Система мер безопасности, позволяющих увеличить затраты захватчика.

 

1. Создание в компании аналитического центра, изучающего рынок M&A.
2. Отслеживать попытки получения информации о вашем предприятии; попытки скупать ваши долги; негатив в прессе; немотивированную активность правоохранительных структур по отношению к вам.
3. Субъект должен анализировать финансово-хозяйственную деятельность потенциальных агрессоров, искать слабые места в их системе.
4. Система безопасности должна учитывать вопросы физической безопасности ключевых фигур предприятия и членов их семей.
5. Необходимо организовать мероприятия по “отбеливанию” имиджа предприятия (в правоохранительных структурах, СМИ, среди компаньонов).
6. Организация документооборота должна обладать некоторой степенью конфиденциальности, должна быть наделена системой допусков и контроля над деятельностью субъектов, имеющих этот допуск, наряду с вышесказанным.
7. Финансовая безопасность

1) отслеживание задолженностей

2) контроль дебиторской задолженности

3) анализ состава покупателей и состава контрагентов (контроль их собственников)

 

15.1. Понятие кредитного риска.

Кредитный риск – риск, связанный с тем, что предприятие не сможет получить или не сможет выполнить свои обязательства, но выплатил кредит с другой стороны.

15.2. Риск невозврата в обозначенное время и обозначенной суммы.

Последствия:

1) исполнение штрафных санкций приводит к дополнительным финансовым издержкам, что снижает доходность финансовой деятельности

2) невозможность исполнения своих обязательств приводит к ухудшению кредитной истории, что осложняет получение кредита в будущем (получение кредита будет невозможно или кредит будет дорогим)

3) возникает ситуация, в которой мы подвергаемся рискам, связанным с финансовой безопасностью (возникает вероятность банкротства, замораживания операций по счетам)

4) снижение Гудвила (страдает имидж предприятия)

Задача. Как управлять подобного рода рисками? 

 

15.3. Риск изменения ставки доходности, которая приведет к снижению эффективности операции.

 

IRR = α , если

-100 000 + + = 0

8  + 5  – 10 = 0

 =

=  +  = 1 + α => α = 0,1764

 

Если не найдется другого альтернативного размещения 100 000 под ставку 17,64% или выше, причем риски всех операций сопоставимы, то данный проект может быть признан наиболее оптимальным.

 

 Риск в данной ситуации может реализоваться и в том, что по истечении некоторого времени возникнет возможность в другой, более доходной операции, однако объем финансовых средств к этому моменту времени будет исчерпан.

Этот риск сопряжен с показателями эффективности финансовых активов, используемых в качестве источников финансирования (ставка рефинансирования, ставки по вкладам). В случае их изменения показатели эффективности операций, на основании которых было принято решение, могут измениться.

 

15.3.1. Управление подобными рисками.

 

1. Прогнозирование

Задача. В ближайшее время состоятся выборы Президента РФ и в Гос Думу. Какие кредитные будут у банка?

2. Диверсификация источников финансирования (много источников финансирования), возникает некая стабильность.

 

15.4. Невозможность получения кредита.

Причины:

1) плохая кредитная история

2) низкий или отрицательный Гудвил

3) низкая доходность операций предприятия, которая не обеспечивает погашение кредитов, предлагаемых банком (текстильная отрасль в Ивановской области)

4) отсутствие предложений со стороны банков (банкам выгоднее производить иные операции)

 

15.4.1. Методы управления рисками:

 

1. Использовать другие источники финансовых средств (собственный капитал, указать способы альтернативных источников финансирования).

2. Лимитирование. Уменьшить объем спроса денежных средств. В этом случае банк понимает, что меньше объем – меньше риск; наличие системы лимитирования увеличивает нашу надежность в глазах кредитора.

3. Резервирование (переход на иные способы установления хозяйственных взаимоотношений) => бартер => переработка (толлинговая схема или работа на давальческом сырье).

Это крайние меры, использование которых указывает на критическое состояние предприятия.

Толлинг – переработка, при которой товарное сырье/продукция пересекает границы (возникают таможенные взаимоотношения).

 

15.5. С кредитными рисками связаны:

 

1. Процентный риск - риск неправильного решения, связанный с изменениями ставки доходности альтернативной операции, или уменьшение доходности в нашей операции.
2. Валютный риск – изменение обменного курса может привести к существенному ущербу.

 

 

16. Имитационное моделирование рисков.

16.1. Стресс-тестинг – проведение исследований возможных сценариев развития ситуации в деятельности хоз субъекта с учетом возможных реакций лиц, принимающих решение, на эти сценарии.

Гибкие бюджеты – это процесс построения бюджетов предприятия с учетом вариативности сценариев в развитии ситуации.

-умеренное

-агрессивное

-консервативное

В экономике сложилось классическое представление о прогнозных величинах как о детерминированных величинах, то есть прогнозное значение есть какое-то конкретное значение финансового показателя. Учитывая несостоятельность такого подхода, одним из путей выхода предлагается наряду с этими значениями указывать характеристику разброса допустимых значений относительно указанного.

-дисперсия

-среднее квадратическое отклонение

-показатели вариации (размах вариации)

 

Дисперсия вычисляется лишь в случае известного распределения вероятностей. Вычислить распределение вероятностей прогнозируемой величины бывает достаточно сложно.

 

Пример.

NPV – чистая распределенная прибыль

NPV =   , где

 – моменты производства платежей

α – ставка дисконтирования

CF( ) – значение величины платежа в момент времени   (Cash Flow)

 

1 вариант.

CF( ) = +  +..+ , где , ,..,  – случайные независимые величины

 

CF(t_k) – N(a;σ) – нормальное распределение

CF(t_k) – случайная величина

 

 

2 вариант.

 

CF(t_k) = x₁x₂..x_n – мультипликативная величина , ненормальное распределение

 

Если x_i представляется в виде x_i=eu_i, а u_i подвержены условиям центральной предельной теоремы, то CF(t_k) будет иметь распределение, принадлежащее семейству логарифмически нормальных распределений.

Плотность данного распределения:

 

                               ξ

 

16.2. Время производства платежа (t_k) также может случайной величиной, тогда необходимо выяснить распределение этой случайной величины.

 

 

                            p =

 

                            t                                          t_k

 

d – доля платежей, которые производятся в срок

(1-d) – доля платежей, которые в срок не производятся

 

Вопрос о задержке платежа аналогичен вопросу о продолжительности жизни человека, который рассматривается в страховании. Определением страховых ставок расчета продолжительности жизни (исследование страховых случаев) занимается актуарная математика.  Всеобъемлющий раздел науки – страховое дело.

 

16.3. Гипотеза Муавра.

Интенсивность смерти в зависимости от возраста.

h(t) – интенсивность

                 h(t)

 

 

           0                             100

 

Функция распределения смерти

 

 

F(t) = 1 -  – экспоненциальная функция

Если интенсивность производства платежа при его задержке постоянна, то плотность распределения задержки экспоненциальна.

Если h(t) – степенная функция, например, в случае, если интенсивность платежей увеличивается в связи с нашими жесткими действиями по управлению дебиторской задолженностью), то область распределения времени платежа имеет вид:

   , (h(t) = k )

 

Распределение Вейбумма

 

 

Закон Эриама. Пусть длина очереди n, время обслуживания каждого клиента имеет экспоненциальное распределение с плотностью p(t)= , тогда время обслуживания всей очереди распределено по закону Эриама с плотностью . Частный случай гамма-распределения.

Время обслуживания каждого клиента независимо друг от друга.

 

16.4. Метод Монте-Карло (метод вычисления интегралов).

 

(25+36+49+100+121+2*144+2*289+324+800+882+484+625+3*676+784+2*841) * = = 0,44

 

Неточность в вычислениях потому, что распределение неравномерно.

Более точный результат можно получить, если использовать счетчики случайных чисел.

 

Для Excel в скобках любое значение между 0 и 1

= сл чис ( )

 

           =сл чис ( )  =   ̺̺ * ̺   = ср знач (массив)

 

Растянуть на 5 000 знаков.

 

Для того, чтобы организовать выборку с заданными наперед распределениями, достаточно знать набор равномерно распределенных величин. Известно преобразование Смирнова

, где

p(t) – плотность заданного распределения. Если Р – равномерно распределенная величина на [0;1], то величина x будет иметь распределение с плотностью p(t).

В электронных таблицах выражение x(P) реализовано при некоторых значениях p(t).

 

Например, для нормально распределения

 

= норм обр (сл чис ( );a;σ) числа а и σ ввести средние, дисперсия

= гаммаобр (сл чис ( );d;β)

=бэтаобр (сл чис ( );α;β)

 

Бэтта–распределение – распределение случайной величины, значения которой лежат на определенном отрезке ( [0;1] для Excel).

Частный случай бэтта-распределения – равномерное.

Имеет вид:

 - функция Эйлера второго рода (β-функция).

 

 

16.5. Правила имитационного моделирования.

 

1. Записывается расчетная формула исследуемого показателя, которая зависит от x₁,x₂,..x_n – независимых факторов, влияющих на данный показатель и имеющих случайный характер.
2. Генерируются случайные значения x_i с помощью метода Монте-Карло и преобразования Смирнова (для этого необходимо знать функции распределения x_i).
3. Подставляются генерированные значения x_i  в расчетную формулу.
4. Процесс повторяется большое число раз.
5. Результаты заносятся в файл результатов.

6.1. Вычисляется среднее значение всех результатов из файла результатов, а также характеристики разбросов для этого среднего.

6.2. Все значения в файле ранжируются, разбиваются на группы (обычно с определенным шагом) и строится гистограмма – необходимые частотные характеристики каждого из интервалов.

 

Шаг 5

2  5      

    6

    7    

2  8

2  9                 

    11                 

2  11          

    12                      2 4 6 8 10 12

2  13                      [4;12] – доверительный интервал

 

Площадь всех прямоугольников равна 1 (частота делится на шаг ).

 

После того, как получена гистограмма, возможны 2 пути: производить анализ на основании гистограммы, в соответствии с которой всегда можно определить, с какой частотой реализуются возможные значения показателя. Или, используя гистограмму, можно построить доверительный интервал для исследуемого показателя.

 

16.6.1. Ошибка первого рода – вероятность отторжения правильной гипотезы.

 

16.6.2. Ошибка второго рода – вероятность принятия неправильной гипотезы.

 

Доверительный интервал – это интервал, в котором находится исследуемый показатель, границы которого (интервала) таковы, что вероятность показателя попасть в этот интервал составляет (1-α), где α – вероятность ошибки первого рода.

 

[4;12] – доверительный интервал нашего показателя с вероятностью 0,9 (1-0,1).

 

 

 

ВАЛЮТНЫЕ РИСКИ.

ПОКАЗАТЕЛЬ ВАЛЮТНОСТИ.

 

Пусть рассматривается курс актива S(t) и S(t+∆).

 

Рассмотрим величину актива:

X_t-(ln S(t+∆)/ S(t))

 

    ∆=1 x_t1 , x_t2, …x_tn

Dx_n – валютность

Валютность понимают как дисперсию показателя эффективности

 

⇐ Предыдущая123456Следующая ⇒

Поделиться: