Лекция 7 Комплексный показатель риска. Методика оценки рисковой ситуации на основе комплексного показателя
План лекции
1 Составление модели комплексного показателя
2 Интегральный метод оценки факторных влияний
Данная методика позволит достаточно глубоко, системно и комплексно решить проблему анализа рисковой ситуации и разработать пути снижения потерь от рисков в соответствии с влияющими (возмущающими) факторами в системе. (19)
После составления исчерпывающего перечня рисков на планируемый период времени и определения приоритетных рисков в соответствии со сферами деятельности исследуемого объекта, необходимо определить круг рисковых факторов. Это обобщающие показатели, дополняемые частными, на основе которых и строится модель комплексного показателя риска (19, с.58-61).
В заключении определяется уровень риска и устанавливается взаимосвязь между рисковыми факторами и влияние их на ожидаемые экономические результаты деятельности предприятия. Для этого применяется интегральный метод оценки факторных влияний.
Например, для системы предприятий химико-лесного комплекса одним из основных показателей рисковой ситуации можно считать риск изменения потребительского спроса. Факторным индексом для данного показателя считаем индекс объемов реализации, который характеризует динамику доли реализованной продукции в общем выпуске товарной продукции. При положительном индексе уровень риска снижается, при отрицательном индексе – повышается.
|
|
|
При наличии подробного перечня факторов риска, их количественных характеристик на основе комплексного показателя с достаточной степенью достоверности определяется уровень влияния каждого фактора на результативный показатель.
Таким образом, задача оценки риска деятельности предприятия на основе данной методики сводится к определению комплексного показателя на основе факторов с агрегированием приемов качественного и количественного анализа. Для этого выбирается исходная система показателей, обеспечивается сравнимость оцениваемых показателей, проводится экспериментальная проверка адекватности обобщающих оценок реальной действительности. (19)
Лекция 8 Математико-статистические методы анализа влияния рисковых факторов на ситуацию
План лекции
1 Научные положения, применимые для оценки рисковых ситуаций
2 Возможности и ограничения применения различных методов оценки рисков
Развитие научных положений, которые применимы для оценки рисковой, неопределённой ситуации, в динамике можно представить на следующей схеме, предложенной на рисунке 2.1.
1900
Цепи Маркова
1910
Модели ожидаемого состояния
|
|
|
Инвентаризационные (описывающие) модели
1920
1930
Модели назначения
1940
Транспортные модели
Теория игр
Линейное программирование
1950
Динамическое программирование
Сетевые модели
Дерево/таблица решений
1960
Целевое программирование
1970
Вспомогательные (обеспечивающие) системы
Экспертные системы
1980 Рисунок 2.1- Развитие научных положений
Таблица 2.4 – Зависимость между проблемами и методами анализа
| Инструмент (метод) Проблема | Таблица реше-ний | Дерево реше-ний | Теория игр | Прогно-зирова-ние | Мат. Программирование | Целевое программирование | Развет-вление, ограни-чение | Транс-порти-рова-ние | PERT/ CPM | Динами-ческое програм-мирование | Цепи Мар-кова | Инвен-тариза-ция | Ожида-ние уровня | Ими-тация | Правила (поря-док) | Обеспе-чиваю-щие системы | Экспе-ртные системы |
| Распределение | Х | Х | Х | Х | |||||||||||||
| Назначение | Х | Х | Х | Х | Х | Х | |||||||||||
| Пределы | Х | Х | |||||||||||||||
| Принятие конкурентно способных решений | Х | Х | |||||||||||||||
| Описание | Х | Х | Х | Х | |||||||||||||
| Прогнозирование уровня | Х | Х | |||||||||||||||
| Предсказание поведения системы | Х | Х | Х | Х | Х | Х | |||||||||||
| Сложное, среднее, неструктурное | Х | Х | Х | Х | |||||||||||||
| Смешанная или качественная | Х | Х |
|
|
|
В таблице 2.4 представлена взаимосвязь между проблемами и инструментами (методами) анализа ситуаций.
На основе рассмотренной взаимосвязи между методами и проблемами можно проследить зависимость между принятием решений в различных ситуациях и научными инструментами для этого (см. Табл. 2.5).
