Теорија одлучивања. Анализа ризика

HTML
DOWNLOAD

Μέγεθος: px

Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Теорија одлучивања. Анализа ризика"

Φερενίκη Λειβαδάς
8 χρόνια πριν
Προβολές:

1 Теорија одлучивања Анализа ризика

2 Циљеви предавања Упознавање са процесом анализе ризика Моделовање ризика Монте-Карло Симулација Предности и недостаци анализе ризика 2

3 Дефиниција ризика (квалитативни приступ) Ризик је могућност реализације нежељене последице неког догађаја. Ризик = Вероватноћа * Озбиљност (догађаја) 3

4 Анализа ризика (квантитативни приступ) 1. Дефинисање улазних променљивих, 2. Анализа корелације између улазних променљивих, 3. Додела расподеле вероватноће улазним променљивим, 4. Одређивање расподеле вероватноће излазне променљиве (Монте Карло симулација), 5. Евалуација (оцена) расподеле излазне променљиве. 4

5 Случај: Трговина кафом Кафа је акцизни производ, што значи да омогућава прилично константну тражњу и зараду трговцима. Кафа се највише производи у Бразилу, те догађаји у Бразилу могу да утичу на цену кафе у целом свету. Цена кафе утиче на зараду која се остварује од кафе. 5

6 Идентификовање улазних На цену кафе утиче: променљивих - цена сирове кафе у Бразилу, - цена нафте, - порези (акцизе) у датој држави и - квалитет кафе. Цена се рачуна као: [Цена сирове кафе у Бразилу]*[1+порези у датој држави]*[1 + квалитет кафе] + [цена нафте]*0,02 6

7 Мерење зависности између променљивих Треба увек проверити да ли одређење променљиве имају међусобне зависности пошто те зависности, ако се не моделују исправно, могу да унесу непрецизности у коначан модел. 7

8 Додела расподеле вероватноће улазним променљивим Неке улазне променљиве нису извесне, већ носе одређену количину ризика. Могуће је увести расподеле за различите улазне променљиве. 8

9 Оцене расподеле вероватноће улазних променљивих Директна метода Параметарска метода (нпр. нормална расподела са μ и σ) Метода оцене пет тачака (0, 0.25, 0.5, 0.75, 1) кумулативне вероватноће Делфи (Delphi) метод (тежи се минимизацији одступања између гласања) 9

10 Monte Carlo симулација Симулациона техника која генерише расподелу излазне променљиве тако што генерише серију случајних улазних променљивих и онда на основу случајних вредности рачуна вредност излазне променљиве. Након довољног броја генерисања случајних променљивих, добија се расподела излазне променљиве. 10

11 Кораци М-К симулације 1. Дефинисање расподеле вероватноћа улазних променљивих. 2. Генерисање вештачких сценарија (укључује више улазних промненљивих) тако да свака променљива сценарија подлеже расподели вероватноћа дефинисаних под Рачунање излазне променљиве на основу вештачки генерисаних сценарија. 4. Уколико се процени да је урађена довољно добра процена излазне променљиве, процес се прекида. 11

12 Генерисање случајних бројева (Ексел) 12

13 Расподеле вероватноће Цена сирове кафе у Бразилу се понаша по нормалној расподели са аритметичком средином 30 и стандардном девијацијом 10. Цена нафте се понаша по униформној расподели од 30 до 80. То значи да су све вредности расподеле једнако вероватне. 13

14 Рачунање цене кафе (Излазна променљива) [Набавне цене кафе]*[1+порези у датој држави]* [1 + квалитет кафе] + [цена нафте]*0,02 14

15 Расподела цене кафе 15

16 Евалуација излазне променљиве 1. Конзервативна метода прилагођавања 2. Песимистичко-оптимистичка метода 3. Ризик-попуст метода 4. Метода ОНВ 5. Метода ОНВ и варијанса 16

17 Конзервативна метода прилагођавања У случају кафе, очекивана цена је 108,73. Ипак, код ове методе ДО је песимиста и мисли да ће цена кафе бити

18 Песимистичко-оптимистичка метода Ова метода сматра да треба уважити и оптимистичка очекивања, тј. да цена кафе може бити и 70 динара. Може да се успостави компромис као: ([опт. цена] + 4*[оч.цена] + [пес. цена])/6 18

19 Ризик-попуст метода Ако ДО има аверзију према ризику тада може да повећа стопе које утичу на цену пројекта. Нпр. увећа цену пројекта за одређени проценат. 19

20 Метода ОНВ Аритметичка средина је за случај кафе износила 108,73 Да ли је то довољно у овом случају да се прихвати пројекат? 20

21 Метода ОНВ Варијанса Постоји начин да се оцени пројекат као μ + А*σ где је μ очекивана вредност (108,73) σ стандардна девијација (36,55) А аверзија или склоност ка ризику [-1,1] 21

22 Задатак за студенте (10 мин) За проблем рангирања студената, продискутујте како бисте могли да користите анализу ризика (Монте Карло симулацију). 22

23 Предности и недостаци Предности анализе ризика Моделовање ризика у процесу доношења одлука. Могућност прецизнијих анализа. Боље планирање. Недостаци Тешкоће у одређивању вероватноћа одигравања одређених догађаја. Анализа је врло осетљива на избор вероватноћа. 23

24 Питања 1. Шта је ризик? 2. Шта је анализа ризика? 3. Шта је М-К симулација? 4. Које методе за процену вероватноћа улазних променљивих постоје? 5. Како се генерише расподела излазне променљиве? 6. Које методе се користе за оцену изазне променљиве? 7. Предности и недостаци анализе ризика су: 24

Σχετικά έγγραφα

Први корак у дефинисању случајне променљиве је. дефинисање и исписивање свих могућих eлементарних догађаја.

Први корак у дефинисању случајне променљиве је. дефинисање и исписивање свих могућих eлементарних догађаја. СЛУЧАЈНА ПРОМЕНЉИВА Једнодимензионална случајна променљива X је пресликавање у коме се сваки елементарни догађај из простора елементарних догађаја S пресликава у вредност са бројне праве Први корак у дефинисању