Qualitative Methoden der Risikoanalyse

Nachdem alle möglichen Risiken für ein bestimmtes Projekt identifiziert wurden, muss die Machbarkeit von Investitionen, Entwicklung und Arbeiten an diesem Projekt ermittelt werden. Hierzu wird eine Analyse der Risiken des Investitionsprojekts durchgeführt.

Alle möglichen und theoretisch vorgeschlagenen Methoden der Risikoanalyse können bedingt in qualitative und quantitative Ansätze unterteilt werden. Ein qualitativer Ansatz beinhaltet neben der Identifizierung von Risiken die Identifizierung von Quellen und Ursachen ihres Auftretens sowie eine Kostenschätzung der Folgen. Die Hauptmerkmale des qualitativen Ansatzes sind: die Identifizierung einfacher Risiken für das Projekt, die Bestimmung abhängiger und unabhängiger Risiken sowohl voneinander als auch von externen Faktoren und die Bestimmung, ob die Risiken vermeidbar sind oder nicht.

Mit Hilfe einer qualitativen Analyse werden alle Risikofaktoren ermittelt, die auf die eine oder andere Weise die Verluste oder Verluste des Unternehmens sowie die Wahrscheinlichkeit und den Zeitpunkt ihres Auftretens mit sich bringen. Für das schlimmste Szenario der Projektentwicklung wird der maximale Betrag der Verluste des Unternehmens berechnet.

Im qualitativen Ansatz werden folgende Risikoanalysemethoden unterschieden: die Methode der Expertenbewertung; Kosten-Zweckmäßigkeits-Methode; Methode der Analogien.

Expertenbewertungsmethode.

Die Expertenbewertungsmethode umfasst drei Hauptkomponenten. Erstens basiert die intuitiv-logische Analyse des 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 ist diese Phase, die Erteilung von Entscheidungen zur Beurteilung von Sachverständigen, der letzte Teil der Arbeit des Sachverständigen. Die Experten treffen eine Entscheidung über die Zweckmäßigkeit der Arbeit mit dem Projekt, das sie untersuchen, und schlagen eine Bewertung der erwarteten Ergebnisse für verschiedene Szenarien der Projektentwicklung vor. Die dritte Stufe, die letzte für die Expertenbewertungsmethode, ist die Verarbeitung aller Lösungsergebnisse. Um eine endgültige Bewertung zu erhalten, sollten alle erhaltenen Bewertungen von Experten verarbeitet und eine allgemeine, relativ objektive Bewertung und eine Entscheidung bezüglich eines bestimmten Projekts festgelegt werden.

Experten werden gebeten, einen Fragebogen mit einer detaillierten Liste der mit dem analysierten Projekt verbundenen Risiken auszufüllen, in dem sie die Wahrscheinlichkeit der von ihnen identifizierten Risiken in einem bestimmten Maßstab bestimmen müssen. Die gebräuchlichsten Methoden zur Risikobewertung durch Experten umfassen die Delphi-Methode, die Bewertungsmethode, das Ranking, den paarweisen Vergleich und andere.

Die Delphi-Methode ist eine der Methoden zur Beurteilung von Experten, die eine schnelle Suche nach Lösungen ermöglicht, unter denen anschließend die beste Lösung ausgewählt wird. Die Anwendung dieser Methode ermöglicht es, Widersprüche zwischen Experten zu vermeiden und unabhängige Einzelentscheidungen zu treffen, ohne die Kommunikation zwischen Experten während der Umfrage. Die Experten erhalten einen Fragebogen, zu dessen Fragen sie unabhängige, maximal objektive und angemessene Bewertungen abgeben müssen. Auf der Grundlage der ausgefüllten Fragebögen wird die Entscheidung jedes Experten analysiert, die vorherrschende Meinung, extreme Urteile werden so klar wie möglich offengelegt, zugängliche und begründete Entscheidungen usw. Anschließend können Experten ihre Meinung ändern. Die gesamte Operation wird normalerweise in 2-3 Runden durchgeführt, bis die Meinungen der Experten übereinstimmen, was das Endergebnis der Studie sein wird.

Die Methode zur Bewertung der Risikobewertung basiert auf einem verallgemeinerten Indikator, der von einer Reihe privater, fachmännisch bewerteter Risikoindikatoren bestimmt wird. Es besteht aus folgenden Schritten:

• 1) Bestimmung von Faktoren, die das Auftreten von Risiken beeinflussen;
• 2) die Wahl eines verallgemeinerten Indikators und einer Reihe bestimmter Kriterien, die den Grad des Risikos für jeden der Faktoren charakterisieren;
• 3) Erstellung eines Systems von Gewichtungsfaktoren und einer Bewertungsskala für jeden Indikator (Faktor);
• 4) Integrale Bewertung des allgemeinen Kriteriums des Grads der Projektrisiken;
• 5) Entwicklung von Empfehlungen für das Risikomanagement.

Die Rangfolge impliziert die Anordnung von Objekten in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge einer inhärenten Eigenschaft. Mit dem Ranking können Sie aus den untersuchten Faktoren die wichtigsten auswählen. Das Ergebnis des Rankings ist das Ranking.

Wenn da ist n Objekte, dann erhält jedes Objekt als Ergebnis seiner Rangfolge durch den j-ten Experten eine Schätzung x ij - den Rang, den der j-te Experte dem i-ten Objekt zuschreibt. Die x ij-Werte reichen von 1 bis n. Der Rang des wichtigsten Faktors ist eins, der niedrigste Wert ist die Zahl n. Die Rangfolge des j-ten Experten ist eine Folge von Rängen x 1j, x 2j,…, x nj.

Diese Methode ist einfach zu implementieren. Bei der Bewertung einer großen Anzahl von Parametern stehen Experten jedoch vor der Schwierigkeit, eine Rangfolge zu erstellen, da viele komplexe Korrelationen gleichzeitig berücksichtigt werden müssen.

