 |
Методы регрессионного анализа
|
|
|
|
Регрессионный анализ связей случайных величин проводят в том случае, когда методами корреляционного анализа установлено наличие между ними связей. Об этом говорит значимое значение выборочного коэффициента корреляции. Регрессия устанавливает функциональную зависимость одной случайной величины в среднем от значения другой случайной величины. Вид этой функции зависит от совместного закона распределения случайных величин и может быть достаточно сложным. Поэтому на практике часто ограничиваются линейной зависимостью (она проще рассчитывается, а в случае совместного нормального распределения случайных величин она теоретически будет линейной).
Расчет линейной регрессии проводится по формуле, которая использует наблюдения под случайными величинами X и Y.
,
где 
,
,
Робастные методы
Классические методы оценки параметров в математической статистике базируются на точном знании моделей распределений случайных величин. Основной метод оценки – метод максимального правдоподобия – определяет наилучшие оценки для каждого распределения вероятностей. Однако, существенный недостаток этого метода в том, что получаемые оценки оказываются не устойчивыми к возможным отклонениям от предполагаемой модели распределения. Наблюдаемые на практике распределения лишь приближенно соответствуют теоретическим моделям и классические оценки в этой ситуации быстро теряют свои оптимальные свойства. Поэтому возникает проблема нахождения оценок может быть на самых оптимальных, но зато устойчивых к таким отклонениям. Такими оценками являются так называемые робастные оценки. Процедуры получения робастных оценок достаточно трудоемки. Существует ряд пакетов программ, реализующих эти методы. Среди них SSP, ППСА, и т.д.
|
|
|
Ряд робастных процедур реализован в пакете Excel, например урезанное среднее уровня a.
Для получения этой оценки необходимо упорядочить наблюдения в порядке возрастания:
х (1) £ х (2) £ … £ х (k)
и по заданному числу a (0<a<1) определить число 
(целая часть от величины 
).
Урезанной средней будет величина:
.
Планирование мер по управлению рисками
Управление риском – совокупность методов анализа и нейтрализации фак-
торов риска, объединенных в систему планирования, мониторинга и корректирующих воздействий.
Управление риском состоит из следующих процедур
Планирование мер реагирования на рисковые события
Мониторинг (контроль и корректирующие воздействия)
Каждая процедура выполняется в три этапа
Планирование мер реагирования на рисковые события
Й этап
Изучение возможностей предотвращения рисковых событий и снижения
величин ущерба
Й этап
Проработка мероприятий по пересмотру календарного плана, бюджета,
требований по качеству и т.п. с целью снижения степени риска, создание резервов материальных и денежных средств, разработка альтернативных стратегий, изучение возможностей страхования и распределения риска между участниками проекта
Й этап
Разработка плана управления рисками, рассмотрение запасных вариантов
Мониторинг (контроль и корректирующие воздействия)
Й этап
Изучение плана управления рисками, наиболее существенных факторов
риска
Й этап
Создание системы оперативного анализа риска и мер по его снижению
Й этап
Осуществление корректирующих воздействий и изменение плана управления рисками
|
|
|
