Параграф 23. Моделирование воздействия риска методом Монте-Карло

Пример:

ЧП = ЦО - И - Н, где

ЧП - чистая прибыль;

Ц - цена единицы продукции;

О - объем реализованной продукции;

ЦО - выручка от реализованной продукции;

И - издержки /сырье, материалы, п/ф, энергия и т.д./;

Н - налоги.

В реальной практике возможны отклонения реальных значений от запланированных /объем сбыта, стоимость покупных материалов, величина налоговой ставки и т.д./. Т.е. формула будет иметь вид:

ЧП" = Ц(О+о) - (И+и) - (Н+н)

/маленькие буквы показывают отклонение соответствующей величины от запланированного значения и могут иметь любой знак/.

[наверх]

Алгоритм.

1. Выбирается та итоговая величина, которая нас интересует /в данном случае чистая прибыль/.
2. Определяются основные факторы - источники риска.

а) определяются внешние (различные действия государственных органов, местных органов, организаций, предприятий, воздействия природы и т.д.) и внутренние факторы риска (производственные, социальные, финансовые, экологические и т.д.);

б) выделяются те факторы, которые, во-первых, в наибольшей мере влияют на выбранную итоговую величину, а, во-вторых, появление которых наиболее вероятно. Как правило, эти факторы выявляются экспертным путем, хотя возможно использование моделирования. Чем больше число выделенных факторов, тем меньше вероятность ошибки, однако тем больший объем информации необходимо собрать для последующего моделирования и тем дольше оно будет осуществляться.

в) выбираются те возмущающие воздействия, последствия которых носят наиболее тяжелый характер или профилактика которых наиболее проста для предприятий, и продумывается система мер, позволяющих уменьшить вероятность их возникновения или их размер негативного воздействия. Тем самым возникает возможность исключить из последующего рассмотрения ряд факторов (этот подпункт может осуществляться как здесь, так и после пункта 4);

1. Разработка модели (связи целевой функции и отобранных факторов).
2. Сбор информации относительно закона распределения отобранных факторов (характера распределения и его параметров). Это наиболее узкое место метода. Например, цены на сырье скорее всего распределены по нормальному закону распределения в силу центральной предельной теоремы. Математическое ожидание можно определить путем экстраполяции динамики изменения ее средних значений. Дисперсию также можно определить путем изучения ее отклонений от средних величин. Но все равно требуется собрать и переработать огромный объем информации. А как быть с величиной налоговой ставки - качественно неизвестной информацией?
3. Моделирование и анализ результатов. С помощью метода Монте-Карло многократно генерируются псевдослучайные значения отобранных факторов, для каждого варианта определяется значения целевой функции. Число генерации - примерно на порядок, а лучше на два больше числа отобранных факторов. Вероятность того, что целевая функция будет меньше некоторой величины - число соответствующих случаев к общему числу испытаний.

Примечание. Разумеется, алгоритм нелинейный.

Параграф 24. Метод балльной оценки риска

Вычленяются отдельные направления - источники риска (аналог п.2 алгоритма) и осуществляется их балльная оценка.

Пример: М.Стоддард. Выделены факторы, вносящие риск в бизнес в целом.

Каждый оценивается по десятибалльной шкале.

1. Потребность в капитале(чем больше, тем больше риск).
2. Степень прочности позиций на рынке.
3. Наличие устоявшейся системы сбыта.
4. Степень необходимости продукции населению.
5. Наличие постоянного и стабильного снабжения.
6. Степень вмешательства государства по вопросам ценообразования и распределения продукции и прибыли.
7. Размер штата сотрудников.
8. Близость к пределу цен (считается, что для продукции он в 10 раз превышает себестоимость, а для услуг - в 3).
9. Частота и регулярность приобретения выпускаемой продукции (идеал - несколько постоянных оптовых покупателей).
10. Степень новизны продукции.
11. Степень доверия со стороны потребителей (готовность к предоплате).
12. Скорость физического и морального старения продукции.
13. Степень рискованности продукции.
14. Наличие конкуренции (конкуренции нет - риск велик, т.к. видимо нет спроса на эту продукции, т.е. нужно сформировать. Конкуренция велика - риск велик).
15. Безупречность нравственности сотрудников.

Выводы:

1. Это для бизнеса в целом. Для конкретных решений подобную анкету трудно унифицировать, надо каждый раз разрабатывать самостоятельно.
2. Это - вершина айсберга. Для практического использования надо существенно детализировать.
3. Самое тонкое - интерпретация полученных оценок - скрыто.

Параграф 25. Метод «калькуляции» рисков, основанный на детерминированном определении риска

Начальные этапы совпадают с изложенным выше алгоритмом ((см.параграф 23)). Начиная с п.4. - изменения.

1. Интервальное задание оценок параметров путем введения оптимистичного и пессимистичного прогноза. Чем больше интервал, тем больше вероятность верности оценки, но тем меньше точность метода.
2. Определяется оптимистичное и пессимистичное значение целевой функции и, соответственно, шансы и риск.

