в кредитной операции; идентификация параметров модели; анализ поведения системы; условия прибыльности и убыточности банковской системы; математическая модель банковских кредитов в условиях инфляции.
1.5. Анализ, прогнозирование и управление банковскими рисками.
Цель: привлечение марковских случайных процессов для анализа показателей кредитных рисков.
Темы: марковские процессы и банковские финансовые процессы; уравнение Колмогорова; прогноз вероятностных показателей риска; расчет искомых плотностей вероятностей; многомерные марковские процессы; идентификация реальных процессов марковскими.
1.6. Математическая модель погрешностей измерения оценок финансовых процессов.
Цель: построение плотностей вероятностей для искомых вероятностных показателей рисков.
Темы: основные допущения при определении плотностей вероятностей погрешностей измерения и их аналитическое вычисление; расчет плотности распределения погрешностей оценки залогового имущества; оценка прибыли.
Специализация 2: «Управление авиационными технико-экономическими рисками»
2.1. Теория риска. Функционально-экономический анализ.
Цель: численный анализ риска экономических систем, обладающих функциональными и динамическими свойствами.
Темы: функциональные и экономические показатели; допустимые и критические состояния динамических систем, вероятностные показатели риска; математические модели расчета плотностей параметров состояния динамических систем; анализ риска систем.
2.2. Анализ, прогнозирование и управление технико-экономическими рисками объектов машиностроения.
Цель: вероятностные показатели инвестиционного риска – товарное ценообразование.
Темы: этап научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ; инвестирование разработок новой техники; этап производства технических объектов; динамическое моделирование процессов производства с учетом функционально-экономических свойств систем; этап эксплуатации технических объектов, характеризуемых показателями эксплуатационного риска.
2.3. Численные методы в анализе, прогнозировании и управлении технико-экономическими рисками.
Цель: анализ нелинейных динамических систем.
Темы: приближенные численные методы; полиномы Чебышева – Эрмита; семиинварианты.
2.4. Математические модели расчета вероятностных показателей риска.
Цель: расчет плотностей вероятностей контролируемых и управляемых случайных процессов.
Темы: основные допущения при расчете плотности распределения; модель погрешностей оценки прибыли; достаточность статистик оценки риска.
2.5. Моделирование на полунатурном стенде функционально-экономических характеристик объектов авиастроения.
Цель: численный расчет показателей эффективности функционально-экономического
