1. Алгоритм аналізу економічного ризику Крок1-аналіз та діагностика економічної (управлінської) ситуації, пов’язаної з певним об’єктом(проектом) І обтяженої




Назва1. Алгоритм аналізу економічного ризику Крок1-аналіз та діагностика економічної (управлінської) ситуації, пов’язаної з певним об’єктом(проектом) І обтяженої
Сторінка1/9
Дата конвертації10.07.2013
Розмір0.81 Mb.
ТипДокументы
skaz.com.ua > Математика > Документы
  1   2   3   4   5   6   7   8   9
1. Алгоритм аналізу економічного ризику

Крок1-аналіз та діагностика економічної (управлінської) ситуації, пов’язаної з певним об’єктом(проектом) і обтяженої ризиком. Визначення головних завдань, основних суперечностей (неузгодженості), домінуючих тенденцій.

Крок2-Виявлення інтересів основних учасників подій, їхнього ставлення до ризику

Крок3-Виявлення управлінських цілей, методів та засобів їх досягнення

Крок4-Аналіз основних чинників(параметрів), які впливають на прийняття рішень, розподіл їх на керовані та некеровані параметри ризику

Крок5-Здобуття інформації про можливі діапазони значень некерованих параметрів (чинників) ризику

Крок6-Генерація набору альтернативних варіантів проекта (об’єкта, способу дій)

Крок7-Виявлення пріоритетів (системних критеріїв) суб’єкта ризику щодо різних варіантів проекту (об’єкта, способу дій)

Крок8-Оцінювання згенерованих альтернативних варіантів. Вибір їх підмножини, що найкраще відповідає вимогам суб’єкта ризику

Крок9-Розробка відповідного способу дій (програми), яка була б найкращою (найбільш ефективною) з погляду переведення обтяженої ризиком ситуації у більш сприятливу.

^ 2. Алгоритм графічного розв’язання задачі нелінійного програмування

Алгоритм графічного методу розв’язування задачі лінійного програмування складається з таких кроків:

1. Будуємо прямі, рівняння яких дістаємо заміною в обмеженнях задачі (2.18) знаків нерівностей на знаки рівностей.

2. Визначаємо півплощини, що відповідають кожному обмеженню задачі.

3. Знаходимо багатокутник розв’язків задачі лінійного програмування.

4. Будуємо вектор , що задає напрям зростання значення цільової функції задачі.

5. Будуємо пряму с1хс2х2 = const, перпендикулярну до вектора .

6. Рухаючи пряму с1хс2х2 = const в напрямку вектора (для задачі максимізації) або в протилежному напрямі (для задачі мінімізації), знаходимо вершину багатокутника розв’язків, де цільова функція набирає екстремального значення.

7. Визначаємо координати точки, в якій цільова функція набирає максимального (мінімального) значення, і обчислюємо екстремальне значення цільової функції в цій точці.

^ 3. Алгоритм Дарбіна-Уотсона

Для перевірки наявності автокореляції залишків можна застосувати чотири методи, один із яких це метод Дарбіна-Уотсона. Алгоритм цього методу наступний:

Крок 1. Приймається гіпотеза r1=0 і мінімізується на основі 1МНК сума квадратів: . Отже, так само й далі обчислюються параметри для моделі .

Крок 2. Знаходяться залишки і на основі критерію Дарбіна — Уотсона перевіряється нульова гіпотеза відносно автокореляції залишків. Якщо гіпотеза відхиляється, то переходять до кроку 3.

Крок 3. На даному кроці мінімізується сума квадратів відхилень:



де і — оцінки параметрів, знайдені на першому кроці 1МНК. У результаті параметр r2 визначається як коефіцієнт регресії залишків, знайдених 1МНК, на їх лагові змінні, які стосуються минулого періоду.

Крок 4. Використовуючи значення оцінки параметра r2, визначають оцінки параметрів і на основі 1МНК, який застосовується до перетворених даних і .

Крок 5. Визначаються залишки і перевіряються на наявність автокореляції. Якщо гіпотеза про наявність автокореляції відхиляється, то ітератив­ний процес припиняється. У противному разі переходимо до кроку 3, де використовуються знайдені оцінки параметрів і .

Коли ітеративний процес припиняється, то виконується перевірка значущості параметрів з допомогою останньої економетричної моделі. У такому разі звичайні формули дадуть обгрунтовані оцінки дисперсій залишків.

^ 4. Алгоритм економіко-математичного моделювання

1. Попередня орієнтація та аналіз системи, формулювання основних припущень та гіпотез, розробка перших сценаріїв та нормативних установ

2. Формалізація гіпотез

3. Відбір і формалізація необхідної інформації

4. Дослідження моделей (перевірка на чутливість, адекватність і стійкість результатів)

5. Побудова альтернативних сценаріїв та експерименти з моделлю

^ 5. Алгоритм розв’язання М-задачі

Задачу з системою обмежень

називають розширеною, або М-задачею. Розв’язок розширеної задачі збігатиметься з розв’язком початкової лише за умови, що всі введені штучні змінні в оптимальному плані задачі будуть виведені з базису, тобто дорівнюватимуть нулеві. Тоді система обмежень не міститиме штучних змінних, а розв’язок розширеної задачі буде i розв’язком задачі.

1. Введемо до базису змінні, які покращать значення цільової функції. Для задачі на максимум вони його збільшують, а на мінімум-навпаки. Отже, маємо: або ).

2. Перевіряємо систему обмежень на сумісність: якщо в оптимальному плані розширеної задачі існує хоча б одне значення , то це означає, що початкова задача не має розв’язку, тобто система обмежень несумісна

3. Для розв’язання розширеної задачі за допомогою симплексних таблиць зручно використовувати таблиці, оцінкові рядки яких поділені на дві частини-рядки. Тоді в (m+2)-му рядку записують коефіцієнти з М, а в (m+1)-му — ті, які не містять М. Вектор, який підлягає включенню до базису, визначають за (m+2)-м рядком. Ітераційний процес по (m+2)-му рядку проводять до повного виключення всіх штучних змінних з базису, потім процес визначення оптимального плану продовжують за (m+1)-им рядком.

4. Визначення оптимального плану початкової задачі відбувається наступним чином: Якщо в оптимальному плані розширеної задачі штучні змінні , то план є оптимальним планом початкової задачі.

^ 6. Алгоритм симплекс-методу

Симплекс-метод – поетапна обчислювальна процедура, в основу якої покладено принцип послідовного поліпшення значень цільової функції переходом від одного опорного плану задачі лінійного програмування до іншого.

Алгоритм розв’язування задачі лінійного програмування симплекс-методом складається з п’яти етапів:

1.Визначення початкового опорного плану задачі лінійного програмування.

2.Побудова симплексної таблиці.

3.Перевірка опорного плану на оптимальність за допомогою оцінок ∆. Якщо всі оцінки задовольняють умову оптимальності, то визначений опорний план є оптимальним планом задачі. Якщо хоча б одна з оцінок ∆j не задовольняє умову оптимальності, то переходять до нового опорного плану або встановлюють, що оптимального плану задачі не існує.

4.Перехід до нового опорного плану задачі здійснюється визначенням розв’язувального елемента та розрахунками елементів нової симплексної таблиці.

5.Повторення дій, починаючи з п. 3.

Далі ітераційний процес повторюють, доки не буде визначено оптимальний план задачі.

У разі застосування симплекс-методу для розв’язування задач лінійного програмування можливі такі випадки.

1. Якщо в оцінковому рядку останньої симплексної таблиці оцінка ∆j відповідає вільній (небазисній) змінній, то це означає, що задача лінійного програмування має альтернативний оптимальний план. Отримати його можна, вибравши розв’язуваль­ний елемент у зазначеному стовпчику таблиці та здійснивши один крок симплекс-методом.

2. Якщо при переході у симплекс-методі від одного опорного плану задачі до іншого в напрямному стовпчику немає додатних елементів aik, тобто неможливо вибрати змінну, яка має бути виведена з базису, то це означає, що цільова функція задачі лінійного програмування є необмеженою й оптимальних планів не існує.

3. Якщо для опорного плану задачі лінійного програмування всі оцінки ∆j (j=1,n) задовольняють умову оптимальності, але при цьому хоча б одна штучна змінна є базисною і має додатне значення, то це означає, що система обмежень задачі несумісна й оптимальних планів такої задачі не існує.

^ 7. Алгоритм усунення гетероскедастичності

Економетрична модель, якій притаманна гетероскедастичність, є узагальненою моделлю, і для оцінювання її параметрів слід скорис­татися узагальненим методом найменших квадратів. Розглянемо цей метод.

Нехай задано економетричну модель



коли

Розрахункова модель запишеться так:

Задача полягає в знаходженні оцінок елементів вектора в моделі. Для цього використовується матриця S, за допомогою якої коригується вихідна інформація. Цю ідею було покладено в основу методу Ейткена, що є базовим способом усунення гетероскедастичності.



^ 8. Алгоритм утворення спряженої задачі лінійного програмування

Якщо пряма задача лінійного програмування подана в стандарт­ному вигляді, то двоїста задача утворюється за такими правилами:

1. Кожному обмеженню прямої задачі відповідає змінна двоїстої задачі. Кількість невідомих двоїстої задачі дорівнює кількості обмежень прямої задачі.

2. Кожній змінній прямої задачі відповідає обмеження двоїстої задачі, причому кількість обмежень двоїстої задачі дорівнює кількості невідомих прямої задачі.

3. Якщо цільова функція прямої задачі задається на пошук найбільшого значення (max), то цільова функція двоїстої задачі — на визначення найменшого значення (min), і навпаки.

4. Коефіцієнтами при змінних у цільовій функції двоїстої задачі є вільні члени системи обмежень прямої задачі.

5. Правими частинами системи обмежень двоїстої задачі є коефіцієнти при змінних у цільовій функції прямої задачі.

6. Матриця

що складається з коефіцієнтів при змінних у системі обмежень прямої задачі, і матриця коефіцієнтів у системі обмежень двоїстої задачі утворюються одна з одної транспонуванням, тобто заміною рядків стовпчиками, а стовпчиків — рядками.

^ 9. Алгоритм Фаррара-Глобера

Hайбільш повне дослідження мультиколінеарності можна здійснити на основі алгоритму Феррара—Глобера.

Крок 1. Стандартизація (нормалізація) змінних.

Позначимо вектори незалежних змінних економетричної моделі через Х123,…,Хm.

Крок 2. Знаходження кореляційної матриці (матриці моментів стандартизо-

ваної системи нормальних рівнянь):

R=X*’X*,

де X*— матриця стандартизованих незалежних змінних;

X*’— матриця, транспонована до матриці X*.

Крок 3. Визначення критерію χ2 (хі-квадрат):

Значення цього критерію порівнюється з табличним при 0,5m(m-1) ступенях свободи і рівні значущості . Якщо χ2факт < χ2табл , в масиві незалежних змінних не існує мультиколінеарності.

Крок 4. Визначення оберненої матриці C^

C=R-1=(X*’X*)-1

Крок 5. Розрахунок F- критеріїв:

Фактичні значення критеріїв Fk порівнюються з табличними при n-m і m-1 ступенях свободи і рівні значущості . Якщо Fk факт > Fтабл , відповідна k-та незалежна змінна мультиколінеарна з іншими.

Крок 6. Знаходження часткових коефіцієнтів кореляції:

Крок 7. Розрахунок t критеріїв:

Фактичні значення критеріїв tkj порівнюються з табличними при n-m ступенях свободи і рівні значущості . Якщо tkj факт > tтабл, між незалежними змінними Xk і Xj існує мультиколінеарність.

^ 10. Системний аналіз економічного ризику

Аналіз ризику — це методологія, за допомогою якої невизначеність, що притаманна, зокрема, найважливішим показникам, які характеризують основні технiко-економiчнi параметри господарської діяльності i розглядаються в контексті майбутнього, піддається аналізу, власне, для того, щоб оцінити вплив ризику на вiдповiднi результати.

Комплексний підхід у ризикології дає можливість менеджерам та підприємцям більш ефективно використовувати ресурси, розподіляти відповідальність, покращувати результати діяльності підприємства та забезпечувати прийнятний рівень ризику.

Системний підхід ґрунтується на необхідності розглядати всі явища та процеси в їх взаємозв’язку, із урахування впливу елементів один на одного та зворотного зв’язку.

Своєчасна ідентифікація ризику та станів, до яких він може призвести, дає можливість вчасно попередити небажані наслідки, обрати більш гнучку стратегію. У разі підтвердження (перевірки) за допомогою кількісних оцінок показників ефективності і ризикованості, з’являється можливість формувати достовірні прогнози щодо майбутньої діяльності та плану.

^ 11. Біфуркація економічних процесів

Процеси економічних біфуркацій – певні етапи життєвого циклу економічних структур (компаній, банків), за яких відбувається реорганізація певних економічних структур в нові структури; злиття, розподіл, розпад екон. Структур є аналогом фізичних фазових переходів. Фазовими переходами є також перехід від старих попередніх макрогенерацій до наступних (більш нових) макрогенерацій цей процес називають економічним „природнім відбором”.

Економічні фазові переходи І та ІІ роду. Фазові перевтілення за яких перші похідні ф-ії, що визначає економічну траєкторію, змінюються скачкоподібно, називаються фазовими економічними переходами (перевтіленнями) І роду. Фазові перевтілення за яких перші похідні ф-ії, що визначає економічну траєкторію, залишаються неперервними, а другі похідні змінюються скачкоподібно, називають фазовими економічними переходами ІІ роду.

