лучшие книги по экономике
Главная страница

Главная

Замовити роботу

Последние поступления

Форум

Создай свою тему

Карта сайта

Обратная связь

Статьи партнёров


Замовити роботу
загрузка...
Книги по
алфавиту

Б
В
Г
Д
Е
Ж
З
И
К
Л
М
Н
О

АНАЛІЗ, МОДЕЛЮВАННЯ ТА УПРАВЛІННЯ ЕКОНОМІЧНИМ РИЗИКОМ

Страницы [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]
[ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ]
[ 33 ] [ 34 ] [ 35 ] [ 36 ] [ 37 ] [ 38 ] [ 39 ] [ 40 ] [ 41 ] [ 42 ] [ 43 ] [ 44 ] [ 45 ] [ 46 ] [ 47 ] [ 48 ] [ 49 ] [ 50 ]

2.4.2. П’ять спрощених ситуацій прийняття рішення

Беручи «традиційне» поводження суб’єкта прийняття рішення, розглянемо кілька можливих спрощених ситуацій. У кожній ситуації подано як функцію розподілу ймовірності F(x) (інтегральну функцію розподілу), так і функцію щільності розподілу ймовірності f(x) (диференційну функцію розподілу), які задають закон розподілу випадкової величини певного економічного показника (наприклад, ЧПВ, яка характеризує доцільність інвестування в один проект або вибору між альтернативними проектами).
Випадкову величину ЧПВ позначимо через Х, і нехай вона мо-
же приймати тільки скінченні значення (що є цілком природно). Нехай також відомий інтервал [a;b], якому належать значення ЧПВ (X I [a,b]).
Ситуація 1. Для проекту, що досліджується F(x) = 0 = F(a) і при цьому а ? 0(рис. 2.3).


Рис. 2.3. Ситуація прийняття проекту

Оскільки ЧПВ проекту набуває лише додатних значень, то ймовірність від’ємних значень ЧПВ Р(Х < 0) = F(0) – F(– ?) = 0, а тому є сенс прийняти цей проект.
Ситуація 2. Для досліджуваного проекту F(x) = 1= F(b) і при цьому b ? 0(рис. 2.4).

Рис. 2.4. Ситуація відхилення проекту
Оскільки ЧПВ проекту набуває лише від’ємних значень, то ймовірність додатних значень ЧПВ дорівнює
Р(Х ? 0) = F(+?) – F(0) = 11 = 0,
а тому є сенс ухилитись від цього проекту.
Ситуація 3. Найбільше значення функції розподілу ймовірності ЧПВ знаходиться праворуч точки, у якій ЧПВ = 0; а найменше — ліворуч, тобто а ? 0; b ? 0 (рис. 2.5).


Рис. 2.5. Ситуація невизначеності
щодо прийняття чи відхилення проекту

Тоді ймовірність від’ємних значень ЧПВ становить Р(Х < 0) =
= F
(0) — F(a) = p – 0 = p > 0, ймовірність додатних значень ЧПВ
Р(Х ? 0) = F(b) – F(0) = 1 – p = q > 0.
Отже, p > 0, q > 0, тобто існує імовірність того, що ЧПВ проекту може виявитись як додатною, так і від’ємною величиною. А тому рішення в цьому випадку залежить від схильності (несхильності) суб’єкта прийняття рішень до ризику, що вимагає додаткових гіпотез (припущень) чи додаткової інформації.
Ситуація 4. Графіки функцій розподілу ймовірності ЧПВ двох альтернативних (взаємовиключаючих) проектів А (випадкова величина Х) та В (випадкова величина Y) не перетинаються, і ЧПВ набувають лише додатних значень (рис. 2.6).
На рис. 2.6 через Мо(X) і Мо(Y) позначено точки перегину графіків функцій розподілу ймовірностей випадкових величин Х та Y, а на рис. 2.7 — це точки, що відповідають модам цих випадкових величин (точки, що забезпечують максимум функціям щільності розподілу). Прийнято вважати [1], що в даній ситуації доцільно віддати перевагу тому проектові, у якому мода розташована дещо більш праворуч. Але, якщо використати дисперсію, коефіцієнт варіації, коефіцієнт асиметрії чи коефіцієнт ексцесу, то, залежно від значень цих величин, можна прийти й до протилежного рішення. Детальніші дослідження у цьому напрямі будуть проведені в наступному (третьому) розділі.


