Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Моделирование диагностики уровня финансового риска

Работа №66680

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

банковское дело и кредитование

Объем работы32
Год сдачи2016
Стоимость4660 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
59
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 2
Глава1 Общая теория рисков 5
1.1 Классификация финансовых рисков по признакам 5
1.2 Способы оценки финансового риска 8
Глава 2 Методы математического моделирования в определении
уровня риска 13
2.1 VAR-метод оценки финансовых рисков 13
2.2 Среднее квадратичное в измерении уровня риска 14
Глава 3 Математическая постановка задачи 16
3.1 Построение обучающей выборки при помощи
критерия Фишера 16
3.2 Определение оптимального положения гиперплоскости
обучающего множества 19
3.3 Определение риска 19
Заключение 19
Список литературы

Риск является неотъемлемой частью человеческой деятельности, связанной с принятием решений, в том числе в финансово-экономической области. Не смотря на то, что выбранная тема достаточно популярна, например, подобной проблемой занимались следующие авторы: Е. Д. Соложенцев, И. А. Бланк, Н.В. Хохлов, А.Н. Асаул, И. П. Князь, Ю. В. Коротаева, но в основном риск оценивается этими авторами в рамках статистического подхода.
Необходимость диагностики уровня риска и его коррекции продиктована целью повышения финансовой надежности. Само понятие «финансового риска» определяется неоднозначно в силу того, что формулируется оно учеными разных областей. Так, например, у А. П. Альгина: финансовый риск — это деятельность, связанная с преодолением неопределенности в ситуации неизбежного выбора, в процессе которой имеется возможность количественно и качественно оценить вероятность достижения предполагаемого результата, неудачи и отклонения от цели [1]. Таким образом, для определения уровня финансовой устойчивости используется такой показатель, как коэффициент финансового риска, определяющий соотношение привлеченных ресурсов и собственного капитала.
Тем не менее, статистический подход не всегда позволяет оценить риск с достаточно большой точностью, но при грамотном анализе всех факторов можно повысить точность прогнозирования уровня риска и причин его возникновения, что позволит избежать нежелательных финансовых потерь, а возможно даже извлечения прибыли в силу привлечения оптимизационного подхода к решению данной задачи. Таким образом, выбранная тема является актуальной и в данной работе предлагается разработка новых математических методов моделирования применительно к финансовым рискам в рамках оптимизационного подхода.
Однако, в настоящее время также не существует универсального метода, пригодного и для решения всех задач распознавания, идентификации и диагностики. Интерес к оптимизационным методам в последние годы усилился, поскольку современный уровень развития вычислительной техники позволяет реализовать многие методы и алгоритмы, которые ранее невозможно было использовать ввиду обработки огромных массивов экспериментальных данных.
Статистический и оптимизационный подходы к решению задач математической диагностики удачно дополняют друг друга: обработка одних и тех же баз данных с помощью обоих подходов позволяет получить более достоверную информацию и предоставляет лицу, принимающему решение, возможность выбора наиболее рационального решения.
Таким образом, целью исследования является построение новой математической модели, позволяющей получить более точные результаты при оценивании финансового риска. Для достижения этой цели будут решаться следующие задачи: задача ранжирования параметров с помощью статистического подхода, а именно с помощью критерия Фишера, и задача классификации клиентской базы данных на предмет риска платежеспособности.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


В данной работе ставилась цель сформировать новый метод нахождения уровня финансового риска в рамках работы Банка. Объектом исследования являлась клиентская база данных, применив к которой некоторые математические методы, можно было бы сделать вывод о платежеспособности или неплатежеспособности клиентов. В качестве принципа оптимальности использовался критерий Фишера и метод классификации, разработанный Григорьевой К. В. В условиях финансового кризиса, задача выявлять наиболее платежеспособных клиентов приобретает особую актуальность. Предполагается, что полученные результаты могут быть использованы в банковской сфере.


1 Васильев В.А. «Математические модели оценки и управления финансовыми рисками хозяйствующими рисками хозяйствующими субъектов»//Финансовый анализ и аудит,2006,ст 212-213
2. Бланк И.А. Управление финансовыми рисками. - К.: Ника-Центр, 2010. - 600 с.
3. Вишняков Я. Д. , Радаев Н. Н. «Общая теория рисков»// 2-е изд., испр. — М. : Издательский центр «Академия», 2008. — 368 с.
4. Шапкин А. С., Шапкин В. А. Теория риска и моделирование рисковых ситуаций// Издательство: Дашков и К., 2005.-800с.
5. Хохлов Н.В. «управление риском»// Идательство: Юнити-Дана, 20001.-240с.
6. К. Рэдхэд, С. Хьюс «Управление финансовыми рисками//Москва,1995.- 288 с.
7. статья Лемешко Б.Ю., Лемешко С.Б., Горбунова А.А. «О применении и можности критериев проверки однородности дисперсий. Ч.1. Параметрические критерии»//2010 .-20 с.
8. А.Н. Асаул, И. П. Князь, Ю. В. Коротаева Теория и практика принятия решений по выходу организаций из кризиса //Под ред. засл. Строит. РФ, д-ра экон. наук, проф. А.Н. Асаула. - СПб: АНО «ИПЭВ», 2007. -224с.;
9. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика//Москва , 2006.— 816 с
Сноски
[1] Альгин А.П. Риск и его роль в общественной жизни. - М.: Мысль, 1989. - С. 87.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