Методы оценки экономических рисков

Роль количественной оценки экономического риска значитель­но возрастает, когда существует возможность выбора из совокуп­ности альтернативных решений оптимального решения, обеспе­чивающего наибольшую вероятность наилучшего результата при наименьших затратах и потерях в соответствии с задачами мини­мизации и программирования риска. Здесь следует выявить, ко­личественно измерить, оценить и сопоставить элементы рассмат­риваемых экономических процессов, выявить и определить взаи­мосвязи, тенденции, закономерности с описанием их в системе экономических показателей, что немыслимо без использования ма­тематических методов и моделей в экономическом анализе.

Применение экономико-математических методов позволяет провести качественный и количественный анализ экономических явлений, дать количественную оценку значения риска и рыноч­ной неопределенности и выбрать наиболее эффективное (опти­мальное) решение. Математические методы и модели позволяют имитировать различные хозяйственные ситуации и оценивать последствия при выборе решений, обходясь без дорогостоящих экспериментов.

Методы экономико-математического анализа, являясь регуля­тором экономической деятельности в единстве внешних и внут­ренних неопределенностей, обеспечивая выбор оптимальных ре­шений, позволяют также математически анализировать, измерять значение и возможности минимизации, программирования риска с целью наилучшего управления риском на основе повышения эффективности и качества хозяйственной деятельности, сокраще­ния неопределенности.

В качестве математических средств принятия решений в усло­виях неопределенности и риска используют методы те­ории математических игр, теории вероятностей, математической статистики, теории статистических решений, математического программирования.

Теория игр — это теория математических моделей принятия оптимальных решений в условиях неопределенности, противопо­ложных интересов различных сторон, конфликта. Матричные игры могут служить математическими моделями многих простей­ших конфликтных ситуаций из области экономики. В частности, теория игр применяется в вопросах борьбы фирм за рынки, в явлениях олигополии, в планировании рекламных компаний, при формировании цен на конкурентных рынках, в биржевой игре и т.д. С позиций теории игр можно рассматривать вопросы цент­рализации и децентрализации управления производством, опти­мальное планирование по нескольким показателям, плани­рование в условиях неопределенности, порождаемой, например, техническим прогрессом, преодоление ведомственных противодей­ствий и т.д.

Риск — категория вероятностная, поэтому в процессе оценки неопределенности и количественного определения степени риска используют вероятностные расчеты.

Количественная оценка вероятности наступления отдельных рисков и то, во что они могут обойтись, позволяет ЛПР выделить наиболее вероятные по возникновению и весомые по величине потерь риски, которые будут являться объектом дальнейшего ана­лиза для принятия решения о целесообразности реализации про­екта. Оценка вероятности также поможет ЛПР уяснить практи­ческие возможности выборочных исследований и дать прогноз будущих действий.

Применительно к экономическим задачам методы математи­ческой статистики сводятся к систематизации, обработке и исполь­зованию статистических данных для научных и практических вы­водов. Метод исследования, опирающийся на рассмотрение ста­тистических данных о тех или иных совокупностях объектов, называется статистическим. Основным элементом экономическо­го исследования является анализ и построение взаимосвязей эко­номических переменных. Изучение таких взаимосвязей осложне­но тем, что они не являются строгими, функциональными зависи­мостями. Бывает достаточно трудно выявить все основные факторы, влияющие на данную переменную (например, прибыль, риск), многие такие взаимодействия являются случайными, носят неопределенный характер, и число статистических наблюдений является ограниченным. В этих условиях математическая статис­тика (то есть теория обработки и анализа данных) позволяет стро­ить экономические модели и оценивать их параметры, проверять гипотезы о свойствах экономических показателей и формах их связи, что в конечном счете служит основой для экономического анализа и прогнозирования, создавая возможность для принятия обоснованных экономических решений. Теория вероятностей иг­рает важную роль при статистических исследованиях вероятност­но-случайных явлений. Здесь в полной мере находят применение такие, основанные на теории вероятностей разделы математичес­кой статистики, как статистическая проверка гипотез, статисти­ческое оценивание распределений вероятностей и входящих в них параметров и др.

Методы принятия решений в условиях риска также разраба­тываются и обосновываются в рамках так называемой теории ста­тистических решений. Суть статистического метода, как уже ука­зывалось, заключается в том, что анализируется статистика по­терь и прибылей, имевших место на данном или аналогичном предприятии (экономическая ситуация), устанавливается величи­на и частота получения того или иного экономического резуль­тата и составляется наиболее вероятный прогноз на будущее. Недостатком статистического подхода к измерению риска является тот факт, что он основывается на имеющихся статистических дан­ных прошлых периодов, в то время как оценка риска относится к будущим событиям. Это снижает ценность данного подхода к ус­ловиях быстро меняющейся экономической обстановки. В то же время достоинством данного подхода к измерению риска являет­ся его объективность.

Экономико-математические задачи, цель которых состоит в нахождении наилучшего (оптимального) с точки зрения некото­рого критерия (или критериев) варианта использования имею­щихся ресурсов (труда, капитала, и пр.), называются оптимиза­ционными. Оптимизационные задачи решаются с помощью оптимизационных моделей методами математического про­граммирования. Необходимым условием использования опти­мального подхода к планированию и управлению (принципа оптимальности) является гибкость, альтернативность производ­ственно-хозяйственных ситуаций, в условиях которых приходится принимать планово-управленческие решения. Именно такие си­туации, как правило, и составляют повседневную практику хо­зяйствующего субъекта (выбор оптимального ассортимента производственной программы, прикрепление к поставщикам, составление портфеля ценных бумаг, вложение инвестиций в оптимальный проект, маршрутизация, раскрой материа­лов и т.д.).

Структура оптимизационной модели состоит из целевой фун­кции, области допустимых решений и системы ограничений, определяющих эту область. Целевая функция в самом общем виде, в свою очередь, также состоит из трех элементов: управ­ляемых переменных, неуправляемых переменных и формы функции (вида зависимости между ними). Если все функции, описывающие некоторую экономическую ситуацию линейны, то имеем задачу линейного программирования, к которой и будет сведена задача игры с природой о нахождении оптимального ассортимента продукции, выпускаемой швейным производ­ством.

С каждой задачей линейного программирования связана дру­гая задача, называемая двойственной по отношению к исходной. Совместное изучение данной задачи и двойственной к ней задачи служит инструментом анализа и принятия правильных решений в условиях постоянно меняющейся экономической ситуации.

⇐ Предыдущая1234567Следующая ⇒

Поделиться: