Methoden der qualitativen Risikoanalyse

Immerhin wurden alle identifiziert mögliche Risiken Für ein bestimmtes Projekt ist es notwendig, die Durchführbarkeit von Investitionen, Entwicklung und Arbeit an diesem Projekt zu ermitteln. Hierzu wird eine Analyse der Risiken des Investitionsvorhabens durchgeführt.

Alle theoretisch vorgeschlagenen möglichen Risikoanalysemethoden lassen sich in qualitative und quantitative Ansätze unterteilen. Ein qualitativer Ansatz umfasst neben der Identifizierung von Risiken auch die Identifizierung der Quellen und Ursachen ihres Auftretens sowie eine Kostenabschätzung der Folgen. Die Hauptmerkmale des qualitativen Ansatzes sind: Identifizierung einfacher Risiken für das Projekt, Identifizierung abhängiger und unabhängiger Risiken sowohl voneinander als auch von externen Faktoren und Feststellung, ob die Risiken entfernbar sind oder nicht.

Mit Hilfe einer qualitativen Analyse werden alle Risikofaktoren ermittelt, die in gewissem Maße zu Verlusten oder Verlusten des Unternehmens führen, sowie die Wahrscheinlichkeit und den Zeitpunkt ihres Auftretens. Für das Worst-Case-Szenario für die Entwicklung des Projekts wird die maximale Schadenshöhe für das Unternehmen berechnet.

Beim qualitativen Ansatz werden folgende Methoden der Risikoanalyse unterschieden: die Methode der Expertenbewertung; Kosten-Machbarkeitsmethode; Methode der Analogien.

Methode der Expertenbewertung.

Die Expertenbewertungsmethode umfasst drei Hauptkomponenten. Erstens basiert eine intuitiv-logische Analyse eines Problems nur auf den intuitiven Annahmen bestimmter Experten; nur deren Wissen und Erfahrung können als Garant für die Richtigkeit und Objektivität der Schlussfolgerungen dienen. Zweitens: Erteilung von Gutachtenentscheidungen; diese Phase ist der letzte Teil der Arbeit des Gutachters. Experten formulieren eine Entscheidung über die Zweckmäßigkeit der Arbeit mit dem von ihnen untersuchten Projekt und geben eine Einschätzung der erwarteten Ergebnisse unter verschiedenen Szenarien für die Entwicklung des Projekts ab. Der dritte und letzte Schritt der Expertenbewertungsmethode ist die Verarbeitung aller Entscheidungsergebnisse. Um eine abschließende Bewertung zu erhalten, müssen alle eingegangenen Gutachten von Experten aufbereitet werden und eine insgesamt relativ objektive Bewertung und Entscheidung für ein bestimmtes Projekt ermittelt werden.

Experten werden gebeten, einen Fragebogen mit einer detaillierten Liste der Risiken im Zusammenhang mit dem analysierten Projekt auszufüllen, in dem sie die Wahrscheinlichkeit des Auftretens der von ihnen identifizierten Risiken in einem bestimmten Ausmaß ermitteln müssen. Zu den gebräuchlichsten Methoden zur Risikobewertung durch Experten gehören die Delphi-Methode, die Bewertungsmethode, die Rangfolge, der paarweise Vergleich und andere.

Die Delphi-Methode ist eine der Expertenbewertungsmethoden, die Folgendes bietet schnelle Suche Entscheidungen, aus denen anschließend die beste Lösung ausgewählt wird. Durch den Einsatz dieser Methode können Sie Widersprüche zwischen Experten vermeiden und unabhängige Einzelentscheidungen treffen, wodurch die Kommunikation zwischen Experten während der Befragung entfällt. Den Sachverständigen wird ein Fragebogen ausgehändigt, zu dessen Fragen sie unabhängige, möglichst objektive und begründete Einschätzungen abgeben müssen. Anhand der ausgefüllten Fragebögen wird die Entscheidung jedes Experten analysiert, die vorherrschende Meinung ermittelt, extreme Urteile identifiziert, Entscheidungen so klar, zugänglich und begründet wie möglich dargestellt usw. Anschließend können Experten ihre Meinung ändern. Die gesamte Operation wird in der Regel in 2-3 Runden durchgeführt, bis die Meinungen der Experten übereinstimmen, was das Endergebnis der Studie sein wird.

Die Risikobewertungsmethode basiert auf einem allgemeinen Indikator, der durch eine Reihe privater, von Experten bewerteter Risikoindikatoren bestimmt wird. Es besteht aus folgenden Schritten:

• 1) Bestimmung von Faktoren, die den Eintritt eines Risikos beeinflussen;
• 2) Auswahl eines allgemeinen Indikators und einer Reihe spezifischer Kriterien, die den Risikograd für jeden Faktor charakterisieren;
• 3) Erstellung eines Systems von Gewichtungskoeffizienten und Bewertungsskalen für jeden Indikator (Faktor);
• 4) Integrale Bewertung des verallgemeinerten Kriteriums für den Grad der Projektrisiken;
• 5) Entwicklung von Empfehlungen für das Risikomanagement.

Bei der Ranking-Methode werden Objekte in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge nach bestimmten inhärenten Eigenschaften angeordnet. Mit der Rangfolge können Sie den wichtigsten Faktor aus der Menge der untersuchten Faktoren auswählen. Das Ergebnis der Rangliste ist die Rangliste.

Wenn verfügbar N Objekte, dann erhält jedes Objekt aufgrund seiner Einstufung durch den j-ten Experten eine Bewertung x ij – den Rang, der dem i-ten Objekt vom j-ten Experten zugewiesen wurde. Die Werte von x ij liegen im Bereich von 1 bis n. Der Rang des wichtigsten Faktors ist gleich eins, der am wenigsten signifikante ist gleich der Zahl n. Der Rang des j-ten Experten ist die Rangfolge x 1j , x 2j , …, x nj .

Diese Methode ist einfach umzusetzen, allerdings stehen Experten bei der Beurteilung einer großen Anzahl von Parametern vor der Schwierigkeit, eine Rangfolge zu erstellen, da viele komplexe Zusammenhänge gleichzeitig berücksichtigt werden müssen.

Die paarweise Vergleichsmethode ist die Ermittlung der am meisten bevorzugten Objekte beim Vergleich aller möglichen Paare. In diesem Fall ist es nicht wie bei der Ranking-Methode erforderlich, alle Objekte zu ordnen, sondern in jedem der Paare ein wichtigeres Objekt zu identifizieren oder deren Gleichheit festzustellen.

Auch hier kann im Vergleich zur Ranking-Methode ein paarweiser Vergleich mit einer großen Anzahl von Parametern sowie bei geringfügigen Unterschieden in den Parametern durchgeführt werden (wenn eine Rangfolge praktisch unmöglich ist und sie zu einem einzigen zusammengefasst werden). ).

Bei Verwendung der Methode wird am häufigsten eine Größenmatrix erstellt nxn, Wo N- Anzahl der verglichenen Objekte. Beim Vergleich von Objekten wird die Matrix wie folgt mit Elementen a ij gefüllt (ein anderes Füllschema kann vorgeschlagen werden):

Die Summe (pro Zeile) ermöglicht in diesem Fall die Bewertung der relativen Bedeutung von Objekten. Das Objekt, für das der Betrag am größten ist, kann als das wichtigste (bedeutsamste) angesehen werden.

Die Summierung kann auch nach Spalten () erfolgen, dann ist der Faktor mit den wenigsten Punkten der wichtigste Faktor.

Die Expertenanalyse besteht darin, den Grad des Risikoeinflusses auf der Grundlage von Experteneinschätzungen von Spezialisten zu bestimmen. Der Hauptvorteil dieser Methode ist die Einfachheit der Berechnungen. Es besteht keine Notwendigkeit, genaue Quelldaten zu sammeln und teure Daten zu verwenden Software. Die Höhe der Risiken hängt jedoch vom Wissen der Experten ab. Ein weiterer Nachteil ist die schwierige Gewinnung unabhängiger Experten und die Subjektivität ihrer Einschätzungen. Zur Klarheit und Objektivität der Ergebnisse kann diese Methode in Verbindung mit anderen quantitativen Methoden (objektiver) verwendet werden.

Methode der Relevanz und Zweckmäßigkeit der Kosten, Methode der Analogien.

Eine Kosten-Nutzen-Analyse basiert auf der Annahme, dass bestimmte Faktoren (oder einer davon) dazu führen, dass das Projekt zu viel ausgibt. Zu diesen Faktoren gehören:

• · anfängliche Unterschätzung der Kosten des Projekts als Ganzes oder seiner einzelnen Phasen und Komponenten;
• · Änderungen der Designgrenzen aufgrund unvorhergesehener Umstände;
• · Unterschiede in der Leistung von Maschinen und Mechanismen gegenüber den im Projekt vorgesehenen;
• · eine Erhöhung der Projektkosten im Vergleich zum Original aufgrund von Inflation oder Veränderungen Steuergesetzgebung.

Zur Durchführung der Analyse werden zunächst alle oben genannten Faktoren detailliert aufgeführt und anschließend für jede Option ihrer Entwicklung eine vorläufige Liste möglicher Projektkostensteigerungen erstellt. Der gesamte Prozess der Projektumsetzung ist in Phasen unterteilt, darauf aufbauend ist auch der Prozess der Finanzierung der Entwicklung und Umsetzung des Projekts in Phasen unterteilt. Die Finanzierungsphasen sind jedoch an Bedingungen geknüpft, da im Laufe der Entwicklung und Weiterentwicklung des Projekts einige Änderungen vorgenommen werden können. Durch die schrittweise Investition von Mitteln kann der Investor die Arbeit am Projekt genauer überwachen und bei steigenden Risiken entweder die Finanzierung beenden oder aussetzen oder bestimmte Maßnahmen zur Kostensenkung ergreifen.

Unter qualitative Methoden Zur Risikoanalyse ist auch die Methode der Analogien üblich. Die Hauptidee dieser Methode besteht darin, andere Projekte zu analysieren, die dem entwickelten ähnlich sind. Basierend auf denselben riskanten Projekten werden mögliche Risiken, die Gründe für ihr Auftreten, die Folgen der Risiken analysiert und die Folgen der Auswirkungen ungünstiger externer oder interner Faktoren auf das Projekt untersucht. Die empfangenen Informationen werden dann auf projiziert neues Projekt, wodurch Sie alle maximal möglichen potenziellen Risiken identifizieren können. Als Informationsquelle können die regelmäßig von westlichen Versicherungsgesellschaften veröffentlichten Zuverlässigkeitsbewertungen von Planungs-, Vertrags-, Investment- und anderen Unternehmen, Analysen der Nachfragetrends für bestimmte Produkte, Preise für Rohstoffe, Kraftstoffe, Grundstücke usw. dienen.

Die Schwierigkeit dieser Analysemethode liegt in der Schwierigkeit, das genaueste Analogon zu erhalten, da es keine formalen Kriterien gibt, die den Grad der Ähnlichkeit von Situationen genau bestimmen. Aber selbst bei richtiger Auswahl des Analogons wird es in der Regel schwierig, die richtigen Voraussetzungen für die Analyse, einen vollständigen und realitätsnahen Satz von Szenarien für das Scheitern eines Projekts zu formulieren. Der Grund dafür ist, dass es nur sehr wenige oder gar keine völlig identischen Projekte gibt; jedes untersuchte Projekt hat seine eigenen individuellen Merkmale und Risiken, die je nach der Einzigartigkeit des Projekts miteinander verbunden sind, sodass eine absolut genaue Bestimmung nicht immer möglich ist Ursache eines bestimmten Risikos.

Eine kurze Beschreibung der Kostenmoderationsmethode und der Analogiemethode zeigt, dass sie eher dazu geeignet sind, mögliche Risikosituationen für ein bestimmtes Projekt zu identifizieren und zu beschreiben, als um auch nur eine relativ genaue Einschätzung der Risiken eines Investitionsvorhabens zu erhalten.

Quantitative Risikoanalysemethode

Um die Risiken von Investitionsprojekten einzuschätzen, sind die gängigsten quantitativen Analysemethoden:

• Sensitivitätsanalyse
• · Skriptmethode
• · Simulationsmodellierung (Monte-Carlo-Methode)
• · Methode zur Anpassung des Abzinsungssatzes
• Entscheidungsbaum

Sensitivitätsanalyse

Bei der Methode der Sensitivitätsanalyse wird der Risikofaktor als Grad der Sensitivität der resultierenden Indikatoren des analysierten Projekts gegenüber Änderungen der externen oder internen Bedingungen seines Funktionierens verstanden. Die resultierenden Projektindikatoren sind in der Regel Leistungsindikatoren (NPV, IRR, PI, PP) oder jährliche Projektindikatoren (Nettogewinn, kumulierter Gewinn). Die Sensitivitätsanalyse ist in mehrere aufeinanderfolgende Phasen unterteilt:

• · die Grundwerte der resultierenden Indikatoren werden ermittelt, der Zusammenhang zwischen den Ausgangsdaten und den resultierenden wird mathematisch hergestellt
• · Es werden die wahrscheinlichsten Werte der Anfangsindikatoren sowie der Bereich ihrer Änderungen berechnet (normalerweise innerhalb von 5-10 %).
• · die wahrscheinlichsten Werte der resultierenden Indikatoren werden ermittelt (berechnet)
• · Die ursprünglich untersuchten Parameter werden innerhalb des erhaltenen Bereichs einzeln neu berechnet und neue Werte der resultierenden Parameter werden erhalten
• · Die anfänglichen Parameter werden nach dem Grad ihres Einflusses auf die resultierenden Parameter geordnet. Daher werden sie nach dem Grad des Risikos gruppiert.

Der Grad der Gefährdung eines Investitionsprojekts durch das entsprechende Risiko und die Sensitivität des Projekts gegenüber jedem Faktor werden durch die Berechnung des Elastizitätsindikators bestimmt, der das Verhältnis der prozentualen Änderung des resultierenden Indikators zu einer Änderung des Werts des Parameters darstellt um ein Prozent.

Wobei: E – Elastizitätsindex

NPV 1 – der Wert des grundlegenden resultierenden Indikators

NPV 2 – der Wert des resultierenden Indikators bei Änderung des Parameters

X 1 - Grundwert des variablen Parameters

X 2 - geänderter Wert des variablen Parameters

Je höher der Elastizitätsindex, desto empfindlicher reagiert das Projekt auf Änderungen dieses Faktors und desto anfälliger ist das Projekt für das entsprechende Risiko.

Außerdem kann die Sensitivitätsanalyse grafisch durchgeführt werden, indem die Abhängigkeit des resultierenden Indikators von Änderungen des untersuchten Faktors dargestellt wird. Die Sensitivität des Kapitalwerts gegenüber einer Änderung des Faktors verändert den Grad der Steigung der Beziehung; je größer der Winkel, desto empfindlicher sind die Werte und desto größer ist auch das Risiko. Am Schnittpunkt der direkten Reaktion mit der x-Achse wird der Wert des Parameters in Prozent bestimmt, bei dem das Projekt unwirksam wird.

Anschließend werden auf der Grundlage der durchgeführten Berechnungen alle erhaltenen Parameter nach Signifikanzgrad (hoch, mittel, niedrig) geordnet und eine „Sensitivitätsmatrix“ erstellt, mit deren Hilfe die Faktoren mit der höchsten und der geringsten Bedeutung ermittelt werden Risiken für das Investitionsvorhaben werden identifiziert.

Unabhängig von den inhärenten Vorteilen der Methode – Objektivität und Klarheit der erzielten Ergebnisse – gibt es auch erhebliche Nachteile: Änderungen in einem Faktor werden isoliert betrachtet, in der Praxis hingegen alle Wirtschaftskräfte hängen in dem einen oder anderen Maße zusammen.

