Разместить заказ
Вы будете перенаправлены на Автор24

Методика оценки рисков

8-800-775-03-30 support@author24.ru
Содержание статьи

Качественный анализ

Замечание 1

В системе управления риском важнейшей составляющей является оценка риска. Степень риска можно определить количественным или качественным способом. При качественном анализе выявляют не только виды риска, но определяют и возможные причины, влияющие на уровень риска. Внешне описательная методика качественной оценки подводит к количественному результату – оценки стоимости предполагаемых последствий в случае реализации факторов риска.

Существуют несколько методов качественного анализа. Рассмотрим их подробнее.

  1. Метод экспертных оценок

    Метод экспертных оценок – это совокупность математических и логических процедур, результатом которых является заключение эксперта по определенным вопросам. К преимуществам данного метода можно отнести возможность использования интуиции и опыта специалиста для принятия управленческого решения.

    Характеристики риска возможно установить экспертным путем, отсутствие необходимости в точных данных. К недостатком данного метода относится субъективный характер оценки и трудность привлечения независимого эксперта. Так как у эксперта должен быть доступ ко всей информации о проекте, он должен обладать креативным мышлением, иметь необходимые знания. Для анализа рисков применяют следующие методы экспертных оценок:

    • вопросник
    • SWOT-анализ
    • роза и спираль рисков
    • метод Дельфи
  2. Контрольные списки источников рисков

    Суть метода-использование сведений исторического характера, то есть используются ранее составленные списки рисков для других объектов. Анализируются убытки, факторы риски которые были в прошлом. В список постоянно вносят дополнения после реализации проекта, риски можно сгруппировать по признакам.

    Недостатком является то, что список постоянно расширяется и может стать не управляемым, что не все факторы могут быть внесены, и соответственно не учтены в дальнейшем, трудность интерпритации. Поэтому метод применяется лишь на стадии идентификации рисков, как дополнение к другим методам. К плюсам данного метода относиться возможность анализировать предыдущие ошибки, что дает возможность их не повторять.

  3. Метод рейтинговых оценок

    Основывается он на формализации имеющихся оценок. При использовании полуформализованных процедур данный метод можно считать самостоятельным, если же привлекается специалист, то разновидностью экспертных оценок.

    Наиболее простая форма данного метода - ранжирование, или система оценки в баллах. Чаще используют пятибалльную систему, но возможно десятибалльную и больше. Результатом является таблица «рейтинг рисков», которую заполняет эксперт, присваивая каждому риску соответствующий бал, который зависит от влияния данного риска на проект. В данном методе возможно учитывать и компетентность эксперта при построении рейтинга.

  4. Метод аналогий

    Здесь анализируются данные об аналогичных сделках, которые проводила фирма, рассчитывается вероятность потерь. Возможно использовать данный метод при часто повторяющихся проектах, но следует учитывать, что в новых проектах изменяются условия, так что этот метод подходит, если другие методы использовать не возможно.

Методы количественного анализа

  1. Вероятностно-теоретические методы

    Данные методы представлены следующими методиками:

    • имитационное моделирование - наиболее точный, сложный, трудоемкий и дорогостоящий метод, базируется на математической статистике. Наиболее часто используют метод статистических испытаний Монте-Карло, который позволяет строить математическую модель для проекта, в котором имеются параметры с неопределенными значениями, но зная вероятностные распределения параметров, связь между изменениями этих параметров возможно получить распределение доходности сделки. Для этого нужно выполнить следующие шаги:
      • формулирование функциональной зависимости между результирующими и экзогенными переменными
      • получить выборки экзогенных переменных
      • рассчитать значение результирующих переменных для каждой выборки при помощи определяемых на первом этапе функций
      • многократное повторение двух предыдущих шагов
    • моделирование ситуаций на основе теории игр. Наиболее трудоемким является первый этап - построения платежной матрицы, в которой учтены возможные значения исходов. Допущенные ошибки в матрице невозможно компенсировать вычислительными методами, поэтому приводят к неверному результату.

      «Природа» - действительность, влияющая на исход решения по данной проблеме. С другой стороны, лицо, которое принимает решение со «стратегиями», то есть правилами действий в любой из возможной ситуации игры. Взаимодействие конкретной стратегии и природы приводит к единственному решению в данной ситуации. Все взаимодействия можно записать в виде матрицы с двумя входами: стратегия и природа. Полная матрица показывает все исходы взаимодействий двух элементов. Например, количество стратегий $n$, а условий – $m$. Минусом данного метода является, что возможно не удастся рассчитать все исходы. А затем выбор оптимального решения является то же затруднительным.

      Матрица должна отражать выигрышные и проигрышные варианты, но она не отражает этого. К положительным моментам можно отнести, что при составлении матрицы необходимо мыслить широко, не сосредотачиваясь только на вероятных, по мнению эксперта исходах, учитываются затраты ресурсов, выгоды и взаимосвязь между ними. Что может привести к пересмотру задач, обеспечивает более глубокое понимание проблемы.

    • метод построения дерева (дерево событий, события-последствия, дерево отказов).

      Дерево решений используют, когда необходимо принимать многоэтапные решения, которые основываются на предыдущих результатах, в виде схематического представления проблемы принятия решений. Различные решения - это ветви, а вершины – это состояния, в которых необходимо выбирать. Чаще дерево решений строят сверху вниз. Выделяют следующие этапы построения:

      • ключевая проблема – «вершина дерева»
      • исходящие от вершины дерева исходят дуги - варианты событий, которые могут повлиять на ключевую проблему
      • обозначаем время наступления указанных событий
      • необходимо дать вероятностную и денежную характеристики для каждой дуги
      • анализ полученных результатов.

      Основой простой структуры дерева являются ответы на вопросы в виде «да», «нет». Структура дерева не должна быть перегружена, иначе снижаются возможности к обобщению, к верным выводам. К плюсам данного метода относится возможность рассчитать, например, возможную прибыль каждой дуги. Недостатком будет ограниченное количество вариантов решения проблемы.

  2. Аналитические методы

    • анализ чувствительности: возможно применение при последовательном изменении лишь одной величины. Пересчитываем новое значение для используемого критерия, оцениваем процентное изменение критерия к базисному случаю, рассчитываем показатель чувствительности, который представляет отношение процентного изменения критерия к изменению значения переменной на один процент, или эластичность изменения показателя. Далее происходит ранжирование переменных по степени важности и экспертная оценка прогнозируемости значений переменных. Можно построить «матрицу чувствительности» для выделения более рискованных показателей.
    • анализ сценариев – это метод прогнозирования экспертами возможных вариантов развития ситуации, а так же связанной с ними динамикой значимых показателей деятельности предприятия. В отличии от метода анализа рисков одновременно изменяются несколько показателей. В ходе анализа рассчитывают наиболее вероятный сценарий развития, пессимистический и оптимистический. Далее определяют значение критериев эффективности, сравнивают с базисными значениями, дают рекомендации. В основе любого сценария – экспертное мнение на период прогнозирования о возможном направлении, и величине изменений факторов.
  3. Нетрадиционные методы

    К ним относятся:

    • моделирование на основе аппарата нечеткой логики
    • системы искусственного интеллекта (нейронные сети)

    В ситуации, когда обстоятельства чрезмерно вероятностны, принятие решений возможно при помощи нечеткой логики, которая позволяет управлять риском, основываясь на некоторых вероятностных значениях, нечетких прогнозах. Используются «нечеткие множества» с пропущенными, вероятностными данными. Нечеткая логика позволяет предусмотреть вероятность риска ущерба, но и принять:

    • ориентировочное решение по управлению рисками, что позволяет понять, насколько прогнозируемая ситуация является рискованной;
    • исполнительные решения, которые помогают моделировать экономическую ситуацию, что позволяет снизить риск ущерба;
    • оценивающие решения, которые показывают, насколько возможно уменьшить экономический риск в конкретной ситуации.
Замечание 2

Выбор методики зависит от воздействующих факторов.

Сообщество экспертов Автор24

Автор этой статьи

Автор статьи

Дмитрий Александрович Каштанов

Эксперт по предмету «Менеджмент»

Статья предоставлена специалистами сервиса Автор24
Автор24 - это сообщество учителей и преподавателей, к которым можно обратиться за помощью с выполнением учебных работ.
как работает сервис