Ocena ryzyka i optymalizacja

Ilościową ocenę poziomu ryzyka można przeprowadzić z różnym stopniem dokładności obliczeń. Przedstawiamy najbardziej uproszczoną metodę oceny ryzyka. W pierwszym etapie zaleca się próbę ustalenia związku między czynnikami zewnętrznymi (wewnętrznymi) a poziomem ryzyka. Liczba zależności zależy od kompletności i jakości wsparcia informacyjnego systemu zarządzania ryzykiem. Dla tych celów należy zbudować pola korelacji i ustalić zależności statystyczne.

Na rys. 15.3 przedstawia wykresy zależności poziomu ryzyka od czynników ryzyka - wprost proporcjonalne (funkcje z X1 i X2) i odwrotnie proporcjonalne (funkcje z X2 i X4). W pierwszym przypadku (rys. 15.3, a, b) funkcja X3 ze wzrostem (wzrostem, wzrostem) czynnika zwiększa ryzyko Y inwestycji lub realizacji projektu, na przykład wraz ze wzrostem stopnia pogorszenia podstawowych aktywów produkcyjnych (stałego kapitału) organizacji, średni wiek technologii, rotacja personelu, średni wiek pracowników (nauczycieli, naukowców, specjalistów) i inne podobne czynniki zwiększają ryzyko inwestycji, w drugim przypadku (rys. 15.3, b, c, funkcja X4) ze spadkiem (spadkiem) inwestycji Y czynnika ryzyka rośnie, na przykład ze spadkiem konkurencyjność obiektów (specjaliści, menedżerowie, technologie, sprzęt, produkty, organizacje itp.), poziom naukowy podejmowanych decyzji zarządczych, średnia płaca pracowników, stosunek kapitału do pracy, zabezpieczenie społeczne pracowników i inne czynniki o podobnym charakterze zwiększają ryzyko inwestycji.

Rys. 15.3. Zależności korelacji poziomu ryzyka (Y) od czynników ryzyka (X1, X2, X3, X4)

Przy ocenie i optymalizacji ryzyka niezwykle ważne jest: 1) wybranie zewnętrznych i wewnętrznych czynników ryzyka, które obejmują makro-środowisko, infrastrukturę regionu i mikrośrodowisko organizacji; 2) zorganizować monitorowanie tych czynników; 3) uszereguj czynniki, aby wybrać najważniejsze z nich (niemożliwe jest zarządzanie lub monitorowanie wszystkich czynników); 4) ustalić formę związku między czynnikami a poziomem ryzyka; 5) spróbuj ustalić relacje ilościowe (równania regresji) między najważniejszymi czynnikami ryzyka a poziomem ryzyka; 6) określić elastyczność między najważniejszymi czynnikami ryzyka a poziomem ryzyka inwestycyjnego. Oprócz przeprowadzania tych badań konieczne jest ustalenie ilościowych zależności między ostatecznymi wskaźnikami projektu (zysk, rentowność, płynność itp.) A poziomem ryzyka. Na przykład relacja między poziomem ryzyka a zyskiem (zwrotem) z inwestycji jest opisana krzywą Y = f (X3), między ryzykiem a płynnością papierów wartościowych - krzywą Y = f (X2) , między ryzykiem a stabilnością działania organizacji - przez funkcję Y = (X4 ) itp.

Przy ocenie ryzyka należy obliczyć prawdopodobieństwo osiągnięcia planowanego zysku, co opisuje prawo Gaussa (rys. 15.4). Aby decyzje zarządcze w innowacyjnych projektach znalazły się w strefie na rys. 15.4, niezwykle ważne jest zbadanie wpływu zewnętrznych i wewnętrznych czynników ryzyka na zyski, zmniejszenie wpływu negatywnych (zwiększających ryzyko) czynników na zyski i optymalizacja poziomu ryzyka. Etapowa optymalizacja ryzyka polega na: 1) wyborze i uszeregowaniu czynników środowiska zewnętrznego i wewnętrznego obiektu i przedmiotu ryzyka za pomocą metod analizy czynnikowej (statystyka matematyczna i ekspert); 2) ustalenie zależności między wybranymi czynnikami ryzyka a przedmiotem ryzyka (dochód, zysk itp.); 3) optymalizacja ryzyka stochastycznego.

Rys. 15.4. Krzywa rozkładu zysków i strat w zależności od poziomu ryzyka

Prawdopodobieństwo (częstotliwość) zysku lub straty można określić za pomocą wzoru

(1)

gdzie jest prawdopodobieństwo osiągnięcia zysku lub straty w i-tym przypadku; - liczba przypadków i-x dokonania zysku lub straty; - łączna liczba przypadków w próbie ogólnej.

Średnią oczekiwaną wartość zysku (straty) określa wzór

(2)

gdzie jest numer wydarzenia (zdarzenia); - rzeczywista wartość i-tego przypadku. Odchylenie standardowe (S) rzeczywistych danych ryzyka z obliczonego jest określane za pomocą wzoru

(3)

gdzie jest dyspersja; n oznacza liczbę obserwacji; p - liczba parametrów równania (w tym przykładzie - jeden). I

(4)

Im większa wartość S, tym większe ryzyko przewidywanego zdarzenia, im większa rozpiętość, pole tolerancji analizowanego parametru od wartości średniej (mediany, punkt 0 na Rys. 15.4), „grubszy” model optymalizacji ryzyka. Konieczne jest wygładzenie, zmniejszenie czynników ryzyka w celu zmniejszenia wartości S, tj. Zawężenie pola ryzyka. Uważana za akceptowalną opcję, gdy wartość S jest mniejsza niż + 15%.



  • - Ocena ryzyka i optymalizacja

    Ilościową ocenę poziomu ryzyka można przeprowadzić z różnym stopniem dokładności obliczeń. Przedstawiamy najbardziej uproszczoną metodę oceny ryzyka. W pierwszym etapie zaleca się próbę ustalenia związku między czynnikami zewnętrznymi (wewnętrznymi) a poziomem ryzyka. Numer ... [czytaj więcej]