Слайд 2
основа и практическиЙ инструментариЙ анализа и оценки экономических
процессов
Стохастические экономико-математические модели с наличием
случайного фактора или риска, использующие сложный математический аппарат из теории вероятностей, математической статистики, методов оптимальных решений, теории игр.
Слайд 3
Оценка финансовых рисков с
помощью вероятностей соответствующих событий позволяет сравнивать финансовые риски между
собой, выбирать наименее вероятные и управлять финансовыми рисками.
Слайд 4
КОНЦЕПЦИЯ «СОСТОЯНИЯ МИРА»
Математическая модель:
Вероятностное пространство ( ,F,P )
Реализация неопределенности:
События A, означающие понесенные убытки, входящие в -алгебру
F
P(A) – вероятность понести финансовые убытки
Слайд 5
1. Неопределенность реализуется полностью различными
случайными событиями A, входящими в -алгебру F , а
ее численная оценка – вероятностями P( A).
2. Концепцию состояния мира целесообразно применять при анализе инвестиционных проектов, сопровождающихся финансовым риском.
КОНЦЕПЦИЯ «СОСТОЯНИЯ МИРА»
Слайд 6
Факторы, сопоставляемые инвестором
1. Получение более высокой
прибыли.
2. Степень риска, которая реализуется при осуществлении данного проекта.
Слайд 7
Статистическая модель инвестиции
Инвестиционный проект сроком на один год:
D
– доход (убыток) от проекта
К – резервный капитал
-
случайная величина, характеризующая экономическую конъюктуру
D = h( ,K )
Слайд 8
Функция z = h(x, y ) возрастает при
росте аргумента x при фиксированном y.
Для каждого y
существует обратная ей функция
x = hy-1(z) = (z,y) ,
являющаяся также строго возрастающей по аргументу z .
Пусть для каждого z, (z,y) - строго убывающая функция по переменной y
Тогда случайное событие A , состоящее в том, что инвестор окажется без доходов, равносильно событию, что случайная величина не превзойдет hy-1(z)
A = {D≤0} = {≤ hk-1(0)}
Слайд 9
Пусть случайная величина имеет функцию распределения
F(x) =
P{ ≤ x }, x(-, +)
Тогда оценка финансового
рынка убытков будет определяться как
P(A)= P{≤ hk-1(0)} =F(hk-1(0)} = F(Ψ(0,K))
Слайд 10
Т.к. любая функция распределения является монотонно возрастающей функцией,
то есть для любых
x < y, F(x)≤ F(y)
,
а по нашему предположению (0,K) – убывающая функция по K , вероятность риска P(A) убывает с ростом резервного капитала K . Тем самым минимум риска в этом случае возникает тогда, когда резервный капитал максимален.
Если функция (0,K) не ограничена снизу, то при
K + (0,K) -, следовательно
P(A) = F ((0,K)) 0.
Слайд 11
Последнее означает, что бесконечный
резервный капитал определяет вероятность неполучения прибыли, равную нулю.
Следовательно, наличие бесконечно большого капитала полностью устраняет риск неполучения прибыли.
Слайд 12
Модель разорения страховой компании
K – резервный капитал страховой
компании, получаемый за счет начальных взносов за вычетом накладных
расходов.
S – суммарный иск к страховой компании за счет выплат по договорам
D = K-S – доход страховой компании.
a =M S
В данных формулах MS и DS соответственно мат.ожидание и дисперсия случайной величины S.
Слайд 13
Модель разорения страховой компании
>0. Тогда случайная величина
-1 (S - a) имеет стандартное гаусовское распределение.
Тогда
распределение = - -1 (S - a) выражается функцией Лапласа:
S = a - | D = K - a + | h(x, y) = y - a + x
Слайд 14
Проверка
Для каждого y будет обратная функция
Разорение наступит в
ситуации, если доход D
оценку риска разорения страховой компании по формуле Лапласа: