Система мониторинга риска многомерных гауссовских стохастических систем
Аннотация
Объем работы – 61 стр., количество иллюстраций – 13 шт., количество таблиц – 8 шт., использованные источники – 25 шт.
Ключевые слова: риск, модель, стохастическая система, метод Монте-Карло, нормальное распределение.
Рассматривается подход к исследованию риска многомерных стохастических систем. Исследован случай гауссовских стохастических систем, описываемых случайными векторами с многомерным нормальным распределением. Как показало моделирование, неучтенные в явном виде многомерность системы и взаимная коррелированность ее компонент могут привести к существенному занижению фактического риска. Приведены результаты расчета вероятности опасного исхода в зависимости от числовых характеристик многомерной гауссовской случайной величины – ковариационной матрицы и вектора математических ожиданий. В рамках решения поставленной задачи были изучены теоретические аспекты метода Монте-Карло.
Ключевые слова: риск, модель, стохастическая система, метод Монте-Карло, нормальное распределение.
Рассматривается подход к исследованию риска многомерных стохастических систем. Исследован случай гауссовских стохастических систем, описываемых случайными векторами с многомерным нормальным распределением. Как показало моделирование, неучтенные в явном виде многомерность системы и взаимная коррелированность ее компонент могут привести к существенному занижению фактического риска. Приведены результаты расчета вероятности опасного исхода в зависимости от числовых характеристик многомерной гауссовской случайной величины – ковариационной матрицы и вектора математических ожиданий. В рамках решения поставленной задачи были изучены теоретические аспекты метода Монте-Карло.