S-p.su

Антикризисные новости
6 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

К методам количественного анализа рисков относятся

Методы количественного анализа риска

Наиболее распространенными методами количественного анализа риска являются статистические, аналитические, метод экспертных оценок, метод аналогов.

Статистические методы.

Суть статистических методов оценки риска заключается в определении вероятности возникновения потерь на основе статистических данных предшествующего периода и установлении области (зоны) риска, коэффициента риска и т.д. Достоинствами статистических методов является возможность анализировать и оценивать различные варианты развития событий и учитывать разные факторы рисков в рамках одного подхода. Основным недостатком этих методов считается необходимость использования в них вероятностных характеристик. Возможно применение следующих статистических методов: оценка вероятности исполнения, анализ вероятного распределения потока платежей, деревья решений, имитационное моделирование рисков, а также технология «Risk Metrics».

Метод оценки вероятности исполнения позволяет дать упрощенную статистическую оценку вероятности исполнения какого – либо решения путем расчета доли выполненных и невыполненных решений в общей сумме принятых решений.

Метод анализа вероятностных распределений потоков платежей позволяет при известном распределении вероятностей для каждого элемента потока платежей оценить возможные отклонения стоимостей потоков платежей от ожидаемых. Поток с наименьшей вариацией считается менее рисковым. Деревья решений обычно используются для анализа рисков событий, имеющих обозримое или разумное число вариантов развития. Они особо полезны в ситуациях, когда решения, принимаемые в момент времени t = n, сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего развития событий. Имитационное моделирование является одним из мощнейших методов анализа экономической системы; в общем случае под ним понимается процесс проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями сложных систем реального мира. Имитационное моделирование используется в тех случаях, когда проведение реальных экспериментов, например, с экономическими системами, неразумно, требует значительных затрат и/или не осуществимо на практике. Кроме того, часто практически невыполним или требует значительных затрат сбор необходимой информации для принятия решений, в подобных случаях отсутствующие фактические данные заменяются величинами, полученными в процессе имитационного эксперимента (т.е. генерированными компьютером).

Технология «Risk Metrics» разработана компанией «J.P. Morgan» для оценки риска рынка ценных бумаг. Методика подразумевает определение степени влияния риска на событие через вычисление «меры риска», то есть максимально возможного потенциального изменения цены портфеля, состоящего из различного набора финансовых инструментов, с заданной вероятностью и за заданный промежуток времени.

Позволяют определить вероятность возникновения потерь на основе математических моделей и используются в основном для анализа риска инвестиционных проектов. Возможно использование таких методов, как анализ чувствительности, метод корректировки нормы дисконта с учетом риска, метод эквивалентов, метод сценариев.

Анализ чувствительности сводится к исследованию зависимости некоторого результирующего показателя от вариации значений показателей, участвующих в его определении. Другими словами, этот метод позволяет получить ответы на вопросы вида: что будет с результирующей величиной, если изменится значение некоторой исходной величины?

Метод корректировки нормы дисконта с учетом риска является наиболее простым и вследствие этого наиболее применяемым на практике. Основная его идея заключается в корректировке некоторой базовой нормы дисконта, которая считается безрисковой или минимально приемлемой. Корректировка осуществляется путем прибавления величины требуемой премии за риск.

С помощью метода достоверных эквивалентов осуществляется корректировка ожидаемых значений потока платежей путем введения специальных понижающих коэффициентов (а) с целью приведения ожидаемых поступлений к величинам платежей, получение которых практически не вызывает сомнений и значения которых могут быть достоверно определены.

Метод сценариев позволяет совместить исследование чувствительности результирующего показателя с анализом вероятностных оценок его отклонений. С помощью этого метода можно получить достаточно наглядную картину для различных вариантов событий. Он представляет собой развитие методики анализа чувствительности, так как включает одновременное изменение нескольких факторов.

Метод экспертных оценок.

Представляет собой комплекс логических и математико – статистических методов и процедур по обработке результатов опроса группы экспертов, причем результаты опроса являются единственным источником информации. В этом случае возникает возможность использования интуиции, жизненного и профессионального опыта участников опроса. Метод используется тогда, когда недостаток или полное отсутствие информации не позволяет использовать другие возможности. Метод базируется на проведении опроса нескольких независимых экспертов, например, с целью оценки уровня риска или определения влияния различных факторов на уровень риска. Затем полученная информация анализируется и используется для достижения поставленной цели. Основным ограничением в его использовании является сложность в подборе необходимой группы экспертов.

Метод аналогов используется в том случае, когда применение иных методов по каким – либо причинам неприемлемо. Метод использует базу данных аналогичных объектов для выявления общих зависимостей и переноса их на исследуемый объект.

Дата добавления: 2014-11-29 ; Просмотров: 794 ; Нарушение авторских прав?

Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет

Методы количественной и качественной оценки рисков

При всесторонней оценке риска следует устанавливать для каждого абсолют­ного или относительного значения величины возможных потерь соответству­ющую вероятность возникновения такой величины.

При количественной оценке риска могут использоваться различные методы. В настоящее время наиболее распространенными являются: статистический (построение кривой риска); комбинированный; анализ целесообразности затрат; аналитический; метод ана­логий; метод имитационного моделирования и др.

При качественной оценке могут использоваться следующие методы: методы экспертных оценок (роза рисков, спираль рисков, метод Дельфи); метод «дерева решений»; метод сценариев и др.

Статистический методоценки риска заключается в том, что для расчета веро­ятностей возникновения потерь анализируются все статистические данные, каса­ющиеся результативности осуществления предприятием своей деятельности.

Чтобы количественно определить риск, необходимо знать все возможные по­следствия какого-нибудь отдельного действия и вероятность самих последствий. Значит, чтобы оценка риска была достоверной, отражающей реальное положение вещей, необходимо продуманно подойти как к оценке потерь, так и к оценке веро­ятностей их возникновения.

Как объективная, так и субъективная вероятности используются при опреде­лении двух важных критериев, которые помогают описывать и сравнивать выбор степени риска и являются главными инструментами статистического метода рас­чета риска:

• среднее (математическое) ожидаемое значение события (результата);

• изменчивость (колеблемость) возможного результата (дисперсия, стандарт­ное отклонение, коэффициент вариации).

Метод оценки риска с помощью построения кривой риска является самым при­емлемым способом статистической оценки риска для предприятий. Он не требует больших затрат, сложных математических вычислений и прост в ис­пользовании.

Для построения кривой риска и определения уровня потерь выделяют несколько зон (уровней, ступеней, областей) риска в зависимости от величины потерь:

-допустимого (минимального) риска;

-катастрофического (недопустимого) риска.

ПотериВыигрыш
Зона катастрофи­ческого риска ВЗона крити­ческого риска БЗона допустимого риска АБезрисковая зона

На рис.1 показаны основные зоны риска при расчете общего уровня риска предприятия.

Имущественное Расчетная Расчетная 0

состояние выручка прибыль

Рис. 1. Схема зон риска

Безрисковая зона — это область, в которой потери не ожидаются, ей соответ­ствуют нулевые или отрицательные потери.

Зона допустимого риска — это область, в которой потери меньше ожидаемой прибыли. Граница этой зоны соответствует уровню потерь, равному расчетной прибыли.

Зона критического риска — это область, в которой потери превышают величину ожидаемой прибыли, вплоть до величины полной расчетной выручки, представляющей сумму затрат и прибыли (валовой прибыли).

Зона катастрофического риска — это область потерь, кото­рые по своей величине превосходят критический уровень и в максимуме могут достигать величины, равной имущественному состоянию предприятия. Катаст­рофический риск способен привести к банкротству предприятия.

Читать еще:  Инфляционный риск это

Каждому из приведенных уровней риска соответствует вероятность опреде­ленного уровня потерь (степени риска) и вероятность того, что потери (риск) ока­жутся выше определенного уровня.

Для оценки уровня риска необходимо построить кривую распределения веро­ятностей потерь. Кривая представляет собой графическое изображение зависи­мости вероятности от их уровня, показывающее, насколько вероятно возникно­вение тех или иных потерь. При этом предполагается, что прибыль как случайная величина подчинена нормальному закону распределения.

Исходя из кривой вероятностей получения прибыли (рис. 2), строят кривую распреде­ления вероятностей возможных потерь прибыли, которую и называют кривой рис­ка (рис. 3)

На кривой распределения вероятностей потерь (рис. 3)выделяют четыре характерные точки. Точка 1 (DП= О и Р = Рр) определяет вероятность нулевых потерь прибыли. В соответствии с принятыми допущениями вероятность нулевых потерь максималь­на, но меньше единицы. Точка 2 (DП = Пр и Р = Рд) характеризуется величиной воз­можных потерь, равной ожидаемой прибыли, т. е. полной потерей прибыли, вероят­ность которой равна Рд . Точки 1 и 2 определяют положение зоны допустимого риска. Точка 3 (DП = ВР и Р = Ркр ) соответствует величине потерь, равных расчетной вы­ручке ВР. Вероятность таких потерь равна Ркр .Точки 2 и 3 определяют границы зоны критического риска. Точка 4 (DР=ИС и Р=Ркт)характеризуется потерями, равными имущественному состоянию предприятия, вероятность которых равна Ркт. Точки 3 и 4 определяют зону катастрофического риска.

Потери, превышающие имуществен­ное состояние предприятия, не рассматриваются, так как их невозможно взыскать.

Вероятности определенных уровней потерь являются важными показателями, позволяющими высказывать суждение об ожидаемом риске и его приемлемости, поэтому построенную кривую можно назвать кривой риска.

Если при оценке риска деятельности предприятия удается построить не всю кривую вероятностей риска, а только установить эти четыре точки, то за­дачу такой оценки можно считать успешно решенной. Знания величин этих пока­зателей в принципе достаточно, чтобы идти на обоснованный риск.

Статистический способ расчета степени риска требует наличия значительно­го массива данных, которые далеко не всегда имеются у предприятия.

Рис.2 Кривая распределения вероятностей получения прибыли

Рис.3. Кривая распределения вероятностей возникновения определенного уровня потерь прибыли.

Сбор и обработка данных могут потребовать массу времени и затрат. Поэтому часто при недостатке или отсутствии статистической информации приходится при­бегать и к другим методам.

Метод экспертных оценокможет быть реализован путем опроса и обработки мнений опытных специалистов в данной области, экспертов. Свои выводы об оценке риска эксперты могут сопровождать количественными данными вероят­ности возникновения различных величин потерь. По этим оценкам затем можно найти средние значения экспертных оценок. Но можно ограничиться и получе­нием экспертных оценок вероятностей допустимого и критического риска (или минимального, среднего, максимального риска) либо просто оценить наиболее вероятные потери в данном виде деятельности.

Комбинированный метод —комбинация из статистического и экспертного способов оценки риска является наиболее приемлемым вариантом эффективной оценки уровня риска предприятия.

Анализ целесообразности затраториентирован на идентификацию потенциаль­ных зон риска.

Метод аналогий.При использовании аналогов применяются базы данных о риске аналогичных проектов, углубленные опросы менеджеров проектов.

Данный метод оценки риска следует использовать с осторожностью; в боль­шинстве случаев он мало пригоден. Прежде всего, из-за того, что очень трудно создать предпосылки для будущего анализа, подготовить исчерпывающий и ре­алистический набор возможных сценариев, создать соответствующий банк данных аналогий; для большинства отрицательных по­следствий характерны определенные особенности. Кроме того, очень трудно найти аналогичные по параметрам развития предприятия; для боль­шинства предприятий характерна своя собственная специфика.

Метод «дерева решений». Он предполагает графическое построение различных вариантов, которые могут быть приняты. По «ветвям дерева» соотносят субъек­тивные и объективные оценки данных событий (экспертные оценки, размеры по­терь и доходов и т. д.). Следуя вдоль построенных «ветвей дерева», используя спе­циальные методики расчета вероятностей, оценивают каждый вариант пути. Это позволяет достаточно обоснованно подойти к определению степени риска и вы­бору оптимального решения, учитывающего интересы предприятия.

Вероятность успеха проекта (решения), т. е. учет риска и оценка его степени опре­деляется в зависимости от ряда факторов. Каждый из них может быть определен по табл.1, помогаю­щей вычислить вероятность успеха проектов.

При расчетах каждому классу присваиваются определенные оценки вероятно­сти успеха. Так, если проект относится к первому классу, то вероятность успеха оценивается в 0,9 (90%), между первым и вторым — 0,7; ко второму классу — 0,5; между вторым и третьим — 0,3; к третьему классу — 0,1.

Факторы, влияющие на оценку вероятности успеха проектов

Описание проекта
Класс 1Класс 2Класс 3
Вероятность успеха0,90,70,50,30,1
Фактор
Информацион­ныйТовар известен или хо­рошо известенТребования к измене­нию товара определены, но характеристики его известны лишь частично в общищих х чертахТовар на стадии проек­та, требования к нему известны лишь в общих чертах
технологическийОбычный технологический про­цесс на существу­ющем оборудованииНеобходимы некоторые новые технологические процессы и модернизация оборудо­ванияБольшинство технологических про­цессов будут новыми или
ЮридическийПредприятие имеет преимущество в патен­тах, сертификатах и лицензияхОтносительно свобод­ная возможность использовать патенты и получать лицензииПреимущественное положение в патентах и правах на лицензию имеют конкуренты
КадровыйРаботники предприятия являются признанными специалистами в данной областиНа предприятии такие же опытные специали­сты в данной области, как и у конкурентовОтсутствие опыта в данной области, тогда как другие в ней явля­ются специалистами

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Лучшие изречения: Как то на паре, один преподаватель сказал, когда лекция заканчивалась — это был конец пары: «Что-то тут концом пахнет». 8855 — | 8372 — или читать все.

Количественные методы анализа рисков

Количественные методы анализа риска делятся на статистические и аналитические.

Статистическиеметоды анализа риска базируются на ряде фундаментальных понятий. Прежде всего, таким понятием служит вероятность, которую 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. В этом случае в рискологии используют другое понятие, обратное по своей сущности риску — шанс, который связывают с вероятностью благоприятного события. В этом случае величина ожидаемого риска может быть определена следующим образом:

, (1.1)

где Rож — величина ожидаемого риска;

Ra° — реальная вероятность неблагоприятного исхода — объективное значение риска, получаемое на основе статистических закономерностей;

Рш — реальная вероятность благоприятного исхода — объективное значение шанса, получаемое на основе статистических значений;

Э — эмоциональная составляющая при оценке риска.

Шанс и риск образуют полную группу событий, так как это события, не зависимые друг от друга.

В тоже время Ra° определяется как:

(1.3)

где NН — число событий с неблагоприятным исходом;

NОБЩ — общее число аналогичных событий (успешных, неуспешных, нейтральных и т.д.).

Статистическая оценка риска предусматривает ряд процедур, которые зависят от конкретной ситуации. Обобщение имеющихся подходов позволяет предположить общую последовательность статистической оценки риска, которая состоит из аналитических и логических блоков.

Прежде всего, требуется качественное описание исходной ситуации, в основе которой лежат следующие положения (минимальный набор положений):

Читать еще:  Неприемлемый уровень риска

· анализируемая деятельность имеет закономерный характер, в то же время закономерности имеют стохастическую природу, т.е. результат каждого конкретного события имеет случайную составляющую;

· получаемые результаты от случайной составляющей подчиняются общим правилам математической статистики;

· риск и шанс образуют полную группу событий;

· объективное значение риска оценивается вероятностью возникновения неблагоприятной ситуации в ходе реализации события, причем природа неопределенности остается неизменной от события к событию. В случае изменения природы неопределенности меняется характер риска;

· при оценке рисков в зависимости от природы деятельности используют дополнительные представления, например для оценки рисков деятельности в экономической сфере, аппарат теории полезности, позволяющий учитывать различные аспекты оцениваемых событий.

В соответствии с вышеизложенными положениями для оценки экономических рисков величина ожидаемого риска будет иметь вид:

(1.4)

где U – оценка «неблагожелательности» ситуации в ходе экономической деятельности.

Аналитические методы изучения риска зависят от той области деятельности, в которой производятся оценочные операции.

В управлении инвестициями (управлении проектами) количественный анализ риска проводится по результатам оценки эффективности проекта с применением программных средств и проводится в определенной последовательности.

Выделяют следующие методы анализа риска:

· проверка устойчивости и определение предельных значений параметров проекта;

· определение точки безубыточности;

· корректировка параметров проекта;

· построение дерева решений; формализованное описание неопределенности.

Ниже представлены методы анализа рисков и их сущность (табл. 1.2).

