ВКР ОРГАНИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ НА ПРЕДПРИЯТИИ (1202242), страница 3

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

(4)

Статистический метод может применяться и в несколько упрощенном виде. Известно, что риск инвестора характеризуется оценкой вероятной величины максимального и минимального доходов. При этом чем больше диапазон между ними при равной их вероятности, тем выше степень риска.

В этом случае для расчета дисперсии можно использовать следующую формулу:

(5)

где

Р_mах,min – вероятность получения максимального и минимального доходов;

х_mах,min – максимальная, минимальная величина дохода;

– средняя ожидаемая величина дохода.

Преимуществами статистического метода оценки предпринимательского риска являются его точность и несложность математических расчетов, а явным недостатком – необходимость большого количества исходных данных.

2. Метод статистических испытаний (метод имитационного моделирования «Монте-Карло») позволяет анализировать и оценивать различные «сценарии» реализации проекта и учитывать разные факторы рисков в рамках одного подхода, характеризуется высокой точностью расчетов и пригодностью к нелинейным инструментам. Разные типы проектов отличаются своей уязвимостью со стороны рисков, что выясняется при моделировании [23, c.193].

Применение анализа риска использует богатство информации (объективные данные или оценки экспертов) для количественного описания неопределенности, существующей в отношении основных переменных проекта и для обоснованных расчетов возможного воздействия неопределенности на эффективность проекта. Результат анализа риска выражается не каким-либо единственным значением NPV, а в виде вероятностного распределения всех возможных значений этого показателя. Следовательно, потенциальный инвестор, с помощью метода Монте-Карло будет обеспечен полным набором данных, характеризующих риск проекта. На этой основе он сможет принять взвешенное решение о предоставлении средств.

В общем случае имитационное моделирование Монте-Карло – это процедура, с помощью которой математическая модель определения какого-либо финансового показателя (например, NPV) подвергается ряду имитационных прогонов с помощью компьютера. В ходе процесса имитации строятся последовательные сценарии с использованием исходных данных, которые по смыслу проекта являются неопределенными, и потому в процессе анализа полагаются случайными величинами. Результаты имитации собираются и анализируются статистически, с тем, чтобы оценить меру риска [19, c.124].

Недостатками метода являются: сложность и громадный объем компьютерных вычислений; большая продолжительность и трудоемкость расчетов, их дороговизна; для оценок и выводов используются вероятностные характеристики, что не очень удобно для непосредственного практического применения; неприменим для средних предприятий (низкая скорость).

3. Анализ целесообразности затрат ориентирован на идентификацию потенциальных зон риска. Эффективен при планировании денежных потоков.

Метод позволяет детализировать основные факторы, вызывающие перерасход затрат: первоначальная недооценка стоимости; изменение границ проектирования; различие в производительности; увеличение первоначальной стоимости. На базе типового перечня может быть составлен подробный контрольный перечень факторов для конкретного проекта или его элементов.

Для минимизации размера капитала, подвергаемого риску, процесс утверждения финансирования проекта подразделяется на стадии. Стадии утверждения должны быть связаны с проектными фазами и основываться на дополнительной информации о проекте по мере его разработки. На каждой стадии утверждения, имея анализ подвергаемых риску средств, инвестор может принять решение о прекращении инвестиций.

Для анализа величины средств, подвергаемых риску общее финансовое состояние предприятия разделяют на 4 финансовые области [13, c.98]:

– абсолютная устойчивость, когда минимальная величина запасов и затрат соответствует без рисковой области, т.е. З<СОС+КЗ, где З – затраты и запасы, СОС – собственные оборотные средства, КЗ – краткосрочная задолженность, СОС = источники формирования собственных средств-внеоборотные активы;

– нормальная устойчивость, что соответствует области минимального риска, когда имеется нормальная величина запасов и затрат, т.е. З=СОС+КЗ;

– неустойчивое состояние, что соответствует области повышенного риска, когда имеется избыточная величина запасов и затрат, т.е. З=СОС+КЗ+ДЗ, где ДЗ – долгосрочная задолженность;

– критическое состояние, что соответствует области критического риска, когда присутствует затоваренность готовой продукцией, низкий спрос на продукцию и т.д., т.е. З>СОС+КЗ.

Таким образом, анализ абсолютных показателей устойчивости, включающий в себя исследования состояния запасов и затрат, соответствует возможным потерям в области риска.

4. Аналитический метод основан на проведении процедуры анализа. Например, в банковской практике при выдаче кредитов предпринимателям производится анализ норматива, характеризующего максимальный размер риска на 1 заемщика (Н₆ не более 25%) и норматив максимального размера крупных кредитных рисков (Н₇ не более 800%). Одним из рисков, требующих учета при расчете наращенной суммы денег и определения действительной (реальной) ставки процентов при получении кредитов является инфляция.

5. Метод анализа чувствительности модели представляет собой методику анализа риска, исследующую ситуации, в которых изменяются ключевые переменные (количество проданного товара, цена реализации, издержки), и в результате изменяются индикаторы успеха предприятия. Суть этого метода сводится к выполнению следующих этапов: выбор основного ключевого показателя или параметра, относительно которого производится оценка чувствительности. Такими показателями могут служить внутренняя норма доход­ности (IRR) или чистый приведенный доход (NPV); выбор факторов, относительно которых предприниматель не имеет однозначного суждения (капитальные затраты и вложения в оборотные средства, цена товара и объем продажи, компоненты себестоимости продукции, время строительства и ввода в действие основных средств); установление номинальных и предельных (нижних и верхних) значений неопределенных факторов, выбранных на втором шаге процедуры. Предельных факторов может быть несколько, например 5% и 10% от номинального значения; расчет ключевого показателя для всех выбранных предельных значений неопределенных факторов на различных этапах осуществления проекта: изыскание, проектирование, строительство, монтаж и наладка оборудования, процесс отдачи вложенных средств.

6. Модель оценки доходности финансовых активов (модель САРМ)

(k_е – к_r) = β*(k_m– к_r) (6)

где

к_r – без рисковая доходность (под ней понимается доходность государственных ценных бумаг);

k_е – ожидаемая доходность финансового актива;

k_m – среднерыночная доходность на рынке ценных бумаг;

β –коэффициент, характеризующий предельный вклад данного финансового актива в риск рыночного портфеля.

Модель САРМ важна для определения как общей цены капитала фирмы, так и требуемой доходности для отдельных проектов, осуществляемых в ее рамках.

β – коэффициент для одного финансового актива рассчитывается так:

(7)

(8)

где

к_i – доходность i-й акции в n-м периоде;

– среднеарифметическая доходность i-й акции за n-й период;

– среднеарифметическая среднерыночная доходность за n-й период;

– среднеквадратическое отклонение среднерыночной доходности.

Финансовый актив имеет среднюю степень риска при β=1, финансовый актив является более рискованным и менее рискованным при β>1 и β<1; рост β в динамике означает увеличение риска данного финансового актива.

Коэффициент β может быть рассчитан и для портфеля в целом в целях его диверсификации.

(9)

где (должен стремиться к единице)

Х_ip – удельное содержание i-й акции в портфеле (по стоимости);

_j – количество всех акций в портфеле.

7. Метод оценки вероятности ожидаемого ущерба основан на том, что степень риска (R) определяется как произведение ожидаемого ущерба на вероятность того, что этот ущерб произойдет. Наилучшим является решение с минимальным размером рассчитанного показателя. Математически суть этого метода можно выразить в виде формулы:

(10)

где А и В – ущерб при принятии различных решений; р₁ и р₂ – степень вероятности получения ущерба.

8. Метод минимизации потерь основан на расчете возможных потерь при выборе определенного варианта решения задачи. С этой целью выделяют два вида потерь:

– потери, вызванные неточностью изучаемой модели (объекта), или так называемый «риск изучения» R_и. Нельзя эффективно управлять объектом, о котором у менеджера существуют неясные представления;

– потери, вызванные неточностью и неэффективностью управления, или «риск действия» (R_д). Он связан с возможностью принятия неверных решений и возникновением потерь в процессе исполнения этих решений.

Степень риска в настоящем и будущем дает сумма этих потерь.

9. Анализ сценариев – это прием анализа риска, который на ряду с базовым набором исходных данных проекта рассматривает ряд других наборов данных, которые по мнению разработчиков проекта могут иметь место в процессе реализации. В анализе сценария, финансовый аналитик просит технического менеджера подобрать показатели при «плохом» стечении обстоятельств (малый объем продаж, низкая цена продажи, высокая себестоимость единицы товара, и т. д.) и при «хорошем». После этого вычисляются NPV по пессимистическому и оптимистическому сценариям и сравниваются с ожидаемым NPV. В целом метод позволяет получать достаточно наглядную картину для различных вариантов реализации проектов, а также предоставляет информацию о чувствительности и возможных отклонениях, а применение программных средств (Excel) позволяет значительно повысить эффективность подобного анализа путем практически неограниченного увеличения числа сценариев и введения дополнительных переменных [8, c.138].

9. Метод построения дерева решений основан на графическом построении вариантов решений. Его используют тогда, когда решение принимается поэтапно или когда с переходом от одного варианта решения к другому меняются вероятности, т.е. когда решения, принимаемые в каждый момент времени, сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего развития событий. Дерево решений – прием, позволяющий наглядно представить логическую структуру принятия решений. По ветвям дерева соотносят субъективные и объективные оценки возможных событий. Следуя вдоль построенных ветвей и используя специальные методики расчета вероятностей, оценивают каждый путь и выбирают менее рискованный. При создании дерева решений пункты принятия решений обозначают квадратами, а узлы возникновения неопределенностей – кружками. Для каждого разветвления неопределенности рассчитывается вероятность положительного и отрицательного результатов, а в конце каждой финальной ветви указывается ожидаемый результат. При обратном анализе для каждого узла неопределенности рассчитывается математическое ожидание. Для каждого пункта принятия решения результат максимизируется. Лучшее решение принимается по максимальному результату [7, c.165].

10. Суть математического метода заключается в использовании для оценки риска критерия математического ожидания, критерия Лапласа и критерия Гурвица. Основным из них является критерий математического ожидания.

11. Оценка риска на основе анализа финансового состояния является одним из самых доступных и достоверных методов как для предприятия, так и для его партнеров.

Финансовое состояние предприятия – это комплексное понятие, включающее систему абсолютных и относительных показателей, отражающих наличие, размещение и использование финансовых ресурсов. Анализ финансового состояния позволяет определить финансовую устойчивость предприятия как критерий оценки предпринимательского риска. Зависимость между финансовой устойчивостью предприятия и риском прямо пропорциональна: при ухудшении финансового состояния предприятия возникает опасность возникновения комплекса финансовых рисков, одним из которых является риск банкротства.

Основные методы качественного анализа риска – это [3, c.196]:

1. Метод экспертных оценок. На показатель степени риска проекта влияют две группы факторов: объективные факторы не зависят непосредственно от самого предприятия (инфляция, конкуренция, политические и экономические кризисы, экология, таможенные пошлины, наличие режима наибольшего благоприятствования, наличие свободных экономических зон и т.д.); субъективные факторы непосредственно характеризуют предприятие (производственный потенциал, техническое оснащение, уровень специализации, организация труда, уровень производительности труда, степень кооперации, уровень техники безопасности, выбор типа контрактов с инвестором или заказчиком и т.д.). В процессе использования метода экспертных оценок в ходе проведения опросов опытных предпринимателей и специалистов, выступающих в качестве экспертов, определяется влияние различных факторов на степень риска. Каждому эксперту предоставляется перечень возможных рисков и предлагается оценить вероятность их наступления. Затем оценки экспертов подвергаются анализу на противоречивость – максимально допустимая разница между оценками двух экспертов по любому виду риска не должна превышать 50%. В результате получают экспертные оценки вероятностей допустимого критического риска или наиболее вероятных потерь. На основе проведения анализа о степени влияния отдельных факторов на величину риска (наибольшее, достаточное, среднее, меньшее, наименьшее) в дальнейшем можно построить модель, которая позволяет анализировать последствия накопления рисковых ситуаций. При этом методе большое значение имеет правильный подбор экспертов. В целом метод позволяет разделить достаточно сложный комплекс рисков на управляемые составляющие и сделать выводы о вероятности проявления и степени последствий исследуемых рисков.

2. Метод аналогий (метод использования аналогов) основан на предположении, что при анализе риска вновь создаваемого предприятия полезными могут оказаться данные о последствиях воздействия неблагоприятных факторов риска на другие предприятия. Полученные различными способами данные о рисках обрабатываются для выявления зависимостей с целью расчета потенциального риска при реализации новых проектов. Метод эффективен на предприятиях, осуществляющих инновации. Недостаток метода состоит в том, что он характеризуется субъективизмом, т.к. большое значение имеют знания и опыт аналитика; трудно подготовить исчерпывающий и реалистический набор возможных сценариев срывов на будущее.

Характеристики

Список файлов ВКР