КАКОВЫ ПРИМЕРЫ РАСЧЕТА ЛОГИСТИЧЕСКИХ РИСКОВ, ОСНОВАННЫЕ НА СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДАХ ИХ ОЦЕНКИ?

Область применения статистических методов оценки логистических рисков ограничивается доступностью, количеством, релевантностью исходной информации.

Пример 1. Оценить риск возникновения потерь в связи с отказами складского оборудования определенного вида за год, если известно, что одинаковое оборудование двух складов имело несколько отказов, потери от которых представлены в табл. 12.3.

Произведем оценку резко выделяющихся значений выборок по методу Арлея. Используя данные вспомогательной табл. 12.4, определим среднее значение, среднеквадратическое отклонение.

Для первой выборки:

Определим верхнюю и нижнюю границы интервала[1], учитывая, что критерий z для

уровня значимости а = 0,05 и объема выборки 10 равен 1,92:

Значения, признающиеся в качестве единой совокупности, должны быть не менее 4,76 и не более 16,43. Таким образом, наибольшее значение 18 тыс. руб. в оценке средних потерь не должно рассматриваться. Случай поломки складского оборудования, в результате которой возникли такие расходы на устранение отказов, требует отдельного анализа причин и может считаться редким. Выборка теперь содержит 9 значений, т.е. необходимо определить новое среднее значение, среднеквадратическое отклонение:

Аналогично проведем анализ выборки значений потерь на втором складе:

Верхняя граница выборки равна 16,45 тыс. руб., нижняя граница — 4,28 тыс. руб. Таким образом, в оценке средних потерь должны учитываться наименьшее и наибольшее значения.

Если требуется оценить среднее значение потерь от отказов оборудования склада для предприятия, располагающего двумя складами, необходимо сравнить две выборки, например по критерию Фишера:

Табличное значение критерия Фишера для уровня значимости 0,05 равно 3,34. Поскольку расчетное значение критерия Фишера меньше табличного, расхождение дисперсий носит случайный характер.

Сравним средние значения:

Исходные данные для расчета потерь от риска

Таблица 12.3

Случаи возникновения потерь

1 luitjpn

1-й

2-й

3-й

4-й

5-й

6-й

7-й

8-й

9-й

10-й

11-й

На 1-м складе, тыс. руб.

12

10

8

10

11

18

13

9

8

7

-

На 2-м складе, тыс. руб.

7

10

6

14

17

12

11

4

10

15

10

Расчет вспомогательных значений

Таблица 12.4

Номер

элементов выборки /

Первая выборка

Вторая выборка

*/

Ц- х)2

*/

OJ

I ><

I

25"

1

12

1,96

8

5,59

2

10

0,36

9

1,86

3

8

6,76

6

19,04

4

10

0,36

14

13,22

5

11

0,16

16

31,77

6

18

54,76

12

2,68

7

13

5,76

11

0,40

8

9

2,56

5

28,77

9

8

6,76

10

0,13

10

7

12,96

13

6,95

11

-

-

10

0,13

Всего

106

92,4

114

110,55

Табличное значение критерия Стьюдента для уровня значимости 0,05 и числа степеней свободы к = 9 + 10 — 2= 18 равно 2,111. Расчетное значение критерия меньше табличного, выборки можно объединить и рассчитать среднее значение потерь на один возможный случай и среднеквадратическое отклонение:

На основе статистических данных можно оценить вероятность возникновения потерь. Рассмотрим возможность применения неравенства Чебышева для оценки риска логистических процессов.

Неравенство Чебышева имеет вид:

и позволяет найти верхнюю границу вероятности того, что случайная величина Xотклонится в обе стороны от среднего значения на величину, большую ?. Если требуется определить вероятность отклонения в одну сторону, то правую часть неравенства Чебышева надо разделить на 2. Приведем примеры.

  • [1] Подробно расчетные формулы см.: ПлетневаН.Г. Управление рисками в логистике: Учебное пособие,- СПб.: Изд-во СПбГИЭУ, 2007.
 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >