
- •Література
- •Лекція 1
- •Економічний ризик і його причини. Управління
- •Ризиком
- •1.Введення
- •2.Основні причини виникнення ризику
- •3.Класифікація ризиків
- •4.Управління ризиком
- •Система кількісних оцінок економічного ризику
- •1.Загальні підходи до кількісної оцінки ризику в економіці
- •2. Критерій ймовірності оцінки ризику
- •При безперервному вимірюванні указуються межі вимірювання випадкової величини.
- •Для безперервної величини х:
- •3. Коефіцієнт, індекс і шкала ризику
- •4.Неравенство Чебишева
- •5.Коефіцієнт чутливості Бета β
- •6. Часовий критерій ризику і його значення
- •Часова залежність дисперсного критерію ризику Для цієї мети розглянемо трансформацію закону розподілу випадкової величини рівня ризику f(X,t) в часі.
- •Порівняльна оцінка кількісних критеріїв оцінки економічного ризику
- •1.Використовувані кількісні оцінки рівня ризику
- •2.Області застосування критеріїв ризику
- •1.Загальні положення за поданням фінансових ресурсів
- •2.Властивості аддитивності в операціях з фінансовими ресурсами
- •3.Схеми (моделі) визначення ефективності використовування фінансових ресурсів
- •4.Оптимізація розподілу інвестицій (модель в)
- •5. Динамічна модель розподілу ресурсів (модель д)
- •6.Визначення ефективності інвестування
- •1.Теорія корисності
- •2.Корисність по Нейману
- •3.Відношення до ризику суб'єкта управління ризиком
- •4.Премія за ризик
- •5.Методика розрахунку премії за ризик
- •Управління ризиком
- •1.Основи управління ризиком
- •2.Диверсифікація – спосіб зниження ризику. Теорія портфеля
- •3.Суть управління портфелем
- •1.Теоретико-ігрова постановка
- •2.Інформаційна ситуація (аналіз середовища)
- •3.Критерії Прийняття рішень (вирішальні правила)
- •4.Критерії Прийняття рішень в ситуації з антогоністічеськімі інтересами (i5)
- •5.Прийняття рішення в умовах конфлікту
- •Багатоцільові рішення і математичне програмування в умовах ризику
- •1. Невизначеність цілей і компроміси Парето
- •2.Інвестиційний ризик
- •3.Класи задач прийняття багатоцільових рішень в умовах невизначеності
Часова залежність дисперсного критерію ризику Для цієї мети розглянемо трансформацію закону розподілу випадкової величини рівня ризику f(X,t) в часі.
(1)
Хай координата часу t одержала малий приріст ∆t. За цей час закон F(x,t) змінюється до F(x,t +∆t):
(2)
де Р1- ймовірність невиходу випадкової величини Х за межі [0,x] до моменту t +∆t за умови знаходження усередині цього відрізка у момент t, який слідує з ймовірністю F(x,t):
(3)
де Р2 - ймовірність знаходження випадкової величини усередині відрізка [x-∆х,х] у момент часу t ;
Р3 - ймовірність виходу випадкової величини за межі [0,x] за умови виконання події з вірогідністю Р2.
З обліком (1) запишемо:
(4)
де ∆Х = ∆t∙V(t) – швидкість можливої зміни випадкової величини.
Підставляючи (3) і (4) у формулу (2), одержимо диференціальне рівняння в часткових похідних після граничного (предельного) переходу при ∆t → 0:
(5)
при початковій умові (1),
де V(t) – очікувана швидкість зміни випадкової величини.
Вираз (5) описує характер зміни закону розподілу F(x,t) в часі за рахунок деформації цього закону (розпливання).
Необхідно вирішити диференціальне рівняння (5). Відповідні диференціальні рівняння характеристик мають вигляд [8]:
Поверхня, яку описують ці характеристики, у разі гладкої функції F(x,t) (ця умова вважається здійснимою для розподілу ймовірності) визначає рішення задачі Коші для рівняння (5).
Перші інтеграли звичних диференціальних рівнянь відповідно рівні:
Загальне рішення рівняння (5) має вигляд:
(6)
Рішення виражається через довільну функцію U. Визначимо цю функцію з обліком (1). Підставимо в (6)
і одержимо звідки:
(7)
Враховуючи (7), одержимо рішення рівняння (5) з початковою умовою (1) в неявному вигляді:
(8)
Значення і вид функції F є виразом закону розподілу функції ризику і використовується для отримання рішення рівняння (8). Рішення рівняння (8) не вдається одержати для довільно-заданого закону розподілу. У явному вигляді рішення (8) можна одержати для рівномірного закону розподілу, який у момент t=0 має вигляд:
Унаслідок симетричності розподілу Р3 = 0,5. Підставляючи ці значення в (8), одержимо:
при V(t)= V:
Для рівномірного закону розподілу :
при
t=0,
де В – ширина ділянки розподілу випадкової величини. Оскільки ця величина при t >0 приймає значення:
то і дисперсія відповідно зростає до величини:
Для інших законів розподілу ризику σ також зросте і це зростання можна визначити чисельними методами.
При цьому можна використовувати метод інформаційної подібності. Рівномірний, квадратичний і нормальний закони розподілу принципових відмінностей по своєму характеру не мають, тому можна припустити: якщо для рівномірного розподілу дисперсія зросла в αθ раз, то приблизно в стільки ж разів вона зросте і для квадратичного і нормального законів. При цьому:
Лекція 3