Оценка риска

из "Методы и модели управления фирмой "

Под объективным рыночным состоянием понимается конъюнктура рынка, т. е. отнесенная к определенному моменту времени ситуация, характеризуемая соотношением спроса и предложения, динамикой цен и товарных запасов, наличием конкурентов и их положением и т. д. Например, объективные рыночные состояния могут быть определены как отличное , хорошее , нормальное , ниже среднего , плохое . [c.180]
Под полезностью можно понимать, какой результат будет иметь фирма после реализации новых товаров, причем результат должен выражаться количественно. Это может быть валовая выручка, объем продаж в натуральном выражении, чистая прибыль и т. д. [c.180]
Графическая иллюстрация зависимости (9.5) представлена на рис. 9.3. Чем меньше энтропия H(At), тем меньше неопределенность выбираемого варианта. [c.180]
Однако знание того, какой вариант имеет большую определенность, еще не позволяет сделать окончательный вывод, поскольку здесь не учитывается полезность aik при вероятности Pik. Итак, энтропию можно использовать только для сравнения неопределенности выбираемых вариантов. Ее можно учитывать как справочный материал при анализе. Чем больше неопределенность рыночных состояний, чем больше интервал изменения полезности или выше отклонение возможной полезности от ожидаемой, тем выше степень риска. [c.181]
Коэффициенты вариации также можно использовать для измерения риска при освоении новых товаров. Чем больше значение V(At ), тем выше риск варианта А. [c.182]
Определим AR = max М(Д ) ,z = 1,/и. Д = min D(Ai) ,i = i,m. [c.182]
Наконец, осуществляется сравнение вариантов PRI и Д . В случае совпадения вариантов сразу получают оптимальный вариант Ао t вывода нового товара на рынок как с учетом внутренних возможностей фирмы, так и рыночной конъюнктуры (внешней среды). Если варианты не совпадают, то решение может быть принято ответственным лицом либо снова должны быть произведены дополнительные расчеты, связанные со сравнением математических ожиданий и дисперсией -обоих вариантов. [c.182]
Рассмотрим пример определения А . Предположим, что в результате маркетинговых исследований были получены исходные данные по трем вариантам, которые представлены в табл. 9.5. [c.182]
Полезность в данном примере выражена в виде валовой прибыли, измеряемой в тыс. руб. Если aik О, то предприятие несет убытки. Вычислим значения показателей всех выбираемых вариантов математическое ожидание М(Л ) по формуле (9.6), дисперсию (Л ) по формуле (9.7), энтропию Я(Л(.) по формуле (9.5), среднее квадратичное отклонение а(Л(.) по формуле (9.8), коэффициент вариации У(Л(.) по формуле (9.9). Результаты расчетов поместим в табл. 9.6. [c.182]
В нашем примере AR = Л2 = max 33,7 39 33,5 = 39, А= Л3= min 735,21 1149 125,25 = 125,25. [c.182]
Таким образом, вариант А2 имеет максимальную ожидаемую полезность, а вариант А3 минимальную дисперсию. По показателю энтропия второй и третий варианты совпадают Я(Л2) = Я(Л3) = 0,348. Минимальное среднее квадратичное отклонение а(Л3) = щт 27,115 33,897 11,191 = 11,191. Минимальное значение коэффициента вариации опять-таки у варианта Л3 V(A3) = 33,41. Произведенные расчеты показывают, что нужно выбрать вариант A kt - А3 как вариант с минимальным риском. [c.183]

Вернуться к основной статье