Оценка вероятности превышения уровней факторов риска благосостоянию личности и территории проживания (+ оценка вклада каждого фактора)
Заказать уникальную дипломную работу- 65 65 страниц
- 32 + 32 источника
- Добавлена 23.07.2018
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ МЕТОДА МОНТЕ-КАРЛО 5
1.1 Сущность метода статистических испытаний 5
1.2 Способы образования последовательностей случайных чисел 13
1.3 Генераторы случайных чисел 18
1.4 Псевдослучайные числа 25
1.5 Моделирование испытаний в схеме случайных событий 31
1.6 Основное соотношение для получения последовательности случайных чисел с заданным законом распределения 36
1.7 Формирование реализаций многомерных случайных векторов и случайных процессов 38
ГЛАВА 2. ДИАГНОСТИКА РИСКОВ БЛАГОСОСТОЯНИЮ ЛИЧНОСТИ И ТЕРРИТОРИИ ПРОЖИВАНИЯ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДА МОНТЕ-КАРЛО 43
2.1 Постановка задачи 43
2.2 Методика исследования 46
2.3 Оценка совокупного риска методом Монте-Карло 49
2.4 Оценка вероятностей наступления различных кризисных состояний для областей Уральского федерального округа 54
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 62
Известны уровни риска каждого фактора по трём состояниям степени опасности: К1 - нестабильное состояние, К2 - предкризисное состояние, К3 - кризисное состояние.Вероятность наступления различных кризисных состояний будем находить с использованием метода Монте-Карло, используя сгенерированные выборки с нормальным распределением в MSExcel.С помощью функции MS Excel =СЧЁТЕСЛИ(диапазон; условие) найдем количество случайных значений, попавших в промежуток, ограниченный уровнем риска для каждого фактора в отдельности. Разделив полученное число на количество элементов всей выборки, получим вероятность риска по отдельному фактору. По формуле нахождения полной вероятности независимых событийнайдем вероятность наступления различных кризисных состояний для четырех областей УрФО. Таблица 13. Оценки вероятностей наступления различных кризисных состояний для областей УрФО за период 2001-2015 гг.ОбластьКризисные состоянияК1К2К3Курганская0,1640,0970,048Свердловская0,0670,0390,020Тюменская0,0360,0140,012Челябинская0,0650,0310,010Проведено определение величины рисков благосостоянию личности и территории проживания через оценку вероятностей наступления различных кризисных состояний для областей УрФО, что позволило сделать следующие выводы:Вероятности состояний К1 и К2 для всех областей достаточно высокие. Это может свидетельствовать о неустойчивом социально-экономическом состоянии в целом по стране.Курганская область находится в наиболее опасном состоянии среди всех четырех регионов на каждом уровне кризисных состояний.Свердловская область имеет средний уровень безопасности развития.Тюменская область для кризисного состояния К1 имеет наибольшую безопасность. Однако постепенно с увеличением уровня опасности ее безопасность снижается до второго местаЧелябинская область вначале на низких уровнях опасности находится на втором месте, но постепенно с ростом уровня опасности она становится более устойчива и выходит на первое место, лишь незначительно уступая Тюменской области.Произведя анализ результатов оценки рисков можно сделать вывод, что использование метода имитационного моделирования Монте-Карло достаточно эффективно. Метод статистических испытаний обеспечил общую оценку рисков, позволяющую рассмотреть совокупность различных сценариев, которые носят вероятностный характер и не зависят от субъективного мнения экспертов в связи с тем, что моделирование производится автоматически. Можно отметить, что этот метод широко используются для оценки рисков и популярен на практике. Поэтому для анализа разнообразных проектов, имеющих большие масштабы, использование данного метода достаточно эффективно.Спасибо за внимание!
1. Б. С. Елепов, А. А. Кронберг, Г. А. Михайлов, К. К. Сабельфельд. Решение краевых задач методом Монте-Карло. — Новосибирск: Наука, 1980. — 174 с.
2. Бодрунов С.Д. Реиндустриализация. Круглый стол в Вольном экономическом обществе России // Мир новой экономики. – 2014. – № 1. – С. 11-17.
