Меню

Показатели измерения вероятности риска



Показатели измерения риска

Тема 11. Показатели измерения риска (практические занятия)

Определение вероятности, Свойства вероятности, Показатели измерения риска, математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратическое отклонение. Закон нормального распределения вероятности. Коэффициент вариации. Коэффициент скоса или асимметрии SKEW. Эксцесс EXCECC. Эвристические правила. Риск менеджмент.

1. Риск определяется неопределенностью информации

2. Свободе одного предпринимателя всегда сопутствует свобода другого

3. Доходность и риск всегда изменяются в одном направлении

4. Для того чтобы немножко оставить надежды, те, кто решит измерить весь риск и объявить заранее – самое главное определение мы запишем подробно. Наибольших успехов достигает тот предприниматель, который может одновременно просчитать, редко интуитивно определить степень риска и несмотря на возможность неудачи – рискнуть.

5. Главным в принятии решения в условиях риска является интуиция предпринимателя и, есть такое красивое слово – inside – довольно популярное слово в управлении рисками.

Риск измеряют с помощью эвристических приемов, математических методов, методов математической статистики и теории вероятностей, и теории игр.

Случайное событие – это событие, которое может произойти или нет.

В зависимости от используемых методов степень риска может варьироваться.

Вероятность означает возможность получения, какого либо результата.

Вероятность определяется субъективно (на основе опыта, мнения экспертов и т.д.) и объективно.

Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет

Источник

Показатели риска и методы его оценки

Риск, которому подвергается предприятие – это вероятная угроза разорения или финансовых потерь.

Планирование риска представляет собой прогнозную оценку возможных потерь ресурсов при наступлении неблагоприятных обстоятельств и отклонений, а также упущенной выгоды при осуществлении хозяйственных операций. Вероятность неудач присутствует постоянно, поэтому существует проблема снижения риска.

В процессе производственно-хозяйственной деятельности могут возникнуть различные виды потерь, но при планировании необходимо учитывать только случайные потери, которые нельзя заранее учесть. Такие потери должны носить вероятностный характер.

Потери, связанные с риском, могут быть: материальные, трудовые, потери времени, финансовые и др.

Материальные потери – это не предусмотренные планом дополнительные затраты сырья, материалов, энергии и прочего имущества.

Трудовые потери – это не запланированные затраты рабочего времени, в результате которых недовыполнен определенный объем производства.

Финансовые потери – это прямой денежный ущерб, понесенный предприятием из-за непредвиденных обстоятельств: пени, неустойки, снижение объема выручки.

Все эти потери оцениваются по-разному и влияют на деятельность предприятия тоже по-разному.

Основная задача – определить риск количественно, сравнить величину риска и выбрать тот вариант, который больше соответствует выбранной стратегии риска – т.е. провести анализ риска.

Такой анализ начинается с выявления источников и причин риска. Из них в дальнейшем выделяются преобладающие источники, на которых и нужно сосредоточить внимание.

По источнику возникновения принято различать:

· собственно хозяйственный риск;

· риск, связанный с личностью человека;

· риск, обусловленный природными факторами.

По причине возникновения выделяют риск:

· непредсказуемости поведения партнеров;

Анализ рисков можно подразделить на количественный и качественный. Качественный анализ позволяет определить факторы и потенциальные области риска, выявить возможные его виды. Количественный анализ направлен на то, чтобы количественно выразить риски, провести их анализ и сравнение. Отражение в бизнес-плане всей совокупности рисков позволит всем заинтересованным сторонам узнать о рисках, с которыми придется столкнуться и как предполагается выйти из данной ситуации.

Ассортимент рисков достаточно широк, вероятность каждого типа различна, как и сумма убытков, которые они могут вызвать. Поэтому при анализе потерь очень важно их ранжировать, отбросив несущественные и выделить основные.

Расчет рисков в предпринимательстве – достаточно сложная задача. Глубина анализа зависит от конкретного вида деятельности и сроков. Для крупных проектов необходим тщательный просчет рисков с использованием математического аппарата теории вероятностей.

