Добавил:

ivanov666 Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Башкирский Государственный Аграрный Университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

Предпринимательские риски в российской экономике. Учебное пособие для бакалавриата

.pdf

Скачиваний:

Добавлен:

07.09.2026

Размер:

1 Мб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 1 2 3 4 5 67 / 247 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 > Следующая >>>

производства)

План производства

ШПрегулярный контроль за

12. Осуществлять Руководитель

со склада в соответствии

9. Приемка СиМ кладовой

Ежедневный/

еженедельный/

ежемесячный отчет

Ежедневный/

еженедельный/

ежемесячный отчет

о выполнении

плана ШП, СиМ,

загрузке

оборудования и

Мастер ШП Сменное задание

ШПвыполнении плана

выполнением плана

производства

задания по мере их

выполнения

производства, СиМ,

загрузке оборудования и

персонала

13. Закрывать сменные

14. Сформировать отчет о Руководитель

с накладной

СиМ по участкам

местам хранения

11. Размещение СиМ (исп.

10. Передача заказ-нарядов и

плана производства

несколько смен) кладовой по

12. Контроль за выполнением

персонала

Руководитель

15. Контроль выполнения

по участкам

13. Закрытие сменных заданий

ШПплана производства,

о выполнении

плана ШП

СиМ, загрузки

оборудования и

персонала

16. Выход

производства

отчетов о выполнении плана

еженедельных, ежемесячных

14. Формирование ежедневных,

15. Контроль выполнения плана

Риc.2.2. Процесс «Планирование иконтроль швейного производства»

В зависимости от существенности риск-факторов определяется уровень риска, который является условием дляпринятия управленческих решений поминимизации влияния данных риск-факторов нахозяйственную деятельность предприятия.

Покажем, как руководитель внутреннего аудита может идентифицировать риск и расставить уровень риска на основании трех риск-факторов, отраженных втабл. 2.3:

• снижение уровня риска;

• вероятность получения убытка;

• изменение внутренней среды.

Таблица 2.3

Вспомогательная таблица идентификации рисков

Контрольное

мероприятие

1 Средний(2) Средний(2) Средний(2) 6 2

2 Средний(2) Низкий(1) Средний(2) 5 3

3 Средний(2) Высокий(3) Высокий(3) 8 1

Снижение

уровня

рисков

Вероятность

получения

убытка

Изменение

внутренней

среды

Общий балл

Уровень

риска

Как видно изтабл.2.3, исходя изоценки существующих рисков, контрольное мероприятие3 является наиболее приоритетным дляпроведения углубленного анализа предпринимательских рисков.

2.3. Методы количественной оценки предпринимательских рисков: преимущества инедостатки

В настоящее время одними из основных факторов неопределенности насреднесрочную перспективу являются высокая волатильность национальной валюты, нестабильность банковского сектора, инвестиционной

деятельности идругие аспекты, увеличивающие финансовые риски дляэкономики страны вцелом иотдельных ее субъектов вчастности.

Применение количественных методов оценки финансовых рисков хозяйствующего субъекта необходимо длявыявления потенциального ущерба, разработки мероприятий, препятствующих возникновению риска или способствующих минимизации имеющихся рисков, расчета стоимостных эквивалентов антирисковых мероприятий.

На основе количественного анализа рисков можно сформулировать конкретные выводы с числовыми значениями, характеризующими объемы потенциального ущерба, атакже величины недополученной прибыли. Все это позволяет разработать системы мероприятий поминимизации ущерба, втом числе последующий мониторинг. Одним извостребованных методов количественного анализа являются статистические методы.

Применение статистических методов позволяет повысить качество оценки предпринимательских рисков накаждом этапе управления, т.к. позволяет приминимальных затратах сформулировать соответствующие выводы остепени влияния различных рисков нафинансовые показатели хозяйственной деятельности.

Оценку предпринимательских рисков с помощью статистических методов можно представить следующим образом, представленную втабл. 2.4.

Таблица 2.4

Основные направления использования

статистических методов

Статистические методы Оценка рисков

Иденти-

фикация

Статистическое наблюдение х Х Группировка иклассификация х Х Х

Вероят-

ность

Послед-

ствия

Окончание табл. 2.4

Статистические методы Оценка рисков

Иденти-

фикация

Расчет абсолютных, относительных исредних величин

Методы исследования динамических рядов

Индексный метод Х Х Корреляционно-регрессион-

ный анализ Дисперсионный анализ Х Х Экспертные оценки х Х Х Факторный икомпонентный

анализ Статистические методы кон-

троля качества продукции

х Х Х

Вероят-

ность

Х Х

Послед-

ствия

Используя статистические методы, можно установить:

• зависимость ифакторы, влияющие нарезультаты

хозяйственной деятельности;

• контроль качества выпускаемой продукции;

• внутренние резервы повышения эффективности

производства.

Статистические методы контроля качества продукции. Следует отметить, что статистический контроль

ирегулирование качества продукции хорошо известны в нашей стране. В этой области наши ученые имеют несомненный приоритет. Достаточно вспомнить работы А.Н.Колмогорова[4] понесмещенным оценкам качества принятой продукции наосновании результатов выборочного контроля, разработку стандарта приемочного контроля сиспользованием экономических критериев.

Статистические методы контроля качества продукции подразделяются на[4]:

• статистический приемочный контроль поальтер-

q= ,

нативному признаку;

• выборочный приемочный контроль поварьирую-

щим характеристикам качества;

• стандарты статистического приемочного контроля;

• система экономических планов;

• планы непрерывного выборочного контроля;

• методы статистического регулирования технологи-

ческих процессов.

Виды статистических методов контроля качества впроизводстве представлены нарис.2.3.

Статистические методы

Статистический анализ точности и стабильности технологических процессов и качества продукции

Статистическое регулирование технологических процессов

Риc.2.3. Виды статистических методов контроля

качества впроизводстве

Источник: разработано автором наосновании источника [6]

Статистический приемочный контроль качества продукции

Статистические методы оценки качества продукции

Основной характеристикой партии изделий поальтернативному признаку является генеральная доля дефектных изделий.

где D— число дефектных изделий впартии объемом N изделий.

В практике статистического контроля генеральная доля q неизвестна, иее следует оценить порезультатам контроля случайной выборки объемом n изделий, изкоторых m дефектных.

Под планом статистического контроля понимают систему правил, указывающих методы отбора изделий дляпроверки, иусловия, прикоторых следует принять или забраковать партию или продолжить контроль над ней.

Различают следующие виды планов статистического контроля партии продукции по альтернативному признаку:

• одноступенчатые планы, согласно которым, если среди n случайно отобранных изделий число дефектных m окажется небольше приемочного числа С (m≤C), то партия принимается; впротивном случае партия бракуется;

• двухступенчатые планы, согласно которым, если среди n m

партия принимается; если m число, то партия бракуется. Если же C нимается решение овзятии второй выборки объемом n

случайно отобранных изделий число дефектных

окажется небольше приемочного числа C1 (m1≤C1), то

≥ d1, где d1— браковочное

< m1 < d1, то при-

Тогда, если суммарное число изделий вдвух выборках

+m2)≤C2, то партия принимается, впротивном слу-

чае партия бракуется поданным двух выборок;

• многоступенчатые планы являются логическим продолжением двухступенчатых. Первоначально берется партия объемом n изделий m

≥ d1 (d1 d2˃ C1 + 1), то партия бракуется. Если C1 ˂ m1 ˂ d1,

. Если m1≤C1, то партия принимается. Если

и определяется число дефектных

то принимается решение овзятии второй выборки объемом n если m принимается; если m ПриC

. Пусть среди n1+n2 имеется m2 дефектных, тогда

≤C2, где C2— второе приемочное число, партия

˂ m2 ˂ d2 принимается решение овзятии третьей

≥d2 (d2 ˃ C2+ 1) партия бракуется.

выборки. Дальнейший контроль проводится по аналогичной схеме, за исключением последнего k-го шага,

прикотором если mk ≤ Ck, то партия принимается, если

q= ,

же mk ˃ Ck, партия бракуется. Вмногоступенчатых планах счислом шагов k принимается, что n

=n2=...=nk.

1

Основным вероятностным показателем плана статисти-

ческого контроля является оперативная характеристика.

Оперативной характеристикой плана называется функция P(q), равная вероятности принять партию продукции сдолей дефектных изделий

где D— число дефектных изделий впартии объемом N изделий. Очевидно, что длякаждого плана будет своя оперативная характеристика. Пусть изэкономических соображений установлено, что если q<q считается хорошим ипартию следует принять. Приq≥q

, то качество партии

партию следует забраковать. Видеальном случае оперативной характеристикой будет функция

P(q) =

1 при0 ≤ q ≤ q0,

0 приq

<q ≤ 1,

которая приводится нарис.2.4.

