РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ПО ДИСЦИПЛИНЕ

«ПРИНЯТИЕ РИСКОВАННЫХ РЕШЕНИЙ»

 

1. Задачи и основные понятия курса

Теория решений как основа принятия оптимальных решений в условиях риска и неопределенности. Риск в бизнесе, в военном и инженерном деле и в других областях. Краткая история разработ­ки теории решений.

Субъективная вероятность как количественная мера риска и ее определение через отношение правдоподобия. Уточнение апри­орной вероятности при помощи формулы Байеса. Байесовский под­ход в теории решений.

Линейная, выпуклая и вогнутая функции полезности, соот­ветствующие нормальной, азартной и осторожной стратегии пове­дения.

Линейная функция как основа решения производственных за­дач.

2. Оценка уровня риска

Понятие уровня риска. Использование статистических данных для определения  уровня  риска.  Расчет  верхнего предела  уровня риска.  Применение в теории решений теорем теории вероятностей. Использование формулы Байеса для уточнения  вероятностей.  Использование  леммы  Маркова и неравенства  Чебышева  применительно  к  проблемам   теории решений. Принятие решений на основе бухгалтерской отчетности. Рейтинги фирм и банков.

3. Принятие решений в условиях риска

Определение ситуации риска в теории решений. Представле­ние информации о ситуации риска в таблице выплат. Предельно допустимая цена "идеальной" информации. Использование критерия математического ожидания при выборе места работы и вида дея­тельности в условиях резко меняющейся конъюнктуры, при приня­тии решения об объеме производства при неизвестном рыночном спросе на продукцию, при поиске оптимального варианта разре­шения трудового конфликта.

Понятие о "дереве решений": пункты принятия решений, узлы неопределенности, конечные выплаты. Минимизация потерь от риска с помощью "обратного анализа" дерева решений.

4. Принятие решений в условиях неопределенности

Отличие ситуации неопределенности от ситуации риска. Критерии выбора оптимального решения в ситуации неопределенности: максимакс, максимин, минимакс. Их использование при выборе оптимального размера страхового запаса на случай непредвиденных перерывов поставок, при выборе наилучшего сро­ка перехода к массовому производству нового вида продукции при неизвестной реакции рынка на эту продукцию, при расчете оптимального количества транспортных средств для меняющегося пассажиропотока.

Использование критерия произведений и таблицы предпочте­ний при покупке акций с разной доходностью, ликвидностью и безопасностью.

Ситуация, в которой оптимальное решение может быть полу­чено в чисто случайном порядке (с помощью жеребьевки или пу­тем подбрасывания монеты).

5. Принятие решений в ситуациях конфликта и конкурентной борьбы

Ситуация конфликта. Применение максимина в ситуации конф­ликта при наличии "седловой точки". Применение формулы Байеса для анализ намерений противной стороны при отсутствии "седло­вой точки".

6. Использование пакетов вычислительных программ при проверке гипотез и регрессионном анализе

Виды статистических гипотез. Уровень значимости проверки гипотез. Ошибки 1-го и 2-го рода. Применение приемов проверки гипотез для снижения риска принятия ошибочных решений.

Использование стандартных пакетов вычислительных программ Microstat и Stadia при принятии решений в ситуации риска.

7. Принятие решений на основе прогнозов

Модели динамических процессов и их использование при среднесрочном прогнозировании рыночного спроса, изменения цен и занятости рабочей силы.

Выбор наилучшей динамической модели при помощи F-крите­рия и теста Дарбина-Уотсона.

Ошибки прогноза и расчет доверительного интервала прог­ноза с заданной вероятностью.

Составление краткосрочных прогнозов при помощи экспонен­циального сглаживания динамического ряда.

Использование   стандартных   пакетов вычислительных программ Microstat, Stadia и SAS для расчета параметров динамических моделей, экспоненциального сглаживания рядов ди­намики, а также для прогнозирования.