Методы анализа риска

Название методаСущность метода
Анализ чувствительностиДает оценку того, насколько сильно изменится эффективность при определенном изменении одного из исходных параметров проекта (чем сильнее эта зависимость, тем выше риск). Анализ чувствительности проекта применяется: 1. для определения факторов, в наибольшей степени оказывающих влияние на результаты проекта. Для этого: · определяются наиболее значимые факторы и их вероятное (базовое) значение; · рассчитывается показатель ЧДД при базовых значениях; · один из факторов изменяется в определенных пределах и рассчитывается ЧДД при каждом новом значении этого фактора; · сравнивается чувствительность проекта к каждому фактору и определяются важнейшие из них. В результате проведения расчетов определяются факторы, имеющие наибольшее влияние на ЧДД проекта, знание которых позволит вовремя принять дополнительные меры, уменьшающие вероятное наступление нежелательных событий; 2. для сравнительного анализа проектов — как повлияет изменение труднопрогнозируемых факторов на эффективность проекта.
Проверка устойчивостиПредусматривает разработку сценариев развития проекта в базовом и других вариантах проекта, определяется организационно-экономический механизм реализации проекта: доходы, потери и показатели эффективности у отдельных участников, государства и населения. Влияние факторов риска на норму дисконта не учитывается. Проект считается устойчивым и эффективным, если во всех рассмотренных ситуациях интересы участников соблюдаются, а возможные нежелательные последствия устраняются за счет управления рисками.
Точка безубыточностиЯвляется одним из наиболее важных показателей, характеризующих объем продаж, при котором выручка от реализации продукции совпадает с издержками производства. При определении этого показателя принимается, что издержки на производство продукции могут быть разделены на условно-постоянные издержки (Зс) и условно-переменные,изменяющиеся прямо пропорционально объему производства (3v). Точка безубыточности (Q) определяется: Q=Зс/(Ц-Зу), где Ц — цена единицы продукции. Для подтверждения эффективности планируемого производства необходимо, чтобы значение точки безубыточности было меньше значений номинальных объемов производства и продаж.
Корректировка параметров проектаВозможная неопределенность условий реализации проекта может учитываться также путем корректировки параметров и применяемых в расчете экономических нормативов, замены их проектных значений на ожидаемые.
В этих целях сроки строительства и выполнения других работ увеличиваются на среднюю величину возможных задержек; учитывается среднее увеличение стоимости строительства, обусловленное ошибками проектной организации, пересмотром проектных решений в ходе строительства и непредвиденными расходами; учитывается запаздывание платежей, неритмичность поставок сырья и материалов, внеплановые отказы оборудования, допускаемые персоналом нарушения технологии, уплачиваемые и получаемые штрафы и иные санкции; в случае если проектом не предусмотрено страхование участника от определенного вида инвестиционного риска, в состав его затрат включаются ожидаемые потери от этого риска; увеличивается норма дисконта и требуемая ВНД.
Формализованное описание неопределенностиПрименительно к видам неопределенности, наиболее часто встречающимся при оценке инвестиционных проектов, этот метод включает следующие этапы: 1. описание всего множества возможных условий реализации проекта в форме соответствующих сценариев или моделей, учитывающих систему ограничений на значения основных технических, экономических и т.п. параметров проекта; затраты (включая возможные санкции и затраты, связанные со страхованием и резервированием); 2. преобразование исходной информации о факторах неопределенности в информацию о вероятностях отдельных условий реализации и соответствующих показателях эффективности или об интервалах их изменения;
3. определение показателей эффективности проекта в целом с учетом неопределенности условий его реализации — показателей ожидаемой эффективности. Если вероятности различных условий реализации проекта известны, то ожидаемый интегральный эффект рассчитывается по формуле математического ожидания: Эож = Э*Р, где Эож — ожидаемый интегральный эффект, Э — интегральный эффект при условии реализации, Р — вероятность реализации этого условия.
Анализ сценариев развитияЯвляется наименее трудоемким методом формализованного описания неопределенности. Достоинством этого метода является то, что он позволяет оценить одновременное влияние нескольких параметров на конечные результаты проекта через вероятность наступления каждого сценария.
Дерево решенийИспользуется для анализа рисков проектов, имеющих обозримое количество вариантов развития. Последовательность сбора данных для построения дерева решений: · определение состава и продолжительности фаз жизненного цикла проекта; · определение ключевых событий, которые могут повлиять на дальнейшее развитие проекта; · определение времени наступления ключевых событий;
· формулировка всех возможных решений, которые могут быть приняты в результате наступления каждого ключевого события; · определение вероятности принятия каждого решения; · определение стоимости каждого этапа осуществления проекта в текущих ценах. На основании полученных данных строится дерево решений. Его узлы представляют собой ключевые события, а стрелки, соединяющие узлы, — проводимые работы по реализации проекта. В результате построения дерева решений определяется вероятность каждого сценария развития проекта. Положительная величина интегрального ЧДД указывает на приемлемую степень риска, связанного с осуществлением проекта.
Метод Монте-КарлоЯвляется методом формализованного описания неопределенности, используемым в наиболее сложных для прогнозирования проекта и основан на применении имитационных моделей, позволяющих создать множество сценариев, которые согласуются с заданными ограничениями на исходные переменные. При этом в качестве ожидаемого интегрального эффекта проекта рассматриваются вероятностные величины показателей эффективности проекта — как правило, чистый дисконтный доход; Эi — интегральный эффект (ЧДДi) при i-ом прогоне созданной имитационной модели; Pi — постоянная величина для каждого прогона равная 1/n, где n — общее число прогонов модели.

Таким образом, при наличии значительной неопределенности при реализации проекта и возможности существенных изменений инвестор и/или кредитор нуждаются не только в максимальном расчете возможных изменений и связанным с ними риском, но и предусматривают различные варианты снижения риска и недопущения возникновения нежелательного поворота событий.