Таблица 16

Перечень возможных рисков

Вид риска Отрицательное влияние на ожидаемую прибыль от реализации проекта
Удаленность от транспортных узлов Дополнительные затраты на создание подъездных путей, повышенные эксплуатационные расходы
Удаленность от инженерных сетей Дополнительные капитальные вложения на подводку электроэнергии, тепла, воды
Отношение местных властей Возможность введения ими дополнительных ограничений, осложняющих реализацию проекта
Наличие подрядчиков на местах Опасность завышения стоимости работ из-за монопольного положения подрядчика
Наличие альтернативных источников сырья Опасность завышения цен при монопольном положении подрядчика
Платежеспособность заказчика Увеличение объема заемных средств и снижение чистой прибыли из-за выплат процентов
Непредвиденные затраты, в том числе из-за инфляции Увеличение объема заемных средств
Недостатки проектно-изыскательских работ Рост стоимости строительства, затяжка с вводом мощностей
Несвоевременная поставка комплектующих Увеличение сроков строительства, выплата штрафов подрядчику
Недобросовестность подрядчика Увеличение сроков строительства
Неустойчивость спроса Падение спроса с ростом цен
Появление альтернативного продукта Снижение спроса
Снижение цен конкурентами Снижение цен
Увеличение производства у конкурентов Падение продаж или снижение цен
Рост налогов Уменьшение чистой прибыли
Снижение платежеспособности потребителей Падение продаж
Рост цен на сырье, материалы, перевозки Снижение прибыли из-за роста цен
Зависимость от поставщиков, отсутствие альтернатив Снижение прибыли из-за роста цен
Недостаток оборотных средств Увеличение кредитов
Трудности с набором квалифицированной рабочей силы Увеличение затрат на комплектующие
Угроза забастовки Штрафы за нарушение договоров
Недостаточный уровень зарплаты Текучесть кадров, снижение производительности
Квалификация кадров Снижение ритмичности, рост брака, увеличение аварий
Социальная инфраструктура Рост непроизводительных затрат
Изношенность оборудования Увеличение проектов и затрат на ремонт
Нестабильность качества сырья Уменьшение объемов производства и материалов из-за переналадки оборудования, снижения качества продукта
Новизна технологий Увеличение затрат на освоение, снижение объемов производства
Недостаточная надежность технологий и оборудования Увеличение аварийности
Отсутствие резерва мощности Невозможность покрытия пикового спроса, потери производства при авариях
Вероятность залповых выбросов Увеличение непредвиденных затрат
Выбросы в атмосферу и сбросы в воду Затраты на очистное оборудование
Близость населенного пункта Увеличение затрат на очистные сооружения и экологическую экспертизу проекта
Вредность производства Рост эксплуатационных затрат
Складирование отходов Удорожание себестоимости

В деятельности предприятий ограничиваются упрощенными подходами, оценивают риск по одному или нескольким показателям, позволяющим судить о приемлемости риска.

Анализ риска осуществляется в следующей последовательности:

· необходимо выявить полный перечень возможных рисков;

· определить вероятность возникновения каждого;

· оценить ожидаемый размер убытков;

· проранжировать их по вероятности возникновения;

· установить приемлемый уровень риска и отбросить все те, вероятность возникновения которых ниже данного уровня.

Риск – вероятностная категория.

В зависимости от величины потерь возникающих в процессе производства и реализации продукции могут быть выделены зоны риска (рис.21).

Зона, в которой потери не ожидаются, называется безрисковой зоной. Ей соответствуют нулевые потери, предприятие получает прибыль.

Зона допустимого риска – область, в которой потери меньше ожидаемой прибыли. При таких потерях данный вид предпринимательской деятельности сохраняет свою целесообразность.

Зона критического риска. Она характеризуется величиной потерь, превышающих величину ожидаемой прибыли, но в пределах расчетной выручки. В данном случае предприятие несет убытки в размере всех затрат.

Зона катастрофического риска – характеризуется величиной потерь соизмеримой с размером имущества предприятия. Катастрофический риск способен привести к краху, банкротству предприятия.

Читайте также:  Для приблизительного измерения объемов жидкости предназначен

Для каждого абсолютного или относительного значения величины возможных потерь необходимо было бы установить соответствующую вероятность возникновения такой величины потерь. Как уже отмечалось, применительно к предпринимательству эта задача очень сложная. Поэтому пользуются упрощенными подходами, с использованием различного рода допущений.

Сегодня предполагается использовать кривую распределения вероятностей возможных потерь прибыли, которую называют кривой риска (рис.22).

