Проверяемый текст
Курабаткина, Юлия Клементьевна; Управление рисками на металлургических предприятиях (Диссертация 1998)
[стр. 50]

52 усложнения практических задач.
Поэтому ясна необходимость использования количественных методов для обоснования решений, принимаемых в условиях риска.
Однако, видна тенденция интеграции результатов нормативного и дескриптивного подходов в развитии исследований риска.

Количественные методы исследования риска своим началом обязаны Дж.
фон Нейману и
Моргенштерну.
Работы в этом направлении были продолжены Льюисом, Райфой, Фишберном .

Современное изучение процедур принятия решений, сопряженных с риском, опирается на аксиоматический подход и учет индивидуальных предпочтений.
Исторически
первыми появились вероятностно -статистические методы исследования риска и в настоящее время они являются наиболее развитыми.
Количественные методы исследования всегда предполагают использование математической модели.
Они применяются для нахождения наиболее эффективного пути достижения определенной цели и отвечают на вопрос как, а не что оптимизировать.

При количественном анализе риска могут использоваться различные методы.
В настоящее время наиболее распространенными являются :
• статистический метод; • анализ целесообразности затрат; • метод экспертных оценок;
[стр. 43]

42 1.4 Методологические подходы к проблеме исследования рисков.
В специальной литературе, как правило, выделяются два направления исследования риска: нормативное и дескриптивное.
Нормативное (количественное, математическое) направление характеризуется стремлением к применению формализованных математических методов и ЭВМ.
Дескриптивное опирается, главным образом, на качественное описание и изучение проблемы.
Внутри этого направления известны два подхода: социологический и психологический.
Первый из них имеет своей целью рассмотрение влияния коллектива, группы на ход принятия решения в условиях риска [12, 27] Психологический подход объясняет почему в определенных ситуациях люди принимают именно такое решение, а не иное и почему и какие ошибки они совершают; как на их решения влияют их личные качества [12, 84, 106].
Сегодняшняя экономическая жизнь МП проходит на фоне усложнения практических задач.
Поэтому ясна необходимость использования количественных методов для обоснования решений, принимаемых в условиях риска.
Однако, видна тенденция интеграции результатов нормативного и дескриптивного подходов в развитии исследований риска
[40].
Количественные методы исследования риска своим началом обязаны Дж.
фон Нейману и
Моргенпггерну.
Работы в этом направлении были продолжены Льюисом, Райфой, Фишберном
[56, 66, 63, 79].
Современное изучение процедур принятия решений, сопряженных с риском, опирается на аксиоматический подход и учет индивидуальных предпочтений.
Исторически


[стр.,44]

первыми появились вероятностно -статистические методы исследования риска и в настоящее время они являются наиболее развитыми.
Количественные методы исследования всегда предполагают использование математической модели.
Они применяются для нахождения наиболее эффективного пути достижения определенной цели и отвечают на вопрос как, а не что оптимизировать
[22].
При количественном анализе риска могут использоваться различные методы.
В настоящее время наиболее распространенными являются
[36]: ■ статистический метод; ■ анализ целесообразности затрат; ■ метод экспертных оценок; ■ аналитический метод; ■ использование аналогов.
Статистический метод.
Суть этого метода заключается в том, что для расчета вероятностей возникновения потерь анализируются все статистические данные, касающиеся результатов осуществления предприятием хозяйственной деятельности.
Рассчитывается частота возникновения некоторого уровня потерь.
Рассматривается максимальный размер риска и установление его оптимального уровня.
Достоинством этого метода является возможность анализировать, оценивать и учитывать разные факторы риска.
Недостатком метода статистических испытаний является то, что в нем для оценок и выводов используются вероятностные характеристики, что не очень удобно для непосредственного практического применения.
В последнее время стал популярен метод статистических испытаний (метод «Монте-Карло»).
Он основан на применении имитационных моделей,

[Back]