Probabilistyczne aspekty zarządzania ryzykiem

• Authors: Mirosław Szreder

Title variants

EN

Probabilistic aspects of risk management

Abstracts

PL

W opracowaniu tym autor rozważa przesłanki stosowania określonej interpretacji prawdopodobieństwa w zmieniającej się rzeczywistości. Uzasadnia trudności z wykorzystaniem klasycznej i częstościowej (statystycznej) interpretacji w wielu praktycznych sytuacjach niepewności. Zarządzanie ryzykiem wymagać może często odwołania się do ocen ekspertów i stosowania personalistycznej lub – znanej pod inną nazwą – subiektywnej interpretacji prawdopodobieństwa, wywodzącej się z prac L. Savage’a i T. Bayesa. O kontrowersjach związanych z takim rozumieniem prawdopodobieństwa, a także o sposobach agregacji ocen ekspertów traktuje ostatni fragment opracowania.

EN

The author considers reasons for the applications of particular interpretations of probability in dynamic reality. He also justifies difficulties with the use of classical and frequency interpretations in many practical cases. Risk management may require appealing to experts' opinions and implementing the personal (subjective) interpretation of probability developed by T. Bayes and L. Savage. The last part of the paper discusses controversies raised by those interpretations, and presents ways of combining experts' evaluations of probability.

Keywords

EN

probability; interpretation of probability; risk; prawdopodobieństwo; interpretacje prawdopodobieństwa; ryzyko

• Publisher: Uniwersytet Warszawski. Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania
• Journal: Problemy Zarządzania
• Year: 2015
• Issue: 3/2015 (55), t.2
• Pages: 47-55

Dates

published

2015

Contributors

author

Mirosław Szreder

• Uniwersytet Gdański

References

• Białowolski, P., Kuszewski, T. i Witkowski, B. (2014). Bayesian Averaging of Classical Estimates in Forecasting Macroeconomic Indicators with Application of Business Survey Data, Empirica. Journal of European Economics, 41(1), 53–68.
• Feduzi, A., Runde, J. i Zappia, C. (2011). De Finetti on the Insurance of Risks and Uncertainties. The British Journal for the Philosophy of Science, 6 (2), 329–356.
• De Finetti, B. (1974). Theory of Probability. A Critical Introductory Treatment. London: J. Wiley.
• Hassett, M.J. i Stewart D.G. (2009). Probability for Risk Management. Winsted: ACTEX Publications Inc.
• Hillson, D. i Hulett, D. (2004). Assessing Risk Probability: Alternative Approaches. Proceedings of the PMI Global Congress Europe 2004, Prague, Czech Republic, April.
• Leibniz, W.G. (1955). Nowe rozważania dotyczące rozumu ludzkiego, t. 2. Warszawa: PWN.
• Lenkoski, A., Eicher, T.S. i Raftery, A.E. (2014). Two-Stage Bayesian Model Averaging in Endogenous Variable Models. Econometric Reviews, 33, 122–151.
• Machina, M.J. i Schmeidler, D. (1992). A more robust definition of subjective probability. Econometrica, 60(4), 745–780.
• Mayer-Schönberger, V., Cukier, K. (2013). BIG DATA. Rewolucja, która zmieni nasze myślenie, pracę i życie. Warszawa: Wydawnictwo MT Biznes.
• Mill, J.S. (1962). System logiki dedukcyjnej i indukcyjnej. Warszawa: PWN.
• Rzepiński, T. (2009). Interpretacje pojęcia prawdopodobieństwa w sporze o randomizaję. Nowiny Lekarskie, 78(5–6), 360–365.
• Szreder, M. (1994). Informacje a priori w klasycznej i bayesowskiej estymacji modeli regresji. Gdańsk: Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego.
• Szreder, M. (2002). Prior Probabilities – the Pleasure of Bayesian Inference. Przegląd Statystyczny, 49(4), 7–17.
• Szreder, M. (2015). Zmiany w strukturze całkowitego błędu badania próbkowego. Wiadomości Statystyczne, 1, 4–12.
• von Mises, R. (1957). Probability, Statistics and Truth. London: G. Allen and Unwin.
• Winkler, R. (1967). The quantification of judgment: Some methodological suggestions. Journal of the American Statistical Association, 62(320), 1105–1120.

Identifiers

DOI

10.7172/1644-9584.55.4

Biblioteka Nauki

525612