Проверяемый текст
Зинчук, Галина Михайловна; Управление рисками на предприятиях пищевой промышленности : На примере Республики Мордовия (Диссертация 2000)
[стр. 54]

3.
Расчет значений результирующих переменных для каждой выборки с помощью определенных на первом шаге функций.
4.
Многократное повторение шагов 2 и 3.

ОБЕСПЕЧЕНИЕ Описание риска, <— Описание риска, БИЗНЕС 1 БИЗНЕС 2 ПРОИЗВОДСТВО О писание риска, БИЗНЕС 1 Оптимистический сценарий РЕА Л И ЗА Ц И Я Пессимистический сценарий Воплощение в плановые показатели О перативные риски Разработка и оценка сценариев, децентрализованны е Согласование сценариев, централизованное Вероятностный сценарий Заниженные плановые показатели Наиболее вероятные плановые показатели Н апряженные плановы е показатели Рисунок 1.8 —Схема оценки рисков по методу сценариев Отличительной особенностью метода Монте-Карло по сравнению с аналитическими методами, которые охватывают все пространство решений, является охват только его части.
К преимуществам метода относится возможность получения «интервальных», а не «точечных» характеристик показателей эффективности, а к недостаткам зависимость точности результатов
54
[стр. 59]

59 матики и требуют специального исследования.
Поэтому в данной работе они не рассматриваются, поскольку мы преследуем другие цели.
Главным недостатком этой позиции, с нашей точки зрения, является односторонний подход, который не позволяет учитывать возможную выгоду, ради которой рискует субъект.
Несмотря на бурное развитие нелинейной теории, линейная модель остается весьма распространенной во многих областях экономических исследований.
Хотя она дает довольно грубое приближение к истинной мере риска, во многих случаях это приближение оказывается достаточным, особенно на фоне недостатка конкретной информации, статистических данных и т.п.
Одним из самых известных методов имитационного моделирования является метод статистических испытаний Монте-Карло, который позволяет построить математическую модель для проекта с неопределенными значениями параметров и, зная вероятностные распределения параметров проекта, а также связь между изменениями параметров (корреляцию), получить распределение доходности проекта или сделки [28, с.81].
При этом процедура имитации Монте-Карло предусматривает выполнение следующих шагов: 1.
Формулирование функциональных зависимостей между результирующими и экзогенными переменными модели.
2.
3.
Получение выборки экзогенных переменных.
Расчет значений результирующих переменных для каждой выборки с помощью определенных на первом шаге функций.
4.
Многократное повторение шагов 2 и 3.

[ительной особенностью метода Монте литическими методами, которые охватывают все пространство решении, является охват только его части.
К преимуществам метода относится возможность получения «интервальных», а не «точечных» характеристик показателей эффективности, а к недостаткам зависимость точности результатов
от качества созданной прогнозной модели.
Метод Монте-Карло наиболее полно характери

[Back]