Слайд 2
![Анализ рисков](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-1.jpg)
Слайд 3
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-2.jpg)
Слайд 4
![Источники информации для анализа рисков: организационная схема и схема принятия](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-3.jpg)
Источники информации
для анализа рисков:
организационная схема и схема принятия решений в
фирме;
схемы денежных, ресурсных и информационных потоков;
опросы, опросные листы;
статистика;
документация;
описание произошедших аварий;
инспекции и экспертизы.
Слайд 5
![Этапы анализа рисков: Осмысление риска – исследование структурных характеристик риска](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-4.jpg)
Этапы анализа рисков:
Осмысление риска – исследование структурных характеристик риска (опасность -
подверженность риску - уязвимость).
Анализ конкретных причин возникновения неблагоприятных событий и их отрицательных последствий.
Комплексный анализ рисков - изучение всей совокупности рисков в целом.
Слайд 6
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-5.jpg)
Слайд 7
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-6.jpg)
Слайд 8
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-7.jpg)
Слайд 9
![Качественный анализ: обнаружение рисков; исследование особенностей рисков; выявление последствий реализации](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-8.jpg)
Качественный анализ:
обнаружение рисков;
исследование особенностей рисков;
выявление последствий реализации рисков;
классификация выявленных рисков.
Предварительный шаг
качественного анализа - получение информации о рисках - частоты (вероятности) возникновения и размера убытков.
Основной шаг - обработка собранных данных для принятия управленческих решений
Слайд 10
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-9.jpg)
Слайд 11
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-10.jpg)
Слайд 12
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-11.jpg)
Слайд 13
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-12.jpg)
Слайд 14
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-13.jpg)
Слайд 15
![Количественный анализ: Инструмент - математическая теория вероятностей. Каждому событию присваивается](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-14.jpg)
Количественный анализ:
Инструмент - математическая теория вероятностей.
Каждому событию присваивается вероятность –
p.
p = 0 - если событие не может произойти.
р = 1 - если событие происходит при любых условиях.
p = n/N - если некоторое событие происходит в n
случаях из N.
Сумма вероятностей всех событий равна единице.
Например, при бросании стандартной игральной кости вероятность выпадения числа 7 равна 0.
Распределение вероятностей в данном случае:
1 – 1/6 2 – 1/6 3 – 1/6 4 – 1/6 5 – 1/6 6 – 1/6
Слайд 16
![Методы количественного анализа: Статистический Анализ целесообразности затрат Методы экспертных оценок Использование аналогов](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-15.jpg)
Методы количественного анализа:
Статистический
Анализ целесообразности затрат
Методы экспертных оценок
Использование аналогов
Слайд 17
![1. Статистический метод Для расчета вероятностей возникновения потерь анализируются все](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-16.jpg)
1. Статистический метод
Для расчета вероятностей возникновения потерь анализируются все статистические данные
организации.
Частота возникновения потерь находится по формуле
f = n / nобщ ,
где f - частота возникновения некоторого уровня потерь (Коэф. риска);
n - число случаев наступления конкретного уровня потерь;
nобщ - общее число случаев в статистической выборке, включающее и успешно осуществленные операции.
Слайд 18
![1. Статистический метод Выделяют 5 основных областей риска: 1) Безрисковая](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-17.jpg)
1. Статистический метод
Выделяют 5 основных областей риска:
1) Безрисковая область – Кр
= 0.
2) Область минимального риска - Кр = 0 - 25 %.
3) Область повышенного риска - Кр = 25 - 50 %.
4) Область критического риска - Кр = 50 - 75 %.
5) Область недопустимого риска - Кр = 75 - 100 %.
Слайд 19
![2. Анализ целесообразности затрат Состояние фирмы делят на 5 финансовых](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-18.jpg)
2. Анализ целесообразности затрат
Состояние фирмы делят на 5 финансовых областей:
1) Область
абсолютной устойчивости - на фирме имеется минимальная величина запасов и затрат;
2) Область нормальной устойчивости - имеется нормальная величина запасов и затрат;
3) Область неустойчивого состояния - имеется избыточная величина запасов и затрат;
4) Область критического состояния -затоваренность готовой продукцией и низкий спрос на неё;
5) Область кризисного состояния - чрезмерные запасы; фирма на грани банкротства.
Слайд 20
![3. Метод аналогии используют, если другие методы оценки риска неприемлемы;](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-19.jpg)
3. Метод аналогии
используют, если другие методы оценки риска неприемлемы;
применяются базы данных
о риске аналогичных проектов, организаций;
данные обрабатываются для выявления зависимостей с целью учета потенциального риска;
метод может использоваться при анализе риска нового проекта, продукта, технологии.