Die paarweise Vergleichsmethode ist die Ermittlung der am meisten bevorzugten Objekte beim Vergleich aller möglichen Paare. In diesem Fall besteht nicht wie bei der Rangfolge die Notwendigkeit, alle Objekte zu ordnen. Es ist erforderlich, in jedem der Paare ein signifikanteres 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 unbedeutenden Unterschieden in den Parametern durchgeführt werden (wenn es praktisch unmöglich ist, sie zu klassifizieren, und sie werden zu einem einzigen zusammengefasst).

Bei Verwendung der Methode eine Matrix der Größe nxnwo n - die Anzahl der verglichenen Objekte. Beim Vergleichen von Objekten wird die Matrix wie folgt mit Elementen a ij gefüllt (ein anderes Füllschema kann vorgeschlagen werden):

Mit der Summe (pro Zeile) können Sie in diesem Fall die relative Bedeutung von Objekten beurteilen. Das Objekt, für das der Betrag am größten ist, kann als das wichtigste (signifikante) erkannt werden.

Die Summierung kann durch Spalten () erfolgen. Der wichtigste Faktor ist dann der Faktor mit der geringsten Anzahl von Punkten.

Die Expertenanalyse besteht darin, den Grad der Risikoauswirkung anhand von Expertenbewertungen von Spezialisten zu bestimmen. Der Hauptvorteil dieser Methode ist die Einfachheit der Berechnungen. Es ist nicht erforderlich, genaue Basisdaten zu erfassen und teure und Softwaretools zu verwenden. Die Höhe des Risikos hängt jedoch vom Wissen der Experten ab. Der Nachteil ist auch die Schwierigkeit, unabhängige Experten anzuziehen, und die Subjektivität ihrer Bewertungen. Zur Klarheit und Objektivität der Ergebnisse kann diese Methode in Verbindung mit anderen quantitativen Methoden (objektiver) verwendet werden.

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

Die Kostenrelevanz- oder Machbarkeitsanalyse basiert auf der Annahme, dass bestimmte Faktoren (oder einer von ihnen) die Ursache für die Kostenüberschreitungen im Projekt sind. Diese Faktoren umfassen:

• · Anfängliche Unterschätzung der Gesamtkosten des Projekts oder seiner einzelnen Phasen und Komponenten;
• · Änderungen der Designgrenzen aufgrund unvorhergesehener Umstände;
• · Der Unterschied in der Produktivität von Maschinen und Mechanismen gegenüber dem vom Projekt bereitgestellten;
• · Eine Erhöhung der Projektkosten im Vergleich zum Original aufgrund von Inflation oder Änderungen der Steuergesetzgebung.

Um die Analyse durchzuführen, wird zunächst eine Detaillierung aller oben genannten Faktoren durchgeführt und anschließend für jede Option für ihre Entwicklung eine vorläufige Liste möglicher Erhöhungen der Projektkosten erstellt. Der gesamte Prozess der Projektumsetzung ist in Phasen unterteilt. Auf dieser Grundlage ist auch der Finanzierungsprozess für die Entwicklung und Durchführung des Projekts in Phasen unterteilt. Die Finanzierungsphasen sind jedoch an Bedingungen geknüpft, da während der Entwicklung und Entwicklung des Projekts einige Änderungen vorgenommen werden können. Durch die schrittweise Investition von Mitteln kann der Investor die Arbeit an dem Projekt genau überwachen und im Falle eines Anstiegs der Risiken die Finanzierung entweder einstellen oder aussetzen oder bestimmte Maßnahmen zur Kostensenkung ergreifen.

Unter den qualitativen Methoden der Risikoanalyse ist auch die Analogiemethode weit verbreitet. Die Hauptidee dieser Methode besteht darin, andere Projekte zu analysieren, die dem in der Entwicklung befindlichen ähnlich sind. Auf der Grundlage derselben riskanten Projekte werden mögliche Risiken analysiert, die Gründe für ihr Auftreten, die Folgen des Einflusses von Risiken und die Folgen der Auswirkungen ungünstiger externer oder interner Faktoren auf das Projekt untersucht. Anschließend werden die erhaltenen Informationen auf ein neues Projekt projiziert, mit dem Sie alle maximal möglichen potenziellen Risiken identifizieren können. Die Informationsquelle können die Zuverlässigkeitsbewertungen von Design-, Vertrags-, Investitions- und anderen Unternehmen sein, die regelmäßig von westlichen Versicherungsunternehmen veröffentlicht werden, Analysen der Entwicklung der Nachfrage nach bestimmten Produkten, Preise für Rohstoffe, Kraftstoff, Land usw.

Die Komplexität dieser Analysemethode ist die schwierige Grundlage für das genaueste Analogon, da es keine formalen Kriterien gibt, die den Grad der Ähnlichkeit von Situationen genau bestimmen. Aber selbst bei der Auswahl des richtigen Analogons wird es in der Regel schwierig, die richtigen Voraussetzungen für die Analyse zu formulieren, eine vollständige und realitätsnahe Reihe von Szenarien für einen Projektfehler. Der Grund dafür ist, dass es nur sehr wenige oder keine vollständig identischen Projekte gibt. Jedes untersuchte Projekt hat seine eigenen individuellen Merkmale und Risiken, die je nach Originalität des Projekts miteinander verbunden sind. Daher ist es nicht immer möglich, die Ursache eines bestimmten Risikos absolut genau zu bestimmen.

Eine kurze Beschreibung der Kostensenkungsmethode und der Analogiemethode zeigt, dass sie besser geeignet sind, mögliche Risikosituationen für ein bestimmtes Projekt zu identifizieren und zu beschreiben, als selbst eine relativ genaue Einschätzung der Risiken eines Investitionsprojekts zu erhalten.

Quantitative Risikoanalysemethode

Um die Risiken von Investitionsprojekten zu bewerten, werden am häufigsten folgende quantitative Analysemethoden verwendet:

• 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 Funktionsbedingungen verwendet. Die resultierenden Projektindikatoren sind normalerweise Leistungsindikatoren (NPV, IRR, PI, PP) oder jährliche Projektindikatoren (Nettogewinn, kumulierter Gewinn). Die Sensitivitätsanalyse ist in mehrere aufeinanderfolgende Stufen unterteilt:

• Die Basiswerte der resultierenden Indikatoren werden festgelegt, die Verbindung zwischen den Anfangsdaten und den resultierenden
• Die wahrscheinlichsten Werte der Anfangsindikatoren sowie der Bereich ihrer Änderungen werden berechnet (in der Regel innerhalb von 5-10%).
• Die wahrscheinlichsten Werte der resultierenden Indikatoren werden bestimmt (berechnet)
• Die anfänglich untersuchten Parameter werden wiederum innerhalb des erhaltenen Bereichs neu berechnet, neue Werte der resultierenden Parameter werden erhalten
• · Die Anfangsparameter werden nach ihrem Einfluss auf die resultierenden Parameter eingestuft. Sie werden daher nach dem Grad des Risikos gruppiert.

Der Grad der Exposition des Investitionsprojekts gegenüber dem entsprechenden Risiko und die Sensitivität des Projekts für jeden Faktor wird durch Berechnung des Elastizitätsindikators bestimmt, der das Verhältnis der prozentualen Änderung des resultierenden Indikators zur Änderung des Parameterwerts um ein Prozent darstellt.

Wo: E - Elastizitätsindex

NPV 1 - der Wert des Basisindikators

NPV 2 - Wert des resultierenden Indikators bei Änderung des Parameters

X 1 - Basiswert des variablen Parameters

X 2 - geänderter Wert des variablen Parameters

Je höher der Elastizitätsindex ist, desto empfindlicher reagiert das Projekt auf Änderungen dieses Faktors und desto stärker ist das Projekt dem entsprechenden Risiko ausgesetzt.

Die Sensitivitätsanalyse kann auch grafisch durchgeführt werden, indem die Abhängigkeit des resultierenden Indikators von der Änderung des untersuchten Faktors aufgetragen wird. Die Empfindlichkeit des Barwertwerts gegenüber einer Änderung des Faktors ändert sich mit der Steigung der Abhängigkeit, je größer der Winkel, desto empfindlicher die Werte und desto größer das Risiko. Am Schnittpunkt der direkten Antwort mit der Abszissenachse wird der Wert des Parameters in Prozent angegeben, ab dem das Projekt unwirksam wird.

Danach werden auf der Grundlage der Berechnungen alle erhaltenen Parameter nach dem Signifikanzgrad (hoch, mittel, niedrig) eingestuft und eine "Sensitivitätsmatrix" erstellt, mit deren Hilfe die Faktoren identifiziert werden, die für ein Investitionsprojekt am riskantesten und am wenigsten riskant sind.

Unabhängig von den mit der Methode verbundenen Vorteilen - der Objektivität und Klarheit der erzielten Ergebnisse - gibt es auch erhebliche Nachteile - wird eine Änderung eines Faktors isoliert betrachtet, während in der Praxis alle wirtschaftlichen Faktoren auf den einen oder anderen Grad korrelieren.

Skriptmethode

Die Szenariomethode enthält eine Beschreibung aller möglichen Bedingungen für die Projektumsetzung (entweder in Form von Szenarien oder in Form eines Systems von Beschränkungen der Werte der Hauptprojektparameter) sowie eine Beschreibung möglicher Ergebnisse und Leistungsindikatoren. Diese Methode besteht wie alle anderen auch aus bestimmten aufeinander folgenden Stufen:

• Es werden mindestens drei mögliche Szenarien erstellt: pessimistisch, optimistisch, realistisch (oder das wahrscheinlichste oder durchschnittlichste)
• Erste Informationen zu Unsicherheitsfaktoren werden in Informationen über die Wahrscheinlichkeit einzelner Umsetzungsbedingungen und bestimmte Leistungsindikatoren umgewandelt

Basierend auf den erhaltenen Daten wird ein Indikator für die Wirtschaftlichkeit des Projekts ermittelt. Wenn die Wahrscheinlichkeiten des Auftretens eines bestimmten Ereignisses, die sich im Szenario widerspiegeln, genau bekannt sind, wird der erwartete integrale Effekt des Projekts mithilfe der mathematischen Erwartungsformel berechnet:

Wobei: Der Kapitalwert ist der integrale Effekt bei der Umsetzung des i-ten Szenarios

pi ist die Wahrscheinlichkeit dieses Szenarios

In diesem Fall wird das Risiko einer Projektineffizienz (Re) als Gesamtwahrscheinlichkeit der Szenarien (k) geschätzt, in denen die erwartete Projekteffizienz (NPV) negativ wird:

Der durchschnittliche Schaden aus der Durchführung des Projekts im Falle seiner Ineffizienz (Ue) wird durch die Formel bestimmt:

Der Hauptnachteil der Szenarioanalysemethode besteht darin, dass nur wenige mögliche Ergebnisse für ein Investitionsprojekt berücksichtigt werden. In der Praxis ist die Anzahl der möglichen Ergebnisse jedoch nicht begrenzt.

PERT-Analysemethode (Programmevaluierungs- und Überprüfungstechnik)

Eine der Methoden der Szenarioanalyse ist die PERT-Analysemethode (Programmevaluierungs- und Überprüfungstechnik). Die Hauptidee dieser Methode ist, dass bei der Entwicklung eines Projekts drei Projektparameter festgelegt werden - optimistisch, pessimistisch und am wahrscheinlichsten. Die erwarteten Werte werden dann nach folgender Formel berechnet:

Erwarteter Wert \u003d [Optimistischer Wert 4x wahrscheinlichster Wert + pessimistischer Wert] / 6

Die Koeffizienten 4 und 6 wurden empirisch basierend auf statistischen Daten aus einer großen Anzahl von Projekten erhalten. Basierend auf den Berechnungsergebnissen wird der Rest der Projektanalyse durchgeführt. 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 dann verschiedene Alternativen für die Entwicklung des Projekts aufweist. Wenn Sie jedem konstruierten Zweig des Projekts folgen, können Sie alle möglichen Phasen der Projektentwicklung verfolgen und dementsprechend den optimalsten und mit den geringsten Risiken auswählen. Diese Analysemethode ist in folgende Phasen unterteilt:

• Für jeden problematischen und mehrdeutigen Moment in der Entwicklung des Projekts werden Spitzen festgelegt und Zweige gebildet (mögliche Entwicklungspfade für Ereignisse).
• · Für jeden Lichtbogen werden die Wahrscheinlichkeit und mögliche Verluste in diesem Stadium durch die Expertenmethode bestimmt.
• Basierend auf allen erhaltenen Werten der Eckpunkte wird der wahrscheinlichste Wert des Kapitalwerts (oder eines anderen signifikanten Indikators für das Projekt) berechnet
• Die Wahrscheinlichkeitsverteilung wird analysiert

Die einzige Einschränkung und möglicherweise der Nachteil der Methode ist das obligatorische Vorhandensein einer angemessenen Anzahl von Projektentwicklungsoptionen. Der Hauptunterschied besteht in der Fähigkeit, alle das Projekt beeinflussenden Faktoren und Risiken vollständig und detailliert darzustellen. Die Methode wird insbesondere in Situationen eingesetzt, in denen Entscheidungen über die Projektumsetzung schrittweise getroffen werden und von zuvor getroffenen Entscheidungen abhängen. Daher bestimmt jede Entscheidung wiederum das Szenario für die weitere Entwicklung des Projekts.

Simulationsmodellierung (Monte-Carlo-Methode)

Die Risikoanalyse von Investitionsprojekten nach der Monte-Carlo-Methode kombiniert zwei zuvor untersuchte Methoden: Sensitivitätsanalyse und Szenarioanalyse. In der Simulation werden anstelle von Best- und Worst-Case-Szenarien Hunderte möglicher Kombinationen von Entwurfsparametern mithilfe eines Computers basierend auf ihrer Wahrscheinlichkeitsverteilung generiert. Jede erhaltene Kombination ergibt einen eigenen Barwert. Eine solche Berechnung ist nur mit speziellen Computerprogrammen möglich. Ein schrittweises Simulationsmodellierungsschema wird wie folgt erstellt:

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

Abbildung 1.3

Abbildung 1.4

Unter den Nachteilen dieser Methode der Risikomodellierung werden identifiziert:

• Das Vorhandensein korrelierter Parameter erschwert das Modell erheblich
• Die Art der Wahrscheinlichkeitsverteilung für den untersuchten Parameter kann schwierig zu bestimmen sein
• · Bei der Entwicklung realer Modelle kann es erforderlich sein, Spezialisten oder wissenschaftliche Berater von außerhalb einzubeziehen.
• · Die Untersuchung des Modells ist nur möglich, wenn Computer und spezielle Softwarepakete vorhanden sind.
• · Relative Ungenauigkeit der Ergebnisse im Vergleich zu anderen Methoden der numerischen Analyse.

Methode zur Anpassung des Abzinsungssatzes

Aufgrund der Einfachheit der Berechnungen ist die risikobereinigte Abzinsungsmethode in der Praxis am besten anwendbar. Diese Methode ist eine Anpassung an einen bestimmten Basisabzinsungssatz, der als risikofrei und minimal akzeptabel angesehen wird (z. B. die Grenzkapitalkosten für ein Unternehmen). Die Anpassung erfolgt wie folgt: Der Wert der erforderlichen Risikoprämie wird addiert, anschließend werden die Kriterien für die Wirksamkeit des Investitionsprojekts (NPV, IRR, PI) berechnet. Die Entscheidung über die Projekteffizienz erfolgt nach der Regel des ausgewählten Kriteriums. Je höher das Risiko, desto höher die Prämie.

Risikokorrekturen 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 Anmerkungen

1.4.2 Risikomanagementsystem

Kapitel 2. Modellierung des operationellen Risikomanagementprozesses von Kreditinstituten

2.1 Mathematische Problemstellung

2.2 Modellierung von Verlustbeträgen

2.3 Modellierung abhängiger Strukturen von Zufallsvariablen. Kopularfunktionen

2.4 Modellierung der Verlusthäufigkeit

2.5 Stochastisches Monte-Carlo-Modell der zufälligen Approximation

2.6 Berechnung der Höhe des Risikokapitals 66

Kapitel 3. Implementierung des Managementsystems für operationelle Risiken

3.1 Entwicklung und Implementierung eines operationellen Risikomanagementsystems

3.2 Berechnung der Höhe des Risikokapitals

3.3 Bewertung der Wirtschaftlichkeit und Nachhaltigkeit des Modells

Fazit

Liste der verwendeten Literatur

Anwendungen

Einführung

mathematisches operationelles Risiko wirtschaftlich

Die ökonomische und mathematische Modellierung befindet sich in einem Stadium, in dem ein qualitativer Sprung reif ist. Eine Vielzahl von Modellen hat sich auf der ganzen Welt angesammelt. Welchen Bereich der Wirtschaft wir auch nehmen, es gibt immer eine ganze Reihe von mathematischen, computergestützten, verbal-bedeutungsvollen Modellen, die auf die eine oder andere Weise damit zusammenhängen. Hunderte von wissenschaftlichen Zeitschriften veröffentlichen monatlich Beschreibungen neuer Modelle oder Modifikationen und Entwicklungen alter Modelle.

Alle von ihnen, obwohl sie Modelle der Wirtschaft genannt werden, sind tatsächlich Modelle eines ihrer Bereiche, erklären eine Sache. Jeder von ihnen trägt zum Wissenssystem über die Wirtschaft bei. Die Besonderheit des Prozesses des Verstehens und der menschlichen Erkenntnis komplexer Phänomene liegt in ihrer Vereinfachung und Reduktion auf ein einfaches Bild. Da das Wissen unendlich ist, sind der Erstellung von Modellen offenbar auch keine Grenzen gesetzt.

Im Rahmen der mathematischen Ökonomie stößt die Untersuchung komplexer wirtschaftlicher Mechanismen mit Hilfe formaler Mittel bereits auf erhebliche Schwierigkeiten. Die Modelle sind nicht mehr so \u200b\u200bschön und vollständig wie in den klassischen Fällen, obwohl sie die gebräuchlichsten oder wirtschaftlich gerechtfertigtesten Kombinationen einfacher Mechanismen betrachten.