Пример:

G = m * (P - K) - F

(G - прибыль, m - объем выпуска продукции, P - цена единицы продукции, K - величина издержек на выпуск единицы продукции, F- фиксированные издержки).

Пусть исходно было запланировано m=10000шт., P=7DM, K=4DM, F=10000DM. Тогда планируемая прибыль G=20000DM. Пусть цена единицы продукции снизилась на 10% (6, 3 DM), тогда прибыль составит 13000 DM (уменьшится почти на 30%). Таким образом, при снижении цены на 10% предпринимательский риск составляет 7000 DM. Шансы - точно также.

1. Определяется чувствительность рисков и шансов к изменению величины параметров, т.е. отношение процента изменения уровня достижения цели относительно ее запланированного уровня к проценту изменения величины параметра. Соответственно, можно исключить из рассмотрения часть параметров.
2. Осуществляется анализ ситуации: шансовая (если шансы больше риска), нейтральная (при их равенстве) и рискованная (шансы меньше риска). В зависимости от чувствительности риска и шансов можно более детально охарактеризовать ситуацию еще и по степени ее стабильности.

Литература

1. Акофф Р. Планирование будущего корпорации. М.: Прогресс, 1985.
2. Ансофф И. Стратегическое управление. М.: Экономика, 1989.
3. Борманн Д. и др. Предпринимательская деятельность в рыночной экономике. Hamburg, 1992.
4. Бигель Дж. Управление производством. Количественный подход. М.: Мир, 1973.
5. Гиг Дж., ван. Прикладная общая теория систем. М.: Мир, 1981.
6. Имитационные системы принятия экономических решений. М.: Наука, 1989.
7. Карр Ч., Хоув. Количественные методы принятия решений в управлении и экономике. М.: Мир, 1966.
8. Кинг У., Клиланд Д. Стратегическое планирование и хозяйственная политика. М.: Прогресс, 1982.
9. Кунц Г., О'Доннел С. Управление: системный и ситуационный анализ управленческих решений. М.: Мир, 1981.
10. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. М.: Логис, 2000.
11. Организация Объединенных Наций по промышленному развитию. Пособие по подготовке промышленных технико-экономических исследований. ЮНИДО - Нью-Йорк, 1979.
12. Осадник В. Выбор стратегии с помощью аналитико-иерархического процесса. Ж. Проблемы теории и практики управления, 1994, №6.
13. Петраков Н.Я., Ротарь В.И. Фактор неопределенности и управление экономическими системами. М.: Наука, 1985.
14. Рейльян Я.Р. Аналитическая основа принятия управленческих решений. М.: Финансы и статистика, 1989.
15. Adrian W. Strategische Unternehmensfuehrung und Informationssystemgestaltung auf der Grundlage kritischer Erfolsfaktoren: ein anwendungsorientiertes Konzept fuer mittelstaendische Unternehmen. Koeln: Uul, 1989.
16. Neubuerger K.W. Chancen und Risikobeurteilung im strategischen Management: Die informatorische Luecke. Stuttgart: Poeschel, 1989.

Литература вспомогательная:

1. Вейлл П. Искусство менеджмента. Новые идеи для мира хаотических перемен. М.: Новости, 1993.
2. Исследование операций (под ред. Моудера Дж., Элмаграби С. Т.1 М.: Мир, 1981.
3. Канторович Л.В. Экономический расчет наилучшего использования ресурсов. М.: АН СССР, 1960.
4. Карманов В.Г. Математическое программирование. М.: Наука, 1986.
5. Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход. М.: Мир, 1978.
6. Месарович М., Тако Д., Такахара И., Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973.
7. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1986.
8. Журналы:
• Long Range Planning - международный журнал стратегического менеджмента;
• Strategic Management Journal -
9. Bretzke W.R. Der Problembezug von Entscheidungsmodellen. Tuebingen, 1980.
10. Kirsch W. Entscheidungsprozesse. Bd.1-3. Nuerenberg, 1979.

 

***

Файл: Разработка_упр_решений_Курс_лекций_Титова_НЛ.doc Дата создания файла: 30.08.2007 Файл создан: Бурмистров А.Н.

⇐ Предыдущая12345678

Поделиться:

Популярное:

1. VI Моделирование рынка и составление прогноза выпуска автомобилей
2. Альтернативные подходы к оценке уровня риска капитальных вложений
3. Антропогенные воздействия на леса и другие растительные сообщества
4. Антропогенные воздействия на почву
5. Антропогенные воздействия на почвы.
6. Антропогенные воздействия на природу на разных этапах развития
7. В УСЛОВИЯХ ВОЗДЕЙСТВИЯ ВИБРАЦИИ
8. В экспериментальной и клинической нейрофизиологии с целью воздействия на функциональное состояние структур нервной системы применяют воздействие постоянным током.
9. Ведущими практическими методами обучения являются упражнение, опыты и экспериментирование, моделирование.
10. Вероятностная оценка пожарного риска
11. Вибрация, физическая характеристика, ед. измерения, влияние на здоровье, профилактика неблагоприятного воздействия.
12. Виды мер оперативного воздействия