Задачи анализа/оценки риска на рынке. Оценки рыночного риска. Определение вероятности риска. Шкалирование рисков. Расчет среднего уровня риска как средней арифметической из баллов каждого риска, взвешенных по рангу серьезности риска. [c.152]
Вероятность означает возможность получения определенного результата. В нашем примере вероятность успеха нефтяного проекта равна Д, а его неудача может составить 3/4. Вероятность представляет собой трудную для формулировки концепцию, так как она может зависеть от природы неопределенных событий и от надежд, которые люди возлагают на них. Объективный метод определения вероятности основан на вычислении частоты, с которой происходят некоторые события. Предположим, известно, что при разведке 100 морских нефтяных месторождений 25 были успешными, а 15 кончились неудачей. Тогда вероятность успеха в /4 считается объективной, потому что она непосредственно основана на частоте соответствующих событий, определенных на основе фактических данных. [c.126]
В результате отклонений от ожидаемого времени при выполнении работ рассматриваемое событие может лишь с определенной вероятностью свершиться в заданный срок. Считается, что эта вероятность (Рк) должна находиться в пределах 0,35 < Рк < 0,65. [c.76]
При нормальном распределении расчетные формулы для определения вероятности нахождения параметра х внутри поля допуска получаются с помощью нормированной функции Лапласа [c.152]
Воспроизводимость метода. Количественно характеризует близость друг к другу отдельных результатов, полученных при нормальном и правильном выполнении операций одного и того же метода на идентичном испытуемом материале, но в разных условиях (разные операторы, разные комплекты аппаратуры, разные лаборатории и разное время). Количественно воспроизводимость метода есть значение, превышающее расхождение между двумя единичными результатами, полученными на идентичном испытуемом материале разными операторами в различных лабораториях с применением одного и того же метода испытаний, с определенной вероятностью, которая при отсутствии специального указания принимается равной 95%. [c.8]
Однако для обеспечения надежности прогнозирования необходимо исследовать случайную компоненту временного ряда, определить характер (закон) распределения случайных величин. Если случайные величины е f нормально распределены и между собой независимы, тогда определяются интервалы [34, 54], в которые с определенной вероятностью попадают значения полученного нами прогноза. [c.54]
Целью использования карты управления качеством (SP ) является поддержание достигнутого уровня качества и индикация характерных отклонений от него. Рациональный выбор подходящего метода управления процессом может быть выполнен только в том случае, если свойства процесса были определены на основе предварительного анализа. На первом плане здесь стоит выбор адекватной математической модели, оценка неизвестных параметров основной совокупности и определение частоты и объемов выборочного контроля. С помощью оцененных параметров основной совокупности можно определить область, в которой с определенной вероятностью будут ожидаться значения (характеристики) будущих выборочных проверок (проб). При наличии такой информации управление качеством может быть обеспечено с помощью обратной связи в замкнутом контуре управления. Карта регулирования качества - это формуляр для графического отображения величин последовательных выборочных проб, их регистрации и сравнения с предупредительными (сигнальными) границами и границами вмешательства (предельными границами). [c.46]
Вероятность осуществления каждого из вышеперечисленных исходов была рассчитана тем же методом суммирования, который использовался при определении вероятности безубыточности. Аналогичное распределение можно составить для каждой из рассматриваемых цен продажи, что позволит руководителям оценить риск, сопряженный с каждым из вариантов, сравнивая вероятности отдельных ключевых исходов (таких, например, как безубыточность или получение определенной прибыли). Отметим также, что выбор уровней прибыли/убытка в распределении произволен ( не обязательно брать именно 100 000 и 50 000 ф.ст.) конкретные суммы могут быть назначены с учетом требований конкретной ситуации. Точно так же в распределение можно включать большее или меньшее количество исходов с соответствующими вероятностями — столько, сколько необходимо для обоснованного суждения о рискованности конкурирующих вариантов. [c.418]
Изучение правовых основ создания определенного вида объекта недвижимости, социальных аспектов, региональных особенностей, исследование воздействия объекта на окружающую среду и определение вероятности их изменений помогут избежать и предотвратить возникновение многих проблем, связанных с осуществлением проекта. [c.85]
Стохастические связи между различными явлениями и их признаками в отличие от функциональных, жестко детерминированных, характеризуются тем, что результативный признак (зависимая переменная) испытывает влияние не только рассматриваемых независимых факторов, но и подвергается влиянию ряда случайных (неконтролируемых) факторов. Причем полный перечень факторов не известен, так же как и точный механизм их воздействия на результативный признак. В этих условиях значения зависимой переменной тоже не могут быть измерены точно. Их можно определить с определенной вероятностью, поскольку они подвержены случайному разбросу и содержат неизбежные ошибки измерения переменных. [c.69]
Вычленение и анализ такого элемента временных рядов, как случайные колебания, может использоваться для определения вероятных ошибок и оценки надежности модели прогнозирования. Случайные колебания расцениваются как ошибки прогноза. Разность между фактическими и прогнозируемыми значениями характеризует допущенную ошибку. Для оценки ошибок существуют статистические показатели — средняя ошибка и среднеквадратическая ошибка. Чем меньше значения этих критериев, тем больше надежность прогнозной модели. [c.82]
Дискретные случайные величины — это величины, которые в отличие от непрерывных изменяются скачкообразно, и каждому такому значению соответствует определенная вероятность. Число возможных значений дискретной случайной величины может быть конечно или бесконечно. [c.43]
Важно, чтобы ошибка ожидаемого страхового возмещения не превысила с определенной вероятностью заданных пределов. Вероятность такой ошибки устанавливается страховщиком. Величина ошибки подбирается на основе стратегии компании путем соответствующего значения коэффициента t из таблицы [c.411]
Проверка гипотезы на основании критерия состоит в следующем. Устанавливается определенная вероятность (уровень значимости), например 0,005, 0,05 или 0,01. Затем, исходя из проверяемой гипотезы, определяется критическая область, т.е. такая область, попадание критерия в которую имеет вероятность, равную уровню значимости. Как правило, эта область охватывает все значения критерия, превосходящие некоторое так называемое критическое значение. Если фактическая величина критерия оказывается в критической области (превышающей критическое значение, и эта область состоит из всех значений критерия, больших, чем это критическое), то гипотеза отвергается. В противном случае считается, что данные результаты наблюдений ей не противоречат, т.е. гипотеза приемлема. [c.610]
В большинстве случаев правильным будет представление частной совокупности (однородной группы), состоящей из ядра и окружающих его явлений - слоя. Ядро - концентрированное выражение всех специфических свойств типа (группы), определяющих качественное отличие данного типа от всех иных. Кроме единиц, составляющих ядро, тип включает явления переходного качества, принадлежность которых к данному типу может быть установлена с определенной вероятностью. Такие явления образуют, так сказать, полосу размыва между типами. [c.15]
Имеются таблицы, которые содержат значения вероятностей для нормированных отклонений / или для интервалов от t до /2. Одна из таких таблиц приведена в приложении Значение интеграла вероятностей . Эта таблица содержит пропорциональные доли площадей, заключенных между ординатами, соответствующими t. Зная нормированное отклонение t, можно определить вероятность или на основе определенной вероятности установить величину /. [c.168]
Выборочные средние и относительные величины распространяются на генеральную совокупность обязательно с учетом предела их возможной ошибки. Приводится выборочный показатель со справкой о пределах ошибки с указанием доверительной вероятности х А., , р Д . Или же указывают границы значений генеральной характеристики с определенной вероятностью F(t) [c.187]
Особенно часто процедура проверки статистических гипотез применяется для оценки существенности расхождений сводных характеристик отдельных совокупностей (групп) средних, относительных величин. Такого рода задачи, как правило, возникают в социальной статистике. Трудоемкость статистико-социологических исследований приводит к тому, что почти все они строятся на несплошном учете. Поэтому проблема доказательности выводов в социальной статистике стоит особенно остро. Применяя процедуру проверки статистических гипотез, следует помнить, что она может гарантировать результаты с определенной вероятностью лишь по беспристрастным выборкам, на основе объективных данных. [c.193]
Цена на производимый продукт также рассчитывается с помощью уравнения (17.2), для которого находится решение (17.5). В результате имеются два распределения плотности вероятности себестоимости и плотности вероятности цены на производимый продукт. Риск производителя будет заключаться в определении вероятности того, что полученная прибыль окажется меньше запланированной, т.е. себестоимость окажется равной цене товара или превышающей ее. В этом случае производитель товара будет нести убытки от своей деятельности. Для того чтобы рассчитать вероятность риска, необходимо рассчитать условную вероятность того, что цена будет иметь определенное значение при условии, что полученная прибыль принимает другое значение. Эта вероятность рассчитывается по формуле условной вероятности для зависимых событий [c.457]
После общего ознакомления с составом и структурой дебиторской задолженности необходимо дать оценку ее с точки зрения реальной стоимости (так как не вся она может быть взыскана), влияния на финансовые результаты предприятия. Возвратность дебиторской задолженности определяется на основе прошлого опыта и текущих условий. Бухгалтерский риск состоит в том, что прошлый опыт может быть неадекватной мерой будущего убытка или что текущие условия могут быть учтены не полностью. В результате убытки могут быть существенными. Аналитику необходимо знать реальность и правильность оформления и определения вероятности возврата дебиторской задолженности. Расчет процента невозврата долгов производится по средним данным за несколько лет. Например, для расчета взяты данные за 5 лет, которые составили 1 %, 2,5, 3, 5, 8 %. Средний процент невозврата дебиторской задолженности за пять лет равен 3,9 %. Однако нельзя его распространять на изучаемый период механически. Следует учитывать реальные условия, например наметившуюся тенденцию роста процента невозврата. Поэтому целесообразно изучать [c.37]
Информационные оценки. Любой факт хозяйственной жизни, получая оценку, несет определенную вероятность. Чем больше вмененная оценка отклоняется от ожидаемой величины, тем выше информативность этой оценки. Однако это не значит, что бухгалтер должен прибегать к таким оценкам искусственно. [c.206]
Т Определение. Вероятность события выражается как значение в промежутке от 0 до 1. Вероятность, равная 0, указывает на невозможность наступления события, а вероятность, равная 1, показывает, что событие обязательно [c.54]
Т Определение. Вероятность наступления события X или Y рассчитывается как В (X или Y) = В(Х) + B(Y), при условии, что события X и Y взаимно исключают друг друга. А [c.56]
Нарисуйте дерево вероятностей, представляющее этих покупателей, и используйте его для определения вероятности того, что [c.69]
Распределение Пуассона можно использовать для определения вероятностей ряда событий, наступающих при следующих обстоятельствах [c.74]
Т Определение. Распределение Пуассона можно использовать для определения вероятностей, когда события наступают случайным образом и известно среднее количество наступающих событий ( L). A [c.74]
Диаграмма данного распределения представлена на рис. 2.8. Площадь каждого столбца диаграммы пропорциональна соответствующей вероятности. Например, площадь затемненного столбца составляет 12% от общей площади. Аналогично, площадь столбцов, отображающих три последние интервала (4000—, 5000— и 6000—), составляет 48% от общей площади. Такой подход — отличный метод определения вероятностей по распределению вероятностей. На рис. 2.9 представлена диаграмма, которая отражает альтернативный способ отображения тех же самых данных. Линейный график используется для очерчивания общей формы распределения, в то время как гистограмма очерчивает каждый интервал группировки отдельно. Этот график можно аналогичным образом использовать для отображения вероятностей. Пространство под линией можно использовать для определения вероятностей. Например, затемненный участок на рис. 2.9 показывает вероятность объема продаж свыше 4000 ф. ст. (т. е. всех значений вдоль горизонтальной оси, начиная с 4000 ф. ст.). Если мы примем, что общая площадь пространства под линией равна 1, тогда любой рассмотренный участок будет точно равняться вероятности. Так, затемненный участок на рис. 2.9 равняется 0.48 (48% от общей площади). [c.77]