Вероятности определенных уровней потерь являются важными показателями, позволяющими высказать суждение об ожидаемом риске и его приемлемости для предприятия.

В процессе планирования важно определить не столько вероятность определенного уровня потерь, сколько вероятность того, что потери не превысят определенного уровня предельных значений вероятностей возникновения допустимого, критического и катастрофического риска. Эти показатели характеризуют надежность плана. Величину их должна устанавливать и рекомендовать прикладная теория предпринимательского риска.

По мнению ряда ученых и практиков, можно ориентироваться на следующие предельные значения показателей риска Кg=0,1; Ккр=0,01; Ккт=0,001. Это означает, что не следует принимать решение, если в 10 случаях из ста можно потерять прибыль, в одном случае из ста потерять выручку и хотя бы в одном случае из тысячи потерять имущество.

Таким образом, условиями приемлемости риска могут быть:

· показатель допустимого риска не должен превышать предельного значения; (Вg

Источник

Оценка рисков на предприятии

Одной из основных проблем охраны труда является неверное понимание того, как «работают» опасности. Многие привыкли полагать, что опасность исходит от человека, т.е. работника. Конечно, человеческий фактор может играть роль в нарушениях инструкций и приводить к несчастным случаям, но именно условия труда оказывают большое влияние на трудовую дисциплину, на качество труда и являются причиной производственного травматизма и заболеваний.

Чтобы улучшить условия труда нужно прежде всего их оценить и выявить опасности и риски для работника. Предприятия несут огромную ответственность за обеспечение безопасности своих сотрудников, поэтому важно знать слабые места технологического процесса и уметь правильно оценивать безопасность тех или иных работ.

Выявление или идентификация рисков — это процедура выявления наиболее существенных качественных и количественных характеристик риска. Единой методики оценки рисков нет: работодатель может использовать уже существующую или разработать свою.

Обязательно ли оценивать риски?

Согласно Приказу Минтруда от 19.08.2016 г. №438Н работодатель обязан принимать меры по предупреждению несчастных случаев и случаев ухудшения здоровья работников, производственного травматизма и профессиональных заболеваний, в том числе посредством управления профессиональными рисками. Работодатель обязан организовать управление профессиональными рисками.

Непроведение оценки рисков (ч. 1 ст. 5.27.1 КоАП) предусматривает наступление административной ответственности.

Проект изменения 10-го раздела ТК по охране труда предусматривает необходимость работодателя ознакомиться с уровнем профессиональных рисков в отношении конкретных сотрудников помимо условий труда по результатам специальной оценки.
Повторные нарушения (ч. 5 ст. 5.27.1 КоАП) предусматривают наступление ответственности в отношении организаций и должностных лиц за аналогичные нарушения об охране труда и повторные нарушения.

Предусмотрен штраф до 40 000 руб. для должностных лиц и до 200 000 руб. для организаций. Должностное лицо может быть дисквалифицировано на срок до 3-х лет, а деятельность компании приостановлена на срок до 90 суток.

Повторным считается не смежное и не похожее нарушение, а аналогичное, за которое либо должностное лицо, либо организация были привлечены к ответственности.
Со вступлением в силу Приказа Роструда от 21.03.2019 г. № 77н инспекторы получили полный перечень документов, которые подлежат проверке, а также в какой последовательность нужно контролировать оценку профессиональных рисков. Перечень документов, подлежащих проверке по профессиональным рискам указана в пункте 10:

а) перечень (реестр) опасностей;
б) документ (раздел Положения о СУОТ работодателя), описывающий используемый метод (методы) оценки уровня риска;
в) документ, подтверждающий проведение оценки уровней рисков, с указанием установленных уровней по каждому риску;
г) документ, содержащий перечень мер по исключению, снижению или контролю уровней рисков.

Методика «Произведение значений тяжести и вероятности»

По определению, представленному в ICH Q9 (Часть 3 GMP):

Риск – это совокупность вероятности и тяжести последствий. Другими словами, критичность риска всегда определяется значением вероятности вреда, умноженного на значение тяжести его последствий.

Риск = Вероятность × Тяжесть последствий вреда

Именно поэтому все методы оценки рисков основаны на последовательном определении потенциальных опасностей, связанных с объектом оценки («Что может случиться?»), выявлении вероятности их появления («Какова вероятность, что это произойдет?») и оценке возможных последствий («Каковы могут быть последствия?»). Т.е. независимо от применяемого метода мы получаем ответ на каждый из трех ключевых вопросов, заявленных в ICHQ9. Ответы на эти вопросы всегда приведут нас к значению риска, которое может быть выражено качественно (риск неприемлемый, серьезный или незначительный) или количественно (величина риска в баллах).

