- •Показатели измерения общего риска
- •Случайные величины и законы их распределения
- •Математическое ожидание случайной величины
- •Дисперсия и стандартное отклонение случайной величины
- •Оценка риска через точку безубыточности
- •Теория игр: «игры с природой»
- •Критерии оптимальности выбора решений
- •Результаты расчетов по критерию Гурвица
- •Принятие решений в условиях риска в рамках теории игр
- •Ожидаемая доходность и риск портфеля
- •Эффективные портфели
- •Экспертная оценка рисков, связанная с проектом реконструкции
- •Итоговые оценки экспертов для проекта
- •Анализ риска
- •630039, Новосибирск, ул. Никитина, 155
Результаты расчетов по критерию Гурвица
α |
||||||||||||
max |
min |
1 |
0,9 |
0,8 |
0,7 |
0,6 |
0,5 |
0,4 |
0,3 |
0,2 |
0,1 |
0 |
а |
б |
в |
г |
д |
е |
ж |
з |
и |
к |
л |
м |
н |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
max |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Р |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
При уровне α = 0,2 происходит переход от стратегии ___ к стратегии ___ и эта стратегия остается оптимальной для любого уровня пессимизма.
Подведем итоги. Применяя различные критерии, мы получали в качестве эффективных разные стратегии, а именно:
критерий Лапласа - ___;
критерий Вальда - ____;
критерий Сэвиджа - ___.
Таким образом, в условиях неопределенности используемые стратегии приводят к различным решениям. Это объясняется не слабостью моделей, а степенью неопределенности, которая затрудняет процесс эффективного противодействия риску и принятия реально эффективных решений.
Изучение рассмотренных методов позволяет глубже понять природу неопределенности и необходимость при решении конкретных задач добиваться более достоверной оценки параметров.