- •Тема 1: ризики в маркетингу
- •Тема 1.1: Загальні питання теорії ризику
- •§1. Невизначеность – фактор виникнення ризику
- •§2. Ризик у маркетингу
- •§3. Об'єктивні маркетингові ризики
- •§4. Суб'єктивні маркетингові ризики
- •Тема 1. 2: Основні засади управління економічним ризиком
- •§1. Принципи управління ризиком
- •§2. Основні способи управління ризиком
- •§3. Узагальнена процедура управління економічним ризиком
- •§4. Прийняття рішень з урахуванням ризику
- •§5. Використання експерименту як чинника зниження ризику
- •§6. Таблиця рішень
- •§7. Ризикостійкість підприємства
- •Практикум 1: Якісний аналіз ризику Фактори якісного аналізу ризику
- •Завдання для самостійної роботи
- •Теми рефератів:
- •Тема 2: методи кількісної оцінки маркетингових ризиків
- •§1. Статистичний метод
- •§2. Метод використання дерева рішень і ймовірнісного підходу
- •§3. Метод експертних оцінок
- •§4. Теорія ігор
- •§5. Метод аналізу чутливості проекту
- •§6. Метод аналогій
- •§7. Аналіз ризику методами імітаційного моделювання
- •§8. Аналіз ризику можливих збитків
- •Практикум 2: Кількісний аналіз ризиків
- •Розв’язання.
- •Розв’язання
- •Розв’язання
- •Розв’язання
- •Алгоритм розв’язання
- •Розв’язання
- •Тема 3: теоретико – ігрова модель ризику
- •Елементи теорії ігор §1. Основні поняття теорії ігор
- •§2. Графічний спосіб розв`язання гри
- •Практикум 3: Елементи теорії ігор
- •Розв’язання
- •Теретико – ігрова модель ризику
- •§1. Критерії обґрунтування прийняття рішень
- •§2**. Інформаційний підхід до обґрунтування прийняття раціонального маркетингового рішення
- •Розв’язування задач.
- •Завдання для самостійної роботи
- •Тема 3.3: Загальна ієрархічна модель
- •§1. Сутність проблеми багатокритеріальності
- •§2. Поняття загальної ієрархічної моделі
- •2.1 Методи нормалізації
- •2.2. Врахування ряду пріоритетів
- •Розв’язування задач.
- •Завдання для самостійної роботи
- •Теми рефератів
- •Тема 4: Ризик та елементи теорії корисності
- •§1. Концепція корисності
- •§2. Поняття лотереї
- •Аксіоми теорії лотерей
- •§3. Сподівана корисність
- •§4. Схильність – несхильність до ризику
- •§5*. Продаж і купівля лотерей
- •Практикум 6 : Ризик з урахуванням корисності
- •Розв’язання
- •Розв’язання
- •Розв’язання
- •Теми рефератів
- •Тема 5: логістичні ризики
- •§1. Логістичні системи
- •§ 2. Логістичні ризики
- •§3. Аналіз логістчних мереж як мереж комплексу робіт
- •Практикум 7: Аналіз ризиків у логістичній системі
- •Класифікація логістичних витрат:
- •Завдання для самостійної роботи
- •Теми рефератів
- •2. Завдання для самостійної роботи
- •Завдання групам аналітиків:
- •Завдання для груп експертів:
- •3. Контроль та оцінювання.
- •Завдання для самостійної роботи
- •Оцінити річний дохід для таких альтернатив:
- •Приклади типових завдань для модульного контролю
- •Афоризми й приказки про ризик
§2. Метод використання дерева рішень і ймовірнісного підходу
Метод використання дерева рішень й імовірнісного підходу дає змогу розглядати й аналізувати різні сценарії розвитку подій, викликаних впливом різних чинників ризику. Якщо існують два або більше послідовних рішення, причому подальші рішення базуються на наслідках попередніх, використання дерева прийняття рішень є більш потужнім інструментом порівняно з іншими методами.
В якості критерію рішення найчастіше обирають очікуване грошове надходження ( післядію) – expеcted monetary value (EMV) – для кожного варіанта, тобто таке надходження, яке можна отримати за умови повторення рішення більшої кількості разів. Оптимальною стратегією є вибір варіанта з максимальним значенням EMV, а саме значення EMV для варіанта – це сума можливих надходжень, зважених на відповідні ймовірності проявів післядій, тобто математичне сподівання надходжень.
Суть методу полягає у наступному:
у процесі аналізу ризику виділяють чинники впливу, які можуть збільшити чи зменшити ступінь ризику проекту;
зображуючи графічно можливі комбінації чинників, одержують дерево рішень, яке залежно від ступеня складності проблеми має різну кількість гілок;
гілкам дерева ставлять у відповідність оцінки (суб'єктивні чи об'єктивні) ступеня впливу кожного з чинників на збільшення чи зменшення ступеня ризику;
пересуваючись від вихідної точки (вершини) уздовж гілок дерева, можна різними способами досягти кінцевих точок,
для оцінки очікуваної післядії (прибуток / збитки) використовується процедура “зворотної індукції”: на розгалуженні дерева вибирається та гілка, яка має більше значення для очікуваної післядії , а лінія протилежної апьтернативи виключається, перекреслюється подвійною лінією, рух вздовж дерева проводиться від одного вузла рішень до іншого в зворотному напрямку до напрямку побудови дерева.