Слайд 21
![4. Методы экспертных оценок 4.1. Экспертный метод - экспертная оценка](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-20.jpg)
4. Методы экспертных оценок
4.1. Экспертный метод - экспертная оценка вероятностей допустимого
критического риска или оценка наиболее вероятных потерь.
Каждый эксперт ранжирует риски:
0 – несущественный риск;
25 – рисковая ситуация вероятнее всего не наступит;
50 – о риске нельзя сказать ничего определенного;
75 – рисковая ситуация вероятнее всего наступит;
100 – рисковая ситуация наступит наверняка.
Разница оценок двух экспертов не должна превышать 50.
где a, b – векторы оценок каждого из двух экспертов.
Слайд 22
![4. Методы экспертных оценок 4.2. Метод Дельфи. характеризуется анонимностью и](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-21.jpg)
4. Методы экспертных оценок
4.2. Метод Дельфи.
характеризуется анонимностью и управляемой обратной
связью.
физическое разделение экспертов. Цель – избежать «ловушек» группового принятия решения.
после обработки результат сообщается каждому эксперту. Цель – ознакомиться с оценками других экспертов, не зная того, кто конкретно дал ту или иную оценку.
после этого оценка может быть повторена.
Слайд 23
![4. Методы экспертных оценок 4.3. Метод «Дерева решений» графическое построение](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-22.jpg)
4. Методы экспертных оценок
4.3. Метод «Дерева решений»
графическое построение вариантов решений, которые
могут быть приняты.
по ветвям «дерева» соотносят субъективные и объективные оценки возможных событий.
оценивают каждый путь и затем выбирают менее рискованный.
Слайд 24
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-23.jpg)
Слайд 25
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-24.jpg)
Слайд 26
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-25.jpg)
Слайд 27
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-26.jpg)
Слайд 28
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-27.jpg)
Слайд 29
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-28.jpg)
Слайд 30
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-29.jpg)
Слайд 31
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-30.jpg)
Слайд 32
![Оценка рисков](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-31.jpg)
Слайд 33
![Оценка рисков Риск имеет математически выраженную вероятность наступления потери. Вероятность](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-32.jpg)
Оценка рисков
Риск имеет математически выраженную вероятность наступления потери.
Вероятность - означает возможность
получения определенного результата.
Величина риска (степень риска) - это вероятность наступления случая потерь, а также размер возможного ущерба от него.
Слайд 34
![Величина риска измеряется двумя критериями: 1. Среднее ожидаемое значение -](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-33.jpg)
Величина риска измеряется двумя критериями:
1. Среднее ожидаемое значение - это
значение величины события, которое связано с неопределенной ситуацией.
Среднее ожидаемое значение измеряет результат, который мы ожидаем в среднем.
Средняя величина не позволяет принять решения в пользу какого-либо варианта.
Для принятия решения необходимо измерить колеблемость показателей
Слайд 35
![Пример. Имеются два варианта вложения капитала. Установлено, что при вложении](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-34.jpg)
Пример.
Имеются два варианта вложения капитала.
Установлено, что при вложении капитала
в мероприятие А получение прибыли в сумме 25 тыс. руб. имеет вероятность 0,6, а в мероприятие Б получение прибыли в сумме 30 тыс. руб. имеет вероятность 0,4.
Тогда математическое ожидание прибыли составит:
по мероприятию А - 15 тыс. руб. (25х0,6);
по мероприятию Б - 12 тыс. руб. (30х0,4).
Слайд 36
![Величина риска измеряется двумя критериями: 2. Колеблемость возможного результата -](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-35.jpg)
Величина риска измеряется двумя критериями:
2. Колеблемость возможного результата - степень
отклонения ожидаемого значения от средней величины.
Для измерения применяют три показателя:
дисперсия
среднее квадратическое отклонение
коэффициент вариации
Слайд 37
![1) Дисперсия случайной величины́ — мера разброса данной случайной величины,](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-36.jpg)
1) Дисперсия случайной величины́ — мера разброса данной случайной величины, то
есть её отклонения от математического ожидания.
Дисперсия - среднее взвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых.
где σ2 – дисперсия;
x - ожидаемое значение для каждого случая наблюдения;
х-- - среднее ожидаемое значение;
n - число случаев наблюдения (частота).
