Proces řízení rizik projektu



Podobné dokumenty
Teorie efektivních trhů (E.Fama (1965))

Rizikového inženýrství stavebních systémů

Teorie her a ekonomické rozhodování. 10. Rozhodování při jistotě, riziku a neurčitosti

Attitudes and criterias of the financial decisionmaking under uncertainty

Časová hodnota peněz ve finančním rozhodování podniku Význam faktoru času a základní metody jeho vyjádření

Posuzování výkonnosti projektů a projektového řízení

ANALÝZA RIZIKA A CITLIVOSTI JAKO SOUČÁST STUDIE PROVEDITELNOSTI 1. ČÁST

Metody volby financování investičních projektů

MANAŽERSKÉ ROZHODOVÁNÍ

radiační ochrana Státní úřad pro jadernou bezpečnost

ANALÝZA RIZIKA A JEHO CITLIVOSTI V INVESTIČNÍM PROCESU

Teoretické modely diskrétních náhodných veličin

Jednokriteriální rozhodování za rizika a nejistoty

MODELOVÁNÍ POPTÁVKY, NABÍDKY A TRŽNÍ ROVNOVÁHY

Teoretické modely diskrétních náhodných veličin

A3RIP Řízení projektů. 9. seminář

VYBOČUJÍCÍ HODNOTY VE VÍCEROZMĚRNÝCH DATECH

MATEMATICKÁ TEORIE ROZHODOVÁNÍ

Metody analýzy rizika. Předběžné hodnocení rizika. Kontrolní seznam procesních rizik. Bezpečnostní posudek

MODEL LÉČBY CHRONICKÉHO SELHÁNÍ LEDVIN. The End Stage Renal Disease Treatment Model

Návrh zákona o řízení a kontrole veřejných financí

VLIV VELIKOSTI OBCE NA TRŽNÍ CENY RODINNÝCH DOMŮ

2 Rozhodovací problém

Návrh zákona o řízení a kontrole veřejných financí řídicí

Hodnocení účinnosti údržby

Iterační výpočty. Dokumentace k projektu pro předměty IZP a IUS. 22. listopadu projekt č. 2

Věstník ČNB částka 9/2012 ze dne 29. června ÚŘEDNÍ SDĚLENÍ ČESKÉ NÁRODNÍ BANKY ze dne 27. června 2012

Podmínky přijetí uprchlíků a důvěra v kompetence politiků

Kapitálová struktura versus rating #

SÍŤOVÁ ANALÝZA. Základní pojmy síťové analýzy. u,. Sjednocením množin { u, u,..., 2. nazýváme grafem G.

Plánování a rozvrhování. Podmínky pro zdroje. Typy zdrojů. Zdroje. časové vztahy. omezení kapacity zdrojů. Roman Barták, KTIML

Directional Vehicle Stability Prototyping Using HIL Simulation Ověření systému řízením jízdy automobilu metodou HIL simulací

Úvod Terminologie Dělení Princip ID3 C4.5 CART Shrnutí. Obsah přednášky

Vykazování solventnosti pojišťoven

5 ST ADATEL, FONDOVATEL, ZÁSOBITEL, NESTEJNÉ PENùÎNÍ PROUDY, REÁLNÁ ÚROKOVÁ MÍRA

REAKCE POPTÁVKY DOMÁCNOSTÍ PO ENERGII NA ZVYŠOVÁNÍ ENERGETICKÉ ÚČINNOSTI: TEORIE A JEJÍ DŮSLEDKY PRO KONSTRUKCI EMPIRICKY OVĚŘITELNÝCH MODELŮ

Základy finanční matematiky

Lokace odbavovacího centra nákladní pokladny pro víkendový provoz

ANALÝZA VLIVU DEMOGRAFICKÝCH FAKTORŮ NA SPOKOJENOST ZÁKAZNÍKŮ VE VYBRANÉ LÉKÁRNĚ S VYUŽITÍM LOGISTICKÉ REGRESE

Měření solventnosti pojistitelů neživotního pojištění metodou míry solventnosti a metodou rizikově váženého kapitálu

Specifikace, alokace a optimalizace požadavků na spolehlivost

2. cvičení. Úrokování

ŘEŠENÍ PROBLÉMU LOKALIZACE A ALOKACE LOGISTICKÝCH OBJEKTŮ POMOCÍ PROGRAMOVÉHO SYSTÉMU MATLAB. Vladimír Hanta 1, Ivan Gros 2

2. Posouzení efektivnosti investice do malé vtrné elektrárny

Jiří Militky Škály měření Nepřímá měření Teorie měření Kalibrace

REGRESNÍ ANALÝZA. 13. cvičení

1 CHYBY, VARIABILITA A NEJISTOTY INSTRUMENTÁLNÍCH MĚŘENÍ

OÈNÍ OPTIKA. Zámeèek na Pastýøské stìnì èeká oprava. Domácnosti zaènou navštìvovat sèítaèi ptactva. i INFORMACE INFORMACE HORES ÈR. Bc.

Vícekriteriální rozhodování. Typy kritérií

Solventnost II. Standardní vzorec pro výpočet solventnostního kapitálového požadavku. Iva Justová

MEZNÍ STAVY A SPOLEHLIVOST OCELOVÝCH KONSTRUKCÍ LIMIT STATES AND RELIABILITY OF STEEL STRUCTURES

Statistická šetření a zpracování dat.

Regresní a korelační analýza

HODNOTA A CENA INFORMACÍ V CESTOVNÍM RUCHU

Dopravní plánování a modelování (11 DOPM )

POROVNÁNÍ MEZI SKUPINAMI

POTENCIÁL ELEKTRICKÉHO POLE ELEKTRICKÉ NAPĚTÍ

VÝPOČET PŘETVOŘENÍ PŘÍHRADOVÝCH KONSTRUKCÍ SILOVOU METODOU řešený příklad pro BO004

cenová hladina průměrná cenová hladina v ekonomice klesá KUPNÍ SÍLA peněz měření inflace:

Retailový a korporátní credit scoring

Interpretační dokumenty ID1 až ID6

Metody vícekriteriálního hodnocení variant a jejich využití při výběru produktu finanční instituce

ČVUT FEL. X16FIM Finanční Management. Semestrální projekt. Téma: Optimalizace zásobování teplem. Vypracoval: Marek Handl

VOLBA HODNOTÍCÍCH KRITÉRIÍ VE VEŘEJNÝCH ZAKÁZKÁCH

7. STATISTICKÝ SOUBOR S JEDNÍM ARGUMENTEM

PROBLEMATIKA OCEŇOVÁNÍ NEDODANÉ ENERGIE V PRŮMYSLU

EKONOMICKO-MATEMATICKÉ METODY

V xv x V V E x. V nv n V nv x. S x S x S R x x x x S E x. ln ln

PROBLEMATIKA INTELIGENTNÍHO AUTOMATICKÉHO

ROZHODOVÁNÍ VE FUZZY PROSTŘEDÍ

Určování únavových vlastností při náhodné amplitudě zatížení

Jednosložkové soustavy

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta stavební Ústav vodních staveb

MĚRENÍ V ELEKTROTECHNICE

Monte Carlo metody Josef Pelikán CGG MFF UK Praha.

1. Okrajové podmínky pro tepeln technické výpo ty

Spolehlivost letadlové techniky

Kód uchazeče ID:... Varianta: 14

Čísla přiřazená elementárním jevům tvoří obor hodnot M proměnné, kterou nazýváme náhodná veličina (označujeme X, Y, Z,...)

SIMULACE. Numerické řešení obyčejných diferenciálních rovnic. Měřicí a řídicí technika magisterské studium FTOP - přednášky ZS 2009/10

Užití swapových sazeb pro stanovení diskontní míry se zřetelem na Českou republiku

Přemysl Žiška, Pravoslav Martinek. Katedra teorie obvodů, ČVUT Praha, Česká republika. Abstrakt

Ekonomie II. Model IS-LM. Fiskální a monetární politika Část II.

