21789

Теоретические аспекты риск-менеджмента

Лекция

Менеджмент, консалтинг и предпринимательство

Основные принципы управления рисками 3. Анализ риска 4. Методы количественного анализа риска 1. Содержание рискменеджмента Рискменеджмент – система управления рисками на предприятии которая представляет собой совокупность методов приемов и мероприятий позволяющих в определенной степени прогнозировать наступление рисковых событий и принимать меры к исключению или снижению отрицательных последствий наступления таких событий.

Русский

2013-08-03

70 KB

8 чел.

Тема 3

Теоретические аспекты риск-менеджмента

1. Содержание риск-менеджмента

2. Основные принципы управления рисками

3. Анализ риска

4. Методы количественного анализа риска

1. Содержание риск-менеджмента

Риск-менеджмент система управления рисками на предприятии, которая представляет собой совокупность методов, приемов и мероприятий, позволяющих в определенной степени прогнозировать наступление рисковых событий и принимать меры к исключению или снижению отрицательных последствий наступления таких событий.

Риск-менеджмент как система управления состоит из двух подсистем: управляемой подсистемы (объекта управления) и управляющей подсистемы (субъекта управления).

Объект управления – риск, рисковое вложение капитала, экономические отношения между хозяйствующими субъектами в процессе реализации риска.

Субъект управления – группа людей, которая посредством различных приемов и способов управления осуществляет целенаправленное воздействие на объект управления.

Функции риск-менеджмента:

  1.  Функции объекта управления.
  •  Организация рисковых вложений капитала.
  •  Организация работ по снижению величины риска.
  •  Организация процесса страхования рисков.
  •  Организация экономических отношений и связей между субъектами хозяйственного процесса.
  1.  Функции субъекта управления.
    •  Прогнозирование.
    •  Организация.
    •  Регулирование.
    •  Координация.
    •  Стимулирование.
    •  Контроль.

Задачи риск-менеджмента:

  1.  Обнаружение областей повышенного риска.
    1.  Оценка степени риска.
      1.  Анализ приемлемости данного уровня риска для предприятия.
      2.  Разработка в случае необходимости мер по предупреждению или снижению риска.
      3.  В случае если рискованное событие произошло, принятие мер по предупреждению или снижению риска.

2. Основные принципы управления рисками

Принципы управления риском:

  1.  Нельзя рисковать больше, чем может позволить собственный капитал (необходимо определение максимально возможного убытка при наступлении рискового события и оценка того, не приведут ли убытки к банкротству).
  2.  Необходимо оценивать последствия риска.
  3.  Нельзя рисковать многим ради малого, то есть необходимо соизмерение ожидаемого результата с возможными потерями.

Возможные потери – случайные, непредвиденные, но потенциально возможные потери, возникающие вследствие отклонения реального хода деятельности предприятия от планового.

Виды возможных потерь:

  1.  материальные – непредусмотренные деятельностью предприятия дополнительные затраты или прямые потери оборудования, сырья и т.д.
  2.  трудовые – потери рабочего времени, вызванные случайными, непредвиденными обстоятельствами.
  3.  финансовые – прямой денежный ущерб, связанный с непредусмотренными платежами, выплатой штрафов, невозвратом долга, неоплатой продукции, потерей денежных средств и т.д.
  4.  потери времени – процесс деятельности предприятия идет медленее, чем намечено.
  5.  специальные виды потерь – нанесение ущерба здоровью и жизни людей, окружающей среде, престижу предприятия и т.д.  

 

3. Анализ риска

Анализ риска включает сбор и обработку данных по отдельным аспектам риска, качественный и количественный их анализ.

Последовательность проведения анализа риска:

  1.  изучение внутренних и внешних факторов, влияющих на степень определенного вида риска;
  2.  анализ выявленных факторов;
  3.  оценка риска:

             а) определение финансовой целесообразности;

             б) определение экономической целесообразности;

  1.  установление допустимого уровня риска;
  2.  анализ отдельных операций относительно выбранного уровня риска;
  3.  разработка мероприятий по снижению степени риска.

Качественный анализ риска предполагает:

  •  установление потенциальных зон риска  (выявление источников и причин риска, этапов реализации проекта и работ, при выполнении которых возникают риски);
    •  идентификация всех возможных рисков;
    •  выявление практических выгод и возможных негативных последствий, которые могут наступить при реализации содержащего риск решения.

Результаты качественного анализа риска служат важной исходной информацией для осуществления количественного анализа.

Количественный анализ представляет собой численное определение отдельных рисков и риска решения (проекта) в целом.

В ходе количественного анализа риска определяются:

  •  численные значения вероятности наступления рисковых событий и их последствий;
  •   количественная оценка степени (уровня) риска;
  •  определяется допустимый в данном конкретном случае уровень риска.

4. Методы количественного анализа риска

Существуют различные методы количественного анализа риска. Рассмотрим следующие методы: статистические, аналитические, метод аналогий, метод экспертных оценок.

Статистические методы.  Суть методов состоит в изучении  статистики показателей, установлении величины и частотности получения того или иного экономического результата и составлении наиболее вероятного прогноза на будущее.

Для оценки риска применяют следующие статистические методы: дисперсионный, регрессионный и факторный анализ.  является их универсальность. Недостатком статистических методов является необходимость большой базы данных, сложность и неоднозначность полученных выводов.

Основными инструментами статистических методов являются: среднее значение случайной величины, дисперсия, среднее квадратичное отклонение, коэффициент вариации.

Среднее значение случайной величины представляет количественную характеристику ожидаемого результата.

= ,                                                                                                   (2.1)

где  - среднее значение случайной величины;

     Xiзначение случайной величины;

 Pi – вероятность наступления случайной величины.

