Виды рисков и управление рисками в финансовом менеджменте. финансовый риск как объект управления. Понятие риска. Виды предпринимательского риска. Способы оценки степени риска. Различные методы анализа рисков. Организация управления рисками. [c.469]
Для того чтобы управлять риском, обеспечивать промышленную безопасность, необходимо отчётливо понимать, что происходит. Количественные методы анализа риска создают базу для эффективного управления риском. Как правило, анализ риска состоит из трёх этапов, первым из которых является идентификация опасностей, т.е. перечень нежелательных событий, приводящих к аварии. Второй этап - это оценка вероятности наступления аварийной ситуации. На этом этапе, как правило, используются статистические данные по аварийности и надёжности технической системы, применяются логические методы анализа типа дерево событий и дерево отказов , а также экспертная оценка специалистов в данной области. На заключительном этапе анализа риска проводят оценку воздействий последствий аварии на людей, имущество и окружающую среду. Анализ риска - всегда сочетание возможных последствий и вероятности аварии. [c.188]
Наиболее распространенными методами анализа рисков являются анализ чувствительности (уязвимости), анализ сценариев и моделирование рисков по методу Монте-Карло. [c.322]
Количественные методы анализа риска [c.269]
Одним из наиболее распространенных и удобных методов анализа риска является анализ чувствительности (уязвимости) критериев эффективности к изменению переменных параметров, составляющих часть выгод или затрат. Анализ чувствительности призван дать оценку того, насколько изменится эффективность проекта при определенном изменении одного из исходных параметров проекта (цен на продукцию, объемов производства и продаж, размера инвестиций, текущих затрат, налоговых ставок и т.д.). Чем сильнее зависимость критериев эффективности от изменения каких-либо переменных факторов, тем выше риск. [c.276]
В дополнение к рассмотренному выше методу анализа риска рекомендуется проводить анализ безубыточности, который является одним из важных элементов финансовой информации, используемой при оценке эффективности инвестиционных проектов. [c.278]
Наиболее сложным, трудоемким и дорогостоящим методом анализа рисков является метод Монте-Карло. Он, в основном, используется для анализа рисков крупных проектов в условиях недостаточного объема априорной информации. Этот метод заключается в построении имитационных моделей, позволяющих создать множество сценариев, согласующихся с заданными ограничениями на исходные переменные. [c.281]
Кроме рассмотренных методов анализа рисков проектных решений можно использовать и другие метод экспертных оценок, анализ целесообразности затрат, проверку устойчивости проекта, корректировку параметров, построение дерева решений и т.д. [c.282]
Вероятностные методы анализа рисков [c.201]
Данный метод анализа риска является развитием метода анализа чувствительности. В процессе анализа одновременному непротиворечивому (реалистическому) изменению подвергается вся группа переменных. [c.75]
Нечеткие описания в структуре метода анализа риска появляются в [c.54]
Анализ сценариев. Единичный риск проекта зависит от чувствительности его NPV к изменению важнейших переменных. Метод анализа риска, который рассматривает чувствительность NPV к изменениям важнейших переменных и диапазон вероятных значений переменных, — это и есть анализ сценариев. При его использовании аналитик должен получить у руководителя проекта оценки совокупности условий (например, объема реа- [c.206]
МЕТОДЫ АНАЛИЗА РИСКА [c.168]
МЕТОДЫ АНАЛИЗА. РИСКА — совокупность (система) способов, приемов и действий, включающих следующие аналитические-методы . . [c.168]
Конкретные методы анализа рисков и их влияния на эффективность проекта, а также методы управления ими требуют отдельного рассмотрения. [c.566]
Наряду с методами, рассмотренными выше, в экономической литературе рекомендуются и другие методы анализа рисков. Перечислим некоторые из них метод моделирования, анализ чувствительности, теория игр, прогнозный метод. [c.305]
Как мы отметили, существуют многочисленные методы анализа рисков, позволяющие руководству фирмы принимать решения в условиях неопределенности. Тем не менее эти методы еще не содержат достаточно обоснованных правил, позволяющих полностью избежать риска. Это объясняется тем, что разработанные к настоящему времени методы анализа риска базируются на достаточно абстрактных концепциях, которые очень сложно на практике представить в точной количественной форме. [c.305]
Ограниченность применения карт потоков как метода анализа риска связана с тем, что они ориентированы на процессы. Поэтому одновременно следует использовать иные методы получения исходной информации о рисках. Другой недостаток состоит в том, что карты сами по себе не указывают на уязвимость отдельных стадий производственного процесса. Даже когда из них с очевидностью следует, что тот или иной элемент является узким местом для данного процесса и его отказ может привести к серьезному ущербу, без привлечения дополнительных источников данных нельзя понять, насколько такая ситуация вероятна. Поэтому карты потоков должны дополняться сведениями о возможной частоте и тяжести прошлых убытков, почерпнутых, например, из опросных листов. [c.53]
Следующий метод анализа риска, который мы рассмотрим, носит название дерева отказов. Это графическое представление всей цепочки событий, последствия которых могут привести к некоторому главному событию. Иначе говоря, определяются пути, по которым отдельные индивидуальные события могут в результате их комбинированного воздействия привести к потенциально опасным ситуациям. В последние десятилетия этот метод получил широкое распространение во многих отраслях промышленности во всем мире. Применяется он также и для анализа предпринимательских и инвестиционных рисков. [c.71]
Существенным преимуществом теории вероятностей, которая широко используется при применении количественных методов анализа риска, является многовековой исторический опыт использования вероятностей и логических схем на их основе. Однако, когда неопределенность относительно будущего состояния объекта исследования теряет черты статистической неопределенности, классическая вероятность как измеримая в ходе испытаний характеристика массовых процессов становится неактуальной. Этот факт, а также вывод о нерациональности проведения вероятностных расчетов на основе аналоговых данных, сделанный выше, говорят о необходимости использования субъективных неклассических вероятностей. Отметим, что для ЛПР или инвестора расчеты, основанные на умозаключениях экспертов, более прозрачны по сравнению с расчетами, основанными на статистических исследованиях. Кроме того, их можно корректировать в любой момент в течение жизненного цикла проекта. Это позволит обеспечивать участников проекта актуальной информацией для своевременного управления рисками проекта. [c.21]
МЕТОДЫ АНАЛИЗА РИСКА И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ [c.206]
Каждый из существующих в настоящее время методов анализа риска и неопределенности имеет свою область применения и свои процедуры (которые во многом и определяют возможности метода). Все многообразие методов анализа риска при функциональном подходе разделяют на качественные и количественные (рис. 5.3.1). [c.234]
Экспертные методы анализа риска и неопределенности заключаются в привлечении специалистов для высказывания суждений о проблеме и последующем сведении результатов и предложений в систему, на базе которой и делаются выводы. Данный метод, как правило, выигрывает там, где нужно решать проблему, требующую широкого спектра знаний, различных точек зрения (иногда противоречивых), где нет строгой необходимости количественных оценок. [c.234]
Историко-ассоциативные методы анализа риска и неопределенности заключаются в привлечении сведений исторического характера. В этой связи возникает вопрос о правомерности использования сведений почерпнутых из истории. Например, в Японии в послевоенный период (после Второй мировой войны) крайне интересно и эффективно действовали так называемые кружки контроля качества . Членами кружков были 20 % всех работающих по найму каждый из таких кружковцев давал до 60 рационализаторских предложений в год, а это в свою очередь приносило 5 тысяч долларов средне- [c.234]
Литературно-фантастические аналогии как методы анализа риска и неопределенности заключаются в использовании литературных источников. [c.235]
Методы анализа риска в экономической деятельности [c.236]
| Рис. 5.3.1. Классификация методов анализа риска в экономической деятельности |  |
Одна из важнейших проблем ранжирования как метода анализа риска и неопределенности связана с тем, что сопоставление объектов осуществляется по нескольким показателям и строится на базе субъективных представлений. Результаты анализа нередко несут неоднозначность, а то и просто являются противоречивыми лидер по одному показателю очень часто бывает аутсайдером по другому (классический пример высокая доходность ценных корпоративных бумаг при высокой степени риска инвестиций). Поэтому в некоторых случаях рейтинги проводят по каждому показателю отдельно. Право определить, какое из ранжированных свойств (показателей, качеств и т.д.) является наиболее важным, предоставляется пользователям рейтингов. Другими словами, интерпретацию полученных значений сваливают на плечи тех, кому нужно что-то понять в сложившейся ситуации. Известны и другие подходы, например согласования рейтинговых данных на базе расчетов средневзвешенных величин с учетом коэффициентов весомости (важности, значимости и т.д.) показателей или специального математического и логического аппарата, например использование векторных полей и т.п. [c.262]
Количественные методы анализа риска в самом общем виде делят на статистические и аналитические. [c.263]
Статистические методы анализа риска базируются на ряде фундаментальных понятий. Прежде всего, таким понятием служит вероятность. Вероятность в этом случае связывают с возможностью неблагоприятного события. Необходимо отметить, что в инновационной, предпринимательской и других аналогичных видах деятельности определение риска зависит не только от природы неопределенности, которая может быть многофакторной и крайне сложной, но и от надежд, чаяний, веры и т.д. того, кто пытается дать анализ величине риска. В этом случае в рискологии используют другое понятие — по своей сущности обратное риску. Это понятие шанс, которое связывают с вероятностью благоприятного события. В этом случае величина ожидаемого риска может быть определена следующим образом [c.263]
Аналитические методы анализа риска зависят от той области деятельности, в которой производятся оценочные операции. [c.265]
В управлении инвестициями (управлении проектами) количественный анализ риска проводится по результатам оценки эффективности проекта с применением программных средств и в определенной последовательности. В.Д. Шапиро в справочном пособии по управлению проектами (Шапиро В.Д. 1996) предлагает следующие методы анализа риска [c.266]
Наиболее сложной проблемой здесь является оценка потенциальных последствий рисков, т.е. сумм на покрытие непредвиденных расходов. Для ее решения можно использовать все вышеперечисленные методы анализа рисков. Следующий шаг заключается в определении структуры резерва на покрытие непредвиденных расходов. При этом различают два подхода [c.272]
Методы анализа рисков [c.233]
В табл. 4.10 приведена характеристика наиболее часто используемых методов анализа рисков. [c.243]
Методы анализа рисков проекта [c.243]
Метод анализа рисков проекта Характеристика метода [c.243]
Анализ сценариев Единичный риск проекта зависит от чувствительности его NPV к изменению важнейших переменных и от диапазона их вероятных значений. Метод анализа риска, который рассматривает как чувствительность NPV к изменениям важнейших переменных, так и диапазон вероятных значений переменных, — это и есть анализ сценариев. При его использовании аналитик должен получить у руководителя проекта оценки совокупности условий, например, объема реализации в натуральных единицах, цены реализации, переменных издержек на единицу продукции, по наихудшему, среднему — наиболее вероятному и наилучшему вариантам, а также оценки их вероятности. Затем рассчитывают NPV по вариантам, его ожидаемое значение, сред-неквадратическое отклонение и коэффициент вариации — йота-коэффициент, характеризующий единичный риск проекта. Для этого используют формулы (3.3)—(3.6). [c.169]