2	3	4	1		2	3	4
1.	170	14	0,062	10	970		32	0,137	133	1000		27	0,098	98
2.	560	25	0,110	62	340		14	0,060	20	650		15	0,055	35
3.	700	7	0,031	22	700		25	0,107	75	430		30	0,109	47
4.	240	27	0,119	29	650		17	0,073	47	520		32	0,116	61
5.	380	34	0,150	57	420		20	0,086	36	740		51	0,185	137
6.	850	18	0,079	67	370		22	0,094	35	800		18	0,065	52
7.	1100	22	0,097	107	540		33	0,142	76	920		20	0,073	67
8.	800	30	0,132	106	1020		17	0,073	74	450		24	0,087	39
9.	970	15	0,066	64	800		28	0,120	96	300		16	0,058	17
10.	320	35	0,154	49	720		25	0,107	77	600		42	0,153	92
Итог		N=227		=572			N=233		=671			N=275		=646

Таблица 2. Проекты 4,5

№ со- бы- тия	Проект 4					Проект 5
№ со- бы- тия	Получ. доход (x)	Число наблюдений (n)	p=n/N	х_i*р_i	Получ. доход (x)		Число наблюдений (n)	p=n/N	х_i*р_i
	1	2	3	4	1		2	3	4
1.	500	18	0,077	38	105		18	0,073	8
2.	250	25	0,106	27	826		24	0,097	80
3.	480	41	0,174	84	244		20	0,081	20
4.	1300	11	0,047	61	300		15	0,060	18
5.	740	34	0,145	107	425		45	0,181	77
6.	620	30	0,128	79	715		32	0,129	92
7.	930	15	0,064	59	800		30	0,121	97
8.	508	26	0,111	56	1225		21	0,085	104
9.	402	20	0,085	34	470		16	0,065	30
10.	300	15	0,064	19	330		27	0,109	36
Итог		N=235		=565			N=248		=562

2. определить значение вероятности получения определенного дохода путем деления числа наблюдений с определенным доходом на общее число событий по проекту (p= n/N).

Рассчитаем значения вероятности для первого проекта.

;

;;

;

Таким же образом рассчитываем значения вероятности получения определенного дохода для проектов № 2-5 (Таблицы 1 и 2, графа 3).

Для проектов 1-5 рассчитать среднее ожидаемое значение дохода

, где

–среднее ожидаемое значение дохода; -- абсолютное значениеi-го дохода;

-- вероятность получения i-го дохода;

n - число случаев наблюдения.

Найдем произведение абсолютного значения i-го дохода на вероятность получения i-го дохода. Полученные значения представлены в графе 4 по каждому проекту. Сложив эти данные по каждому проекту в отдельности, получим среднее ожидаемое значение дохода по проектам № 1-5 (Таблицы 1и 2, графа 4, строка итог).

Таблица 3. Проекты 6-10

№ про-екта	Величина дохода				Вероятность получения дохода
№ про-екта	Среднеожидаемая	Макси-мальная	Мини-мальная	Максима-льного		Минима-льного
6	540	780	220	0,14		0,36

7	620	940	350	0,4		0,2

8	780	1500	440	0,17		0,27

9	560	830	200	0,25		0,14

10	700	1200	570	0,32		0,24

Выбрать из предложенных проектов №1-10 наиболее предпочтительный вариант, исходя из среднего ожидаемого значения дохода

Исходные данные по проектам 6-10:

Исходя из среднего ожидаемого значения дохода, наиболее предпочтительным вариантом из десяти проектов является проект №8.

Рассчитать статистические коэффициенты как меры риска для каждого проекта

Дисперсия представляет собой среднее взвешенное из квадратов отклонений действительных значений дохода от среднего ожидаемого результата и рассчитывается по формуле:

Среднее квадратичное отклонение определяется по формуле:

Коэффициент вариации:

_{Таблица
4. Проект №1. Статистические коэффициенты}

№	Проект 1
со-бы-тия	Получ. доход (x)	Число наблюдений	p	х_i*р_i	(х_i-)²	(х_i-)²*p
1.	170	14	0,062	10	161909	9986
2.	560	25	0,110	62	153	17
3.	700	7	0,031	22	16287	502
4.	240	27	0,119	29	110476	13140
5.	380	34	0,150	57	37010	5543
6.	850	18	0,079	67	77074	6112
7.	1100	22	0,097	107	278384	26980
8.	800	30	0,132	106	51811	6847
9.	970	15	0,066	64	158103	10447
10.	320	35	0,154	49	63695	9821
		N				G²	G	V
		227		572		89395	299	52,2%

Таблица 5. Проект №2. Статистические коэффициенты

№	Проект 2
со-бы-тия	Получ. доход (x)	Число наблюдений	p	х_i*р_i	(х_i-)²	(х_i-)²*p
1.	970	32	0,137	133	89127	12241
2.	340	14	0,060	20	109865	6601
3.	700	25	0,107	75	815	87
4.	650	17	0,073	47	460	34
5.	420	20	0,086	36	63232	5428
6.	370	22	0,094	35	90878	8581
7.	540	33	0,142	76	17282	2448
8.	1020	17	0,073	74	121481	8863
9.	800	28	0,120	96	16523	1986
10.	720	25	0,107	77	2356	253
		N				G²	G	V
		233		671		46521	215,7	32,1%

Таблица 6. Проект №3. Статистические коэффициенты

№	Проект 3
со-бы-тия	Получ. доход (x)	Число наблюдений	p	х_i*р_i	(х_i-)²	(х_i-)²*p
1.	1000	27	0,098	98	125367	12309
2.	650	15	0,055	35	17	0,905
3.	430	30	0,109	47	46625	5086
4.	520	32	0,116	61	15858	1845
5.	740	51	0,185	137	8850	1641
6.	800	18	0,065	52	23738	1554
7.	920	20	0,073	67	75116	5463
8.	450	24	0,087	39	38387	3350
9.	300	16	0,058	17	119666	6962
10.	600	42	0,153	92	2109	322
		N				G²	G	V
		275		646		38534	196,3	30,4%

Таблица 7. Проект №4. Статистические коэффициенты

№	Проект 4
со-бы-тия	Получ. доход (x)	Число наблюдений	p	х_i*р_i	(х_i-)²	(х_i-)²*p
1.	500	18	0,077	38	4177	320
2.	250	25	0,106	27	98992	10531
3.	480	41	0,174	84	7162	1250
4.	1300	11	0,047	61	540769	25313
5.	740	34	0,145	107	30755	4450
6.	620	30	0,128	79	3066	391
7.	930	15	0,064	59	133495	8521
8.	508	26	0,111	56	3207	355
9.	402	20	0,085	34	26448	2251
10.	300	15	0,064	19	70029	4470
		N				G²	G	V
		235		565		57851	240,5	42,6%

Таблица 8. Проект №5. Статистические коэффициенты

№	Проект 5
со-бы-тия	Получ. доход (x)	Число наблюдений	p	х_i*р_i	(х_i-)²	(х_i-)²*p
1.	105	18	0,073	8	208400	15126
2.	826	24	0,097	80	69956	6770
3.	244	20	0,081	20	100811	8130
4.	300	15	0,060	18	68386	4136
5.	425	45	0,181	77	18634	3381
6.	715	32	0,129	92	23560	3040
7.	800	30	0,121	97	56878	6880
8.	1225	21	0,085	104	440222	37277
9.	470	16	0,065	30	8374	540
10.	330	27	0,109	36	53596	5835
		N				G²	G	V
		248		562		91116	301,8	53,8%

, где - вероятность получения максимального и минимального дохода;- максимальная, минимальная величина дохода;

-- средняя ожидаемая величина дохода.

_{-
дисперсия,}

_{-
коэффициент вариации.}

Таблица 9. Проекты №6-7. Статистические коэффициенты

№ про-екта	Величина дохода				Вероятность получения дохода
	Среднеожидаемая ()	Макси-мальная ()	Мини-мальная ()	Максима-льного ()		Минима-льного ()	G²	G	V (%)
6	540	780	220	0,14		0,36	44928	211,9	39,3

7	620	940	350	0,4		0,2	55540	235,7	38,0

8	780	1500	440	0,17		0,27	119340	345,5	44,3

9	560	830	200	0,25		0,14	20776,5	144,1	25,7

10	700	1200	570	0,32		0,24	84056	289,9	41,4

Для того, чтобы выбрать наименее рискованный проект вложения капитала, необходимо сравнить коэффициенты вариации. Чем выше коэффициент вариации, тем выше степень риска.

Из десяти проектов наименее рискованный проект №8.

1 / 31 2 3 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

#
26.03.20161.62 Mб10реферат №9 Белоус О. гр.11101313.docx
#
26.03.201652.04 Кб5реферат-Теория ЧК.docx
#
06.12.2018105.47 Кб8реферат.doc
#
31.05.201540.46 Кб6РЕФЕРАТ.docx
#
26.09.201935.9 Кб1Решённые задачи.docx
#
31.05.2015155.83 Кб39Рещение задач.docx
#
17.08.201913.18 Mб44РЗиА. 2007.doc
#
17.07.2019307.71 Кб3Ризография.doc
#
12.11.201964.03 Mб1Риск в геотехнике.doc
#
20.11.201927.44 Кб3РИСКИ, СВОПы , фьючерсы, опционы.docx
#
31.05.201544.31 Кб130Робототехнические комплексы.docx