Последнее изменение этой страницы: 2016-09-05; Нарушение авторского права страницы

К методам количественного анализа рисков относятся

11.3. Анализ риска и методы количественного анализа

Риск, которому подвергается организация, — это возможная угроза разорения или несения больших финансовых потерь, из-за которых весь бизнес может оказаться под угрозой. Поскольку вероятность потерпеть неудачу присутствует всегда, возникает вопрос о способах минимизации риска. Для ответа на этот вопрос нужно количественно определить риск, что позволит сравнить величину риска различных вариантов решения и остановиться на том, что наиболее соответствует выбранной предприятием стратегии риска.
При анализе риска следует принять во внимание ряд важных моментов:
— потери от риска независимы друг от друга;
— потери по одному направлению деятельности не всегда увеличивают вероятность потери по другому, за исключением форсмажорных обстоятельств;
— максимально возможный ущерб не должен быть выше финансовых возможностей участника.
Анализ рисков подразделяется на два дополняющих друг друга вида: качественный и количественный. При качественном анализе можно определить факторы и потенциальные области риска, выявить возможные его виды. Количественный анализ позволяет количественно выразить риски, провести их анализ и сравнение. При количественном анализе риска используются различные методы. В последнее время наиболее распространенными являются:
• статистический метод;
• анализ целесообразности затрат;
• метод экспертных оценок;
• аналитические методы;
• метод аналогий;
• анализ финансовой устойчивости предприятия и оценка его платежеспособности.
Статистический метод основан на изучении статистики потерь и прибылей, имевших место на данном или аналогичном предприятии, с целью определения вероятности события, установления величины риска. Под вероятностью понимается возможность получения определенного результата. Величина, или степень, риска измеряется двумя показателями: средним ожидаемым значением и изменчивостью или колебанием предполагаемого результата. Среднее ожидаемое значение связано с неопределенностью ситуации, оно выражается в виде средневзвешенной величины всех возможных результатов Е(х), где вероятность каждого результата (А) используется в качестве частоты или веса соответствующего значения (х). В общем виде это можно записать так:

Читать еще:  Экономические критерии оценки эффективности управления риском

Средняя величина представляет собой обобщенную количественную характеристику и не позволяет принять решение в пользу какого-либо варианта вложения денежных средств. Для окончательного решения необходимо измерить колебание показателей, т.е. определить меру колебания возможного результата. Колеблемость возможного результата представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от средней величины. Для ее определения обычно вычисляют дисперсию, или среднее квадратическое отклонение.
Дисперсия представляет собой среднее взвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых:

где σ 2 — дисперсия;
х — ожидаемое значение для каждого случая наблюдения;
е — среднее ожидаемое значение;
А — частота случаев, или число наблюдений.
Коэффициент вариации — это отношение среднего квадратичного отклонения к средней арифметической. Он показывает степень отклонения полученных значений.

