Вы точно человек?
Анализ моделей оценки риска
4. Методы оценки риска
Теория и практика оперируют различными методами оценки риска, многообразие которых вызвано множеством рисков и рисковых ситуаций. Анализ существующих методов оценки риска позволяет выделить следующие их группы: Обычно применяются для оценки рисков частых и однородных событий, оценки количественного размера риска, к ним относятся: Теоретическое описание систем процессов и построение причинно-следственных связей. Наиболее эффективно для оценки рисков редких или уникальных событий, нацелено на оценку качественных и количественных характеристик риска. Применяются при оценке индивидуальных, специфических рисков, открытии новых рынков, то есть во всех отраслях экономики при отсутствии аналогов, высоком риске; оценивают количественные и качественные стороны риска. Кратко охарактеризуем некоторые из указанных методов, а также приведем ряд примеров их применения в практических ситуациях. С другими подходами к оценке риска дополнительно можно ознакомиться в тематической литературе. Оценка риска в теории игр. Центральным понятием теории игр является понятие конфликта. Конфликт может возникнуть из различия целей, которые отражают не только несовпадающие интересы различных сторон, но и многосторонние интересы одного и того же лица. Например, при определении направлений деятельности инвестор выбирает вариант, согласовывая зачастую противоречивые требования повышение доходов, уменьшение риска и т. Математическая формализация конфликта выражается в его модели, которую называют игрой. Математическая модель игры должна отражать основные черты конфликта социально- экономической проблемы , то есть описывать: В теории игр не существует установившейся классификации видов игр. В рамках рассматриваемой темы - оценка риска - наиболее содержательными с практической стороны являются игры в условиях разной информированности сторон и разной степени неполноты информации. По последнему критерию оценка риска происходит в играх в условиях частичной неопределенности или полной неопределенности. Оценка риска в условиях частичной неопределенности - 1. Отличительная особенность игры с природой состоит в том, что в ней сознательно действует только один из участников, в большинстве случаев называемый игроком 1. Методы оценки риска при принятии решений в играх с природой зависят от характера неопределенности, от того, известны или нет вероятности состояний стратегий природы, то есть имеет ли место ситуация риска или неопределенности. Рассмотрим методы, применяемые в обоих случаях. Пусть игрок 1 имеет m возможных стратегий: Величина риска - это размер платы за отсутствие информации о состоянии среды. Матрица R может быть построена непосредственно из условий задачи или на основе матрицы выигрышей А. Риском Гу игрока при использовании им стратегии А, и при состоянии среды П будем называется разность между выигрышем, который игрок получил бы, если бы он знал, что состоянием среды будет Пу, и выигрышем, который игрок получит, не имея этой информации. Зная состояние природы стратегию Пу, игрок выбирает ту стратегию, при которой его выигрыш максимальный, т. Согласно приведенным определениям Гу и в получаем матрицу рис- ков. Методы оценки риска для принятия экономических решений формируются и обосновываются в рамках так называемой теории статистических решений. Это особенно важно учитывать при экспертных оценках элементов матриц А и R. Максимум ожидаемого среднего значения может быть рассчитан с использованием абсолютных значений стратегии ситуации и вероятности частоты, удельного веса каждой стратегии ситуации. В целом среднее значение не позволяет принять окончательное и объективное решение в пользу какой-либо стратегии ситуации , так как представляет собой обобщенную количественную характеристику. Дополнительно к этому критерию рассчитываются показатели среднеквадрати- ческого отклонения и вариации. Среднеквадратическое отклонение характеризует колеблемость изменчивость возможного результата стратегии ситуации от средней величины. Дисперсия представляет собой среднее взвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых. Среднее квадратическое отклонение определяется в тех же единицах, в каких изменяется варьирующий признак. Дисперсия и среднее квад- ратическое отклонение являются мерами абсолютной колеблемости. При равенстве частот имеем частный случай: Так как коэффициент вариации - величина относительная, то на его размер не оказывают влияние абсолютные значения изучаемого показателя. С помощью коэффициента вариации можно сравнивать даже колебле- мость признаков, выраженных в разных единицах измерения. Установлена следующая качественная оценка различных коэффициентов вариации: В качестве варианта может быть использован несколько упрощенный метод определения степени риска. Тогда для расчета дисперсии можно использовать следующую формулу: Полученные показатели следует учитывать в комплексе, так как использование отдельного критерия оценки риска не может служить основой принятия решения в пользу какой-либо стратегии. В практике встречаются ситуации, когда отсутствует информация о вероятностях состояний среды, то есть необходима оценка риска в условиях полной неопределенности - 2. В таких случаях для определения наи-лучших решений используются следующие критерии: Применение каждого из перечисленных критериев рассмотрим на примере матрицы выигрышей А 1 и матрицы рисков R 2. С его помощью определяется стратегия, максимизирующая максимальные выигрыши для каждого состояния природы. Это критерий крайнего оптимизма. С позиций данного критерия природа рассматривается как агрессивно настроенный и сознательно противодействующий противник. Это перестраховочная позиция крайнего пессимизма, рассчитанная на худший случай. Такая стратегия приемлема, например, когда игрок не столь заинтересован в крупной удаче, но хочет себя застраховать от неожиданных проигрышей. Критерий минимаксного риска Сэвиджа. Выбор стратегии аналогичен выбору стратегии по принципу Вальда с тем отличием, что игрок руководствуется не матрицей выигрышей А, а матрицей рисков R: Этот критерий при выборе решения рекомендует руководствоваться некоторым средним результатом - компромиссом, характеризующим состояние между крайним пессимизмом и безудержным оптимизмом. Применительно к матрице рисков R критерий пессимизма-оптимизма Гурвица имеет вид: В случае, когда по этому критерию сравниваются несколько стратегий, выбор между ними может делаться по дополнительному критерию, например, в расчет могут приниматься средние квадратичные отклонения от средних выигрышей при каждой стратегии. Важно помнить, что стандартного подхода к оценке риска нет: Оценка риска с помощью дерева решений позиционных игр - 3. Приведенные игры с природой, таблицы решений в условиях неопределенности и отсутствия информации удобно использовать в задачах, имеющих одно множество решений и одно множество состояний среды. Многие задачи, однако, требуют анализа последовательности решений и состояний среды, когда одна совокупность стратегий игрока и состояний природы порождает другое состояние подобного типа. Дерево решений - это графическое изображение последовательности решений и состояний среды с указанием соответствующих вероятностей и выигрышей для любых комбинаций альтернатив и состояний среды. Процесс принятия решений в общем случае предполагает выполнение следующих пяти этапов. Прежде определяются существенные и несущественные факторы проблемы, последние в дальнейшем не учитываются. Оценка вероятностей состояний среды, то есть сопоставление шансов возникновения каждого конкретного события. Указанные вероятности определяются либо на основании имеющейся статистики, либо экспертным путем. Установление выигрышей или проигрышей как выигрышей со знаком минус для каждой возможной комбинации альтернатив действий и состояний среды. Безусловный денежный эквивалент БДЭ игры - максимальная сумма денег, которую лицо, принимающее решение ЛПР , готово заплатить за участие в игре, или, что то же, та минимальная сумма денег, за которую он готов отказаться от игры. Каждый индивид имеет свой БДЭ. Ожидаемая денежная оценка рассчитывается как сумма произведений размеров выигрышей на вероятности этих выигрышей. Руководство компании решает, перевозить ли ценную продукцию стоимостью тыс. Размер доходов, которые компания может получить, зависит от благоприятного или неблагоприятного исхода перевозки, то есть наступления или не наступления страхового случая кражи, порчи ценного груза табл. Процедура принятия решения заключается в вычислении для каждой вершины при движении справа налево ожидаемых денежных оценок, отбрасывании неперспективных ветвей и выборе ветвей, которым соответствует максимальное значение ОДО. Определим средний ожидаемый выигрыш ОДО: Наиболее целесообразно выбрать стратегию а2, то есть провести самостоятельно превентивные мероприятия, а ветви стратегии а1 и а3 дерева решений можно отбросить. Дерево решений без дополнительного исследования статистики страховых случаев: Задача усложняется, если руководство решает получить дополнительную информацию для уточнения ожидаемых