лучшие книги по экономике
Главная страница

Главная

Замовити роботу

Последние поступления

Форум

Создай свою тему

Карта сайта

Обратная связь

Статьи партнёров


Замовити роботу
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 ]

РОЗДІЛ 2


КІЛЬКІСНИЙ АНАЛІЗ РИЗИКУ

Якісний аналіз ризику є чи не найскладнішим у економічній ризикології. Він потребує ґрунтовних знань як з теорії економіки, бізнесу, фінансів, так і з низки спеціальних предметів, необхідних для підготовки конкурентоздатного на ринку праці фахівця певного напряму. Необхідна також наявність певного практичного досвіду в обраній сфері економічної діяльності. Однак у більшості випадків одного лише якісного аналізу недостатньо для ідентифікації та виокремлення суттєвих чинників ризику й нехтування несуттєвими (надуманими). З цією метою необхідно здійснювати кількісний аналіз ризику. А це потребує здобуття відповідної інформації (даних). За кордоном існують компанії та агентства, які спеціалізуються на її збиранні й опрацюванні. Однією з багатьох таких компаній є Dun & Bradstreet, що збирає дані про платіжні звички фірм (чи допускають вони собі можливість прострочення платежів), про їхню кредитну історію (чи їм відносно не важко було отримання банківських позик) тощо. Ця фірма володіє базою даних щодо 41 млн. підприємств, фірм, банків та інших організацій у 200 країнах.
В Україні, на жаль, ринок інформаційних послуг поки що розвинутий мало. Часто буває досить важко отримати не лише фактичні дані, які необхідно відповідним чином обробляти, а навіть і нормативно-регулюючу інформацію.


2.1. Статистична та нестатистична (суб’єктивна) ймовірність


Більшість теоретичних і практичних підходів щодо кількісного аналізу ризику ґрунтується на його визначенні у термінах теорії ймовірностей і математичної статистики. Проте в самій аксіоматиці теорії ймовірностей чітко визначаються межі її адекватного застосування. Йдеться насамперед про повторюваність подій (наявність репрезентативного статистичного ансамблю). Більшість нетривіальних результатів теорії ймовірностей і математичної статистики отримані за умови прийняття певних гіпотез щодо розподілу ймовірностей випадкових величин, що розглядаються. В економічних працях, зокрема навчальних посібниках, дуже рідко в явному вигляді визначаються межі адекватного використання відповідних методів аналізу, що є причиною неправильних висновків, особливо це стосується низки популярних викладів і легковірних компіляцій. Йдеться, зокрема, про те, що частотну інтерпретацію ймовірностей не завжди можна адекватно застосувати в економічному аналізі.
У проблемах подолання нестачі чи принципової неможливості отримання необхідних статистичних даних для вирішення практичних завдань, а також у теоретичних проблемах економіки, зокрема теорії економічного ризику, широко використовується інший підхід (див., наприклад, працю О.І.Ястремського [8]). Так, у наукових дослідженнях де Фінетті, Дж. фон Неймана, О. Моргенштерна, Л. Севіджа (див. [4]) досить переконливо показано, що ймовірності можна дати інтерпретацію, відмінну від статистичної, яка дістала назву «суб’єктивної ймовірності». Суб’єктивні ймовірності визначаються за допомогою спеціально організованих експертних процедур [9]. Отже, у разі відсутності репрезентативної статистичної інформації особу, яка приймає рішення, вважають компетентною, здатною оцінювати ймовірності подій (сценаріїв) на підставі різноманітної інформації, зокрема вербальної (неформалізованої).
На практиці нерідко виникають проблеми прийняття рішень в умовах невизначеності та конфліктності, що зумовлюються не концепцією випадковості (стохастики), а є наслідком нечіткості суджень і описуються розпливчастими (нечіткими) множинами, тобто класами множин, у яких неможливо визначити чітку межу, яка відділяла б елементи, що не належать до цього класу. Про основні заса­ди та інструментарій щодо застосування цієї теорії до аналізу та мо­делювання економічного ризику, зокрема для визначення «суб’єк­тивних ймовірностей», можна дізнатися з низки наукових праць, наприклад з [1, 10].
Для кількісного аналізу ризику використовують ряд методів. Серед них [1]:

  • метод аналогій;
  • аналіз чутливості (вразливості);
  • методи імітаційного моделювання;
  • аналіз ризику збитків тощо.

