Введение
Глава 1. Анализ существующих методов оценки риска 12
1. Методики оценки риска в бизнесе 12
2. Методики оценки риска в технических системах 31
3. Методы оптимизации для многоэкстремальных и многопараметрических функций .36
4. Описание объектов таблицей "объект-признаки" 47
5. Цели и задачи работы .48
Глава 2. Разработка методики логико-вероятностной (лв) оценки риска с учетом групп несовместных событий (ГНС) 52
1. Основные определения теории ЛВ-оценки риска 52
2. Постановка комплексной задачи оценки риска : 53
3. Методика ЛВ-оценки риска с учетом ГНС 57
4. Примеры ЛВ-моделей риска с ГНС 63
5. Анализ индивидуального и среднего рисков 65
6. Выводы 67
Глава 3. Разработка методов идентификации в-моделей риска по статистическим данным 69
1. Постановка задачи идентификации В-модели риска
2. Алгоритм оптимизации 73
3. Метод случайного поиска 76
4. Метод малых приращений 76
5. Метод случайного поиска без учета ГНС 79
6. Оценка временной сложности алгоритма оптимизации 80
7. Иллюстрации по идентификации В-моделей риска 84
8. Идентификация В-модели риска методом анализа причин неуспеха 89
9. Выводы 90
Глава 4. Исследования по идентификации в-моделей риска 92
1. Выбор значений допустимого и среднего рисков 92
2. Определение глобального экстремума и выход из тупиков 93
3. Управление точностью и скоростью обучения 95
4. Задание начальных условий и учет отсутствующих градаций 101
5. Точность оценок вероятностей Pjr и параметров Pm, Pad, dPc 104
6. Обучение и контроль В-модели риска 106
7. Оценка точности и стабильности классификации объектов 117
8. Выводы 119
Глава 5. ЛВ-модели риска в прикладных областях 121
1. Л В-модели кредитного риска физических лиц 121
2. Л В-модели кредитного риска юридических лиц 124
3. Анализ кредитной деятельности банка 130
4. Л В-модели риска мошенничества в бизнесе 138
5. Исследование Л В-моделей риска в бизнесе 147
6. ЛВ-модели риска в структурно-сложных технических системах 151
7. ЛВ-модели риска потери качества 157
8. Выводы 166
Заключение 168
Литература
