Warianty tytułu
Variance - Covariance Matrix as a Measure of Risk States Variability
Języki publikacji
Abstrakty
Zmiany wartości elementów macierzy wariancji i kowariancji modelu ryzyka spowodowane zmianami zmiennych kontrolnych. są istotnym nośnikiem informacji o dynamice i kierunku zmian stanów ryzyka procesów decyzyjnych. W dowodzie wykorzystano uwarunkowania kontroli procesów zarządzania postulowane w teorii zarządzania. zakładające konieczność identyfikacji zmiennych kontrolnych procesów decyzyjnych. Istotnym elementem dowodu sformułowanej hipotezy badawczej jest definicja stanu ryzyka. Stan ryzyka postrzegać należy jako zbiór statystycznych jego miar w określonym momencie czasu. Dla zrealizowania celu opracowania w rozdziale 1 przedstawione zostały założenia konstrukcji modelu ryzyka. Struktura modelu oparta jest na zmiennych kontrolnych procesów zarządzania, a model jest wektorem losowym. Miarami wektora losowego są miary statystyczne. Można zatem zmierzyć prawdopodobieństwo tego, że składowe wektora ryzyka /zmienne kontrolne/ przyjmą wartości z określonego przedziału zmienności. Konstrukcja modelu ryzyka umożliwia także oszacowanie wartości oczekiwanych jego składowych, a także wariancji i kowariancji składowych. W rozdziale 2 pracy, wykorzystano statystyczne miary wektora ryzyka do zdefiniowania stanu ryzyka w okresie realizacji procesów decyzyjnych. Stan ryzyka jest zbiorem miar statystycznych oszacowanych w dowolnym momencie tego okresu, co oznacza, że można obserwować i analizować zmiany stanów ryzyka w czasie, w którym trwają i są realizowane procesy decyzyjne. W tej części opracowania zdefiniowany został poziom odniesienia składowych stanu ryzyka oszacowanych w momencie t. Poziom ten definiują "składowe bazowe" stanu ryzyka, oszacowane przy- wykorzystaniu przyjętych w planach założeń o wartościach zmiennych kontrolnych procesów decyzyjnych. Rozdział uzupełnia interpretacja miary- zmian drugiej i trzeciej składowej stanu ryzyka. Niezależnie od stopnia powiązań składowych /zmiennych kontrolnych1' modelu ryzyka, punkty o identycznej odległości od punktu centralnego /jest wyznaczony przez miary ..stanu bazowego"/ tworzą w przestrzeni elipsoidę hipersferyczną. Interpretacja ta pozwala monitorować wzajemne położenia elipsoidy zdefiniowanej w oparciu o przyjęte w planach wartości zmiennych kontrolnych i elipsoidy zdefiniowanej na podstawie wartości zmiennych kontrolnych w momencie t. Praktyka gospodarcza nadal poszukuje narzędzi wspomagających procesy zarządzania, a szczególnie narządzi skutecznych za pomocą których można efektywnie chronić rezultaty- pracy przed skutkami ryzyka procesów- decyzyjnych. Zawartość rozdziału 3 pracy ukazuje praktyczny aspekt sformułowanej hipotezy- badawczej. W tej części pracy nakreślona została idea wykorzystania informacji o zmianach stanu ryzyka w procesach zarządzania organizacją gospodarczą, podkreślono znaczenie tego rodzaju informacji w dostrzeganiu zagrożeń związanych z realizacją celów przyjętych w planach rozwoju organizacji gospodarczej. Zwrócono także uwagę na związek relacji pomiędzy "bazowymi składowymi" i składowymi stanu ryzyka w dowolnym momencie t realizacji planów z wyborem instrumentów zabezpieczeń przed skutkami podjętego ryzyka. (abstrakt oryginalny)
Changes in the value of the risk model variance and co-variance matrix elements caused by changes of controlled variables are important carriers of information about dynamics and directions of changes in the state of decision making processes risk. The proof uses the management processes control determinants assuming the necessity to identify- the decision making processes control variables. An important element of the research hypothesis proof is the state of risk definition. The state of risk should be perceived as a set of its statistical measures at a certain point of time. To achieve the objective of the study, assumptions for the risk model construction are presented in chapter 1. The model structure is based on the management processes control variables, the model itself being a random vector. Statistical measures are the random vector measures. Thus, it is possible to measure the probability that the risk vector variables (control variables) take values from a certain variation interval. Besides, the risk model construction allows for estimation of the expected value of its components, as well as of components variances and covariances. In chapter 2 of the study, risk vector's statistical measures are used for defining the state of risk in the period when decision making processes are taking place. The state of risk is a set of statistical measures estimated at any moment of this period, which means that changes in the risk states can be observed at the time when decision making processes take place and are carried out. In this part of the paper, the reference level of the risk state components estimated at r point of time is defined. The level is defined by the "basic components" of the state of risk, estimated based on the planned values of the decision making processes control variables. The chapter includes also an interpretation of the measures of changes in the second and third component of the risk state. Regardless the extent of relations between the risk model components (control variables), the points located at the same distance from the central point (this point being determined by the "basic state" measures) create a hyperspherical ellipsoid. Tins interpretation enables monitoring of the mutual position of the ellipsoid defined based on the planned values of control variables and the ellipsoid defined based on the values of control variables at the tune point t. Business practice is still seeking tools to support the management processes, with a special focus on effective tools enabling one to protect the results of work against the impact of decision making risks. The contents of chapter 3 presents the practical aspect of the research hypothesis. Here, the idea of using information about changes in the risk states of the business organization management processes is outlined, while stressing the importance of this information in noticing the threats related to achievement of objectives set in the business organization's development plans. Moreover, attention is also paid to the relation between the "basic components" and components of the state of risk at any point of tune t of the implementation of plans with the option where instruments safeguarding against the impact of risk is chosen. (original abstract)
Rocznik
Numer
Strony
363--372
Opis fizyczny
Twórcy
autor
- Uniwersytet Gdański
Bibliografia
- Dawid F.R. (1997), Concepts of Strategic Mangement, ed. Prentice Hall. Upper Sadle River, New York
- Gołębiowski T. (2001), Zarządzanie strategiczne. Planowanie i kontrola. Difin. Warszawa
- Jajuga K. - red. naukowy (2009), Zarządzanie ryzykiem. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa
- Mahalanobis P.C. (1936), On the generalised distance in statistics. Proceedings of the National Institute of Sciences of India 2
- Rokita (2005), Zarzadzanie strategiczne. Tworzenie i utrzymanie przewagi strategicznej, PWE, Warszawa
- Willet A.H. (1951), The Economic Theory of Risk Insurence, University of Pensylvania Press, Philadelphia
- Zemke J. (2009), Ryzyka zarządzania organizacją gospodarczą. Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk
- Zemke J. (2010) How To Measure Changes In The Risk States - Concept Of Definition, The Journal of Applied Business Research. Published by The Clute Institute USA. Vol. 26, No. 5
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171625764