Geum.ru

Управление рисками

Вид материалаУчебное пособие

Содержание


Таблица 12 - Возможные поступления
Подобный материал:
1   2   3   4   5   6   7   8   9

Таблица 12 - Возможные поступления


Состояние экономики
А, д. ед.
В, д. ед.

Спад
90
100

Нормальные условия
100
100

Бум
110
200


Если предложить, что три возмоожных состояния экономики равновероятны, то ожидаемое значение для каждого варианта составляет.100 д. ед. Лицо,положительно относящееся к риску,-это тот человек, который при выборе между вариантами сразличными степенями риска при одинаковых ожидаемых значениях, предпочитает более рискованный вариант (В). В тех же условиях лицо, отрицательно относящееся к риску, выбирает наименее рискованный вариант вариант (А). Лицо, безразличное к риску (нейтральное), может выбрать любой из двух вариантов, поскольку у них одно и тоже ожидаемое значение. Если говорить об инвесторах в целом, то исследования рынков ценных бумаг убедительно свидетельствуют, что большинство из инвесторов относятся к категории лиц, положительно относящихся к риску.

Рассмотрим, насколько полезны вычисления ожидаемых значений для выбора между альтернативными вариантами действий. Как выше сказано, ожидаемое значения представляют собой долгосрочные средние показатели, но решения не должны приниматься только на их значениях, поскольку это не позволяет учитывать отношение к риску лица, принимающего решение. Рассмотрим, например, ситуацию, когда два человека подбрасывают монетки и проигравший отдает победителю 5000 д. ед. Ожидаемое значение для игрока, который ставит на «орла», следующее:
Исход
Денежные поступление, д. ед.
Вероятность
Взвешенное значение, д. ед.

Орел
+5000
0,5
+2,500

Решка
-5000
0,5
-2,500

Ожидаемое значение
0


Ожидаемое значение в этом примере равняется нулю, но если игра состоится, то фактический ее исход будет не нулевым. Вычисление ожидаемого значения представляет средний исход только в том случае, если игра повториться в течение многих раз. Но если игра будет сыграна только раз, то маловероятно, что какой то игрок сочтет, что вычисленное ожидаемое значение с точки зрения принимаемого решения окажется для него полезной информацией. Фактически вычисленное ожидаемое значение исходит в данном случае из того, что каждый игрок безразлично относиться к результатам игры, а это может быть только в том случае, если оба игрока к риску нейтральны. А игрок, отрицательно относящийся к риску, посчитает, что это игра для него непривлекательна.

Поскольку большинство менеджеров в бизнесе, скорее всего, не могут быть отнесены к категории людей, которые относятся к риску нейтрально, и поскольку решения в бизнесе редко повторяются, необходимо дополнить их измерениями дисперсии, и там, где возможно, решения должны приниматься после сравнения распределения вероятностей при различных альтернативных вариантах действий.

В примерах, приведенных выше, принималось допущение, что размер прибылей является неопределенным из-за неопределенности спроса. На практике неопределенными могут быть более чем одна переменная (например, реализация и затраты), и при этом значения нескольких переменных могут зависеть от значений других переменных. В результате этого могут быть самые различные исходы, причем результаты одних исходов могут зависеть от предыдущих исходов. Полезным аналитическим инструментом для установления диапазона возможных вариантов действий и их возможных численных результатов является дерево решений.

Дерево решений - это диаграмма, показывающая несколько возможных вариантов действий и возможных событий, а также потенциальные исходы для каждого варианта действий. Здесь каждый вариант действий или события представлен отдельной ветвью, которая ведет к последующим ветвям, отражающим дальнейшие действия или возможные события. Дерево решений строится так, чтобы показать полный диапазон альтернатив и событий, которые могут произойти при всех анализируемых условиях. Ценность дерева решений определяется возможностью провести с его помощью логический анализ, позволяющий выбрать полную стратегию, учитывающую все возможные варианты до того, как компания выберет один из них. Рассмотрим следующий пример и воспользуемся им, чтобы показать, как дерево решений может применяться для принятия решений в условиях неопределенности.

Пример. Компания рассматривает, целесообразно ли ей разрабатывать новый продукт и выходить с ним на рынок. Затраты на разработку оцениваются в размере 180000 д.ед., и существует вероятность 0,75, что разработки будут успешными и 0,25 - что окончатся неудачей. Если разработки будут успешными, продукт будут выведен на рынок и при этом существуют следующие оценки:
  1. если продукт будет очень успешным, прибыль составит д. ед.540 000;
  2. если продукт будет средне успешным, прибыль составит д. ед.100 000;
  3. если продукт «провалится», убытки составят д. ед.400 000.

Каждое из приведенных выше вычислений прибыли и убытков сделано с учетом затрат на разработку в размере д. ед.180 000. Оцениваемая вероятности для каждого из указанных выше событий следующие:

1 Высокая успешность
0,4

2 Средняя успешность
0,3

3 Провал
0,3