P(q)

0 q

Риc.2.4. Нормальная характеристика плана

Идеальная оперативная характеристика может соответствовать только плану сплошного контроля приусловии, что во время контроля дефект неможет быть пропущен.

Статистическое регулирование технологических

()

σπ

процессов. Припроизводстве продукции на производственный процесс влияет множество случайных факторов, которые непозволяют получить двух совершенно одинаковых изделий, т.к. между ними может быть небольшое различие. Поэтому дляограничения степени изменчивости свойств продукции устанавливают некоторые нормы (технические допуски), присоблюдении которых качество изделия считается удовлетворительным. Вэтих нормах определены верхние (T

) инижние (Tн) границы изменчи-

вости, которые называют техническими пределами. Если контролируемый признак изделия выходит заграницы технического допуска, то изделие считается дефектным. Приорганизации производственного процесса требуется, чтобы доля дефектных изделий впродукции была минимальной.

Распределение контролируемого признака χ подчиняется нормальному закону, определяемому плотностью

χ=

f( ) e

χ −µ

с математическим ожиданием М(χ)=μ исредним квадратическим отклонением σ.

Технологический процесс называют налаженным, если ему соответствует доля брака, не превышающая допустимую, иразлаженным, если доля брака превышает допустимую величину. Перевод разлаженного технологического процесса вналаженный называют наладкой, аобратный перевод— разладкой.

На рис.2.5, а, б, в, г показаны различные возможные состояния технологического процесса, зависящие отзначения параметров μ иσ. Нарис.2.5,а показано идеальное состояние технологического процесса прибездефектном изготовлении продукции. Производственный процесс правильно настроен (генеральная средняя μ совпадает с серединой поля допуска), и ширина поля рассеяния

μ± 3σ меньше технического допуска. Принормальном законе распределения вероятность выхода за трехсигмовые пределы (μ±3

σ) равна 0,0027, т.е. практически



равна нулю.

а)

б)

в)

г)

ср

μ Tв

Риc.2.5. Схематическое изображение состояния

производственного процесса

На рис.2.5,б процесс разлажен. Смещение среднего значения μ относительно середины поля допуска T

при-

ср

вело кпоявлению брака, хотя точность процесса, характе-

ризуемая дисперсией σ

, осталось неизменной.

На рис. 2.5, в оборудование настроено правильно на середину поля допуска, но его точность не соответствует техническим требованиям. Слишком большое значение среднего квадратического отклонения σ привело кпоявлению брака.

На рис.2.5,г центр распределения смещен, что свидетельствует оприсутствии дефектных изделий. Наличие брака вызвано как смещением уровня настройки оборудования, так ибольшим значением σ. Необходимо путем регулировки переместить центр распределения в центр поля допуска илибо сузить ширину распределения, либо пересмотреть допуск.

Эффективность метода значительно увеличивается, если принимать неиндивидуальные значения параметра (χ), асредние арифметические (χ), причем сувеличением числа деталей (n) средние значения будут точнее следовать нормальному закону распределения.

Кроме средних значений, можно также контролировать среднее квадратическое отклонение (σ), размах вариации:

= x

imax

– x

imin

т.е. разность между наибольшим инаименьшим значением параметров; медиану— срединное значение замера впартии (М

). Для определения медианы необходимо построить

ранжированный ряд, т.е. ряд впорядке возрастания или убывания индивидуальных значений признака. В дискретном упорядоченном ряду снечетным числом членов медианой будет варианта, расположенная вцентре ряда. Если дискретный упорядоченный ряд состоит изчетного числа членов, то медианой будет средняя арифметическая издвух смежных вариант, стоящих вцентре ряда.

Выбор тех или иных статистических характеристик определяется характером ожидаемых систематических ошибок иобъемом работы. Если систематические ошибки приводят к смещению средних, то обычно используют контрольную диаграмму средних или медиан.

Слишком большое значение среднего квадратического отклонения (σ) или медианы приведут кпоявлению брака.

В качестве примера приведем контрольную диаграмму медиан. Наоси абсцисс откладывают номера последовательных проб, наоси ординат— значения контролируемой статистической характеристики параметра изделия (рис.2.6).

<<< < Предыдущая 1 2 3 4 5 67 / 247 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]