第6章 风险管理决策.

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第五节 函数的微分 一、微分的定义 二、微分的几何意义 三、基本初等函数的微分公式与微分运算 法则 四、微分形式不变性 五、微分在近似计算中的应用 六、小结.
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2.8 函数的微分 1 微分的定义 2 微分的几何意义 3 微分公式与微分运算法则 4 微分在近似计算中的应用.
2.6 隐函数微分法 第二章 第二章 二、高阶导数 一、隐式定义的函数 三、可微函数的有理幂. 一、隐函数的导数 若由方程 可确定 y 是 x 的函数, 由 表示的函数, 称为显函数. 例如, 可确定显函数 可确定 y 是 x 的函数, 但此隐函数不能显化. 函数为隐函数. 则称此 隐函数求导方法.
2.5 函数的微分 一、问题的提出 二、微分的定义 三、可微的条件 四、微分的几何意义 五、微分的求法 六、小结.
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第6章 风险管理决策

6.1 风险管理决策概述

6.1.1 风险管理决策的含义与内容 风险管理决策旨在根据风险管理的目标和宗旨,在风险识别与评估的基础上合理地选择风险管理工具,进而制订风险管理总体方案和行动措施。 通俗地讲,它就是从几个备选风险管理方案中进行比较筛选,选择一个最佳组合方案,从而制订出处置风险的总体规划。 按照风险管理过程的内容,风险管理决策所要解决的是如何从总体角度,根据风险管理的目标、风险的程度,综合选择各种风险管理技术,以最低的费用制订总体方案或总体计划。

风险管理决策应包括四个基本内容 (1)信息决策过程。了解和识别各种风险的存在、风险的性质,估计风险的大小。 (2)方案计划过程。针对某一具体的客观存在的风险,拟订风险处理方案。 (3)方案选择过程。根据决策的目标和原则,运用一定的决策手段选择某一个最佳处理方案或某几个方案的最佳组合。 (4)风险管理方案评价过程。由于风险具有随机性和不确定性,因此,应该对所选择的方案进行评价和修正。

6.1.2 风险管理决策的原则 1、战略目标原则 2、经济性原则 3、客观性原则 4、满意性原则 5、重要性原则

6.1.3 风险管理决策的程序 1、确定风险管理目标 2、拟订风险管理方案 3、选择风险处理最佳方案

6.2 期望决策准则

6.2.1 期望损失决策准则 期望损失准则一般适用于纯粹风险,它以不同方案的期望损失作为择优的标准,选择期望损失最小的方案为最优方案。 例题6.1 例题6.2

6.2.2 期望收益决策准则 期望收益准则一般适用于投机风险,因为投机风险有获利、盈亏平衡、亏损三种可能结果,亏损可以看作是负收益,所以,它通常以不同方案的期望收益作为择优的标准,选择期望收益最大的方案为最优方案。 例题6.3

6.2.3 期望效用决策模型 期望损失决策模型在实践中应用非常广泛,但是,期望损益是建立在绝对的期望损失额或期望收益额的基础上的,没有考虑到不同的决策者面对相同的结果可能有不同的价值判断。期望效用决策模型是解决这一问题的有效手段。 期望效用决策模型以期望损益效用作为决策的标准,选择期望损失效用最小的方案或期望收益效用最大的方案。 例题6.4

6.3 净现值决策准则

6.3.1考虑风险损失的净现值分析 6.3.2 风险控制方法决策 例题6.6

6.3.4 风险调整净现值分析 1、风险调整折现率 2、风险调整净现值

6.4 决策树分析 决策树分析是对所考虑的决策以及采用这种决策可能产生的后果进行描述的一种图解方法。 它综合了每个事件的风险概率、逻辑路径及其成本或者收益、以及应采取的未来决策。 决策树分析的最优决策准则可以是前面的任何一种。如以期望值准则为决策准则,当所有的不确定后果、成本、收益、与随后的决策全部量化之后,最优方案就是能为决策者带来最大效用的期望值。

决策树是由决策点、状态点及结果点构成的树形图。 一般地,决策点用方形节点表示,从这类节点引出的枝表示不同的决策方案; 状态点用圆形节点表示,从这类节点引出的枝表示在决策方案下可能发生的不同状态,从它引出的分支称为状态枝,其上方标出数字表示期望收益值,其下写明自然状态及其出现的概率,末端标明各方案在不同自然状态下的收益值。 结果点用有圆心的圆形节点表示,位于每一个树枝的末梢处,并在这类节点旁注明各种结果的决策变量现值。

决策树分析法通常有五个步骤。 第一步,明确决策问题,确定备选方案。 第二步,绘出决策树图形。 第三步,确定并注明各种结果可能出现的概率及损益值。 第四步,计算每一种备选方案的决策变量值。 第五步,应用敏感性试验对决策分析的结论进行测试。

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