Оценка - неопределенность
Cтраница 1
Оценка неопределенности в реализации инвестиционного проекта может быть осуществлена путем расчетов показателей эффективности при наиболее неблагоприятных условиях реализации. [1]
Оценка неопределенностей непосредственно связана с учетом комплексного риска при выборе решений. Традиционные вероятностные неопределенности при описании природных процессов порождают стохастический риск. Вычислительные и иные погрешности служат источником риска в оценке параметров систем. Условия неопределенности предопределяют необходимость многовариантных расчетов. Сравнение получаемых результатов позволяет не только обосновывать принимаемые решения. [2]
Оценка неопределенности производится прежде всего по величине расхождений между экспериментальными данными, полученными в отдельных работах, и рекомендуемыми значениями. В тех случаях, когда это невозможно ( например, для веществ групп В и С), осуществляется оценка на основании таких факторов, как методика эксперимента и результаты более ранних исследований тех же авторов. Во всех случаях большое значение придается точности, выраженной величиной стандартного отклонения. [3]
В процессе оценки неопределенностей и рисков целесообразнее всего использовать метод формализованного описания неопределенности. [4]
Детали эксперимента и оценка неопределенности данных работы [46] будут рассмотрены ниже ( стр. [5]
Важными инструментами для оценки неопределенности модели служат анализ чувствительности и распространение ошибки. [6]
Выявленные при проведении оценки неопределенности в определении воздействий намечаемой хозяйственной и иной деятельности на окружающую среду. [7]
 |
Плотности распределения вероятностей f ( P. [8] |
Особое внимание при оценке неопределенности прогнозной эффективности опытно-промышленного испытания новых методов на конкретном месторождении следует обратить на условность выделения границ опытных участков. Так как испытание обычно планируется на части залежи, разрабатываемой освоенным методом, то выявить точно на стадии прогнозирования применения нового метода зону, которая будет находиться под влиянием нагнетания рабочего агента, практически очень трудно. [9]
Показатели, используемые для оценки неопределенности и риска при принятии решений, различаются в зависимости от специфики той области исследования, в которой они применяются. Во многих случаях достаточно определить риск как вероятность недостижения цели. [10]
Описанная исходная информация достаточна для оценки неопределенности прогноза в зависимости от числа скважин и объема оторочки, заданных при проектировании. [11]
Распространение ошибки - это способ оценки неопределенности предсказания. Он состоит в комбинировании неопределенностей всех параметров и всех данных на входе, выбранных из априорных данных, для определения влияния неопределенности на окончательный результат предсказания. Оценить неопределенность предсказания можно, в частности, методом Монте-Карло, основанном на многократном испытании модели со случайно подобранными параметрами в соответствии с их априорно известным статистическим распределением. Таким образом определяется статистическое распределение данных на выходе. [12]
В теории принятия решений существуют методы оценки неопределенности и риска в различных областях деятельности. Ряд теоретических исследований и практических расчетов по оценке риска проведен в Международном институте системного анализа коллективом венгерских исследователей. [13]
Другой нестатистический подход к описанию и оценке неопределенностей основан на понятии нечеткого ( размытого) множества. Теория нечетких множеств за 20 лет ее развития превратилась в развитую теорию, которая имеет важные практические применения в тех случаях, когда задачи не допускают точной формулировки, включают неточности и неоднозначности. Методы этой теории целесообразно использовать также в тех случаях, когда в точной формулировке задача становится слишком сложной и не поддается решению; при этом нечеткая постановка задачи оказывается более краткой, а самое главное - устойчивой по отношению к небольшим изменениям исходных данных. [14]
Прошлые данные не дают точного результата для оценки будущей неопределенности, тем не менее они весьма полезны. Более поздние данные могут оказаться полезнее, чем более ранние. Поэтому некоторые аналитики изучают дневные изменения цены за последние 6 - 12 месяцев, и иногда придают им более высокие веса, чем более старым данным. Другие изучают прошлые курсы акций и вероятность того, что акции, курсы которых недавно понизились, могут оказаться более рискованными в будущем, чем это было в прошлом. Некоторые обращают больше внимания на субъективные оценки будущего, учитывая при этом неопределенность как в отношении общего развития экономики, отдельных отраслей, так и акций. [15]
Страницы: 1 2 3 4