2.2. Метод аналогій


Для аналізу ризику, яким може бути обтяжений, скажімо, новий проект, доцільно виявити дані про наслідки впливу несприятливих чинників ризику якихось близьких за сутністю до раніше виконуваних проектів. У цій сфері діяльності найбільшу ініціативу виявляють страхові компанії. Так, на Заході вони регулярно публікують коментарі щодо тенденцій у найбільш суттєвих сферах ризику, наприклад стосовно природничо-кліматичних збурень і пов’язаних з цим значних за обсягом збитків. На підставі таких даних можна зробити певні висновки загального характеру.
Під час використання аналогів застосовують бази даних та знань щодо чинників ризику. Ці бази будуються на матеріалах літературних джерел, пошукових робіт, моніторингу, опитувань фахівців тощо.
Одержані дані обробляють, використовуючи відповідний математичний апарат та обчислювальну техніку для виявлення залежностей та з метою врахування потенційного ризику.
Проте навіть у відносно простих і широко відомих випадках невдалого завершення проектів досить важко створити передумови, у яких ситуації повторювали б минулий досвід, яким можна було скористатися для нових проектів. Тому метод аналогій може виявитися достатнім лише в простих випадках, а в основному він використовується як допоміжний у низці інших методів.


2.3. Аналіз чутливості (вразливості)


Аналiз ризику — це методологiя, за допомогою якої невизначенiсть, що притаманна, зокрема, найважливiшим показникам, які характеризують основнi технiко-економiчнi параметри, наприклад, нор­му доходу, чисту приведену вартiсть (ЧПВ) об’єкта (проекта), що аналізується, i розглядаються в контекстi майбутнього, пiддається аналiзу, власне, для того, щоб оцiнити вплив ризику на вiдповiднi результати.
Аналiз чутливостi (вразливостi) є одним з найпростiших i широковiдомих методiв урахування чинникiв невизначеностi, характерних для оцiнювання проектiв у бiзнесi. Як правило, вiн передує аналiзу ризикiв, бо за його допомогою з’ясовують, якi з чинникiв (параметрiв, що оцiнюються) стосовно проекту можна вiднести до найбiльш «ризикованих», тобто таких, що спричиняють найбiльшу частку ризикiв.
Аналiз чутливостi здiйснюється в два кроки.
Перший крок — формування моделi (нерiдко за допомогою програмно-технiчного комплексу). Така модель визначає математичнi спiввiдношення мiж змiнними (параметрами), якi стосуються прогнозування (планування) майбутнього. Це алгоритм — система точно визначених правил дії (програма) із зазначенням, як і в якій послідовності ці правила застосовувати до первісних (вихідних) даних певної задачі, щоб одержати її розв’язок (результат). Зрозуміло, що математичні моделі, залежно від мети моделювання, можуть бути різноманітними.
Адекватна модель — це модель, яка за умови достовiрних вихiд­них даних, що стосуються змiнних (аргументiв, параметрiв), здатна досить точно прогнозувати необхiдний результат. Окрiм усього, така модель враховує майже усі суттєві чинники щодо об’єкта (проекту), який моделюється, ігнорує несуттєві чинники, а також постулює, на підставі системи відповідних гіпотез, адекватні співвідношення між суттєвими змінними. Дослідження адекватності моделі, крім оцінки її точності, передбачає всебічний змістовий (якісний) аналіз явища (об’єкта) з урахуванням закономірностей, тенденцій, цілей дослідження тощо.
Другий крок — це, власне, аналіз чутливості. Він дає змогу ідентифікувати найважливіші (можливі чиниики ризику) змінні в моделі, пов’язані з оцінкою об’єкта (проекту). Його сутність полягає у «вимірюванні чутливості» основних показникiв, ефективностi проекту залежно вiд випадкової змiни чинникiв (тiєї чи iншої змiнної величини параметру). Можна, скажімо, поставити питання, якою буде норма доходу, якщо обсяг продажу продукцiї (який, власне кажучи, є випадковою величиною) зросте чи знизиться на 10% порiвняно з найбiльш iмовiрним (очікуваним), прийнятим до обчислення. Аналогiчно можна проаналізувати вплив змiни цiн на товари, що їх виробляє дана фiрма (пiдприємство), цiн на матерiали, комплектуючi вироби тощо.
В якості показників чутливостi об’єкта (проекту) щодо змiни тих чи iнших чинникiв слід використовувати показники еластичностi.
Еластичнiсть — це мiра реагування однiєї змiнної величини (фун­кцiї) на змiну iншої (аргумента), а коефіцієнт еластичності — це число, яке показує вiдсоткову змiну функцiї в результатi одновiдсо­ткової змiни аргумента.
Коли вираз для показника y вiдомий і він задається у вигляді дiйсної функцiї від n чинникiв (аргументiв),
y = f(x) = f(x1, x2, ..., xn),                                       (2.1)
яка визначена в певнiй областi значень цих аргументiв, то коефіцієнт еластичності цієї функції щодо змінної xj, = 1, ..., n, визначається за формулою:
               (2.2)
Якщо функцiя f(x) неперервна і диференцiйована в певнiй областi значень аргументiв, то коефіцієнтом еластичності буде величина:
                              (2.3)
Перевага такого показника, як коефіцієнт еластичностi, перед iншими полягає у тому, що його величина не залежить вiд вибору одиниць вимiрювання рiзних чинникiв. Чим бiльшим (за модулем) є значення коефіцієнта еластичностi, економічного показника, тим ви­щим буде ступiнь чутливості, а отже, й ризик щодо змiни певного чинника, від якого залежить цей показник.
Можна стверджувати, що ризик, яким обтяжений проект, є тим бiльшим, чим бiльшою є вразливiсть (тобто еластичнiсть) цього проекту до змiни кожного з чинникiв та чим бiльшим є iнтервал можливих коливань цих чинникiв (у майбутньому).
Якщо аналiзуються кiлька проектiв (варiанти певного проекту), то для реалiзацiї повинен бути обраний той варiант, який є менш вразливим щодо випадкової (у майбутньому) змiни цих чинникiв. Зрозуміло, що, лише переконавшись у незначнiй залежностi ефективності проекту від основних чинників (тобто, що за абсолютною величиною значення коефіцієнтів еластичностi є малими), можна вiдмовитися вiд подальшого аналiзу ризикiв.
Приклад 2.1. Нехай, у спрощеному вигляді, функція попиту на певний товар задана лінійним рівнянням
Q = a – bp,                                      (2.4)
де: Q — попит на цей товар, p — ціна товару в умовних одиницях, а — обсяг попиту за нульової ціни.
Необхідно провести кількісний аналіз ризику, використовуючи метод аналізу чутливості.
Аналіз. Для функції попиту, що представлена лінійною залежністю (2.4), відношення  (чи похідна) є постійною величиною і дорівнює «– b».
Еластичність попиту на зміну ціни цього товару є від’ємною безрозмірною величиною:  Наведена лінія попиту не має постійного коефіцієнта еластичності.
Залежність між змінними Q та p, яка задана згідно з (2. 4), представимо також у графічному вигляді (рис. 2.1).
Як легко помітити з рис. 2.1, в міру пересування вздовж лінії попиту від крайньої точки, що лежить ліворуч (Q = 0; p = b/a), до крайньої точки, що лежить праворуч (Q = a, p = 0), величина відношення p/Q спадає.

