Управление предпринимательскими рисками
Дипломная работа - Менеджмент
Другие дипломы по предмету Менеджмент
Вµся для анализа многих переменных с малым влиянием на результаты, могут перевесить все возможные выгоды. Следовательно, целесообразно рассматривать ограниченное число наиболее чувствительных и неопределенных переменных в проекте.
Вероятностное распределение переменных и определение диапазона их возможных значений. Характеризуя понятие неопределенности, которое связывается с данной переменной проекта, необходимо расширить рамки неопределенности, что позволит более или менее точно предсказать значение конкретной переменной в будущем. Совокупность предполагаемых значений переменной должна быть достаточно широкой, но имеющей границы: минимальное и максимальное значения. Таким образом, задается диапазон возможных значений для каждой рисковой переменной. Определение диапазона значений переменных проекта сводится к процессу получения распределения вероятностей на основе данных, оставшихся от прежних наблюдений за какими-либо исследуемыми событиями.
Довольно редко можно позволить себе затраты на приобретение такой количественной информации, которая позволила бы обосновать установление диапазона значений исходя из полностью объективных критериев. Чаще всего приходится полагаться на суждения и субъективные показатели: мнения экспертов, личные суждения, мнения людей, имеющих определенные представления об объекте рассмотрения.
Установленный диапазон значений необходимо связать с распределениями вероятности, так как они диктуют возможность выбора значений, принадлежащих определенному диапазону. Распределение вероятности используется для количественного выражения представлений и ожиданий специалистов в отношении результатов конкретного события в будущем.
Можно выделить две основные категории распределения вероятности:
) нормальное, равномерное и треугольное распределения (разносят вероятность в границах одного диапазона, но с разными степенями концентрации относительно средних значений). Эти виды распределения называют симметричными.2) ступенчатые и дискретные распределения. При дискретном распределении выделяются интервалы диапазона, каждому из которых присваиваются определенный вес по вероятности ступенчатым образом (Приложение №6).
Коррелированные переменные. Определение рисковых переменных и придание им соответствующего распределения вероятности - необходимое условие проведения анализа рисков.
При успешном завершении этих двух стадий анализа, при наличии надежной компьютерной программы можно перейти к стадии моделирования. На данной стадии компьютер вырабатывает ряд iенариев, основанных на случайных числах, генерируемых с использованием оговоренных распределений вероятности. Однако переход к моделированию будет справедлив только в том случае, если среди рисковых переменных, включенных в модель, будут отсутствовать какие-либо значимые корреляции.
Две или более переменных коррелируют в том случае, если они вместе систематически изменяются. Среди рисковых переменных такие отношения нередки. Наличие в модели проектного анализа коррелирующих переменных может привести к серьезным искажениям результатов анализа риска. Поэтому перед стадией прогонов модели важно убедиться в наличии или отсутствии таких связей и, где необходимо, ввести в модель ограничения, снижающие вероятность появления iенариев, нарушающих такие корреляции.
Хотя очень редко можно объективно определить точные характеристики коррелирующих переменных, в модели анализа имеется возможность установить направление подобных связей и предполагаемую силу корреляции. Отношения, подлежащие описанию, основываются на ожиданиях, а не на объективных данных, поэтому очень непросто, а иногда и не нужно, указывать все параметры таких отношений. Для того чтобы представить выработку моделью iенариев со значительным отклонением от разумного диапазона, достаточно принять, что отношения имеют линейный характер.
Для анализа имеющихся данных обычно применяют регрессию и корреляцию iелью облегчить прогнозирование зависимой переменной от реальных или гипотетических значений независимой переменной. В результате таких анализов выводятся уравнение регрессии и коэффициент корреляции. Для анализа рисков - это всего лишь исходные данные, а результатом является информация, выработанная в ходе моделирования. Задачей анализа корреляции применительно к анализу риска является контроль значений зависимой переменной, позволяющей сохранить соответствие с противоположными значениями независимой переменной. [9]
На начальном этапе специалист по оценке и определению риска выявляет вероятные случаи (моменты) потерь для фирмы. Это одна из наиболее ответственных задач при анализе экономических рисков. Не выявленные на первом этапе риски в дальнейшем не попадут в анализ, что несет в себе угрозу непредвиденных, а потому существенных потерь.
Фирму должны интересовать не только экономические риски, грозящие большими потерями, но и те, вероятность возникновения которых достаточна высока. Для достижения этой цели можно использовать два основных источника информации: бухгалтерскую документацию и исследование операций бизнес - плана. Сам факт обнаружение случаев возможных потерь является важным для анализа возникновения рисков.
В процессе анализа рисков главное - выявление цены потерь или тяжести их последствий. При этом фирма должна ответить на вопрос о возможной их сумме. Разумеется, большие или маленькие потери опреде