Введення визначення екон. фазових переходів І та ІІ роду має реальний економічний зміст. Дійсно, в процесі економічних переходів (біфуркацій) відбувається різка скачкоподібна зміна економічної траєкторії та ряду соц-екон. параметрів, що впливають на екон. траєкторію.

Приклад екон фазових переходів І роду: різка зміна екон. траєкторії(наприклад, обіг) компанії, як результат закупілі компанією достатньо великих ресурсів у вигляді залучення інвестицій, кредитів, доходів. За таких умов компанія отримує різний статус (екон. стан високоприбуткової компанії із зростаючим обігом)

Прикладом екон. фазових переходів ІІ роду є процеси об’єднання, розподілу, розпаду компаній.
  1   2   3   4   5   6   7   8   9

Схожі:

1. Алгоритм аналізу економічного ризику Крок1-аналіз та діагностика економічної (управлінської) ситуації, пов’язаної з певним об’єктом(проектом) І обтяженої icon1. Предмет, об’єкти, зміст І завдання економічного аналізу Аналіз...
Розгляд питань доцільно розпочати із з’ясування змісту аналізу як абстрактно-логічного методу пізнання явищ, процесів як у природі,...
1. Алгоритм аналізу економічного ризику Крок1-аналіз та діагностика економічної (управлінської) ситуації, пов’язаної з певним об’єктом(проектом) І обтяженої iconФункції І методи економічної теорії
Економіка є об’єктом економічного вчення. Економічна теорія відображає дію об’єктивних законів економічного життя
1. Алгоритм аналізу економічного ризику Крок1-аналіз та діагностика економічної (управлінської) ситуації, пов’язаної з певним об’єктом(проектом) І обтяженої iconМетодичні рекомендації до вивчення окремих тем дисципліни «Економічна діагностика»
Вивчення теми необхідно розпочати із з’ясування сутності та від­мінності термінологічних понять: діагностика, економічна діагнос­тика,...
1. Алгоритм аналізу економічного ризику Крок1-аналіз та діагностика економічної (управлінської) ситуації, пов’язаної з певним об’єктом(проектом) І обтяженої iconЛекція 7 Тема: Основи теорії ризику
Мета: в результаті вивчення теми даної лекції студенти повинні знати: поняття ризику, концепцію прийнятого ризику, методи оцінки...
1. Алгоритм аналізу економічного ризику Крок1-аналіз та діагностика економічної (управлінської) ситуації, пов’язаної з певним об’єктом(проектом) І обтяженої iconТести з дисципліни " Економічний аналіз" Варіант 1
Методичний прийом економічного аналізу, пов’язаний з експертними оцінками господарських ситуацій на підставі творчого мислення, набутого...
1. Алгоритм аналізу економічного ризику Крок1-аналіз та діагностика економічної (управлінської) ситуації, пов’язаної з певним об’єктом(проектом) І обтяженої icon3 Види, інформаційне забезпечення
Поняття виду І напрямку економічного аналізу. Класифікація І характеристика видів економічного аналіз
1. Алгоритм аналізу економічного ризику Крок1-аналіз та діагностика економічної (управлінської) ситуації, пов’язаної з певним об’єктом(проектом) І обтяженої icon4 Ситупція Підприємство з виробництва пакувально-фасувальних ліній”
Обговорення управлінської ситуації “Підприємство з виробництва пакувально-фасувальних ліній”, розв’язаної у самостійному порядку
1. Алгоритм аналізу економічного ризику Крок1-аналіз та діагностика економічної (управлінської) ситуації, пов’язаної з певним об’єктом(проектом) І обтяженої iconПлан Мета, завдання, зміст експертної діагностики фінансово-господарського...
Фінансово-господарський стан, експертна діагностика, стратегічна діагностика, оперативна діагностика, метод аналогій, ризик, аналіз...
1. Алгоритм аналізу економічного ризику Крок1-аналіз та діагностика економічної (управлінської) ситуації, пов’язаної з певним об’єктом(проектом) І обтяженої icon2. Метод економічного аналізу та його основні прийоми Метод економічного...
Сутність І основна мета економічного аналізу – об’єктивна оцінка стану аналізованого об’єкта І вияв можливостей підвищення ефективності...
1. Алгоритм аналізу економічного ризику Крок1-аналіз та діагностика економічної (управлінської) ситуації, пов’язаної з певним об’єктом(проектом) І обтяженої icon2. Характеристика окремих елементів методики економічного аналізу План
Структурно-логічна схема здійснення комплексного економічного аналізу господарської діяльності промислових підприємств
Додайте кнопку на своєму сайті:
Школьные материалы


База даних захищена авторським правом © 2015
звернутися до адміністрації
skaz.com.ua
Головна сторінка