- •Значение неопределенности и риска в современной экономике
- •2. Идентификация риска предприятия
- •Классификатор рисков
- •Факторы
- •3. Методики по определению экономического Риска
- •3.1. Статистические методы
- •3.1.1. Вероятностные методы
- •Шкала оценки уровня риска
- •3.1.2. Методы колеблемости (изменчивости)
- •Оценка значений коэффициента вариации
- •Возможные случаи при анализе альтернативных проектов
- •3.1.3. Комбинированные методы
- •3.2. Аналитические методы и модели
- •3.2.1. Игровые методы и модели
- •3.2.1.1. Метод выбора рационального объема производства продукции
- •Матрица прибыли
- •Матрица рисков
- •3.2.1.2. Имитационное моделирование методом монте-карло
- •3.2.2. Метод анализа целесообразности затрат
- •3.2.3. Расчет и анализ показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятия
- •3.2.3.1. Методика определения и анализа точки безубыточности
- •Исходные данные
- •3.2.3.2. Методика анализа нормы прибыли
- •3.2.3.3. Методы расчета системы показателей
- •3.2.4. Методы оценки риска банкротства предприятия
- •3.2.4.1. Общие сведения о несостоятельности и банкротстве
- •3.2.4.2. Модели определения и оценки риска банкротства
- •Шкала оценки значения двухфакторной модели
- •Шкала оценки показателя z2
- •Модель определения риска банкротства предприятия
- •Шкала оценки риска банкротства предприятия
- •Система показателей у. Бивера для диагностики
- •3.2.4.3. Индикаторы риска банкротства предприятия
- •3.3. Прочие методы и модели
- •3.3.1. Метод экспертных оценок
- •Шкала вероятности оценки наступления события
- •3.3.2. Модель Джона Аргенти «а-модель»
- •Расчет «а-модели»
- •3.3.3. Метод использования аналогов
- •3.3.4. Построение дерева решений
- •Дерево решений
- •3.3.5. Анализ сценариев развития
- •Данные для решения задачи
- •Определение интегрального решения
- •3.3.6. Комбинированные методы
3.3.3. Метод использования аналогов
В методе «Использование аналогов» эксперты находят ситуацию аналогичную той, которая сложилась на изучаемом предприятии, и сравнивают промежуточные и конечные результаты по каждому этапу ее изменения у аналогичных предприятий, оценивают степень риска создавшегося положения в настоящее время и на будущее.
Для этого разрабатывают сетевую модель реализации данного мероприятия и накладывают на нее аналог. После этого на основе логического анализа формируют основные этапы внедрения предложенного мероприятия и оценивают степень риска на каждом из выделенных этапов на основе сопоставления с аналогом.
3.3.4. Построение дерева решений
Построение дерева решений (целей) обычно используется для анализа риска при небольшом количестве вариантов развития событий. Аналитику проекта, осуществляющему построение дерева решений, необходимо располагать достаточным объемом информации, чтобы разработать возможные сценарии развития событий с учетом вероятности и времени их наступления.
Процесс принятия решений с помощью дерева решений в общем случае предполагает выполнение следующих пяти этапов.
Этап 1. Формулирование задачи, определение факторов, влияющих на исследуемую проблему и выделение ключевых факторов. На данном этапе определяются возможности по сбору информации; составляется перечень событий, которые с определенной вероятностью могут произойти; устанавливается временной порядок наступления событий, в исходах которых, содержится полезная и доступная информация и тех последовательных действий, которые можно предпринять.
Этап 2. Построение дерева решений. Может использоваться как общеизвестная графическая, так и табличная форма (см. табл. 3.16) построения дерева решений.
Этап 3. Оценка вероятностей состояния среды, то есть определение вероятностей возникновения каждого конкретного события. Вероятности определяются либо на основании статистики, либо экспертным путем.
Этап 4. Установление выигрышей. Для каждой возможной комбинации альтернатив (действий) и состояний среды определяются получаемые доходы или осуществляемые затраты.
Этап 5. Решение задачи.
В зависимости от отношения к риску решение задачи может выполняться с позиции как объективиста, так и субъективиста. Индивид, для которого безусловный денежный эквивалент (БДЭ) равен ожидаемой денежной оценке (ОДО) игры называется объективистом. Индивид, для которого БДЭ не равен ОДО игры называется субъективистом.
БДЭ – это максимальная сумма денег, которую может заплатить лицо принимающее решение (ЛПР) за участие в игре или та минимальная сумма денег, за которую он готов отказаться от игры.
ОДО – средний выигрыш в игре, который рассчитывается как сумма произведений размеров выигрышей на вероятности этих выигрышей.
Проиллюстрируем решение задачи с помощью построения дерева решений табличной формы на примере.
Для реализации производимого на предприятии товара были предложены следующие методы его продвижения (см. табл. 3.17). Так как вероятности исходов неизвестны, принимается гипотеза “50/50”.
Таблица 3.17