Рис. 2.1. Залежність еластичності
та ризику на окремих відрізках лінії попиту
В околі точки перетину лінії попиту з віссю ординат (цін) величина попиту (Q) вкрай мала, а тому різко зростає значення коефіцієнта еластичності (). За цих значень epнавіть відносно незначне підвищення ціни на товар призводить до різкого зростання ризику, який полягає у тому, що на цей товар навряд чи знайдеться достатня кількість покупців.
У разі, коли , маємо . У цій ситуації ризик, спричинений зміною (зростанням) ціни товару, набуде відносно поміркованого значення.
У точці перетину лінії попиту з віссю абсцис (p = 0) маємо ep = 0. В околі цієї точки (Q = a; p = 0) маємо мінімальне значення коефіцієнта еластичності (ep = 0). Ця величина реагування попиту на зміну ціни свідчить про мінімальний ступінь ризику, який викликаний зростанням ціни товару. -
Охарактеризований вище метод чутливостi для аналiзу ризику вiдзначається простотою. Необхiдно, однак, звернути увагу на те, що цей метод є дещо обмеженим.
По-перше, вiн спирається на аналiз впливу на оцiнку, зокрема, норми доходу проекту лише окремих чинникiв (їхнього окремішнього впливу). Тим часом iстотне значення для визначення впливу ризику має їхній iнтегральний вплив.
По-друге, аналiз чутливостi (вразливостi) не враховує взаємозв’язку (взаємозалежностi) мiж цими параметрами (чинниками). Так, зокрема, змiни у попитi можуть потягти за собою змiни у цiнах тощо.
Отже, якщо не враховувати суттєвi внутрiшнi взаємозалежностi мiж прогнозованими чинниками (змiнними), то результати аналiзу ризикiв можуть бути деформованими.

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.