Высокие статистические технологии

Контроллинг рисков (для магистрантов кафедры ИБМ-2 МГТУ им. Н.Э.Баумана)

Расписание.

Вторник - знаменатель.

12.00 -13.35 ИБМ2-37(м) Каф. (511мт)

13.35 - 15.25 ИБМ2-37(м) Каф. (511мт)

Занятие №1 (6 сентября 2016 г.).

Что такое риск? Принятие решений в условиях неопределенности и риска.
Три составные части теории риска: анализ рисков; оценка рисков, управление рисками.
Многообразие рисков: личные, производственные, коммерческие, финансовые, глобальные риски.

Литература к занятию 1.
1. Орлов А.И. Менеджмент: организационно-экономическое моделирование. Учебное пособие для вузов. Гриф УМО. — Ростов-на-Дону: Феникс, 2009. — 475 с. http://ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-08-model Глава 2.4. Риск-менеджмент.
2. Орлов А.И. Современное состояние контроллинга рисков // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2014. № 98. С. 933-942. http://ej.kubagro.ru/2014/04/pdf/03.pdf
3. Орлов А.И. Многообразие рисков // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2015. № 111. С. 53-80. http://ej.kubagro.ru/2015/07/pdf/05.pdf

Занятие 2 (20 сентября 2016 г.)

Подходы к учету неопределенности и описанию рисков - вероятностно-статистический, с помощью нечетких множеств, на основе интервальной математики.
Простейшая оценка риска в вероятностно-статистической модели. Доверительные интервалы для вероятности рискового события и математического ожидания случайного ущерба.
Лингвистические переменные при описании риска и матрица "вероятность - тяжесть последствий".
Сложности при количественной оценке последствий рискового события. Можно ли оценить в денежных единицах жизнь человека? Каковы потери от аварии двигателя самолета?
Иерархические системы рисков (частные риски - групповые риски - итоговый риск). Групповые риски "Человек - Машина - Среда".
Аддитивно-мультипликативная модель (АММ) оценки риска. Общая формулировка и частные случаи. Использование АММ для управления риском.
Контрольная работа 1. Аддитивно-мультипликативная модель оценки риска.

Литература к занятию 2.

1. Орлов А.И., Луценко Е.В. Системная нечеткая интервальная математика. Монография (научное издание). – Краснодар, КубГАУ. 2014. – 600 с.
http://elibrary.ru/item.asp?id=21358220
2. Орлов А.И. Прикладная статистика. Учебник для вузов. — М.: Экзамен, 2006. — 672 с. http://ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-09-prikstat
3. Орлов А.И. Аддитивно-мультипликативная модель оценки рисков при создании ракетно-космической техники // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2014. № 102. С. 78–111. http://ej.kubagro.ru/2014/08/pdf/04.pdf

Занятие 3 (4 октября 2016 г.)

Необходимость определения терминов. Метод, инструмент, механизм, алгоритм, методика. Что такое контроллинг? Контроллинг под псевдонимами.
Контроллинг методов. Многообразие областей и инструментов контроллинга.
Контроллинг и принятие решений в Группе компаний "Волга-Днепр".
Подходы к учету неопределенности и описанию рисков - характеристики ущерба. Подходы к управлению рисками - многокритериальная оптимизация.
Деревья последствий (пример). Деревья событий (общий вид) и расчет передаточных коэффициентов при переходах "и" и "или".
Контрольная работа 2 по разделу «Анализ, оценка и управление рисками».

Литература к занятию 3.

1. Орлов А.И. О многообразии областей и инструментов контроллинга // Контроллинг услуг. Сборник научных трудов VII международного конгресса по контроллингу / Под научной редакцией д.э.н., профессора Фалько С.Г. - Калуга-Москва: Издательство: НП «Объединение контроллеров», 2016. - С. 185-189.
2. Орлов А.И. Менеджмент: организационно-экономическое моделирование. Учебное пособие для вузов. Гриф УМО. — Ростов-на-Дону: Феникс, 2009. — 475 с. http://ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-08-model Раздел 2.4.3. Управление рисками.
3. Орлов А.И. Сравнение подходов к принятию решений. - Электронный журнал: Управляем предприятием. № 2 (2). Март 2011. http://consulting.1c.ru/journal-article.jsp?id=161
4. Орлов А.И. Подводные камни голосования. - Электронный журнал: Управляем предприятием. № 3 (3). Апрель 2011 http://consulting.1c.ru/journal-article.jsp?id=171
5. Орлов А.И. Методология принятия решений. - Электронный журнал: Управляем предприятием. № 4 (4). Май 2011 http://consulting.1c.ru/journal-article.jsp?id=178
6. Орлов А.И. Ответственность несет менеджер. - Электронный журнал: Управляем предприятием. № 5 (5). Июнь 2011 http://consulting.1c.ru/journal-article.jsp?id=188

Занятие 4 (18 октября 2016 г.)

Деревья событий (общий вид и пример) и расчет передаточных коэффициентов при переходах "и" и "или".
Диаграмма Исикава (рыбий скелет).
Математическая теория рейтингов (обобщенных показателей).
Контрольная работа 3. Расчет рисков в дереве событий.

Литература к занятию 4.

1. Методические указания по проведению анализа риска опасных производственных объектов. [Электронный ресурс]. http://www.studfiles.ru/preview/4521177/ (дата обращения 12.10.2016).
2. РД 08-120-96 Методические указания по проведению анализа риска опасных промышленных объектов. [Электронный ресурс]. http://www.gosthelp.ru/text/RD0812096Me ... ieuka.html (дата обращения 12.10.2016).
3. Диаграмма Исикавы. [Электронный ресурс]. http://www.kpms.ru/Implement/Qms_Ishikawa_Chart.htm (дата обращения 12.10.2016).
4. Лындина М.И., Орлов А.И. Математическая теория рейтингов // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2015. № 114. С. 1 – 26. http://ej.kubagro.ru/2015/10/pdf/01.pdf, 1,625 у.п.л.

Занятие 5 (1 ноября 2016 г.)

Риски дефектности. Всегда ли нужен контроль качества у поставщика?
Усеченные планы.
Обнаружение отклонений - контрольные карты Шухарта и кумулятивных сумм.
Контрольная работа 4. Контроль качества и обнаружение отклонений.

Литература к занятию 5.

1. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование : учебник : в 3 ч. Ч.3. Статистические методы анализа данных. Гриф УМО. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. - 624 с. http://ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-03-hsstatan
2. Орлов А.И., Шаров В.Д. Выявление отклонений в контроллинге (на примере мониторинга уровня безопасности полетов) // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2014. № 95. С. 460-469. http://ej.kubagro.ru/2014/01/pdf/08.pdf.
__________________________________________________________________

Занятие 6 (15 ноября 2016 г.)

Оценивание рисков при управлении инвестициями: расчет погрешности чистой текущей стоимости NPV на основе статистики интервальных данных.
Контрольная работа 5.

Литература к занятию 6.

1. Орлов А.И., Луценко Е.В. Системная нечеткая интервальная математика. Монография (научное издание). – Краснодар, КубГАУ. 2014. – 600 с. http://elibrary.ru/item.asp?id=21358220.
2. Орлов А.И. Оценка погрешностей характеристик финансовых потоков инвестиционных проектов в ракетно-космической промышленности // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2015. – № 109. С. 238–264. http://ej.kubagro.ru/2015/05/pdf/15.pdf.
__________________________________________________________________

Занятие 7 (29 ноября 2016 г.)

Тринадцать этапов инновационного процесса. Многообразие точек коммерциализации. Необходимость специализированных структур (инновационных центров), обеспечивающих организационно-экономическую поддержку инновационных проектов, прежде всего при организации экспертиз, проведении маркетинговых исследований, разработке бизнес-планов.
Эскизная экономико-математическая оптимизационная модель выбора моментов выпуска новых марок продукции на рынок. Расчетные формулы для моментов выпуска новых марок.
Когда догоним (задача об оценивании точки пересечения двух регрессионных прямых).

Контрольная работа 6.

Литература к занятию 7.

1. Орлов А.И. Организационно-экономическое обеспечение инновационной деятельности // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2014. № 96. С. 605–632.
2. Орлов А.И. Модель оптимизации моментов выпуска новых моделей продукции на рынок // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2014. № 102. С. 64– 77.
3. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование : учебник : в 3 ч. Ч.3. Статистические методы анализа данных. Гриф УМО. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. - 624 с.
______________________________________________________________

Занятие 8 (13 декабря 2016 г.)

Непараметрические методы оценивания характеристик случайного ущерба. Доверительные границы для математического ожидания.
Три метода оценки бизнеса и недвижимости.
Оптимизационные постановки и динамические модели. Пример: модель оптимального распределения времени при обучении (принцип максимума Понтрягина).
Прогнозирование рисков. Статистические и экспертные методы прогнозирования. Метод сценариев. Комбинированные методы. Форсайт - достоинства и недостатки.
Современные математические инструменты контроллинга.
Контрольная работа 7.

Литература к занятию 8.

1. Орлов А.И. Непараметрическое оценивание характеристик распределений вероятностей // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2015. № 112. С. 1–20.
2. Орлов А.И. Методология моделирования процессов управления в социально-экономических системах // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2014. № 101. С. 166–196.
3. Лындина М.И., Орлов А.И. Методы прогнозирования для ракетно-космической промышленности // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2014. № 103. С. 196–221. http://ej.kubagro.ru/2014/09/pdf/13.pdf
4. Орлов А.И. Современные математические инструменты контроллинга // Инновации в менеджменте. 2016. №1(7). С.54 - 59.
5. Орлов А.И. О новых перспективных математических инструментах контроллинга // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2015. № 113. С. 340–354. http://ej.kubagro.ru/2015/09/pdf/28.pdf.
6. Орлов А.И., Луценко Е.В., Лойко В.И. Перспективные математические и инструментальные методы контроллинга. Под научной ред. проф.С.Г.Фалько. Монография (научное издание). – Краснодар, КубГАУ. 2015. – 600 с. http://elibrary.ru/item.asp?id=23209923 .
7. Орлов А.И., Луценко Е.В., Лойко В.И. Организационно-экономическое, математическое и программное обеспечение контроллинга, инноваций и менеджмента: монография / под общ. ред. С. Г. Фалько. – Краснодар : КубГАУ, 2016. – 600 с. http://elibrary.ru/item.asp?id=26667522 .
____________________________________________________

ЗАЧЕТ

Контроллинг рисков

Осенний семестр ИБМ2-37(м)

Вопросы к зачету

1. Что такое риск? Принятие решений в условиях неопределенности и риска. Три составные части теории риска: анализ рисков; оценка рисков, управление рисками.
2. Многообразие рисков: личные, производственные, коммерческие, финансовые, глобальные риски.
3. Подходы к учету неопределенности и описанию рисков - вероятностно-статистический, с помощью нечетких множеств, на основе интервальной математики.
4. Простейшая оценка риска в вероятностно-статистической модели. Доверительные интервалы для вероятности рискового события и математического ожидания случайного ущерба.
5. Лингвистические переменные при описании риска и матрица "вероятность - тяжесть последствий".
6. Сложности при количественной оценке последствий рискового события. Можно ли оценить в денежных единицах жизнь человека? Каковы потери от аварии двигателя самолета?
7. Иерархические системы рисков (частные риски - групповые риски - итоговый риск). Групповые риски "Человек - Машина - Среда".
8. Аддитивно-мультипликативная модель (АММ) оценки риска. Общая формулировка и частные случаи. Использование АММ для управления риском.
9. Необходимость определения терминов. Метод, инструмент, механизм, алгоритм, методика. Что такое контроллинг? Контроллинг под псевдонимами.
10. Контроллинг методов. Многообразие областей и инструментов контроллинга. Контроллинг и принятие решений в Группе компаний "Волга-Днепр".
11. Подходы к учету неопределенности и описанию рисков - характеристики ущерба. Подходы к управлению рисками - многокритериальная оптимизация.
12. Деревья последствий (пример).
13. Деревья событий (общий вид и пример) и расчет передаточных коэффициентов при переходах "и" и "или".
14. Диаграмма Исикава (рыбий скелет).
15. Математическая теория рейтингов (обобщенных показателей).
16. Риски дефектности. Всегда ли нужен контроль качества у поставщика?
17. Усеченные планы.
18. Обнаружение отклонений - контрольные карты Шухарта и кумулятивных сумм.
19. Характеризация моделей с дисконтированием среди всех моделей динамического программирования.
20. Проблема определения коэффициента дисконтирования. Чистая текущая стоимость NPV с различными коэффициентами дисконтирования по годам.
21. Расчет асимптотической нотны в статистике интервальных данных.
22. Оценивание рисков при управлении инвестициями: расчет погрешности чистой текущей стоимости NPV на основе статистики интервальных данных.
23. Тринадцать этапов инновационного процесса. Многообразие точек коммерциализации. Необходимость специализированных структур (инновационных центров), обеспечивающих организационно-экономическую поддержку инновационных проектов, прежде всего при организации экспертиз, проведении маркетинговых исследований, разработке бизнес-планов.
24. Эскизная экономико-математическая оптимизационная модель выбора моментов выпуска новых марок продукции на рынок. Расчетные формулы для моментов выпуска новых марок.
25. Когда догоним (задача об оценивании точки пересечения двух регрессионных прямых).
26. Непараметрические методы оценивания характеристик случайного ущерба. Доверительные границы для математического ожидания.
27. Три метода оценки бизнеса и недвижимости.
28. Оптимизационные постановки и динамические модели. Пример: модель оптимального распределения времени при обучении (принцип максимума Понтрягина).
30. Прогнозирование рисков. Статистические и экспертные методы прогнозирования. Метод сценариев. Комбинированные методы. Форсайт - достоинства и недостатки.
31. Современные математические инструменты контроллинга.

КУРС ЗАВЕРШЕН