В данной главе рассматривается понятие вероятности и ее применение в различных хозяйственных ситуациях. Вероятность используется для отражения возможности наступления альтернативных событий в условиях неопределенности. Руководитель может получить преимущество, если он знаком с методами определения вероятности и использует их при принятии решений. В данном контексте в качестве одного из методов мы рассмотрели определение вероятности с помощью дерева решений. Дерево решений можно использовать для отображения нескольких возможных решений и их последствий в числовом измерении в том, что касается, например, затрат, прибыли, доходов. Следует отметить, что, несмотря на свою полезность, при описании вариантов возможных решений данный метод лишь частично затрагивает всю проблемную область. Например, предполагается, что пользователь метода знает вероятности наступления случайных событий, представленных в дереве решений. В целом, эффективное использование дерева решений возможно только в сочетании с другими методами, и только тогда, на основании всей имеющейся информации, можно сформулировать реалистичные решения. [c.93]
Случайные колебания. Эти составляющие представляют собой случайные элементы, которые обычно невозможно предугадать. Например, случайные колебания в объеме производства могут быть вызваны незапланированными остановками и поломками оборудования, плохим качеством материалов или социальным напряжением на производстве. Такие колебания выявляются путем снятия тренда, циклических и сезонных колебаний для данного значения. То, что остается, и есть беспорядочное отклонение. И хотя такое значение нельзя предугадать заранее, его все же целесообразно учитывать при определении вероятной точности принятой модели прогнозирования. Мы остановимся еще на этом вопросе в других разделах данной главы. [c.187]
Проводится анализ методом ПЕРТ. На практике часто невозможно спрогнозировать точную продолжительность каждого действия в рамках проекта. Так, при осуществлении строительных проектов существует целый ряд факторов, оказывающих воздействие на продолжительность действий, в частности укомплектованность персоналом и оборудованием, и даже погода. Для того, чтобы более реалистично оценить проект, анализируется возможный диапазон продолжительности каждого действия. Метод ПЕРТ заключается в вероятностной оценке проекта. Так, его можно использовать при определении вероятности того, что проект продлится сверх установленного срока. [c.392]
Если существует определенная вероятность банкротства и если административные и другие издержки, связанные с банкротством, достаточно велики, то фирма, использующая заемные средства, может быть менее привлекательна для инвесторов, чем фирма, не прибегающая к внешнему финансированию. Предполагается, что в условиях совершенных рынков капитала издержки, связанные с банкротством, равны 0. Подразумевается, что когда фирма становится банкротом, ее активы могут быть проданы по их хозяйственной стоимости, причем эта реализация не повлечет за собой никаких ликвидационных или судебных издержек. Поступления от реализации распределяются согласно приоритету претензий на активы, описанному в гл. 27. Однако, если рынки капитала несовершенны, то могут иметь место административные издержки, и фирма может оказаться вынужденной реализовать активы за меньшую, чем их экономическая стоимость, цену. Эти издержки и несоответствие ликвидационной стоимости активов их экономической стоимости, с точки зрения держателей долговых обязательств и обыкновенных акций фирмы, могут представлять собой возможный в перспективе излишний расход средств. [c.482]
Для того чтобы составить аудиторскую программу для тестирования каждой отдельной статьи финансовой отчетности, необходимо определить ошибки, которым может быть подвержена каждая отдельная статья финансовой отчетности. В определении вероятности существования этих ошибок большую роль играют процедуры внутреннего контроля. [c.180]
Следовательно, средняя ошибка выборки показывает, какие возможны отклонения характеристик выборочной совокупности от соответствующих характеристик генеральной совокупности. Однако о величине этой ошибки можно судить с определенной вероятностью. На величину вероятности указывает множитель /. [c.132]
Для определения необходимой численности выборки исследователь должен задать уровень точности выборочной совокупности с определенной вероятностью. В частности, необходимая численность случайной повторной выборки определяется по формуле [c.139]
