Автор: Пользователь скрыл имя, 11 Мая 2012 в 01:40, курсовая работа
Одним из важнейших факторов, который должен учитываться в процессе принятия оптимальных решений, является фактор случайности. При учете "случайности" необходимо, чтобы массовые случайные явления обладали свойством статической устойчивости. Это означает, что учитываемые случайные явления подчиняются определенным статическим закономерностям, требования которых не обязательны при учете неопределенности.
Введение.
Дискретный Марковский процесс.
Дискретный Марковский процесс с дискретным временем. Марковская однородная цепь.
Поглощающие марковские цепи.
Марковская неоднородная цепь.
Дискретный Марковский случайный процесс с непрерывным временем.
Пуассоновский стационарный (простейший) поток событий.
Экономическое применение.
Литература:
Приложение.
управляющим параметром является текущая структура портфеля, т.е. текущее распределение капитала между различными видами ценных бумаг.
Объектом исследования служил вторичный рынок ГКО. Однако установленный для сформулированной задачи фундаментальный факт (в процессе управления достаточно ограничиться простыми стратегиями, а именно портфелями, состоящими из одной наиболее <перспективной> на данном шаге бумаги) верен для широкого класса однокритериальных портфельных задач. Специфика рассматриваемого объекта проявилась в моделировании стохастического процесса изменения цен. При обработке статистического материала было выявлено, что в каждый отдельный момент времени цены на облигации разных выпусков взаимосвязаны и на графике <срок до погашения - цена> располагаются около некоторой теоретической кривой, которую достаточно успешно можно описывать квадратичной функцией (изложение процедуры прогнозирования и принятия решений см. ниже: <Конкретизация модели вероятности процесса и алгоритма управления>).
Как показали ретроспективный анализ и опыт проведения сделок в 1996-1997 гг., эффективность данного управления, приведенная к периоду месяц, примерно на 2/3 выше оценки средней эффективности рынка, что представляется очень хорошим результатом. Еще большей эффективности можно было бы ожидать в случае синтеза излагаемого здесь чисто формального алгоритма с идеями управления, основанного на макроэкономическом прогнозе.
Что касается возможности применения данной конструкции на других рынках, то все определяется конкретной спецификой того или иного сегмента рынка. Впрочем, нет сомнений, что теория принятия решений всегда в состоянии предложить эффективные решения адекватно экономическому объекту, ставшему предметом ее изучения. [6]
1. Бережная Е.В. Математические методы моделирования экономических систем. Финансы и статистика, 2001
2. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: Учебное пособие для вузов. - М.: Высш. шк., 1999
3. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учеб. пособие для вузов. - М.: Высшая школа, 1998
4. Лабскер Л.Г. Вероятностное моделирование в финансово-экономической области. Альпина Паблишер, 2002
5. Четыркин У.М. Финансовая математика. Дело, 2001
6. Издательский Дом РЦБ - Агентство Деловых Связей 2003
2