ГЛАВА 1. ПРИМЕНЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОЖИДАНИЯ И СТАНДАРТНОГО ОТКЛОНЕНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ РИСКА
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное агентство по образованию
МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ОТКРЫТЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
ЭКОНОМЕТРИКА
Методические указания для выполнения контрольной работы и подготовке к зачету для студентов заочной формы обучения
Специальность: 080109 - Бухгалтерский учет, анализ и аудит
Москва
ОГЛАВЛЕНИЕ
ГЛАВА 1. Применение математического ожидания и стандартного
Отклонения для оценки риска стр. 3
ГЛАВА 2. Линейная регрессия стр. 5
1. Простая модель линейной регрессии стр. 5
2. Ошибки стр. 7
3. Коэффициент корреляции Пирсона. Коэффициент детерминации стр. 7
4. Предсказания и прогнозы на основе модели линейной регрессии стр. 10
5. Основные предпосылки в модели парной линейной регрессии стр. 11
6. Процедура испытания гипотез стр. 11
7. Испытание гипотезы для оценки линейности связи стр. 13
8. Доверительные интервалы в линейном регрессионном анализе стр. 16
9. Регрессия и MS Excel стр. 17
ГЛАВА 3. Временные ряды стр. 20
1. Анализ аддитивной модели стр. 22
2. Анализ мультипликативной модели стр. 26
3. Преимущества и недостатки метода скользящей средней стр. 29
Список вопросов для зачета стр. 33
ГЛАВА 1. ПРИМЕНЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОЖИДАНИЯ И СТАНДАРТНОГО ОТКЛОНЕНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ РИСКА
Сравниваются варианты инвестирования, для которых известны возможные значения прибыли х1, ..., xn, а также вероятности p1, ..., pn получения данной прибыли соответственно.
Для каждого варианта вычисляются математическое ожидание (характеризует среднюю прибыль) и стандартное отклонение (это оценка риска проекта).
Пример 1.В таблице указаны вероятности получения прибыли для двух вариантов инвестирования. Сравним эти варианты.
Прибыль, млн. руб. | -2 | -1 | ||||
Вариант 1 | 0,1 | 0,1 | 0,3 | 0,2 | 0,3 | |
Вариант 2 | 0,1 | 0,2 | 0,1 | 0,2 | 0,2 | 0,2 |
Прибыль | Вариант 1 | Вариант 2 | ||||
p | px | px2 | p | px | px2 | |
-2 | 0,1 | -0,2 | 0,4 | 0,1 | -0,2 | 0,4 |
-1 | 0,1 | -0,1 | 0,1 | 0,2 | -0,2 | 0,2 |
0,3 | 0,1 | |||||
0,2 | 0,2 | 0,2 | 0,2 | 0,2 | 0,2 | |
0,3 | 0,6 | 1,2 | 0,2 | 0,4 | 0,8 | |
0,2 | 0,6 | 1,8 | ||||
Сумма | 0,5 | 1,9 | 0,8 | 3,4 |
Поясним, как заполняется таблица. Числа из 1-й, 2-й и 3-й строк исходной таблицы запишем в 1-м, 2-м и 5-м столбцах новой таблицы соответственно. 3-й (6-й) столбец равен произведению 1-го и 2-го (5-го) столбцов. Числа 3-го (6-го) столбца умножаем на числа 1-го столбца и результат пишем в 4-м (7-м) столбце. В последней строке указаны суммы элементов соответствующих столбцов.
Для 1-го варианта математическое ожидание M(X) и стандартное отклонение σ(X) равны:
Для 2-го варианта математическое ожидание M(X) и стандартное отклонение σ(X) равны:
Мы видим, что во 2-м варианте средняя прибыль выше, но и оценка риска во 2-м варианте больше. Инвестор, склонный к риску, предпочтет 2-й вариант. Более осторожный инвестор ограничится 1-м вариантом.
То, что стандартное отклонение является мерой риска, многими воспринимается как аксиома. Но этот показатель не всегда точно отражает действительность. Ожидаемые доходы, как правило, оцениваются с помощью прошлых доходов. При значительном изменении со временем активов предприятия прогнозы, полученные на основании данных прошлых лет, будут совершенно бесполезными при оценке риска.
Инвесторы при принятии решений ориентируются на ожидаемую доходность инвестиций. При хороших перспективах роста Предприятия можно ожидать и высоких доходов. Но высокий доход связан с высоким риском. Поэтому следует обратить особое внимание на такие факторы, как общее состояние экономики, отрасль экономики и показатели конкретного предприятия.