📄Работа №212047
Тема: МИНИМИЗАЦИЯ РИСКА НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ ПЕРВОГО ПОРЯДКА В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ РИСКОМ
Характеристики работы
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
Информационные системы
Объем:
44 листов
Год:
2021
Просмотров:
28
4700
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Аннотация
ВВЕДЕНИЕ 5
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКОМ 6
1.1. Понятие риска 6
1.2. Методы управления рисками 7
1.2.1. Метод аналогий 8
1.2.2. Анализ безубыточности 9
1.2.3. Анализ чувствительности 11
1.2.4. Анализ сценариев развития событий 12
1.2.5. Метод Монте-Карло 12
1.2.6. Статистический метод 13
1.3. Математические модели управления риском 14
1.3.1. Детерминированные математические модели 14
1.3.2. Стохастические математические модели 15
1.3.3. Лингвистические модели риска 16
1.3.4. Игровая модель риска 17
1.5. Выводы по первой главе 19
2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МИНИМИЗАЦИИ РИСКА
21
2.1. Постановка задачи минимизации риска в задачах управления
риском 21
2.2. Решение оптимизационной задачи 22
2.3. Алгоритм метода барьерных функций 23
2.4. Поиск минимума функции методами первого порядка 28
2.4.1. Метод градиентного спуска 28
2.4.2. Метод Флетчера-Ривса 29
2.5. Выводы по второй главе 31
3. РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДА И ПРОВЕДЕНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА 33
3.1. Анализ конкурентов 33
3.2. Моделирование алгоритмов 36
3.3. Анализ полученных данных 38
3.4. Выводы по третьей главе 39
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 42
ВВЕДЕНИЕ 5
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКОМ 6
1.1. Понятие риска 6
1.2. Методы управления рисками 7
1.2.1. Метод аналогий 8
1.2.2. Анализ безубыточности 9
1.2.3. Анализ чувствительности 11
1.2.4. Анализ сценариев развития событий 12
1.2.5. Метод Монте-Карло 12
1.2.6. Статистический метод 13
1.3. Математические модели управления риском 14
1.3.1. Детерминированные математические модели 14
1.3.2. Стохастические математические модели 15
1.3.3. Лингвистические модели риска 16
1.3.4. Игровая модель риска 17
1.5. Выводы по первой главе 19
2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МИНИМИЗАЦИИ РИСКА
21
2.1. Постановка задачи минимизации риска в задачах управления
риском 21
2.2. Решение оптимизационной задачи 22
2.3. Алгоритм метода барьерных функций 23
2.4. Поиск минимума функции методами первого порядка 28
2.4.1. Метод градиентного спуска 28
2.4.2. Метод Флетчера-Ривса 29
2.5. Выводы по второй главе 31
3. РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДА И ПРОВЕДЕНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА 33
3.1. Анализ конкурентов 33
3.2. Моделирование алгоритмов 36
3.3. Анализ полученных данных 38
3.4. Выводы по третьей главе 39
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 42
📖 Аннотация
В данной выпускной квалификационной работе исследуется проблема минимизации риска в гауссовских стохастических системах с применением методов оптимизации первого порядка. Актуальность исследования обусловлена возрастающей сложностью управленческих решений в условиях неопределенности и недостаточной автоматизацией процессов риск-менеджмента, что зачастую приводит к временным затратам и неточностям. Основным результатом работы является разработка и программная реализация математической модели для минимизации риска на производстве, использующей методы первого порядка и реализованной в среде PyCharm. Модель прошла тестирование модульными тестами и верификацию на теоретических данных. Научная значимость заключается в адаптации и применении аппарата методов первого порядка к задачам управления риском в стохастической постановке, в то время как практическая ценность состоит в создании функционального программного инструмента, способного оптимизировать управленческие решения для снижения факторов риска. Теоретической основой послужили труды таких авторов, как В.А. Акимов, рассматривающий риски в различных сферах, Ф.П. Васильев, посвятивший работы численным методам оптимизации, Я.Д. Вишняков с исследованиями в области общей теории рисков, а также Г.А. Михайлов, описывающий методы статистического моделирования, включая метод Монте-Карло.
📖 Введение
Жизнь современного общества неумолимо катится вперед. Этому процессу способствует урбанизация, прирост населения, неумолимый прорыв науки и техники. Вместе с этим в жизни каждого индивида ежедневно происходит ситуация, исход которой зависит от его следующего действия. Момент риска, когда человек должен действовать или сдаваться. Но для достижения конечной цели, и получения желаемого ему нужно, чтобы риск был оправдан и минимизирован.
В настоящее время существует большое количество способов управления рисками, все они зависят от области их применения. Однако все эти способы адаптированы под механическую обработку данных. Данный процесс занимает слишком много времени. Все это может привести к искажению конечных результатов и неточности решения.
Казалось бы, что в век машин и компьютеризации эта задача должна решаться быстро и точно, однако программисты только начинают осваивать эти дебри. Как уже говорилось ранее, в различных областях человеческой жизни минимизация риска происходит различными способами. Эти способы могут меняться из-за различия входных данных.
Целью данной работы является разработка математической модели задачи минимизации рисков в гауссовских стохастических системах с помощью программного обеспечения.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1) исследовать математические модели и методы управления риском;
2) проанализировать и подготовить исходные данные;
3) на основе имеющейся математической модели реализовать программный код решения задачи;
4) проверить работу данной модели на экспериментальных данных;
5) провести сравнительны анализ реализованных методов.
В настоящее время существует большое количество способов управления рисками, все они зависят от области их применения. Однако все эти способы адаптированы под механическую обработку данных. Данный процесс занимает слишком много времени. Все это может привести к искажению конечных результатов и неточности решения.
Казалось бы, что в век машин и компьютеризации эта задача должна решаться быстро и точно, однако программисты только начинают осваивать эти дебри. Как уже говорилось ранее, в различных областях человеческой жизни минимизация риска происходит различными способами. Эти способы могут меняться из-за различия входных данных.
Целью данной работы является разработка математической модели задачи минимизации рисков в гауссовских стохастических системах с помощью программного обеспечения.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1) исследовать математические модели и методы управления риском;
2) проанализировать и подготовить исходные данные;
3) на основе имеющейся математической модели реализовать программный код решения задачи;
4) проверить работу данной модели на экспериментальных данных;
5) провести сравнительны анализ реализованных методов.
✅ Заключение
Риск в современной жизни является одним из значимых показателей жизнедеятельности, и его сокращение - это один из самых важных аспектов работы любого предприятия. Однако, в современном мире высокотехнологичных машин и компьютерных программ человечество еще не придумало уникального решения, которое бы нейтрализовало проблему минимизации риска на любом из предприятий. Редко когда можно встретить программы на предприятии, которые бы были заточены под минимизацию риска, да и те будут узконаправлены. Таким образом, проблема изучения снижения уровня риска по сей день остается не до конца изученной, что, непосредственно, затрудняет работу в данной области.
В выпускной квалификационной работе была раскрыта тема важности оценки риска, представлена четкая и обоснованная модель минимизации риска, реализованная методами первого порядка в программной среде PyCharm. Итогом данной выпускной квалификационной работы стала программная реализация минимизации факторов риска на производстве. Весь функционал программы соответствует ранее поставленным задачам. Готовая работа была протестирована с помощью модульных тестов и теоретических данных.
При этом были решены следующие задачи:
1) исследовались математические модели и методы управления риском;
2) были проанализировать и подготовить исходные данные;
3) был реализован программный интерфейс работы программы на основе математической модели и методов первого порядка;
4) был проведен экспериментальный опыт и сравнительный анализ работы математической модели.
В выпускной квалификационной работе была раскрыта тема важности оценки риска, представлена четкая и обоснованная модель минимизации риска, реализованная методами первого порядка в программной среде PyCharm. Итогом данной выпускной квалификационной работы стала программная реализация минимизации факторов риска на производстве. Весь функционал программы соответствует ранее поставленным задачам. Готовая работа была протестирована с помощью модульных тестов и теоретических данных.
При этом были решены следующие задачи:
1) исследовались математические модели и методы управления риском;
2) были проанализировать и подготовить исходные данные;
3) был реализован программный интерфейс работы программы на основе математической модели и методов первого порядка;
4) был проведен экспериментальный опыт и сравнительный анализ работы математической модели.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.