Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6  7 | Следующая страница реферата

Анализ рисков можно подразделить на два дополняющих друг друга вида: качественный и количественный.

Качественный анализ позволяет определить факторы и потенциальные области риска, выявить возможные его виды. Количественный анализ направлен на то, чтобы количественно выразить риски, провести их анализ и сравнение.
При количественном анализе риска используются различные методы. В настоящее время наиболее распространенными являются:

. статистический метод;

. анализ целесообразности затрат;

. метод экспертных оценок;

. метод аналогий;

Общая схема проведения анализа риска представлена на рис. 1.

После анализа риска я считаю целесообразным перейти к количественной оценке риска. Несомненно, что риск есть вероятностная категория, и в этом смысле наиболее обоснованно с научных позиций характеризовать и измерить его как вероятность возникновения определенного уровня потерь.

Строго говоря, при всесторонней оценке риска следовало бы устанавливать для каждого абсолютного или относительного значения величины возможных потерь соответствующую вероятность возникновения такой величины.

Однако, этот, строго математический подход абсолютно неприемлем для решения насущных задач оценки риска на конкретном предприятии для конкретного предпринимателя. Но и здесь есть выход. Достаточно точно величину вероятных потерь можно рассчитать, используя статистику.

Статистический метод заключается в изучении статистики потерь и прибылей, имевших место на данном или аналогичном предприятии, с целью определения вероятности события, установления величины риска. Вероятность означает возможность получения определенного результата. Например, вероятность успешного продвижения новой услуги на рынке и течение года составляет – 3/4, а неуспех - 1/4. Величина, или степень, риска измеряется двумя показателями: средним ожидаемым значением и колеблемостью
(изменчивостью) возможного результата.

Среднее ожидаемое значение связано с неопределенностью ситуации, оно выражается в виде средневзвешенной величины всех возможных результатов
[Е(х)], где вероятность каждого результата (А) используется в качестве частоты или веса соответствующего значения {х). В общем виде это можно записать так:

Е(х) = А1х1 + А2х2 + ... + Аnхn.

Допустим, что при продвижении нового товара мероприятие А из 200 случаев давало прибыль 20,0 тыс. руб. с каждой единицы товара в 90 случаях
(вероятность 90:200 = 0,45), прибыль 25,0 тыс. руб. в 60 случаях
(вероятность 60:200 = 0,30) и прибыль 30,0 тыс. руб. в 50 случаях
(вероятность 50:200 = 0,25). Среднее ожидаемое значение прибыли составит:

20,0•0,45 + 25,0•0,30 + 30.0•0,25 = 24.

Осуществление мероприятия Б из 200 случаев давало прибыль 19.0 тыс. руб. в 85 случаях, прибыль 24,0 тыс. руб. в 60 случаях, 31,0 тыс. руб. в 50 случаях. При мероприятии Б средняя ожидаемая прибыль составит:

19,0•(85:200) + 24,0•(60:200) + 31,0•(50:200) = 23,8.

Сравнивая величины ожидаемой прибыли при вложении капитала в мероприятия А и Б, можно сделать вывод, что величина получаемой прибыли при мероприятии А колеблется от 20,0 до 30,0 тыс. руб., средняя величина составляет 24.0 тыс. руб.; в мероприятии Б величина получаемой прибыли колеблется от 19,0 до 31,0 тыс. руб. и средняя величина равна 23,8 тыс. руб.

Сравнивая величины ожидаемой прибыли при вложении капитала в мероприятия А и Б, можно сделать вывод, что величина получаемой прибыли при мероприятии А колеблется от 20,0 до 30,0 тыс. руб., средняя величина составляет 24.0 тыс. руб.; в мероприятии Б величина получаемой прибыли колеблется от 19,0 до 31,0 тыс. руб. и средняя величина равна 23,8 тыс. руб.

Средняя величина представляет собой обобщенную количественную характеристику и не позволяет принять решение в пользу какого-либо варианта вложения капитала. Для окончательного решения необходимо измерить колеблемость (размах иди изменчивость) показателей, т.е. определить меру колеблемости возможного результата. Колеблемость возможного результата представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от средней величины. Для ее определения обычно вычисляют дисперсию или среднеквадратическое отклонение.

Дисперсия представляет собой среднее взвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых:

((х-е)2А

(2= ---------------,

(А

где (2 — дисперсия; х — ожидаемое значение для каждого случая наблюдения; е — среднее ожидаемое значение;

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: курсовая работа по менеджменту, дипломы шуточные, капитанская дочка сочинение.





Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6  7 | Следующая страница реферата