Метод широко применим не только в эконометрическом моделировании, но и вообще в статистическом исследовании. Так, с его помощью можно оценивать вероятности событий, связанных со случайными величинами. [c.285]
Как новый конкурент повлияет на долю рынка, которую занимает компания - Программа рассчитывает вероятность возникновения событий и изменений, которые могут повлиять на практический результат. Для этого программа, во-первых, оценивает риск, связанный с компанией, во-вторых, выполняет тысячи тестов "что-если" с применением одного из двух проверенных методов получения статистической выборки Монте-Карло и Латинский Гиперкуб. Цветные раскрашенные графические диаграммы наглядно иллюстрируют вероятности событий находится ли риск в допустимых пределах или требуется план действий в чрезвычайных обстоятельствах. [c.454]
Таким образом, получим, что численные значения математического ожидания (4.42) и приближенного, наиболее вероятного, события (4.35) совпадают. Естественно, что х =(xfj) удовлетворяет системе ограничений (4.29), (4.30). С другой стороны, оказалось, что статистический подход, свободный от принятых приближений целевой функции, позволяет с большей строгостью применять аппарат математической статистики, во-первых, при ее калибровке, когда, например, и у =/(f / ,. j). [c.129]
Для построения научной схемы риск-менеджмента очень важно, что большинство неблагоприятных событий обладает свойством вероятности их реализации. Вероятность события — это его математический признак, означающий возможность рассчитать частоту наступления события при наличии достаточного количества статистических данных (наблюдений). [c.12]
Нам хотелось бы в результате сравнения моделей со сценами получить для каждой области в сцене название занимающего эту область предмета. Существует несколько способов выполнения этой процедуры. Во-первых, возможен поиск по дереву, когда сначала выбираются наиболее вероятные кандидаты, затем исследуются вытекающие отсюда следствия и намечаются следующие выборы неудача побуждает пересмотреть выбор. Это, по существу, последовательный подход, поскольку исходный выбор определяет последующие. Во-вторых, существует параллельный подход, когда анализируются одновременно все возможные выборы и негодные исключаются. Эти два метода представляют символьный, нечисловой подход к решению проблемы контекста. В-третьих, можно применить статистический подход, при котором форма области охарактеризована вероятностями событий при условии, что область является носом , копытом , хвостом и т. д. Модели в данном случае выражаются через условные вероятности между областями, связанными отношениями. Например, вероятность того, что. / — дерево , если известно, что R2 — скала , равна 0,6. Чтобы достигнуть лучшего описания сцены, мы максимизируем вероятность того, что вся сцена является согласованной, пользуясь при этом моделями. В этой статье мы не обсуждаем последние два подхода, а рассматриваем только первый. [c.201]
Характеристики неопределенности инвестиционной деятельности определяют понятие риска и влияют на выбор методов его оценки. Риски, характеризующиеся статистической закономерностью возникновения (т. е. вероятность событий можно предсказать достаточно точно), можно отразить через рисковую премию при определении нормы дохода проекта, т. е. с использованием вероятностных методов оценки. Характеристика рисков как позитивных и негативных отклонений [c.276]
Такой способ определения вероятности события Р(А) называется статистическим. [c.8]
В экономических исследованиях значения m и п в формуле (1.1) могут трактоваться несколько иначе. При статистическом определении вероятности события А под п понимается количество наблюдений результатов эксперимента, в которых событие А встретилось ровно m раз. В этом случае отношение m/n называется относительной частотой события А. [c.16]
Мы можем использовать статистическое понятие вероятности для оценки возможности события, происходящего в обеих ситуациях. В ситуациях риска мы можем использовать объективные значения вероятностей для статистического прогнозирования, в то время как в ситуациях неопределенности мы используем вероятности в качестве субъективной оценки правдоподобия. [c.150]
Количественной мерой возможности появления события является вероятность. Наиболее широкое распространение имеют два определения вероятности события классическое и статистическое. [c.292]
При статистическом определении вероятности за вероятность события А принимают то число, относительно которого стремится стабилизироваться частота Р (А) при увеличении числа опытов. Из определения вероятностей события следует, что [c.293]
Вероятность - это возможность получения определенного результата, при этом в качестве единицы измерения принимают вероятность достоверного события, то есть такого события, которое непременно должно произойти. Точность измерения объективных вероятностей зависит от объема статистических данных и возможности их использования для будущих событий, то есть от сохранения условий, в которых происходили прошлые события. Вместе с тем во многих случаях при принятии решений статистические данные о частотах появления ситуации могут быть незначительны или вообще отсутствуют. В этом случае используют следующий подход измерения вероятностной ситуации, основанный на субъективных оценках лица, принимающего решения. Измеряемые таким путем вероятности называют субъективными вероятностями ситуации. При их измерении приоритет отдается мнению субъекта, отражающему состояние его информационного фонда. Таким образом, субъективная вероятность определяется на основе предположения, основанного на личном опыте эксперта, а не на частоте, с которой аналогичный результат был получен в подобных условиях. Зависимость вероятности от объектов исходной информации, с одной стороны, и зависимость от субъекта, с другой, -все это ведет к тому, что к вероятностной ситуации добавляется неопределенность. Таким образом, для характеристики риска одного понятия вероятности недостаточно. [c.105]
Для того чтобы управлять риском, обеспечивать промышленную безопасность, необходимо отчётливо понимать, что происходит. Количественные методы анализа риска создают базу для эффективного управления риском. Как правило, анализ риска состоит из трёх этапов, первым из которых является идентификация опасностей, т.е. перечень нежелательных событий, приводящих к аварии. Второй этап - это оценка вероятности наступления аварийной ситуации. На этом этапе, как правило, используются статистические данные по аварийности и надёжности технической системы, применяются логические методы анализа типа дерево событий и дерево отказов , а также экспертная оценка специалистов в данной области. На заключительном этапе анализа риска проводят оценку воздействий последствий аварии на людей, имущество и окружающую среду. Анализ риска - всегда сочетание возможных последствий и вероятности аварии. [c.188]
Расчет теоретически ожидаемых частот в ячейках таблицы сопряженности должен производиться, как мы уже указывали выше, в предположении справедливости нулевой гипотезы. Нуль-гипотеза (//0) в данном случае есть предположение о статистической независимости рассматриваемых переменных. Как известно из теории вероятностей, две случайные величины (события) являются статистически независимыми, если вероятность их совместной реализации равна произведению вероятностей реализации каждой из них по отдельности, т. е. [c.204]
Субъективная вероятность является предположением относительно некоторого результата, которое основывается на суждении оценивающего, на его личном опыте. Можно условно считать данный подход частным случаем метода экспертных оценок. Преимуществом метода субъективных вероятностей является возможность их применения для неповторяющихся событий и в условиях отсутствия достаточного количества статистических данных в отличие от объективных вероятностей, что и определяет их сферу применения в анализе проектных рисков. [c.205]
В целях нейтрализации отрицательного воздействия рисков на эффективность производства при планировании на предприятии проводят их качественный и количественный анализ. Суть качественного анализа состоит в определении факторов риска и видов работ, при выполнении которых он возникает. Количественно размер риска можно установить с помощью статистических, аналитических и других методов. Закономерности случайных событий изучаются с использованием математического аппарата теории вероятности. Вероятность наступления рискового события может быть определена субъективным способом или объективными методами. [c.119]
Второй постулат заключается в недоказуемом положении, что при расчете вероятности наступления конечного, завершающего, целевого, заданного события момент его наступления подчиняется закону нормального распределения. Это значит, что совокупность событий признается однородной, т. е. считается, что значение признаков этих событий складывается под влиянием одних и тех же существенных условий. При этих условиях распределение вероятности должно быть одинаковым для всех единиц данной статистической совокупности, в данном случае для всех событий сетевого графика. [c.137]
Преимуществом метода субъективных вероятностей является возможность его применения для неповторяющихся событий и в условиях достаточного количества статистических данных. [c.76]
Эти параметры не полностью описывают стохастический граф с возвратом, а характеризуют его однократную реализацию. Поэтому дополнительно вводятся статистические параметры графа, описывающие его в среднем, такие, как математическое ожидание и дисперсия времени реализации проекта, вероятность совершения события не позже заданного срока, гистограммы и выборочные функции распределения вероятностей времени совершения конечного и других наиболее важных событий, а также стоимость выполнения комплекса операций. [c.197]
Алгоритм анализа графа с возвратом основан на использовании метода статистических испытаний и известного алгоритма Форда для сетевых графиков. Процедура Форда используется для расчета временных параметров отдельных фрагментов графа с учетом их топологии и задаваемых характеристик, а методами Монте-Карло имитируется реализация соответствующих дуг возврата. Таким образом, центральной процедурой алгоритма является моделирование событий контроля и согласования методом статистических испытаний. Исходы этих событий описываются вероятностями повторного исполнения определенных фрагментов проекта. [c.197]
Она этого не делает. Она даже не претендует на то, чтобы считаться научной теорией. Принцип неопределенности Гейзенберга связан со статистической вероятностью. Он не может определить поведение отдельных частиц, но он сумел дать очень надежную оценку определенных видов поведения. Напротив, меня интересует ход конкретных событий. Ведь я - инвестор, но я считаю, что статистическая вероятность значима лишь [c.239]
Все изложенное относится к т. н. объективной В. Развивается (особенно в теории управления) также концепция В. субъективной. Она рассматривает не только факты свершения тех или иных событий, но и определенное наблюдаемое поведение человека при принятии решений. Здесь понятию относительных частот (см. Распределение вероятностей) как бы соответствует понятие степени уверенности человека в возможности свершения того или иного события (его статистического веса). Концепции объективной и субъективной В. связаны. Предполагается, что человек разумен это означает, что каково бы ни было его первоначальное мнение, он после ознакомления с относительными частотами изменит это мнение таким образом, что его веса, или степени уверенности, приблизятся к относительным частотам. [c.47]
Оценка риска — это этап анализа риска, имеющий целью определить его количественные характеристики вероятность наступления неблагоприятных событий и возможный размер ущерба (рис. 5.1). Можно выделить три основных метода оценки риска для конкретных процессов анализ статистических данных по неблагоприятным событиям, [c.61]
Используя имеющиеся статистические данные, можно оценить и вероятность возникновения неблагоприятных событий, и размеры ущерба. Этот метод подходит для частых и однородных событий. [c.62]
Однако существует проблема достоверности экспертных оценок. Насколько безошибочно может быть определена экспертом точечная вероятность конкретного факта или события Такую точечную вероятность предлагается определять, например, в методах дерева решений и анализа сценариев. Методу дерева решений также присущи другие особенности. Популярность метода дерева решений связана с наглядностью и понятностью. Но очень остро для него стоит проблема значимости. Дело в том, что отдельным узлам на каждом новом построенном уровне дерева соответствует все меньшее число записей данных дерево решений дробит данные на большое количество частных случаев. Чем больше этих частных случаев, чем меньше обучающих примеров попадает в каждый такой частный случай, тем менее уверенной становится их классификация. Если построенное дерево слишком кустистое , т. е. состоит из неоправданно большого числа мелких веточек, то оно не будет давать статистически обоснованных ответов. Как показывает практика, в большинстве систем, использующих дерево решений, эта проблема не нахо- [c.21]
Статистические методы анализа риска базируются на ряде фундаментальных понятий. Прежде всего, таким понятием служит вероятность. Вероятность в этом случае связывают с возможностью неблагоприятного события. Необходимо отметить, что в инновационной, предпринимательской и других аналогичных видах деятельности определение риска зависит не только от природы неопределенности, которая может быть многофакторной и крайне сложной, но и от надежд, чаяний, веры и т.д. того, кто пытается дать анализ величине риска. В этом случае в рискологии используют другое понятие — по своей сущности обратное риску. Это понятие шанс, которое связывают с вероятностью благоприятного события. В этом случае величина ожидаемого риска может быть определена следующим образом [c.263]
Вероятности реализации различных вариантов проекта определяются на основе субъективных оценок лиц, принимающих решение. Поэтому они носят название субъективных вероятностей. Строго говоря, к этим вероятностям нельзя применять аппарат математической статистики. Однако мы, тем не менее, будем им пользоваться, поскольку интуитивно ясно, что субъективные вероятности в принципе можно анализировать так же, как и объективные (статистические), если контролировать соблюдение некоторых необходимых условий, например, равенство единице суммы вероятностей всех возможных исходов событий. [c.303]
Методы расчета специфицированных норм для всех указанных выше случаев в основном похожи друг на друга. Различия заключаются только в том, что при определении изменений текущих и страховых запасов в интервалах в зависимости от особенностей протекающих процессов следует учитывать соответственно разное количество нормообразующих факторов второй группы, определяющих формирование запаса. При нормировании в случае стохастических условий формирования запаса вариации нормообразующих факторов (второй группы) в интервалах рассматриваются как случайные независимые события, а значения их — как случайные независимые величины. Для определения специфицированной нормы рекомендуется применить вероятностно-статистический метод, основанный на использовании математического аппарата, применяемого в теории вероятностей для случайных независимых дискретных величин. [c.303]
Как уже указывалось, схема случаев в практической жизни встречается сравнительно редко. Обычно на практике пользуются величиной, называемой частотой события А, или статистической вероятностью Р (А), которая определяется по формуле [c.118]
Сущность процесса выбора и принятия решений тесно связана с понятием неопределенности, которая с позиций теории решений трактуется следующим образом. При исследовании сложных систем различают два типа неопределенности. Неопределенность первого типа возникает в том случае, когда имеется конечное число объективных условий, но невозможно получить вероятности каждого из них, другими словами, неизвестно, какому закону распределения подчиняются случайные события в данном конкретном случае. Неопределенность второго типа определяется статистическими закономерностями случайных событий, проявляющимися в частном случае. Именно такого рода неопределенность сопутствует многим ситуациям принятия решений в процессе разработки и создания новых технических образцов. Разумные предположения относительно неизвестных закономерностей и их использования могут существенно снизить степень этого рода неопределенности. [c.6]
Особо выделим техническую сегментацию страхователей по уровню риска наступления страхового события и его потенциальной тяжести. На сегодня в экономически развитых странах среди страховщиков возникло своеобразное соревнование в технической сегментации рынка. Известно, что наиболее важным инструментом привлечения клиентуры являются низкие цены. Вместе с тем, необоснованное снижение цен может привести к банкротству страховщика. Поэтому выходом из положения является более точная подгонка тарифа к каждому потребителю — установление такой цены полиса, которая соответствует индивидуальному уровню риска. Если вероятность наступления страхового события для клиента мала, ему предлагается дешевый полис. И, соответственно, наоборот. Этим самым компания решает сразу две задачи достигается точная оценка вероятного ущерба и за счет более низких цен привлекается дополнительная клиентура, которая должна была бы платить больше при более грубой, обобщенной тарификации. Чтобы проводить точную тарификацию, нужно располагать большими статистическими базами данных и точными математическими моделями. Поэтому конкуренция между страховщиками превращается во многом в соревнование актуариев.. [c.39]
Стандартная гауссова статистика лучше всего работает на основе весьма ограничивающих предположений. Центральная предельная теорема (или Закон больших чисел) утверждает, что по мере проведения все большего числа испытаний, предельное распределение случайной системы будет нормальным распределением, или колоколообразной кривой. Измеряемые события должны быть "независимы и идентично распределены" (IID). То есть события не должны влиять друг на друга, и они все должны иметь одинаковую вероятность наступления. Долгое время предполагалось, что большинство крупных, комплексных систем должны моделироваться таким образом. Предположение о нормальности, или почти нормальности, обычно делалось при исследовании крупной, комплексной системы, так чтобы мог быть применен стандартный статистический анализ. [c.61]
Для тех, кого не устраивает столь пассивная позиция, есть и иной вариант поведения. Он предполагает некие предварительные расчеты на основе вероятностно-статистического анализа поведения рынка, когда проводится математическая обработка данных о движении цен и котировок с последующей оценкой вероятности тех или иных сценариев развития событий. Здесь существует достаточно развитая школа расчета самых разных коэффициентов, используемых в практической работе . [c.20]
Статистическая (безусловная) вероятность — численное значение, характеризующее меру неопределенности и возможности какого-то события или значения переменной величины. [c.46]
Что это означает Риск наступления большого события намного более высок, чем подразумевает нормальное распределение. Нормальное распределение говорит, что вероятность наступления события более трех стандартных отклонений составляет 0,5 процента или 5 на 1 000. И все же, рисунок 2.2 показывает, что фактическая вероятность составляет 2,4 процента или 24 на 1 000. Таким образом, вероятность большого события почти в пять раз больше, чем подразумевает нормальное распределение. Поскольку мы измеряем еще большие события, разрыв между теорией и действительностью становится еще более явным. Вероятность события четырех стандартных отклонений фактически составляет 1 процент, а не 0,01 процента, т.е. она в 100 раз больше. Кроме того, подобный риск фактически идентичен для всех инвестиционных горизонтов, показанных здесь. Следовательно, однодневные трейдеры сталкиваются с тем же количеством событий шесть-сигма в своих временных рамках, с каким сталкиваются 90-дневные инвесторы в своих временных рамках. Такое статистическое самоподобие, которое должно быть знакомо тем, кто читал Главу 1, будет подробно обсуждаться в Главе 7. [c.35]
Вероятность совершения какого-либо события менеджер оценивает на основе статистических данных за прошедший период, учета мнений экспертов или результатов собственных прогнозов. Если прогнозируется вероятность наступле- [c.351]
МДА- не единственный статистический метод, который вы можете использовать в тех же целях. Два других перспективных метода — "пробит" и "лоджит". В соответствии сними вероятность какого-либо события, в т. ч. банкротства, рассчитывается как функция наблюдаемых факторов. [c.831]
Но классическая вероятность аксиоматически определена как характеристика генеральной совокупности статистически однородных случайных событий. Следовательно, если статистической однородности нет, то применение классических вероятностей в анализе оказывается невозможным. [c.5]
Смотреть страницы где упоминается термин Вероятность события статистическая
: [c.401] [c.21] [c.253] [c.327] [c.352] [c.185] [c.16] [c.189] [c.332] [c.137] [c.128] [c.116]Справочник по математике для экономистов (1987) -- [ c.293 ]