Kockázatkezelés és biztosítás 1. konzultáció 2. rész
|
|
- Bálint Vörös
- 5 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Kockázatkezelés és biztosítás 1. konzultáció 2. rész Témák 1) A kockázatkezelés eszközei 2) A kockázatkezelés szakmai területei 3) A kockázatelemzés nem holisztikus technikái 4) Kockázatfinanszírozás 5) Kockázati menedzsment 2 1
2 1. A kockázatkezelés eszközei Szabályozási és ellenőrzési eszközök Fizikai, technikai jellegű intézkedések Pénzügyi és üzleti eszközök Külső eszközök Személyzeti eszközök Hatósági eszközök Biztosítások 3 2. A kockázatkezelés szakmai területei Vagyonvédelem, vagyongazdálkodás Személyvédelem Információvédelem Környezetvédelem Munkahelyi egészségvédelem és munkabiztonság Informatikai rendszerek védelme Üzlet, szerződések 4 2
3 3.1. A kockázatelemzéshez szükséges információk (belső és külső) forrásai a) Kérdőívek b) Vállalati jelentések, nyilvántartások c) Pénzügyi-gazdasági iratok, jelentések d) Belső statisztikai elemzések e) Helyszíni vizsgálatok lefolytatása f) Folyamatábrák, kockázati helyszínrajz Vállalati kockázat-portfólió elemzése Kárgyakoris ág A E F B D G C Kárnagyság, hatás, terjedelem Fő kockázatok A = Gépjárműpark B = Beszállító csődje C = Részvényesek követelése D = IT hiba E = Adminisztrációs hiba F = Hűtlen kezelés G = Hibás teljesítés Nem kell azonnal beavatkozni Elemzés, értékelés Azonnali beavatkozás 6 3
4 3.3. Kockázatelemzési technikák Statisztikai adatok felhasználása Megfelelő számú adat (tapasztalati megoszlás és kárérték; 1. és 2. táblázatok) Eloszlás jellege alapján matematika formalizált eloszlásai 7 1. táblázat Javítási költségek Előfordulás száma Százalékban (%) 0 és 100 eforint között és 200 eforint között és 300 eforint között 2 12,5 300 és 400 eforint között 2 12,5 400 eforint felett 0 0 Összesen
5 2. táblázat Javítási költségek Relatív gyakoriság A tartomány középértéke (EHUF) Várható érték (EHUF) 0 és 100 eforint között 0, és 200 eforint között 200 és 300 eforint között 300 és 400 eforint között 0, , , eforint felett Összesen 1, Elemzési technikák (folyt.) A kockázatelemzésben használt elméleti eloszlásokról Valószínűségi változó: káresemények száma (a), nagysága (b) és káresemények közötti időtartam (c) (a) diszkrét változó (b) és (c) folyamatos eloszlás 10 5
6 Diszkrét valószínűség-eloszlás P(X=k) 0,20 0,15 0,10 0,05 0,00 k 11 Adott intervallumba kerülés valószínűsége 12 6
7 A normális eloszlás sűrűségfüggvénye f(x) 0, , , x 13 Eloszlások jellemzése (1) 1. Módusz legvalószínűbb érték 2. Medián kisebb és nagyobb érték azonos valószínűséggel 3. Várható érték súlyozott átlag 4. Szórás 14 7
8 Eloszlások jellemzése (2) 0, f(x) 0,00002 µ=200000; σ= , ,00001 µ=150000; σ= , µ=70000; σ= x 15 Eloszlások jellemzése (3) Szimmetrikus eloszlások várható érték = medián = módusz Aszimmetrikus eloszlások módusz medián várható érték 16 8
9 3.4. Elemzési-értékelési eljárások 1.Korrelációanalízis összefüggések erőssége 2.Regresszió-számítás összefüggés jellege 3.Idősoros elemzések jellemző (tendencia) az idő függvényében 17 Korreláció- és regresszió-elemzés Károk száma y = -9,9688x + 14,489 R 2 = 0, ,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 Prevenciós költségek aránya (%) 18 9
10 Idősor-elemzés ja n u á r á p r ilis jú liu s o k tó b e r ja n u á r á p r ilis jú liu s o k tó b e r ja n u á r á p r ilis jú liu s o k tó b e r ja n u á r á p r ilis jú liu s o k tó b e r FTA-analízis (hiba-fa elemzés) Kiindulás: hibajelenségek keresik a hiba okozóit Fő logikai elem: vagy-kapuk és-kapuk (Farkas-Szabó [2005] F.3.) 20 10
11 3.6. Hibamód és hatáselemzés Egy alkalmas táblázat kitöltése Vizsgált rendszerelem meghatározása Lehetséges és tapasztalt hibák megadása Hiba következményeinek megadása Hiba gyakoriságának megadása Hiba összevont értékelése (pl. ötfokozatú skálán) Kockázatfinanszírozás 4.1. Kockázatfinanszírozásról általában 4.2. A kockázatkezelési ráfordítások hatásai 4.3. A kockázatkezelés pénzügyi forrásai 22 11
12 4.1. Kockázatfinanszírozásról általában (1.) Kockázatkezelés költség Megtérülése veszteségek csökkentése Károk, veszteségek gazdasági következményei: Többletköltség (+ráfordítás) Bevétel csökkenés Kockázatfinanszírozásról általában (2.) Kockázatkezelés költségei: 1. Kockázatkezelési tevékenység költsége 2. Kockázatkezelési intézkedések költségei 24 12
13 4.2. A ráfordítások hatásai (1.) A kockázatkezelési ráfordításoknak arányosnak kell lenniük a potenciális károkkal vagy veszteségekkel Szemléltetés grafikus módszerrel A ráfordítások hatásai (2.) Kockázatkezelés költségei elfogadhatatlan intézkedések 45 A B C D elfogadható intézkedések Kockázatcsökkentő hatás 26 13
14 4.2. A ráfordítások hatásai (3.) Azonos hatású intézkedések 1. Kockázatkezelés költségei (biztosítási díj) Önrészesedés A biztosító kockázatvállalásának felső határa A C B Gépkocsi értéke Kockázatcsökkentő hatás A ráfordítások hatásai (4.) Azonos hatású intézkedések 2. Kockázatkezelés költségei (biztosítási díj) A 1 C 1 Önrészesedés (1) B 1 A 2 C 2 Önrészesedés (2) B 2 A gépkocsi értéke Kockázatcsökkentő hatás 28 14
15 4.2. A ráfordítások hatásai (5.) Különféle intézkedések költsége és hatása Kockázatkezelés költségei Az objektum értéke A B C Kockázatcsökkentő hatás A ráfordítások hatásai (6.) Két kockázatkezelési intézkedés együttes hatása Kockázatkezelés költsége A és B együtt B? A és B kockázat csökkentő hatása A Az objektum értéke Kockázatcsökkentő hatás 30 15
16 4.2. A ráfordítások hatásai (7.) Különféle vagyonelemek arányos kockázatkezelése Ko ckázatkezelés költsége A B C Kockázatcsö kkentő hatás A kockázatkezelés pénzügyi forrásai Általános költségek Tartalékok Külső források 32 16
17 5. A kockázati menedzsment szervezeti megoldásai 5.1. A kockázati menedzsment folyamata 5.2. A kockázatkezelés helye a szervezetben 5.3. Szervezeti megoldások 5.4. A kockázatkezelési információáramlás 5.5. A kockázatkezelés mint szakértői tevékenység 5.6. RM dokumentáció Kockázati menedzsment folyamata 1) A veszélyforrások meghatározása és elemzése 2) Intézkedési lehetőségek keresése 3) Legjobb módszerek kiválasztása 4) A kiválasztott kockázatkezelési módszerek végrehajtása 5) Monitoring, a program továbbfejlesztése 34 17
18 5.2. A kockázatkezelés helye a szervezetben Lineáris-funkcionális szervezetek (+ staff) Törzskari elemek irányítási-utasítási jogosultsággal (pl. minőségbiztosítás) Szabványosítási törekvések (AS/NZS:1999, CAN/CSA-Q850-97, ISO ) Jogszabályok (pl. KonTrag) Ajánlások (Turnbull Report Belső audit) A kockázatkezelés helye a szervezetben (1) Igazgató Törzskari egységek Termelési menedzser Marketing menedzser Gazdasági vezető 36 18
19 5.2. A kockázatkezelés helye a szervezetben (2) Szervezeti megoldások Szervezeti hatások Kockázatkezelés Funkció 1 Funkció 2 Funkció 3 Alfunkció Alfunkció Alfunkció Alfunkció Alfunkció Alfunkció 38 19
20 Kis méretű kockázatkezelési egység felépítése Kockázatkezelési vezető Menedzser Biztonsági és megelőzési ügyek Menedzser Jogi ügyek, kártérítések, kárigények Nagyobb méretű szervezeti egység felépítése Kockázatkezelési vezető Menedzser Biztosítási ügyek Menedzser Biztonsági és megelőzési ügyek Menedzser Jogi ügyek, kártérítések, kárigények Ügyintéző Biztonsági ügyintéző Üzemegészségügyi ügyintéző Ügyintéző 40 20
21 5.4. Kockázatkezelési információáramlás Vállalkozáson belül Vállalkozáson kívül Információk a kockázatkezelő szervezet számára Információk a kockázatkezelő szervezettől I. III. II. IV A kockázatkezelés mint szakértői tevékenység 1. fázis: A kezdéstől a program előkészítő döntésig 2. fázis: A program előkészítő döntéstől a program megvalósítását indító döntésig 3. fázis: A stratégiai döntések meghozatala 4. fázis: A stratégia elfogadásától a program indításáig 42 21
22 5.6. RM dokumentáció Kézikönyv formátum Dokumentáció kezelése Helyesbítés és módosítás Felülvizsgálat rendszere A vállalati kockázatok külső megítélése Jogszabályok és intézmények A vállalat kockázatai a befektetők szempontjából A hitelezők kockázatelemzése Öntevékeny szervezetek (pl. civil környezetvédők) 44 22
23 A pénzügyi kockázat Hitelnyújtás kockázata - hitelbiztosítás Likviditási kockázat pénzügyi menedzsment Árfolyam fedezeti ügyletek Piaci kockázat fedezeti ügyletek, opciós vásárlások Kamat kockázat szerződés, csereügyletek 45 Köszönöm a figyelmüket! 46 23
Kockázatmenedzsment
Kockázatmenedzsment Az ember olyan szelepet szeretne szerkeszteni, amelyik nem szivárog, és mindent megpróbál a kifejlesztésére. De a valóságban csak olyan szelepek vannak, amelyek szivárognak. Így el
RészletesebbenKockázatkezelés és biztosítás (1. konzultáció)
Kockázatkezelés és biztosítás (1. konzultáció) Dr. habil. Farkas Szilveszter PhD főiskolai tanár, tanszékvezető BGE, PSZK, Pénzügy Intézeti Tanszék farkas.szilveszter@uni-bge.hu, http://dr.farkasszilveszter.hu
RészletesebbenKockázatkezelés és biztosítás elıadások 1. rész (Kockázatkezelés)
Kockázatkezelés és biztosítás elıadások 1. rész (Kockázatkezelés) 2008/2009. tanév 2. félév Dr. Farkas Szilveszter egyetemi docens SZE Gazdálkodástudományi Tanszék A cselekvés minden útja kockázatos, az
RészletesebbenStatisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1
Statisztika - bevezetés 00.04.05. Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc Bevezetés Véletlen jelenség fogalma jelenséget okok bizonyos rendszere hozza létre ha mindegyik figyelembe vehető egyértelmű leírás általában
RészletesebbenSTATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM.
STATISZTIKA 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM. ANNA BÉLA CILI András hármas. Béla Az átlag 3,5! kettes. Éva ötös. Nóri négyes. 1 mérés: dolgokhoz valamely szabály alapján szám rendelése
RészletesebbenVéletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.
Valószín ségelméleti és matematikai statisztikai alapfogalmak összefoglalása (Kemény Sándor - Deák András: Mérések tervezése és eredményeik értékelése, kivonat) Véletlen jelenség: okok rendszere hozza
RészletesebbenSTATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás
ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE STATISZTIKA 9. Előadás Binomiális eloszlás Egyenletes eloszlás Háromszög eloszlás Normális eloszlás Standard normális eloszlás Normális eloszlás mint modell 2/62 Matematikai statisztika
RészletesebbenA kockázatkezelő feladatai az AEGON gyakorlatában Zombor Zsolt 2013. május 30.
A kockázatkezelő feladatai az AEGON gyakorlatában Zombor Zsolt 2013. május 30. aegon.com Védelmi vonalak Kockázat 1. védelmi vonal Mindenki (Aktuáriusok) 2. védelmi vonal Kockázatkezelés, Compliance 3.
Részletesebbenmenedzsment Kovács Norbert SZE, Gazdálkodástudományi Tanszék
3. Elõadás Kockázatkezelés és kockázati menedzsment Kovács Norbert SZE, Gazdálkodástudományi Tanszék A kockázatkezelés (Risk Management) jelentése és célja Azt az elvi-elméleti módszert jelenti, mely a
RészletesebbenMűködési kockázatkezelés fejlesztése a CIB Bankban. IT Kockázatkezelési konferencia 2007.09.19. Kállai Zoltán, Mogyorósi Zoltán
Működési kockázatkezelés fejlesztése a CIB Bankban IT Kockázatkezelési konferencia 2007.09.19. Kállai Zoltán, Mogyorósi Zoltán 1 A Működési Kockázatkezelés eszköztára Historikus adatok gyűjtése és mennyiségi
RészletesebbenHipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok
STATISZTIKA 1. Előadás Hipotézisvizsgálatok Tematika 1. Hipotézis vizsgálatok 2. t-próbák 3. Variancia-analízis 4. A variancia-analízis validálása, erőfüggvény 5. Korreláció számítás 6. Kétváltozós lineáris
Részletesebben[Biomatematika 2] Orvosi biometria
[Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.29. A statisztika típusai Leíró jellegű statisztika: összegzi egy adathalmaz jellemzőit. A középértéket jelemzi (medián, módus, átlag) Az adatok változékonyságát
Részletesebben2. Vizsgálati tapasztalatok Előadó: Major Antal főosztályvezető Pénzpiaci vizsgálati főosztály
2. Vizsgálati tapasztalatok Előadó: Major Antal főosztályvezető Pénzpiaci vizsgálati főosztály Budapest, 2013.05.15 Statisztika Eddig vizsgált, illetve ebben az évben vizsgálatra tervezett intézmények
RészletesebbenKockázatkezelés és biztosítás
Kockázatkezelés és biztosítás Dr. habil. Farkas Szilveszter PhD egyetemi docens, tanszékvezető Pénzügy Intézeti Tanszék Témák 1. Kockáztatott eszközök 2. Károkozó tényezők (vállalati kockázatok) 3. Holisztikus
Részletesebbenbiometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás
Kísérlettervezés - biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás A matematikai-statisztika feladata tapasztalati adatok feldolgozásával segítséget nyújtani
RészletesebbenFeladatok: pontdiagram és dobozdiagram. Hogyan csináltuk?
Feladatok: pontdiagram és dobozdiagram Hogyan csináltuk? Alakmutatók: ferdeség, csúcsosság Alakmutatók a ferdeség és csúcsosság mérésére Ez eloszlás centrumát (középérték) és az adatok centrum körüli terpeszkedését
RészletesebbenKutatásmódszertan és prezentációkészítés
Kutatásmódszertan és prezentációkészítés 10. rész: Az adatelemzés alapjai Szerző: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz Tizedik rész Az adatelemzés alapjai Tartalomjegyzék Bevezetés Leíró statisztikák I
RészletesebbenA valószínűségszámítás elemei
A valószínűségszámítás elemei Kísérletsorozatban az esemény relatív gyakorisága: k/n, ahol k az esemény bekövetkezésének abszolút gyakorisága, n a kísérletek száma. Pl. Jelenség: kockadobás Megfigyelés:
RészletesebbenQIS4 Az ING tapasztalatai
QIS4 Az ING tapasztalatai Diószeghy Zoltán Aktárius, ING PSZÁF konzultáció 2008.12.10 Kockázatok szabályozása a csoporton belül Végrehajtás Szabályozás Kockázati stratégia Kockázati étvágy 3 védelmi vonal
RészletesebbenSTATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás
ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE STATISZTIKA 7. Előadás Egyenletes eloszlás Binomiális eloszlás Normális eloszlás Standard normális eloszlás Normális eloszlás mint modell /56 Matematikai statisztika Reprezentatív mintavétel
RészletesebbenII. rész: a rendszer felülvizsgálati stratégia kidolgozását támogató funkciói. Tóth László, Lenkeyné Biró Gyöngyvér, Kuczogi László
A kockázat alapú felülvizsgálati és karbantartási stratégia alkalmazása a MOL Rt.-nél megvalósuló Statikus Készülékek Állapot-felügyeleti Rendszerének kialakításában II. rész: a rendszer felülvizsgálati
RészletesebbenAz ALTERA VAGYONKEZELŐ Nyrt. kockázatkezelési irányelvei
Az ALTERA VAGYONKEZELŐ Nyrt. kockázatkezelési irányelvei I. A dokumentum célja és alkalmazási területe A Kockázatkezelési Irányelvek az ALTERA Vagyonkezelő Nyilvánosan Működő Részvénytársaság (1068 Budapest,
RészletesebbenPolgár Város Önkormányzata és Intézményei évi belső ellenőrzési tervét megalapozó kockázatelemzése
2.sz. melléklet Polgár Város Önkormányzata és Intézményei 2017. évi belső ellenőrzési tervét megalapozó kockázatelemzése Polgár Város Önkormányzata költségvetési szerveinek 2017. évi belső ellenőrzési
RészletesebbenAnyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek
Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása Anyagvizsgálati módszerek Pannon Egyetem Mérnöki Kar Anyagvizsgálati módszerek Statisztika 1/ 22 Mérési eredmények felhasználása Tulajdonságok hierarchikus
RészletesebbenPROJEKT MENEDZSMENT ERŐFORRÁS KÉRDÉSEI
PROJEKT MENEDZSMENT ERŐFORRÁS KÉRDÉSEI Dr. Prónay Gábor 2. Távközlési és Informatikai PM Fórum PM DEFINÍCIÓ Költség - minőség - idő - méret C = f (P,T,S ) Rendszer - szervezet - emberek rendszertechnikai
RészletesebbenBiometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió
SZDT-08 p. 1/31 Biometria az orvosi gyakorlatban Korrelációszámítás, regresszió Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Korrelációszámítás
RészletesebbenMatematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév
Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév 1. A várható érték és a szórás transzformációja 1. Ha egy valószínűségi változóhoz hozzáadunk ötöt, mínusz ötöt, egy b konstanst,
RészletesebbenKockázatalapú változó paraméterű szabályozó kártya kidolgozása a mérési bizonytalanság figyelembevételével
Kockázatalapú változó paraméterű szabályozó kártya kidolgozása a mérési bizonytalanság figyelembevételével Hazai hallgatói, illetve kutatói személyi támogatást biztosító rendszer kidolgozása és működtetése
RészletesebbenPolgár Város Önkormányzata és Intézményei évi belső ellenőrzési tervét megalapozó kockázatelemzése
Polgár Város Önkormányzata és Intézményei 2018. évi belső ellenőrzési tervét megalapozó kockázatelemzése Polgár Város Önkormányzata költségvetési szerveinek 2018. évi belső ellenőrzési terve folyamat alapú
Részletesebben[Biomatematika 2] Orvosi biometria
[Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.22. Valószínűségi változó Véletlentől függő számértékeket (értékek sokasága) felvevő változókat valószínűségi változóknak nevezzük(jelölés: ξ, η, x). (pl. x =
RészletesebbenAz Eiffel Palace esettanulmánya
Az Eiffel Palace esettanulmánya avagy egy résfalas munkatér-határolás kivitelezői és tervezői tapasztalatai dr.deli Árpád műszaki igazgató HBM Kft., címzetes egyetemi tanár SZE 2014. november 18. SZE KOCKÁZATKEZELÉS
RészletesebbenDr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért november 15.
Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért 2018. november 15. PÉNZ a boldogság bitorlója? A jövedelemegyenlőtlenség természetes határa A boldog ember gondolata a
RészletesebbenGRADUÁLIS BIOSTATISZTIKAI KURZUS február hó 22. Dr. Dinya Elek egyetemi docens
GRADUÁLIS BIOSTATISZTIKAI KURZUS 2012. február hó 22. Dr. Dinya Elek egyetemi docens Biometria fogalma The active pursuit of biological knowledge by quantitative methods Sir R. A. Fisher, 1948 BIOMETRIA
RészletesebbenA vállalkozások pénzügyi döntései
A vállalkozások pénzügyi döntései A pénzügyi döntések tartalma A pénzügyi döntések típusai A döntés tárgya szerint A döntések időtartama szerint A pénzügyi döntések célja Az irányítás és tulajdonlás különválasztása
RészletesebbenHitelintézetek és befektetési vállalkozások tőkekövetelményeinek változásai
Hitelintézetek és befektetési vállalkozások tőkekövetelményeinek változásai Seregdi László 2006. december 11. 2006. november 16. Előadás témái I. Bevezetés a hitelintézetek tőkekövetelmény számításába
RészletesebbenStatisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre
Statisztika I. 8. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Minták alapján történő értékelések A statisztika foglalkozik. a tömegjelenségek vizsgálatával Bizonyos esetekben lehetetlen illetve célszerűtlen a teljes
RészletesebbenBiztosíthatjuk, megszolgáljuk bizalmát.
Biztosíthatjuk, megszolgáljuk bizalmát. www.nmediator.hu Könyvelők, könyvvizsgálók szerepe a vállalatvezetők támogatásában Egy vállalkozás kockázatai Vezetői kockázatok és felelősség Könyvelői, könyvvizsgálói
RészletesebbenA mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015
A mérés problémája a pedagógiában Dr. Nyéki Lajos 2015 A mérés fogalma Mérésen olyan tevékenységet értünk, amelynek eredményeként a vizsgált jelenség számszerűen jellemezhetővé, más hasonló jelenségekkel
RészletesebbenBankismeretek 9. előadás. Lamanda Gabriella április 20.
Bankismeretek 9. előadás Lamanda Gabriella lamanda@finance.bme.hu 2015. április 20. Miről volt szó? Aktív bankműveletek Hitelnyújtás Devizahitelezés problémaköre Lízing, faktoring Miről lesz szó? Banki
RészletesebbenA kockázat fogalma. A kockázat fogalma. Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András
Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András A kockázat fogalma A kockázat (def:) annak kifejezése, hogy valami nem kívánt hatással lesz a valaki/k értékeire, célkitűzésekre. A kockázat
Részletesebben7, 6, 0, 4, 0, 1, 5, 2, 2, 16, 1, 0, 2, 3, 9, 2, 4, 10, 3, 1, 2, 12, 4, 1
52. feladat Stat Jenő egyetemi hallgató autóbusszal jár az egyetemre. Néhány napon át megmérte, hogy mennyit kell várnia az első egyetem felé közlekedő autóbuszra. A következő időket tapasztalta (percben):
RészletesebbenMatematikai geodéziai számítások 6.
Matematikai geodéziai számítások 6. Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre Dr. Bácsatyai, László Matematikai geodéziai számítások 6.: Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre
Részletesebben6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.
6. Előadás Visszatekintés: a normális eloszlás Becslés, mintavételezés Reprezentatív minta A statisztika, mint változó Paraméter és Statisztika Torzítatlan becslés A mintaközép eloszlása - centrális határeloszlás
RészletesebbenIntegritás és korrupciós kockázatok a magyar vállalati szektorban január 26.
Integritás és korrupciós kockázatok a magyar vállalati szektorban - 2015 2016. január 26. A kutatás bemutatás Ez immár az ötödik adatfelvétel az EY és az MKIK Gazdaság és Vállalkozáskutató Intézet együttműködésében
RészletesebbenA képzés elvégzése tökéletes alapot nyújt a lean menedzsment megismeréséhez is.
MINŐSÉGMENEDZSMENT A KÉPZÉSRŐL Minőségmenedzsment képzésünk segítségével a résztvevők az alapfogalmak megismerésén túl többek között az általános, szabványos (ISO 9000-es sorozat) és az ágazat-specifikus
RészletesebbenTermék- és tevékenység ellenőrzés tervezése
Termék- és tevékenység ellenőrzés tervezése Tirián Attila NÉBIH Rendszerszervezési és Felügyeleti Igazgatóság 2016. November 15. Élelmiszerlánc-biztonsági Stratégia Időtáv 2013. október 8-tól hatályos
RészletesebbenPopulációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák
Populációbecslés és monitoring Eloszlások és alapstatisztikák Eloszlások Az eloszlás megadja, hogy milyen valószínűséggel kapunk egy adott intervallumba tartozó értéket, ha egy olyan populációból veszünk
RészletesebbenMatematikai geodéziai számítások 6.
Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Dr. Bácsatyai László Matematikai geodéziai számítások 6. MGS6 modul Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre SZÉKESFEHÉRVÁR 2010 Jelen szellemi
RészletesebbenMatematika osztályozó vizsga témakörei 9. évfolyam II. félév:
Matematika osztályozó vizsga témakörei 9. évfolyam II. félév: 7. Függvények: - függvények fogalma, megadása, ábrázolás koordináta- rendszerben - az elsőfokú függvény, lineáris függvény - a másodfokú függvény
RészletesebbenBevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus
Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár PhD kurzus Mi a statisztika? A sokaság (a sok valami) feletti áttekintés megszerzése, a sokaságról való információszerzés eszköze. Célja: - a sokaságot
RészletesebbenKockázatalapú szabályozó kártyák tervezése, kiválasztása és folyamatra illesztése
Kockázatalapú szabályozó kártyák tervezése, kiválasztása és folyamatra illesztése Hazai hallgatói, illetve kutatói személyi támogatást biztosító rendszer kidolgozása és működtetése konvergencia program
RészletesebbenKockázatkezelés a rezgésdiagnosztikában többváltozós szabályozó kártya segítségével
Kockázatkezelés a rezgésdiagnosztikában többváltozós szabályozó kártya segítségével Hazai hallgatói, illetve kutatói személyi támogatást biztosító rendszer kidolgozása és működtetése konvergencia program
RészletesebbenRendszerszemlélet let az informáci. cióbiztonsági rendszer bevezetésekor. Dr. Horváth Zsolt INFOBIZ Kft. www.infobiz.hu
Rendszerszemlélet let az informáci cióbiztonsági rendszer bevezetésekor Dr. Horváth Zsolt INFOBIZ Kft. www.infobiz.hu Informáci cióbiztonsági irány nyítási rendszer (IBIR) részeir Információs vagyon fenyegetettségeinek
RészletesebbenKockázatkezelés és biztosítás
Kockázatkezelés és biztosítás Dr. habil. Farkas Szilveszter PhD egyetemi docens, tanszékvezető Pénzügy Intézeti Tanszék A tárgy fő témái Kockázatkezelés Integrált szemlélet és módszerek Pénzügyi értékelés
Részletesebben[Biomatematika 2] Orvosi biometria
[Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.08. Orvosi biometria (orvosi biostatisztika) Statisztika: tömegjelenségeket számadatokkal leíró tudomány. A statisztika elkészítésének menete: tanulmányok (kísérletek)
RészletesebbenDiverzifikáció Markowitz-modell MAD modell CAPM modell 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet
Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 11. Előadás Portfólió probléma Portfólió probléma Portfólió probléma Adott részvények (kötvények,tevékenységek,
RészletesebbenDr. Kalló Noémi. Termelés- és szolgáltatásmenedzsment. egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék. Dr.
Termelés- és szolgáltatásmenedzsment egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Termelés- és szolgáltatásmenedzsment 13. Ismertesse a legfontosabb előrejelzési módszereket és azok gyakorlati
RészletesebbenMi az adat? Az adat elemi ismeret. Az adatokból információkat
Mi az adat? Az adat elemi ismeret. Tények, fogalmak olyan megjelenési formája, amely alkalmas emberi eszközökkel történő értelmezésre, feldolgozásra, továbbításra. Az adatokból gondolkodás vagy gépi feldolgozás
Részletesebben[Biomatematika 2] Orvosi biometria
[Biomatematika 2] Orvosi biometria Bódis Emőke 2016. 04. 25. J J 9 Korrelációanalízis Regresszióanalízis: hogyan változik egy vizsgált változó értéke egy másik változó változásának függvényében. Korrelációs
RészletesebbenStippinger Marcell: Tőzsdei modellezés (Szeminárium 2. előadás)
1 2010. április 8. Cégvilág 2010, Wigner Jenő Kollégium nagytermében Pénzügy: elsősorban MC-szimulációés informatikai feladatok. Fizikusok keresettek, egzotikus nyelveket is el kell sajátítani. 2 3 Matematikai
RészletesebbenSzakmai felelősségbiztosítási program a MNMNK tagjai részére
www.greco.eu Szakmai felelősségbiztosítási program a MNMNK tagjai részére GrECo JLT Hungary Kft. 2015. Az Ön személyes GrECo kapcsolattartója Fekete Ferenc Vezető biztosítási tanácsadó GrECo JLT Hungary
RészletesebbenVINÇOTTE HUNGARY. ISO Üzleti kockázatok kezelése és csökkentése Péter Lajos, vezető auditor,
VINÇOTTE HUNGARY ISO 31000 2015 Üzleti kockázatok kezelése és csökkentése Péter Lajos, vezető auditor, peter.lajos@vincotte.hu Safety, quality & environmental services Ha valamit nem tudsz egyszerűen elmagyarázni,
RészletesebbenHipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás
STATISZTIKA Hipotézis, sejtés 11. Előadás Hipotézisvizsgálatok, nem paraméteres próbák Tudományos hipotézis Nullhipotézis felállítása (H 0 ): Kétmintás hipotézisek Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H
RészletesebbenSTATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba
Egymintás u-próba STATISZTIKA 2. Előadás Középérték-összehasonlító tesztek Tesztelhetjük, hogy a valószínűségi változónk értéke megegyezik-e egy konkrét értékkel. Megválaszthatjuk a konfidencia intervallum
Részletesebbene (t µ) 2 f (t) = 1 F (t) = 1 Normális eloszlás negyedik centrális momentuma:
Normális eloszlás ξ valószínűségi változó normális eloszlású. ξ N ( µ, σ 2) Paraméterei: µ: várható érték, σ 2 : szórásnégyzet (µ tetszőleges, σ 2 tetszőleges pozitív valós szám) Normális eloszlás sűrűségfüggvénye:
RészletesebbenBiomatematika 2 Orvosi biometria