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Die zur Bewertung der Rentabilität einer bestimmten Bankstrategie verwendeten Indikatoren, Methoden und Berechnungsmodelle sind Gegenstand neuer, sich dynamisch entwickelnder wissenschaftlicher Bereiche - Finanzmathematik und Finanzanalyse, die an der Schnittstelle zwischen moderner Finanztheorie und einer Reihe mathematischer Disziplinen wie Ökonometrie und Wahrscheinlichkeitstheorie gebildet wurden , mathematische Statistik, Operations Research, Theorie zufälliger Prozesse.

Das Hauptziel des Bankgeschäfts ist die Maximierung der Gewinne. Die Minimierung von Bankrisiken ist ebenfalls eine nahezu gleichwertige Aufgabe. Ein Rückgang der Rendite aus dem Bankgeschäft, eine schrumpfende Kundenbasis und ein Rückgang des Umsatzes auf Kundenkonten führen dazu, dass das Verhältnis zwischen dem Gewinn der Bank und ihren Betriebskosten äußerst ungünstig wird. So entsteht eine Situation, in der Banken gezwungen sind, nach Wegen zu suchen, um Kosten zu senken und Risiken zu minimieren. Dies wiederum zwingt die Banken, der Finanzanalyse und den Methoden zur Verwaltung ihrer Ressourcen besondere Aufmerksamkeit zu widmen.

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 hängt in gewissem Maße vom Verhalten der Partner ab. Eine dieser Regeln kann als Risikobereitschaft angesehen werden und die Möglichkeit ihrer Umsetzung bei ihren Aktivitäten berücksichtigen.

Eine der Hauptarten von Risiken für Kreditinstitute ist das operationelle Risiko, das durch die Unsicherheit des Staates und die Funktionsweise ihres internen und externen Umfelds verursacht wird. Verluste aus dem Eintreten von Ereignissen des operationellen Risikos können zu erheblichen direkten und indirekten Verlusten, zum Ruin des Unternehmens und sogar zum Tod führen. Die hochkarätigen Insolvenzen der letzten Jahre, die unter anderem durch Fehler in der Organisation des Managementsystems für operationelle Risiken verursacht wurden, zeigen das Ausmaß und die unzureichende Ausarbeitung der Fragen der Bewertung, Verhinderung und Minimierung von Verlusten aufgrund des Auftretens von Ereignissen im Zusammenhang mit operationellen Risiken. Das Fehlen repräsentativer statistischer Informationen, ein heterogenes und individuelles operationelles Risikoprofil für jedes Kreditinstitut macht es unmöglich, allgemein anerkannte Methoden und Modelle zur Messung und Steuerung finanzieller Risiken zu verwenden, die in der Theorie des Risikomanagements zur Analyse und Steuerung des operationellen Risikos verwendet werden.

Die Notwendigkeit, Kapital für das operationelle Risiko (einschließlich des operationellen Risikos bei der Berechnung der Kapitaladäquanzquote H1) zu reservieren, wurde für russische Geschäftsbanken bereits im August 2010 Realität, da dies die Entwicklungsstrategie des Bankensektors und die Politik der Zentralbank zur Einführung risikobasierter Ansätze bei der Kreditbewertung widerspiegelt Organisationen.

Die Aufgaben des Aufbaus eines wirksamen Systems zur Messung, Prognose und Minimierung des operationellen Risikos, das im Rahmen der Aktivitäten von Kreditinstituten entsteht, bestimmen somit die Relevanz der Studie.

Ziel der Studie ist es, Methoden und Modelle für das integrierte Management des operationellen Risikos von Kreditinstituten zu entwickeln. In Übereinstimmung mit diesem Ziel wurden in der Arbeit folgende Aufgaben festgelegt und gelöst:

1. Führen Sie eine Studie über vorhandene Modelle und Methoden der Analyse und des Finanzrisikomanagements in Bezug auf die Besonderheiten des operationellen Risikos durch.

2. Entwicklung einer umfassenden Klassifizierung von Ereignissen und Faktoren des operationellen Risikos unter Berücksichtigung der Besonderheiten der Aktivitäten von Kreditinstituten.

3. Entwickeln Sie die mathematischen Werkzeuge, die für die Analyse, Messung und das Management des operationellen Risikos erforderlich sind, einschließlich:

· Festlegung und Umsetzung der Aufgabe der mathematischen Modellierung zufälliger Prozesse des Auftretens von Verlusten unter Berücksichtigung des Einflusses von Korrelationen zwischen diesen;

· Entwicklung und programmgesteuerte Implementierung eines stochastischen Algorithmus zur Modellierung der Gesamtmenge der Verluste mit einer bestimmten Struktur von Abhängigkeiten und zur Berechnung der Höhe des Risikokapitals zur Deckung dieser Verluste (unter Berücksichtigung der Verfügbarkeit verschiedener Versicherungsschutz- und Risikomaßnahmen).

4. Entwicklung einer Softwareimplementierung zur Modellierung des Prozesses zur Steuerung des operationellen Risikos eines Kreditinstituts, um die Empfindlichkeit der implementierten Methoden gegenüber verschiedenen Störungen der Eingabeparameter zu bewerten.

5. Bestimmen Sie die Wirtschaftlichkeit des implementierten Modells für das operationelle Risikomanagement. Entwicklung von Richtlinien für die Organisation des Managementprozesses für operationelle Risiken in Kreditinstituten.

Gegenstand der Dissertation sind operationelle Risiken, die sich aus den laufenden Aktivitäten von Kreditinstituten ergeben. Gegenstand der Diplomforschung sind ökonomische und mathematische Methoden und Modelle des operationellen Risikomanagementprozesses als Bestandteil des Risikomanagementsystems eines Kreditinstituts.

Die theoretische und methodische Grundlage der Studie war die Arbeit einheimischer Wissenschaftler in den Bereichen Versicherungen, Finanz- und Versicherungsmathematik, Spieltheorie, Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematische Statistik, Extremwerttheorie, Zufallsprozesse, numerische Methoden, Risikomanagement.

