• прогнозирование практических выгод и возможных негативных последствий проявления выявленных рисков.
Основная цель данного этапа оценки – выявление основных видов рисков, влияющих на финансово-хозяйственную деятельность. Преимущество такого подхода заключается в том, что уже на начальном этапе анализа руководитель предприятия может наглядно оценить степень рискованности по количественному составу рисков и уже на этом этапе отказаться от претворения в жизнь определенного решения.
Итоговые результаты качественного анализа риска, в свою очередь, служат исходной информацией для проведения количественного анализа, то есть оцениваются только те риски, которые присутствуют при осуществлении конкретной операции алгоритма принятия решения.
Наиболее распространены статистический, аналитический методы, а также методы экспертных оценок и аналогов.
65. Статистические методы оценки риска
Статистические методы оценки риска
– определение вероятности возникновения потерь на основе статистических данных предшествующего периода и установлении области (зоны) риска, коэффициента риска и т. д.Среди достоинств статистических методов можно назвать возможность анализировать и оценивать различные варианты развития событий и учитывать разные факторы рисков в рамках одного подхода. А недостаток заключается в необходимости использования в них вероятностных характеристик. Возможно применение следующих статистических методов: оценка вероятности исполнения, анализ вероятного распределения потока платежей, деревья решений, имитационное моделирование рисков.
Метод оценки вероятности исполнения
позволяет дать упрощенную статистическую оценку вероятности исполнения какого-либо решения путем расчета доли выполненных и невыполненных решений в общей сумме принятых решений.Метод анализа вероятностных распределений потоков платежей
позволяет при известном распределении вероятностей для каждого элемента потока платежей оценить возможные отклонения стоимостей потоков платежей от ожидаемых. Поток с наименьшей вариацией считается менее рискованным. Деревья решений обычно используются для анализа рисков событий, имеющих обозримое или разумное число вариантов развития. Они особо полезны в ситуациях, когда решения, принимаемые в тот или иной момент времени, зависят от решений, принятых ранее.Имитационное моделирование
– один из мощнейших методов анализа экономической системы. Под ним понимается процесс проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями сложных систем реального мира. Имитационное моделирование используется в тех случаях, когда проведение реальных экспериментов, например, с экономическими системами, неразумно, требует значительных затрат и/или не осуществимо на практике.Сбор необходимой информации для принятия решений зачастую требует значительных затрат. В подобных случаях отсутствующие фактические данные заменяются величинами, полученными в процессе имитационного эксперимента.
66. Аналитические методы оценки риска
Аналитические методы оценки риска
позволяют определить вероятность возникновения потерь на основе математических моделей и используются в основном для анализа риска инвестиционных проектов. Возможно использование таких методов, как анализ чувствительности, метод корректировки нормы дисконта с учетом риска, метод эквивалентов, метод сценариев.Анализ чувствительности
позволяет получить ответы на вопросы вида: что будет с результирующей величиной, если изменится значение некоторой исходной величины?Метод корректировки нормы дисконта с учетом риска,
чаще всего применяемым на практике. Основная его идея заключается в корректировке некоторой базовой нормы дисконта, которая считается безрисковой или минимально приемлемой. Корректировка осуществляется путем прибавления величины требуемой премии за риск.С помощью метода достоверных эквивалентов
осуществляется корректировка ожидаемых значений потока платежей путем введения специальных понижающих коэффициентов (а) с целью приведения ожидаемых поступлений к величинам платежей, получение которых практически не вызывает сомнений и значения которых могут быть достоверно определены.Метод сценариев
позволяет совместить исследование чувствительности результирующего показателя с анализом вероятностных оценок его отклонений. С помощью этого метода можно получить достаточно наглядную картину для различных вариантов событий. Он представляет собой развитие методики анализа чувствительности.