Biomatematika 2 Orvosi biometria 2017.02.05. Orvosi biometria (orvosi biostatisztika) Statisztika: tömegjelenségeket számadatokkal leíró tudomány. A statisztika elkészítésének menete: tanulmányok (kísérletek)
RészletesebbenBevezetés előtt az új tőkeszabályozás
Bevezetés előtt az új tőkeszabályozás Jogszabályok, felügyeleti módszerek, ajánlások Előadó: Seregdi László igazgató Szakmai fórum 2007. október 30-31. Legfontosabb témák 1. Az új tőkeszabályozás alapelvei
RészletesebbenAdatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei
Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei 1. a. Egy- vagy kétváltozós eset b. Többváltozós eset 2. a. Becslési problémák, hipotézis vizsgálat b. Mintázatelemzés 3. Szint: a. Egyedi b. Populáció
RészletesebbenSegítség az outputok értelmezéséhez
Tanulni: 10.1-10.3, 10.5, 11.10. Hf: A honlapra feltett falco_exp.zip-ben lévő exploratív elemzések áttanulmányozása, érdekességek, észrevételek kigyűjtése. Segítség az outputok értelmezéséhez Leiro: Leíró
RészletesebbenSTATISZTIKA I. Változékonyság (szóródás) A szóródás mutatószámai. Terjedelem. Forgalom terjedelem. Excel függvények. Függvénykategória: Statisztikai
Változékonyság (szóródás) STATISZTIKA I. 5. Előadás Szóródási mutatók A középértékek a sokaság elemeinek értéknagyságbeli különbségeit eltakarhatják. A változékonyság az azonos tulajdonságú, de eltérő
RészletesebbenM OL-csoport Beszállítói Fórum
M OL-csoport Beszállítói Fórum 2003. március 27. BESZÁLLÍTÓI FÓRUM 2003. március 27. 1. SZAKMAI SZEKCIÓ Beruházás, Erdős karbantartás, P éterné dr., MOL indirekt és segédanyagok, EBK és kútmunkálatok,
RészletesebbenTöbbváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek
Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I. - A hibatagra vonatkozó feltételek tesztelése - Petrovics Petra Doktorandusz Többváltozós lineáris regressziós modell x 1, x 2,, x p
RészletesebbenAktualitások a minőségirányításban
BUSINESS ASSURANCE Aktualitások a minőségirányításban Auditok változásai ZRUPKÓ János 1 SAFER, SMARTER, GREENER Új távlatok Biztosítani, hogy a minőségirányítás többet jelentsen egy tanúsításnál és amely
RészletesebbenTöbbtényezős döntési problémák
KIPA módszer: Lépései:. értékelési tényezők páros elrendezése, 2. páros összehasonlítás elvégzése, 3. egyéni preferencia táblázatok felvétele, konzisztencia mutatók meghatározása, 4. aggregált preferencia
RészletesebbenBiostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October
Biostatisztika VIII Mátyus László 19 October 2010 1 Ha σ nem ismert A gyakorlatban ritkán ismerjük σ-t. Ha kiszámítjuk s-t a minta alapján, akkor becsülhetjük σ-t. Ez további bizonytalanságot okoz a becslésben.
RészletesebbenMintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás
STATISZTIKA, BIOMETRIA. Előadás Mintavétel, mintavételi technikák, adatbázis Mintavétel fogalmai A mintavételt meg kell tervezni A sokaság elemei: X, X X N, lehet véges és végtelen Mintaelemek: x, x x
RészletesebbenLeíró statisztika. Adatok beolvasása az R-be és ezek mentése
Leíró statisztika. Adatok beolvasása az R-be és ezek mentése Leíró statisztika Definíciója: populáció egy ismert részhalmazára vonatkozó megfigyelések leírása és összegzése. Jelentősége: nominális adatok
RészletesebbenÁLTALÁNOS SABLON AZ EL ZETES MEGVALÓSÍTHATÓSÁGI TANULMÁNY ELKÉSZÍTÉSÉHEZ
ÁLTALÁNOS SABLON AZ EL ZETES MEGVALÓSÍTHATÓSÁGI TANULMÁNY ELKÉSZÍTÉSÉHEZ A projektek az Európai Unió támogatásával, az Európai Regionális Fejlesztési Alap társfinanszírozásával valósulnak meg. TARTALOMJEGYZÉK
RészletesebbenKosztyán Zsolt Tibor Katona Attila Imre
Kockázatalapú többváltozós szabályozó kártya kidolgozása a mérési bizonytalanság figyelembe vételével Hazai hallgatói, illetve kutatói személyi támogatást biztosító rendszer kidolgozása és ködtetése konvergencia
RészletesebbenStatisztika 2. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus
Statisztika 2. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus Gyakorisági sorok Mennyiségi ismérv jellemző rangsor készítünk. (pl. napi jegyeladások száma) A gyakorisági sor képzése igazából tömörítést jelent Nagyszámú
RészletesebbenA sokaság elemei közül a leggyakrabban előforduló érték. diszkrét folytonos
Középérték Középérték A középérték a statisztikai adatok tömör számszerű jellemzése. helyzeti középérték: módusz medián számított középérték: számtani átlag kronológikus átlag harmonikus átlag mértani
RészletesebbenModern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt
Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt Galbács Gábor KIUGRÓ ADATOK KISZŰRÉSE STATISZTIKAI TESZTEKKEL Dixon Q-tesztje Gyakori feladat az analitikai kémiában, hogy kiugrónak
RészletesebbenHidak építése a minőségügy és az egészségügy között
DEBRECENI EGÉSZSÉGÜGYI MINŐSÉGÜGYI NAPOK () 2016. május 26-28. Hidak építése a minőségügy és az egészségügy között A TOVÁBBKÉPZŐ TANFOLYAM KIADVÁNYA Debreceni Akadémiai Bizottság Székháza (Debrecen, Thomas
RészletesebbenA minőség és a kockázat alapú gondolkodás kapcsolata
Mottó: A legnagyobb kockázat nem vállalni kockázatot A minőség és a kockázat alapú gondolkodás kapcsolata DEMIIN XVI. Katonai Zsolt 1 Ez a gép teljesen biztonságos míg meg nem nyomod ezt a gombot 2 A kockázatelemzés
RészletesebbenBAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.
BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011. 1 Mérési hibák súlya és szerepe a mérési eredményben A mérési hibák csoportosítása A hiba rendűsége Mérési bizonytalanság Standard és kiterjesztett
RészletesebbenEllenőrzéstechnika: ipari, kereskedelmi, szolgáltató vállalatok belső ellenőrzésének gyakorlata és módszertana
Ellenőrzéstechnika: ipari, kereskedelmi, szolgáltató vállalatok belső ellenőrzésének gyakorlata és módszertana Programvezető: dr. Buxbaum Miklós Kombinált képzés: e-learning tananyag és háromnapos tréning
RészletesebbenKövetelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából
Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából Gondolkodási és megismerési módszerek Elemek halmazba rendezése több szempont alapján. Halmazok ábrázolása. A nyelv logikai elemeinek helyes használata.
RészletesebbenA kockázat alapú felügyelés módszertana Mérő Katalin ügyvezető igazgató PSZÁF november 13
A kockázat alapú felügyelés módszertana Mérő Katalin ügyvezető igazgató PSZÁF 2006. november 13 A felügyelés közeljövője a kockázat alapú felügyelés Miért? Mert a Felügyelet sok,különböző típusú és nagyságú
RészletesebbenMatematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók
Matematikai alapok és valószínőségszámítás Középértékek és szóródási mutatók Középértékek A leíró statisztikák talán leggyakrabban használt csoportját a középértékek jelentik. Legkönnyebben mint az adathalmaz
RészletesebbenVagyonkezelési témavizsgálat
Vagyonkezelési témavizsgálat Erdős Mihály 2005. 11. 10. Előadás felépítése témavizsgálat előkészítése, koordinálása lebonyolítása fontosabb megállapítások javaslatok 2005. 11. 10. 2 Témavizsgálat Előkészítése,
RészletesebbenAz Indecs rendszer. Kockázat- és követeléskezelés nagyvállalati környezetben
Késmárki Szoftverfejlesztő Kft Budapest, Cházár András utca 18. Tel.: +36 (1) 794-9199 Mobil: +36 (20) 319-0612 Web: www.kesmarki.com Az Indecs rendszer Kockázat- és követeléskezelés nagyvállalati környezetben
RészletesebbenÜZLETI TERV. vállalati kockázat kezelésének egyik eszköze Sziráki Sz Gábor: Üzleti terv
ÜZLETI TERV vállalati kockázat kezelésének egyik eszköze Sziráki Sz Gábor: Üzleti terv 1 Rövid leírása a cégnek, a várható üzletmenet összefoglalása. Az üzleti terv céljai szerint készülhet: egy-egy ötlet
RészletesebbenKockázatok és mérési bizonytalanság kezelése a termelésmenedzsment területén
Kockázatok és mérési bizonytalanság kezelése a termelésmenedzsment területén Hazai hallgatói, illetve kutatói személyi támogatást biztosító rendszer kidolgozása és ködtetése konvergencia program Projekt
RészletesebbenFEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 4 IV. MINTA, ALAPsTATIsZTIKÁK 1. MATEMATIKAI statisztika A matematikai statisztika alapfeladatát nagy általánosságban a következőképpen
RészletesebbenSzámítógépes döntéstámogatás. Statisztikai elemzés
SZDT-03 p. 1/22 Számítógépes döntéstámogatás Statisztikai elemzés Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Előadás SZDT-03 p. 2/22 Rendelkezésre
RészletesebbenA bergengóc lakosság szemszín szerinti megoszlása a négy tartományban azonos:
A. Matematikai Statisztika 2.MINTA ZH. 2003 december Név (olvasható) :... A feladatmegoldásnak az alkalmazott matematikai modell valószínűségszámítási ill. statisztikai szóhasználat szerinti megfogalmazását,
RészletesebbenTárgyszavak: minőségbiztosítás; hibalehetőség; hibamódelemzés; egészségügy.
A TERMELÉSI FOLYAMAT MINÕSÉGKÉRDÉSEI, VIZSGÁLATOK 2.6 2.1 FMEA: valami régi és valami új az egészségügyben Tárgyszavak: minőségbiztosítás; hibalehetőség; hibamódelemzés; egészségügy. A kockázatelemzés
RészletesebbenA kockázatkezelés az államháztartási belső kontrollrendszer vonatkozásában
A kockázatkezelés az államháztartási belső kontrollrendszer vonatkozásában Előadó: Ivanyos János Trusted Business Partners Kft. ügyvezetője Magyar Közgazdasági Társaság Felelős Vállalatirányítás szakosztályának
RészletesebbenValószínűségszámítás összefoglaló
Statisztikai módszerek BMEGEVGAT Készítette: Halász Gábor Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel:
RészletesebbenTöbbtényezős döntési problémák
KIPA módszer: Lépései: 1. értékelési tényezők páros elrendezése, 2. páros összehasonlítás elvégzése, 3. egyéni preferencia táblázatok felvétele, konzisztencia mutatók meghatározása, 4. aggregált preferencia
Részletesebben