Skriptmethode

Die Szenariomethode stellt eine Beschreibung aller möglichen Bedingungen für die Projektdurchführung dar (entweder in Form von Szenarien oder in Form eines Systems von Einschränkungen der Werte der Hauptparameter des Projekts) sowie eine Beschreibung möglicher Ergebnisse und Leistungsindikatoren. Auch diese Methode besteht, wie alle anderen, aus bestimmten aufeinanderfolgenden Schritten:

• · mindestens drei sind im Bau Möglichkeiten Szenarien: pessimistisch, optimistisch, realistisch (oder am wahrscheinlichsten oder durchschnittlich)
• · Erste Informationen über Unsicherheitsfaktoren werden in Informationen über die Wahrscheinlichkeit einzelner Umsetzungsbedingungen und bestimmter Leistungsindikatoren umgewandelt

Basierend auf den erhaltenen Daten wird der Indikator bestimmt Wirtschaftlichkeit Projekt. Wenn die Wahrscheinlichkeiten des Eintretens eines bestimmten im Szenario reflektierten Ereignisses genau bekannt sind, wird die erwartete integrale Wirkung des Projekts anhand der mathematischen Erwartungsformel berechnet:

Wobei: NPVi – integraler Effekt bei der Umsetzung des i-ten Szenarios

pi ist die Wahrscheinlichkeit dieses Szenarios

In diesem Fall wird das Risiko der Projektineffektivität (Re) als Gesamtwahrscheinlichkeit derjenigen Szenarien (k) bewertet, in denen die erwartete Wirksamkeit des Projekts (NPV) negativ wird:

Der durchschnittliche Schaden aus der Umsetzung des Projekts im Falle seiner Unwirksamkeit (Ue) wird nach der Formel ermittelt:

Der Hauptnachteil der Methode der Szenarioanalyse besteht darin, dass nur wenige mögliche Ergebnisse für ein Investitionsvorhaben berücksichtigt werden, in der Praxis ist die Anzahl der möglichen Ergebnisse jedoch nicht begrenzt.

PERT-Analysemethode (Program Evaluation and Review Technique)

Experten heben die PERT-Analysemethode (Program Evaluation and Review Technique) als eine der Methoden der Szenarioanalyse hervor. Die Grundidee dieser Methode besteht darin, dass bei der Entwicklung eines Projekts drei Projektparameter festgelegt werden – optimistisch, pessimistisch, am wahrscheinlichsten. Anschließend werden die Erwartungswerte nach folgender Formel berechnet:

Erwarteter Wert = [Optimistischer Wert 4xWahrscheinlichster Wert + Pessimistischer Wert]/6

Die Koeffizienten 4 und 6 wurden empirisch auf der Grundlage statistischer Daten aus einer Vielzahl von Projekten ermittelt. Basierend auf den Berechnungsergebnissen erfolgt die weitere Projektanalyse. Die Wirksamkeit der PERT-Analyse ist nur dann maximal, wenn die Werte aller drei Schätzungen gerechtfertigt werden können.

Entscheidungsbaum

Die Entscheidungsbaummethode stellt Netzwerkdiagramme dar, in denen jeder Zweig verschiedene alternative Optionen für die Entwicklung des Projekts darstellt. Indem Sie jeden erstellten Zweig des Projekts verfolgen, können Sie alle möglichen Phasen der Projektentwicklung verfolgen und dementsprechend die optimalste und mit den geringsten Risiken ausgewählte Phase auswählen. Diese Analysemethode gliedert sich in die folgenden Schritte:

• · Für jeden problematischen und mehrdeutigen Moment in der Entwicklung des Projekts werden Spitzenwerte identifiziert und Verzweigungen gebildet (mögliche Pfade für die Entwicklung von Ereignissen).
• · Für jeden Lichtbogen werden die Wahrscheinlichkeit und die möglichen Verluste in dieser Phase durch ein Expertenverfahren ermittelt.
• · Basierend auf allen erhaltenen Werten der Eckpunkte wird der wahrscheinlichste Wert des Kapitalwerts (oder eines anderen für das Projekt wichtigen Indikators) berechnet
• · Es wird eine Wahrsdurchgeführt

Die einzige Einschränkung und der mögliche Nachteil der Methode ist das zwingende Vorhandensein einer angemessenen Anzahl von Projektentwicklungsmöglichkeiten. Der Hauptunterschied besteht in der Fähigkeit, alle Faktoren und Risiken, die das Projekt betreffen, vollständig und detailliert zu berücksichtigen. Die Methode wird insbesondere in Situationen eingesetzt, in denen Entscheidungen zur Projektumsetzung schrittweise getroffen werden und von zuvor getroffenen Entscheidungen abhängen, sodass jede Entscheidung wiederum das Szenario bestimmt weitere Entwicklung Projekt.

Simulationsmodellierung (Monte-Carlo-Methode)

Die Risikoanalyse von Investitionsprojekten nach der Monte-Carlo-Methode kombiniert zwei zuvor untersuchte Methoden: die Methode der Sensitivitätsanalyse und die Szenarioanalyse. Bei der Simulationsmodellierung generiert ein Computer nicht Best- und Worst-Case-Szenarien, sondern Hunderte möglicher Kombinationen von Designparametern auf der Grundlage ihrer Wahrscheinlichkeitsverteilung. Jede resultierende Kombination erzeugt ihren eigenen Kapitalwert. Eine solche Berechnung ist nur mit Spezial möglich Computerprogramme. Das Stufenschema der Simulationsmodellierung ist wie folgt aufgebaut:

• · Faktoren, die die Cashflows des Projekts beeinflussen, werden formuliert;
• · Für jeden Faktor (Parameter) wird eine Wahrscheinlichkeitsverteilung erstellt, und in der Regel wird davon ausgegangen, dass die Verteilungsfunktion normal ist. Um sie festzulegen, müssen daher nur zwei Punkte (mathematischer Erwartungswert und Varianz) bestimmt werden. ;
• · Der Computer wählt den Wert jedes Risikofaktors basierend auf seiner Wahrscheinlichkeitsverteilung zufällig aus.

Abb.1.3

Abb.1.4

Zu den Nachteilen dieser Risikomodellierungsmethode gehören:

• · Das Vorhandensein korrelierter Parameter verkompliziert das Modell erheblich
• · Die Art der Wahrscheinlichkeitsverteilung für den untersuchten Parameter kann schwierig zu bestimmen sein
• · Bei der Entwicklung realer Modelle kann es notwendig sein, externe Spezialisten oder wissenschaftliche Berater hinzuzuziehen;
• · Die Erforschung des Modells ist nur mit der Verfügbarkeit von Computertechnologie und speziellen Anwendungssoftwarepaketen möglich.
• · relative Ungenauigkeit der erzielten Ergebnisse im Vergleich zu anderen Methoden der numerischen Analyse.

Methode zur Anpassung des Abzinsungssatzes

Aufgrund der Einfachheit der Berechnungen ist die Methode des Risikoanpassungs-Abzinsungssatzes in der Praxis am besten anwendbar. Bei dieser Methode handelt es sich um eine Anpassung an einen bestimmten Basisabzinsungssatz, der als risikofrei und minimal akzeptabel gilt (z. B. Grenzkosten Kapital für das Unternehmen). Die Anpassung erfolgt wie folgt: Die Höhe der erforderlichen Risikoprämie wird addiert, anschließend werden die Kriterien für die Wirksamkeit des Investitionsvorhabens berechnet (NPV, IRR, PI). Die Entscheidung über die Wirksamkeit des Projekts erfolgt nach der Regel des gewählten Kriteriums. Je höher das Risiko, desto höher die Prämie.

Risikoanpassungen werden für jedes einzelne Projekt separat festgelegt, da sie vollständig von den Besonderheiten des untersuchten Projekts abhängen.

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Veröffentlicht am http://www.allbest.ru/

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Einführung

1.1 Einleitende Bemerkungen

1.4.2 Risikomanagementsystem

Kapitel 2. Modellierung des Prozesses des Managements des operationellen Risikos von Kreditinstituten

2.1 Mathematische Formulierung des Problems

2.2 Modellierung der Schadenshöhen

2.3 Modellierung abhängiger Strukturen von Zufallsvariablen. Copula-Funktionen

2.4 Modellierung von Verlusthäufigkeiten

2.5 Stochastisches Monte-Carlo-Modell der zufälligen Approximation

2.6 Berechnung des Risikokapitals 66

Kapitel 3. Implementierung eines operationellen Risikomanagementsystems

3.1 Entwicklung und Implementierung eines operationellen Risikomanagementsystems

3.2 Berechnung des Risikokapitals

3.3 Bewertung der Wirtschaftlichkeit und Nachhaltigkeit des Modells

Abschluss

Liste der verwendeten Literatur

Anwendungen

Einführung

mathematisches operationelles Risiko ökonomisch

Die wirtschaftliche und mathematische Modellierung befindet sich nun in einem Stadium, in dem ein qualitativer Sprung reif ist. Überall auf der Welt hat es sich angesammelt große Menge verschiedene Modelle. Welchen Bereich der Wirtschaftswissenschaften wir auch wählen, es wird immer eine ganze Reihe mathematischer, computergestützter, verbaler und aussagekräftiger Modelle geben, die sich auf die eine oder andere Weise darauf beziehen. Hunderte wissenschaftliche Zeitschriften Monatlich werden Beschreibungen neuer Modelle oder Modifikationen und Weiterentwicklungen alter Modelle veröffentlicht.

Obwohl sie alle als Wirtschaftsmodelle bezeichnet werden, sind sie in Wirklichkeit Modelle eines bestimmten Wirtschaftsbereichs und erklären eine Sache. Jeder von ihnen trägt zum Wissenssystem über die Wirtschaft bei. Die Besonderheit des Prozesses des Verstehens und Erkennens komplexer Phänomene durch einen Menschen ist deren Vereinfachung, Reduktion auf ein einfaches Bild. Da das Wissen also unendlich ist, kennt auch die Erstellung von Modellen offenbar keine Grenzen.

Im Rahmen der mathematischen Ökonomie stößt die Untersuchung komplexer Wirtschaftsmechanismen mit formalen Mitteln bereits auf erhebliche Schwierigkeiten. Die Modelle sind nicht mehr so ​​schön und vollständig wie in klassischen Fällen, obwohl sie die häufigsten oder wirtschaftlichsten Kombinationen einfacher Mechanismen berücksichtigen.

Aus praktischer Sicht jede, sogar sehr große Menge Informationen an sich haben keinen Wert. Daten in ihrer reinen Form sind nicht die Art von Wissen, die man „Macht“ nennt. Informationen werden zu Macht, wenn sie es ermöglichen, die Zukunft vorherzusehen, d. h. Beantworten Sie die Hauptfrage bei der Auswahl einer Lösung: „Was passiert, wenn?“ Um diese Frage zu beantworten, benötigen Sie zusätzlich zu den Daten ein Modell der realen Welt.

Woher kommen Modelle und warum fehlen sie in Bankmanagementsystemen praktisch? Im Bankgeschäft wird der Prozess der Erstellung adäquater Modelle durch zwei objektiv vorhandene Faktoren erschwert. Erstens ist eine Bank aus Managementsicht ein äußerst komplexes Objekt, das aus vielen verschiedenen Teilsystemen besteht, zwischen denen eine Vielzahl heterogener Verbindungen besteht. Die Aktivitäten der Bank bestehen aus einer Reihe von Geschäftsprozessen, die maßgeblich von vielen externen Faktoren abhängen: gesetzgeberischen, wirtschaftlichen, sozialen, politischen.

In der Kybernetik werden Objekte wie eine Bank als komplexe Systeme bezeichnet, und die Methoden zu ihrer Untersuchung werden als Systemanalysemethoden bezeichnet. Die bedeutendsten Ergebnisse in diesem Bereich sind mit dem Operations Research verbunden, einem Ansatz, der auf der Verwendung quantitativer mathematischer Methoden zur Bewertung von Entscheidungen basiert. Der Einsatz quantitativer Methoden ist jedoch nur dann möglich, wenn der Forscher über adäquate mathematische Modelle verfügt, die im Bankwesen gerade fehlen.

Der zweite Faktor zeigt sich darin, dass es im Bankwesen (insbesondere im Kontext des Übergangs zum Markt) unmöglich ist, gezielte Experimente durchzuführen, die der Hypothesenbildung vorausgehen und deren praktische Überprüfung ermöglichen. Akkumulierung der Analysten persönliche Erfahrung behindert den dynamischen Wandel der für das moderne Russland typischen Situation.

Mehr als alles Finanzwissenschaft ist mit der Analyse der Rentabilität von Investitionstätigkeiten verbunden. Neben der Messung der Rentabilität befassen sich Bankanalysten auch mit der Unsicherheit der Einkommensgenerierung; Mit dieser Unsicherheit ist eine Risikoanalyse verbunden. Die mangelnde Entwicklung dieser Themen in unserer Praxis erklärt die Notwendigkeit, sie zu studieren Auslandserfahrung im Hinblick auf seine Anwendung in Russland.

Die Menge an Indikatoren, Methoden und Berechnungsmodellen, die zur Beurteilung der Rentabilität einer bestimmten Bankstrategie verwendet werden, ist Gegenstand neuer, sich dynamisch entwickelnder Maßnahmen wissenschaftliche Richtungen– Finanzmathematik und Finanzanalyse, entstanden an der Schnittstelle moderne Theorie Finanzen und eine Reihe mathematischer Disziplinen, wie zum Beispiel: Ökonometrie, Wahrscheinlichkeitstheorie, mathematische Statistik, Operations Research, Theorie zufälliger Prozesse.

Das Hauptziel des Bankwesens ist die Gewinnmaximierung; Eine nahezu gleichwertige Aufgabe besteht auch darin, Bankrisiken zu minimieren. Sinkende Gewinnmargen aus dem Bankgeschäft, eine schrumpfende Kundenbasis und sinkende Umsätze auf Kundenkonten führen dazu, dass das Verhältnis zwischen Gewinn und Betriebskosten einer Bank äußerst ungünstig wird. Dadurch entsteht eine Situation, in der Banken gezwungen sind, nach Möglichkeiten zu suchen, Kosten zu senken und Risiken zu minimieren. Und das wiederum zwingt die Banken zur Umstellung Besondere Aufmerksamkeit An die Finanzanalyse und Methoden zur Verwaltung Ihrer Ressourcen.

Die Fähigkeit, angemessene Risiken einzugehen, ist eines der Elemente der Kultur des Unternehmertums im Allgemeinen und des Bankwesens im Besonderen. Unter Marktbedingungen akzeptiert jeder seiner Teilnehmer bestimmte Regeln des Geschäftsspiels und ist in gewissem Maße vom Verhalten seiner Partner abhängig. Eine dieser Regeln kann als Bereitschaft angesehen werden, Risiken einzugehen und die Möglichkeit ihrer Umsetzung in die eigenen Aktivitäten zu berücksichtigen.

Eine der Hauptrisiken von Kreditinstituten ist das operationelle Risiko, das durch die Unsicherheit des Zustands und der Funktionsweise ihres internen und externen Umfelds verursacht wird. Verluste aus dem Eintreten operationeller Risikoereignisse können zu erheblichen direkten und indirekten Verlusten, zum Ruin von Unternehmen und sogar zum Verlust von Menschenleben führen. Aufsehenerregende Insolvenzen den letzten Jahren, die unter anderem durch Fehler in der Organisation des operationellen Risikomanagementsystems verursacht wurden, zeigen das Ausmaß und die unzureichende Ausarbeitung der Fragen der Bewertung, Vermeidung und Minimierung von Verlusten aus dem Eintritt von Ereignissen im Zusammenhang mit operationellen Risiken. Das Fehlen repräsentativer statistischer Informationen sowie das heterogene und individuelle Profil des operationellen Risikos für jedes Kreditinstitut machen es unmöglich, allgemein anerkannte Methoden und Modelle zur Messung und Steuerung finanzieller Risiken zu verwenden, die in der Theorie des Risikomanagements für die Analyse und Steuerung des operationellen Risikos verwendet werden .

