Управление рисками рыночных систем (математическое моделирование). В. Б. Живетин
Чтение книги онлайн.
Читать онлайн книгу Управление рисками рыночных систем (математическое моделирование) - В. Б. Живетин страница 39
Часто при практических расчетах удобно использовать не φα(x), а
где W(t, Δx, δx) – совместная плотность распределения случайных процессов Δx, δx в момент времени t; xn = xкдоп.
Вид подынтегральной функции выражений (1.8), (1.9) либо (1.10), (1.11) и основные факторы, подлежащие учету при ее формировании, определяются объектами или подсистемами рыночной системы и их режимом работы, а также множеством других параметров и факторов. При этом погрешность δx, как правило, не оказывает влияния на величину отклонения от номинального режима Δx. Это обстоятельство есть допущение, которое каждый раз необходимо проверять.
С учетом сказанного выше, при практических расчетах вероятностей Pi
где Δ = хдоп – хн; Δ′ = хn – хн – Δх.
На рис. 1.37 представлена геометрическая интерпретация событий, соответствующих вероятностям P2 и P3, определяемым по формулам (1.7) и (1.9) (ограничение сверху).
Рис. 1.37
Из последних соотношений следует, что вероятности Р3 и Р2 зависят от плотностей распределения W1(Δx) отклонений x от номинальных значений xн, пороговых xn и допустимых xдоп значений параметров, плотности распределения суммарной погрешности W2(δx). При этом Р3 представляет вероятность попадания точки (Δx, δx) в область
Рис. 1.38
Случай двустороннего ограничения параметров представлен на рис. 1.39. При этом Р3 представляет вероятность попадания точки с координатами (Δx, δx) в области
Рис. 1.39
Значения Р3 и Р2 должны удовлетворять допустимым значениям Рдоп. Если, например, Р3 > Р3доп, то необходимо принимать решение об уменьшении границ пороговых значений xн.
Выводы.
Для практической реализации полученных показателей риска необходимо:
1. Выделить индикаторы, характеризующие потенциальную возможность возникновения критического (опасного) состояния рыночной системы, т. е. провести качественный анализ риска.
2. Для выделенных индикаторов х найти их критические значения.
3. Для численного расчета вероятностных показателей риска необходимо построить математическую модель плотностей вероятностей W(xф,