Analýza a řízení rizika
Kód | Zakončení | Kredity | Rozsah | Jazyk výuky |
---|---|---|---|---|
D32RAM | ZK | česky |
- Garant předmětu:
- Tomáš Janda, Jiří Šejnoha
- Přednášející:
- Tomáš Janda, Jiří Šejnoha
- Cvičící:
- Předmět zajišťuje:
- katedra mechaniky
- Anotace:
-
1. Terminologie
2. Teorie - Pravděpodobnost, matematická statistika, spolehlivost
3. Analýza a posouzení rizika
- Identifikace rizika
- Kvantifikace rizik
- Numerické nástroje a metody
- Klasická statistická inference
- Bayesovská inference
- Metody Monte Carlo
4. Řízení rizika
- Analýza rozhodování
- Teorie užitku v analýze rozhodování
- Požadavky:
-
Vítány jsou základní znalosti diferenciálního a integrálního počtu. Dále je vítána základní znalost programování, neboť představené algoritmy a výpočty jsou poskytnuté v jazyku Python.
- Osnova přednášek:
-
1. Základní vztahy a terminologie
2. Běžně využívaná náhodná rozdělení
3. Transformace náhodných proměnných
4. Spolehlivost jednotuchých konstrukcí
5. Procesy vyvíjející se v čase
6. Pravděpodobnostní modely a metody výpočtu
7. Markovovské řetězce a Kolmogorovy rovnice
8. Metoda Monte Carlo a metoda latinských hyperkrychlí
9. Pokročilé metody generování náhodných proměnných: subset simulation, MCMC sampling
10. Bauesovská inference, algoritmus Metropolis-Hastings
- Osnova cvičení:
-
Praktické cvičení je součástí přednášek.
- Cíle studia:
- Studijní materiály:
-
David Vose, Risk Analysis: A Quantitative Guide, 3rd Edition, Wiley, 2008
Michael Rees, Business Risk and Simulation Modelling in Practice Using Excel VBA and RISK, Wiley, 2015
- Poznámka:
- Rozvrh na zimní semestr 2024/2025:
- Rozvrh není připraven
- Rozvrh na letní semestr 2024/2025:
- Rozvrh není připraven
- Předmět je součástí následujících studijních plánů: