Теория рисков

Автор: Пользователь скрыл имя, 06 Апреля 2011 в 19:55, курсовая работа

Описание работы

Моя курсовая работа посвящена теме «Теория рисков». Я полагаю, что это – очень важная и актуальная сегодня тема. В работе я хочу рассмотреть такие вопросы, как виды рисков, их причины, методы подсчета и анализа, а также меры, направленные на снижение рисков.

Содержание

Введение:…………………………………………………………….2
1. Понятие и виды рисков, факторы риска…………………………3
2. Виды потерь……………………………………………………….8
3. Анализ риска и методы его оценки……………………………...12
4. Способы снижения риска………………………………………...15
5. Риски и страхование……………………………………………...17
Заключение………………………………………………………..19
Список использованной литературы…………………………….20

Работа содержит 1 файл

микроэкономика.doc

— 208.00 Кб (Скачать)

предприятием  стратегии риска.

      При  анализе  риска  обычно   используются   допущения,   предложенные

известным американским экспертом Б. Берлимером:

    . потери от риска независимы друг от друга;

    . потеря по одному направлению  деятельности не  обязательно   увеличивает

      вероятность  потери   по   другому,   за   исключением   форс-мажорных

      обстоятельств;

    .  максимально  возможный   ущерб   не   должен   превышать   финансовых

      возможностей участника.

      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;

             А — частота случаев, или  число наблюдений.

           Коэффициент  вариации  —  это  отношение  среднего  квадратнчного

отклонения  к  средней  арифметической.  Он  показывает  степень  отклонения

полученных  значений. 

                                V=((/e)•100, 

      где    V – коэффициент вариации, %;

               ( - среднее квадратичное отклонение;

               е – среднее арифметическое.

      Коэффициент  вариации  позволяет   сравнивать  колеблемость  признаков,

имеющих  разные  единицы  измерения.  Чем  выше  коэффициент  вариации,  тем

сильнее колеблемость признака. Установлена  следующая  оценка  коэффициентов

вариации:

    . до 10% — слабая колеблемость;

    . 10—25% — умеренная колеблемость;

    . свыше 25% — высокая колеблемость.

      В нашем примере предприятие  А предпочтительнее,  так  как   коэффициент

вариации  для мероприятия А=16,917; а  для  мероприятия  Б=20,609.  Из  этого

следует, что возможность риска  в  первом  деле  несколько  меньше,  чем  во

втором.

      Стоит заметить, что дисперсионный  метод с тем же  успехом   может  быть

применен при наличии более чем двух альтернативных вариантов.

      Однако не всегда бывает достаточно  данных для точного  математического

расчета, и тогда прибегают к иным методам, так  как  они  тоже  могут  иметь

достаточно  высокую степень точности.

      Метод экспертных оценок  основан  на  обобщении  мнений  специалистов-

экспертов о вероятностях риска. Интуитивные  характеристики,  основанные  на

знаниях и опыте эксперта, дают в  ряде  случаев  достаточно  точные  оценки.

Экспертные  методы позволяют  быстро  и  без  больших  временных  и  трудовых

затрат  получить  информацию,  необходимую  для  выработки   управленческого

решения.

      Метод аналогий обычно используется  при анализе рисков нового  проекта.

Проект  рассматривается как «живой»  организм,  имеющий  определенные  стадии

развития.  Жизненный  цикл  проекта  состоит  из  этапа  разработки,   этапа

выведения на рынок, этапа роста,  этапа  зрелости  и  этапа  упадка.  Изучая

жизненный цикл проекта, 'можно получить информацию о каждом  этапе  проекта,

выделить  причины нежелательных последствий, оценить  степень  риска.  Однако

на практике бывает довольно трудно собрать соответствующую  информацию.

      Метод целесообразности затрат  позволяет определить  критический   объем

производства  или продаж, т.е. нижний предельный  размер  выпуска продукции,

при котором  прибыль равна нулю.  Производство  продукции  в  объемах  меньше

критического  приносит  только  убытки.   Критический   объем   производства

необходимо  оценивать при освоении новой  проекции и  при  сокращении  выпуска

продукции, вызванного падением спроса,  сокращением  поставок  материалов  и

комплектующих   изделий,   заменой   продукции   на   новую,    ужесточением

экологических   требований   и    другими    причинами.    Для    проведения

соответствующих расчетов все затраты на производство и реализацию  продукции

Информация о работе Теория рисков