Заказ работы

Заказать
Каталог тем

Самые новые

Значок файла Зимняя И.А. КЛЮЧЕВЫЕ КОМПЕТЕНТНОСТИ как результативно-целевая основа компетентностного подхода в образовании (3)
(Статьи)

Значок файла Кашкин В.Б. Введение в теорию коммуникации: Учеб. пособие. – Воронеж: Изд-во ВГТУ, 2000. – 175 с. (4)
(Книги)

Значок файла ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ КОМПЕТЕНТНОСТНОГО ПОДХОДА: НОВЫЕ СТАНДАРТЫ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ (4)
(Статьи)

Значок файла Клуб общения как форма развития коммуникативной компетенции в школе I вида (10)
(Рефераты)

Значок файла П.П. Гайденко. ИСТОРИЯ ГРЕЧЕСКОЙ ФИЛОСОФИИ В ЕЕ СВЯЗИ С НАУКОЙ (11)
(Статьи)

Значок файла Второй Российский культурологический конгресс с международным участием «Культурное многообразие: от прошлого к будущему»: Программа. Тезисы докладов и сообщений. — Санкт-Петербург: ЭЙДОС, АСТЕРИОН, 2008. — 560 с. (13)
(Статьи)

Значок файла М.В. СОКОЛОВА Историческая память в контексте междисциплинарных исследований (14)
(Статьи)


Заказ научной авторской работы

Определение типа риска и его измерение

Определение типа риска – это процесс, в котором предприниматель систематически и непрерывно определяет те текущие и потенциальные риски, которые могут иметь неблагоприятные последствия для фирмы. Очевидно, что если потенциальный риск не установлен, то для фирмы невозможно предпринять действия по его минимизации. Большинство управляющих рисками используют подготовленные заранее списки для определения типа риска, а небольшие фирмы, у которых нет управляющих рисками, обычно прибегают к услугам страховых компаний или нанимают консультантов для управления рисками для идентификации и измерения рисков.

После того как риски идентифицированы, необходимо измерить степень воздействия каждого риска на фирму. Этот процесс включает оценку: 1) частоты потерь (или вероятности потерь) и 2) значимости потерь (денежную величину каждой потери). В общем случае степень воздействия каждого риска больше зависит от значимости, чем от частоты потерь. Риск с потенциалом катастрофического ущерба, даже если его вероятность весьма мала, является более серьезной угрозой, чем риск, который, по ожиданиям, происходит более часто, но приносит малые потери.

При использовании вероятности для измерения частоты потерь легко найти вероятность комбинаций рисков. Например, допустим, что вероятность повреждения от бури для конкретного завода равна 0. 03, от наводнения – 0. 02, от пожара – 0.01, и все эти три опасности независимы друг от друга, Шанс того, что по крайней мере хоть одна опасность наступит в каком-либо году, определяется по следующему алгоритму. Вероятность того, что не будет потерь от бури, равна 1- 0.03 = 0.97; вероятность избежания потерь от наводнения равна 0.98, а вероятность отсутствия пожара – 0.99. Таким образом, вероятность того, что ни одна из этих опасностей не произойдет, равна 0.97 * 0.98 * 0.99 = 0.941, или 94,1%. Если вероятность отсутствия опасности равна 94.1%, то вероятность наступления хотя бы одной опасности равна 1.00 – 0.941 = 0.059, или 5.9%. Подобным образом, вероятность наступления всех трех опасностей в один год равна 0.03 * 0.02 * 0.01 = 0.000006, т.е. только шесть случаев на миллион.

Существует несколько способов измерения тяжести потерь. Два из наиболее распространенных: 1)максимальные потери и 2) средние потери. Максимальная потеря – это денежная оценка размера потерь, связанная со сценарием самого худшего случая, в то время как средняя потеря – это денежная оценка размера потерь, связанная со случаем конкретной опасности, таким как пожар на заводе, с учетом широкого диапазона возможных значений потерь, которые могут произойти.

Для примера предположим, что максимальный размер потерь от пожара на заводе оценивается в 10 млн руб., в то же время средний размер таких потерь, рассчитанный по прошлой статистике пожаров, равен 500 тыс руб. Кроме того, если произошел пожар (у которого вероятность наступления равна 0.01), вероятность того, что пожар приведет к максимальным потерям, составляет 0.05, а вероятность наступления потери среднего размера – 0.40. Тогда в любом году ожидаемая денежная оценка потерь для случая максимального ущерба равна 0.01 * 0.05 * 10 000 000 руб. = 5000 руб., а ожидаемая денежная оценка потерь для случая среднего ущерба составит 0.01 * 0.40 * 500 000 руб = 2000 руб.

Комбинируя вероятности наступления случаев с денежными оценками потерь, управляющий рисками может получить полное распределение вероятностей потерь от пожара, которое и является целью определения типа риска и его измерения. С установленным набором распределения вероятностей потерь от пожара управляющий рисками может решить, какую величину риска компании следует взять на себя и какую перевести на страховщика. В этом примере вероятность того, что потери от пожара превысят 100 000 руб. в любом году, равна 0.01 * 0.80 = 0.008. Если компания желает, чтобы риск всех потерь от пожара был меньше, чем 100 000 руб., то ей следует купить страховой полис от пожара с франшизой (освобождение страховщика от возмещения убытков, не превышающих определенную сумму или процент от страховой оценки) на 100000 руб. Тогда только риск, связанный с потерями от пожара, превышающими 100 000 руб., будет переведен на страховую компанию, а стоимость страхового полиса будет значительно меньше, чем затраты на полное покрытие потерь.    

Вероятность наступления события может быть определена объ­ективным или субъективным методом.

Объективный метод определения вероятности основан на вы­числении частоты, с которой происходит данное событие. Напри­мер, если известно, что при вложении капитала в какое-либо ме­роприятие прибыль в сумме 250 тыс. руб. была получена в 120 случаях из 200, то вероятность получения такой прибыли состав­ляет 0,6 (120:200).

Субъективный метод определения вероятности основан на ис­пользовании субъективных критериев, которые базируются на различных предположениях. К таким предположениям могут от­носиться: суждение и личный опыт оценивающего, оценка экс­перта, мнение финансового консультанта и т. п. Когда вероят­ность определяется субъективно, то разные люди могут устанав­ливать разное ее значение для одного и того же события и делать каждый свой выбор.

Важное место при этом занимает экспертная оценка, т. е. про­ведение экспертизы, обработка и использование ее результатов при обосновании значения вероятности.

Принятие экспертной оценки представляет собой комплекс ло­гических и математико-статистических методов и процедур, свя­занных с деятельностью эксперта по переработке необходимой для анализа и принятия решении информации. Экспертная оценка основана на использовании способности специалиста (его зна­ний, умения, опыта, интуиции и т. и.) находить нужное, наиболее эффективное решение.

Величина риска (степень риска) измеряется двумя критериями:

           I) среднее ожидаемое значение;

2) колеблемость (изменчивость) возможного результата. Среднее ожидаемое значение это то значение величины собы­тия, которое связано с неопределенной ситуацией. Среднее ожи­даемое значение является средневзвешенным для всех возможных результатов, где вероятность каждого результата используется в качестве частоты или веса соответствующего значения. Среднее ожидаемое значение измеряет результат, который мы ожидаем в среднем.

Т. е. если известно, что при вложении капитала в мероприятие А из 120 случаев прибыль 250 тыс. руб. была получена в 48 случаях (вероятность 0,4), прибыль 200 тыс. руб. была получена в 36 слу­чаях (вероятность 0,3) и прибыль 300 тыс. руб. была получена в 36 случаях (вероятность 0,3), то среднее ожидаемое значение соста­вит (250 х 0,4 + 200 х 0,3 + 300 х 0,3) = 250 тыс. руб.

Аналогично было найдено, что при вложении капитала в меро­приятие Б средняя прибыль составила (400 х 0,3 + 300 х 0,5 + + 150х0,2) = 300 тыс. руб.

Сравнивая две суммы ожидаемой прибыли при вложении капи­тала в мероприятия А и Б, можно сделать вывод, что при вложе­нии в мероприятие А величина получаемой прибыли колеблется от 200 до 300 тыс. руб. и средняя величина составляет 250 тыс. руб.; при вложении капитала в мероприятие Б величина получае­мой прибыли колеблется от 150 до 400 тыс. руб. и средняя вели­чина составляет 300 тыс. руб.

Средняя величина представляет собой обобщенную количест­венную характеристику и не позволяет принять решения в пользу какого-либо варианта вложения капитала.

Для окончательного принятия решения необходимо измерить колеблемость показателей, т. е. определить меру колеблемости возможного результата.

Колеблемость возможного результата представляет собой сте­пень отклонения ожидаемого значения от средней величины.

Для этого на практике обычно применяются два близко связан­ных критерия: дисперсия и среднее квадратическое отклонение.

Дисперсия представляет собой средневзвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых.

s2  =  S (х – х)  n / S n,

где s2 —дисперсия;

  х —ожидаемое значение для каждого случая наблюдения;

  х —среднее ожидаемое значение;

  n —число случаев наблюдения (частота).

Среднее квадратическое отклонение определяется по формуле:

s = ?S (х – х)  n / S n.

При равенстве частот имеем частный случай:

s2  =  S (х – х)  n /  n;

s2  =  ?S (х – х)  n / 

     Ниже Вы можете заказать выполнение научной работы. Располагая значительным штатом авторов в технических и гуманитарных областях наук, мы подберем Вам профессионального специалиста, который выполнит работу грамотно и в срок.


* поля отмеченные звёздочкой, обязательны для заполнения!

Тема работы:*
Вид работы:
контрольная
реферат
отчет по практике
курсовая
диплом
магистерская диссертация
кандидатская диссертация
докторская диссертация
другое

Дата выполнения:*
Комментарии к заказу:
Ваше имя:*
Ваш Е-mail (указывайте очень внимательно):*
Ваш телефон (с кодом города):

Впишите проверочный код:*    
Заказ курсовой диплома или диссертации.

Горячая Линия


Вход для партнеров