Аналіз проблеми з використанням дерева прийняття рішень складається з таких кроків:
визначення проблеми зі структуризацією стратегій - альтернатив;
побудова дерева прийняття рішень;
визначення ймовірності стану ЕС (природи );
оцінка післядії для кожної комбінації альтернатив і станів природи;
розрахунок очікуваних надходжень в грошовому вираженні EMV для кожного вузла дерева ;
вибір варіанта з максимальним значенням EMV.
Основна проблема використання даного методу – складнощі виділення чинників ризику й оцінки (як правило, експертним методом) ступеня їх впливу на збільшення чи зменшення ризику проекту. Однак за умов правильного підбору експертів і наявності фактичних даних цей метод дозволяє дати досить точну оцінку ризику.
§3. Метод експертних оцінок
Метод експертних оцінок вважається одним з основних методом, який дає змогу оцінювати ступінь ризику конкретних рішень чи видів діяльності в умовах дефіциту інформації.
Ця оцінка виконується за допомогою коефіцієнтів упевненості, які розглядаються як числові представлення ступеня упевненості у наявності чи відсутності впливу конкретних факторів на величину ризику. У даному контексті фактори ризику розглядаються як свідоцтва на користь чи проти істинності твердження про розвиток ситуації ризику. Значення коефіцієнтів упевненості отримують на основі минулого досвіду діяльності або експертним методом, використовуючи певну шкалу (див. рис.4 ).
Рис.4. Шкала значень коефіцієнта впевненості
Інтегральний (результуючий) коефіцієнт упевненості знаходиться за правилом:
К0 =К 1 + К 2 – (1– К 1) , якщо К1>0 і К2> 0;
якщо К1<0 і К2< 0; (2.1)
, якщо К1 і К2 мають різні знаки.
Значення цих коефіцієнтів зі знаком «-» свідчить про негативний вплив оцінювваних факторів (збільшують ступінь ризику), а зі знаком «+» – про позитивний вплив(зменшують ризик).
Крім того, сумарну (узагальнюючу) впевненість у наявності або відсутності небезпеки можна визначити згідно із правилом згортки неповної інформації, яке дозволяє приймати рішення на основі фактів (свідчень), отриманих в умовах неповної, неточної або суперечливої інформації, тобто за умов наявності свідчень як на користь, так і проти можливості настання події, причому вплив цих свідчень має імовірнісний характер і не підлягає однозначній оцінці:
ЯКЩО кваліфікація експертів недостатня (К1) АБО виявлено необ'єктивність аналізу (К2), АБО наявна інформація є неповною (К3), АБО недостатньо враховані особливості споживчого ринку ( К4), то результати завершення робіт даного етапу будуть незадовільними ( К n).
Фактори ризику (умовні частини ЯКЩО) у правилі з'єднані сполучником АБО (що відповідає логічній дії “диз'юнкція”), з огляду на те, що дія кожного з чинників ризику може призвести до негативних результатів. Значення Кn (апріорна впевненість у негативному завершенні робіт даного етапу) може бути визначене на основі наявного досвіду або експертним методом.
Оскільки всі можливі результати (див. правило) з'єднані сполучником АБО, то
загальна впевненість у настанні несприятливої події дорівнює
К = Ко·К n , (2.2)
де К0 =(К1 v К2 v К3 v К4) = mах (К1 , К2 , К 3 , К 4). (2.3)
Можливі втрати (вартісна оцінка елементарного ризику) при настанні
і–ї несприятливої події факторів сегментації):
Ri = Коi ·Bтi , (2.4)
де Bтi – очікуване значення втрат у випадку настання і-ї несприятливої події,
Ко1 – підсумковий коефіцієнт впевненості у настанні і-ї події (реалізації ситуації і-го елементарного ризику), розрахований з урахуванням впливу всього комплексу взятих до уваги зовнішніх і внутрішніх чинників ризику.
Елементарні ризики (вартісні оцінки втрат при реалізації ситуацій ризику) необхідно об'єднувати.
Спільні (сумісні) ризики, з'єднані логічним сполучником "і", тобто ті, що можуть проявитися одночасно, підсилюючи можливий збиток, додаються: , (2.5)
де Rсi - і-й спільний ризик (вартісне вираження можливих втрат) із їхньої кількості n у загальній кількості елементарних ризиків N (n N).
Несумісні часткові ризики (з'єднані сполучником “або”, тобто взаємовиключні) поєднують шляхом розрахунку середньозваженого за коефіцієнтами упевненості значення ризику:
, (2.6)
де Rні – і-та вартісна оцінка і-го несумісного ризику із загальної їх кількості N – п
Кнi – підсумковий коефіцієнт впевненості в наявності і-го несумісного ризику.
Загальну величину ризику визначають у вартісному вираженні додаванням сумісних і несумісних ризиків:,
R = Rс + Rн . (2.7)
Слід зазначити, що врахування величин можливих втрат може бути виконане з оптимістичної, песимістичної і найбільш імовірної точок зору, що відповідає мінімальним, максимальним і середнім втратам.
Викладений методичний підхід може бути використаний для кількісної оцінки ризику аналізу ринкових можливостей, пошуку цільового ринку або його ділянок (сегментів чи ніш) для їх реалізації, а також на інших стадіях обґрунтування проектів, які спираються на результати маркетингових досліджень.