Методы анализа рисков. Имитационное моделирование

Министерство образования Российской Федерации

Российский государственный социальный университет

Филиал г. Чебоксары

Экономический факультет

Специальность «финансы и кредит»

 

 

 

 

 

 

Контрольная работа

 

По дисциплине: Компьютерные модели в экономике

На тему: «Методы анализа рисков. Имитационное моделирование».

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Выполнила:

Студентка гр.ЗФ-1-09

Максимова В.Г.

Проверил:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

г. Чебоксары.

2012 г.

Содержание

 

Введение

1. Сущность, содержание и виды рисков 
2. Методы анализов рисков
3. Имитационное моделирование

Список литературы

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

 

         Риск присущ любой сфере человеческой  деятельности, так как связан  с множеством условий и факторов, влияющих на положительный исход  принимаемых людьми решений. Любое наше действие, оказывающее влияние на будущее, имеет неопределенный исход. Когда мы направляем деньги на свой счет, мы не знаем, какова будет их покупательская способность в тот момент, когда нам захочется ими воспользоваться. Неизвестна будущая стоимость акций, купленных сегодня, неизвестна оплачиваемость специальности, которую желает получить студент, обучающийся в ВУЗе. Итак, когда люди не уверены в будущем, говорят, что они идут на риск. В повседневной жизни очень много факторов риска – риск попасть в автокатастрофу, риск быть ограбленным или заболеть. Риск – это часть жизни. И ни какая гениальность, никакие способности человека не могут устранить его. Люди могут лишь частично защитить себя от последствий подобных событий посредством уменьшения риска, например, путем его объединения в форме страхования.

         Как мы видим, понятие риска  встречается чаще всего тогда, когда речь идет о деньгах  и благосостоянии человека. Поэтому  с возникновением и развитием капиталистических отношений появляются различные теории и разделы риска. Так, финансовый риск стал родоначальником самостоятельной дисциплины в экономической теории, именуемой риск-менеджментом.

         Сегодня в нашей стране, с переживающей  кризис переходной экономикой, чрезвычайно важен правильный анализ рисков.

         Таким образом, в сложившейся экономической ситуации, к проблемам экономической неопределенности и риска следует подходить более основательно.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. Сущность, содержание и виды рисков

 

Существует большое разнообразие мнений по поводу понятия определения, сущности и  природы риска. Это связано с многоаспектностью этого явления, недостаточным использованием в реальной деятельности, игнорированием в существующем законодательстве. Рассмотрим два понятия, которые дополняют друг друга и охватывают общее содержание риска.

Первое определение заключается в том, что риск определяют как вероятность (угрозу) потери предприятием части своих ресурсов, недополучения доходов или появления дополнительных расходов в результате осуществления определенной производственной и финансовой деятельности. Следовательно, риск относится к возможности наступления какого-либо неблагоприятного события, возможности неудачи, возможности опасности.

Второе определение риска сопряжено с понятием «ситуация риска».

Ситуацией, вообще, называется сочетание, совокупность различных обстоятельств и условий, создающих определенную обстановку для того или иного вида деятельности. Обстановка может способствовать или препятствовать осуществлению данного действия.

При ситуации риска существует возможность количественно и качественно определять степень вероятности того или иного варианта и ей сопутствуют три условия:

• наличие неопределенности;
• необходимость выбора альтернативы (включая отказ от выбора);
• возможность оценить вероятность осуществления выбираемых альтернатив.

Ситуация риска качественно отличается от ситуации неопределенности. При ситуации неопределенности вероятность наступления результатов решений или событий в принципе неустанавливаема. Следовательно, ситуация риска является разновидностью ситуации неопределенности, т.к. в ней наступление событий вероятно и может быть определено.

Под классификацией риска следует понимать распределение риска на конкретные группы по определенным признакам для достижения поставленных целей.

Научно обоснованная классификация риска позволяет четко определить место каждого риска в их общей системе. Она создает возможности для эффективного применения соответствующих методов, приемов управления риском. Каждому риску соответствует своя система приемов управления риском.

 

Рис. 1 – Квалификационная  система рисков

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Методы анализов рисков

 

В настоящее время наиболее распространенными являются следующие методы анализа рисков:

• статистический;
• экспертных оценок;
• аналитический;
• оценки финансовой устойчивости и платежеспособности;
• оценки целесообразности затрат;
• анализ последствий накопления риска;
• метод использования аналогов;
• комбинированный метод.

 

Статистический метод заключается в изучении статистики потерь и прибылей, имевших место на данном или аналогичном предприятии, с целью определения вероятности события, установления величины риска. Вероятность означает возможность получения определенного результата. Например, вероятность успешного продвижения нового товара на рынке и течение года составляет ¾, а неуспех — ¼. Величина, или степень, риска измеряется двумя показателями: средним ожидаемым значением и колеблемостью (изменчивостью) возможного результата.

Среднее ожидаемое значение связано с неопределенностью ситуации. Оно выражается в виде средневзвешенной величины всех возможных результатов Е (х), где вероятность каждого результата А используется в качестве частоты, или веса, соответствующего значения х. В общем виде это можно записать так:

 

Е(х)=А1Хх+ А2Х2 + …+ АпХп.

 

Допустим, что при продвижении нового товара мероприятие А из 200 случаев давало прибыль 20,0 тыс. руб. с каждой единицы товара в 90 случаях (вероятность 90 : 200 = = 0,45), прибыль — 25,0 тыс. руб. в 60 случаях (вероятность 60:200 = 0,30) и прибыль 30,0 тыс. руб. — в 50 случаях (вероятность 50 : 200 = 0,25). Среднее ожидаемое значение прибыли составит:

 

20,0 • 0,45 + 25,0 – 0,30 + 30,0 • 0,25 = 24.

 

Осуществление мероприятия Б из 200 случаев давало прибыль 19,0 тыс. руб. в 85 случаях, прибыль 24,0 тыс. руб. — в 60 случаях, 31,0 тыс. руб. — в 50 случаях. При мероприятии Б средняя ожидаемая прибыль составит:

 

19,0 – (85 : 200) + 24,0 • (60 : 200) +31,0 – (50 : 200) – 23,8.

 

Сравнивая величины ожидаемой прибыли при вложении капитала в мероприятия А и Б, можно сделать вывод, что величина получаемой прибыли при мероприятии А колеблется от 20,0 до 30,0 тыс. руб., средняя величина составляет 24,0 тыс. руб.; в мероприятии Б величина получаемой прибыли колеблется от 19,0 до 31,0 тыс. руб. и средняя величина равна 23,8 тыс. руб.

Средняя величина представляет собой обобщенную количественную характеристику и не позволяет принять решение в пользу какого-либо варианта вложения капитала. Для окончательного решения необходимо измерить колеблемость (размах или изменчивость) показателей, т. Е. определить колеблемость возможного результата. Она представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от средней величины. Для ее определения обычно вычисляют дисперсию или среднеквадратическое отклонение.

Дисперсия представляет собой средневзвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых:

где ϭ2 —дисперсия;

х — ожидаемое значение для каждого случая наблюдения; е — среднее ожидаемое значение;

А — частота случаев, или число наблюдений.

Коэффициент вариации — это отношение среднеквад- ратического отклонения к средней арифметической. Он показывает степень отклонения полученных значений.

V = ϭ / e * 100

 

где V — коэффициент вариации, %;

ϭ — среднее квадратическое отклонение;

е — среднее арифметическое.

Коэффициент вариации позволяет сравнивать колеблемость признаков, имеющих разные единицы измерения. Чем выше коэффициент вариации, тем сильнее колеблемость признака. Установлена следующая оценка коэффициентов вариации:

до 10% — слабая колеблемость;

11—25% — умеренная колеблемость;

свыше 25% — высокая колеблемость.

Коэффициент вариации при вложении капитала в мероприятие А меньше, чем при вложении в мероприятие Б. Следовательно, мероприятие А сопряжено с меньшим риском, а значит, предпочтительнее. Дисперсионный метод успешно применяется и при наличии более двух альтернативных признаков.

В случаях, когда информация ограничена, для количественного анализа риска используются аналитические методы или стандартные функции распределения вероятностей, например, нормальное распределение, или распределение Гаусса, показательное (экспоненциальное) распределение вероятностей, которое довольно широко используется в расчетах надежности, а также распределение Пуассона, которое часто используют в теории массового обслуживания.

Вероятностная оценка риска математически достаточно разработана, но опираться только на математические расчеты в предпринимательской деятельности не всегда бывает достаточным, так как точность расчетов во многом зависит от исходной информации.

В последнее время стал популярен метод статистических испытаний — метод «Монте-Карло». Его достоинством является возможность анализировать и оценивать различные «сценарии» реализации проекта и учитывать разные факторы рисков в рамках одного подхода. Разные типы проектов имеют разную уязвимость со стороны рисков, что выясняется при моделировании. Недостатком данного метода является то, что в нем для оценок и выводов используются вероятностные характеристики, что не очень удобно для непосредственного практического применения и не удовлетворяет менеджеров проекта. Однако, несмотря на указанные недостатки, этот метод дает возможность выявить риск, сопряженный с теми проектами, в отношении которых принятое решение не претерпит изменений.

Статистический метод по определению риска проекта используется в системе ПЕРТ для вычисления ожидаемой продолжительности каждой работы и проекта в целом. Суть данного метода заключается в том, что для расчета вероятностей возникновения потерь анализируются все статистические данные, касающиеся результативности осуществления фирмой рассматриваемых операций. Частота возникновения некоторого уровня потерь определяется по следующей формуле:

f0 = n’ / nобщ

где f0 — частота возникновения некоторого уровня потерь; n’ — число случаев наступления конкретного уровня потерь; nобщ — общее число случаев в выборке, включающее и положительные результаты.

Для построения кривой риска и определения уровня потерь нам потребуется ввести понятие областей риска. Областью риска называется некоторая зона общих потерь рынка, в границах которой потери не превышают предельного значения установленного уровня риска.

Метод экспертных оценок. Данный метод отличается от статистического лишь методом сбора информации для построения кривой риска.

При этом методе предполагаются сбор и изучение оценок, сделанных различными специалистами (данного предприятия или внешними экспертами), касающихся вероятности возникновения различных уровней потерь. Оценки базируются на учете всех факторов финансового риска, а также на статистических данных. Реализация способа экспертных оценок значительно осложняется, если количество показателей оценки невелико.

Вариантный и вероятный характер многих процессов проектов повышает роль экспертных оценок при определении экономических и финансовых показателей. Такие оценки употребляются достаточно регулярно как в отечественной, так и в зарубежной практике. В переходный период роль экспертных заключений при определении соответствующих показателей существенно возрастает, поскольку используемые для расчета показатели не являются директивными. Соответствующая экспертная оценка может быть получена как после проведения специальных исследований, так и при использовании накопленного опыта ведущих специалистов.

Возрастание риска при осуществлении проекта требует более тщательной оценки критических моментов его реализации. Множество исходных показателей, часто конкурирующих между собой, предполагает использование экспертных оценок для конструирования критерия качества проекта. Поэтому система оценки инвестиций в современных условиях в силу необходимости становится «человеко-алгоритмической», причем роль человека-эксперта является определяющей.

Экспертная оценка — это выявленное по специальной методике мнение экспертов по определенному вопросу. Экспертная оценка необходима для принятия решения на этапе подготовки ПТЭО. Но уже в ТЭО количество экспертных оценок должно быть минимальным.