Дерево - вероятность
Cтраница 2
В зарубежной практике в качестве метода количественного определения риска вложения капитала предлагается использовать дерево вероятностей. [16]
Математическое ожидание и стандартное отклонение вероятностного распределения возможных чистых текущих стоимостей, определенные при помощи дерева вероятностей или другими методами, дают нам значительный объем информации, необходимой для оценки риска инвестиционного проекта. Если вероятностное распределение - приблизительно нормальное, мы можем рассчитать вероятность предложения при условии, что чистая текущая стоимость более или менее точно определена. Вероятность находится путем определения площади, лежащей под кривой влево или вправо от определенной точки процента. Продолжая нашу предыдущую иллюстрацию, предположим, будто мы хотим определить вероятность того, что чистая текущая стоимость будет равна нулю или нуля, чтобы найти данную вероятность, мы сначала вычислим разницу между 0 и математическим ожиданием чистой текущей стоимости проекта. [17]
Независимо от того, каким образом выделяются исследователями факторы, обусловливающие неопределенность и риск, каковы методы формализации вероятностных распределений, используется ли для анализа дерево вероятностей, метод Монте-Карло или процедура Латинского гиперкуба, основной идеей всех исследований в области неопределенности и риска является необходимость их учета при разработке проектов, прогнозов и планов развития нефтедобывающей отрасли. [18]
Данная компьютерная программа рассчитана на то, что при объеме до 50 альтернативных периодов погашения кредита возможен анализ в пределах до 500 альтернатив послекредит-ной окупаемости с возможностью перераспределений указанных количеств стратегий между первым и вторым этапами программ инвестирования ( уровнями дерева вероятностей), что позволяет решать задачи со значительно большей неопределенностью и максимально возможным расширением числа стратегий при соответствующем увеличении модели анализа риска для инвестиционных программ в зависимости от практической ситуации. [19]
 |
Дерево вероятностей. [20] |
Использование деревьев вероятностей может упростить определение сложных вероятностей, связанных с несколькими взаимозависимыми событиями. Дерево вероятностей представляет собой графическое отображение затронутых вероятностей. [21]
При помощи дерева вероятностей мы попробуем представить будущие события так, как они могут происходить. Поэтому в момент 0 дерево вероятностей представляет нашу лучшую оценку того, что, вероятно, будет иметь место в будущем, в зависимости от того, что происходило прежде. Для каждой из ветвей на графике потоки денежных средств вдобавок привязаны к вероятности. [22]
Дерево вероятностей показывает, что если в периоде 1 результатом будет верхняя ветвь, то она приведет в периоде 2 к другому множеству возможных результатов, чем это было бы, если бы результат в периоде 1 выражался нижней ветвью. Поэтому в момент временного периода 0 дерево вероятностей представляет наилучшую оценку того результата, который, вероятно, будет иметь место в будущем, в зависимости от того, что происходило прежде. Каждой ветви сопоставлена вероятность получения соответствующего результата. [23]
Использование дерева решений может помочь представить конкретную проблему и установить вероятность наступления конкретных событий и их ожидаемые значения. Такого рода диаграммы ведут к построению более простого дерева вероятностей, которое использовалось для иллюстрации конкретных вероятностей, связанных с последовательностью исходов. Дерево решений иллюстрирует результаты конкретных принимаемых решений, а также вероятный результат с точки зрения критических факторов, таких, как прогнозные доходы и расходы. [24]
Вероятностный анализ ( probability analysis ] заключается в том, что для параметров исходных данных строится кривая вероятности значений. При анализе определяются и используются в расчетах средневзвешенные величины, либо строится дерево вероятностей и расчеты выполняются по сочетаниям варьируемых значений. Для этой цели определяются варианты изменения факторов, с которыми связан риск. С помощью экспертных оценок устанавливается вероятность достижения этих значений. После этого рассчитываются суммарные вероятности сочетаний значений факторов. [25]
Одним из основных методов анализа надежности работы человека является построение дерева вероятностей. При использовании этого метода задается некоторая условная вероятность успешного или ошибочного выполнения человеком каждой важной операции либо вероятность появления соответствующего события. Исход каждого события изображается ветвями дерева вероятностей. Полная вероятность успешного выполнения определенной операции находится суммированием соответствующих вероятностей в конечной точке пути успешных исходов на диаграмме дерева вероятностей. [26]
Одним из основных методов анализа надежности работы человека является построение дерева вероятностей. При использовании этого метода задается некоторая условная вероятность успешного или ошибочного выполнения человеком каждой важной операции либо вероятность появления соответствующего события. Исход каждого события изображается ветвями дерева вероятностей. Полная вероятность успешного выполнения определенной операции находится суммированием соответствующих вероятностей в конечной точке пути успешных исходов на диаграмме дерева вероятностей. [27]
Установлено, что 80 % пациентов отправляются домой в течение первых нескольких часов после медицинского обследования и оказания небольшой помощи. Ежедневно в корпусах проводят обходы два консультанта - г-н Хале и г-жа Эдцер. Элдер консультирует всех остальных пациентов. Эта сложная ситуация может быть отображена с помощью дерева вероятностей, показанного на рис. 2.1. Вершина дерева показывает прибытие пациента. Далее пациента либо отправляют домой, либо кладут в стационар, что показано двумя ветвями. Затем пациент поступает в один из корпусов, что видно на рисунке, где его и осматривает один из консультантов. Вероятности каждого события приведены на дереве вероятностей. Индивидуальные вероятности можно перемножить, с тем чтобы получить вероятность попадания в крайнюю конечную точку любой из ветвей. [28]
Установлено, что 80 % пациентов отправляются домой в течение первых нескольких часов после медицинского обследования и оказания небольшой помощи. Ежедневно в корпусах проводят обходы два консультанта - г-н Хале и г-жа Эдцер. Элдер консультирует всех остальных пациентов. Эта сложная ситуация может быть отображена с помощью дерева вероятностей, показанного на рис. 2.1. Вершина дерева показывает прибытие пациента. Далее пациента либо отправляют домой, либо кладут в стационар, что показано двумя ветвями. Затем пациент поступает в один из корпусов, что видно на рисунке, где его и осматривает один из консультантов. Вероятности каждого события приведены на дереве вероятностей. Индивидуальные вероятности можно перемножить, с тем чтобы получить вероятность попадания в крайнюю конечную точку любой из ветвей. [29]
Страницы: 1 2