Таблица 2 – Пример количественной оценки риска (в баллах)

Последствия вреда
(
S )

Риск
(Р×
S )

Источник

Количественный анализ рисков

6.3. Параметры рисков

Текущее состояние процессов, в условиях динамически развивающегося мира высоких технологий и бизнеса определяет, что любой процесс имеет в своей основе неопределенность. Причем чем более инновационный и динамический бизнес/процессы ( процент которых к общей доле процентов с каждым годом становится только выше), тем эта неопределенность выше. От величины и степени влияния неопределенности на составляющие рассматриваемого процесса зависит конкретный, ассоциированный с выбранной неопределенностью риск. Значимость риска определяется «силой» и актуальностью переменных, из которого он «складывается».

Таким образом, говоря о количественном анализе рисков, мы понимаем, что нам понадобится определенный инструментарий , основанный на общих принципах теории вероятности (устанавливающей связь между случайными параметрами и неопределенностью), для корректной и качественной оценки величины и влияния возможных ущербов на активность , в целом, и ее составных субпроцессов, в частности.

Так же надо учесть, что многие, как казалось на первый взгляд, не связанные между собой неопределенности имеют воспроизводимые корреляции/связи. Это может сказаться на масштабе и «лавинности» рисков. В связи с этим, главной задачей количественного анализа рисков является создание основы для принятия обоснованных управленческих решений, подкрепленных информацией о состоянии рисков и неопределенностей, ранжированных по количественному признаку.

Для решения этой задачи перед риск-менеджером возникнет вопрос понятного представления информации о рисках в виде практичной и «читабельной» формы. Такие шаблоны/формы должны быть понятны принимающим решение специалистам конкретных бизнес доменов и их руководителям.

Поставленная задача решается реализацией одночисленных параметров, понятных конкретным лицам, не имеющим специального образования в области анализа рисков, легкосравнимых друг с другом, доступных для понимания, разбирающимся в предметной области , для которой выполняется количественный анализ .

Допустим, что есть предпосылки к тому, что приоритетный процесс/проект и его результаты находятся под влиянием возможного риска, и его стоимость /ценность увеличивается, пропорционально увеличению риска.

Самой очевидной для применения количественной метрикой/характеристикой будет являться средняя величина потенциальных потерь (СВПП) рассматриваемого вида активности.

Сделаем небольшое отступление и констатируем, что данная мера является наиболее распространённой, а иногда и единственной для немногочисленных организаций выполняющих количественный анализ рисков.

Оценка по СВПП представляет рассматриваемую область только с одной стороны. Когда же речь идет о количественном анализе рисков, рассмотрение только одной характеристики не гарантирует качественных комплексных результатов и объективной оценки состояния «рисковых объектов» с точки зрения количественных составляющих.

СВПП отражает потенциальные или явные затраты , которые придется понести спонсорам деятельности/организациям, но при этом она не содержит информацию о величине этих потерь. Отсутствие конкретной информации о величине возможных ущербов противоречит задачам количественного анализа, которые должны предоставлять её с заданным уровнем достоверности. Эти недостатки, применения данной метрики, решаются использованием интегрального распределения вероятностей конкретной величины ( распределение вероятности будет рассмотрено далее). Из этого представления можно сделать вывод , с учетом более информативных показателей, к примеру, о доверительной границе риска (ДГР).

Подобная величина, производная от ДГР, получила широкое распространение в современных методах и методиках, так же применяется в большинстве мировых стандартах, связанных с рисковым доменом и называется — VaR .

VaR – это концептуальная характеристика рисковой стоимости, которая играет все более важную роль, за счет своей доступности к пониманию и широкого распространения. Данная характеристика наиболее полно и достоверно отображает количественную составляющую рисков на сегодняшней степени развития ИТ.

Говоря о параметрах и зависимостях рисков, необходимо учитывать, что сам по себе конкретный риск не существует в изоляции от других рисков. Исключить вероятность связи различных рисков между собой без точечного и полного анализа конкретного процесса, выполнение которого необходимо проводить на регулярной основе, учитывая динамизм развития и «взаимовлияния» различных процессов, с другими причинами и факторами невозможно. Поэтому, допуская связь различнофакторных рисков между собой, появляется проблема «кумуляции» различных факторов и проблема оценки подобной лавинности и потенциального суммарного ущерба.

Такой метод, позволяющий обрабатывать подобный проблемы и моделировать рисковые ситуации, был рассмотрен нами ранее, с точки зрения его поверхностного применения для первичного анализа рисков ( «лекция №4» ). Это метод Монте-Карло.

При работе с ним, используя его в процессе количественного анализа рисков, становится возможным определить вероятность суммарного риска для отдельных, случайных факторов. Это становится возможным с условием уже имеющегося массива данных по рисковым факторам, учитывать и обрабатывать которые необходимо для данного конкретного процесса. Величина и качество используемого массива будет определять качество результатов полученных в ходе использовании метода Монте-Карло.

Таким образом, процессная составляющая сбора данных, которые должны быть учтены при количественном анализе рисков становится определяющим фактором достижения показателей деятельности риск-менеджмента, в целом и качества кривой распределения вероятности суммарного риска, в частности.

Первым неоспоримым преимуществом метода Монте-Карло является то, что для него, диаграмма распределения вероятностей строится не на основе прогнозных характеристик, а с учетом заданной систематической/псевдосистематической последовательности изменений повторяющихся факторов.

Вторым преимуществом этой техники является то, что довольно легко можно учесть возможные корреляции рисковых факторов и планировать на их основе активности по работе с рисками, предсказывая необходимые для этого ресурсы.

Главный же недостаток этой методологии состоит в том, что для работы с ней требуется большое число шагов обработки данных и достаточно достоверная информация , иначе точная оценка VaR не будет достигнута.

Таким образом, на примере метода Монте-Карло, мы рассмотрели основные параметры рисков, которые необходимы для выполнения количественного анализа. Безусловно, предложенные тактики и данные не являются догмой, но представляют собой классические атрибуты, учет которых составляет в своей основе вариативные процессы анализа рисков.

Подводя итоги части, посвященной параметрам рисков, надо упомянуть, что для параметров имеет место свойство эмерджентности, упоминаемое нами ранее, при рассмотрении процессов идентификации рисковых факторов.

Каждый риск, сам по себе, представляет потенциальный ущерб , который необходимо учитывать и при необходимости уметь обрабатывать, но, при условии взаимодействия нескольких рисков одновременно, существует опасность усиления суммарного ущерба за счет увеличения их влияния, под воздействием друг друга.

Эти эффекты так же необходимо не оставлять без внимания при планировании и выполнении активностей риск-менеджмента.

6.4. Распределение вероятностей рисков и их оценка

В 3 части лекции нами показано, что случайные переменные могут с определенной точностью характеризовать кривую распределения вероятностей, которая играет роль центрального элемента, при количественном анализе рисков.

Распределение вероятностей появления рисков содержит информацию о возможности появления каждого значения, которое может иметь переменная , отражающая потенциальное или явное появление риска/ов. Если переменные, составляющие распределение вероятности , имеют непрерывное значение , тогда становится возможным построение непрерывной функции, описывающей их развитие. Подобную функцию принято называть плотность вероятности.

Благодаря плотности вероятности становится возможным осуществлять активности контроля над суммарной вероятностью риска, манипулирую различными факторами, суммарная характеристика которых известна в каждый определенный момент времени. Использование плотности вероятности позволяет организовать процессы контроля над рисковыми объектами

Имея достоверные, полные и, что наиболее важно, количественнохарактеризованные данные по жизненному циклу/ам рисков, становится возможным прогнозирование ресурсных затрат и последующих выгод, связанных с проявлением рисков в процессах, подконтрольных риск-менеджменту за счет их достоверного описания путем составления диаграммы распределения вероятностей.

Количественное описание и анализ рисков способствует становлению высококачественных процедур оценки в процессах риск-менеджмента, на данной конкретной итерации и на более ранних итерациях ( идентификация и т.д.), что способствует повышению организационной культуры рассматриваемой организации.

Но понимая реалии рынка компаний информационных технологий можно утверждать, что распределение вероятности найдет свое место только в достаточно крупных структурах, поэтому мы дополнительно рассмотрим ряд методов, более доступных для использования при большем дефиците бюджета, отводимого на домен по работе с рисками.

6.5. Матрица «Вероятность и Последствия»

Этот метод мы упоминали ранее, когда речь шла о качественном анализе рисков ( «лекция 5» ).

Строго говоря, этот метод более относится к группе количественных методов, так как ряд его характеристик, таких как ранг риска и т.д., представляют конкретный риск с точки зрения количественного описания и дают возможность возможности аргументировано выделить более приоритетные задачи. Но за счет того, что этот тип анализа рисков является относительно простым в исполнении и доступным к пониманию широкой аудитории специалистов, мы отнесли его к группе качественных анализов рисков. В дополнение , к уже приведенной нами ранее информации, в целях обоснованного приведения данного метода в данной лекции, стоит сказать, что МВП ( матрица » Вероятность и последствия») может представлять собой более точный инструмент (в сравнении с прошлой итерацией его обсуждения). В качестве управляющих параметров при её построении будем использовать не трехоценочная шкалу, а более точные числовые атрибуты, обоснованность которых продиктована конкретными процедурами оценки и анализа рисков.

Таким образом, можно представить матрицу не только в качестве инструмента, отражающего «крайние» ситуации рискового развития, а более детальное их развитие и миграцию по этапам и стадиям процесса их жизненного цикла .

6.6. Другие методы

Эта техника позволяет получать достаточно наглядную картину для различных вариантов от реализации рисков, а также предоставляет информацию о чувствительности рискового окружения и возможных отклонениях, в случае выполнения анализа рисков за счет манипуляции рисковыми переменными специалистом, выполняющим данный метод.

Преимущество метода состоит в том, что с помощью него можно получать «довольно» комплексную картину, содержащую максимально различные степени реализации рисков и предусмотреть возможные «граничные» отклонения. Но недостатком является то, что вряд ли можно будет выявить что-то «новое» (внезапновозникшее), так как метода не предусматривает выявление неизвестных, не заложенные в его сценарное моделирование параметров.

В случае применение программных электронных средств, позволяющих автоматизировать процессы расчета результатов ( Excel и т.п.), становится возможным значительно повысить эффективность подобного анализа путем практически неограниченного увеличения числа сценариев и введения дополнительных оценочных переменных. Главная рекомендация, которую можно дать, относительно этой методики – она не самодостаточная и использовать её можно только как часть комплексной системы по работе с рисками, с учетом того, что риск-менеджер, должен неплохо ориентироваться методически в домене, для которого выполняется анализ ИТ рисков.

Данной метод хорошо себя зарекомендовал в инвестиционной сфере и продемонстрировал широкие возможности своего использования в условиях рисковых составляющих. Неоспоримым преимуществом, в общем, так же как и недостатком, является то, что он эффективен в использовании только в рамках конкретной модели или же в сочетании с другими методами.

Имитационное моделирование позволяет максимально точно, достоверно и детально описать рисковый процесс. Использование имитационного моделирования, совместно с качественными методами анализа рисков, которые позволят целостно, концептуально и полно описать аналитическую модель/и, в которой возможно выявление новых рисков позволят говорить о создании системы по работе с рисками, необходимость которой мы изучим немного позднее.

Подводя итоги описания методов сценариев и имитационного моделирования нужно констатировать, что практическое применение этих методов свидетельствует о том, что с их помощью, удается достичь более точного результата, по сравнению с другими техниками, но за счет выполнения большого количества шагов по перебору возможных случайных рисковых параметров.

Центрально предельная теорема

Если же для целей нашей организации удовлетворительной оценки распределения вероятностей агрегированных рисков достаточно, то имеет смысл отказать от трудоемких методов рассмотренных ранее и воспользоваться количественно-аналитическими методами. Один из таких методов – метод, основанный на центрально предельной теореме. Суть теоремы состоит в том, что при достаточно большом числе отдельных случайных рисков, кривую, описывающее ее состояние можно аппроксимировать нормальным распределением.

Преимущество нормального распределения состоит в том, что оно полностью характеризуется и описывается своим средним значением и своей плотностью, которое можно вычислить и определить, зная конечные , пограничные значения возможности проявления/реализации рисковых величин. Но, рассматривая и применяя нормальное распределение необходимо помнить о том, что его стабильность и возможность применения зависит от определенного временного интервала, для которого известны его «пограничные» характеристики рисков.

