Построение ЛВ-моделей для риска возникновения инфляции и риска палея евро; риска финансовых кризисов в России и США с использованием ПК «АСМ»

Страницы работы

19 страниц (Word-файл)

Фрагмент текста работы

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
АЭРОКОСМИЧЕСКОГО ПРИБОРОСТРОЕНИЯ»

КУРСОВАЯ РАБОТА
ЗАЩИЩЕНА С ОЦЕНКОЙ

РУКОВОДИТЕЛЬ

профессор, д-р техн. наук

должность, уч. степень, звание

подпись, дата

инициалы, фамилия

Курсовая работа.

Построение ЛВ – моделей для риска возникновения инфляции и риска палея евро; риска финансовых кризисов в России и США с использованием ПК «АСМ».

По курсу: ИССЛЕДОВАНИЕ РИСКОВ

РАБОТУ ВЫПОЛНИЛА

СТУДЕНТКА ГР.

8427к

С.О. Тимощенко

подпись, дата

инициалы, фамилия

Санкт-Петербург
2008


Оглавление

Введение. 3

Автоматизированное структурно - логическое моделирование ЛВ – моделей ГНС . 3

Программный комплекс «АСМ». 3

Построение ЛВ – моделей для риска возникновения инфляции и  риска падения евро; риска финансовых кризисов в России и США с использованием  ПК «АСМ». 5

Риск возникновения инфляции и падения евро. 5

Анализ риска и эффективности «падения евро» и «возникновения инфляции». 9

Риск финансовых кризисов в России и США. 10

Анализ риска и эффективности «падения евро» и «возникновения инфляции». 14

Логико-вероятностная модель «наступление кризисов». 15

Заключение. 18

Список литературы.. 19


Введение

Риск всегда обозначает вероятностный характер исхода, при этом в основном под словом риск чаще всего понимают вероятность потерь, хотя его можно описать и как вероятность получить результат, отличный от ожидаемого. Таким образом, становится возможен и риск убытков, и риск сверхприбыли.

В финансовых кругах риск — понятие, имеющее отношение к человеческим ожиданиям наступления событий; обозначает потенциально нежелательное воздействие на актив или его характеристики, которое может явиться результатом некоторого прошлого, настоящего или будущего события. В обыденном использовании, риск часто используется синонимично с вероятностью потери или угрозы.

В профессиональных оценках риска, риск обычно комбинирует вероятность наступающего события с воздействием, которое оно могло бы произвести, эффективностью, а также с обстоятельствами, сопровождающими наступление этого события. 

Для решения профессиональных задач с  риском и эффективностью каждый день сталкиваются  работники таких сфер, как политики и экономики, менеджмента и техники, банков и бизнеса.

Для решения этих задач можно использовать  логико-вероятностную  модель  риска -  модель риска, в которой каждый элемент имеет только 2 состояния (1и 0) и известны вероятности этих состояний.

Автоматизированное структурно - логическое моделирование ЛВ – моделей ГНС .

Программный комплекс «АСМ».

Для построения данных моделей используется специализированный программный комплекс «АСМ» (Автоматизированное Структурно - логическое Моделирование).

В программном комплексе предусматривается последовательное выполнение следующих четырех этапов:

1.  Постановка задачи анализа системы, включающая подготовку и ввод в ПК АСМ:

a.  Структурной модели исследуемого свойства системы, представленной в виде Схемы Функциональной Целостности (СФЦ);

b.  Логического Критерия Функционирования (ЛКФ), определяющего режим работы системы и форму представления исследуемого свойства;

c.  Вероятностных параметров элементовисследуемой системы.

2.  Автоматическое построение логическойФункции Работоспособности Системы (ФРС). Эта функция является детерминированной логической моделью исследуемого свойства надежности или риска функционирования исследуемой системы. В зависимости от вида исходной СФЦ и заданного ЛКФ, формируемая в ПК логическая ФРС представляет  либо Кратчайшие Пути Успешного Функционирования (КПУФ), либо Минимальные Сечения Отказов (МСО) исследуемой системы, либо различные немонотонные комбинации КПУФ и МСО. При этом каждая ФРС точно и однозначно представляет то сложное случайное событие, вероятностные характеристики которого являются количественными показателями исследуемого свойства системы;

3.  Автоматическое построение расчетной математической модели в форме многочлена Вероятностной Функции (ВФ), на основе которого выполняются вычисления вероятностных показателей исследуемого свойства системы;

4.  Автоматическое вычисление различныхвероятностных показателей исследуемого свойства системы (надежности или риска).

Основными результатами моделирования и расчетов являются:

Похожие материалы

Информация о работе