Рис. 2.6. Ситуація надання переваги проекту А

Рис. 2.7. Ситуація надання переваги проекту А

Ситуація 5. Графіки функцій розподілу ймовірності ЧПВ двох альтернативних проектів А та В перетинаються і ЧПВ набувають лише додатних значень (рис. 2.8).
У цій ситуації, навіть коли сподівані значення ЧПВ проектів А та В збігаються (точка С на рис. 2.8 а, б), суб’єкти (інвестори), схильні дo ризику, можуть обрати проект А, де з певною ймовірністю можуть реалізуватися кращі (більші за величиною) значення ЧПВ. Обережні інвестори, навпаки, можуть зупинитися на альтернативі  В. Все залежить від виду функцій щільності розподілу ймовірностей fA(x) та fB(x), та від таких числових характеристик, як, скажімо, семiваріація, коефіцієнти асиметрії та ексцесу.

Рис. 2.8. Ситуація невизначеності
при порівнянні проектів

Приклад 2.2. У результаті попередніх маркетингових обстежень, необхідних для виходу фірми на ринок з певним товаром, наближено встановлено базовий сценарій, згідно з яким ринкова ціна одиниці цього товару становитиме в прогнозованому періоді приблизно 1200 грн, обсяг продажу товару впродовж прогнозованого періоду становитиме 1000 одиниць.
Згідно з метою нашого прикладу, який має ілюстративний характер, та приймаючи низку гіпотез з метою спрощення (зокрема, що проект не є інвестиційним, види затрат можна представити інтегровано, лагом між затратами і виручкою можна знехтувати, податки та відрахування нас не цікавитимуть тощо) отримаємо необхідні умовні дані (базовий сценарій), які представлено в табл. 2.1.

Таблиця 2.1


Показники

Числові значення за базовим сценарієм

Ідентифікатори (змінні)

Ціна товару

1 200

x1

Обсяг продажу

1 000

x2

Валова виручка

1 200 000

Умовно-постійні витрати

600 000

x3

Витрати матеріалів

450 000

Зарплата

50 000

Всього витрат

1 100 000

Валовий прибуток

100 000

y

Вартість матеріалів на одиницю продукції

450

x4

Зарплата на одиницю продукції

50

x5

Аналіз.За прийнятої системи гіпотез, валовий прибуток (y) як функцію основних аргументів змінних (x1, x2, x3, x4, x5) можна подати такою формулою:
y = x1 x2 – x3 – x4 x2 – x5 x2,                               (2.5)
яку будемо вважати адекватною моделлю, що відповідає меті дослідження та прийнятій системі гіпотез. Отже, ми реалізували перший крок аналізу. Надалі будемо трактувати валовий прибуток (у) як випадкову величину, яка залежить від випадкових коливань змінних x1, x2, x3, x4, x5, які також слід трактувати як випадкові величини.
Реалізуючи другий крок дослідження, отримаємо значення коефіцієнтів еластичності: e1= 12; e2 = 6,5; e3 = – 6; e4 = 4,4; e5 = – 0,5.
Отже, бачимо, що змінна x5 не є чинником ризику.
Виходячи з того, що проект не є інвестиційним і маючи підстави для того щоб стверджувати, що основний капітал та технології відповідають усім вимогам сучасного рівня техніки, можна зробити висновок, що змінна x3 не повинна зростати, а тому не є чинником ризику.
Далі, на засадах якісного аналізу ризику необхідно підготувати контракт на постачання матеріалів так, щоб якомога більше були б ураховані інтереси сторін. На підставі цього можна досягти того, щоб змінна x4 також була б умовно постійною, тобто сталою величиною згідно з базовим сценарієм.
Таким чином, ключовими параметрами (чинниками ризику) залишаються лише випадкові змінні x1 та x2.
Формулу (2.5) можна подати як функцію лише змінних x1 та x2: y = x1x2 – 500x2 – 600 000. Ця залежність має сенс в околі базового сценарію. Решту кроків аналізу пропонується здійснити самостійно. -

Страницы [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]
[ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ]
[ 33 ] [ 34 ] [ 35 ] [ 36 ] [ 37 ] [ 38 ] [ 39 ] [ 40 ] [ 41 ] [ 42 ] [ 43 ] [ 44 ] [ 45 ] [ 46 ] [ 47 ] [ 48 ] [ 49 ] [ 50 ]


ВНИМАНИЕ! Содержимое сайта предназначено исключительно для ознакомления, без целей коммерческого использования. Все права принадлежат их законным правообладателям. Любое использование возможно лишь с согласия законных правообладателей. Администрация сайта не несет ответственности за возможный вред и/или убытки, возникшие или полученные в связи с использованием содержимого сайта.
© 2007-2017 BPK Group.