Высокие статистические технологии

Контроллинг рисков

Курс проф., д.э.н., д.т.н., к.ф.-м.н. А. И. Орлова.
Занятия проводит Антон Александрович Орлов
ИБМ2-31М Осень 2023 г.

Расписание занятий:
Понедельник (знаменатель) 17.25 - 19.00. Контроллинг рисков (л) - ИБМ 2-31М - 424ю
Понедельник (знаменатель) 19.00 - 20.45. Контроллинг рисков (с) - ИБМ 2-31М - 424ю

Занятие №1 (4 сентября 2023 г.).

• Введение к курсу. Основные термины: контроллинг и риск (нежелательная возможность).
• Три составные части теории риска: анализ рисков; оценка рисков, управление рисками.
• Многообразие рисков: личные, производственные, коммерческие, финансовые, глобальные риски.
• Аддитивно-мультипликативная модель оценки вероятности риска.

К/р 1. Аддитивно-мультипликативная модель оценки рисков.

Занятие №2 (18 сентября 2023 г.).

• Интуиция и методы ее активации.

К/р 1. Решение творческих задач с использованием технологий активации интуиции.

Занятие №3 (2 октября 2023 г.).

• Рейтинговые экспертные оценки как метод исследования. Рейтинговые экспертные оценки в контроллинге рисков.
• Методы оценки эффективности технологий активации интуиции на основе рейтинговых экспертных оценок.
• Анализ упорядочений (ранжировок) как метод исследования.

К/р 1. Получение согласованной ранжировки.

• Бинарные отношения. Понятие расстояния. Блочное расстояние как универсальный метод оценки.
• Расстояние Кемени и медиана Кемени как способ получения интегрального мнения экспертов.

К/р 2. Вычисление расстояния Кемени и блочного расстояния.

• Применение медианы Кемени в экспертных оценках в контроллинге рисков.

К/р 3. Вычисление медианы Кемени.

Занятие №4 (16 октября 2023 г.).

• Оценка достоверности различий данных выборок. Непараметрическая статистика в методах с использованием рейтинговых оценок. Критерий Вилкоксона.

К/р 1. Вычисление критерия Вилкоксона.

• Составление модели рисков.
• Виды и иерархия рисков («Человек - Машина - Среда»), элементы модели.
• Частные, групповые и глобальные риски.
• Вопросы оценки ущерба от риска.
• Диаграммы рисков («деревья событий и последствий»)

К/р 2. Расчёт вероятностей рисков по диаграмме рисков.

К/р 3. Составление диаграммы рисков в своей предметной области.

Занятие №5 (30 октября 2023 г.).

• Аддитивно-мультипликативная модель рисков на вероятностно-статистическом подходе, обзор и принципы составления.
• Выборочные исследования, применение гипергеометрического и биномиального распределений.
• Допустимая ошибка выборки (доверительный интервал): применение и методы расчёта.
• Проверка однородности выборок с биномиальным распределением: метод расчёта.
• Оценка однородности выборок при малых вероятностях: распределение Пуассона, методики расчётов.

К/р 1. Расчёт доверительных интервалов. Проверка однородности выборок с биномиальным распределением и распределением Пуассона.

• Статистический контроль качества: принципы и особенности, основные понятия.
• Расчёты одноступенчатых планов контроля качества. Уровни дефектности.
• Расчёты параметров планов контроля качества с разбраковкой.

К/р 2. Расчёт показателей и параметров статистического контроля качества.

Занятие №6 (13 ноября 2023 г.).

• Прагматические числа. Идея нечеткости у древних греков. Функция принадлежности Бореля. Операции над нечеткими множествами (Заде). Сравнение алгебры множеств и алгебры нечетких множеств.
• Случайное множество как частный случай случайно величины и его распределение. Верояность накрытия. Сведение теории нечеткости к теории вероятностей.
• Операции над треугольными нечеткими числами и над интервальными числами.
• Основные идеи статистики интервальных чисел. Нотна и асимптотическая нотна для ограничений на абсолютную и относительную погрешности. Расчет для квадратической функции двух переменных.
• Основные результаты статистики интервальных данных. Типовая асимптотика нотны. Выражение для среднего квадрата ошибки. Рациональный объем выборки. Доверительные интервалы в статистике интервальных данных. Свойства методов оценивания неизвестных параметров.

К/р 1. Нечеткость и вероятность.

Занятие №7 (27 ноября 2023 г.).

• Аддитивно-мультипликативная модель оценки рисков на основе нечётких "треугольных" чисел.
• Аддитивно-мультипликативная модель оценки рисков на основе интервальных чисел.
• Вопросы выбора подхода для разработки аддитивно-мультипликативной модели оценки рисков.

К/р 1. Применение аддитивно-мультипликативной модели оценки рисков на основе нечётких "треугольных" и интервальных чисел.

• Комплексная система оценки рисков и ущерба от рисков. Создание и применение.
• Основные принципы и подходы управления рисками. Снижение риска, снижение ущерба, решение общей задачи, компенсация ущерба. Примеры.
• Простейший вариант оценки ущерба от рисков. Управление риском в простейшей модели.
• Многокритериальная оптимизация рисков. Подходы и принципы.

К/р 2. Управление рисками в комплексной системе оценки рисков и ущерба. Управление рисками в простейшей модели.

• Обсуждение домашних заданий.

Занятие №8 (11 декабря 2023 г.).

Защита домашних заданий, сдача рубежного контроля.

КУРС ЗАВЕРШЕН

Литература к курсу:

1. Орлов А.И. Менеджмент: организационно-экономическое моделирование. Учебное пособие для вузов. — 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
4. Орлов А.И. Инструменты контроллинга рисков // Контроллинг. 2020. №78. С. 56-62. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44530384
5. Орлов А.И. Контроллинг рисков как научная, практическая и учебная дисциплина // Научный журнал КубГАУ. 2021. № 168. С. 154–185. http://ej.kubagro.ru/2021/04/pdf/12.pdf.
6. Орлов А.И. Новая область контроллинга – контроллинг организационно-экономических методов // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2014. № 99. С. 1126-1137. http://ej.kubagro.ru/2014/05/pdf/04.pdf
7. 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