Таблица 2.5 – Методы принятия решений в различных ситуациях
 Ситуация (с точки зрения информации)
Методы
| Уверен-ность | Риск | Неопределенность |
| 1 | 2 | 3 | 4 |
| Таблицы и деревья решений | х | х | х |
| Теория игр | - | х | х |
| Прогнозирование | х | х | - |
| Линейное программирование | х | - | - |
| Разветвление и ограничения | х | - | - |
| Целочисленное программирование | х | - | - |
| Целевое программирование | х | - | - |
| Транспортирование | х | - | - |
| СРМ | х | - | - |
| Стохастическое программирование | х | х | |
| Pert | - | х | - |
| Динамическое программирование | х | х | - |
| Цепи Маркова | - | х | - |
| Инвентаризация | х | х | - |
| Ранжирование | - | х | - |
| Имитация | х | х | - |
Исходя из данных таблицы 2.5, можно сделать вывод о том, что в условиях рисковой ситуации не все инструменты пригодны для анализа. Если рассматривать ситуацию с точки зрения неопределённости (а это также рисковый вариант), то методов для анализа может быть применено только два.
|
|
|
Таблицы решений содержат четыре основных элемента:
1).Альтернативные пути получения результата (альтернативные исходы) – переменные решений.
2).Положение дел – неуправляемые переменные событий.
3).Вероятности наступления событий.
4).Результаты – исходы (доход и т.п.).
Деревья решений основываются при проведении анализа на следующих элементах: последовательность принятия решений, “узлы и разветвления” (ключевые события и альтернативные пути достижения результата), ветви, оценивание дерева (анализ путей принятия решений). Последовательность процедуры выбора наиболее предпочтительных альтернатив с помощью дерева решений можно представить в виде этапов:
1).Анализ проблемы, т.е. установление возможных вариантов решений, которые могут быть приняты, и факторов, которые могут оказать влияние на результаты решений.
2).Оценка вероятности каждого из событий сети и расчёт суммарной вероятности каждого исхода.
3).Распределение затрат по видам работ и оценка стоимости “задержки”.
4).Последовательная переоценка событий с учётом предварительных результатов.
Pert (программа оценки методики) и СРМ (метод критического пути) были разработаны Дю Понтом в конце 1950-х годов. Процедура применения этого инструмента состоит из следующих этапов:
1).Формулировка (исходные данные): анализ предположений, порядок действий (алгоритм), оценка временных и стоимостных параметров.
2).Решение (выводы, результаты): графическое представление информации, анализ действий, анализ результатов.
3).Анализ и рекомендации по применению: рекомендации по контролю и регулированию, по использованию ресурсов.
Анализ ситуации с помощью метода Pert основан на определении оптимистичной, пессимистичной и наиболее вероятной оценок события. На основе этих трёх оценок определяется ожидаемая продолжительность выполнения события. Эти оценки используются для определения вероятностей наступления события с течением времени, т.е. для b- распределения. Рассчитывается стандартное отклонение и коэффициент вариации, который рассматривается как степень риска.
Анализ Маркова назван по имени русского математика А. Маркова, который разработал свою методику (так называемые цепи Маркова) в 1907 году. Анализ Маркова представляет собой процедуру, которая может использоваться для описания поведения системы в динамической ситуации с учетом фактора времени. Известны следующие положения этого метода:
1).Система имеет ограниченное число дискретных величин, которые не могут быть выведенными из системы, однажды появившись.
2).Состояние системы в каждом данном периоде зависит только от условий в предшествующем периоде и от переходных вероятностей.
3).Вероятности постоянны по времени.
4).Изменения в системе могут происходить только один раз за каждый период (например, раз в месяц).
5).Переходные вероятности составляют переходную матрицу. Переходные периоды появляются с определённой вероятностью и регулярностью.
Исходные данные Полученные данные
 |  |
Матрица перехода Устойчивое состояние
(равновесие)
 |  |
Существующие Вероятность существования
(исходные) системы в каждом положении
положения в каждый заданный момент
времени
Рисунок 2.2 – Информационная база
Процесс Маркова описывает движение системы из определённого состояния в текущий временной период к одному из n возможных состояний в следующий период. Система движется (развивается) в неопределённой среде. Этот процесс связан с переходом вероятностей Pij, которые представляют собой вероятности того, что система, находясь в положении i, движется к положению j в следующий период времени. Это основа анализа Маркова.
Имитация – следующий метод анализа ситуации. Согласно словаря – это процесс подражания или симулирования действительности. В экономической практике и науке – это методика для проведения экспериментов с математическим обеспечением модели поведения системы в определённый период времени.
Существуют следующие виды имитации:
n вероятностная;
n зависящая и независящая от временного фактора;
n явная (видимая);
n деловые игры;
n имитация больших систем.
Имитационное экспериментирование должно учитывать обстоятельства возможного риска ситуации.
Дата добавления: 2020-04-25; просмотров: 165; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!