Что бы получить качественные результаты количественной оценки рисков необходимо, чтобы данные, на основе которых будет выполняться процессы анализа, соответствовали по своим характеристикам целям анализа рисков.

Сбор данных осуществляется на этапах идентификации угроз и качественной оценки. Приемлемым результатом выполнения этих активностей является достоверный и адекватный массив статистических данных который в дальнейшем может быть применим для количественного анализа.

В центре количественного анализа может находиться метод, более чувствительный к качеству данных (метод Монте-Карло) или менее чувствительный (метод Центрально предельной теоремы), но погрешность результатов которого, будет выше.

При решении использовать количественный анализ рисков, в процессах конкретной организации, необходимо взвешенно подходить к выбору методов, которые будут использоваться и чья эффективность будет обоснована, за счет параметров окружения, в котором предполагается его использование.

6.7. Краткие выводы по изученному модулю

Итогом сегодняшнего обсуждения является то, что мы пришли к выводам о необходимости использования количественного анализа рисков только при условии «готовности» конкретной организации к структурным и процессным изменениям моделей их активности. Величина и степень изменения будет зависеть от тех результатов, которые должны быть получены.

Для «тех», жребий которых брошен, существуют множество различных системных, математических, аналитических методологий и методов анализа риска, ранжированных по точности получаемых результатов и ресурсным затратам на их использование.

Одним из основных недостатков большинства методов является то, что они содержат в себе много предположений и ограничений. Эти «погрешности» необходимы для создания диаграммы распределения вероятности и/или построения модельного сценария, и т.д., элементов, которые представляют собой центральную и базисную часть выбранной техники.

Конкретный метод позволяет создать модель деятельности с определенным уровнем детализации и оценки проявления рисков, допускающий обобщенное описание процессов, часть составляющих которого, идеализирована или упрощенна, что так же необходимо учитывать при дальнейшим использовании результатов процессов анализа рисков.

Множество различных рисков ситуаций делает возможным применение любого из описанных методов, в зависимости от причин возникновения конкретного риска и достоверных данных, характеризующих и количественно описывающих его.

В заключении, отметим необходимо отметить, что все методы количественного анализа рисков являются достаточно сложным инструментом. Они требует привлечения квалифицированных специалистов со стороны предметной области , для которой используется анализ рисков и выстроенной системы по сбору информации для количественного анализа рисков.

Количественный анализ это активность , использование которой будет способствовать достижению точных, достоверных и эффективных бизнес процессов. Это станет возможным по причине полноценной оценки критериев функционирования рассматриваемой системы, в условиях оцененных рисков.

Достаточно большое внимание стоит уделять процессам верификации и валидации созданных рисковых моделей.

Любая модель создается для параметров конкретного временного интервала, которые могут сильно влиять/изменять друг друга с течением времени. Оперативность создания модели и её соответствие реалиям одни из ключевых факторов для получения точных рисковых параметров.

Немного отвлекшись, и вспомнив ранее обсуждаемый материал, стоит сказать о том, что большинство количественных методов анализа рисков являются специализированными и направлены на решение конкретных проблем. Их применение, для решения более универсальных задач, таких как выявление новых рисков, не описанных ранее, является не приемлемым.

В наших лекциях мы подводим слушателя к осознанию того, что тема создания и использования системы (именно системы) по работе с рисками будет определять тот уровень результирующей информации и размер возможной прибыли, который потенциально будет достигнут риск-менеджментом.

Если организация ожидает от данного процесса высоких результатов и предполагает, что данный домен со временем должен стать одним из основных активностей предприятия, на результатах которого представляется возможным планировать стратегию и тактику его финансового развития, то отдельными частями риск-менеджмента не обойтись и единственным возможным вариантом представляется создание системы процессов анализа рисков. Каждая по отдельности активность анализа рисков способна «закрыть» временные, «случайные» проблемы, но не предложить инструмент их системной минимизации и устранения.

Таким образом, в следующий раз мы рассмотрим комплексные вопрос системы анализа рисков, подытожим и систематизируем уже изложенную информацию и предложим новые и инновационные методы.

Источник

Сравнить или измерить © 2021
Внимание! Информация, опубликованная на сайте, носит исключительно ознакомительный характер и не является рекомендацией к применению.

Вероятность
(Р)