Дополнительная:
Тэпман Л.Н.: Риски в экономике: Учеб пособие для вузов / Под ред. проф. В.А.Швандара. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – 380 с.
Федосова Р.Н.. Управление рисками промышленного предприятия: опыт и рекомендации: [монография] / Р.Н. Федосова, О.Г. Крюкова.-М.: Экономика, 2008.-125c..-ISBN 9785282028133: 216,00.
Бартон Т.. Риск-менеджмент. Практика ведущих компаний / Т. Бартон, У. Шенкир, П. Уокер; [пер. с англ. Т.В. Клекоты и др.].-М.: Вильямс, 2008.-208с.: ил..-Парал. тит. англ..-ISBN 9785845913456: 293,80.
Станиславчик Е.Н. Риск – менеджмент на предприятии. Теория и практика. – М.: «Ось-89», 2002. – 80 с.
Уткин Э.А.Риск- менеджмент. – М.: Ассоциация авторов и издателей «Тандем». Издательство ЭКМОС, 1998. – 288 с.
Рогов М.А. Риск- менеджмент. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 120 с.: ил.
Риск-анализ инвестиционного проекта: Учебник для вузов / Под ред. М.В. Грачевой. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. -351.с.
Сайты сети Интернет
http://www.risk24.ru/
http://www.martex.ru/844
http://www.hedging.ru/publications/
http://www.risk-manage.ru/research/prom/ - вариант презентации доклада
http://www.riskm.ru/ - журнал «Риск-менеджмент»
http://www.isgr.ru/ru/services/consulting/riskmanagement/ - автоматизация функции риск-менеджмента на базе АСУР «Risk Defender»
http://www.riskmanage.ru/
Практические задания
Ключ к выполнению задания на практических занятиях в аудитории университета. Студент выбирает вариант задания в зависимости от первой буквы фамилии. При самостоятельной работе необходимо выполнить все задания.
Задача 1: Фамилия студента от А до З;
Задача 2: Фамилия студента от И до Н ;
Задача 3: Фамилия студента от О до Р ;
Задача 4: Фамилия студента от С до Ф;
Задача 5: Фамилия студента от Х до Я.
Методические указания для решения задач.
Риск – случайная (вероятностная) категория, поэтому в процессе оценки неопределенности и количественного определения степени риска используются вероятностные расчеты.
Главными показателями статистического (вероятностного) метода расчета риска являются:
- среднее ожидаемое
значение (
)
результата деятельности, изучаемой
случайной величины (доход, прибыль,
дивиденды и т.п.);
- дисперсия (
2)
– средневзвешенное из квадратов
отклонений действительных результатов
от средних ожидаемых;
- стандартное
(среднеквадратическое) отклонение (
);
- коэффициент вариации (V);
- распределение вероятности изучаемой случайной величины.
Для ограниченного числа (n) возможных значений случайной величины ее среднее ожидаемое значение определяется из выражения (средняя величина представляет собой обобщенную количественную характеристику ожидаемого результата):
µ =
,
где Xi – значение случайной величины;
Рi – вероятность появления случайной величины.
Дисперсия (
2)
и среднеквадратическое отклонение (
)
служат мерами абсолютного рассеяния и
измеряются в тех же физических единицах,
в каких измеряется варьирующийся
признак:
2
=
,
преобразуя эту формулу, получаем:
2
=
возможен расчет дисперсии по упрощенной формуле:
2 = Р max (X max — µ )2 + Р min (µ — X min)2;
тогда среднеквадратическое отклонение от среднего ожидаемого значения (разброс):
=
,
V=
/
µ,
где V – коэффициент вариации, который представляет собой отношение среднего квадратического отклонения к среднему ожидаемому значению случайной величины и показывает степень отклонения полученных результатов.
Шкала колеблемости риска в зависимости от значения коэффициента вариации:
приемлемый риск - V - до 0,25;
допустимый риск - V - 0,25 – 0,50;
критический риск - V - 0,50 – 0,75;
катастрофический риск - V - свыше 0,75.
Характер и тип распределения случайной величины X отражает общие условия, вытекающие из сущности и природы изучаемого явления, и особенности, оказывающие влияние на вариацию исследуемого показателя (ожидаемого результата). Как показывает практика, для характеристики распределения социально-экономических явлений наиболее часто используется так называемое нормальное распределение.
Из курса теории вероятностей и математической статистики известно, что нормально распределенная случайная величина является непрерывной функцией и ее график (кривая Гаусса) имеет вид:
µ
Важным свойством графика дифференциальной функции нормального распределения является то, что площадь, ограниченная нормальной кривой и осью Х, всегда равна единице. Использование функции плотности нормального распределения позволяет вычислить частоту (вероятность) появления случайной величины.