Kockázatkezelés és biztosítás 1. konzultáció 2. rész

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Kockázatkezelés és biztosítás 1. konzultáció 2. rész"

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 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

Részletesebben

Kockázatkezelés és biztosítás (1. konzultáció)

Kockázatkezelés 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

Részletesebben

Kockázatkezelés és biztosítás elıadások 1. rész (Kockázatkezelés)

Kockázatkezelés 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

Részletesebben

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Statisztika - 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

Részletesebben

STATISZTIKA. 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. 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

Részletesebben

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

Véletlen 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

Részletesebben

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

STATISZTIKA 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

Részletesebben

A kockázatkezelő feladatai az AEGON gyakorlatában Zombor Zsolt 2013. május 30.

A 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.

Részletesebben

menedzsment Kovács Norbert SZE, Gazdálkodástudományi Tanszék

menedzsment 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

Részletesebben

Működési 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 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

Részletesebben

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

Hipotézis 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 [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

Részletesebben

2. Vizsgálati tapasztalatok Előadó: Major Antal főosztályvezető Pénzpiaci vizsgálati főosztály

2. 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

Részletesebben

Kockázatkezelés és biztosítás

Kockázatkezelés 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

Részletesebben

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

biometria 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

Részletesebben

Feladatok: pontdiagram és dobozdiagram. Hogyan csináltuk?

Feladatok: 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

Részletesebben

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

Kutatásmódszertan 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

Részletesebben

A valószínűségszámítás elemei

A 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:

Részletesebben

QIS4 Az ING tapasztalatai

QIS4 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

Részletesebben

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás

STATISZTIKA 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

Részletesebben

II. rész: a rendszer felülvizsgálati stratégia kidolgozását támogató funkciói. Tóth László, Lenkeyné Biró Gyöngyvér, Kuczogi László

II. 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

Részletesebben

Az ALTERA VAGYONKEZELŐ Nyrt. kockázatkezelési irányelvei

Az 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,

Részletesebben

Polgár Város Önkormányzata és Intézményei évi belső ellenőrzési tervét megalapozó kockázatelemzése

Polgár 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

Részletesebben

Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek

Anyagvizsgálati 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

Részletesebben

PROJEKT MENEDZSMENT ERŐFORRÁS KÉRDÉSEI

PROJEKT 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

Részletesebben

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

Biometria 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

Részletesebben

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév

Matematika 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,

Részletesebben

Kockázatalapú változó paraméterű szabályozó kártya kidolgozása a mérési bizonytalanság figyelembevételével

Kockázatalapú 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

Részletesebben

Polgár Város Önkormányzata és Intézményei évi belső ellenőrzési tervét megalapozó kockázatelemzése

Polgár 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 [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 =

Részletesebben

Az Eiffel Palace esettanulmánya

Az 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

Részletesebben

Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért november 15.

Dr. 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

Részletesebben

GRADUÁLIS BIOSTATISZTIKAI KURZUS február hó 22. Dr. Dinya Elek egyetemi docens

GRADUÁLIS 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

Részletesebben

A vállalkozások pénzügyi döntései

A 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

Részletesebben

Hitelintézetek és befektetési vállalkozások tőkekövetelményeinek változásai

Hitelintézetek 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

Részletesebben

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika 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

Részletesebben

Biztosíthatjuk, megszolgáljuk bizalmát.

Biztosíthatjuk, megszolgáljuk bizalmát. Biztosíthatjuk, megszolgáljuk bizalmát. www.nmediator.hu Könyvelők, könyvvizsgálók szerepe a vállalatvezetők támogatásában Egy vállalkozás kockázatai Vezetői kockázatok és felelősség Könyvelői, könyvvizsgálói

Részletesebben

A mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015

A 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

Részletesebben

Bankismeretek 9. előadás. Lamanda Gabriella április 20.

Bankismeretek 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

Részletesebben

A kockázat fogalma. A kockázat fogalma. Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András

A 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

Részletesebben

7, 6, 0, 4, 0, 1, 5, 2, 2, 16, 1, 0, 2, 3, 9, 2, 4, 10, 3, 1, 2, 12, 4, 1

7, 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):

Részletesebben

Matematikai geodéziai számítások 6.

Matematikai geodéziai számítások 6. Matematikai geodéziai számítások 6. Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre Dr. Bácsatyai, László Matematikai geodéziai számítások 6.: Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre

Részletesebben

6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.

6. 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

Részletesebben

Integritás és korrupciós kockázatok a magyar vállalati szektorban január 26.

Integritás 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

Részletesebben

A képzés elvégzése tökéletes alapot nyújt a lean menedzsment megismeréséhez is.

A 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

Részletesebben

Termék- és tevékenység ellenőrzés tervezése

Termék- 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

Részletesebben

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák

Populációbecslés 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

Részletesebben

Matematikai geodéziai számítások 6.

Matematikai 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

Részletesebben

Matematika osztályozó vizsga témakörei 9. évfolyam II. félév:

Matematika 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

Részletesebben

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus

Bevezetés 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

Részletesebben

Kockázatalapú szabályozó kártyák tervezése, kiválasztása és folyamatra illesztése

Kockázatalapú 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

Részletesebben

Kockázatkezelés a rezgésdiagnosztikában többváltozós szabályozó kártya segítségével

Kockázatkezelés 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

Részletesebben

Rendszerszemlélet 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 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

Részletesebben

Kockázatkezelés és biztosítás

Kockázatkezelés 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 [Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.08. Orvosi biometria (orvosi biostatisztika) Statisztika: tömegjelenségeket számadatokkal leíró tudomány. A statisztika elkészítésének menete: tanulmányok (kísérletek)

Részletesebben

Diverzifikáció Markowitz-modell MAD modell CAPM modell 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Diverzifikáció 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,

Részletesebben

Dr. Kalló Noémi. Termelés- és szolgáltatásmenedzsment. egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék. Dr.

Dr. 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

Részletesebben

Mi az adat? Az adat elemi ismeret. Az adatokból információkat

Mi 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 [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

Részletesebben

Stippinger Marcell: Tőzsdei modellezés (Szeminárium 2. előadás)

Stippinger 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

Részletesebben

Szakmai felelősségbiztosítási program a MNMNK tagjai részére

Szakmai 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

Részletesebben

VINÇOTTE HUNGARY. ISO Üzleti kockázatok kezelése és csökkentése Péter Lajos, vezető auditor,

VINÇOTTE 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,

Részletesebben

Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás

Hipotézis, 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

Részletesebben

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba

STATISZTIKA. 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

Részletesebben

e (t µ) 2 f (t) = 1 F (t) = 1 Normális eloszlás negyedik centrális momentuma:

e (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:

Részletesebben

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Biomatematika 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)

Részletesebben

Bevezetés előtt az új tőkeszabályozás

Bevezetés 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

Részletesebben

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

Adatok 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

Részletesebben

Segítség az outputok értelmezéséhez

Segítség 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

Részletesebben

STATISZTIKA I. Változékonyság (szóródás) A szóródás mutatószámai. Terjedelem. Forgalom terjedelem. Excel függvények. Függvénykategória: Statisztikai

STATISZTIKA 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

Részletesebben

M OL-csoport Beszállítói Fórum

M 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,

Részletesebben

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek

Többváltozós 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

Részletesebben

Aktualitások a minőségirányításban

Aktualitások 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

Részletesebben

Többtényezős döntési problémák

Többtényezős döntési problémák KIPA módszer: Lépései:. értékelési tényezők páros elrendezése, 2. páros összehasonlítás elvégzése, 3. egyéni preferencia táblázatok felvétele, konzisztencia mutatók meghatározása, 4. aggregált preferencia

Részletesebben

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October

Biostatisztika 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.

Részletesebben

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

Mintavétel 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

Részletesebben

Leíró statisztika. Adatok beolvasása az R-be és ezek mentése

Leíró 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

Részletesebben

ÁLTALÁNOS SABLON AZ EL ZETES MEGVALÓSÍTHATÓSÁGI TANULMÁNY ELKÉSZÍTÉSÉHEZ

ÁLTALÁNOS 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

Részletesebben

Kosztyán Zsolt Tibor Katona Attila Imre

Kosztyán 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

Részletesebben

Statisztika 2. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus

Statisztika 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

Részletesebben

A sokaság elemei közül a leggyakrabban előforduló érték. diszkrét folytonos

A 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

Részletesebben

Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt

Modern 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

Részletesebben

Hidak építése a minőségügy és az egészségügy között

Hidak 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

Részletesebben

A minőség és a kockázat alapú gondolkodás kapcsolata

A 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

Részletesebben

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

BAGME11NNF 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

Részletesebben

Ellenőrzéstechnika: ipari, kereskedelmi, szolgáltató vállalatok belső ellenőrzésének gyakorlata és módszertana

Ellenőrzéstechnika: 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

Részletesebben

Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából

Követelmény 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.

Részletesebben

A kockázat alapú felügyelés módszertana Mérő Katalin ügyvezető igazgató PSZÁF november 13

A 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

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Matematikai 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

Részletesebben

Vagyonkezelési témavizsgálat

Vagyonkezelési témavizsgálat Vagyonkezelési témavizsgálat Erdős Mihály 2005. 11. 10. Előadás felépítése témavizsgálat előkészítése, koordinálása lebonyolítása fontosabb megállapítások javaslatok 2005. 11. 10. 2 Témavizsgálat Előkészítése,

Részletesebben

Az Indecs rendszer. Kockázat- és követeléskezelés nagyvállalati környezetben

Az 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

Részletesebben

ÜZLETI TERV. vállalati kockázat kezelésének egyik eszköze Sziráki Sz Gábor: Üzleti terv

ÜZLETI 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

Részletesebben

Kockázatok és mérési bizonytalanság kezelése a termelésmenedzsment területén

Kockázatok 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

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI 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

Részletesebben

Számítógépes döntéstámogatás. Statisztikai elemzés

Számítógépes 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

Részletesebben

A bergengóc lakosság szemszín szerinti megoszlása a négy tartományban azonos:

A 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,

Részletesebben

Tárgyszavak: minőségbiztosítás; hibalehetőség; hibamódelemzés; egészségügy.

Tárgyszavak: 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

Részletesebben

A kockázatkezelés az államháztartási belső kontrollrendszer vonatkozásában

A 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

Részletesebben

Valószínűségszámítás összefoglaló

Valószínűségszámítás 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:

Részletesebben

Többtényezős döntési problémák

Többtényezős 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