событий, при этом получение данной информации также не способствует получению точной оценки будущих событий, и изменения тем самым значения вероятностей. Фирма, рассчитывающая прогноз, способна уточнить значения вероятностей благоприятного или неблагоприятного исхода. Результаты прогноза в виде условных вероятностей благоприятности и неблагоприятности перевозки ценного груза представлены в таблице 2. Например, когда фирма утверждает, что перевозка благоприятна, то с вероятностью 0,7 этот прогноз оправдывается с вероятностью 0,3 могут возникнуть неблагоприятные условия , прогноз о неблагоприятности перевозки с точки зрения наступления страхового случая оправдывается с вероятностью 0,6. На основании дополнительных сведений можно построить новое дерево решений рис. Анализируя дерево решений, можно сделать следующие выводы: Оценка риска с помощью деревьев событий - 4. Метод построения деревьев событий - это графический способ просле-живания последовательности отдельных возможных инцидентов, например, отказов или неисправностей каких-либо элементов технологического процесса или системы, с оценкой вероятности каждого из промежуточных событий и вычисления вероятности конечного события, приводящего к убыткам. Дерево решений при дополнительном исследовании статистики страховых случаев см. Затем прослеживаются возможные пути развития последствий этих событий по цепочке причинно-следственных связей в зависимости от отказа или срабатывания промежуточных звеньев системы. В качестве примера такого анализа построим дерево событий для случая невыполнения обязательств перед клиентами по производству и последующей поставке продукции. Исходным событием при этом является прекращение деятельности предприятия поставщика комплектующих для производства продукции, требуемой клиентами. Предположим, что в данном случае функционирует следующая схема предупреждения риска невыполнения обязательств по производству и поставке товара, состоящая из четырех последовательных звеньев - систем: Все элементы случая невыполнения обязательств перед клиентами обозначены в верхней части рисунка 2. На каждом шаге развития событий рассматриваются две возможности: Предполагается, что каждое последующее звено срабатывает только при условии срабатывания предыдущего. Около каждой ветви указывается вероятность отказа Р , либо вероятность срабатывания 1-Р. Полная вероятность реализации данной цепочки определяется произведением вероятностей каждого из событий цепочки и указывается в правой части диаграммы. Поскольку вероятности отказов, как правило, очень малы, а вероятность срабатывания есть 1-Р, то для всех верхних ветвей в данном примере вероятность считается приблизительно равной 1. Общая схема развития невыполнения обязательств перед клиентом и построение соответствующего этому дерева событий Построение дерева событий позволяет последовательно проследить за последствиями каждого возможного исходного события и вычислить максимальную вероятность главного конечного события от каждого из таких инцидентов. Главное при этом - не пропустить какой-либо из возможных инцидентов и учесть все промежуточные звенья системы. Конечно, такой анализ может дать достоверный результат вероятности главного события только в том случае, если достоверно известны вероятности исходных и промежуточных событий. Но это и непременное условие любого вероятностного метода. Анализ риска может происходить и в обратную сторону - от известного последствия к возможным причинам. В этом случае мы получим одно главное событие у основания дерева и множество возможных причин инцидентов в его кроне. Такой метод называется деревом отказов и фактически представляет собой инверсию рассмотренного дерева событий. Оба метода являются взаимно дополняющим друг друга. Круг используемых методов оценки риска не исчерпывается рассмотренными и дополняется другими методами, подробно представленными в литературе. Оценка риска при получении точной информации - 5. Предположим, что консультационная фирма за определенную плату готова предоставить информацию о фактической ситуации по страховым случаям в тот момент, когда руководству компании надлежит принять решение о ха- рактере перевозки ценного груза. Принятие предложения зависит от соотношения между ожидаемой ценностью результативностью точной информации и величиной запрошенной платы за дополнительную истинную информацию, благодаря которой может быть откорректировано принятие решения, то есть первоначальное действие может быть изменено. Ожидаемая ценность точной информации о страховых случаях при перевозке груза данного свойства, в данном направлении и т. Рассчитаем ожидаемую ценность точной информации для примера, в котором дополнительное обследование статистики страховых случаев при грузоперевозках не производится. При отсутствии точной информации, как уже было показано выше, максимальная ожидаемая денежная оценка равна по выбранному направлению: Учитывая, что вероятности благоприятной и неблагоприятной ситуаций равны 0,5, значение ОДОТИ. ОДО точной информации определяется выражением: Тогда ожидаемая ценность точной информации равна: Второй составляющей процесса оценки риска является оценка последствий его реализации или размеров возможного ущерба. В целом все виды ущерба или убытков могут быть классифицированы в зависимости от источника носителя риска и его реализации. Последние применительно к предприятию включают финансовые, материальные, трудовые, имиджа, экологические убытки. Методика оценки ущерба от различных рисков в наиболее полном виде включает в себя учет как прямых, так и косвенных убытков. Прямые убытки - это непосредственный ущерб здоровью, имуществу или имущественным интересам. Косвенные убытки возникают как следствие невозможности какое-то время осуществлять нормальную деятельность предприятия. К их числу относятся: Эта зависимость устанавливает соотношение между объемом ущерба и его частотой. Так, в промышленности на каждое крупное повреждение на производстве приходится тридцать небольших и триста случаев проявления риска, которые не привели к повреждениям, что представлено соотношением: В целом статистические распределения ущерба служат основой для расчета страховых тарифных ставок и рассматриваются в 7 главе. После оценки вероятности наступления риска и его последствий осуществляются синтез полученных результатов и интегральная оценка риска. Наиболее важными интегральными характеристиками риска являются его средние, предельные и оптимальные характеристики. В качестве последних экономистами предлагается использовать показатель максимально приемлемой величины ущерба вкупе с максимально допустимой величиной вероятности ее возникновения. Рассмотренные методы оценки риска по своей сути дают объективную оценку его вероятности и размеру возможного ущерба, но оперирование ими и полученными с их помощью характеристиками является субъективным, зависящим от восприятия риска и отношения к нему лица, прини-мающего решение. Методы оценки риска Качественная оценка аудиторского риска с помощью метода нечетких множеств Метод определения объема выборки по оценке риска выборки, ожидаемой идопустимой степени отклонений Качественная оценка аудиторского риска для отчетности в целом. Компоненты аудиторского риска Оценка стоимости риска. Оценка и способы снижения степени риска. Оценка кредитоспособности на основе анализа делового риска Методы локализации риска Методы снижения риска - Аудит - Институциональная экономика - Информационные технологии в экономике - История экономики - Логистика - Макроэкономика - Международная экономика - Микроэкономика - Мировая экономика - Налоги и налогообложение - Операционный анализ - Оптимизация - Страхование - Управленческий учет - Экономика - Экономика шпаргалки - Экономика и управление народным хозяйством по отраслям - Экономика предприятия - Экономическая теория - Экономический анализ - - Социология - Технические науки - Финансы - Экономика - Юриспруденция - Textbook. News Социология Технические науки Финансы Экономика Аудит Институциональная экономика Информационные технологии в экономике История экономики Логистика Макроэкономика Международная экономика Микроэкономика Мировая экономика Налоги и налогообложение Операционный анализ Оптимизация Страхование Управленческий учет Экономика Экономика шпаргалки Экономика и управление народным хозяйством по отраслям Экономика предприятия Экономическая теория Экономический анализ Юриспруденция Textbook. Социология Технические науки Финансы Экономика Аудит Институциональная экономика Информационные технологии в экономике История экономики Логистика Макроэкономика Международная экономика Микроэкономика Мировая экономика Налоги и налогообложение Операционный анализ Оптимизация Страхование Управленческий учет Экономика Экономика шпаргалки Экономика и управление народным хозяйством по отраслям Экономика предприятия Экономическая теория Экономический анализ Юриспруденция.
Понятие оценки и оценочной деятельности
Капли нормакс инструкция по применению для детей
Стихи султана сулеймана на русском языке
Где дешевле отдохнуть в турции
Технические характеристики двигателя mitsubishi
Формат видео ts конвертировать