3. Бутова Л.М. Благосостояние населения и механизмы его регулирования // Вестник ВГУ, Серия: Экономика и управление. – 2006. – № 1. – С. 5-10.
4. Г. А. Михайлов. Некоторые вопросы теории методов Монте-Карло. — «Наука», Сибирское отделение, 1974 г. — 142 с.
5. Г. А. Михайлов. Оптимизация весовых методов Монте-Карло. — М.: Наука, 1987 г. — 240 с.
6. И. М. Соболь. Численные методы Монте-Карло. — М.: Главная редакция физико-математической литературы издательства «Наука», 1973 г. — 312 с.
7. Комплексная методика диагностики благосостояния личности и территории проживания / под ред. Чичканов В.П., Куклина А.А. – Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2015. – 136 с.
8. Краснощеков П.С., Петров А.А. Принципы построения моделей. – М.: Фазис, 2007.
9. Кузнецова Н.Л., Кривенко Н.В. Инновационные модели медицинской помощи в системе экономической безопасности региона // Известия Уральского государственного экономического университета. – 2008. – № 2(21). – С. 70-73.
10. Н. П. Бусленко, Д. И. Голенко, И. М. Соболь, В. Г. Срагович, Ю. А. Шрейдер. Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло). — Государственное издательство физико-математической литературы, 1962 г. — 332 с.
11. Н. П. Бусленко, Ю. А. Шрейдер. Метод статистических испытаний (Монте-Карло) и его реализация на цифровых вычислительных машинах. — М.: Государственное издательство физико-математической литературы, 1961 г. — 226 с.
12. Никулина Н.Л., Синенко А.И. Диагностика финансовой безопасности региона // Управленец. – 2013. – № 4(44). – С. 54-59.
13. Орлов А.И., Пугач О.В. Подходы к общей теории риска // УБС. – 2012. – № 40. – С.49-82.
14. Панов С.А., Романовский A.B., Шокин Я.В. Разработка модели интегрального показателя благосостояния на основе «пирамиды потребностей» А. Маслоу и применения нейросетевых методов вычислений // Вестник Московский государственный областной университет, серия "Экономика". 2011. – №3. – С. 73-78.
15. Панягина А.Е. Подходы к пониманию и классификации рисков // Современная экономика: проблемы, тенденции, перспективы. 2012. – № 6. – С. 1-11.
16. Рудакова О.В. Индивидуальное и общественное благосостояние в условиях формирования постиндустриального общества: автореф. дис. доктора экономических наук; 08.00.01. – Орел, 2009. – 42 с.
17. С. М. Ермаков, Г. А. Михайлов. Курс статистического моделирования. — М.: Главная редакция физико-математической литературы издательства «Наука», 1976 г. — 320 с.
18. С. М. Ермаков, Г. А. Михайлов. Статистическое моделирование. — 2-е изд., дополн. — М.: Главная редакция физико-математической литературы издательства «Наука», 1982 г. — 296 с.
19. С. М. Ермаков. Метод Монте-Карло в вычислительной математике: Вводный курс. — СПб.: Невский Диалект; М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009. — 192 с.
20. С. М. Ермаков. Метод Монте-Карло и смежные вопросы. — М.: Главная редакция физико-математической литературы издательства «Наука», 1971 г. — 328 с.
21. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи, методы, примеры. – М.: Физматлит, 2008.
22. Сафиуллин А.Р. Экономика благосостояния. Теория и практика. Учебное пособие. – Ульяновск: УлГТУ, 2007. – 111 с.
23. Сафиуллин А.Р., Барт Л.В. Угрозы формирования благосостояния в современной России // Транспортное дело России. – 2016. – № 2. – С. 49-52.
24. Ситникова Я.В., Кочетова Л.М. Теоретические основы классификации рисков хозяйственной системы // Символ науки. 2015. – № 3. – С. 121-125.
25. Таран Т.А. Логические методы и модели поддержки принятия решений в конфликтных ситуациях. Переславль-Залесский. 2007.
26. Татаркин А.И., Захарчук Е.А., Пасынков А.Ф. Оптимизация финансовой обеспеченности территорий с использованием математических теорий устойчивости // Федерализм. – 2007. – № 4(48). – С. 37-50.
27. Трояновский В.М. Математическое моделирование в менеджменте. Учебное пособие. – М.: Русская Деловая Литература, 2007.
28. Тырсин А.Н., Сурина А.А. Моделирование риска в многомерных стохастических системах // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. – 2017. – № 2(39). – С. 65-72.
29. Тырсин А.Н., Суринга А.А., Степанов А.Н. О моделировании риска в экономических системах // Современные тенденции развития науки и технологий. – 2016. – № 10-1. – С. 117-126.
30. Экономическая безопасность Свердловской области / Под науч. ред. Г.А. Ковалевой и А.А. Куклина; Э.Э. Россель, А.П. Воробьев, Г.А. Ковалева, Н.Н. Беспамятных, Н.И. Духова, М.В. Степанова, А.И. Татаркин, А.А. Куклин, О.А. Романова, А.В. Калина, Р.И. Чененова, А.Л. Мызин, Л.Л. Богатырев, А.В. Бочегов, Д.В. Попов, Д.А. Осинцев. – Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2003. – 455 с.
31. Экономический рост и подъем народного благосостояния / Е.Г. Антосенков, В.Г. Кряжев, Н.П. Кузнецова и др.; Под ред. Е.Г. Антосенкова. – М.: Экономика, 1987. – 209 с.
32. Юрак В.В., Душин А.В. Эволюция концепции общей экономической ценности // Журнал экономической теории. – 2016. – № 4. – С. 204-214.
Вопрос-ответ:
Какой метод используется для оценки вероятности превышения уровней факторов риска?
Для оценки вероятности превышения уровней факторов риска используется метод Монте-Карло.
В чем сущность метода статистических испытаний?
Сущность метода статистических испытаний заключается в моделировании испытаний в схеме случайных событий для оценки вероятности превышения уровней факторов риска и их влияния на благосостояние личности и территории проживания.
Каким образом образуются последовательности случайных чисел в методе Монте-Карло?
Последовательности случайных чисел в методе Монте-Карло образуются при помощи специальных генераторов псевдослучайных чисел.
Какие способы образования последовательностей случайных чисел используются в методе Монте-Карло?
В методе Монте-Карло используются различные способы образования последовательностей случайных чисел, такие как арифметический метод, метод деления от остатка и др.
Какие факторы риска оказывают влияние на благосостояние личности и территории проживания?
На благосостояние личности и территории проживания оказывают влияние различные факторы риска, такие как экономические, социальные, экологические, политические и другие. Оценка вклада каждого фактора позволяет определить их относительную значимость и разработать эффективные стратегии управления благосостоянием.
Что такое метод Монте-Карло?
Метод Монте-Карло - это метод статистических испытаний, используемый для оценки вероятности наступления определенных событий или исследования различных случаев в условиях стохастической природы факторов.
Как формируются последовательности случайных чисел?
Последовательности случайных чисел могут формироваться с помощью различных способов, таких как арифметические операции, линейные конгруэнтные методы и другие.
Какие моделирования испытаний можно использовать в методе Монте-Карло?
В методе Монте-Карло можно использовать различные моделирования испытаний в схеме случайных событий, включая моделирование с помощью стохастических уравнений, симуляции случайных сценариев и другие.
Каким образом можно оценить вероятность превышения уровней факторов риска на благосостояние личности и территории проживания?
Для оценки вероятности превышения уровней факторов риска на благосостояние личности и территории проживания можно использовать метод Монте-Карло, который позволяет проводить статистические испытания, моделировать различные сценарии и оценивать вероятность наступления определенных событий.
Какой метод используется для оценки вероятности превышения уровней факторов риска?
Для оценки вероятности превышения уровней факторов риска используется метод Монте-Карло.
Существует ли связь между уровнями факторов риска и благосостоянием личности и территории проживания?
Да, существует связь между уровнями факторов риска и благосостоянием личности и территории проживания. Оценка этой связи позволяет определить вклад каждого фактора в благосостояние.