Přednáška č. 11 Analýza rozptylu při dvojném třídění

Počítačová grafika III Monte Carlo integrování Přímé osvětlení. Jaroslav Křivánek, MFF UK

Teorie elektrických ochran

Segmentace. Ilona Janáková. Rozvrh přednášky:

1. Mezinárodní trh peněz

Plánování a rozvrhování

Posuzování dynamiky pohybu drážních vozidel ze záznamu jejich jízdy

2 TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ. RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Neříkej: Objevil jsem pravdu! ale raději: Objevil jsem jednu z pravd! Chalil Gibran

Otto DVOŘÁK 1 NEJISTOTA STANOVENÍ TEPLOTY VZNÍCENÍ HOŘLAVÝCH PLYNŮ A PAR PARABOLICKOU METODOU PODLE ČSN EN 14522

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Radka Luštincová

Numerické metody optimalizace

Optimalizační přístup při plánování rekonstrukcí vodovodních řadů

6 LINEÁRNÍ REGRESNÍ MODELY

Společné zátěžové testy ČNB a vybraných pojišťoven

Tepelná kapacita = T. Ē = 1 2 hν + hν. 1 = 1 e x. ln dx. Einsteinův výpočet (1907): Soustava N nezávislých oscilátorů se stejnou vlastní frekvencí má

TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI. 2. cvičení

1. Úvod do základních pojmů teorie pravděpodobnosti

Transkript:

Proces řízení rzk projektu Rzka jevy a podmínky, které nejsou pod naší přímou kontrolou a ovlvňují cíl projektu odcylky, předvídatelná rzka, nepředvídatelná rzka, caotcké vlvy Proces řízení rzk sled aktvt, které zamezí vznku rzkové stuace, zmírní dopady rzkové stuace, popř. využje rzkovou stuac pro změnu defnce stratege řízení rzk, dentfkace a analýza, zvládnutí a mplementace obrannýc strategí Jstota, rzko, nejstota souvsí s množstvím nformací a ovlvňují rzkovost projektu

Druy rzk xterní tržní rzka, nflace, přírodní katastrofy, selání subdodávek, apod. Interní např. manažerské problémy, přečerpání nákladů, nedostatek pracovníků Legslatvní lcence, soudní řízení, nové vylášky

Obrana prot rzkům Omezení popř. vytvoření záložnío plánu Akceptace vytvoření rezerv pro očekávanou rzkovou událost Převody pojštění, subdodávka Odmítnutí projektu

Kvantfkace rzka Objektvní pravděpodobnost Subjektvní pravděpodobnost Subjektvní pravděpodobnost vyjádřená slovně Subjektvní pravděpodobnost číselně

Slovní vyjádření subjektvní pravděpodobnost

Číselné vyjádření pravděpodobnost Čísly od 0 do 1 Poměrem Metoda relatvníc velkostí a metoda kvantlů

Metoda relatvníc velkostí Vodná pro jevy, kterýc je omezený počet Stanoví se jev nejpravděpodobnější Pravděpodobnost tooto jevu slouží jako základ pro stanovení ostatníc jevů Příklad, kdy lze metoda relatvníc velkostí použít Podnk kupuje nové výrobní zařízení, s nákupem je nutné objednat náradní díl, který se náodně poškozuje. Odad je, že může nastat maxmálně pět poruc. Zkušený zaměstnanec je scopen odadnout pravděpodobnost výskytu různéo počtu poruc 0 5.

Postup př metodě relatvníc velkostí Pracovník odaduje, že: maxmální počet poruc je pět, nejpravděpodobnější jsou dvě porucy, pravděpodobnost jedné a tří poruc je stejně velká, a to dvakrát menší než pravděpodobnost výskytu dvou poruc, pravděpodobnost žádné a pět poruc je stejná, a to desetkrát menší než pravděpodobnost výskytu dvou poruc, pravděpodobnost čtyř poruc je přblžně pětkrát menší než pravděpodobnost výskytu dvou poruc.

Pravděpodobnost Počet poruc 0 1 2 3 4 5 Pravděpodobnost 0,04 0,21 0,42 0,21 0,08 0,04 Kumulatvní pravděpodobnost 0,04 0,25 0,67 0,88 0,96 1 0,45 0,40 0,35 pravděpodobnost 0,30 0,25 0,20 0,15 0,10 0,05 0,00 0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 výs kyt poruc

Metoda kvantlů Vodná pro jevy, kterýc je neomezený počet Určí se odnota náodné velčny, které odpovídá určtá pravděpodobnost Určí se velkost pravděpodobnost, která odpovídá určté odnotě náodné velčny Příklad, kdy lze metoda kvantlů použít Podnk se snaží odadnout velkost poptávky po novém výrobku a zjšťuje rozdělení pravděpodobnost této poptávky

Postup př metodě kvantlů Velkost poptávky se odaduje od 5 tsíc Kč do 10 tsíc Kč Odaduje se, jaká maxmální velkost poptávky, která odpovídá pevně daným odnotám pravděpodobnost např. 0,25; 0,5 a 0,75 Odaduje se pravděpodobnost, s jakou velkost poptávky nepřekročí určtou odnotu např. 6000 ks, 7000 ks, 8000 ks

Dstrbuční funkce poptávky dstrbuční funkce poptávky pravdě podobnos t 120 100 80 60 40 20 0 0 2 4 6 8 10 12 poptávka v ts. ks

Příklad Výrobce má možnost vyrábět výrobky v sér 2000, 3000, 4000 nebo 5000 kusů. Náklady na tyto sére jsou po řade 20, 25, 30, 35 tsíc Kč. Výrobky se před předáním užvatel testují výběrovým zkouškam. Je-l vadnýc výrobků méně než 2 %, je cena 200 Kč za kus. V rozmezí 2 4 % vadnýc výrobků cena klesne na 100 Kč za kus a př procentu vadnýc výrobků větším než 4 je sére nepoužtelná. Protože jde o ojednělou zakázku, není možné odadnout, jak přejímací testy dopadnou. Jak velkou sér má výrobce vyrábět, aby maxmalzoval svůj čstý zsk?

Rozodování za rzka Dokážeme odadnout pravděpodobnost výskytu jednotlvýc stuací. Pravdla pro rozodování za rzka Pravdlo očekávané střední odnoty Pravdlo očekávané odnoty a rozptylu Pravdlo očekávanéo užtku

Pravdlo očekávané střední odnoty = n p d ; = j = 1 j j 1,2,..., m Př maxmalzačním krtéru optmalty vybíráme varantu s nejvyšší střední odnotou výnosů. Př mnmalzačním krtéru optmalty vybíráme varantu s nejnžší střední odnotou nákladů.

Pravdlo očekávané odnoty a rozptylu [ ] m d p D j n j j,..., 1,2 ; 2 1 = = = = = = n j j j m d p 1 1,2,..., ; D D V V D D V V < < f f Domnovanost pro výnosový typ krtéra Domnovanost pro nákladový typ krtéra D D V V D D V V > < f f

Nedomnované varanty Mějme dva podnkatelské záměry, které mají 60% šanc na úspěc. Zsk z prvnío z nc A je odadován na 11 mlonů Kč, zsk z druéo B je odadován na 101 mlonů Kč. V případě neúspěcu je ztráta př realzac A 0,5 mlonů Kč, př realzac B je odadovaná ztráta 50 mlonů Kč. var var A B = = A B 6,4 40,6 = = 31,74 5472,24

Rozodování za nejstoty Rozodovatel nezná, an nedokáže odadnout pravděpodobnost výskytu jednotlvýc stuací. Pravdla pro rozodování za nejstoty Optmstcký přístup prncp maxmaxu Pesmstcký přístup prncp maxmnu Laplaceovo pravdlo prncp stejné věroodnost

Optmstcký přístup Výnosový typ krtéra: maxmaxd Nákladový typ krtéra: j j mn mn d j j

Pesmstcký přístup Výnosový typ krtéra: maxmn d Nákladový typ krtéra: j j mn maxd j j

Laplaceovo pravdlo Pravděpodobnost výskytu jednotlvýc stuací 1 P S j =, j = 1,2,..., n n Výnosový typ krtéra - maxmum 1 n n j= 1 d j Nákladový typ krtéra - mnmum 1 n n j= 1 d j