где V— коэффициент вариации, %;
σ — среднее квадратичное отклонение;
е — среднее арифметическое.
Коэффициент вариации позволяет сравнивать колеблемость признаков, имеющих разные единицы измерения. Чем выше коэффициент вариации, тем сильнее колеблемость признака. Установлена следующая оценка коэффициентов вариации:
— до 10% — слабая колеблемость;
— 10—25% — умеренная колеблемость;
— свыше 25% — высокая колеблемость.
В нашем примере среднее квадратическое отклонение составляет:
— в мероприятии А:
— в мероприятии Б:
Коэффициент вариации:
— для мероприятия A : VA = 16,917;
— для мероприятия Б : VБ = 20,609.
Коэффициент вариации при вложении капитала в мероприятие А меньше, чем при вложении в мероприятие Б. Следовательно, мероприятие А сопряжено с меньшим риском, а значит, предпочтительнее. Дисперсионный метод успешно применяется и при наличии более чем двух альтернативных признаков.
В тех случаях, когда информация ограничена, для количественного анализа риска используются аналитические методы, или стандартные функции распределения вероятностей. Например, нормальное распределение, или распределение Гаусса, показательное (экспоненциальное) распределение вероятностей, довольно широко используемое в расчетах надежности, а также распределение Пуассона, которое часто применяется в теории массового обслуживания.
Вероятностная оценка риска математически достаточно разработана, но полагаться только на математические расчеты в предпринимательской деятельности не всегда приемлемо, так как точность расчетов во многом зависит от исходных данных.
Метод экспертных оценок основан на обобщении мнений специалистов-экспертов о возможных вероятностях риска. Интуитивные характеристики, основанные на знаниях и опыте эксперта, дают в большинстве случаев достаточно точные оценки. Экспертные методы позволяют быстро и без больших временных и трудовых затрат получить информацию, необходимую для разработки и принятия управленческого решения.
Метод аналогий чаще всего используется при анализе рисков нового проекта. Проект рассматривается как организм, имеющий определенные периоды своего развития. Жизненный цикл проекта состоит из этапов: разработки, выведения на рынок, роста, зрелости и упадка. Анализируя жизненный цикл проекта, можно получить информацию о каждом отдельном этапе проекта, выявить причины нежелательных последствий, оценить степень риска. Однако на практике обычно достаточно сложно собрать соответствующую информацию.
Метод оценки платежеспособности и финансовой устойчивости организации позволяет предусмотреть вероятность банкротства. В первую очередь анализу подвергаются сведения, содержащиеся в документах годовой бухгалтер — ской отчетности. Основными критериями неплатежеспособности, характеризующими структуру баланса, являются коэффициент текущей ликвидности, коэффициент обеспеченности собственными средствами и коэффициент восстановления (утраты) платежеспособности. На основании указанной системы показателей возможно оценить вероятность наступления неплатежеспособности организации.
Применение различных методов финансового анализа позволяет выявить слабые места в экономике организации, охарактеризовать ее ликвидность, финансовую устойчивость, рентабельность, отдачу средств и рыночную активность. Однако обычно вывод о вероятности банкротства можно сделать только на основе сопоставления показателей данного предприятия и аналогичных предприятий, обанкротившихся или избежавших банкротства.
Метод целесообразности затрат позволяет определить критический объем производства или продаж, т.е. нижний предельный размер выпуска продукции, при котором прибыль равна нулю. Производство продукции в объемах меньше критического приносит только убытки. Критический объем производства необходимо оценивать при освоении новой проекции и при сокращении выпуска продукции, вызванного падением спроса, сокращением поставок материалов и комплектующих изделий, заменой продукции на новую, ужесточением экологических требований и другими причинами. Для проведения соответствующих расчетов все затраты на производство и реализацию продукции подразделяют на переменные (материалы, комплектующие изделия, инструменты, заработная плата, расходы на транспорт и т.п.) и постоянные (амортизационные отчисления, управленческие расходы, арендная плата, проценты за кредит и т.п.).
Критический объект производства ( О ) можно представить в следующем виде:

где Ц — цена изделия (единицы продукции), руб.;
Зпост —постоянные затраты, руб.;
3 — переменные затраты, руб.
Некоторые зарубежные авторы называют критический объем производства порогом рентабельности и используют этот показатель для оценки финансовой устойчивости предприятия. Чем больше разность между фактическим объемом производства и критическим, тем выше финансовая устойчивость.
Любое изменение объема производства (продаж) оказывает существенное влияние на прибыль. Данная зависимость именуется эффектом производственного (или операционного) левериджа. Производственный леверидж показывает степень влияния постоянных затрат на прибыль (убытки) при изменениях объема производства.
— Производственный леверидж (Л ) можно представить в следующем виде:

где П — балансовая прибыль от реализации (до выплаты налога на прибыль, процентов по кредитам и дивидендам);
В — выручка от реализации;
3 — переменные затраты;
Зпост — постоянные затраты.
Из приведенного соотношения следует, что чем больше удельный вес постоянных затрат в общей сумме издержек при некотором объеме производства, тем выше производственный леверидж, а следовательно, тем выше предпринимательский риск. Работать с высоким производственным левериджем могут только те предприятия, которые в состоянии обеспечить большие объемы производства и сбыта, имеют устойчивый спрос на свою продукцию.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector