Проверяемый текст
Зоркин Игорь Евгеньевич. Оценка эффективности проектов экологически рационального природопользования при комплексном освоении угольных месторождений (Диссертация 2010)
[стр. 116]

116 обеспечения экономической безопасности являются нестационарными.
При этом физически обоснованной представляется гипотеза об ординарности и
отсутствия последействия для рассматриваемых потоков.
Таким образом, базовой закономерностью будет являться следующий закон распределения: где г(1) количество отклонений от расчетных параметров эффективности проекта во временном интервале
(0,1); а(х) интенсивность возникновения случаев прогнозных ошибок, проявляющихся как отклонения от расчетных параметров эффективности проекта.
Введем неотрицательную и неубывающую функцию, имеющую вид
^(1)=М[т](1)] и численно равную математическому ожиданию числа отклонений за время X.
Эта функция практически всегда дифференцируема, и существует величина
со(1)=с1\У(1)/сЙ, которая представляет собой параметр потока отклонений от расчетных параметров эффективности проекта.
Тогда функция
\У(1) будет являться ведущей функцией потока таких отклонений.
Очевидно, что
со(1) = а(1) =А.({), при этом Анализ динамики интенсивности возникновения нежелательных ситуаций различного вида показывает, что даже для одного вида ситуаций возможна аппроксимация а(1) несколькими функциями.
То есть получим несколько законов распределения по каждому виду ситуаций.
Поэтому необходимо теоретически обосновать алгоритм и критерии выбора закона распределения для дальнейшего использования.
Пусть анализируется статистическая информация по
(3.44) (3.45) о
[стр. 96]

ев, позволяющей оценить период реализации инвестиций в режиме, соответствующем расчетным показателям эффективности проекта.
Отличительной особенностью настоящей методики является ее динамичность, что предполагает постоянное пополнение базы данных по величине риска количественными показателями по данным имитационного моделирования и перерасчет коэффициентов соответствующих математических моделей.
При определении эффективности защитных мероприятий инвестиционного проекта по фактору риска следует принимать во внимание основные показатели возникновения опасных ситуаций и безопасности проекта.
С точки зрения экономической безопасности, гарантирующей сохранение и возврат вложенных финансовых средств, инвестиционный проект характеризуется величиной риска, под которым понимается вероятность финансовых потерь в случае ошибки в прогнозах, обусловленной неопределенностью внешних условий.
Основным показателем риска рассматриваемого инвестиционного проекта является функция распределения количества отклонений от расчетных детерминированных значений для показателей эффективности инвестиций.
Теоретическая функция распределения определяет вероятность того, что реализация проекта без нежелательных отклонений длиться меньше некоторого наперед заданного времени I, (времени реализации проекта финансовых потерь), т.е.
Р{Т<1}.
Значительный практический интерес представляет также интенсивность возникновения отклонений от расчетных детерминированных значений для показателей эффективности инвестиций, которая в соответствии со статистическим определением трактуется как количество отклонений, приходящихся в единицу времени на рассматриваемый проект.
Анализ информации по динамике возникновения отклонений различного вида позволяет заключить, что интенсивность возникновения случаев прогнозных ошибок изменяется во времени.
Следовательно, потоки отказов в системах обеспечения экономической безопасности являются нестационарными.
При этом физически обоснованной представляется гипотеза об ординарности и
от96

[стр.,97]

сутствия последействия для рассматриваемых потоков.
Таким образом, базовой закономерностью будет являться следующий закон распределения: где г\{1) количество отклонений от расчетных параметров эффективности проекта во временном интервале
(ОД); а(х) интенсивность возникновения случаев прогнозных ошибок, проявляющихся как отклонения от расчетных параметров эффективности проекта.
Введем неотрицательную и неубывающую функцию, имеющую вид
\У(1)=М[г(1)] и численно равную математическому ожиданию числа отклонений за время I.
Эта функция практически всегда дифференцируема, и существует величина
ю(*)=с1>У(*)/сЙ, которая представляет собой параметр потока отклонений от расчетных параметров эффективности проекта.
Тогда функция
\№(1) будет являться ведущей функцией потока таких отклонений.
Очевидно, что
ш(1) = а(1) =Х(1), при этом Анализ динамики интенсивности возникновения нежелательных ситуаций различного вида показывает, что даже для одного вида ситуаций возможна аппроксимация а(*) несколькими функциями.
То есть получим несколько законов распределения по каждому виду ситуаций.
Поэтому необходимо теоретически обосновать алгоритм и критерии выбора закона распределения для дальнейшего использования.
Пусть анализируется статистическая информация по
некоторому количеству инвестиционных проектов Ын п на временном интервале (О, I) с шагом Д1= Ьх 1ц = 1 отчетный период, тогда на интервале (1ц, 1,) эм(3.57) (3.58) о 97

[Back]