Слайд 38
![2) Среднее квадрати́ческое отклонение — показатель рассеивания значений случайной величины](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-37.jpg)
2) Среднее квадрати́ческое отклонение — показатель рассеивания значений случайной величины относительно
её математического ожидания.
Определяется по формуле:
где σ – СКО;
x - ожидаемое значение для каждого случая наблюдения;
х-- - среднее ожидаемое значение;
n - число случаев наблюдения (частота).
Слайд 39
![3) Коэффициент вариации - отношение среднего квадратического отклонения к средней](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-38.jpg)
3) Коэффициент вариации - отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической.
Показывает
степень отклонения полученных значений.
где V - коэффициент вариации, %;
σ - среднее квадратическое отклонение;
х-- - среднее ожидаемое значение.
Слайд 40
![Коэффициент вариации может изменяться от 0 до 100 % Чем](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-39.jpg)
Коэффициент вариации может изменяться от 0 до 100 %
Чем больше коэффициент,
тем сильнее колеблемость.
Оценка значений коэффициента вариации:
до 10 % - слабая колеблемость;
10 - 25 % - умеренная колеблемость;
свыше 25 % - высокая колеблемость.
Слайд 41
![Задача: Выбор варианта вложения капитала](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-40.jpg)
Задача:
Выбор варианта вложения капитала
Слайд 42
![Задача: выбор варианта вложения капитала При вложении капитала в мероприятие](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-41.jpg)
Задача: выбор варианта вложения капитала
При вложении капитала в мероприятие А из
120 случаев прибыль 25 тыс. руб. была получена в 48 случаях, прибыль 20 тыс. руб. была получена в 36 случаях и прибыль 30 тыс. руб. была получена в 36 случаях.
При вложении капитала в мероприятие Б из 100 случаев прибыль 40 тыс. руб. была получена в 30 случаях, прибыль 30 тыс. руб. была получена в 50 случаях и прибыль 15 тыс. руб. была получена в 20 случаях.
Слайд 43
![Находим вероятности по мероприятиям. Мероприятие А: 48-36-36 случаев из 120,](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-42.jpg)
Находим вероятности по мероприятиям.
Мероприятие А: 48-36-36 случаев из 120,
т.е. вероятности
событий 0,4 - 0,3 - 0,3
Мероприятие Б: 30-50-20 случаев из 100,
т.е. вероятности событий 0,3 - 0,5 - 0,2
Слайд 44
![2. Расчет среднего ожидаемого значения прибыли Мероприятие А: среднее ожидаемое](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-43.jpg)
2. Расчет среднего ожидаемого значения прибыли
Мероприятие А:
среднее ожидаемое значение составит 25
тыс. рублей
(25 * 0,4 + 20 * 0,3 + 30 * 0,3)
Мероприятие Б:
средняя ожидаемое значение составит 30 тыс. рублей
(40 * 0,3 + 30 * 0,5 + 15 * 0,2).
Слайд 45
![3. Расчет дисперсии при вложении капитала в мероприятия А и Б.](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-44.jpg)
3. Расчет дисперсии при вложении капитала в мероприятия А и Б.
Слайд 46
![4. Расчет среднего квадратического отклонения Мероприятие А: Мероприятие Б:](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-45.jpg)
4. Расчет среднего квадратического отклонения
Мероприятие А:
Мероприятие Б:
Слайд 47
![5. Расчет коэффициента вариации Мероприятие А: V = ± 3,87](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-46.jpg)
5. Расчет коэффициента вариации
Мероприятие А:
V = ± 3,87 / 25 *
100 = ± 15,5 %
Мероприятие Б:
V = ± 8,66 / 30 * 100 = ± 28,87 %
Коэффициент вариации по мероприятие А меньше, что позволяет сделать в его пользу.
Слайд 48
![Упрощенный метод (точность ниже) Количественно риск характеризуется оценкой вероятной величины](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-47.jpg)
Упрощенный метод (точность ниже)
Количественно риск характеризуется оценкой вероятной величины максимального и
минимального доходов.
где,
Pmax - вероятность получения максимального дохода;
xmax- максимальная величина дохода;
x-- - средняя ожидаемая величина дохода;
Pmin - вероятность получения минимального дохода;
xmin - минимальная величина дохода.
Слайд 49
![Упрощенный метод Мероприятие А: Мероприятие Б:](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-48.jpg)
Упрощенный метод
Мероприятие А:
Мероприятие Б:
Слайд 50
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-49.jpg)
Слайд 51
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/94825/slide-50.jpg)