Die Notwendigkeit, Kapital für operationelle Risiken vorzuhalten (Einbeziehung des operationellen Risikos in die Berechnung der Kapitaladäquanzquote H1), wurde für russische Geschäftsbanken bereits im August 2010 Realität, da dies die Entwicklungsstrategie des Bankensektors und den Verlauf widerspiegelt Zentralbank der Russischen Föderation auf dem Weg zur Einführung risikobasierter Ansätze bei der Bewertung von Kreditinstituten.

Somit sind die Bauaufgaben effektives System Die Messung, Prognose und Minimierung operationeller Risiken, die im Rahmen der Tätigkeit von Kreditinstituten entstehen, bestimmen die Relevanz der Studie.

Ziel der Studie ist die Entwicklung von Methoden und Modellen für das integrierte Management des operationellen Risikos von Kreditinstituten. Diesem Ziel entsprechend wurden folgende Aufgaben gestellt und gelöst:

1. Führen Sie Recherchen durch bestehende Modelle und Methoden zur Analyse und Steuerung finanzieller Risiken in Bezug auf die Besonderheiten des operationellen Risikos.

2. Entwickeln Sie eine umfassende Klassifizierung von Ereignissen und operationellen Risikofaktoren unter Berücksichtigung der Besonderheiten der Aktivitäten von Kreditinstituten.

3. Entwickeln Sie mathematische Werkzeuge, die für die Analyse, Messung und Verwaltung des operationellen Risikos erforderlich sind, einschließlich:

· das Problem der mathematischen Modellierung zufälliger Prozesse des Schadenseintritts unter Berücksichtigung des Vorhandenseins der Wirkung von Korrelationen zwischen ihnen aufwerfen und umsetzen;

· einen stochastischen Algorithmus entwickeln und programmgesteuert implementieren, um die Gesamthöhe der Verluste mit einer gegebenen Abhängigkeitsstruktur zu modellieren und die Höhe des Risikokapitals zu deren Deckung zu berechnen (unter Berücksichtigung der Verfügbarkeit verschiedener Versicherungsdeckungen und Risikomaße).

4. Entwickeln Sie eine Softwareimplementierung zur Modellierung des Prozesses des Managements des operationellen Risikos einer Kreditorganisation und bewerten Sie die Empfindlichkeit der implementierten Methoden gegenüber verschiedenen Störungen der Eingabeparameter.

5. Bestimmen Sie die Wirtschaftlichkeit des implementierten operationellen Risikomanagementmodells. Entwickeln Richtlinien zur Organisation des Prozesses des operationellen Risikomanagements in Kreditinstituten.

Gegenstand der Dissertationsforschung sind betriebliche Risiken, die während des Betriebs entstehen aktuelle Aktivitäten Kreditinstitute. Gegenstand der Diplomarbeit sind ökonomische und mathematische Methoden und Modelle des operationellen Risikomanagementprozesses als Bestandteil des Risikomanagementsystems einer Kreditorganisation.

Theoretisch und methodische Grundlage Die Forschung umfasste Arbeiten einheimischer Wissenschaftler aus den Bereichen Versicherungen, Finanz- und Versicherungsmathematik, Spieltheorie, Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematische Statistik, Theorie extremer Werte, Zufallsprozesse, numerische Methoden und Risikomanagement.

Die wissenschaftliche Neuheit der Forschung liegt in der Entwicklung eines integrierten Ansatzes zum operationellen Risikomanagement, der auf der Synthese folgender Aufgaben der wirtschaftlichen und mathematischen Modellierung basiert: Analyse der Schadenseintrittsprozesse, Einschätzung der Gesamtschadenshöhe, Berechnung von die Höhe des Risikokapitals zu ihrer Deckung. Gegenstand des Schutzes sind folgende Bestimmungen und Ergebnisse, die Elemente wissenschaftlicher Neuheit enthalten:

1. Das Problem der mathematischen Modellierung zufälliger Prozesse des Auftretens von Verlusten von Kreditinstituten im Zusammenhang mit dem operationellen Risiko wurde gestellt und gelöst, was eine genauere Einschätzung des Ausmaßes des operationellen Risikos im Vergleich zu bestehenden Berechnungsmethoden ermöglicht.

2. Es wurde eine probabilistische Modellierung der aggregierten Verlusthöhe unter Berücksichtigung vorhandener Korrelationen zwischen ihnen implementiert, die es ermöglicht, die Gesamtverlusthöhe genauer abzuschätzen und die geschätzte Höhe des erforderlichen Risikokapitals angemessen zu reduzieren bedecke sie.

3. Es wurde eine Softwareimplementierung zur stochastischen Modellierung der Beträge zufälliger Prozesse (Verluste) mit einer vorgegebenen Struktur von Abhängigkeiten und zur Berechnung der Kapitalhöhe zu deren Deckung unter Berücksichtigung der Verfügbarkeit verschiedener Versicherungsprogramme und Risikomaßnahmen entwickelt. Die Empfindlichkeit der entwickelten Methoden gegenüber verschiedenen Störungen der Eingabeparameter wurde bewertet.

4. Die Wirtschaftlichkeit des Einsatzes des entwickelten umfassenden operationellen Risikomanagementmodells in Kreditinstituten wurde im Vergleich zu nachgewiesen bestehende Methoden und Modelle zur Analyse und zum Management des operationellen Risikos (im Hinblick auf die Einsparung von Risikokapital).

Im ersten Kapitel werden die Merkmale der Simulationsmodellierung von Bankprozessen, das Funktionsmodell der Bank, der Risikobegriff im Bankwesen, die Klassifizierung von Bankrisiken und das Risikomanagementsystem erörtert.

Im zweiten Kapitel wird das Problem der mathematischen Modellierung der Entstehungsprozesse von mit operationellen Risiken verbundenen Verlusten von Kreditinstituten gestellt und gelöst. Mathematische Modelle und Methoden zur Bewertung, Messung und Prognose des Gesamtbetrags der aggregierten Verluste, zur Berechnung und kohärenten Verteilung des Risikokapitalbetrags wurden implementiert; ein Mechanismus zur Ergänzung der eigenen Daten durch die Zuordnung von Informationen über Verluste wurde vorgeschlagen externe Organisationen Bei der Modellierung der Verlusthöhe wurde der Einfluss der Laufzeitstruktur des Geldes und das Vorliegen einer Signifikanzschwelle berücksichtigt. Der dritte Abschnitt des Kapitels stellt die grundlegenden Fakten der Copula-Theorie vor, die für die Modellierung abhängiger Zufallsprozesse erforderlich sind, und erörtert Korrelationsmaße, die gegenüber monotonen Transformationen invariant sind. Ein Algorithmus zur stochastischen Modellierung zufälliger Prozesse mit bekannten Verteilungsfunktionen und einer vorgegebenen Abhängigkeitsstruktur unter Verwendung einer Gaußschen Copula wurde implementiert. Mithilfe der Copula-Theorie wird ein Algorithmus zur Generierung abhängiger Prozesse implementiert, die die Häufigkeit von Verlusten modellieren. Abschnitt 2.5 beschreibt ein stochastisches Monte-Carlo-Modell, das in MATLAB entwickelt und implementiert wurde, um die Wahrscheinlichkeitsverteilungen der kumulierten Verluste eines Kreditinstituts für den allgemeinen Fall abzuschätzen, wobei Gaußsche und Student-T-Copula und schnelle Fourier-Transformation verwendet werden. Dieses Modell bildete die Grundlage des AMA-Modells, die Ergebnisse seiner Umsetzung werden im dritten Kapitel diskutiert. Als Alternative zur Basel-II-Quantil-VaR-Funktion zur Berechnung der Kapitalhöhe zur Abdeckung des operationellen Risikos schlägt Abschnitt 2.6 die Verwendung kohärenter Risikomaße vor. Es wird ein Maß (Expected ShortFall – ES) betrachtet, das die Subadditivitätsbedingung erfüllt und es uns ermöglicht, Ergebnisse zu erhalten, die gegenüber verschiedenen extremen Verteilungen von Verlustwerten resistenter sind. Das Problem der kohärenten Verteilung des Risikokapitals zwischen Tätigkeitsbereichen und/oder Abteilungen eines Kreditinstituts ist formuliert und gelöst. Das Ergebnis ist, dass das Prinzip der kohärenten Verteilung des Risikokapitals im Sinne der nichtatomaren Spieltheorie eindeutig durch den Aumann-Shapley-Vektor definiert werden kann, der immer existiert und zum Kern des Spiels gehört.

Das dritte Kapitel entwickelt den Hauptteil Umsetzungsphasen und Informationsunterstützung für das integrierte operationelle Risikomanagementsystem eines Kreditinstituts. Es werden die wichtigsten Punkte bei der Erstellung interner Vorschriften und Methoden zur Regelung des Prozesses des Managements operationeller Risiken vorgestellt, die gemäß den Anforderungen der Zentralbank der Russischen Föderation und den Basel-II-Empfehlungen einer obligatorischen Deckung unterliegen. Zusätzlich zu den Berechnungen quantitative Indikatoren Für das operationelle Risiko wird empfohlen, qualitative Indikatoren des operationellen Risikos zu überwachen, die die Haupttätigkeitsbereiche des Kreditinstituts, die dem operationellen Risiko ausgesetzt sind, am besten charakterisieren. Abschnitt 3.1 entwickelt ein umfassendes Indikatorensystem (KIR – Key Risk Indicators) für mittelständische Kreditinstitute.

Zur Demonstration der entwickelten quantitativen Methoden zur Steuerung operationeller Risiken wird im zweiten Teil des dritten Kapitels eine vereinfachte Umsetzung des AMA-Modells am Beispiel der Berechnung des CaR-Werts für eine mittelständische Kreditbank betrachtet. Ein Vergleich der auf Basis von berechneten Risikokapitalwerte unterschiedliche Ansätze und für verschiedene Risikomaße und Signifikanzniveaus. In Abschnitt 3.3 wird die Sensitivität des implementierten Modells für verschiedene Störungen der Eingangsparameter analysiert. Eine Einschätzung des Erwarteten wirtschaftlicher Effekt aus der Umsetzung entwickelter Modelle und Methoden zum Management des operationellen Risikos von Kreditinstituten im Vergleich zu bestehenden Ansätzen.

Abschließend werden die wichtigsten erzielten Ergebnisse und Schlussfolgerungen der Studie formuliert.

Kapitel 1. Analyse bestehender mathematischer Modelle der Bank

1.1 Einleitende Bemerkungen

Wie oben erwähnt, besteht das Hauptziel des Bankwesens in der Gewinnmaximierung; Eine nahezu gleichwertige Aufgabe besteht auch darin, Bankrisiken zu minimieren. Das bedeutet, dass die Politik einer Geschäftsbank auf einer gründlichen Bewertung und Simulation verschiedener Situationen sowie einer Analyse vieler Faktoren basieren sollte, die sich auf die Höhe des Gewinns auswirken. Diese Faktoren bestimmen die Höhe des Bankrisikos; Die Aufgabe der Bank besteht darin, diese zu minimieren.

Rentabilität der Bank = Rentabilität der Kreditressourcen + Kapitalrendite:

Wo -- spezifisches Gewicht die Art der Ressourcen,

DB - Rentabilität der Bank,

KR - Kreditressourcen,

Zentralbank – Investitionen in Wertpapiere.

Anleger kaufen Vermögenswerte wie Aktien, Anleihen oder Immobilien mit dem Ziel, Einnahmen zu erzielen, entweder durch den Verkauf zu einem höheren Preis oder in Form von Dividenden, Kuponzinsen oder Mietzahlungen. Kreditgeber verleihen Geld in der Hoffnung, eine Rendite auf die Zinszahlungen zu erzielen, wenn der Kreditnehmer den Kredit vollständig zurückzahlt. So haben Kreditgeber und Investoren gemeinsames Ziel-- Einnahmen oder Zinsen aus Investitions- oder Kreditaktivitäten erhalten.

Sinkende Gewinnmargen aus dem Bankgeschäft, eine schrumpfende Kundenbasis und sinkende Umsätze auf Kundenkonten führen dazu, dass das Verhältnis zwischen Gewinn und Betriebskosten einer Bank äußerst ungünstig wird. Dadurch entsteht eine Situation, in der Banken gezwungen sind, nach Möglichkeiten zu suchen, Kosten zu senken und Risiken zu minimieren. Und dies wiederum zwingt russische Banken dazu, der Finanzanalyse und den Methoden zur Verwaltung ihrer Ressourcen besondere Aufmerksamkeit zu schenken.

Die wichtigste Regel, auf der Entscheidungsstrategien unter Risikobedingungen in der Wirtschaft basieren:

Risiko und Rendite gehen in die gleiche Richtung: Je höher die Rendite, desto höher ist in der Regel das Risiko der Operation.

Wenn Banken zusätzliche Mittel aufnehmen wollen, müssen sie ihren Kunden nachweisen, dass sie das Risiko-Rendite-Verhältnis vollständig berücksichtigt haben.

Diese These wird derzeit in einer Reihe der größten ausländischen Banken vertreten.

Unter den Bedingungen einer Planwirtschaft wurde das Verständnis von Risiko und Unsicherheit als integrale Bestandteile der sozioökonomischen Entwicklung als wichtigste wissenschaftliche Kategorien, die einer umfassenden Untersuchung bedürfen, ausgeschlossen. Die Bildung von Marktbeziehungen und entsprechenden Wirtschaftsmechanismen in Russland hat zur Rückkehr des Risikokonzepts in die Theorie und Praxis der Verwaltung von Wirtschaftsobjekten aller Eigentumsebenen und -formen geführt.

Der Modellierung von Bankprozessen im Ausland wird große Aufmerksamkeit geschenkt. Die Idee des Bankportfoliomanagements bzw. der End-to-End-Bilanzverwaltung hat ihren Ursprung in der modernen Portfoliotheorie, die Mitte der 50er Jahre entwickelt wurde. Die ersten Versuche, die moderne Portfoliotheorie auf das Bankwesen anzuwenden, erfolgten in Form linearer und quadratischer mathematischer Programmiermodelle. Obwohl diese Modelle im klassischen Sinne recht schlank waren, waren sie für den praktischen Einsatz zu begrenzt und komplex. Ihre Hauptwert ist die Fähigkeit, Einblick in das komplette Bilanzmanagement zu gewinnen. Es ist hilfreich, um zu verstehen, wie ein Bankportfolio und Risiken verwaltet werden.

Portfoliomanagementkonzepte werden anhand eines linearen Programmiermodells veranschaulicht. Um die Realität auf ein zweidimensionales Problem zu reduzieren, mussten wir natürlich die Formulierung des Problems erheblich vereinfachen.

Stellen wir uns die Bilanz der Bank in folgender vereinfachter Form vor:

wo Zentralbank Wertpapiere sind,

KR - Kredite,

DV – Sichteinlagen,

SD – Festgelder,

K - Kapital. Egorova N.E., Smulov A.S. Unternehmen und Banken: Interaktion, wirtschaftliche Analyse und Modellierung.-M.; Delo, 2002. S.61.

Der Gewinn aus Wertpapieren und der Gewinn aus Krediten werden mit P cb bzw. P cr bezeichnet. Die Kosten für die Einlagen- und Kapitalbeschaffung werden mit Null angenommen. Daher ergibt sich das Einkommen bzw. der Gewinn der Bank Pr aus der Gleichung:

Wir geben auch eine Klassifizierung von Analyseprogrammen für Bankaktivitäten:

1. Einnivellieren organisatorische Struktur Bank: oberes Management, mittlere Ebene, Leistungsträger.

2. Art der analysierten Transaktion: Kreditgeschäfte, Wertpapiere, Währungsoperationen, andere Operationen.

3. Art des zu lösenden Problems: Überwachung, Analyse, Optimierung, Modellierung, Prognose, Planung, Steuerung.

4. Zeitverzögerung der Analyse: aktueller Moment, kurzfristige Schätzungen, mittelfristige Schätzungen, langfristige Schätzungen.

1.2 Merkmale der Simulationsmodellierung von Bankprozessen

Die Notwendigkeit, Simulationsmodellierung einzusetzen, ist vor allem auf die Merkmale zurückzuführen Russischer Markt. Eine Besonderheit des Russischen Finanzmarkt-- sein „Subjektivismus“, seine extreme Abhängigkeit von nichtwirtschaftlichen Faktoren und die daraus resultierende hohe Unsicherheit, die es schwierig macht, fundierte Finanzentscheidungen zu treffen.

Diese Unsicherheit entsteht durch:

1. Instabilität des externen Umfelds russischer Banken, Fehlen klar festgelegter Regeln und Verfahren zur Organisation verschiedener Sektoren des Finanzmarkts (institutioneller Aspekt);

2. Fehlen eines ausreichend entwickelten Apparats zur Vorhersage der makroökonomischen Situation unter unsicheren Bedingungen und zur Analyse der Vielzahl von Faktoren (instrumenteller Aspekt);

3. die Unmöglichkeit, alle Zusammenhänge zu berücksichtigen und zu formalisieren, um ein ökonomisches und mathematisches Modell zu erstellen, das die Struktur des Finanzmarktes angemessen widerspiegelt (kognitiver Aspekt);

4. Unzugänglichkeit verlässlicher Informationen – Fehlen eines einheitlichen Informationsraums „Bank – Kunde – Finanzmarkt – Staat“ (Informationsaspekt);

5. unzureichende Reflexion der Realität Finanzielle Situation einzahlen Finanzberichte(Bilanz usw.) und damit die mangelnde finanzielle Transparenz in der Bank (Buchhaltungsaspekt). Der Einsatz traditioneller Mittel zur Unterstützung von Managemententscheidungen und Prognosen ist unter diesen Bedingungen schwierig, und umso wertvoller ist die Möglichkeit, die Simulationsmodellierungsmethode zu verwenden. Emelyanov A.A. Simulationsmodellierung im Risikomanagement. - St. Petersburg: St. Petersburger Akademie für Ingenieurwesen und Wirtschaft, 2000. S.132.

Viele moderne Softwareprodukte sind speziell darauf ausgelegt, die Situation auf dem Finanzmarkt vorherzusagen. Dazu gehören Tools zur technischen Analyse des Aktienmarktes, Expertensysteme und Statistikpakete. Diese Produkte richten sich vor allem an Entscheidungsträger im Staatsanleihenmarkt.

Anwendungspraxis bei Banken u Investmentgesellschaften Prognoseinstrumente im Markthandel wertvolle Papiere zeigt, dass die Prognose auch aus Trendsicht nicht immer zuverlässig ist. Einer der Gründe hierfür ist der begrenzte Zeitraum statistischer Beobachtungen.

Die Simulationsmodellierung wiederum ist ein Werkzeug, mit dem Sie alle Bereiche der Bankaktivitäten abdecken können: Kredit und Einlagen, Aktien, Arbeit mit Devisenaktiva. Das Bank Simulation Model (BSM) sagt kein Marktverhalten voraus. Seine Aufgabe besteht darin, die größtmögliche Anzahl finanzieller Faktoren des externen Umfelds (Devisenmarkt, Wertpapiermarkt, Interbankkredite usw.) zu berücksichtigen, um die finanzielle Entscheidungsfindung auf der Ebene des Bankmanagers, der Treasury- und Vermögensverwaltung zu unterstützen Ausschuss für Haftungsmanagement.

In diesem Sinne ist das MPI in seinen Funktionen eng mit der entwickelten Automatisierung verbunden Bankensysteme(ABS) westlicher Bauart, die von großen internationalen Handelsbanken verwendet werden.

Durch die Modellierung von Prozessen in einer Bank können Sie die Registrierung von Banktransaktionen simulieren und die in der Transaktion enthaltenen Informationen berücksichtigen. Der Einsatz dieser Konstruktionsideologie ist nicht nur unter dem Gesichtspunkt der Simulation realer Finanzströme in einer Bank, sondern auch unter dem Gesichtspunkt der praktischen Anwendbarkeit der Modellierungsergebnisse in der Tätigkeit eines Bankfinanzmanagers durchaus gerechtfertigt.

Tatsächlich erweist sich die Bilanz als sekundäres Ergebnis getroffener Entscheidungen. Sowohl in der Praxis als auch im MPI bewertet ein Manager bei der Entscheidung über eine Transaktion deren Risiken und Folgen für die Bank nicht auf einmal, sondern über den gesamten Lebenszyklus der Transaktion.

Simulationsmodelle sind ein integraler Bestandteil des modernen Bankmanagements. Die Verwaltung von Vermögenswerten und Verbindlichkeiten sowie die Planung groß angelegter Operationen erfordern zuverlässige Analysetechniken.

Simulationsmodellierungssysteme werden häufig zur Analyse, Prognose und Untersuchung verschiedener Prozesse in verschiedenen Bereichen der Wirtschaft, Industrie, wissenschaftliche Forschung sowohl rein theoretische als auch praktische Richtungen.

Der Einsatz solcher Systeme ist am effektivsten und gerechtfertigt für langfristige Prognosen und in Situationen, in denen die Durchführung eines praktischen Experiments unmöglich oder schwierig ist. Simulationsmodellierung ist Informationstechnologie, das mit einem Simulationsmodell arbeitet und es ermöglicht, seine Parameter (und damit die Effizienz) in einer beschleunigten Zeitskala zu bewerten.

Simulationsmodell -- Software, sodass Sie die Aktivität jedes komplexen Objekts simulieren können. Manchmal können die simulierten Objekte so komplex sein und über so viele Parameter verfügen, dass die Erstellung eines Simulationsmodells in einer standardmäßigen höheren Programmiersprache zu viel Zeit in Anspruch nehmen kann, um die Ergebnisse zu rechtfertigen. Emelyanov A.A. Simulationsmodellierung im Risikomanagement. - St. Petersburg: St. Petersburger Ingenieur- und Wirtschaftsakademie, 2000. S.24

Es gibt viele Aufgaben und Situationen, die den Einsatz von Simulationstechnologien erfordern. Dazu gehören die Modellierung von Bankbetriebsszenarien, das „Testen“ bestimmter Entscheidungen, die Analyse alternativer Strategien und vieles mehr. Ein qualifizierter Spezialist ist in der Lage, Dutzende Standard- und spezifische Probleme zu nennen, die Analysetechniken erfordern. Dazu gehören sowohl klassische Aufgaben der Bankplanung als auch Aufgaben „heimischen“ Ursprungs, beispielsweise die Koordination von Zahlungs- und Zahlungsplänen. Simulationsmodelle ermöglichen sowohl Näherungsschätzungen und Expressprüfungen getroffener Entscheidungen als auch detaillierte numerische Prognosen und Berechnungen. Eine schnelle Analyse der Situation anhand eines kompakten Modells mittlerer Komplexität ist eine wertvolle Chance für jeden Bankmanager.

Simulationsmodelle ermöglichen es, die Aktivitäten aller Bankbereiche zu einem Ganzen zu verknüpfen. Auf dieser Grundlage wird es möglich, das gesamte Betriebs- und Betriebssystem effektiv zu organisieren strategische Planung Geschäftsbank. Durch den Einsatz von Streaming-Ansätzen erhalten Informationen über die Aktivitäten der Bank und ihre Dienstleistungen eine prägnante und leicht lesbare Form. Es eignet sich für quantitative und qualitative (Inhalts-)Analysen. Ein Simulationsmodell auf Basis eines der Expertenpakete ist ein verlässlicher Leitfaden für die Banksteuerung. Das Streaming-„Bild“ der Bankaktivitäten erleichtert sowohl die operative Führung als auch die langfristige Planung der Bankarbeit erheblich.

Simulationsmodelle können in die Basis des Expertenkomplexes einer Geschäftsbank eingebettet werden. Dabei wird ein auf Basis eines der Expertenpakete erstelltes Simulationsmodell über Datenaustauschkanäle mit anderen spezialisierten Softwarepaketen verbunden und Tabellenkalkulationen Datenbanken. Ein solcher Komplex kann in Echtzeit arbeiten. In seinen Fähigkeiten kommt es großen, teuren Automatisierungssystemen für die Bankverwaltung nahe.

Optimierungsmodelle, auch solche mit mehreren Kriterien, haben eine gemeinsame Eigenschaft – ein bekanntes Ziel, um das zu erreichen, muss man sich oft mit komplexen Systemen befassen, bei denen es nicht so sehr um die Lösung von Optimierungsproblemen geht, sondern um die Untersuchung und Vorhersage von Zuständen in Abhängigkeit von der gewählten Steuerung Strategien. Und hier stehen wir vor den Schwierigkeiten, den bisherigen Plan umzusetzen. Sie sind wie folgt:

1. Ein komplexes System enthält viele Verbindungen zwischen Elementen;

2. das reale System wird durch Zufallsfaktoren beeinflusst, die analytisch nicht berücksichtigt werden können;

3. Die Möglichkeit, das Original mit dem Modell zu vergleichen, besteht nur zu Beginn und nach Verwendung des mathematischen Apparats, da Zwischenergebnisse möglicherweise keine Analogien im realen System haben. Emelyanov A.A. Simulationsmodellierung im Risikomanagement. -SPB: St. Petersburger Ingenieur- und Wirtschaftsakademie, 2000. S.58.

Aufgrund verschiedener Schwierigkeiten, die bei der Untersuchung komplexer Systeme auftreten, erforderte die Praxis eine flexiblere Methode, und es erschien – Simulationsmodellierung.

Typischerweise wird unter einem Simulationsmodell eine Reihe von Computerprogrammen verstanden, die die Funktionsweise einzelner Systemblöcke und die Regeln der Interaktion zwischen ihnen beschreiben. Die Verwendung von Zufallsvariablen macht die Durchführung wiederholter Experimente mit einem Simulationssystem (am Computer) und die anschließende statistische Analyse der erhaltenen Ergebnisse erforderlich. Ein sehr häufiges Beispiel für die Verwendung von Simulationsmodellen ist die Lösung des Warteschlangenproblems mithilfe der Monte-Carlo-Methode.

Die Arbeit mit einem Simulationssystem ist also ein Experiment, das am Computer durchgeführt wird. Was sind die Vorteile?

1. größere Nähe zum realen System als mathematische Modelle;

2. Das Blockprinzip ermöglicht die Verifizierung jedes Blocks vor seiner Einbindung in das Gesamtsystem;

3. die Verwendung von Abhängigkeiten komplexerer Natur, die nicht durch einfache mathematische Beziehungen beschrieben werden.

Die aufgeführten Vorteile bestimmen die Nachteile:

1. Der Aufbau eines Simulationsmodells ist länger, schwieriger und teurer;

2. Um mit dem Simulationssystem arbeiten zu können, müssen Sie über einen für die Klasse geeigneten Computer verfügen.

3. Die Interaktion zwischen dem Benutzer und dem Simulationsmodell (Schnittstelle) sollte nicht zu komplex, bequem und bekannt sein;

4. Die Erstellung eines Simulationsmodells erfordert eine tiefergehende Untersuchung des realen Prozesses als die mathematische Modellierung. Emelyanov A.A. Simulationsmodellierung im Risikomanagement. -SPB: St. Petersburger Ingenieur- und Wirtschaftsakademie, 2000. S.79.

Es stellt sich die Frage: Kann Simulationsmodellierung Optimierungsmethoden ersetzen? Nein, aber es ergänzt sie praktisch. Ein Simulationsmodell ist ein Programm, das einen bestimmten Algorithmus implementiert, zu dessen Steuerung zunächst ein Optimierungsproblem gelöst wird.

Daher kann weder ein Computer noch ein mathematisches Modell noch ein Algorithmus zu seiner Untersuchung allein ein ausreichend komplexes Problem lösen. Aber zusammen stellen sie die Kraft dar, die es uns ermöglicht, die Welt um uns herum zu verstehen und sie im Interesse des Menschen zu verwalten.

Unter Berücksichtigung der komplexen Aufgaben, vor denen Bankanalysten stehen, sollte dieses System Folgendes bieten:

1. Berechnung von Indikatoren der aktuellen und zukünftigen Finanzlage der Bank;

2. Prognose des Zustands einzelner Finanztransaktionen und des Saldos der Gesamtbank;

3. Beurteilung der Attraktivität einzelner Finanztransaktionen;

4. Synthese (Bildung) von Managemententscheidungen;

5. Beurteilung der Wirksamkeit der getroffenen Managemententscheidung;

6. Beurteilung der Vollständigkeit und Nichtredundanz der Indikatorensätze für die Finanzlage der Bank.

Für die Ausführung einer der oben genannten Funktionen ist eine Simulation erforderlich finanzielle Aktivitäten Krug.

1.3 Bankbetriebsmodell

Das Methodenspektrum zur Analyse und Modellierung von Bankaktivitäten ist umfangreich und vielfältig. Während der Entwicklung der mathematischen Banktheorie wurden Methoden der mathematischen Statistik, der Theorie der optimalen Kontrolle, der Zufallsprozesstheorie, der Spieltheorie, der Operations-Research-Theorie usw. verwendet. Man sollte bedenken, dass eine Bank ein komplexes Gebilde ist, das einen integrierten Ansatz erfordert. Es wird äußerst schwierig sein, ein integriertes Bankmodell zu erstellen, das gleichzeitig das Liquiditätsmanagement, die Bildung eines Vermögensportfolios, die Bildung einer Kredit- und Einlagenpolitik usw. umfasst. Daher werden wir die Funktionsweise der Bank ziemlich aggregiert beschreiben .

Betrachten wir den Betrieb der Bank über einen längeren Zeitraum.

Lassen Sie die Bank Einnahmen in Form von Zahlungen für ihre Dienstleistungen zur Abwicklung von Garantiegeschäften, Maklerdienstleistungen (oder anderen vom Vermögensportfolio unabhängigen Einnahmen) erhalten – und Einnahmen aus Wertpapieren, die mit verfügbaren Mitteln gekauft wurden und zusammen das Portfolio von bilden Bankvermögen.

Erträge aus gekauften Wertpapieren bestehen aus Zinsen auf Wertpapiere – und Zahlungen der investierten Mittel bei Rücknahme oder Verkauf von Wertpapieren –

(im Falle einer Beförderung

Wo ist der Zinssatz für gekaufte Wertpapiere?

durchschnittliche Zeit bis zur Fälligkeit der von der Bank gekauften Wertpapiere. Kolemaev V.A. Mathematische Ökonomie. - M.: UNITY, 1998. S.68.

Die Bank erhält außerdem Fremdmittel aus der Platzierung ihrer Wertpapiere zu einem Zinssatz von - W. Wir gehen davon aus, dass die von der Bank ausgegebenen Wertpapiere zunächst zum Nennwert platziert und zurückgezahlt werden und die Zinserträge daraus anhand der Situation ermittelt werden dem Finanzmarkt zum Zeitpunkt der Emission.

Die erhaltenen Einnahmen werden von der Bank in erster Linie zur Deckung der Kosten der Mittelbeschaffung verwendet, die aus Zinszahlungen für platzierte Wertpapiere – und Tilgungszahlungen für geliehene Mittel – bestehen.

Wo ist der Zinssatz für platzierte Wertpapiere?

Durchschnittliche Zeit bis zur Fälligkeit der von einer Bank ausgegebenen Wertpapiere.

Darüber hinaus entstehen der Bank Kosten unabhängig von der Höhe ihrer Verbindlichkeiten – wobei:

Verbraucherpreisindex,

Zur Bezahlung der Raummiete, zur Bezahlung der Telekommunikationskosten sowie sonstiger Aufwendungen, die nicht von der Höhe der eingeworbenen Mittel abhängen (Verbindlichkeiten).

Die Bank zahlt dann die notwendigen Steuern. Die verbleibenden Mittel verwendet die Bank für Investitionen in die eigene Infrastruktur (interne Investitionen) – und für Dividendenzahlungen –.

Der Tatsache, dass die Bank verpflichtet ist, einen Teil ihrer Aufwendungen aus ihrem Nettogewinn zu zahlen, kann Rechnung getragen werden, indem der Betrag der Aufwendungen durch Division durch (1-Steuersatz) erhöht wird. Es gibt auch Steuern, die auf Einkommensbeträge erhoben werden, unabhängig von den Kosten, die für die Erzielung dieses Einkommens anfallen, wie beispielsweise die Autobahnbenutzungssteuer. Solche Steuern können berücksichtigt werden, indem die Höhe des Einkommens im Voraus mit (1-Steuersatz) multipliziert wird. Ähnliche Methoden können auch andere durch Steuerabzüge ermittelte Merkmale berücksichtigen, sodass wir im Folgenden nicht auf die mit der Besteuerung verbundenen Probleme eingehen Steuervorteile für einige Wertpapiere, beispielsweise Staatspapiere. Bitte beachten Sie, dass Spesen von der Bank in einer bestimmten Reihenfolge bezahlt werden. Zunächst ist die Bank verpflichtet, zuvor ausgegebene Wertpapiere zurückzukaufen und zu verzinsen, dann zahlt sie verbindlichkeitsunabhängige Kosten, Steuern und kann erst danach Dividenden zahlen.

Verfügt die Bank über freie Mittel, so kauft sie damit Wertpapiere (Fremdanlagen) mit einer Geschwindigkeit von -. Bei unzureichender Deckung können die Wertpapiere im Portfolio der Bank verkauft werden, dann hat es ein negatives Vorzeichen. Artyukhov S., Bazyukina O.A., Korolev V.Yu., Kudryavtsev A.A. Ein optimales Preismodell basierend auf Risikoprozessen mit zufälligen Prämien. // Systeme und Mittel der Informatik. Sonderausgabe. - M.: IPIRAN, 2005. S.102

Der Geldbetrag, die von der Bank erworbenen Wertpapiere und die von der Bank platzierten Wertpapiere verändern sich im Laufe der Zeit wie folgt:

Wo ist der Geldaufwand für den Kauf von Wertpapieren (Geld aus deren Verkauf) und eine relativ kleine Zeitkonstante, die die Qualität der Vermögenswerte der Bank im Sinne der Liquidität charakterisiert? Wenn eine Bank ihr gesamtes Vermögen in einem Segment des Finanzmarktes anlegt, dann gibt es für sie einen Wert, der den Entwicklungsgrad dieses Segments charakterisiert. Im Allgemeinen wird es als gewichteter Durchschnitt des Vermögensvolumens aus den Werten ermittelt, die den Entwicklungsgrad jedes der Finanzmarktsegmente charakterisieren, in denen sich die Vermögenswerte befinden. Da wir das Problem des Vermögens nicht berücksichtigen In dieser Arbeit wird angenommen, dass A ein gegebener Wert ist.

Die maximale Höhe der Mittel, die eine Bank durch die Platzierung eigener Wertpapiere anwerben kann, ist begrenzt und hängt hauptsächlich von der Höhe des Eigenkapitals der Bank, der Struktur ihrer Bilanz, der Qualität des Anlageportfolios der Bank und anderen weniger wichtigen Faktoren ab. wichtige Indikatoren Seine Arbeiten. Davon gehen wir aus

wo ist der Zuverlässigkeitskoeffizient der Bank,

Volumen Eigenmittel Krug.

Bei einigen erfolgt auch die Platzierung eigener Wertpapiere zur Einwerbung von Fremdmitteln begrenzte Geschwindigkeit, Deshalb

Dabei handelt es sich um eine Zeitkonstante, die den Entwicklungsgrad des Marktes für andere von der Bank ausgegebene Wertpapiere charakterisiert. Dies hängt davon ab, wie weit die Infrastruktur der Bank entwickelt ist und wie groß die Anzahl der Marktteilnehmer ist, mit denen die Bank zusammenarbeitet.

Lassen Sie uns eine Variable einführen – den Wert des Portfolios der gekauften Wertpapiere. Dann nehmen die Gleichungen (1.4) – (1.6) die Form an

Lassen Sie uns dimensionslose Kontrollen einführen: Durch diese werden die Rate der Geldausgaben für den Kauf von Wertpapieren und die Rate des Geldeingangs aus der Platzierung von Bankpapieren wie folgt ausgedrückt:

Der Wert entspricht dem Kauf/Verkauf von Wertpapieren Dritter, sobald es die Effizienz des Wertpapiermarktes zulässt. Der Wert entspricht der schnellsten Aufnahme von Fremdmitteln durch die Bank und einer völligen Weigerung, Mittel aufzunehmen.

Das Hauptmerkmal von Geld, das es deutlich von den von einer Bank gekauften Wertpapieren, sogar Staatspapieren, unterscheidet, ist die Fähigkeit, es zur Deckung der laufenden Ausgaben der Bank zu verwenden. Der Zahlungsfluss kann nicht durchgeführt werden, wenn nicht genügend Geld vorhanden ist. Daher ist die Geschwindigkeit der Zahlungen begrenzt und hängt von der Geldmenge ab:

Wo ist die charakteristische Ankunftszeit bei der Bank? Geld(Zahlungen leisten). Beschränkungen dieser Art werden Liquiditätsbeschränkungen genannt.

Zahlungen der Bank müssen in zwei Gruppen unterteilt werden:

Obligatorische Zahlungen. Dazu gehören Zahlungen für die Rückzahlung von Wertpapieren, die von der Bank ausgegeben wurden – Zahlung von Zinsen auf Wertpapiere – Aufwendungen, die nicht von der Höhe der Verbindlichkeiten abhängen – In der Praxis kann die Bank Pflichtzahlungen verzögern, was jedoch zu erheblichen finanziellen Verlusten führt, und mit großer Verzögerung zur Anerkennung der Zahlungsunfähigkeit und schließlich zur Liquidation. Wir gehen davon aus, dass Verzögerungen bei Pflichtzahlungen gänzlich ausgeschlossen sind, d. h. die Bank ist zur ständigen Aufrechterhaltung der Liquidität verpflichtet.

Optionale Zahlungen. Die Durchführung dieser Zahlungen hängt von der Geschäftsführung und den Eigentümern der Bank ab. Dazu gehören inländische Investitionen – und Dividenden – рС 2 .

Um die Liquidität aufrechtzuerhalten, muss die Bank:

für alle (1.11)

Somit erhalten wir die erste Phasenbeschränkung für unser Problem – Bedingung (1.11).

Beachten Sie, dass aus dieser Ungleichheit, insbesondere unter der Bedingung der Nichtnegativität, folgt, dass dies für alle gilt

Auch die Durchführung optionaler Zahlungen ist in der Geschwindigkeit begrenzt:

Gemäß dieser Ungleichung kann man eine dimensionslose Kontrolle einführen, sodass:

Da der Erhalt des Anteils der Bank am Finanzdienstleistungsmarkt vom Umfang der inländischen Investitionen abhängt, können Aufwendungen zumindest im Großteil des Planungsbereichs gewissermaßen als obligatorisch eingestuft werden. (Nach Erreichen des Planungshorizonts T kann die Bank von ihren Eigentümern liquidiert werden.) Da Dividendenzahlungen nicht negativ sein können, erhalten wir eine weitere Phasenbeschränkung:

für alle (1.13)

Somit sind wir zu dem Schluss gekommen, dass inländische Investitionen tatsächlich im Sinne einer Einschränkung (1.13) obligatorisch sind.

Wir gehen davon aus, dass die Bank im Planungsbereich unabhängig von der Höhe der Vermögenswerte keine „Überschusserträge“, also große Gewinne im Vergleich zu ihrem Eigenkapital, erzielt. Folglich ist der maximale Geldbetrag, den er anziehen und in Form von Gewinn erhalten kann, durch eine Konstante begrenzt, d.h. für alle und dies ist die dritte Phasenbeschränkung (1.14).

Die Bewertung kann auf der Grundlage des maximalen Kreditvolumens, des Verhältnisses der Zinssätze für die Aufnahme und Platzierung von Mitteln und des Einkommensvolumens erfolgen, das nicht von der Höhe des Vermögens abhängt.

Beachten Sie, dass er in den meisten Planungsbereichen nahe Null liegen sollte, da es für die Bank nicht rentabel ist, Bargeld zu halten, das keine Erträge generiert, da der Finanzmarkt immer über absolut zuverlässige Staatspapiere verfügt, die ein festes positives Einkommen generieren.

Das Fehlen von „Überschusserträgen“ bedeutet auch, dass im Planungsbereich die relative Wachstumsrate der Wertpapierpreise begrenzt ist:

Wir beschreiben die Interessen der Bank (ihrer Eigentümer) durch den Wunsch, den diskontierten Nutzen zukünftiger Dividendenzahlungen über einen ausreichend großen Zeitraum zu maximieren. Wir gehen davon aus, dass der Nutzen, der sich aus der sofortigen Zahlung ergibt, um ein Vielfaches größer zu sein scheint als der Nutzen von Zahlung des gleichen Geldbetrags unter Berücksichtigung der Inflation, jedoch im Laufe der Zeit. Der Koeffizient wird als Abzinsungsfaktor für den Nutzen von Dividendenzahlungen bezeichnet. Dann wird das maximierte Funktional in der folgenden Form geschrieben:

Wo ist die Nutzenfunktion von Dividendenzahlungen?

Wenn der Nutzen des Verbrauchs eine Rolle spielt, wird normalerweise gefordert, dass er kontinuierlich, monoton, konkav und von oben begrenzt ist, und es wird auch die Bedingung auferlegt. Die letzte Bedingung garantiert, dass der aktuelle Verbrauch zu jedem Zeitpunkt positiv ist. Da möglicherweise keine Dividenden gezahlt werden, müssen wir die Bedingung nicht erfüllen, vorausgesetzt, dass die Nutzenfunktion eine geringe Abneigung gegen Nullverbrauch aufweist.

Wenn die Nutzenfunktion eine konstante relative Risikoaversion nach Arrow-Pratt aufweist, kann gezeigt werden, dass sie wie folgt geschrieben werden kann:

Um die hohe Abneigung gegen den Nullverbrauch zu beseitigen, betrachten Sie eine leicht modifizierte Nutzenfunktion

In diesem Fall hängt die relative Risikoaversion vom Konsumvolumen ab: . Basierend auf (1.9) und (1.11) erhalten wir

Betrachten wir statt der Funktion (1.13) eine Gerade, die durch die Punkte geht

Da die Funktion (1.17) für jedes Dividendenvolumen negativ ist, d. h. nach oben durch Null begrenzt, und für jedes Dividendenvolumen auch stetig und monoton ist. Eine solche Nutzenfunktion weist keine relative Risikoaversion nach Arrow-Pratt auf, und durch Variation des Parameters kann nur der Nominalwert der Dividendenzahlungen geändert werden. Diese Tatsache verdeutlicht die Unterschiede in der Risikoeinstellung zwischen privaten Verbrauchern und kommerzielle Organisation. Einerseits weist letztere keine Risikoaversion auf, da sie im Vergleich zur Lebensspanne eines Menschen unbegrenzt existieren kann und nicht wie Lebewesen Gefahren ausgesetzt ist. Andererseits erhält ein privater Verbraucher, der den Betrag von 2*M Rubel ausgegeben hat, mit den ersten ausgegebenen M Rubel eine größere Befriedigung als mit den folgenden, was die Konkavität der Konsumnutzenfunktion bestimmt Einzelpersonen. Wir gehen davon aus, dass eine Verdoppelung der Dividendenzahlungen zu einer Verdoppelung ihres Nutzens für die Empfänger führt, die recht zahlreich sind und sowohl Einzelpersonen als auch Privatpersonen umfassen juristische Personen. Dies bestimmt die Linearität der Nutzenfunktion von Dividendenzahlungen. Im Folgenden verwenden wir die Nutzenfunktion (1.17).

Somit erhalten wir das optimale Steuerungsproblem in kontinuierlicher Zeit

Darüber hinaus gibt es eine Randbedingung, die besagt, dass die Bank verpflichtet ist, ihre Schulden bis zum Ende des Planungszeitraums zurückzuzahlen.

Hier sind Phasenvariablen und Steuerelemente. Hierbei werden – die vorhergesagten Werte der entsprechenden Variablen – bei gegebenen nichtnegativen Funktionen der Zeit, also Konstanten mit der Dimension der Zeit, berücksichtigt.

Beachten Sie, dass, wenn es irgendwann verschwindet, gemäß Gleichung (1.21), d. h. Die Lösung nimmt zu diesem Zeitpunkt nicht ab. Wenn dementsprechend irgendwann ein Wert erreicht wird, erhöht sich die Lösung nicht. Mit Kontrollen aus Gleichung (1.21), Bedingungen und Kontinuität erhalten wir also, dass im gesamten Segment das Volumen zum Nennwert der von der Bank platzierten Wertpapiere nicht negativ ist, d. h. das zulässige Maximum nicht überschreitet – für alle (im Allgemeinen auf ).

Dann erhalten wir aus der Bedingung und den Bedingungen der Nichtnegativität der gegebenen Funktionen sowie der Nichtnegativität das für alle. Unter der Annahme von Kontinuität kann mit Gleichung (1.20) gezeigt werden, dass dies für alle gilt. Weiter gehen wir davon aus und sind stetig und stückweise stetig weiter.

Denn aus Gleichung (1.20) folgt auch das. Anhand dieser Ungleichung lässt sich die Existenz einer solchen Gleichung für jeden leicht nachweisen.

Wir werden nicht, wie bisher angenommen, darauf eingehen, wie genau sich das Portfolio der von der Bank erworbenen Wertpapiere in Abhängigkeit von deren Zuverlässigkeit, Rentabilität und Liquidität sowie den Präferenzen des Bankmanagements zusammensetzt. Alle Bankvermögenswerte werden in aggregierter Form dargestellt – eine Variable.

Aus dem oben Gesagten wird deutlich, dass die im Modell vom Management festgelegte Kredit- und Einlagenpolitik der Bank untrennbar mit der vom Management festgelegten Politik der Dividendenzahlungen verbunden ist, weshalb wir sie gemeinsam weiter untersuchen werden.

Zur Erleichterung des weiteren Studiums der Arbeit schreiben wir die Notation separat aus:

Das Volumen der freien Mittel der Bank – Bargeld in der Kasse der Bank oder Geld in der Korrespondenzbank. Bankkonten in den Abwicklungszentren der Zentralbank der Russischen Föderation sowie beim Korrespondenten. Konten bei anderen Banken

Volumen der gekauften Wertpapiere zum Nennwert

Volumen der zum Nennwert platzierten Wertpapiere

Vom Vermögensvolumen unabhängige Erträge (Provisionen für Cash-Management-Leistungen, Garantiegeschäfte, Maklerleistungen etc.)

Planungshorizont

Volumen der Eigenmittel (Kapital) der Bank

Zuverlässigkeitskoeffizient der Bank

Die Geschwindigkeit, mit der die Bank Mittel für den Unterhalt des Führungspersonals, die Zahlung der Miete für Räumlichkeiten usw. ausgibt. oder Kosten unabhängig von der Höhe der Bankverbindlichkeiten in den Preisen zum Anfangszeitpunkt

Die Rate der Reinvestitionen in die Infrastruktur der Bank (inländische Investitionen) in Preisen zum Anfangszeitpunkt

Die Geschwindigkeit der Dividendenzahlungen in Preisen zum Anfangszeitpunkt

Aktueller Marktkurs der von der Bank gekauften Wertpapiere

Marktwert des Wertpapierportfolios der Bank

Zeitkonstante, die den Entwicklungsstand des Finanzmarktes unter Berücksichtigung der Verteilung des Bankvermögens auf seine Sektoren charakterisiert

Zeitkonstante, die den Entwicklungsgrad des Marktes für von der Bank ausgegebene Wertpapiere charakterisiert

Nomineller Wachstumsindex des von der Bank erworbenen Wertpapierportfolios. Für jedes gekaufte Wertpapier wird der Nominalzins unter Berücksichtigung der Wiederanlage auf den Jahreszins reduziert und anschließend der gewichtete durchschnittliche Jahreszins für alle Wertpapiere im Portfolio der Bank berechnet. Der Index ist definiert als ln (1 + „gewichteter durchschnittlicher Jahreszins“)

Effektiver Wachstumsindex des von der Bank erworbenen Wertpapierportfolios

Wachstumsindex der Gesamtverschuldung der platzierten Wertpapiere. Für jedes platzierte Wertpapier wird der Nominalzins unter Berücksichtigung der Schuldenrefinanzierung durch Neuplatzierungen von Wertpapieren auf den Jahreszins reduziert und anschließend der gewichtete durchschnittliche Jahreszins für alle platzierten Wertpapiere berechnet. Der Index ist definiert als ln (1 + + „gewichtete durchschnittliche Jahresrate“)

Durchschnittliche Zeit bis zur Rückzahlung von von einer Bank gekauften Wertpapieren – Durchschnittliche Zeit bis zur Rückzahlung von von einer Bank ausgegebenen Wertpapieren – Verbraucherpreisindex

Inflationsindex

Typischer Zahlungszeitpunkt (Geldeingang)

Geschwindigkeit des Geldumlaufs im Bankensystem

Die Geschwindigkeit, mit der Geld für den Kauf von Wertpapieren Dritter ausgegeben wird, oder der Geldeingang aus deren Verkauf

Die Rate des Geldeingangs aus der Platzierung von Bankpapieren

Abzinsungsfaktor für den Nutzen von Dividendenzahlungen

Relative Risikoaversion nach Arrow-Pratt, ein Parameter zur Angabe der Nutzenfunktion von Dividendenzahlungen

M* – der maximale Geldbetrag, der der Bank gehören kann

Nutzenfunktion der Dividendenzahlungen, kontinuierlich, monoton

Verwaltung der Dividendenzahlungen der Banken

Verwaltung der Platzierung bankfreier Mittel

Verwaltung der Geldanziehung bei der Bank.

1.4 Der Risikobegriff im Bankwesen

Risiko ist die mögliche Gefahr eines ungünstigen Ergebnisses.

Unter Marktbedingungen akzeptiert jeder seiner Teilnehmer bestimmte Spielregeln und ist in gewissem Maße vom Verhalten seiner Partner abhängig. Eine dieser Regeln kann als Bereitschaft angesehen werden, Risiken einzugehen und die Möglichkeit ihrer Umsetzung in die eigenen Aktivitäten zu berücksichtigen.

Unter Risiko versteht man üblicherweise die Wahrscheinlichkeit oder genauer gesagt die Gefahr, dass eine Bank aufgrund bestimmter Finanztransaktionen einen Teil ihrer Ressourcen verliert, Einnahmen verliert oder zusätzliche Kosten entstehen. Shchelov O. Operationelles Risikomanagement in einer Geschäftsbank. Buchhaltung und Banken, 2006 – Nr. 6. S.112

In einer Krise das Problem professionelles Management Bankrisiken ist eine zeitnahe Berücksichtigung von Risikofaktoren für Finanzmarktteilnehmer und insbesondere für Geschäftsbanken von größter Bedeutung.

Das Leitprinzip der Arbeit von Geschäftsbanken beim Übergang zu Marktbeziehungen ist der Wunsch, möglichst viel Gewinn zu erzielen. Je höher die erwartete Rentabilität des Betriebs ist, desto größer sind die Risiken. Risiken entstehen durch Abweichungen der tatsächlichen Daten von der Einschätzung des Ist-Zustands und der zukünftigen Entwicklung.

Der moderne Bankenmarkt ist ohne Risiko undenkbar. Bei jeder Operation besteht ein Risiko, das jedoch unterschiedlich groß sein und auf unterschiedliche Weise „gemildert“ und kompensiert werden kann. Es wäre äußerst naiv, nach Optionen für die Durchführung von Bankgeschäften zu suchen, die das Risiko vollständig eliminieren und ein bestimmtes Finanzergebnis im Voraus garantieren würden.

1.4.1 Klassifizierung von Bankrisiken

Banken sind im Rahmen ihrer Tätigkeit mit einer Kombination aus Folgendem konfrontiert verschiedene Arten Risiken, die sich hinsichtlich Ort und Zeitpunkt ihres Eintritts, externer und anderer unterscheiden interne Faktoren, beeinflusst ihr Niveau und folglich die Methoden ihrer Analyse und Methoden ihrer Beschreibung. Lobanov A.A., Chugunov A.V. Enzyklopädie des Finanzrisikomanagements. - M., Alpina Business Books, 2005. S.89. Alle Arten von Risiken sind miteinander verbunden und wirken sich auf die Aktivitäten der Bank aus.

Je nach Einflussbereich bzw. Eintritt des Bankrisikos werden diese in externe und interne Risiken unterteilt.

Zu den externen Risiken zählen Risiken, die nicht mit den Aktivitäten der Bank oder eines bestimmten Kunden zusammenhängen, politische, wirtschaftliche und andere. Hierbei handelt es sich um Verluste, die durch Kriegsausbruch, Revolution, Verstaatlichung, Zahlungsverbot ins Ausland, Schuldenkonsolidierung, Embargo, Widerruf von Einfuhrlizenzen, Verschärfung von entstehen Wirtschaftskrise in einem Land, das von Naturkatastrophen heimgesucht wird. Interne Risiken wiederum werden in Verluste aus der Haupt- und Nebentätigkeit der Bank unterteilt. Die ersten stellen die häufigste Risikogruppe dar: Kredit-, Zins-, Währungs- und Marktrisiken. Die zweite umfasst Verluste aus der Bildung von Einlagen, Risiken aus neuen Arten von Aktivitäten und Risiken des Bankmissbrauchs.

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Möglichkeiten zur Verbesserung der finanziellen Leistungsfähigkeit des Unternehmens unter Inflationsbedingungen. Risikobewertung Wirtschaftstätigkeit Unternehmen in der Phase der Managemententscheidungen. Modellierung von Risikosituationen in der Wirtschaft. Hauptrichtungen der Antiinflationspolitik.

Kursarbeit, hinzugefügt am 16.05.2016


Psychologisches und pädagogisches Experiment. Einfluss situativer Angst auf Gedächtnismerkmale. Das mathematische Modell scheint ein Polynom dritter Ordnung zu sein. Generieren von Fehlern für die Untersuchung eines mathematischen Modells mithilfe der Monte-Carlo-Methode statistischer Tests.

Schulungshandbuch, hinzugefügt am 18.01.2011


Modellierung der Bewertung von Finanzanlageinstrumenten. Grundlegende Modelle zur Bestimmung des aktuellen Marktpreises von Aktien und Anleihen. Modellierung der rationalen Struktur eines Anlageportfolios. Methoden zur Investitionsbewertung.

Kursarbeit, hinzugefügt am 16.04.2015


Das Konzept des Kapitals und der Bildungsquellen. Das Verfahren zur Gründung, Methoden zur Verwaltung des Aktienkapitals. Analyse und Bewertung der Effizienz der Nutzung des Grundkapitals des Unternehmens. Modellierung und Bewertung der Wertsteigerung des Grundkapitals des Unternehmens.

Dissertation, hinzugefügt am 05.11.2010


Das Konzept des Begriffs „Inflation“, Ziele und allgemeine Grundsätze zur Modellierung des Inflationsprozesses. Konzepte und Grundmodelle der Inflation in der Wirtschaftswissenschaft. Merkmale der Antiinflationspolitik des Staates. Analyse von Modellen und Konzepten der Inflation in der Wirtschaft.

Kursarbeit, hinzugefügt am 20.12.2015


Kostenwirksamkeitsbewertung Branchenmärkte und ihre Auswirkungen auf die Gesamtwirtschaft. Mikroökonomischer Ansatz und wirtschaftsmathematische Modellierung als Grundlage für die Entwicklung von Unternehmensstrategien, Marketingtechniken und Methoden zur Warenförderung.

Tutorial, hinzugefügt am 26.12.2011


Überprüfung mathematischer Modelle von Finanzpyramiden. Analyse von Chernavskys Modell der Dynamik von Finanzblasen. Überprüfung eines langfristigen sozioökonomischen Prognosemodells. Prioritätsbewertung einfacher Modelle. Ableitung eines mathematischen Modells der Makroökonomie.

Kursarbeit, hinzugefügt am 27.11.2017


Arten von Modellen: deskriptiv, prädikativ und normativ. Zusammenhang wirtschaftlicher Phänomene. Faktorsystemmodell. Elemente der Modellierungstheorie. Methoden zur Entscheidungsfindung. Zahlungsmatrix. Entscheidungsbaum (Szenarien). Spieltheorie.

Zusammenfassung, hinzugefügt am 09.12.2002


Vierteljährliche Daten zu Geschäftsbankkrediten für den Wohnungsbau für 4 Jahre. Konstruktion eines adaptiven multiplikativen Holt-Winters-Modells unter Berücksichtigung saisonaler Faktor. Genauigkeit, Angemessenheit und Qualitätskontrolle des konstruierten Modells.

Das Lehrbuch beschreibt das Wesen von Unsicherheit und Risiko, ihre Klassifizierung und die sie beeinflussenden Faktoren; Es werden Methoden zur qualitativen und quantitativen Bewertung wirtschaftlicher und finanzieller Situationen unter Bedingungen von Unsicherheit und Risiko bereitgestellt.

Es wird eine Klassifizierung von Servicetechnologien gegeben und Beispiele für die Aktivitäten von Serviceorganisationen in Risikosituationen betrachtet.

Es wird die Methodik zur Verwaltung von Investitionsprojekten unter Risikobedingungen dargelegt, Empfehlungen für die Verwaltung eines Investitionsportfolios gegeben, die finanzielle Lage und die Entwicklungsaussichten des Investitionsobjekts bewertet und ein Modell zur Berücksichtigung von Risiken bei Investitionsprojekten vorgeschlagen.

Besonderes Augenmerk wird auf Methoden und Modelle des Managements unter Risikobedingungen sowie auf die Verhaltenspsychologie und Beurteilung des Entscheidungsträgers gelegt.

Für Bachelor- und Masterstudierende wirtschaftswissenschaftlicher Universitäten und Fakultäten, Studierende wirtschaftswissenschaftlicher Fakultäten, Risikomanager, Innovations- und Investmentmanager sowie Bank- und Finanzstrukturen, Mitarbeiter von Pensions-, Versicherungs- und Investmentfonds.

Kapitel 1 ORT UND ROLLE VON WIRTSCHAFTLICHEN RISIKEN IN DEN AKTIVITÄTEN VON ORGANISATIONEN

1.2. ORT UND ROLLE VON RISIKEN IN DER WIRTSCHAFTSTÄTIGKEIT

1.3. RISIKOMANAGEMENTSYSTEM

Kapitel 2 RISIKEN VON DIENSTLEISTUNGSUNTERNEHMEN

Kapitel 3 Einfluss der Hauptfaktoren des Marktgleichgewichts auf das Risikomanagement

3.2. EINFLUSS VON MARKTGLEICHGEWICHTSFAKTOREN AUF RISIKOVERÄNDERUNGEN

Kapitel 4 FINANZRISIKOMANAGEMENT

4.1. FINANZIELLE RISIKEN

4.2. ZINSRISIKEN

4.4. Risikoinvestitionsprozesse

4.5 KREDITRISIKEN

4.7. INFLATIONSRISIKO

4.8. WÄHRUNGSRISIKEN

4.9. RISIKEN VON VERMÖGENSWERTEN

Kapitel 5 QUANTITATIVE SCHÄTZUNGEN DES WIRTSCHAFTLICHEN RISIKOS UNTER UNSICHERHEIT

5.2. MATRIX-SPIELE

5.5. Multikriterielle Probleme bei der Auswahl wirksamer Lösungen

5.7. BESTIMMUNG DES OPTIMALEN PRODUKTIONSVOLUMENS EINES BEKLEIDUNGSUNTERNEHMENS UNTER UNSICHEREN BEDINGUNGEN

Kapitel 6 OPTIMALE ENTSCHEIDUNGSFINDUNG UNTER WIRTSCHAFTLICHEN RISIKOBEDINGUNGEN

6.5. AUSWAHL DES OPTIMALEN PLANS MIT DER METHODE ZUM BAU VON EVENTBÄUMEN

6.6. VERGLEICHENDE BEWERTUNG VON LÖSUNGSMÖGLICHKEITEN

6.8. TÄTIGKEIT VON DIENSTLEISTUNGSUNTERNEHMEN UNTER RISIKOBEDINGUNGEN

Kapitel 7 MANAGEMENT VON INVESTITIONSPROJEKTEN UNTER RISIKOBEDINGUNGEN

7.1. INVESTITIONSPROJEKTE UNTER UNSICHERHEITSRISIKO

7.3. INVESTITION IN WERTPAPIERPORTFOLIO

7.4. ANALYSE DER WIRTSCHAFTLICHEN EFFIZIENZ EINES INVESTITIONSPROJEKTS

7.5. BUCHHALTUNGSRISIKO BEI INVESTITIONSPROJEKTEN

Kapitel 8 RISIKOMANAGEMENT DES TOURISMUS

8.2. PSYCHOLOGIE DER AUSWIRKUNGEN DES TOURISMUS AUF TEILNEHMER UND UMGEBUNG

8.3. RISIKEN IM ZUSAMMENHANG MIT TOURISTISCHEN AKTIVITÄTEN

Kapitel 9 RISIKOMANAGEMENT VON HOTELS UND RESTAURANTS

9.4. RISIKEN DER GASTRONOMIE UND DEREN MANAGEMENT

Name: Risikotheorie und Modellierung von Risikosituationen.

Das Lehrbuch beschreibt das Wesen von Unsicherheit und Risiko, ihre Klassifizierung und die sie beeinflussenden Faktoren; Es werden Methoden zur qualitativen und quantitativen Bewertung wirtschaftlicher und finanzieller Situationen unter Bedingungen von Unsicherheit und Risiko bereitgestellt.

Es wird eine Klassifizierung von Servicetechnologien gegeben und Beispiele für die Aktivitäten von Serviceorganisationen in Risikosituationen betrachtet.

Es wird die Methodik zur Verwaltung von Investitionsprojekten unter Risikobedingungen dargelegt, Empfehlungen für die Verwaltung eines Investitionsportfolios gegeben, die finanzielle Lage und die Entwicklungsaussichten des Investitionsobjekts bewertet und ein Modell zur Berücksichtigung von Risiken bei Investitionsprojekten vorgeschlagen.

Besonderes Augenmerk wird auf Methoden und Modelle des Managements unter Risikobedingungen sowie auf die Verhaltenspsychologie und Beurteilung des Entscheidungsträgers gelegt.

Für Bachelor- und Masterstudierende wirtschaftswissenschaftlicher Universitäten und Fakultäten, Studierende wirtschaftswissenschaftlicher Fakultäten, Risikomanager, Innovations- und Investmentmanager sowie Spezialisten aus Bank- und Finanzinstituten, Mitarbeiter von Pensions-, Versicherungs- und Investmentfonds.

Inhalt
Vorwort
Kapitel 1 STELLUNG UND ROLLE WIRTSCHAFTLICHER RISIKEN BEI DER VERWALTUNG DER AKTIVITÄTEN VON ORGANISATIONEN
1.1. Organisationen, Unternehmenstypen, ihre Merkmale und Ziele
1.2. Ort und Rolle von Risiken in Wirtschaftstätigkeit
1.2.1. Definition und Wesen von Risiken
1.2.2. Management von Risiken
1.2.3. Risikoklassifizierung
1.2.4. System der Unsicherheiten
1.3. Risikomanagementsystem
1.3.1. Managementtätigkeiten
1.3.2. Risikomanagement
1.3.3. Risikomanagementprozess
1.3.4. Mathematische Methoden wirtschaftliche Risikobewertungen
Kapitel 2. RISIKEN VON DIENSTLEISTUNGSUNTERNEHMEN
2.1. Servicetechnologien
2.2. Klassifizierung der Risiken von Dienstleistungsunternehmen
2.3. Dynamische Analyse der Situation auf dem Dienstleistungsmarkt
2.4. Risikomanagementmodell für Dienstleistungsorganisationen
Kapitel 3. Einfluss der Hauptfaktoren des Marktgleichgewichts auf das Risikomanagement
3.1. Risikobegrenzende Faktoren
3.2. Einfluss von Marktgleichgewichtsfaktoren auf Risikoänderungen
3.2.1. Die Beziehung zwischen Marktgleichgewicht und kommerziellem Risiko
3.2.2. Der Einfluss von Marktgleichgewichtsfaktoren auf Änderungen des kommerziellen Risikos
3.2.3. Modellierung des Prozesses zur Erreichung des Gleichgewichts
3.2.4. Die Auswirkungen von Nachfrageänderungen auf die Höhe des kommerziellen Risikos
3.2.5. Die Auswirkungen von Angebotsänderungen auf den Grad des kommerziellen Risikos
3.2.6. Konstruktion von Abhängigkeiten zwischen Nachfrage und Angebot
3.3. Einfluss des Zeitfaktors auf den Risikograd
3.4. Der Einfluss der Elastizitätsfaktoren von Angebot und Nachfrage auf das Risikoniveau
3.5. Der Einfluss des Steuerfaktors im Marktgleichgewicht auf die Risikohöhe
Kapitel 4. FINANZRISIKOMANAGEMENT
4.1. Finanzielle Risiken
4.1.1. Klassifizierung finanzieller Risiken
4.1.2. Kommunikation zwischen Finanz- und operative Hebelwirkung mit totalem Risiko
4.1.3. Entwicklungsrisiken
4.2. Zinsrisiken
4.2.1. Arten von Zinsrisiken
4.2.2. Operationen mit Interesse
4.2.3. Durchschnittliche Prozentsätze
4.2.4. Variabler Zinssatz
4.2.5. Zinsrisiken
4.2.6. Zinsrisiko von Anleihen
4.3. Risiko von Verlusten durch Veränderungen im Zahlungsfluss
4.3.1. Äquivalente Streams
4.3.2. Zahlungsströme
4.4. Riskante Anlageprozesse
4.4.1. Anlagerisiken
4.4.2. Renditen für riskante Vermögenswerte
4.4.3. Barwert
4.4.4. Renten- und Sparfonds
4.4.5. Investitionsbewertung
4.4.6. Riskante Investitionszahlungen
4.4.7. Zeitrabatt
4.5. Kreditrisiken
4.5.1. Faktoren, die zu Kreditrisiken beitragen
4.5.2. Kreditrisikoanalyse
4.5.3. Techniken zur Reduzierung von Kreditrisiken
4.5.4. Kredit-Zahlungen
4.5.5. Ansammlung und Zahlung von Zinsen für einen Verbraucherkredit
4.5.6. Kreditgarantien
4.6. Liquiditätsrisiko
4.7. Inflationsrisiko
4.7.1. Zusammenhang zwischen Zinssatz und Inflationsrate
4.7.2. Inflationsprämie
4.7.3. Der Einfluss der Inflation auf verschiedene Prozesse
4.7.4. Maßnahmen zur Reduzierung der Inflation
4.8. Währungsrisiken
4.8.1. Währungsumrechnung und Zinsabgrenzung
4.8.2. Wechselkurse im Zeitverlauf
4.8.3. Währungsrisiken reduzieren
4.9. Vermögensrisiken
4.9.1. Wechselkursrisiken
4.9.2. Auswirkungen des Ausfallrisikos und der Vermögenswertbesteuerung
4.10. Probabilistische Einschätzung des Ausmaßes des finanziellen Risikos
Kapitel 5. QUANTITATIVE BEWERTUNG DES WIRTSCHAFTLICHEN RISIKOS UNTER UNSICHERHEIT
5.1. Methoden zur effektiven Entscheidungsfindung unter Bedingungen der Unsicherheit
5.2. Matrix-Spiele
5.2.1. Konzept des Spiels mit der Natur
5.2.2. Gegenstand der Spieltheorie. Grundlegendes Konzept
5.3. Leistungskriterien unter Bedingungen völliger Unsicherheit
5.3.1. Garantiertes Ergebniskriterium
5.3.2. Kriterium des Optimismus
5.3.3. Kriterium des Pessimismus
5.3.4. Savages Minimax-Risikokriterium
5.3.5. Hurwitz' verallgemeinertes Maximin-Kriterium (Pessimismus – Optimismus).
5.4. Vergleichende Bewertung von Lösungsmöglichkeiten in Abhängigkeit von Leistungskriterien
5.5. Multikriterielle Probleme bei der Auswahl effektiver Lösungen
5.5.1. Multikriterielle Probleme
5.5.2. Pareto-Optimalität
5.5.3. Auswählen von Lösungen bei Vorhandensein multikriterieller Alternativen
5.6. Modell der Entscheidungsfindung unter Bedingungen teilweiser Unsicherheit
5.7. Bestimmung des optimalen Volumens der Bekleidungsproduktion unter unsicheren Bedingungen
5.7.1. Oberer und niedrigerer Preis des Spiels
5.7.2. Ein Matrixspiel auf ein lineares Programmierproblem reduzieren
5.7.3. Auswahl des optimalen Produktsortiments
5.8. Risiken im Zusammenhang mit der Arbeit eines Nähunternehmens
Kapitel 6. UNTER WIRTSCHAFTLICHEN RISIKOBEDINGUNGEN EINE OPTIMALE ENTSCHEIDUNG TREFFEN
6.1. Probabilistische Formulierung von Präferenzentscheidungen
6.2. Beurteilung des Risikogrades unter sicheren Bedingungen
6.3. Auswahl der optimalen Anzahl von Arbeitsplätzen in einem Friseursalon unter Berücksichtigung des Servicerisikos
6.4. Statistische Methoden zur Entscheidungsfindung unter Risikobedingungen
6.5. Auswahl des optimalen Plans mithilfe der Methode zur Erstellung von Ereignisbäumen
6.5.1. Entscheidungsbaum
6.5.2. Optimierung Ihrer Go-to-Market-Strategie
6.5.3. Gewinnmaximierung aus Aktien
6.5.4. Auswahl des optimalen Projekts für den Umbau einer Textilreinigungsfabrik
6.6. Vergleichende Bewertung von Lösungsmöglichkeiten
6.6.1. Auswahl optimale Option Lösungen anhand statistischer Schätzungen
6.6.2. Normalverteilung
6.6.3. Risikokurve
6.6.4. Auswahl der optimalen Lösung mithilfe von Konfidenzintervallen
6.6.5. Produktionskostenprognosemodell
6.7. Die Entstehung von Risiken bei der Festlegung der Unternehmensziele
6.8. Aktivitäten von Dienstleistungsunternehmen unter Risikobedingungen
6.8.1. Dekorations- und Designunternehmen für das Backen von Backwaren und deren anschließenden Verkauf
6.8.3. Schönheitssalon
Kapitel 7. VERWALTUNG VON INVESTITIONSPROJEKTEN UNTER RISIKOBEDINGUNGEN
7.1. Investitionsprojekte unter Bedingungen der Unsicherheit und des Risikos
7.1.1. Grundkonzepte von Investitionsprojekten
7.1.2. Analyse und Bewertung von Investitionsprojekten
7.1.3. Risiken von Investitionsprojekten
7.2. Optimale Wahl Investitionsvolumen und sorgt so für eine maximale Leistungssteigerung
7.3. Investitionen in ein Wertpapierportfolio
7.3.1. Anlageverwaltungsprozess
7.3.2. Diversifiziertes Portfolio
7.3.3. Risiken, die mit der Anlage in ein Wertpapierportfolio verbunden sind
7.3.4. Praktische Empfehlungen zur Bildung eines Anlageportfolios
7.4. Analyse der Wirtschaftlichkeit eines Investitionsvorhabens
7.4.1. Analyse der damit verbundenen Risikofaktoren
7.4.2. Vorläufige Schätzung und Auswahl von Unternehmen
7.4.3. Beurteilung der finanziellen Lage eines Unternehmens als Investitionsobjekt
7.4.4. Beispiele für Analysen anhand von Finanzkennzahlen
7.4.5. Beurteilung der Entwicklungsperspektiven der Organisation
7.4.6. Vergleichende Finanzanalyse von Investitionsprojekten
7.4.7. Analyse von Organisationsbefragungsmethoden vor Ort
7.5. Berücksichtigung des Risikos bei Investitionsprojekten
7.5.1. Modell zur Projektrisikobewertung
7.5.2. Beim Investieren das Risiko berücksichtigen
7.5.3. Praktische Schlussfolgerungen zum Management riskanter Investitionsprojekte
Kapitel 8. RISIKOMANAGEMENT DES TOURISMUS
8.1. Faktoren, die die Dynamik der Tourismusentwicklung beeinflussen
8.1.1. Entwicklung des Tourismus in Russland
8.1.2. Arten und Formen des Tourismus
8.1.3. Merkmale des Tourismus – als Faktoren der Entwicklungsunsicherheit
8.2. Psychologie der Auswirkungen des Tourismus auf Teilnehmer und andere
8.2.1. Reisemotivation
8.2.2. Auswirkungen des Tourismus
8.3. Risiken im Zusammenhang mit touristischen Aktivitäten
8.3.1. Einflussfaktoren auf Tourismus und Tourismusökonomie
8.3.2. Klassifizierung touristischer Risiken
8.4. Wirtschaftliche Auswirkungen des Tourismus
8.5. Eine Managemententscheidung treffen
8.6. Analyse der Aktivitäten einer Organisation, die touristische Dienstleistungen unter Risikobedingungen erbringt
Kapitel 9 RISIKOMANAGEMENT VON HOTELS UND RESTAURANTS
9.1. Entwicklung von Hotelunternehmen
9.2. Faktoren für die Entwicklung des Restaurantgeschäfts
9.3. Merkmale und Besonderheiten der Gastfreundschaft
9.4. Risiken, die dem Gastgewerbe und seinem Management innewohnen
9.4.1. Risiko-Einschätzung
9.4.2. Risiken von Investitionsprojekten
9.4.3. Reduzierung von Risiken im Gastgewerbe
9.5. Managemententscheidungen im Gastgewerbe
Kapitel 10. GRUNDLEGENDE METHODEN UND WEGE ZUR REDUZIERUNG WIRTSCHAFTLICHER RISIKEN
10.1. Allgemeine Grundsätze Risikomanagement
10.1.1. Diagramm des Risikomanagement-Prozesses
10.1.2. Beispiele für Risiken
10.1.3. Auswahl von Risikomanagementtechniken
10.2. Diversifikation
10.3. Risikoversicherung
10.3.1. Das Wesen der Versicherung
10.3.2. Hauptmerkmale von Versicherungsverträgen
10.3.3. Berechnung von Versicherungstransaktionen
10.3.4. Versicherungsvertrag
10.3.5. Vor- und Nachteile einer Versicherung
10.4. Absicherung
10.4.1. Risikomanagementstrategien
10.4.2. Grundlegendes Konzept
10.4.3. Forward- und Futures-Kontrakte
10.4.4. Wechselkursabsicherung
10.4.5. Hauptaspekte des Risikos
10.4.6. Wechselkursabsicherung mittels Swap
10.4.7. Optionen
10.4.8. Versicherung oder Absicherung
10.4.9. Cashflow-Synchronisierung
10.4.10. Absicherungsmodell
10.4.11. Messung der Absicherungseffektivität
10.4.12. Minimierung der Absicherungskosten
10.4.13. Korreliertes Sicherungsgeschäft
10.5. Einschränkung
10.6. Mittelreservierung (Selbstversicherung)
10.7. Qualitätsrisikomanagement
10.8. Weitere Informationen erwerben
10.9. Beurteilung der Wirksamkeit von Risikomanagementmethoden
10.9.1. Risikofinanzierung
10.9.2. Beurteilung der Wirksamkeit des Risikomanagements
Kapitel 11. PSYCHOLOGIE DES VERHALTENS UND EINSCHÄTZUNG DES ENTSCHEIDUNGSTREFFERS
11.1. Persönliche Faktoren, die den Grad des Risikos bei Managemententscheidungen beeinflussen
11.1.1. Psychologische Probleme Verhalten einer Wirtschaftspersönlichkeit
11.1.2. Managementhandlungen eines Unternehmers im Dienstleistungssektor
11.1.3. Persönliche Einstellung zum Risiko
11.1.4. Intuition und Risiko
11.2. Erwartungsnutzentheorie
11.2.1. Nutzenfunktionsdiagramme
11.2.2. Erwartungsnutzentheorie
11.2.3. Berücksichtigung der Risikoeinstellung des Entscheidungsträgers
11.2.4. Gruppenentscheidung
11.3. Theorie des rationalen Verhaltens
11.3.1. Perspektiventheorie
11.3.2. Rationaler Ansatz zur Entscheidungsfindung
11.3.3. Asymmetrie der Entscheidungsfindung
11.3.4. Verhaltensinvarianz
11.3.5. Die Rolle von Informationen bei der Entscheidungsfindung
11.4. Konfliktsituationen
11.5. Die Rolle des Managers bei riskanten Entscheidungen
11.5.1. Entscheidungsfindung unter Risikobedingungen
11.5.2. Anforderungen an den Entscheider
11.5.3. Grundsätze zur Beurteilung der Wirksamkeit von Entscheidungen von Entscheidungsträgern
Rezensionsfragen

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Beschreibung : Das Lehrbuch „Risikotheorie und Modellierung von Risikosituationen“ wurde gemäß den Anforderungen der staatlichen Bildungsstandards der 2. Generation des Bildungsministeriums verfasst Russische Föderation. Es entspricht den Programmen der Fachdisziplinen „Risikotheorie und Modellierung von Risikosituationen“ und „Mathematische Methoden der Finanzanalyse“. 061800 „Mathematische Methoden in den Wirtschaftswissenschaften“, Spezialprogramm „Entscheidungstheorie und Risikomanagement im Finanz- und Steuerbereich“. 351200 „Steuern und Besteuerung“, Fachprogramm „Management“, Spezial. 061100 „Management“, sowie eine Reihe wirtschaftswissenschaftlicher Fachrichtungen, die die Disziplin „Management“ enthalten, da „Risikomanagement“ zu dieser Disziplin gehört.
Das Lehrbuch „Risikotheorie und Modellierung von Risikosituationen“ umfasst elf Kapitel.
Das erste Kapitel, „Der Platz und die Rolle wirtschaftlicher Risiken bei der Verwaltung der Aktivitäten von Organisationen“, definiert eine Organisation und untersucht die Arten von Organisationen, ihre Merkmale und Ziele. Der Platz und die Rolle von Risiken in der Wirtschaftstätigkeit werden bestimmt, die Definitionen und das Wesen der Risiken werden angegeben. Es wird eine Klassifizierung von Unsicherheiten und Risiken gegeben, das Risikomanagementsystem aufgezeigt und die Grundkonzepte des Risikomanagements vermittelt. Die wichtigsten mathematischen Methoden zur Bewertung wirtschaftlicher Risiken werden betrachtet und ihre Eigenschaften angegeben.
Das zweite Kapitel „Risiken von Dienstleistungsunternehmen“ widmet sich den Dienstleistungstechnologien und ihren Unterschieden Industrielle Technologien. Es erfolgt eine Klassifizierung der Risiken von Dienstleistungsunternehmen und eine dynamische Analyse der Situation auf dem Dienstleistungsmarkt. Es wird ein Risikomanagementmodell für Dienstleistungsorganisationen vorgeschlagen.
Das dritte Kapitel „Der Einfluss der Hauptfaktoren des Marktgleichgewichts auf das Risikomanagement“ widmet sich der Untersuchung des Einflusses solcher Faktoren auf Veränderungen des wirtschaftlichen Risikogrades, die die Unsicherheit charakterisieren Marktwirtschaft, wie zum Beispiel: Begrenzung von Risiken, Unsicherheit von Angebot und Nachfrage, Zeitrechnung, Elastizität, Besteuerung usw.
Im vierten Kapitel „Finanzrisikomanagement“ theoretische Basis Finanzielles Risikomanagement auf Basis von Methoden der Finanz- und Versicherungsmathematik. Es wird eine Klassifizierung der finanziellen Risiken vorgestellt, wobei die wichtigsten inhärenten Parameter berücksichtigt werden finanzielle Risiken und unter Verwendung der vorgeschlagenen mathematischen Methoden werden analytische Abhängigkeiten für deren Bewertung angegeben. Auf diese Weise können Sie eine vergleichende quantitative Analyse der Risiken durchführen und auf dieser Grundlage die effektivsten Risikomanagementmethoden auswählen.
Im fünften Kapitel „ Quantitative Bewertungen„Ökonomisches Risiko unter Bedingungen der Unsicherheit“ erörtert Methoden zur effektiven Entscheidungsfindung unter Bedingungen der Unsicherheit unter Verwendung verschiedener Leistungskriterien. Es werden multikriterielle Probleme bei der Auswahl effektiver Lösungen untersucht. Wir betrachten einen Nähbetrieb, für den unter Unsicherheitsbedingungen das optimale Produktionsvolumen ausgewählt und das Funktionieren des Betriebes in einer Risikosituation untersucht wird.
Das sechste Kapitel „Eine optimale Entscheidung unter Risikobedingungen treffen“ widmet sich der Darstellung probabilistischer und statistischer Methoden zur effektiven Entscheidungsfindung und Auswahl der optimalen Lösung mithilfe von Konfidenzintervallen. Berücksichtigt wird das Problem der Auswahl der optimalen Anzahl von Arbeitsplätzen in einem Friseursalon unter Berücksichtigung des Servicerisikos. Mithilfe der „Entscheidungsbaum“-Methode werden die Probleme der Optimierung der Markteintrittsstrategie, der Gewinnmaximierung aus Aktien und der Auswahl des optimalen Projekts für den Umbau einer Textilreinigungsfabrik betrachtet. Das Material zur Entstehung von Risiken bei der Festlegung der Mission und Ziele des Unternehmens wird angesprochen. Untersucht werden die Aktivitäten eines Unternehmens zur Dekoration und Gestaltung von Räumlichkeiten, eines Unternehmens zum Backen von Backwaren und deren anschließendem Verkauf sowie eines Schönheitssalons unter Risikobedingungen.
Das siebte Kapitel „Management von Investitionsprojekten unter Risikobedingungen“ vermittelt die Grundkonzepte von Investitionsprojekten, deren Analyse und Bewertung und liefert Investitionsrisiken. Untersucht Investitionen in ein Wertpapierportfolio, dessen Zweck darin besteht, ein effektives Portfolio aus einer Kombination risikofreier und risikoreicher Vermögenswerte zu bilden. Es werden Methoden zur Analyse der Wirtschaftlichkeit eines Investitionsvorhabens und eine vergleichende Finanzanalyse von Investitionsvorhaben vorgestellt. Die Methodik zur Berücksichtigung von Projektrisiken wird betrachtet und praktische Empfehlungen für deren Management gegeben.
Das achte Kapitel „Tourismusrisikomanagement“ widmet sich den Arten und Formen sowie der Dynamik der Tourismusentwicklung in Russland. Berücksichtigt werden die Unsicherheitsfaktoren in der Entwicklung des Tourismus und die mit touristischen Aktivitäten verbundenen Risiken sowie deren Einstufung. Es werden die wirtschaftlichen Auswirkungen des Tourismus und die Besonderheiten der Managemententscheidungen untersucht. Es wird eine Analyse der Aktivitäten der Organisation durchgeführt, die touristische Dienstleistungen unter Risikobedingungen erbringt.
Das neunte Kapitel „Risikomanagement von Hotels und Restaurants“ untersucht Entwicklungsfaktoren, Merkmale und Besonderheiten des Gastgewerbes, Risiken im Gastgewerbe und deren Management. Es werden Empfehlungen zur Reduzierung und Bewältigung von Risiken im Gastgewerbe gegeben.
Im zehnten Kapitel „Grundlegende Methoden und Möglichkeiten zur Reduzierung wirtschaftlicher“ Risiken werden ökonomische Instrumente zur Risikoreduzierung auf Basis mathematischer Modellierung untersucht: Diversifikation, Versicherung, Absicherung durch Termin- und Terminkontrakte, Swaps und Optionen etc. und auch fasst Methoden zur Verbesserung des Risikomanagements zusammen, die darauf abzielen, ihr Risikoniveau zu senken und die Rentabilität zu steigern. Die Wirksamkeit der Risikomanagementmethoden wird bewertet.
Kapitel elf „Verhaltenspsychologie und Beurteilung des Entscheidungsträgers“ widmet sich der Untersuchung und Systematisierung des Einflusses psychologischer Faktoren auf die Verhaltensprobleme von Marktteilnehmern und der Bildung von Empfehlungspaketen für das Risikomanagement und die Auswahl wirksamer Lösungen . Werden in Betracht gezogen Konfliktsituationen und die Rolle des Managers bei riskanten Entscheidungen.
Am Ende des Lehrbuchs „Risikotheorie und Modellierung von Risikosituationen“ finden sich zu jedem Kapitel Fragen zur Wiederholung und Selbstkontrolle.
Inhalt des Lehrbuchs

STELLUNG UND ROLLE WIRTSCHAFTLICHER RISIKEN BEI DER VERWALTUNG DER AKTIVITÄTEN VON ORGANISATIONEN
1.1. Organisationen, Unternehmenstypen, ihre Merkmale und Ziele
1.2. Der Platz und die Rolle von Risiken in der Wirtschaftstätigkeit

• 1.2.1. Definition und Wesen von Risiken
• 1.2.2. Management von Risiken
• 1.2.3. Risikoklassifizierung
• 1.2.4. System der Unsicherheiten

• 1.3.1. Managementtätigkeiten
• 1.3.2. Risikomanagement
• 1.3.3. Risikomanagementprozess
• 1.3.4. Mathematische Methoden zur Bewertung wirtschaftlicher Risiken

• 3.2.1. Die Beziehung zwischen Marktgleichgewicht und kommerziellem Risiko
• 3.2.2. Der Einfluss von Marktgleichgewichtsfaktoren auf Änderungen des kommerziellen Risikos
• 3.2.3. Modellierung des Prozesses zur Erreichung des Gleichgewichts
• 3.2.4. Die Auswirkungen von Nachfrageänderungen auf die Höhe des kommerziellen Risikos
• 3.2.5. Die Auswirkungen von Angebotsänderungen auf den Grad des kommerziellen Risikos
• 3.2.6. Konstruktion von Abhängigkeiten zwischen Nachfrage und Angebot

• 4.1.1. Klassifizierung finanzieller Risiken
• 4.1.2. Zusammenhang zwischen finanzieller und operativer Hebelwirkung und Gesamtrisiko
• 4.1.3. Entwicklungsrisiken

• 4.2.1. Arten von Zinsrisiken
• 4.2.2. Operationen mit Interesse
• 4.2.3. Durchschnittliche Prozentsätze
• 4.2.4. Variabler Zinssatz
• 4.2.5. Zinsrisiken
• 4.2.6. Zinsrisiko von Anleihen

• 4.3.1. Äquivalente Streams
• 4.3.2. Zahlungsströme

• 4.4.1. Anlagerisiken
• 4.4.2. Renditen für riskante Vermögenswerte
• 4.4.3. Barwert
• 4.4.4. Renten- und Sparfonds
• 4.4.5. Investitionsbewertung
• 4.4.6. Riskante Investitionszahlungen
• 4.4.7. Zeitrabatt

• 4.5.1. Faktoren, die zu Kreditrisiken beitragen
• 4.5.2. Kreditrisikoanalyse
• 4.5.3. Techniken zur Reduzierung von Kreditrisiken
• 4.5.4. Kredit-Zahlungen
• 4.5.5. Ansammlung und Zahlung von Zinsen für einen Verbraucherkredit
• 4.5.6. Kreditgarantien

• 4.7.1. Zusammenhang zwischen Zinssatz und Inflationsrate
• 4.7.2. Inflationsprämie
• 4.7.3. Der Einfluss der Inflation auf verschiedene Prozesse zur Inflationsreduzierung

• 4.8.1. Währungsumrechnung und Zinsabgrenzung
• 4.8.2. Wechselkurse im Zeitverlauf
• 4.8.3. Währungsrisiken reduzieren

• 4.9.1. Wechselkursrisiken
• 4.9.2. Auswirkungen von Ausfall- und Steuerrisiken
• 4.9.3. Maximierung des Vermögenswerts

• 5.2.1. Konzept des Spiels mit der Natur
• 5.2.2. Gegenstand der Spieltheorie. Grundlegendes Konzept

• 5.3.1. Garantiertes Ergebniskriterium
• 5.3.2. Kriterium des Optimismus
• 5.3.3. Kriterium des Pessimismus
• 5.3.4. Savages Minimax-Risikokriterium
• 5.3.5. Hurwitz' verallgemeinertes Maximin-Kriterium (Pessimismus – Optimismus).

• 5.5.1. Multikriterielle Probleme
• 5 5 2. Pareto-Optimalität
• 5.5.3. Auswählen von Lösungen bei Vorhandensein multikriterieller Alternativen

• 5.7.1. Oberer und niedrigerer Preis des Spiels
• 5.7.2. Ein Matrixspiel auf ein lineares Programmierproblem reduzieren
• 5.7.3. Auswahl des optimalen Produktsortiments

• 6.5.1. Entscheidungsbaum
• 6.5.2. Optimierung Ihrer Go-to-Market-Strategie
• 6.5.3. Gewinnmaximierung aus Aktien
• 6.5.4. Auswahl des optimalen Projekts für den Umbau einer Textilreinigungsfabrik

• 6.6.1. Auswahl der optimalen Lösung anhand statistischer Schätzungen
• 6.6.2. Normalverteilung
• 6.6.3. Risikokurve
• 6.6.4. Auswahl der optimalen Lösung mithilfe von Konfidenzintervallen
• 6.6.5. Produktionskostenprognosemodell

• 6.8.1. Innendekorations- und Designunternehmen
• 6.8.2. Ein Unternehmen zum Backen von Backwaren und deren anschließendem Verkauf
• 6.8.3. Schönheitssalon

• 7.1.1. Grundkonzepte von Investitionsprojekten
• 7.1.2. Analyse und Bewertung von Investitionsprojekten
• 7.1.3. Risiken von Investitionsprojekten

• 7.3.1. Anlageverwaltungsprozess
• 7.3.2. Diversifiziertes Portfolio
• 7.3.3. Risiken, die mit der Anlage in ein Wertpapierportfolio verbunden sind
• 7.3.4. Praktische Empfehlungen zum Aufbau eines Anlageportfolios

• 7.4.1. Analyse der damit verbundenen Risikofaktoren
• 7.4.2. Vorläufige Beurteilung und Auswahl von Unternehmen
• 7.4.3. Beurteilung der finanziellen Lage eines Unternehmens als Investitionsobjekt
• 7.4.4. Beispiele für Analysen anhand von Finanzkennzahlen
• 7.4.5. Beurteilung der Entwicklungsperspektiven der Organisation
• 7.4.6. Vergleichende Finanzanalyse von Investitionsprojekten
• 7.4.7. Analyse von Organisationsbefragungsmethoden vor Ort

• 7.5.1. Modell zur Projektrisikobewertung
• 7.5.2. Beim Investieren das Risiko berücksichtigen
• 7.5.3. Praktische Schlussfolgerungen zum Management riskanter Investitionsprojekte

• 8.1.1. Entwicklung des Tourismus in Russland
• 8.1.2. Arten und Formen des Tourismus
• 8.1.3. Merkmale des Tourismus – als Faktoren der Entwicklungsunsicherheit

• 8.2.1. Reisemotivation
• 8.2.2. Auswirkungen des Tourismus

• 8.3.1. Einflussfaktoren auf Tourismus und Tourismusökonomie
• 8.3.2. Klassifizierung touristischer Risiken

• 9.4.1. Risiko-Einschätzung
• 9.4.2. Risiken von Investitionsprojekten
• 9.4.3. Reduzierung von Risiken im Gastgewerbe

• 10.1.1. Diagramm des Risikomanagement-Prozesses
• 10.1.2. Beispiele für Risiken
• 10.1.3. Auswahl von Risikomanagementtechniken

• 10.3.1. Das Wesen der Versicherung
• 10.3.2. Hauptmerkmale von Versicherungsverträgen
• 10.3.3. Berechnung von Versicherungstransaktionen
• 10.3.4. Versicherungsvertrag
• 10.3.5. Vor- und Nachteile einer Versicherung

• 10.4.1. Risikomanagementstrategien
• 10.4.2. Grundlegendes Konzept
• 10.4.3. Forward- und Futures-Kontrakte
• 10.4.4. Wechselkursabsicherung
• 10.4.5. Hauptaspekte des Risikos
• 10.4.6. Wechselkursabsicherung mittels Swap
• 10.4.7. Optionen
• 10.4.8. Versicherung oder Absicherung
• 10.4.9. Cashflow-Synchronisierung
• 10.4.10. Absicherungsmodell
• 10.4.11. Messung der Absicherungseffektivität
• 10.4.12. Minimierung der Absicherungskosten
• 10.4.13. Korreliertes Sicherungsgeschäft

• 10.9.1. Risikofinanzierung
• 10.9.2. Beurteilung der Wirksamkeit des Risikomanagements

• 11.1.1. Psychologische Probleme des ökonomischen Persönlichkeitsverhaltens
• 11.1.2. Managementhandlungen eines Unternehmers im Dienstleistungssektor
• 11.1.3. Persönliche Einstellung zum Risiko
• 11.1.4. Intuition und Risiko

• 11.2.1. Nutzenfunktionsdiagramme
• 11.2.2. Erwartungsnutzentheorie
• 11.2.3. Berücksichtigung der Risikoeinstellung des Entscheidungsträgers
• 11.2.4. Gruppenentscheidung

• 11.3.1. Perspektiventheorie
• 11.3.2. Rationaler Ansatz zur Entscheidungsfindung
• 11.3.3. Asymmetrie der Entscheidungsfindung
• 11.3.4. Verhaltensinvarianz
• 11.3.5. Die Rolle von Informationen bei der Entscheidungsfindung

• 11.5.1. Entscheidungsfindung unter Risikobedingungen
• 11.5.2. Anforderungen an den Entscheider
• 11.5.3. Grundsätze zur Beurteilung der Wirksamkeit von Entscheidungen von Entscheidungsträgern