Прогноз Определение вероятных последствий заданных ситуаций [c.210]
Заметим, что при оценке созможных решений руководитель пытается спрогнозировать то, что произойдет в будущем. Будущее всегда неопределенно. Множество факторов, включая изменение внешнего окружения и невозможность реализации решении, может помешать воплощению намеченного. Поэтому важным моментом в оценке является определение вероятности осуществления каждого возможного решения в соответствия с намерениями. Если последствия какого-то решения благоприятны, но шанс его реализации невелик, оно может оказаться менее желательным вариантом выбора. Руководитель включает вероятность в оценку, принимая во внимание степень неопределенности или риска, о чем ниже в данной главе. [c.206]
Полученные для выборочной совокупности НГДУ уравнения регрессии (20) — (22) могут точно не совпадать с истинной зависимостью, характерной для генеральной совокупности НГДУ. Поэтому необходимо найти доверительный интервал Д, в котором с определенной вероятностью будет находиться расчетная величина производительности труда. Для среднего значения производительности труда у величину доверительного интервала при заданной доверительной вероятности, являющейся минимальной, рассчитывают по формуле [c.89]
Сходимость метода. Качественно сходимость метода харак-тепичует близость речультятов тто71учеюадх последовательно при нормальном и правильном выполнении одного и того же метода на идентичном материале при одних и тех же условиях (одним оператором, на одном и том же комплекте аппаратуры, в одной лаборатории и через короткие промежутки времени). Количественно сходимость метода есть значение, превышающее расхождение между двумя единичными результатами, полученными в указанных выше условиях, с определенной вероятностью, которая при отсутствии специального указания принимается равной 95%. [c.8]
Руководитель проекта от компании Гилфорд и партнеры может теперь использовать эту информацию для определения вероятности завершения проекта в пределах указанного срока. [c.384]
Для определения вероятности того, что чистая текущая стоимость проекта будет меньше нуля, мы должны обратиться к таблице нормального распределения (см. приложение Б в конце данной главы). Видим, что с вероятностью 0,4013 результат наблюдения будет находиться менее чем на -0,25 стандартного отклонения от математического ожидания данного распределения с вероятностью 0,3821 — менее, чем на -0,30 стандартного отклонения от математического ожидания. Интерполируя, мы найдем, что существует приблизительно 40-процентная вероятность того, что чистая текущая стоимость будет меньше нуля. Отсюда с вероятностью 60% чистая текущая стоимость проекта будет больше нуля. При нормальном распределении 68% распределения попадают в область, ограниченную одним стандартным отклонением в ту и другую сторону от математического ожидания. То есть мы знаем, что с вероятностью 2/3 чистая текущая стоимость предложения будет находиться в пределах 116 дол. - 444 дол. = -328 дол. и 116 дол. + 444 дол. = 560 дол. Выражая отклонение от математического ожидания в стандартных отклонениях, мы можем определить вероятность того, что чистая текущая стоимость инвестиционного предложения будет больше или меньше определенной величины. [c.397]
Жизненно важный для фирмы вопрос больше состоит не в том, снизятся ли значения коэффициентов покрытия, а в том, какова вероятность неплатежеспособности. Ответ таков достаточно ли у компании средств — ЕВГГ, денежных средств, новых соглашений о финансировании, поступлений от продажи активов. Коэффициенты покрытия — это только одна сторона вопроса. Чтобы рассмотреть вопрос неплатежеспособности шире, мы должны располагать информацией об отклонении фактических поступлений от планируемых. Как мы уже говорили в гл. 7, для этого можно составить смету наличности (кассовую смету) для нескольких возможных исходов, каждый из которых оценивается определенной вероятностью. Информация подобного рода исключительно важна для финансового менеджера при оценке способности фирмы расплачиваться по долговым обязательствам. На эту способность влияют не только ожидаемые доходы, но и продажа или покупка активов, ликвидность фирмы, дивидендов, сезонные колебания, а также другие факторы, воздействующие на приток капитала. Зная вероятность каждого варианта, менеджер может определить размер фиксированных платежей, а также задолженности, которую компания может себе позволить, имея некоторую неплатежеспособность, допускаемую руководством. [c.461]