Моделирование рисковых ситуаций в экономике лабораторные работы. Теория риска и моделирование рисковых ситуаций - Шапкин А.С, Шапкин В.А. Учет риска в инвестиционных ~ проектах

В учебнике излагается сущность неопределенности и риска, классификация и факторы, действующие на них; приводятся методы качественной и количественной оценки экономических и финансовых ситуаций в условиях неопределенности и риска.

Дается классификация сервисных технологий, рассматриваются примеры деятельности сервисных организаций в рисковых ситуациях.

Излагается методика управления инвестиционными проектами в условиях риска, даются рекомендации по управлению портфелем инвестиций, проводится оценка финансового состояния и перспектив развития объекта инвестирования, предлагается модель учета рисков в инвестиционных проектах.

Значительное внимание уделяется методам и моделям управления в условиях риска и психологии поведения и оценки лица, принимающего решение.

Для студентов и аспирантов экономических вузов и факультетов, слушателей биснес-школ, риск-менеджеров, менеджеров инноваций, инвестиций, а также специалистов банковских и финансовых структур, работников пенсионных, страховых и инвестиционных фондов.

Глава 1 МЕСТО И РОЛЬ ЭКОНОМИЧЕСКИХ РИСКОВ В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИЙ

1.2. МЕСТО И РОЛЬ РИСКОВ В ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

1.3. СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ

Глава 2 РИСКИ ПРЕДПРИЯТИЙ СФЕРЫ СЕРВИСА

Глава 3 ВЛИЯНИЕ ОСНОВНЫХ ФАКТОРОВ РЫНОЧНОГО РАВНОВЕСИЯ НА УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ

3.2. ВЛИЯНИЕ ФАКТОРОВ РЫНОЧНОГО РАВНОВЕСИЯ НА ИЗМЕНЕНИЕ РИСКА

Глава 4 ФИНАНСОВЫЙ РИСК-МЕНЕДЖМЕНТ

4.1. ФИНАНСОВЫЕ РИСКИ

4.2. ПРОЦЕНТНЫЕ РИСКИ

4.4. РИСКОВЫЕ ИНВЕСТИЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ

4.5 КРЕДИТНЫЕ РИСКИ

4.7. ИНФЛЯЦИОННЫЙ РИСК

4.8. ВАЛЮТНЫЕ РИСКИ

4.9. РИСКИ АКТИВОВ

Глава 5 КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РИСКА В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

5.2. МАТРИЧНЫЕ ИГРЫ

5.5. МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЕ ЗАДАЧИ ВЫБОРА ЭФФЕКТИВНЫХ РЕШЕНИЙ

5.7. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОПТИМАЛЬНОГО ОБЪЕМА ПРОИЗВОДСТВА ШВЕЙНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

Глава 6 ПРИНЯТИЕ ОПТИМАЛЬНОГО РЕШЕНИЯ В УСЛОВИЯХ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РИСКА

6.5. ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОГО ПЛАНА МЕТОДОМ ПОСТРОЕНИЯ ДЕРЕВЬЕВ СОБЫТИЙ

6.6. СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА ВАРИАНТОВ РЕШЕНИЙ

6.8. ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ ПРЕДПРИЯТИЙ СЕРВИСА В УСЛОВИЯХ РИСКА

Глава 7 УПРАВЛЕНИЕ -ИНВЕСТИЦИОННЫМИ: ПРОЕКТАМИ В УСЛОВИЯХ РИСКА

7.1. ИНВЕСТИЦИОННЫЕ ПРОЕКТЫ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ИРИСКА

7.3. ИНВЕСТИЦИИ В ПОРТФЕЛЬ ЦЕННЫХ БУМАГ

7.4. АНАЛИЗ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПРОЕКТА

7.5. УЧЕТ РИСКА В ИНВЕСТИЦИОННЫХ ~ ПРОЕКТАХ

Глава 8 РИСК-МЕНЕДЖМЕНТ ТУРИЗМА

8.2. ПСИХОЛОГИЯ ВОЗДЕЙСТВИЯ ТУРИЗМА НА УЧАСТНИКОВ И ОКРУЖАЮЩИХ

8.3. РИСКИ, СВЯЗАННЫЕ С ТУРИСТСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ

Глава 9 РИСК-МЕНЕДЖМЕНТ ГОСТИНИЦ И РЕСТОРАНОВ

9.4. РИСКИ, ПРИСУЩИЕ ИНДУСТРИИ ГОСТЕПРИИМСТВА, И УПРАВЛЕНИЕ ИМИ

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

1.1 Вводные замечания

1.4.2 Система управления рисками

Глава 2. Моделирование процесса управления операционным риском кредитных организаций

2.1 Математическая постановка задачи

2.2 Моделирование величин убытков

2.3 Моделирование зависимых структур случайных величин. Копульные функции

2.4 Моделирование частот наступления убытков

2.5 Стохастическая модель Монте-Карло аппроксимации случайной

2.6 Расчет величины рискового капитала 66

Глава 3. Реализация системы управления операционным риском

3.1 Разработка и внедрение системы управления операционным риском

3.2 Расчет величины рискового капитала

3.3 Оценка экономической эффективности и устойчивости модели

Заключение

Список использованной литературы

Приложения

Введение

математический операционный риск экономический

Экономико-математическое моделирование находится сейчас на таком этапе, когда назрел качественный скачок. Во всем мире накопилось огромное количество разнообразных моделей. Какую бы область экономики мы не взяли, всегда найдется целый спектр математических, компьютерных, словесно - содержательных моделей, так или иначе, к ней относящихся. Сотни научных журналов ежемесячно публикуют описания новых моделей, либо модификации и развитие старых.

Все они, хотя и называются моделями экономики, на самом деле являются моделями какой-то одной ее области, объясняют что-то одно. Каждая из них вносит свой вклад в систему знаний об экономике. Особенность процесса понимания, познания человеком сложных явлений состоит в их упрощении, сведении к простому образу. Поэтому, коль познание бесконечно, создание моделей, также, по-видимому, не имеет предела.

В рамках математической экономики с помощью формальных средств изучение сложных экономических механизмов уже встречает значительные трудности. Модели перестают быть столь красивыми и законченными, как в классических случаях, хотя и рассматривают наиболее распространенные или наиболее экономически обоснованные сочетания простых механизмов.

С практической точки зрения любое, даже очень большое количество информации само по себе не имеет никакой ценности. Данные в чистом виде не являются тем знанием, которое называют «силой». Информация становится силой, когда она позволяет предвидеть будущее, т.е. ответить на главный вопрос при выборе решения: «Что будет, если?» Для ответа на этот вопрос, кроме данных, необходимо иметь модель реального мира.

Откуда же берутся модели и почему их практически нет в банковских системах управления? В банковском бизнесе процесс создания адекватных моделей осложняется двумя объективно существующими факторами. Первый заключается в том, что с точки зрения управления банк представляет собой чрезвычайно сложный объект, состоящий из множества различных подсистем, между которыми существует большое количество разнородных связей. Деятельность банка складывается из ряда бизнес процессов, которые существенно зависят от множества внешних факторов: законодательных, экономических, социальных, политических.

В кибернетике такие объекты, как банк, получили название сложных систем, а методы их изучения -- методов системного анализа. Наиболее значимые результаты в этой области связаны с исследованием операций -- подхода, основанного на применении количественных математических методов для оценки принимаемых решений. Однако применение количественных методов возможно лишь в случае, когда исследователь располагает адекватными математическими моделями, которые как раз и отсутствуют в банковской деятельности.

Второй фактор проявляется в том, что в банковской деятельности (особенно в условиях перехода к рынку) нельзя провести целенаправленные эксперименты, предшествующие формированию гипотезы и позволяющие проверить ее на практике. Накоплению же у аналитиков личного опыта препятствует динамичное изменение ситуации, типичной для современной России.

Более всего финансовая наука связана с анализом прибыльности инвестиционной деятельности. Кроме измерения доходности банковские аналитики имеют дело также с неопределенностью получения дохода; с этой неопределенностью связан анализ риска. Неразработанность данных вопросов в нашей практике объясняет необходимость изучения зарубежного опыта в аспекте его применения в России.

Совокупность используемых при оценке доходности той или иной банковской стратегии показателей, методов и моделей расчетов является предметом новых, динамично развивающихся научных направлений -- финансовой математики и финансового анализа, сформировавшихся на стыке современной теории финансов и ряда математических дисциплин, таких как: эконометрика, теория вероятностей, математическая статистика, исследование операций, теория случайных процессов.

Основная цель банковской деятельности -- максимизация прибыли; практически равнозначной задачей является также минимизация банковских рисков. Снижение нормы прибыли от банковских операций, сокращение клиентской базы и уменьшение оборотов по счетам клиентов приводят к тому, что соотношение между прибылью банка и его операционными издержками становится крайне неблагоприятным. Таким образом, создается ситуация, когда банки вынуждены искать способы снижения издержек и минимизации рисков. А это, в свою очередь, заставляет банки обращать особое внимание на финансовый анализ и методы управления своими ресурсами.

Умение разумно рисковать - один из элементов культуры предпринимательства в целом, а банковской деятельности - в особенности. В условиях рынка каждый из его участников принимает некие правила бизнес - игры и в определенной степени зависит от поведения партнеров. Одним из таких правил можно считать готовность принять на себя риск и учитывать возможность его реализации в своей деятельности.

Одним из основных видов рисков кредитных организаций является операционный риск, обусловленный неопределенностью состояния и функционирования их внутренней и внешней среды. Потери от наступления событий операционного риска могут приводить к существенным прямым и косвенным убыткам, разорениям компаний и даже гибели людей. Громкие банкротства последних лет, причиной которых в том числе стали ошибки организации системы управления операционного риска, свидетельствуют о масштабности и недостаточной проработанности вопросов оценки, предупреждения и минимизации потерь от наступления событий, относящихся к операционному риску. Отсутствие репрезентативной статистической информации, неоднородный и индивидуальный для каждой кредитной организации профиль операционного риска делает невозможным применение общепринятых методов и моделей измерения и управления финансовыми рисками, применяемых в теории риск-менеджмента, для анализа и управления операционным риском.

Необходимость резервирования капитала под операционный риск (включение операционного риска в расчёт норматива достаточности капитала H1) стала для российских коммерческих банков реальностью уже в августе 2010 года, так как это отражает стратегию развития банковского сектора и курс ЦБ РФ на внедрение риск-ориентированных подходов в оценке кредитных организаций.

Таким образом, задачи построения эффективной системы измерения, прогнозирования и минимизации операционного риска, возникающего в ходе деятельности кредитных организаций обуславливают актуальность исследования.

Целью исследования является разработка методов и моделей комплексного управления операционным риском кредитных организаций. В соответствии с указанной целью в работе поставлены и решены следующие задачи:

1. Провести исследование существующих моделей и методов анализа и управления финансовыми рисками применительно к специфике операционного риска.

2. Разработать комплексную классификацию событий и факторов операционного риска, с учетом специфики деятельности кредитных организаций.

3. Разработать математический инструментарий, необходимый для анализа, измерения и управления операционного риска, в том числе:

· поставить и реализовать задачу математического моделирования случайных процессов возникновения убытков, с учетом наличия эффекта корреляций между ними;

· разработать и программно реализовать стохастический алгоритм моделирования совокупной величины убытков с заданной структурой зависимостей и расчета величины рискового капитала на их покрытие (с учетом наличия различных страховых покрытий и мер риска).

4. Разработать программную реализацию моделирования процесса управления операционным риском кредитной организации, провести оценку чувствительности реализованных методов к различным возмущениям входных параметров.

5. Определить экономическую эффективность реализованной модели управления операционным риском. Разработать методические рекомендации по организации процесса управления операционным риском в кредитных организациях.

Объектом дипломного исследования являются операционные риски, возникающие в ходе текущей деятельности кредитных организаций. Предметом дипломного исследования являются экономико-математические методы и модели процесса управления операционным риском как элемент системы риск-менеджмента кредитной организации.

Теоретическую и методологическую основу исследования составили труды отечественных ученых в области страхового дела, финансовой и актуарной математики, теории игр, теории вероятностей и математической статистики, теории экстремальных значений, случайных процессов, численных методов, риск-менеджмента.

Научная новизна исследования состоит в разработке комплексного подхода к управлению операционным риском на основе синтеза следующих задач экономико-математического моделирования: анализ процессов возникновения убытков, оценка совокупной величины потерь, расчет величины рискового капитала на их покрытие. Предмет защиты составляют следующие положения и результаты, содержащие элементы научной новизны:

1. Поставлена и решена задача математического моделирования случайных процессов возникновения убытков кредитных организаций, связанных с операционным риском, позволяющая проводить более точную оценку величины операционного риска, по сравнению с существующими методиками расчетов.

2. Реализовано вероятностное моделирование агрегированной величины убытков с учетом наличия корреляций между ними, позволяющее более точно оценить совокупную величину потерь, обоснованно уменьшить расчетную величину требуемого рискового капитала на их покрытие.

3. Разработана программная реализация стохастического моделирования сумм случайных процессов (убытков) с предопределенной структурой зависимостей и расчета величины капитала на их покрытие, с учетом наличия различных программ страхования и мер риска. Проведена оценка чувствительности разработанных методов к различным возмущениям входных параметров.

4. Доказана экономическая эффективность применения разработанной комплексной модели управления операционного риска в кредитных организациях по сравнению с существующими методами и моделями анализа и управления операционным риском (в терминах экономии величины рискового капитала).

В первой главе рассмотрены особенности имитационного моделирования банковских процессов, модель функционирования банка, понятие риска в банковской деятельности, классификация банковских рисков и система управления рисками.

Во второй главе поставлена и решена задача математического моделирования процессов наступления убытков кредитных организаций, связанных с операционным риском. Реализованы математические модели и: методы оценки, измерения и прогнозирования совокупной величины агрегированных убытков, расчета и когерентного распределения величины рискового капитала, предложен механизм дополнения собственных данных за счет мэппинга информации о потерях внешних организаций, учтен эффект временной структуры денег и наличия порога значимости, при моделировании величины убытков. В третьем разделе главы приведены основные факты теории копул, необходимые для моделирования зависимых случайных процессов, обсуждаются меры корреляции инвариантные к монотонным преобразованиям. Реализован алгоритм стохастического моделирования случайных процессов с известными функциями распределения и предопределенной структурой зависимости, с использованием копулы Гаусса. С использованием теории копул реализован алгоритм генерирования зависимых процессов, моделирующих частоты возникновения убытков. В разделе 2.5 описана стохастическая модель Монте-Карло, разработанная и реализованная в пакете MATLAB, для оценки вероятностных распределений совокупных убытков кредитной организации для общего случая, с использованием Гауссовой и t-копул Стьюдента и быстрого преобразования Фурье. Данная модель легла в основу модели АМА, результаты реализации которой обсуждаются в третье главе. В качестве альтернативы, предложенной Базель II квантильной функции VaR для расчета величины капитала на покрытие операционного риска, в разделе 2.6 предложено применение когерентных мер риска. Рассмотрена мера (Expected ShortFall - ES), удовлетворяющая условию субаддитивности, позволяющая, получать более устойчивые к различным экстремальным распределениям величин убытков результаты. Поставлена и решена задача когерентного распределения рискового капитала между направлениями деятельностями - и/или подразделениями кредитной организации. Полученным результатом является то, что в терминах неатомической теории игр принцип когерентного распределения рискового капитала может быть однозначно определен через вектор Аумана-Шепли, который всегда существует и принадлежит ядру игры.

В третьей главе разработаны основные этапы- внедрения и информационного сопровождения системы комплексного управления операционным риском кредитной организации. Приведены ключевые моменты создания внутренних нормативных актов и методик, регламентирующих процесс управления операционным риском, подлежащие обязательному освещению в соответствии с требованиями ЦБ РФ и рекомендациями Базель II. В дополнение к расчетам количественных показателей операционного риска рекомендуется проводить мониторинг качественных показателей операционного риска, максимально характеризующих основные направления деятельности кредитной организации, подверженные операционному риску. В разделе 3.1 разработана комплексная система показателей (КИР - ключевые индикаторы риска) для кредитных организаций средней величины.

В качестве демонстрации разработанных количественных методов управления операционного риска во второй части третьей главы рассмотрена упрощенная реализация модели АМА на примере расчета величины CaR для кредитного банка средней величины. Проведено сравнение величин рискового капитала, рассчитанных на основании различных подходов и для разных мер риска и уровней значимости. В разделе 3.3 проведен анализ чувствительности реализованной модели при различных возмущениях входных параметров. Проведена оценка предполагаемого экономического эффекта от внедрения разработанных моделей и методов управления операционным риском кредитных организаций по сравнению с существующими подходами.

В заключении сформулированы основные полученные результаты и выводы исследования.

Глава 1. Анализ существующих математических моделей банка

1.1 Вводные замечания

Как упоминалось выше, основная цель банковской деятельности -- максимизация прибыли; практически равнозначной задачей является также минимизация банковских рисков. Это означает, что политика коммерческого банка должна строиться на основе тщательной оценки и имитации различных ситуаций, анализа множества факторов, влияющих на размер прибыли. Данные факторы определяют уровень банковского риска; задача банка -- минимизировать его.

Доходность банка = Доходность кредитных ресурсов + Доходность инвестиций:

где -- удельный вес го и го вида ресурсов,

ДБ -- доходность банка,

КР -- кредитные ресурсы,

ЦБ -- инвестиции в ценные бумаги.

Инвесторы приобретают активы, такие как акции, облигации или недвижимость, с целью получить доход либо от продажи их по более высокой цене, либо в виде дивидендов, процентов по купонам или рентных платежей. Кредиторы ссужают деньги в надежде получить доход в виде процентных платежей при полном погашении кредита заемщиком. Таким образом, кредиторы и инвесторы имеют общую цель -- получить доход или процент как результат инвестиционной или кредиторской деятельности.

Снижение нормы прибыли от банковских операций, сокращение клиентской базы и уменьшение оборотов по счетам клиентов приводят к тому, что соотношение между прибылью банка и его операционными издержками становится крайне неблагоприятным. Таким образом, создается ситуация, когда банки вынуждены искать способы снижения издержек и минимизации рисков. А это, в свою очередь, заставляет российские банки обращать особое внимание на финансовый анализ и методы управления своими ресурсами.

Важнейшее правило, на котором базируются стратегии принятия решений в условиях риска в сфере бизнеса:

Риск и доходность изменяются в одном направлении: чем выше доходность, тем, как правило, выше риск операции.

Если банки хотят привлечь дополнительные средства, они должны продемонстрировать своим клиентам, что полностью учитывают соотношение «риск-- доход».

Именно этот тезис используется в настоящее время в ряде крупнейших зарубежных банков.

В условиях плановой экономики исключалось понимание риска и неопределенности как неотъемлемых составляющих социально-экономического развития, как важнейших научных категорий, требующих всестороннего изучения. Формирование в России рыночных отношений и соответствующих им хозяйственных механизмов привело к возвращению концепции риска в теорию и практику управления экономическими объектами всех уровней и форм собственности.

Большое внимание моделированию банковских процессов уделяется за рубежом. Идея управления банковским портфелем или сквозного управления балансом берет свое начало в современной теории портфеля (portfolio theory), разработанной в середине 50-х гг. Первые попытки применения современной теории портфеля к банковскому делу осуществлялись в форме линейных и квадратичных моделей математического программирования. Хотя эти модели были достаточно стройными в классическом понимании, они были слишком ограниченными и сложными для практического использования. Их главная ценность заключается в возможности проникновения в полное управление балансом. Он полезен в качестве подспорья для понимания того, как управлять банковским портфелем и риском.

Концепции управления портфелем иллюстрируются с помощью модели линейного программирования. Конечно, чтобы снести реальность к двумерной задаче, пришлось серьезно упростить постановку задачи.

Представим баланс банка в следующей упрощенной форме:

где ЦБ -- ценные бумаги,

КР -- кредиты,

ДВ -- депозиты до востребования,

СД -- срочные депозиты,

К - капитал. Егорова Н.Е., Смулов А.С.Предприятия и банки: взаимодействие, экономический анализ и моделирование.-М.;Дело,2002. С.61.

Прибыль по ценным бумагам и прибыль по кредитам обозначим П цб и П кр соответственно. Издержки по привлечению депозитов и по капиталу предполагаются равными нулю. Отсюда доход или прибыль банка Пр задана уравнением:

Приведем также классификацию аналитических программ банковской деятельности:

1. Уровень в организационной структуре банка: высшее руководство, средний уровень, исполнители.

2. Тип анализируемой операции: кредитные операции, ценные бумаги, валютные операции, прочие операции.

3. Тип решаемой задачи: мониторинг, анализ, оптимизация, моделирование, прогноз, планирование, контроль.

4. Временной лаг анализа: текущий момент, краткосрочные оценки, среднесрочные оценки, долгосрочные оценки.

1.2 Особенности имитационного моделирования банковских процессов

Необходимость применения имитационного моделирования обусловлена, прежде всего, особенностями российского рынка. Отличительная черта российского финансового рынка -- его «субъективизм», крайняя зависимость от внеэкономических факторов и, как следствие, высокая степень неопределенности, которая затрудняет принятие обоснованных финансовых решений.

Эту неопределенность создают:

1. нестабильность внешнего окружения российских банков, отсутствие четко установленных правил и процедур организации различных секторов финансового рынка (институциональный аспект);

2. отсутствие достаточно развитого аппарата для прогнозирования макроэкономической ситуации в неопределенных условиях и анализа множественности факторов (инструментальный аспект);

3. невозможность учета и формализации всех связей для построения экономико-математической модели, адекватно отражающей структуру финансового рынка (познавательный аспект);

4. недоступность достоверной информации -- отсутствие единого информационного пространства «банк -- клиент -- финансовый рынок -- государство» (информационный аспект);

5. неадекватное отражение реального финансового состояния банка в бухгалтерской отчетности (балансе и т.д.) и, тем самым, -- отсутствие финансовой прозрачности в банке (бухгалтерский аспект). Применение традиционных средств поддержки управленческих решений и прогнозирования в этих условиях затруднено, и тем ценнее возможность использования метода имитационного моделирования. Емельянов А.А. Имитационное моделирование в управлении рисками. - СПБ: Санкт-Петербургская инженерно-экономическая академия, 2000. С.132.

Многие современные программные продукты предназначены специально для прогнозирования ситуации на финансовом рынке. Сюда можно отнести средства технического анализа фондового рынка, экспертные системы и статистические пакеты. Эти продукты предназначаются главным образом лицам, принимающим решения на рынке государственных долговых обязательств.

Практика применения банками и инвестиционными компаниями средств прогнозирования в торговле на рынке ценных бумаг показывает, что прогноз далеко не всегда оказывается достоверным даже с точки зрения тенденции. Одна из причин этого -- ограниченный период статистических наблюдений.

В свою очередь, имитационное моделирование является инструментом, с помощью которого можно охватить все области деятельности банка: кредитно-депозитную, фондовую, работу с валютными активами. Имитационная модель банка (ИМБ) не прогнозирует поведение рынка. Ее задача -- учет максимально возможного числа финансовых факторов внешней среды (валютного рынка, рынка ценных бумаг, межбанковских кредитов и т. п.) для поддержки принятия финансовых решений на уровне руководителя банка, казначейства, комитета по управлению активами и пассивами.

В этом смысле ИМБ по своим функциям тесно примыкает к развитым автоматизированным банковским системам (АБС) западной разработки, которые используются крупными международными торговыми банками.

Моделирование процессов в банке позволяет имитировать регистрацию банковских сделок и учитывать информацию, которую содержит в себе сделка. Применение данной идеологии построения вполне оправдано не только с точки зрения имитации реальных финансовых потоков в банке, но и с точки зрения практической применимости результатов моделирования в деятельности финансового менеджера банка.

Действительно, бухгалтерский баланс оказывается вторичным результатом принятых решений. Как на практике, так и в ИМБ менеджер, принимая то или иное решение о сделке, оценивает ее риски и последствия для банка не одномоментно, а в течение всего жизненного цикла сделки.

Имитационные модели -- неотъемлемая часть современного банковского менеджмента. Управление активами и пассивами, планирование крупномасштабных операций требует надежных аналитических методик.

Системы имитационного моделирования находят широкое применение для анализа, прогнозирования и изучения разнообразных процессов в различных областях экономики, промышленности, научных исследованиях как чисто теоретического, так и практического направления.

Применение таких систем наиболее эффективно и оправдано для перспективного прогнозирования и в ситуациях, когда проведение практического эксперимента невозможно или затруднительно. Имитационное моделирование -- это информационная технология, работающая с имитационной моделью и позволяющая оценивать ее параметры (следовательно, эффективность) в ускоренном масштабе времени.

Имитационная модель -- программное обеспечение, позволяющее имитировать деятельность какого-либо сложного объекта. Иногда имитируемые объекты могут быть настолько сложны, и имеют такое большое количество параметров, что создание имитационной модели на стандартном языке программирования высокого уровня может потребовать слишком много времени, чтобы оправдать результаты. Емельянов А.А. Имитационное моделирование в управлении рисками. - СПБ: Санкт-Петербургская инженерно-экономическая академия, 2000. С.24

Существует множество задач и ситуаций, требующих применения имитационных технологий. В их число входит моделирование сценариев работы банка, «проверка» тех или иных решений, анализ альтернативных стратегий и многое другое. Квалифицированный специалист способен привести десятки типовых и частных задач, требующих аналитических методик. К ним относятся и классические задачи банковского планирования, и задачи «домашнего» происхождения, например, координация графиков обязательств и поступлений. Имитационные модели позволяют делать как примерные оценки и экспресс-аудит принимаемых решений, так и детальные численные прогнозы и расчеты. Быстрый анализ ситуации на основе компактной модели средней сложности -- ценная возможность для любого банковского руководителя.

Имитационные модели позволяют увязать в единое целое деятельность всех подразделений банка. На этой основе становится возможной эффективная организация всей системы оперативного и стратегического планирования коммерческого банка. Благодаря применению потоковых подходов, информация о деятельности банка и его служб приобретает сжатую и легко читаемую форму. Она поддается количественному и качественному (содержательному) анализу. Имитационная модель на базе одного из экспертных пакетов -- надежный ориентир для руководства банка. Потоковая «картина» деятельности банка значительно облегчает как оперативное управление, так и перспективное планирование работы банка.

Имитационные модели могут быть вложены в основу экспертного комплекса коммерческого банка. В этом случае имитационная модель, созданная на базе одного из экспертных пакетов, связывается каналами обмена данных с другими специализированными программными пакетами и электронными таблицами баз данных. Такой комплекс может действовать в режиме реального времени. По своим возможностям он приближается к большим дорогостоящим системам автоматизации управления банком.

Оптимизационные модели, в том числе многокритериальные, имеют общее свойство -- известна цель, для достижения которой часто приходится иметь дело со сложными системами, где речь идет не столько о решении оптимизационных задач, сколько об исследовании и прогнозировании состояний в зависимости от избираемых стратегий управления. И здесь мы сталкиваемся с трудностями реализации прежнего плана. Они состоят в следующем:

1. сложная система содержит много связей между элементами;

2. реальная система подвергается влиянию случайных факторов, учет которых аналитическим путем невозможен;

3. возможность сопоставления оригинала с моделью существует лишь в начале, и после применения математического аппарата, так как промежуточные результаты могут не иметь аналогов в реальной системе. Емельянов А.А. Имитационное моделирование в управлении рисками. -СПБ: Санкт-Петербургская инженерно-экономическая академия, 2000. С.58.

В связи с различными трудностями, возникающими при изучении сложных систем, практика потребовала более гибкий метод, и он появился -- имитационное моделирование (Simulation modeling).

Обычно под имитационной моделью понимается комплекс программ для ЭВМ, описывающий функционирование отдельных блоков систем и правил взаимодействия между ними. Использование случайных величин делает необходимым многократное проведение экспериментов с имитационной системой (на ЭВМ) и последующий статистический анализ полученных результатов. Весьма распространенным примером использования имитационных моделей является решение задачи массового обслуживания методом Монте-Карло.

Таким образом, работа с имитационной системой представляет собой эксперимент, осуществляемый на ЭВМ. В чем же заключаются преимущества?

1. большая близость к реальной системе, чем у математических моделей;

2. блочный принцип дает возможность верифицировать каждый блок до его включения в общую систему;

3. использование зависимостей более сложного характера, не описываемых простыми математическими соотношениями.

Перечисленные достоинства определяют недостатки:

1. построить имитационную модель дольше, труднее и дороже;

2. для работы с имитационной системой необходимо наличие подходящей по классу ЭВМ;

3. взаимодействие пользователя и имитационной модели (интерфейс) должно быть не слишком сложным, удобным и хорошо известным;

4. построение имитационной модели требует более глубокого изучения реального процесса, нежели математическое моделирование. Емельянов А.А. Имитационное моделирование в управлении рисками. -СПБ: Санкт-Петербургская инженерно-экономическая академия, 2000. С.79.

Встает вопрос: может ли имитационное моделирование заменить методы оптимизации? Нет, но удобно дополняет их. Имитационная модель -- это программа, реализующая некоторый алгоритм, для оптимизации управления которым прежде решается оптимизационная задача.

Итак, ни ЭВМ, ни математическая модель, ни алгоритм для ее исследования порознь не могут решить достаточно сложную задачу. Но вместе они представляют ту силу, которая позволяет познавать окружающий мир, управлять им в интересах человека.

Учитывая комплекс задач, стоящих перед банковскими аналитиками, эта система должна обеспечивать:

1. расчет показателей текущего и будущих финансовых состояний банка;

2. прогноз состояния отдельных финансовых сделок и баланса банка в целом;

3. оценку привлекательности отдельных финансовых сделок;

4. синтез (формирование) управленческих решений;

5. оценку эффективности принятого управленческого решения;

6. оценку полноты и неизбыточности наборов показателей финансового состояния банка.

Выполнение любой из перечисленных функций требует моделирования финансовой деятельности банка.

1.3 Модель функционирования банка

Набор методов, применяемых для анализа и моделирования банковской деятельности обширен и разнообразен. На протяжении эволюции математической теории банков использовались методы математической статистики, теории оптимального управления, теории случайных процессов, теории игр, теории исследования операций и т.д. Следует помнить, что банк представляет собой сложный объект, требующий комплексного подхода. Создать интегрированную модель банка одновременно охватывающую управление ликвидностью, формирование портфеля активов, формирование кредитно-депозитивной политики и т.д., будет крайне сложно, поэтому мы будем описывать функционирования банка достаточно агрегировано.

Рассмотрим работу банка на достаточно большом интервале времени.

Пусть банк получает доходы в виде оплаты своих услуг за проведение расчетов гарантийных операций, брокерское обслуживание (или другие независящие от портфеля активов доходы) - и доходы от приобретенных на свободные средства ценных бумаг составляющих в совокупности портфель банковских активов.

Доходы от приобретенных ценных бумаг складываются из процентов по бумагам - и выплаты вложенных средств при погашении или продаже ценных бумаг -

(в случае акции

где - процентная ставка по приобретенным ценным бумагам

среднее время до погашения ценных бумаг приобретенных банком. Колемаев В.А. Математическая экономика. - М.: ЮНИТИ, 1998. С.68.

В банк поступают, также заемные средства от размещения им своих ценных бумаг со скоростью - W. Мы будем считать, что ценные бумаги эмитированные банком первоначально размещаются, а погашаются по номиналу, а процентный доход по ним определяется исходя из ситуации на финансовом рынке в момент эмиссии.

Полученные доходы банк в первую очередь направляет на оплату расходов по привлечению средств, которые состоят из выплат процентов по размещенным ценным бумагам - и выплат основных сумм заемных средств -

где - процентная ставка по размещенным ценным бумагам

Среднее время до погашения ценных бумаг эмитированных банком.

Кроме того, банк несет расходы независящие от объема его пассивов - , где:

Индекс потребительских цен,

На оплату аренды помещений, на оплату телекоммуникационных расходов, а также других расходов, не зависящих от объема привлеченных средств (пассивов).

Затем банк уплачивает необходимые налоги. Оставшиеся средства банк использует для вложения в собственную инфраструктуру (внутренние инвестиции) - и для дивидендных выплат - .

Тот факт, что некоторые расходы банк обязан оплачивать из своей чистой прибыли можно учесть путем увеличения сумм расходов путем деления на (1-ставка налогообложения). Существуют также налоги, взимаемые с сумм дохода независимо от понесенных расходов, связанных с получением данного дохода, например налог на пользователей автодорог. Такие налоги можно учесть, заранее умножая сумму дохода на (1-ставка налогообложения). Подобными методами можно учесть и другие особенности, определяемые налоговыми отчислениями, поэтому мы не будем рассматривать ниже проблемы связанные с налогообложением и налоговыми льготами по некоторым ценным бумагам, например государственным. Заметим, что расходы оплачиваются банком в определенном порядке. В первую очередь банк обязан погасить эмитированные ранее ценные бумаги и выплатить проценты по ним, затем он оплачивает расходы, не зависящие от объема пассивов, налоги, и только после этого может выплатить дивиденды.

Если банк располагает свободными денежными средствами, то он направляет их на покупку ценных бумаг (внешние инвестиции) со скоростью - . В случае недостатка средств, ценные бумаги, находящиеся в портфеле банка, могут быть проданы, тогда имеет отрицательный знак. Артюхов СВ., Базюкина О.А., Королев В.Ю., Кудрявцев А.А. Модель оптимального ценообразования, основанная на процессах риска со случайными премиями. // Системы и средства информатики. Специальный выпуск. - М.: ИПИРАН, 2005. С.102

Количество денег, ценных бумаг приобретенных банком и ценных бумаг размещенных банком изменяются со временем следующим образом:

где - расход денег на приобретение ценных бумаг (приход денег от их продажи), а - достаточно малая постоянная времени, характеризующая качество активов банка, в смысле ликвидности. Если банк размещает все свои активы на каком-либо одном сегменте финансового рынка, то для него есть величина, характеризующая степень развития данного сегмента. В общем случае получается как средневзвешенная по объему активов из величин, характеризующих степень развития каждого из" сегментов финансового рынка, на которых размещены активы. Поскольку мы не рассматриваем проблему формирования активов в данной работе, А предполагается заданной величиной.

Максимальный объем средств, который банк может привлечь путем размещения собственных ценных бумаг ограничен и зависит, в основном, от объема собственного капитала банка, структуры его баланса, качества инвестиционного портфеля банка и от других менее важных показателей его работы. Будем считать, что

где - коэффициент надежности банка,

Объем собственных средств банка.

Размещение банком собственных ценных бумаг, для привлечения заемных средств, также проходит с некоторой ограниченной скоростью, поэтому

где - постоянная времени, характеризующая степень развитости рынка иных бумаг, эмитируемых банком. Она зависит от того, насколько развита инфраструктура банка, насколько велико число участников рынка, с которыми сотрудничает банк.

Введем переменную - стоимость портфеля приобретенных ценных бумаг. Тогда уравнения (1.4) - (1.6) примут вид

Введем безразмерные управления: через которые скорость расходования денег на приобретение ценных бумаг и скорость поступления денег от размещения ценных бумаг банка выражаются следующим образом:

Значение соответствует скупке/продаже ценных бумаг сторонних эмитентов настолько быстро, насколько это позволяет эффективность рынка ценных бумаг. Значение соответствует наиболее быстрому привлечению банком заемных средств, а - полному отказу от привлечения средств.

Основная черта денег - , которая делает их существенно отличными от приобретенных банком ценных бумаг, даже государственных - это возможность их использования для оплаты текущих расходов банка. Поток платежей нельзя осуществить, если нет достаточного запаса денег, следовательно, скорость проведения платежей ограничена и зависит от объема денег:

где - характерное время поступления в банк денежных средств (проведения платежей). Ограничения данного вида называют ограничениями ликвидности.

Платежи, проводимые банком необходимо разбить на две группы:

Обязательные платежи. К ним относятся платежи по погашению ценных бумаг, эмитированных банком - , выплата процентов по ценным бумагам - расходы, не зависящие от объема пассивов - На практике банк может задержать обязательные платежи, но это приведет к серьезным финансовым потерям, а при длительной задержке к признанию его несостоятельным и в итоге к ликвидации. Мы же будем считать, что задержка обязательных платежей полностью исключена, т. е. от банка требуется постоянное сохранение ликвидности.

Необязательные платежи. Проведение данных платежей зависит от руководства и владельцев банка. К ним относятся внутренние инвестиции - и дивиденды - рС 2 .

Для сохранения банком ликвидности необходимо, чтобы:

для всех (1.11)

Таким образом, мы получаем первое фазовое ограничение для нашей задачи - условие (1.11).

Заметим, что из этого неравенства, при условии неотрицательности в частности следует, что для всех

Проведение необязательных платежей, также ограничено по скорости:

Согласно данному неравенству можно ввести безразмерное управление так что:

Поскольку от объема внутренних инвестиций зависит сохранение банком за собой доли на рынке финансовых услуг, можно отнести расходы, в каком-то смысле, к обязательным, по крайней мере, на большей части участка планирования. (После достижения горизонта планирования Т банк может быть ликвидирован его владельцами). Так как дивидендные выплаты не могут быть отрицательными, мы получаем еще одно фазовое ограничение:

для всех (1.13)

Таким образом, мы пришли к тому, что внутренние инвестиции действительно являются обязательными в смысле ограничения (1.13).

Мы будем считать, что на участке планирования банк не получает «сверхдоходов», т. е. больших по сравнению с собственным капиталом прибылей, не зависящих от объема активов. Следовательно, максимальное Количество денег, которое он может привлечь и получит в виде прибыли ограничено некоторой константой т.е. для всех и это третье фазовое ограничение (1.14).

Оценку можно получить исходя из максимального объема заимствований соотношения процентных ставок по привлечению и размещению средств, объема доходов, не зависящих от суммы активов - .

Заметим, что на большей части участка планирования должно быть близко к нулю, так как банку не выгодно держать наличные деньги не приносящие дохода, ведь на финансовом рынке всегда имеются абсолютно надежные государственные ценные бумаги, приносящие фиксированный положительный доход.

Отсутствие «сверхдоходов» означает также ограниченность на участке планирования относительной скорости роста курса ценных бумаг:

Интересы банка (его владельцев) мы будем описывать стремлением максимизировать дисконтированную полезность будущих дивидендных выплат на достаточно большом интервале времени Будем считать, что полезность получаемая от немедленной выплаты представляется в раз больше, чем полезность выплаты того же объема средств, с учетом инфляции, но через время. Коэффициент называется коэффициентом дисконтирования полезности дивидендных выплат. Тогда максимизируемый функционал записывается в следующем виде:

где - функция полезности дивидендных выплат.

Когда играет роль полезности потребления, обычно требуется, чтобы она была непрерывной, монотонной, вогнутой и ограниченной сверху, а также накладывается на условие Последнее условие гарантирует положительность текущего потребления в каждый момент времени. Поскольку дивиденды могут не выплачиваться, мы не будем требовать выполнение условия, полагая, что функция полезности обладает низким отвращением к нулевому потреблению.

Если функция полезности обладает постоянным относительным отвращением к риску по Эрроу-Пратту: то можно показать, что она может быть записана в виде:

Чтобы избавиться от высокого отвращения к нулевому потреблению рассмотрим несколько видоизмененную функцию полезности

В этом случае относительное отвращение к риску будет зависеть от объема потребления: . Исходя из (1.9) и (1.11) получаем

Рассмотрим вместо функции (1.13) прямую, проходящую через точки

Поскольку функция (1.17) будет для любого объема дивидендов отрицательна, т. е. ограничена сверху нулем, а также непрерывна и монотонна для любых. Такая функция полезности обладает нулевым относительным отвращением к риску по Эрроу-Пратту, а варьируя параметр можно менять лишь номинальную ценность дивидендных выплат. Данный факт подчеркивает отличия в отношении к риску между частным потребителем и коммерческой организацией. С одной стороны, последняя не обладает отвращением к риску, так как может существовать неограниченно долго, по сравнению с продолжительность жизни человека, и не подвержена опасностям, как живые существа. С другой стороны, частный потребитель истративший сумму 2*М рублей получает удовлетворение от первых потраченных М рублей большее, чем от последующих, что определяет вогнутость функции полезности потребления для физических лиц. Мы будем считать, что удвоение дивидендных выплат приводит к удвоению их полезности для получателей, которых достаточно много и в их число входят как физические, так и юридические лица. Это определяет линейность функции полезности дивидендных выплат. В дальнейшем мы будем использовать функцию полезности (1.17).

Таким образом, мы получаем задачу оптимального управления в непрерывном времени

Кроме, того, имеется граничное условие при которое означает, что банк обязан погасить свою задолженность к концу планового периода.

Здесь - фазовые переменные, - управления. Здесь - прогнозируемые значения соответствующих переменных - считаются заданными неотрицательными функциями времени, - постоянные, имеющие размерность времени.

Заметим, если в некоторой точке обращается в нуль, то согласно уравнению (1.21) , т.е. решение в этой точке не убывает. Соответственно, если в некоторой точке достигает значения, то т. е. решение не возрастает. Таким образом, при управлениях, из уравнения (1.21), условия и непрерывности, мы получаем, что на всем отрезке объем по номиналу размещенных ценных бумаг банка неотрицателен, т. е. , и не превосходит допустимого максимума - , для всех (вообще говоря на).

Затем, из условия и условий неотрицательности заданных функций, а также неотрицательности мы получаем, что для всех. Предполагая непрерывность, можно показать, используя уравнение (1.20), что и для всех. Далее мы будем |считать, что и непрерывны, а кусочно-непрерывны на.

Поскольку и из уравнения (1.20) следует, что. Используя это неравенство, легко показать существование такой, что, для всех.

Мы не будем, как и предполагалось ранее, рассматривать, как именно формируется портфель приобретаемых банком ценных бумаг в зависимости от надежности, доходности и ликвидности последних, а также от предпочтений руководства банка. Все активы банка будут представлены в агрегированном виде - одной переменной.

Из вышеизложенного видно, что кредитно-депозитная политика банка, определяемая в модели управлениями и, неразрывно связана с политикой проведения дивидендных выплат, задаваемой управлением, поэтому далее мы будем исследовать их совместно.

Для удобства дальнейшего изучения работы выпишем отдельно обозначения:

Объем свободных денежных средств банка - наличных денежных знаков в кассе банка, либо денег находящихся на корр. счетах банка в расчетных центрах ЦБ РФ, а также на корр. счетах в других банках

Объем приобретенных ценных бумаг по номиналу

Объем размещенных ценных бумаг по номиналу

Доход независящий от объема активов (комиссионные за расчетно-кассовое обслуживание, проведение гарантийных операций, брокерское обслуживание и т. п.)

Горизонт планирования

Объем собственных средств банка (капитал)

Коэффициент надежности банка

Скорость расходования банком средств на содержание аппарата управления, оплату аренды помещения, и т.д. или расходы независящие от объема пассивов банка в ценах на начальный момент времени

Скорость проведения реинвестиций в инфраструктуру банка (внутренних инвестиций) в ценах на начальный момент времени

Скорость проведения дивидендных выплат в ценах на начальный момент времени

Текущий рыночный курс ценных бумаг приобретенных банком

Рыночная стоимость портфеля ценных бумаг банка

Постоянная времени, характеризующая степень развития финансового рынка, с учетом распределения активов банка по его секторам

Постоянная времени, характеризующая степень развитости рынка ценных бумаг, эмитированных банком

Номинальный индекс роста портфеля ценных бумаг, приобретенных банком. По каждой приобретенной ценной бумаге номинальная ставка приводится к годовой с учетом реинвестирования, затем вычисляется средневзвешенная по всем ценным бумагам в портфеле банка годовая ставка. Индекс определяется, как ln (1 + «средневзвешенная годовая ставка»)

Эффективный индекс роста портфеля ценных бумаг приобретенных банком

Индекс роста совокупной задолженности по размещенным ценным бумагам. По каждой размещенной ценной бумаге номинальная ставка приводится к годовой, с учетом рефинансирования долга за счет новых размещений бумаг, затем вычисляется средневзвешенная по всем размещенным ценным бумагам годовая ставка. Индекс определяется как ln (1 + + «средневзвешенная годовая ставка»)

Среднее время погашения ценных бумаг приобретенных банком - среднее время погашения ценных бумаг эмитированных банком - индекс потребительских цен

Индекс инфляции

Характерное время проведения платежей (поступления денежных средств)

Скорость обращения денег в банковской системе

Скорость расходования денег на приобретение ценных бумаг сторонних эмитентов, либо поступления денег от их продажи

Скорость поступления денег от размещения ценных бумаг банка

Коэффициент дисконтирования полезности дивидендных выплат

Относительное отвращение к риску по Эрроу-Пратту, параметр используемый при задании функции полезности дивидендных выплат

М* - максимальная сумма денег, которая может принадлежать банку

Функция полезности дивидендных выплат, непрерывная, монотонная

Управление дивидендными выплатами банка

Управление размещением свободных денежных средств банка

Управление привлечением в банк денежных средств.

1.4 Понятие риска в банковской деятельности

Риск - возможная опасность какого-либо неблагоприятного исхода.

В условиях рынка каждый из его участников принимает некие правила игры и в определенной степени зависит от поведения партнеров. Одним из таких правил можно считать готовность принять на себя риск и учитывать возможность его реализации в своей деятельности.

Под риском принято понимать вероятность, а точнее угрозу потери банком части своих ресурсов, недополучения доходов или появление дополнительных расходов в результате осуществления определенных финансовых операций. Щелов О. Управление операционным риском в коммерческом банке. Бухгалтерия и банки, 2006 - №6. С.112

В условиях кризиса проблема профессионального управления банковскими рисками, оперативный учет факторов риска приобретают первостепенное значение для участников финансового рынка, а особенно для коммерческих банков.

Ведущим принципом в работе коммерческих банков в условиях перехода к рыночным отношениям является стремление к получению как можно большей прибыли. Риски тем больше, чем выше ожидаемая доходность операции. Риски образуются в результате отклонений действительных данных от оценки сегодняшнего состояния и будущего развития.

Современный банковский рынок немыслим без риска. Риск присутствует в любой операции, только он может быть разных масштабов и по-разному "смягчаться", компенсироваться. Было бы в высшей степени наивным искать варианты осуществления банковских операций, которые бы полностью исключали риск и заранее гарантировали бы определенный финансовый результат.

1.4.1 Классификация банковских рисков

В процессе своей деятельности банки сталкиваются с совокупностью различных видов рисков, отличающихся между собой местом и временем возникновения, внешними и внутренними факторами, влияющими на их уровень, и, следовательно, на способы их анализа и методы их описания. Лобанов А.А., Чугунов А.В. Энциклопедия финансового риск- менеджмента. - М., Альпина Бизнес Букс, 2005. С.89. Все виды рисков взаимосвязаны и оказывают воздействие на деятельность банка.

В зависимости от сферы влияния или возникновения банковского риска они подразделяются на внешние и внутренние.

К внешним относятся риски, не связанные с деятельностью банка или конкретного клиента, политические, экономические и другие. Это потери, возникающие в результате начавшейся войны, революции, национализации, запрета на платежи за границу, консолидации долгов, введения эмбарго, отмены импортной лицензии, обострения экономического кризиса в стране, стихийных бедствии. Внутренние риски в свою очередь делятся на потери по основной и по вспомогательной деятельности банка. Первые представляют самую распространённую группу рисков: кредитный, процентный, валютный и рыночный риски. Вторые включают потери по формированию депозитов, риски по новым видам деятельности, риски банковских злоупотреблений.

Подобные документы

Моделирование односекторной экономической системы. Построение графической, статистической и динамической моделей. Графики погашения внешних инвестиций. Моделирование двухсекторной экономической системы. Архитектура системы. Спецификация данных модели.

дипломная работа , добавлен 16.12.2012


Пути повышения финансовой деятельности компании в условиях инфляции. Оценка рисков хозяйственной деятельности фирмы на этапе принятия управленческого решения. Моделирование рисковых ситуаций в экономике. Основные направления антиинфляционной политики.

курсовая работа , добавлен 16.05.2016


Психолого-педагогічний експеримент. Вплив ситуативної тривожності на характеристики пам’яті. Математична модель у вигляді поліному третього порядку. Генерування похибок для дослідження математичної моделі методом статистичних випробувань Монте Карло.

методичка , добавлен 18.01.2011


Моделирование оценки стоимости финансовых инструментов инвестирования. Основные модели, используемые при формировании текущей рыночной цены акций и облигаций. Моделирование рациональной структуры инвестиционного портфеля. Методы оценки инвестиций.

курсовая работа , добавлен 16.04.2015


Понятие капитала и источники формирования. Порядок формирования, методы управления акционерным капиталом. Анализ и оценка эффективности использования акционерного капитала компании. Моделирование и оценка роста стоимости акционерного капитала предприятия.

дипломная работа , добавлен 05.11.2010


Понятие термина "инфляция", цели и общие принципы моделирования инфляционного процесса. Концепции и основные модели инфляции в экономике. Особенности проведения антиинфляционной политики государства. Анализ моделей и концепции инфляции в экономике.

курсовая работа , добавлен 20.12.2015


Оценка экономической эффективности отраслевых рынков и их влияние на экономику в целом. Микроэкономический подход и экономико-математическое моделирование как основа для выработки стратегий фирм, маркетинговых приемов и способов по продвижению товара.

учебное пособие , добавлен 26.12.2011


Обзор математических моделей финансовых пирамид. Анализ модели динамики финансовых пузырей Чернавского. Обзор модели долгосрочного социально-экономического прогнозирования. Оценка приоритета простых моделей. Вывод математической модели макроэкономики.

курсовая работа , добавлен 27.11.2017


Типы моделей: дескриптивный, предикативный и нормативный. Связь экономических явлений. Модель факторной системы. Элементы теории моделирования. Методы принятия решений. Платежная матрица. Дерево решений (сценариев). Теория игр.

реферат , добавлен 09.12.2002


Поквартальные данные о кредитах от коммерческого банка на жилищное строительство за 4 года. Построение адаптивной мультипликативной модели Хольта-Уинтерса с учетом сезонного фактора. Точность, адекватность и проверка качества построенной модели.

Качественные методы анализа рисков

После того как выявлены все возможные риски по определенному проекту, необходимо определить целесообразность вложений, развития и работы над данным проектом. Для этого проводится анализ рисков инвестиционного проекта.

Все возможные и предлагаемые в теории методы анализа рисков можно условно подразделить на качественные и количественные подходы. Качественный подход, помимо идентификации рисков, подразумевает определение источников и причин их возникновения, а также стоимостную оценку последствий. Основными особенностями качественного подхода является: выделение простых рисков по проекту, определение зависимых и независимых рисков как друг от друга, так и от внешних факторов, и определение являются ли риски устранимыми или нет.

С помощью качественного анализа определяются все факторы риска, влекущие за собой в той или иной мере потери или убытки предприятия, а также вероятность и время их наступления. Для худшего сценария развития проекта исчисляется максимальная величина убытков компании.

В качественном подходе выделяют следующие методы анализа рисков: метод экспертных оценок; метод целесообразности затрат; метод аналогий.

Метод экспертных оценок.

Метод экспертных оценок включает в себя три основных составляющих. Во-первых, интуитивно-логический анализ задачи, строится только на интуитивных предположениях определенных экспертов, гарантом правильности и объективности выводов может служить только их знания и опыт. Во-вторых, выдача решений оценки экспертов, этот этап является завершающей частью работы эксперта. Экспертами формируется решение о целесообразности работы с исследуемым ими проектом, и предлагается оценка ожидаемых результатов, по разным сценариям развития проекта. Третий этап, заключительный для метода экспертных оценок, это обработка всех результатов решения. С целью получения итоговой оценки, все полученные оценки от экспертов должны быть обработаны, и выявлена общая относительно объективная оценка и решение относительно определенного проекта.

Экспертам предлагается заполнить опросный лист с подробным перечнем рисков относящихся к анализируемому проекту, в котором им необходимо определить вероятность наступление выделенных ими рисков по определенной шкале. К числу наиболее распространенных методов экспертных оценок риска относят метод Дельфи, метод балльных оценок, ранжирование, попарное сравнение, и другие.

Метод Дельфи - один из методов экспертных оценок, обеспечивающий быстрый поиск решений, в числе которых в последствие выбирается наилучшее решение. Применение этого метода позволяет избежать противоречий среди экспертов, и получить независимые индивидуальные решения, исключая общение между экспертами во время проведения опроса. Экспертам выдается опросный лист, на вопросы которого, им необходимо дать независимые, максимально объективные оценки, и обоснованные оценки. На основании заполненных анкет, анализируется решение каждого эксперта, выявляется преобладающее мнение, крайние суждения, максимально четко, доступно и аргументировано обоснованные решения, и т.д. В последствие эксперты могут менять свое мнение. Вся операция проводится обычно в 2-3 тура, до того момента пока не начнут совпадать мнения экспертов, которые и будут являться окончательным результатом исследования.

Метод балльной оценки риска производится на основе обобщающего показателя, определяемого по ряду частных экспертно оцениваемых показателей степени риска. Он состоит из следующих этапов:

• 1) Определение факторов, которые влияют на возникновение риска;
• 2) Выбор обобщенного показателя и набора частных критериев, характеризующих степень риска по каждому из факторов;
• 3) Составление системы весовых коэффициентов и шкалы оценок по каждому показателю (фактору);
• 4) Интегральная оценка обобщенного критерия степени проектных рисков;
• 5) Выработка рекомендаций по управлению риском .

Метод ранжирования подразумевает расположение объектов в порядке возрастания или убывания какого-либо присущего им свойства. Ранжирование позволяет выбрать из исследуемой совокупности факторов наиболее существенный. Результатом проведения ранжирования является ранжировка.

Если имеется n объектов, то в результате их ранжирования j-ым экспертом каждый объект получает оценку x ij - ранг, приписываемый i-му объекту j-ым экспертом. Значения x ij находятся в интервале от 1 до n. Ранг самого важного фактора равен единице, наименее значимого - числу n. Ранжировкой j-го эксперта называется последовательность рангов x 1j , x 2j , …, x nj .

Данный метод просто в его реализации, однако при оценке большого количества параметров, эксперты сталкиваются с трудностью построения ранжированного ряда, по причине того что необходимо единовременно учитывать множество сложных корреляций.

Метод попарного сравнения - это установление наиболее предпочтительных объектов при сравнении всех возможных пар. В данном случае нет необходимости, как в методе ранжирования, упорядочивать все объекты, необходимо в каждой из пар выявить более значимый объект или установить их равенство.

Опять таки, в сравнении с методом ранжирования, парное сравнение можно проводить и при большим количестве параметров, а также в случаях незначительного различия параметров (когда практически не возможно их ранжировать, и они объединяются в единый).

При использовании метода чаще всего составляется матрица размером nxn , где n - количество сравниваемых объектов. При сравнении объектов матрица заполняется элементами a ij следующим образом (может быть предложена и иная схема заполнения):

Сумма (по строке) в данном случае позволяет оценить относительную значимость объектов. Тот объект, для которого сумма окажется наибольшей, может быть признан наиболее важным (значимым).

Суммирование можно производить и по столбцам (), тогда самым существенным будет фактор, набравший наименьшее количество баллов .

Экспертный анализ заключается в определении степени влияния риска на основе экспертных оценок специалистов. Главным преимуществом данного метода является простота расчетов. Нет необходимости сбора точных исходных данных и использования дорогих и программных средств. Однако уровень рисков зависит от знаний экспертов. А также недостатком является трудность в привлечении независимых экспертов и субъективности их оценок. Для четкости и объективности результатов, данный метод может быть использован в совокупности с иными методами количественными (более объективными).

Метод уместности и целесообразности затрат, метод аналогий.

В основе анализа уместности или целесообразности затрат лежат предположения, что определенные факторы (или один из них) являются причиной перерасхода заложенных средств на проект. К таким факторам относятся:

• · изначальная недооценка стоимости проекта в целом или его отдельных фаз и составляющих;
• · изменение границ проектирования, обусловленное непредвиденными обстоятельствами;
• · отличие производительности машин и механизмов от предусмотренной проектом;
• · увеличение стоимости проекта в сравнении с первоначальной, вследствие инфляции или изменения налогового законодательства .

Для проведения анализа, в первую очередь проводится детализация всех вышеуказанных факторов, затем составляется предположительный список возможных повышений затрат на проект, для каждого варианта его развития. Весь процесс реализации проекта разбивается на этапы, на основании этого, процесс финансирования в развитие и реализацию проекта также разбивается на стадии. Однако стадии финансирования устанавливаются условно, так как могут вноситься некоторые изменения по мере разработки и развития проекта. Поэтапное вложение средств, позволяет инвестору тщательнее отслеживать работу над проектом, а также в случае возрастания рисков, либо прекратить или приостановить финансирование, или же начать предпринимать определенные меры по снижению затрат.

В числе качественных методов анализа рисков, также распространенным является метод аналогий. Основная идея данного метода заключается в анализе других проектов, аналогичных разрабатываемому. На основе таких же рискованных проектов, анализируются возможные риски, причины их возникновения, последствия влияния рисков, а также изучаются последствия воздействия на проект неблагоприятных внешних или внутренних факторов. Затем полученная информация проецируется на новый проект, что позволяет определить все максимально возможные потенциальные риски. Источником информации могут служить регулярно публикуемые западными страховыми компаниями рейтинги надежности проектных, подрядных, инвестиционных и прочих компаний, анализы тенденций изменения спроса на конкретную продукцию, цен на сырье, топливо, землю и т. д. .

Сложностью данного метода анализа является затруднительный подпор максимально точного аналога, по причине того, что не существует формальных критериев, точно устанавливающих степень аналогичности ситуаций. Но, как правило, даже в случае подбора правильно аналога, появляется сложность формулировки корректных предпосылок для анализа, полный и близкий к реальности набор сценариев срыва проекта. Причиной является то, что полностью идентичных проектов крайне мало или не встречается вовсе, любой изучаемый проект имеет свои индивидуальные особенности и риски, которые связаны между собой согласно своеобразности проект, поэтому не всегда можно абсолютно точно определить причину возникновения того или иного риска.

Краткое описание метода умеренности затрат и метода аналогий свидетельствует о том, что они пригодны скорее определения и описания возможных рисковых ситуаций для определенного проекта, чем для получения даже относительно точной оценки рисков инвестиционного проекта.

Количественный метод анализа рисков

Для оценки рисков инвестиционных проектов, наиболее распространены следующие количественные методы анализа, как:

• · анализ чувствительности
• · метод сценариев
• · имитационное моделирование (метод Монте-Карло)
• · метод корректировки ставки дисконтирования
• · дерево решений

Анализ чувствительности

В методе анализа чувствительности фактор риска принимается как степень чувствительности результирующих показателей анализируемого проекта к изменению внешних или внутренних условий его функционирования. В качестве результирующих показателей проекта обычно выступают показатели эффективности (NPV, IRR, PI, PP) или ежегодные показатели проекта (чистая прибыль, накопленная прибыль). Анализ чувствительности разделяется на несколько последовательных этапов:

• · устанавливается базовые значения результирующих показателей, математически устанавливается связь между исходными данными и результирующими
• · вычисляются наиболее вероятные значения исходных показателей, а также диапазон их изменений (как правило, в пределах 5-10%)
• · определяется (рассчитывается) наиболее вероятные значения результирующих показателей
• · Исходные исследуемые параметры по очереди перерассчитываются в пределах полученного диапазона, получаются новые значения результирующих параметров
• · Исходные параметры ранжируются по их степени влияния на результирующие параметры. Таким образом, они группируются на основе степени риска.

Степень подверженности инвестиционного проекта к соответствующему риску и чувствительности проекта к каждому фактору определяется с помощью расчета показателя эластичности, представляющего собой отношение процентного изменения результирующего показателя к изменению значения параметра на один процент.

Где: E - показатель эластичности

NPV 1 - значение базового результирующего показателя

NPV 2 - значение результирующего показателя при изменении параметра

X 1 - базовое значение варьируемого параметра

X 2 - измененное значение варьируемого параметра

Чем выше значения показателя эластичности, тем чувствительнее проект к изменениям данного фактора, и тем сильнее подвержен проект соответствующему риску.

Также, анализ чувствительности может проводиться графически, с помощью построения зависимости результирующего показателя от изменения исследуемого фактора. Чувствительность значения NPV к изменению фактора изменяется уровнем наклона зависимости, чем угол больше, тем значения чувствительнее, а также тем больше риск. В точке пересечения прямой реагировании с осью абсцисс определено значение параметра в процентном выражении, при котором проект станет неэффективным.

После этого, на основании проведенных расчетов, все полученные параметров ранжируются по степени значимости (высокая, средняя, невысокая), и строится «матрица чувствительности», с помощью которой выделяются факторы, являющиеся наиболее и наименее рискованными для инвестиционного проекта.

Независимо от присущих методу достоинств - объективности и наглядности полученных результатов, есть также и значимые недостатки - изменение одного фактора рассматривается изолированно, тогда как на практике все экономические факторы в той или иной степени коррелированны.

Метод сценариев

Метод сценариев представляет описание всех возможных условий реализаций проекта (либо в виде сценариев, либо в виде системы ограничений на значения основных параметров проекта) а также описание возможных результатов и показателей эффективности. Данный метод, как все иные, также состоит из определенных последовательных этапов:

• · строится как минимум три возможных варианта сценариев: пессимистический, оптимистический, реалистический (или наиболее вероятный или средний)
• · исходная информация о факторах неопределенности преобразуется в информацию о вероятности отдельных условий реализации и определенных показателей эффективности

Основываясь на полученных данных, определяется показатель экономической эффективности проекта. Если вероятности наступления того или иного события, отраженного в сценарии, известны точно, то ожидаемый интегральный эффект проекта рассчитывается по формуле математического ожидания:

Где: NPVi - интегральный эффект при реализации i-ого сценария

pi - вероятность этого сценария

При этом риск неэффективности проекта (Рэ) оценивается как суммарная вероятность тех сценариев (к), при которых ожидаемая эффективность проекта (NPV) становится отрицательной:

Средний ущерб от реализации проекта в случае его неэффективности (Уэ) определяется по формуле:

Главным недостатком метода сценарного анализа выделяется фактор учета только нескольких возможных исходов по инвестиционному проекту, однако на практике число возможных исходов не ограничено.

Метод PERT- анализа (Program Evaluation and Review Technique)

Одним из способов сценарного анализа специалисты выделяют Метод PERT- анализа (Program Evaluation and Review Technique). Основная идея данного метода состоит в том, что при разработке проекта задаются три параметра проекта - оптимистическая, пессимистическая, наиболее вероятная. Далее ожидаемые значения вычисляются по следующей формуле:

Ожидаемая величина = [Оптимистическая величина 4хНаиболее вероятная величина + Пессимистическая величина]/6

Коэффициенты 4 и 6 получены эмпирическим путем на основе статистических данных большого количества проектов. На основе результатов расчета проводится остальной анализ проекта. Эффективность проведения PERT-анализа максимальна, только в том случае если можно обосновать значения всех трех оценок.

Дерево решений

Метод дерева решений представляет сетевые графики, в которых каждая ветвь, то различные альтернативные варианты развития проекта. Следуя вдоль каждой построенной ветви проекта, можно проследить все возможные этапы развития проекта, а соответственно и выбрать наиболее оптимальный из них, и с наименьшими рисками. Данный метод анализа подразделяется на следующие этапы:

• · Определяются вершины для каждого проблемного и неоднозначного момента развития проекта, и строятся ветви (возможные пути развития событий)
• · Для каждой дуги определяется экспертным методом вероятность и возможные потери на данном этапе.
• · Основываясь на всех полученных значениях вершин вычисляется наиболее вероятное значение NPV (или иного значимого для проекта показателя)
• · Проводится анализ вероятностного распределения

Единственным ограничением и возможно недостатком метода является обязательное наличие разумного количества вариантов развития проекта. Преимущественным отличием является возможность полного и детального учета всех факторов и рисков, влияющих на проект. Метод особенно используется в ситуациях, когда решения по реализации проекта принимаются постепенно, и зависят от ранее принятых решений, таким образом, каждое решение в свою очередь определяет сценарий дальнейшего развития проекта.

Имитационное моделирование (метод Монте-Карло)

Анализ рисков инвестиционных проектов методом Монте-Карло, сочетает в себе два ранее изученных метода: метод анализа чувствительности и анализ сценариев. В имитационном моделировании, вместо составления наилучших и наихудших сценариев, с помощью компьютера генерируются сотни возможных комбинаций параметров проекта, учитывая их вероятностное распределение. Каждая полученная комбинация выдает свое значение NPV. Подобный расчет возможен только с использованием специальных компьютерных программ. Поэтапная схема имитационного моделирования строится следующим образом:

• · формулируются факторы, влияющие на денежные потоки проекта;
• · строится вероятностное распределение по каждому фактору (параметру), при этом как правило, предполагается, что функция распределения является нормальной, следовательно, для того чтобы задать ее, необходимо определить только два момента (математическое ожидание и дисперсию);
• · компьютер случайным образом выбирает значение каждого фактора риска, основываясь на его вероятностном распределении;

Рис.1.3

Рис.1.4

В числе недостатков данного метода моделирования рисков определены:

• · существование коррелированных параметров сильно усложняет модель
• · вид вероятностного распределения для исследуемого параметра может быть трудно определим
• · при разработке реальных моделей может возникнуть необходимость привлечения специалистов или научных консультантов со стороны;
• · исследование модели возможно только при наличии вычислительной техники и специальных пакетов прикладных программ;
• · относительная неточность полученных результатов по сравнению с другими методами численного анализа.

Метод корректировки нормы дисконта

Из-за простоты расчетов Метод корректировки нормы дисконта с учетом риска является наиболее применимым на практике. Данный метод это корректировка заданной базовой нормы дисконта, считающаяся безрисковой и минимально приемлемой (например, предельная стоимость капитала для компании). Корректировка проводится следующим образом: прибавляется величина требуемой премии за риск затем рассчитываются критерии эффективности инвестиционного проекта (NPV, IRR, PI). Решение эффективности проекта принимается согласно правилу выбранного критерия. Чем выше риск, тем больше величина премии.

Поправки на риск задаются отдельно для каждого отдельно проекта, так как они полностью зависят от специфики исследуемого проекта.

ТЕОРИЯ РИСКА И МОДЕЛИРОВАНИЕ РИСКОВЫХ СИТУАЦИЙ

ЛЕКЦИЯ 1

1. Понятие риска. Критерии классификаций рисков.
2. Математический аппарат для моделирования и исследования риско вых ситуаций.
3. Основные понятия теории игр. Классификация игр.

1. Понятие риска. Критерии классификаций рисков.

ПОНЯТИЕ РИСКА

Любая сфера человеческой деятельности, в особенности экономика или бизнес, связана с принятием решений в условиях неполноты информации.

Источники неопределенности могут быть самые разнообразные: нестабильность экономической,политической ситуации, неопределенность действий партнеров по бизнесу, случайные факторы, то есть большое число обстоятельств, учесть которые не представляется возможным (например, погодные условия, неопределенность спроса на товары, не абсолютная надежность процессов производства, неточность информации и др.). Экономические решения с учетом перечисленных и множества других неопределенных факторов принимаются в рамках так называемой теории принятия решений - аналитического подхода к выбору наилучшего действия (альтернативы) или последовательности действий. В зависимости от степени определенности возможных исходов или последствий различных действий, с которыми сталкивается лицо, принимающее решение (ЛПР), в теории принятия решений рассматриваются три типа моделей:

выбор решений в условиях определенности, если относительно каждого действия известно, что оно неизменно приводит к некоторому конкретному исходу;

выбор решения при риске, если каждое действие приводит к одному из множества возможных частных исходов, причем каждый исход имеет вычисляемую или экспертно оцениваемую вероятность появления. Предполагается, что ЛПР эти вероятности известны или их можно определить путем экспертных оценок;

выбор решений при неопределенности, когда то или иное действие или несколько действий имеют своим следствием множество частных исходов, но их вероятности совершенно не известны или не имеют смысла.

Разница между риском и неопределенностью относится к способу задания информации и определяется наличием (в случае риска) или отсутствием (при неопределенности) вероятностных характеристик неконтролируемых переменных. В отмеченном смысле эти термины употребляются в математической теории исследования операций, где различают задачи принятия решений при риске и соответственно в условиях неопределенности. Если существует возможность качественно и количественно определить степень вероятности того или иного варианта, то это и будет ситуация риска.

Ситуация риска - это разновидность неопределенности, когда наступление события вероятно и может быть определено.

То есть в ситуации риска объективно существует возможность оценить вероятность событий, возникающих в результате совместной деятельности партнеров по производству, контрдействий конкурентов или противников, влияние природной среды на развитие экономики, внедрение достижений науки, переход на новый уровень техники и т. д.

Для риско вой ситуации характерны:

-наличие неопределенности (случайный характер события, который определяет, какой извозможных исходов реализуется на практике);

-наличие альтернативных решений ;

-известны или можно определить вероятности исходов и ожидаемые результаты ;

-вероятность убытков ;

-вероятность получения дополнительной прибыли .

В условиях рыночной экономики риск - это ключевой момент предпринимательства. Проблема риска и прибыли - одна из ключевых в экономической деятельности, в частности в управлении производством и финансами.

В данном контексте уместно напомнить, что в толковом словаре В. Даля«рисковать» означает «пускаться наудачу, на неверное дело, наудалую, отважиться, идти на авось, делать что-то без верного расчета, подвергаться случайности, действовать смело, предприимчиво, надеясь на счастье». «Рискование» означает «отвагу, смелость, решимость, предприимчивость, действие на авось, наудачу».

В словаре русского языкаС.И. Ожегова «риск» определяетсякак «опасность, возможность опасности» или как «действие наудачу в надежде на счастливый исход».

Отметим интересный парадокс. Давно известны выражения типа: «Кто не рискует, тот не выигрывает», «Риск - благородное дело», «Без риска нет бизнеса» и т. п. Расхожим стало мнение, что «без риска серьезных начинаний не бывает» и «большой риск - большая выгода» и др. Вместе с тем выражения «рисковый шаг», «рискованное мероприятие» содержат явный оттенок неодобрения. Широкой популярностью пользуются рекомендации и указания «избегать риска», «сводить риск к минимуму».

Таким образом, «риск» определяется, с одной стороны,как «опасность чего-либо», с другой стороны - как «действие наудачу, требующее смелости, решительности, предприимчивости, в надежде на счастливый исход».

Предприниматель, умеющий вовремя рисковать, зачастую оказывается вознагражденным. Риск в предпринимательской деятельности естественным образом сопряжен с менеджментом, со всеми его функциями - планированием, организацией, оперативным управлением, использованием персонала, экономическим контролем.Каждая из этих функций связана с определенной мерой риска и требует создания адаптивной к нему системы хозяйствования. То есть необходим и особый менеджмент риска, который основываетсяна познании экономической сущности риска, разработке и реализации стратегии отношения к нему в предпринимательской деятельности. В условиях рыночных отношенийпроблема учета и оценки риска приобретает самостоятельное и прикладное значение как важная составная часть теории и практики управления. Большинство управленческих решений принимается в условиях риска.

Риск - это деятельность, связанная с преодолением неопределенности в ситуации неизбежного выбора, в процессе которой имеется возможность количественно и качественно оценить вероятность достижения предполагаемого результата,неудачи и отклонения от цели.

Количественная оценка степени риска, а также возможность построения доверительных интервалов по известной вероятности, позволяют с большей надежностью воздействовать на рассматриваемый экономический процесс с целью увеличения прибыли и снижения риска.

Для понимания природы предпринимательского риска фундаментальное значение имеет связь риска и прибыли. Предприниматель проявляет готовность идти на риск в условиях неопределенности, поскольку наряду с риском потерь существует возможность дополнительных доходов. Хотя ясно, что получение прибыли предпринимателю не гарантировано, вознаграждением за затраченное им время, усилия и способности, могутоказаться как прибыль, так и убытки.

Можно выбрать решение, содержащее меньше риска, но при этом меньше будет и получаемая прибыль. А при самом высоком риске прибыль имеет наиболее высокое значение.

Рискуя, предприниматель получает шанс получить сверхприбыль и одновременно получает возможность оказаться в убытке. Стремление «заработать» противоречит цели «безопасность». Доходы выше обычной, средней нормы достигаются, как правило, в результате рискованных действий. В экономической теории и практике доказано, что известная доля риска является необходимым условием получения дохода.

Наряду с этим существует обратная зависимость между уровнем риска и ликвидности.

Чем выше уровень ликвидности (активов фирмы и т. д.),тем ниже уровень риска.

Высокая рентабельность активов может достигаться благодаря минимизации запасов, что чревато срывом операционных процессов и означает рискпотери ликвидности. А чрезмерная запасливость неизбежно грозит оборачиваемости и рентабельности активов.

КРИТЕРИИ КЛАССИФИКАЦИЙ РИСКОВ

Квалификационная система рисков включает в себя группы, категории, виды, подвиды и разновидности рисков.

По характеру последствий, то есть в зависимости от возможного результата (риско вого события) риски можно поделить на две большие группы : чистые риски и спекулятивные риски.

Ø Чистые риски означают возможность получения отрицательного или нулевого результата. Особенность чистых рисков (их иногда называют статистическими или простыми) заключается в том, что они практически всегда несут потери для предпринимательской деятельности. Их причинами могут быть стихийные бедствия, несчастные случаи, болезнь руководителей фирм и др.

Ø Спекулятивные риски выражаются в возможности получения как положительного, так и отрицательного результата. Особенность спекулятивных рисков, которые называют также динамическими или коммерческими, заключается в том, что они несут в себе либо потери, либо дополнительную прибыль для предпринимателя.Их причинами могут быть изменения курсов валют, изменение конъюнктуры рынка, изменение условий инвестиций и др.

По сфере возникновения, в основу которой положены сферы деятельности, различают следующие виды рисков : производственный риск, коммерческий риск, финансовый риск.

Производственный риск - это риск, связанные с невыполнением предприятием своих планов и обязательств по производству продукции, товаров и услуг, других видов производственной деятельности, в результате воздействия как внешней среды, так и внутренних факторов.

Коммерческий риск - это риск потерь в процессе финансово-хозяйственной деятельности. Причинами коммерческого риска могут быть снижение объемов реализации, непредвиденноеснижение объемов закупок, повышение закупочной цены товара, повышение издержек обращения, потери товара в процессе обращения и др.

Финансовый риск - это риск, связанный с невозможностью выполнения фирмой своих финансовых обязательств.Причинами финансового риска могут быть изменение покупательной способности денег, неосуществление платежей, изменение валютных курсов и т.п.

В зависимости от основной причины возникновения рисков, они делятся на следующие категории :природно-естественные риски, экологические риски, политические риски, транспортные риски, коммерческие риски.

К природно-естественным рискам относятся риски, связанные с проявлением стихийных сил природы: землетрясение, наводнение, ураган, цунами, пожар, эпидемия и т. п.

Экологические риски - это риски, связанные с загрязнением окружающей среды.

Загрязнения окружающей среды классифицируются следующим образом: природные загрязнения окружающей среды вызываются естественными явлениями, обычно катастрофами (паводки, извержения вулканов, селевые потоки); антропогенные загрязнения возникают в результате деятельности людей.

Экологический риск может возникнуть в процессе строительства и эксплуатации объекта и являться составной частью промышленного риска.

Политические риски - это риски, связанные с политической ситуацией в стране и деятельностью государства. Политические риски возникают при нарушении условий производственно-торгового процесса, непосредственно не зависящих от хозяйствующего субъекта.

К политическим рискам относятся:

u невозможность осуществления хозяйственной деятельности вследствие военных действий, революции, обострения внутриполитической ситуации в стране, национализации, конфискации товаров и предприятий, введения эмбарго, из-за отказа нового правительства выполнять принятые предшественниками обязательства и т. п.;

u введение отсрочки (моратория) на внешние платежи на определенный срок ввиду наступления чрезвычайных обстоятельств (забастовка, война и т.д.);

u неблагоприятное изменение налогового законодательства;

u запрет или ограничение конверсии национальной валюты в валюту платежа.

Транспортные риски - это риски, связанные с перевозкой грузов транспортом: автомобильным, морским, речным, железнодорожным, авиатранспортом и т. д.

Коммерческие риски означают неопределенность результатов от данной коммерческой сделки.

По структурному признаку коммерческие риски делятся на имущественные, производственные, торговые, финансовые.

è Имущественные риски - это риски, связанные с вероятностью потерь имущества предпринимателя по причине кражи, халатности, перенапряжения технической и технологической систем и т. п.

Имущественный риск представляет собой вероятность потери предприятием части своего имущества, его порчи и недополучения доходов в процессе осуществления производственной и финансовой деятельности.

Группу имущественных рисков можно подразделить на следующие подвиды:

Риск потери имущества в результате стихийных бедствий (пожаров, наводнений, землетрясений, ураганов и т. п.);

Риск потери имущества вследствие действий злоумышленников(хищения, диверсии);

Риск утраты имущества в результате аварийных ситуацийна производстве;

Риск утраты или порчи имущества во время транспортировки;

Риск отчуждения имущества в силу действия местных органов власти или других собственников.

Кроме того, для конкретной производственной фирмы вероятен риск потери какого-либо отдельного вида имущества, например вычислительной техники или отдельных видов сырья, материалов и комплектующих.

Снизить уровень перечисленных рисков можно с помощью страхования отдельных видов имущества, а также посредством установления на предприятии жесткой имущественной ответственности материально ответственных лиц, обеспечения организации охраны территории фирмы, разработки и внедрения организационно-технических, экономических и других мероприятий по предупреждению рисков или их минимизации.

è Производственные риски - это риски, связанные с убытком от остановки производства вследствие воздействия различных факторов, и прежде всего с гибелью или повреждением основных и оборотных фондов(оборудование, сырье, транспорт и т. п.), а также риски, связанные с внедрением в производство новой техники и технологии.

è Торговые риски -риски, связанные с убытком по причине задержки платежей, отказа от платежа в период транспортировки товара, непоставки товара и т.п.

è Финансовые риски связаны с вероятностью потерь финансовых ресурсов (то есть денежных средств).

Финансовые риски подразделяются на два вида : риски, связанные с покупательной способностью денеги риски, связанные с вложением капитала (инвестиционные риски).

К рискам, связанным с покупательной способностью денег, относятся следующие разновидности рисков : инфляционные и дефляционные риски, валютные риски, риски ликвидности.

Инфляционный риск - это риск того, что при росте инфляцииполучаемые денежные доходы обесцениваются с точки зрения реальной покупательной способности быстрее, чем растут. В таких условиях предприниматель несет реальные потери.

Дефляционный риск - это риск того, что при росте дефляции происходят падение уровня цен, ухудшение экономических условий предпринимательства и снижение доходов.

Валютные риски представляют собой опасность валютных потерь, связанные с изменением курса одной иностранной валюты по отношению к другой, при проведении внешнеэкономических, кредитных и других валютных операций.

Риски ликвидности - это риски,связанные с возможностью потерь при реализации ценных бумаг или других товаров из-за изменения оценки их качества и потребительной стоимости.

Валютный риск включает в себя три разновидности рисков: экономический риск, риск перевода, риск сделок.

è Экономический риск для предпринимательской фирмы состоит в том, что стоимость ее активов и пассивов может меняться в большую или меньшую сторону (в национальнойвалюте) из-за будущих изменений валютного курса. Это также относится к инвесторам, зарубежные инвестиции которых - акции или долговые обязательства - приносят доход в иностранной валюте.

è Риск перевода имеет бухгалтерскую природу и связан с различиями в учете активов и пассивов фирмы в иностранной валюте. В случае если происходит падение курса

è иностранной валюты, в которой выражены активы фирмы, стоимость этих активов уменьшается. Следует иметь в виду, что риск перевода представляет собой бухгалтерский эффект, но мало или совсем не отражает экономический риск сделки.

è Более важным сэкономическойточки зрения является риск сделки , который рассматривает влияние изменения валютного курса на будущий поток платежей, а следовательно, на будущую прибыльность предпринимательской фирмы в целом.

è Риск сделок - это вероятность наличных валютных убытков по конкретным операциям в иностранной валюте. Такой риск возникает из-за неопределенности стоимости в национальной валюте инвалютной сделки в будущем. Данный вид риска существует как при заключении торговых контрактов, так и при получении или предоставлении кредитов. Он состоит в возможности изменения величины поступлений или платежей при пересчете в национальной валюте.

Кроме того, следует различать валютный риск для импортера и риск для экспортера.

Риск сделки для экспортера - это падение курса иностранной валюты с момента получения или подтверждения заказа до получения платежа и во время переговоров.

Риск сделки для импортера - это повышение курса валюты в отрезок времени между датой подтверждения заказа и днем платежа.

Таким образом, при заключении контрактов необходимо учитывать возможные изменения валютных курсов.

Инвестиционные риски включают в себя следующие подвиды рисков : риск упущенной выгоды, риск снижения доходности, риск прямых финансовых потерь.

Риск упущенной выгоды - это риск наступления косвенного (побочного) финансового ущерба (неполученная прибыль) в результате неосуществления какого-либо мероприятия (например, страхование, хеджирование, инвестирование и т. п.).

Риск снижения доходности может возникнуть в результате уменьшения размера процентов и дивидендов по портфельным инвестициям, по вкладам и кредитам. Риск снижения доходности включает следующие разновидности: процентные риски и кредитные риски.

Риски прямых финансовых потерь включают следующие разновидности : биржевой риск, селективный риск, риск банкротства, а также кредитный риск.

u Биржевой риск -это опасность потерь от биржевых сделок.

u Селективный риск - это риск неправильного выбора видов вложения капитала, вида ценных бумаг для инвестирования по сравнению с другими видами ценных бумаг при формировании инвестиционного портфеля.

u Риск банкротства представляет собойопасность в результате неправильного выбора вложения капитала, полной потери предпринимателем собственного капитала и неспособности его рассчитываться по взятым на себя обязательствам.

С точки зрения длительности во времени предпринимательские риски можно разделить на кратковременные и постоянные .

К кратковременным относятся риски, угрожающие предпринимателю в течение известного отрезка времени (например, транспортный риск, когда убытки могут возникнуть во время перевозки груза, или риск неплатежа по конкретной сделке).

К постоянным рискам относятся те, которые непрерывно угрожают предпринимательской деятельности в данном географическом районе или в определенной отрасли экономики (например, риск неплатежа в стране с несовершенной правовой системой или риск разрушений зданий врайоне с повышенной сейсмической опасностью).

Поскольку основная задача предпринимателя - рисковать расчетливо, не переходя грань, за которой возможно банкротство фирмы, следует выделять допустимый, критический и катастрофический риски .

Допустимый риск - это угроза полной потери прибыли от реализации того или иного проекта или от предпринимательской деятельности в целом. В данном случае потери возможны, но их размер меньше ожидаемой предпринимательской

прибыли. Таким образом, данный вид предпринимательской деятельности или конкретная сделка, несмотря на вероятность риска, сохраняют свою экономическую целесообразность.

Следующая степень риска, более опасная в сравнении с допустимым - критический риск. Критический риск связан с опасностью потерь в размере произведенных затрат на осуществление данного вида предпринимательской деятельности или отдельной сделки.

При этом критический риск первой степени связан с угрозой получения нулевого дохода, но при возмещении произведенных предпринимателем материальных затрат.

Критический риск второй степени связан с возможностью потерь в размере полных

издержек в результате осуществления данной предпринимательской деятельности, то есть вероятны потери намеченной выручки и предпринимателю приходится возмещать затраты за свой счет.

Под катастрофическим понимается риск , который характеризуется опасностью, угрозой потерь в размере, равном или превышающем все имущественное состояние

предпринимателя. Как правило, такой риск приводит к банкротству фирмы, поскольку в данном случае возможно потеря не только всех вложенных предпринимателем в определенный вид деятельности или в конкретную сделку средств, но и его имущества. Это характерно для ситуации,когда предпринимательская фирма получала внешние займы под ожидаемую прибыль. При возникновении данного риска предпринимателю приходится возвращать кредиты из личных средств.

2. Математический аппарат для моделирования и исследования риско вых ситуаций.

Роль количественной оценки экономического риска значительно возрастает, когда существует возможность выбора из совокупности альтернативных решений оптимального решения. Оптимальное решение обеспечивает наибольшую вероятность наилучшего результата при наименьших затратах и потерях в соответствии с задачами минимизации и программирования риска.

Применение экономико-математических методов позволяет провести качественный и количественный анализ экономических явлений, дать количественную оценку значения риска и рыночной неопределенности и выбрать наиболее эффективное (оптимальное) решение.

Математические методы и модели позволяют имитировать различные хозяйственные ситуации и оценивать последствия при выборе решений, обходясь без дорогостоящих экспериментов.

В качестве математических средств принятия решений в условияхнеопределенности и риска будем пользоваться методами математической теории игр,теории вероятностей, математической статистики, теории статистических решений, математического программирования.

Многие финансовые операции (венчурное инвестирование, покупка акций, селинговые операции, кредитные операции и др.) связаны с довольно существенным риском. Они требуют оценить степень риска и определить его величину.

Риск предпринимателя количественно характеризуется субъективной оценкой вероятной (то есть ожидаемой) величины максимального и минимального дохода (убытка) от данного вложения капитала. При этом чем больше диапазон между минимальным и максимальным доходом (убытком) при равной вероятности их получения, тем выше степень риска.

Степень риска - это вероятность наступления случая потерь, а также размер возможного ущерба от него.

Выбор приемлемой степени риска зависит от предпочтений руководителя предприятия. Руководители консервативного типа не склонны к новациям, они обычно стараются

уйти от любого риска. Гибкие руководители стремятся к более рискованным решениям, если риск доброволен. В затруднительной ситуации такие руководители ориентированына более рискованные решения, если уверены в профессионализме исполнителей.

Готовность менеджера идти на риск обычно формируется под воздействием результатов реализации прошлых аналогичных решений, принятых в условиях неопределенности.

Понесенные потери диктуют выбор осторожной политики, а успех побуждает к риску.

Большинство людей предпочитают малорискованные варианты действий. Вместе с тем отношение к риску во многом зависит от величины капитала, которым располагает предприниматель. В ходе оценки альтернативных вариантов решений менеджеру приходится прогнозировать возможные результаты.При этом решение принимается в условиях определенности, когда руководитель достаточно точно может оценить результаты каждого альтернативного варианта решения.

К рискованным относятся те решения, которые предполагают получение какого-либо результата с некоторой степенью вероятности. Это происходит в условиях неопределенности, когда требующие анализа и учета факторы весьма сложны, а достоверной или достаточной информации о них нет. Тогда невозможно быть уверенным в достижении определенных результатов. Неопределенность характерна и для многих решений, принимаемых в быстро меняющихся обстоятельствах. Эта ситуация весьма знакома российским предпринимателям. Определяя выбор, менеджер рассматривает новый проект

во взаимосвязи с другими вариантами и с уже налаженнымивидами деятельности фирм. В целях снижения риска желательно выбирать производство таких товаров (услуг), спрос на которые изменяется в противоположных направлениях, то есть при увеличении спроса на один товар спрос на другой уменьшается, и наоборот.

К сожалению, далеко не каждый риск поддается снижению с помощью диверсификации. Дело в том, что на предпринимательство воздействуют различные макроэкономическиефакторы, такие, как ожидание подъема или кризиса, движение ставки банковского процента и т. д. Риск, обусловленный этими процессами, менеджер не может уменьшить с помощью диверсификации производства. Принятие управленческих решений на предприятии

предполагает тесную увязку всех видов риска. Однако самые добротные прогнозы менеджера могут не сбываться из-за неожиданных и непредвиденных обстоятельств, не зависящих от самой фирмы (экономических коллизий, резких изменений во вкусах клиентов, действий конкурентов, забастовок, неожиданных правительственных решений).

Поэтому на случай наступления неблагоприятных событий предусматриваются различные возможности уменьшения отрицательных последствий за счет резервных денежных средств, производственных мощностей, сырья, готовой продукции; разрабатываются материально обеспеченные планы переориентации деятельности.

Существенно уменьшить риск возможно за счет квалифицированной работы по прогнозированию и внутрифирменному планированию, самострахованию и страхованию,передачи части риска другим лицам или организациям путем хеджирования, фьючерсных сделок, выкупа опционов.

Чтобы количественно определить величину риска, необходимо знать все возможные последствия какого-нибудь отдельного действия и вероятность самих последствий.

Вероятность означает возможность получения определенного результата.Применительно к экономическим задачам методы теории вероятностей сводятся к определению значений вероятностей наступления событий и к выбору из возможных событий самого предпочтительного события исходя из наибольшей величины математического ожидания.

Риск представляет собой действие в надежде на счастливый исход по принципу «повезет - не повезет». Предприниматель вынужден идти на риск из-за неопределенностихозяйственной ситуации. Чем больше неопределенность хозяйственной ситуации, тем больше и степень риска.

Неопределенность хозяйственной ситуации обусловлена следующими факторами: отсутствием полной информации, случайностью, противодействием .

Отсутствие полной информации о хозяйственной ситуации и перспективах ее изменения заставляет предпринимателя искать возможность приобрести недостающую дополнительную информацию, а при отсутствии такой возможности, начать действовать наугад, опираясь на свой опыт и интуицию.

Неопределенность хозяйственной ситуации во многом определяется фактором случайности. Случайность - это то, что в сходных условиях происходит неодинаково, и поэтому ее заранее нельзя предвидеть и запрогнозировать.Математический аппарат для изучения случайных величин дает теория вероятностей. Вероятность позволяет прогнозировать случайные события. Она дает им количественную и качественную характеристику. При этом уровень неопределенности и степень риска уменьшаются.

Неопределенность хозяйственной ситуации во многом определяется и фактором противодействия. К противодействиям относятся катастрофы, пожары и другие природные явления, войны, революции,забастовки,различные конфликты в трудовых коллективах, конкуренция, изменение спроса, аварии, кражи и т. п.Предприниматель в процессе своих действий должен выбрать такую стратегию, которая позволит ему уменьшить степень противодействия, и следовательно, снизить степень риска.Математический аппарат для выбора стратегии в конфликтных ситуациях дает теория игр.

Степень риска измеряется двумя критериями:

Среднее ожидаемое значение,

Колеблемость (изменчивость) ожидаемого результата.

МЕРА РИСКА

Наиболее распространена точка зрения, согласно которой мерой риска некоторого коммерческого (финансового) решения или операции следует считать среднее квадратичное отклонение (положительный квадратный корень из дисперсии) значения показателя эффективности этого решения или операции.

Действительно, поскольку риск обусловлен недетерминированностью исхода решения (операции), то, чем меньше разброс (дисперсия) результата решения, тем более он предсказуем, т.е. меньше риск.

Если вариация (дисперсия) результата равна нулю, риск полностью отсутствует. Например, в условиях стабильной экономики операции с государственными ценными бумагами считаются безриско выми.

Чаще всего показателем эффективности финансового решения (операции) служит прибыль.

Рассмотрим в качестве иллюстрации выбор некоторым лицом одного издвух вариантов

инвестиций в условиях риска.

Пусть имеются два проекта А и В , в которые указанное лицо может вложить средства.

Проект А в определенный момент в будущем обеспечивает случайную величину прибыли.

Предположим, что ее среднее ожидаемое значение, математическое ожидание, рав­но т А с

дисперсией . Для проекта В эти числовые характери­стики прибыли как случайной

величины предполагаются равны­ми соответственно m B и . Средние квадратичные

отклонения равны соответственно S A и S B .

Возможны следующие случаи:

1) т A = m B , S A < S B , следует выбрать проект А ;

2) т A > m B , S A < S B , следуетвыбрать проект А ;

3) т A > m B , S A = S B , следует выбрать проект А;

4) т A > m B , S A > S B ;

5) т A < m B , S A < S B .

В последних двух случаях решение о выборе проекта А или В зависит от отношения к риску ЛПР.

В частности, в случае 4) проект А обеспечивает более высокую среднюю прибыль,

одна­ко он и более рискован. Выбор при этом определяется тем, какой дополнительной

величиной средней прибыли компенсируется для ЛПР заданное увеличение риска.

В случае 5) для проекта А риск меньший, но и ожидаемая прибыль меньшая.

Субъективное от­ношение к риску учитывается в теории Неймана-Моргенштерна.

Рассмотрим пример выбора варианта инвестиций.

Пример. Пусть имеются два инвестиционных проекта. Пер­вый с вероятностью 0,6 обеспечивает прибыль 15 млн. руб., одна­ко с вероятностью 0,4 можно потерять 5,5 млн. руб. Для второго проекта с вероятностью 0,8 можно получить прибыль 10 млн. руб. и с вероятностью 0,2 потерять 6 млн. руб. Какой проект выбрать?

Решение .

Оба проекта имеют одинаковую среднюю при­быльность, равную 6,8 млн. руб.:

0,6*15 + +0,4(-5,5) = 0,8*10 + 0,2(-6) = 6,8.

Однако среднее квадратичное отклонение прибыли для первого проекта равно 10,04 млн. руб.:

1/2 = 10,04;

а для второго – 6,4 млн. руб.:

1/2 = 6,4.

Поэтому более предпочтите­лен второй проект.

Хотя среднее квадратичное отклонение эффективности реше­ния и используется часто

в качестве меры риска, оно не совсем точно отражает реальность. Возможны ситуации, при которых варианты обеспечивают приблизительно одинаковую среднюю прибыль и имеют одинаковые средние квадратичные отклоне­ния прибыли, однако не являются в равной мере рискованными. Действительно, если под риском понимать риск разорения, то величина риска должна зависеть от величины исходного капита­ла ЛПР или фирмы, которую он представляет. Теория Неймана-Моргенштерна это обстоятельство учитывает.

3. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ ИГР. КЛАССИФИКАЦИЯ ИГР.

Теория игр - это теория математических моделей принятия оптимальных решений в условиях неопределенности, противоположных интересов различных сторон, конфликта.

Математическая теория игр является составной частью исследования операций.

Задачи исследования операций можно классифицировать по уровню информации о ситуации, которой располагает субъект, принимающий решение.

Наиболее простыми уровнями информации о ситуации являются детерминированный (когда условия, в которых принимаются решения, известны полностью) и стохастический (когда

известно множество возможных вариантов условий и их вероятностное распределение).

В этих случаях задача сводится к нахождению экстремума функции (или ее математического ожидания) при заданных ограничениях. Методы решения таких задач изучаются в курсах математического программирования или методов оптимизации.

Наконец, третий уровень - неопределенный, когда известно множество возможных

вариантов, но без какой-либо информации об их вероятностях. Такой уровень информации о ситуации является наиболее сложным. Эта сложность оказывается принципиальной, так как могут быть не ясны сами принципы оптимального поведения.

Теория игр - это теория математических моделей принятия решений в условиях неопределенности, когда принимающий решение субъект («игрок») располагает информацией лишь о множестве возможных ситуаций, в одной из которых он в действительности находится, о множестве решений («стратегий»), которые он может принять, и о количественной мере того «выигрыша», который он мог бы получить, выбрав в данной ситуации данную стратегию.

Установление принципов оптимального поведения в условиях неопределенности, доказательство существования решений, удовлетворяющих этим принципам, указание алгоритмов нахождения решений и составляют содержание теории игр.

Неопределенность, с которой мы встречаемся в теории игр, может иметь различное происхождение. Однако, как правило, она является следствием сознательной деятельности другого лица (лиц), отстаивающего свои интересы. В связи с этим под теорией игр часто понимают теорию математических моделей принятия оптимальных решений в условиях конфликта.

Математическая «теория игр»–это теория математических моделей принятия оптимальных решений в условиях конфликта.

Таким образом, моделями теории игр можно в принципе содержательно описывать весьма разнообразные явления: экономические, правовые и классовые конфликты, взаимодействие человека с природой, биологическую борьбу за существование и т. д.

Все такие модели в теории игр принято называть играми.

Конфликтная ситуация – ситуация, в которой две (или более) стороны преследуют различные цели, а результаты любого действия каждой из сторон зависят от действий партнеров.

Игра – математическая модель конфликтной ситуации.

Выигрыш (платеж) – исход конфликта.

Игра с нулевой суммой – парная игра, в которой выигрыш одного из игроков равен проигрышу другого.

Ходом в теории игр называется выбор одного из предусмотренных правилами игры вариантов.

Личным ходом называется сознательный выбор одним из игроков одного из возможных в данной ситуации ходов и его осуществление.

Случайным ходом называется выбор из ряда возможностей, осуществляемый не решением игрока, а каким-либо механизмом случайного выбора.

Стратегия игрока – совокупность правил, определяющих выбор его действий при каждом личном ходе в зависимости от сложившейся ситуации.

Цель теории игр – определение оптимальной стратегии для каждого игрока.

Математическое описание игры сводится к перечислению всех действующих в ней игроков, указанию для каждого игрока всех его стратегий, а также численного выигрыша, который он получит после того, как игроки выберут свои стратегии. В результате игра становится формальным объектом, который поддается математическому анализу.

Игры можно классифицировать по различным признакам.

Во-первых, бескоалиционные игры , в которых каждая коалиция (множество игроков, действующих совместно) состоит лишь из одного игрока. Так называемая кооперативная теория бескоалиционных игр допускает временные объединения игроков в коалиции в процессе игры с последующим разделением полученного выигрыша или принятия совместных решений.

Во-вторых, коалиционные игры , в которых принимающие решения игроки согласно правилам игры объединены в фиксированные коалиции. Члены одной коалиции могут свободно обмениваться информацией и принимать полностью согласованные решения.

По выигрышу игры можно разделить на антагонистические и игры с ненулевой суммой .

По характеру получения информации - на игры в нормальной форме (игроки получают всю предназначенную им информацию до начала игры) и динамические игры (информация поступает игрокам в процессе развития игры).

По количеству стратегий - на конечные и бесконечные игры.

ЛИТЕРАТУРА

Балабанов И.Т.Риск-менеджмент.- М.: Финансы и статистика, 1996. - 192 с.:ил.

[ 2 ] . Дубров А.М., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. Учебное пособие. - М.: Финансы и статистика, 2000. - 176 с.: ил.

Петросян Л. А., Зенкевич Н.А., Шевкопляс Е.В. Теория игр. Учебник. – СПб.: БВХ-Петербург, 2012. -432 с.: ил.

Тэпман Л.Н. Риски в экономике. Учебное пособие для вузов. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. - 380 с.

Шапкин А.С., Шапкин В.А. Теория риска и моделирование рисковых ситуаций. Учебник. М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К 0 », 2005. - 880 с.

В книге раскрываются сущность риск-менеджмента, его организация, стратегия, приемы, методы снижения риска, включая страхование.

В учебном пособии рассматриваются подходы к учету факторов неопределенности и риска в экономической практике, а также математические модели, используемые для этих целей. Анализируются ситуации, возникающие в условиях неопределенности и недостатка информации при принятии управленческих решений. Содержание иллюстрируется прикладными задачами с решениями.

Учебник предназначен как для первоначального, так и для углубленного изучения теории игр. Проведено систематическое исследование математических моделей принятия решений несколькими сторонами в условиях конфликта. Представлено последовательное изложение единой теории статических и динамических игр. Рассмотрены все основные классы игр: конечные и бесконечные антагонистические игры, бескоалиционные и кооперативные игры, многошаговые и дифференциальные игры. Для закрепления материала в каждой главе содержатся задачи и упражнения разной степени сложности.

Учебное пособие предназначено для студентов, аспирантов и преподавателей экономических вузов ифакультетов, слушателей бизнес-школ, руководителей предприятий и организаций.

В учебнике излагается сущность неопределенности и риска, классификация и факторы, действующие на них; приводятся методы качественной и количественной оценки экономических и финансовых ситуаций в условиях неопределенности и риска.

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ.

1. Что такое риск?

2. Как различаются понятия «риск» и «неопределенность»?

3. Что такое «рисковая ситуация»?

4. Экономические последствия рисковых ситуаций. Приведите примеры.

5. Дайте определение экономического риска. Приведите примеры экономических рисков.

4. Приведите примеры классификаций экономических рисков.

6. Охарактеризуйте связь между риском и прибылью финансовых операций.

7. Связано ли понятие экономических рисков исключительно с теми

рисками, возникновение которых приводит к денежному ущербу?

8. Что такое степень риска?

9. Каковы основные факторы неопределенности хозяйственной ситуации?

10. Что такое мера риска? Как она измеряется? Приведите примеры.

11. Сформулируйте основные понятия теории игр.

12. Назовите признакиклассификации игр. Приведите примеры игр.

При управлении рисками часто необходимо сравнивать реальные ситуации с гипотетическими (что было бы, если бы всё пошло по-другому). Это резко усложняет анализ рисковых ситуаций, так как требует основы для изучения и измерения того, чего не было. В настоящее время для описания таких гипотетических ситуаций пет иного пути, кроме использования математических моделей, называемых моделями рисковых ситуаций. Это представляет собой основу для количественного риск- менеджмента. Его сущность состоит в применении экономико-математических моделей для прогнозирования ситуаций, характеризующихся риском и неопределенностью, и обоснования соответствующих управленческих решений.

Модель - упрощенное описание реального объекта или процесса, которое сосредоточивается на важных для исследователя свойствах и игнорирует те аспекты, которые представляются исследователю несущественными. Основная сложность моделирования состоит именно в том, чтобы выяснить, какие свойства считать важными, а какие - нет. Верное описание важных свойств обеспечивает адекватность модели, а правильный выбор второстепенных, игнорируемых свойств помогает в достаточной степени упростить подобное представление. Модель должна служить инструментом принятия решений, т. е. должна прояснять для лица, принимающего решения, как может развиваться процесс, какие исходы будут иметь место, и подсказывать различные действия (например, по предотвращению ущерба).

Наиболее важным классом моделей, используемых в управлении риском, являются математические модели. Они позволяют описывать существенные стороны изучаемого процесса или явления в виде математических соотношений, а затем анализировать их с помощью соответствующего математического аппарата. Особенно важно применение математических моделей для прогнозирования альтернатив будущего развития. Именно это позволяет менеджеру численно оценить будущие последствия принимаемых решений.

Математические модели, используемые в управлении риском, отличаются большим разнообразием и различными возможностями. Такого понятия, как универсальная модель, не существует. Множественность типов рисков и разнообразие механизмов их возникновения делает это невозможным. В разных ситуациях мы будем использовать специфические инструменты (в данном случае - модели), ибо каждая модель по-своему уникальна, так как при ее построении следует отталкиваться от свойств самого объекта моделирования. Однако схожие ситуации позволяют нам применять аналогичные (если не одинаковые) инструменты: существуют некоторые общие подходы к моделированию (например, использование стохастических дифференциальных уравнений или другого математического аппарата). Если можно прменить более или менее стандартный подход, то процесс моделирования будет проще (известны подходы к построению модели и получению решения).

В области количественного риск-менеджмента наиболее распространены теоретико-вероятностные и статистические модели.

Для некоторых типов рисков широкое использование математических моделей является стандартным, для других -пока еще нет. Тем не менее происходит интенсивная наработка различных приемов моделирования, использующих особенности управления риском. Количественный риск-менеджмент становится отдельной «ветвью» управления рисками.