Важной характеристикой, определяющей меру изменчивости возможного результата, является дисперсия – средневзвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних.

,      (2.2)

где  - дисперсия.

Дисперсия и среднее квадратическое отклонение служат мерами  абсолютной колеблемости ожидаемого результата.

, (2.3)

где  - среднее квадратичное отклонение.

Среднее квадратичное отклонение измеряется в тех же единицах, что и изучаемый признак.

Для анализа меры изменчивости используется коэффициент вариации, который представляет собой отношение среднего квадратического отклонения к среднему значению случайной величины и показывает степень отклонения полученных значений.

,                                                                                                         (2.4)

где V- коэффициент вариации.

Аналитические методы заключаются в оценке показателей риска на основе теоретических представлений. К аналитическим методам относятся: метод дисконтирования, анализ окупаемости затрат, анализ безубыточности, анализ чувствительности. Достоинствами этих методов является то, что они хорошо разработаны и просты для понимания.

Метод дисконтирования состоит в корректировке нормы дисконта на коэффициент риска, полученный методом экспертных оценок.

Метод окупаемости проекта состоит в расчете срока, за который полностью окупится проект.

Анализ чувствительности – определение влияния изменения различных факторов на результирующий показатель.

Метод аналогий. Риск реализации решения (проекта) определяется в соответствии с некоторым аналогичным решением, которое было реализовано ранее. При этом предполагается, что экономическая система, в рамках которой реализуется решение, также ведет себя аналогичным образом.

При использовании аналогий применяются базы данных и знания относительно факторов риска. Полученные данные обрабатываются для определения зависимости и причин с целью учета потенциального риска во время реализации решения (проекта).

Метод экспертных оценок. Суть метода состоит в получении количественных оценок риска на основании  обработки мнений квалифицированных специалистов. Применение этого метода эффективно при решении сложных неформализуемых ситуаций, когда неполнота и недостоверность информации не позволяют использовать статистические или другие формализованные методы количественной оценки риска. Недостатки метода: отсутствие гарантий достоверности полученных оценок; трудности в проведении опроса и обработке полученных данных.

Каждый вид риска характеризуется несколькими показателями-факторами. Оценка этих показателей определяется экспертами в баллах по каждому из показателей. Оценка этих показателей определяется экспертами в баллах, каждому из показателей назначается вес, соответствующий его значимости.

Количественная оценка риска каждого вида и риска в целом определяется при помощи следующих показателей:

R =,  (2.5)

где  R – обобщенный показатель риска;

      Rj  - количественная оценка j-го вида риска;

      gj - вес j-го вида риска.

Rj=

1

m

(2.6)
     

При бальной оценке отдельных рисков и риска в целом используются  следующие правила:

  •  балльная оценка каждого фактора осуществляется в пределах балльной шкалы (как правило, от 0 до 10) в  зависимости от степени влияния данного фактора на степень вида риска с ранжированием от «0» - не оказывает влияния до «m» (очень высокое влияние);
  •  вес каждого фактора в пределах  соответствующего вида риска устанавливается в пределах от 0 до 1, при выполнении условий:

 


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

10965. Элементы математической статистики 91.45 KB
  Элементы математической статистики Математическая статистика – это наука изучающая методы сбора систематизации и интерпретации числовых случайных данных. В этом определении интерпретация и систематизация данных рассматривается как существенный аспект. Главна
10966. Статистическая (эмпирическая) функция распределения 115.14 KB
  Статистическая эмпирическая функция распределения Статистическим распределением выборки называют перечень вариант и соответствующих им частот или относительных частот частостей. В теории вероятностей под распределением понимают соответствие между возможными з...
10967. Интервалное оценивание 150.45 KB
  Интервалное оценивание Ранее мы обсудили использование выборочных значений в качестве оценок параметров случайных величин. Однако такие процедуры дают только точечные оценки интересующих нас параметров и не позволяют судить о степени близости выборочных значений к о...
10968. Интервальная оценка выборочной дисперсии 71.39 KB
  Интервальная оценка выборочной дисперсии Доверительный интервал для оценки дисперсии по выборочной дисперсии для СВ строится аналогичным образом. Естественно что в качестве математического ожидания и дисперсии гауссовой СВ мы возьмем их несмещённые и эффективные о
10969. Статистические критерии Что такое критерий значимости? 236.79 KB
  Статистические критерии Что такое критерий значимости Прежде чем перейти к рассмотрению понятия статистической гипотезы сформулируем так называемый принцип практической уверенности лежащий в основе применения выводов и рекомендаций полученных с помощью теории ...
10970. Различие между двумя выборочными средними 173.29 KB
  Различие между двумя выборочными средними Пусть дана выборка из значений нормально распределённой СВ и значений нормально распределенной СВ причем Необходимо проверить гипотезу против гипотезы . Заметим что дисперсии и нам известны. Кроме того предположени...
10971. Непараметрические гипотезы. Критерий согласия хи-квадрат 455.84 KB
  Непараметрические гипотезы Критерий согласия хиквадрат Одной из важнейших задач математической статистики является установление теоретического закона распределения случайной величины характеризующего изучаемый признак по опытному эмпирическому распределению...
10972. Критерий Колмогорова-Смирнова. Проверка гипотезы об однородности выборок 122.84 KB
  Критерий КолмогороваСмирнова. Проверка гипотезы об однородности выборок Гипотезы об однородности выборок – это гипотезы о том что рассматриваемые выборки извлечены из одной и той же генеральной совокупности. Пусть имеются две независимые выборки произведенные из ...
10973. Линейный корреляционный анализ 175.39 KB
  Линейный корреляционный анализ Исключительный интерес для широкого класса задач представляет обнаружение взаимных связей между двумя и более случайными величинами. Например существует ли связь между курением и ожидаемой продолжительностью жизни между умственными