Die wissenschaftliche Neuheit der Forschung besteht in der Entwicklung eines integrierten Ansatzes für das operationelle Risikomanagement, der auf der Synthese der folgenden Probleme der wirtschaftlichen und mathematischen Modellierung basiert: Analyse der Prozesse des Auftretens von Verlusten, Bewertung der Gesamtmenge der Verluste, Berechnung der Höhe des Risikokapitals, um diese abzudecken. Gegenstand des Schutzes sind die folgenden 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, die eine genauere Einschätzung des Ausmaßes des operationellen Risikos im Vergleich zu den bestehenden Berechnungsmethoden ermöglichen, wurde gestellt und gelöst.

2. Implementierte probabilistische Modellierung der Gesamtmenge der Verluste unter Berücksichtigung des Vorhandenseins von Korrelationen zwischen ihnen, die es ermöglicht, die Gesamtmenge der Verluste genauer zu bewerten und die geschätzte Menge des erforderlichen Risikokapitals zur Deckung dieser Verluste angemessen zu reduzieren.

3. Unter Berücksichtigung der Verfügbarkeit verschiedener Versicherungsprogramme und Risikomaßnahmen wurde eine Softwareimplementierung der stochastischen Modellierung der Summen zufälliger Prozesse (Verluste) mit einer vorgegebenen Struktur von Abhängigkeiten und der Berechnung des Kapitalbetrags entwickelt, um diese abzudecken. Die Empfindlichkeit der entwickelten Methoden gegenüber verschiedenen Störungen der Eingabeparameter wird geschätzt.

4. Die Wirtschaftlichkeit der Verwendung des entwickelten integrierten Modells des operationellen Risikomanagements in Kreditinstituten wurde im Vergleich zu bestehenden Methoden und Modellen zur Analyse und zum Management des operationellen Risikos (im Hinblick auf die Einsparung von Risikokapital) nachgewiesen.

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

Im zweiten Kapitel wird das Problem der mathematischen Modellierung der mit dem operationellen Risiko verbundenen Prozesse des Auftretens von Verlusten von Kreditinstituten gestellt und gelöst. Folgende mathematische Modelle wurden implementiert: Methoden zur Bewertung, Messung und Vorhersage des Gesamtbetrags der Gesamtverluste, Berechnung und kohärente Verteilung des Risikokapitalbetrags, ein Mechanismus zur Ergänzung der eigenen Daten durch Abbildung von Informationen über Verluste externer Organisationen unter Berücksichtigung der Auswirkungen der Zeitstruktur des Geldes und des Vorhandenseins einer Signifikanzschwelle bei der Modellierung die Höhe der Verluste. Im dritten Abschnitt des Kapitels werden die grundlegenden Fakten der Copula-Theorie angegeben, die für die Modellierung abhängiger stochastischer Prozesse erforderlich sind, und die Korrelationsmaße, die für monotone Transformationen unveränderlich sind. Ein Algorithmus zur stochastischen Modellierung von Zufallsprozessen mit bekannten Verteilungsfunktionen und einer vorgegebenen Abhängigkeitsstruktur unter Verwendung einer Gaußschen Kopula wurde implementiert. Unter Verwendung der Copula-Theorie wird ein Algorithmus zur Erzeugung abhängiger Prozesse implementiert, der die Häufigkeit des Auftretens von Verlusten simuliert. Abschnitt 2.5 beschreibt das im MATLAB-Paket entwickelte und implementierte stochastische Monte-Carlo-Modell zur Schätzung der Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Gesamtverluste eines Kreditinstituts für den allgemeinen Fall unter Verwendung der Gaußschen und Student-t-Copulas und der schnellen Fourier-Transformation. Dieses Modell bildete die Grundlage des AMA-Modells, dessen Ergebnisse im dritten Kapitel erörtert werden. Als Alternative zur Basel-II-VaR-Quantilfunktion zur Berechnung des Kapitals zur Deckung des operationellen Risikos schlägt Abschnitt 2.6 die Verwendung kohärenter Risikomaßnahmen vor. Es wird eine Maßnahme (Expected ShortFall - ES) betrachtet, die die Subadditivitätsbedingung erfüllt und es ermöglicht, Ergebnisse zu erzielen, die gegenüber verschiedenen extremen Verlustverteilungen widerstandsfähiger sind. Das Problem der kohärenten Verteilung des Risikokapitals zwischen den Tätigkeitsbereichen - und / oder Abteilungen des Kreditinstituts - wurde festgelegt und gelöst. Das Ergebnis ist, dass in Bezug auf die nichtatomare Spieltheorie das Prinzip der kohärenten Verteilung des Risikokapitals eindeutig durch den Aumann-Shapley-Vektor bestimmt werden kann, der immer existiert und zum Kern des Spiels gehört.

Im dritten Kapitel werden die Hauptphasen entwickelt - die Implementierung und Informationsunterstützung des integrierten Managementsystems für operationelle Risiken des Kreditinstituts. Die wichtigsten Punkte für die Erstellung interner Vorschriften und Methoden für den Prozess des Managements operationeller Risiken, die gemäß den Anforderungen der Zentralbank der Russischen Föderation und den Empfehlungen von Basel II einer obligatorischen Deckung unterliegen, werden angegeben. Neben der Berechnung quantitativer Indikatoren für das operationelle Risiko wird empfohlen, die qualitativen Indikatoren für das operationelle Risiko zu überwachen, die die Hauptbereiche der Aktivitäten des Kreditinstituts, die dem operationellen Risiko ausgesetzt sind, maximal charakterisieren. In Abschnitt 3.1 wurde ein umfassendes Indikatorensystem (KIR - Key Risk Indicators) für mittelständische Kreditinstitute entwickelt.

Als Demonstration der entwickelten quantitativen Methoden des Managements operationeller Risiken wird im zweiten Teil des dritten Kapitels eine vereinfachte Implementierung des AMA-Modells am Beispiel der Berechnung des CaR-Werts für eine durchschnittliche Kreditbank betrachtet. Der Vergleich der Risikokapitalwerte, die auf der Grundlage unterschiedlicher Ansätze und für unterschiedliche Risikomaßnahmen und Signifikanzniveaus berechnet wurden, wird durchgeführt. In Abschnitt 3.3 analysieren wir die Empfindlichkeit des implementierten Modells für verschiedene Störungen der Eingabeparameter. Die Bewertung der erwarteten wirtschaftlichen Auswirkungen der Implementierung der entwickelten Modelle und Methoden des operationellen Risikomanagements von Kreditinstituten im Vergleich zu bestehenden Ansätzen wird durchgeführt.

Abschließend werden die wichtigsten Ergebnisse und Schlussfolgerungen der Studie formuliert.

Kapitel 1. Analyse bestehender mathematischer Modelle der Bank

1.1 Einleitende Anmerkungen

Wie oben erwähnt, besteht das Hauptziel des Bankgeschäfts darin, die Gewinne zu maximieren. Die Minimierung von Bankrisiken ist ebenfalls eine nahezu gleichwertige Aufgabe. Dies bedeutet, dass die Politik einer Geschäftsbank auf einer gründlichen Bewertung und Simulation verschiedener Situationen beruhen sollte, einer Analyse vieler Faktoren, die die Höhe des Gewinns beeinflussen. Diese Faktoren bestimmen die Höhe des Bankrisikos. Die Aufgabe der Bank ist es, sie zu minimieren.

Bankrentabilität \u003d Kapitalrendite + Kapitalrendite:

wo ist das spezifische Gewicht der th und th Arten von Ressourcen,

DB - die Rentabilität der Bank,

KR - Kreditressourcen,

Zentralbank - Anlage in Wertpapieren.

Anleger kaufen Vermögenswerte wie Aktien, Anleihen oder Immobilien mit der Absicht, Erträge entweder aus dem Verkauf zu einem höheren Preis oder in Form von Dividenden, Kuponzinsen oder Annuitäten zu erzielen. Kreditgeber verleihen Geld in der Hoffnung, Zinserträge zu erzielen, wenn der Kreditnehmer den Kredit vollständig zurückzahlt. Kreditgeber und Investoren haben daher ein gemeinsames Ziel: Erträge oder Zinsen aus Investitions- oder Kreditaktivitäten zu erhalten.

Ein Rückgang der Rendite aus dem Bankgeschäft, eine schrumpfende Kundenbasis und ein Rückgang des Umsatzes auf Kundenkonten führen dazu, dass das Verhältnis zwischen dem Gewinn der Bank und ihren Betriebskosten äußerst ungünstig wird. So entsteht eine Situation, in der Banken gezwungen sind, nach Wegen zu suchen, um Kosten zu senken und Risiken zu minimieren. Dies wiederum zwingt die russischen Banken, der Finanzanalyse und den Methoden zur Verwaltung ihrer Ressourcen besondere Aufmerksamkeit zu widmen.

Die wichtigste Regel, auf der Entscheidungsstrategien in einem Geschäftsrisikoumfeld basieren:

Risiko und Rendite ändern sich in die gleiche Richtung: Je höher die Rendite, desto höher ist in der Regel das Risiko der Transaktion.

Wenn Banken zusätzliche Mittel aufnehmen möchten, müssen sie ihren Kunden nachweisen, dass sie das Risiko-Ertrags-Verhältnis vollständig berücksichtigen.

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

Unter den Bedingungen einer Planwirtschaft wurde das Verständnis von Risiko und Unsicherheit als integraler Bestandteil der sozioökonomischen Entwicklung als den wichtigsten wissenschaftlichen Kategorien, die eine umfassende Untersuchung erfordern, ausgeschlossen. Die Bildung von Marktbeziehungen in Russland und die entsprechenden wirtschaftlichen Mechanismen führten zur Rückkehr des Risikokonzepts in die Theorie und Praxis der Verwaltung wirtschaftlicher Objekte aller Ebenen und Eigentumsformen.

Besonderes Augenmerk wird auf die Modellierung von Bankprozessen im Ausland gelegt. Die Idee des Portfoliomanagements oder des End-to-End-Bilanzmanagements hat ihren Ursprung in der modernen Portfoliotheorie, die Mitte der 1950er Jahre entwickelt wurde. Die ersten Versuche, die moderne Portfoliotheorie auf das Bankwesen anzuwenden, wurden in Form von linearen und quadratischen Modellen der mathematischen Programmierung durchgeführt. Obwohl diese Modelle im klassischen Sinne ziemlich schlank waren, waren sie für den praktischen Gebrauch zu begrenzt und komplex. Ihr Hauptwert liegt in der Fähigkeit, das gesamte Bilanzmanagement zu durchdringen. Es ist nützlich, um zu verstehen, wie ein Bankportfolio und ein Risiko verwaltet werden.

Portfoliomanagementkonzepte werden anhand eines linearen Programmiermodells veranschaulicht. Um die Realität auf ein zweidimensionales Problem zu reduzieren, mussten wir natürlich die Problemstellung ernsthaft vereinfachen.

Stellen wir den Kontostand in der folgenden vereinfachten Form dar:

wo Zentralbank - Wertpapiere,

KR - Darlehen,

DV - Sichteinlagen,

SD - Termineinlagen,

K - Hauptstadt. 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 Darlehen werden mit P CB bzw. P cr bezeichnet. Die Kosten für die Gewinnung von Einlagen und Kapital werden mit Null angenommen. Daher ist das Einkommen oder der Gewinn der Bank Pr durch die Gleichung gegeben:

Wir werden auch eine Klassifizierung der analytischen Bankprogramme geben:

1. Ebene in der Organisationsstruktur der Bank: Top-Management, mittlere Ebene, Performer.

2. Die Art der analysierten Transaktion: Kredittransaktionen, Wertpapiere, Devisentransaktionen, andere Transaktionen.

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

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

1.2 Merkmale der Simulationsmodellierung von Bankprozessen

Die Notwendigkeit, Simulationsmodelle zu verwenden, ist hauptsächlich auf die Besonderheiten des russischen Marktes zurückzuführen. Eine Besonderheit des russischen Finanzmarktes ist seine "Subjektivität", die extreme Abhängigkeit von nichtwirtschaftlichen Faktoren und damit ein hohes Maß an 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 für die Organisation verschiedener Sektoren des Finanzmarktes (institutioneller Aspekt);

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

3. die Unmöglichkeit der Bilanzierung und Formalisierung aller Verbindungen, um ein wirtschaftliches und mathematisches Modell aufzubauen, das die Struktur des Finanzmarkts angemessen widerspiegelt (kognitiver Aspekt);

4. Unzugänglichkeit verlässlicher Informationen - Fehlen eines einzigen Informationsraums "Bank - Kunde - Finanzmarkt - Staat" (Informationsaspekt);

5. unzureichende Darstellung der tatsächlichen Finanzlage der Bank im Jahresabschluss (Bilanz usw.) und damit - mangelnde finanzielle Transparenz in der Bank (Rechnungslegungsaspekt). Die Verwendung traditioneller Mittel zur Unterstützung von Managemententscheidungen und Prognosen unter diesen Bedingungen ist schwierig, und umso wertvoller ist die Möglichkeit, die Simulationsmethode zu verwenden. Emelyanov A.A. Simulationsmodellierung im Risikomanagement. - SPB: St. Petersburg Engineering and Economic Academy, 2000. S.132.

Viele moderne Softwareprodukte sind speziell für die Prognose der Finanzmarktsituation konzipiert. Dazu gehören Tools zur technischen Analyse der Börse, Expertensysteme und Statistikpakete. Diese Produkte richten sich in erster Linie an Entscheidungsträger auf dem Staatsschuldenmarkt.

Die Praxis des Einsatzes von Prognosewerkzeugen von Banken und Investmentgesellschaften beim Handel am Wertpapiermarkt zeigt, dass die Prognose auch unter dem Gesichtspunkt eines Trends nicht immer zuverlässig ist. Einer der Gründe dafür ist der begrenzte Zeitraum statistischer Beobachtungen.

Die Simulation ist wiederum ein Werkzeug, mit dem alle Bereiche der Bankaktivitäten abgedeckt werden können: Kredit und Einlage, Aktien, Arbeit mit Devisenvermögen. Das Bank Simulation Model (MBM) sagt kein Marktverhalten voraus. Ihre Aufgabe ist es, die maximal mögliche Anzahl von Finanzfaktoren des externen Umfelds (Devisenmarkt, Wertpapiermarkt, Interbankenkredite usw.) zu berücksichtigen, um die finanzielle Entscheidungsfindung auf der Ebene des Leiters der Bank, des Finanzministeriums sowie des Aktiv- und Passivmanagementausschusses zu unterstützen.

In diesem Sinne ist der IMB in seinen Funktionen eng mit den entwickelten automatisierten Bankensystemen (ABS) westlichen Designs verbunden, die von großen internationalen Geschäftsbanken verwendet werden.

Durch Modellierungsprozesse in einer Bank können Sie die Registrierung von Bankgeschäften simulieren und die in der Transaktion enthaltenen Informationen berücksichtigen. Die Anwendung dieser Konstruktionsideologie ist nicht nur unter dem Gesichtspunkt der Nachahmung realer Finanzströme in der Bank, sondern auch unter dem Gesichtspunkt der praktischen Anwendbarkeit der Modellierungsergebnisse auf die Aktivitäten des Finanzmanagers der Bank völlig gerechtfertigt.

In der Tat stellt sich heraus, dass die Bilanz ein sekundäres Ergebnis der getroffenen Entscheidungen ist. Sowohl in der Praxis als auch in der IMB bewertet ein Manager bei der Entscheidung über ein Geschäft seine Risiken und Konsequenzen für die Bank nicht sofort, sondern während des gesamten Lebenszyklus des Geschäfts.

Simulationsmodelle sind ein wesentlicher Bestandteil des modernen Bankmanagements. Die Verwaltung von Vermögenswerten und Verbindlichkeiten sowie die Planung von Großgeschäften erfordern zuverlässige Analysemethoden.

Simulationssysteme werden häufig zur Analyse, Vorhersage und Untersuchung verschiedener Prozesse in verschiedenen Bereichen der Wirtschaft, Industrie und wissenschaftlichen Forschung eingesetzt, sowohl rein theoretisch als auch praktisch.

Die Verwendung solcher Systeme ist am effektivsten und gerechtfertigt für Langzeitprognosen und in Situationen, in denen es unmöglich oder schwierig ist, ein praktisches Experiment durchzuführen. Simulation ist eine Informationstechnologie, die mit einem Simulationsmodell arbeitet und es Ihnen ermöglicht, seine Parameter (daher die Effizienz) in einer beschleunigten Zeitskala zu bewerten.

Ein Simulationsmodell ist eine Software, mit der Sie die Aktivität eines komplexen Objekts simulieren können. Manchmal sind die simulierten Objekte so komplex und haben so viele Parameter, dass es möglicherweise zu lange dauert, ein Simulationsmodell in einer Standard-Programmiersprache auf hoher Ebene zu erstellen, um die Ergebnisse zu rechtfertigen. Emelyanov A.A. Simulationsmodellierung im Risikomanagement. - SPB: St. Petersburg Engineering and Economic Academy, 2000. S.24

Es gibt viele Aufgaben und Situationen, die den Einsatz von Simulationstechnologien erfordern. Dazu gehören das Modellieren von Bankenszenarien, das „Überprüfen“ bestimmter Entscheidungen, das Analysieren alternativer Strategien und vieles mehr. Ein qualifizierter Spezialist kann Dutzende typischer und spezifischer Aufgaben ausführen, die Analysetechniken erfordern. Dazu gehören sowohl klassische Bankplanungsaufgaben als auch Aufgaben zu Hause, z. B. die Koordinierung von Verpflichtungen und Einnahmen. Simulationsmodelle ermöglichen sowohl grobe Schätzungen als auch eine ausdrückliche Prüfung der getroffenen Entscheidungen sowie detaillierte numerische Vorhersagen und Berechnungen. Eine schnelle Situationsanalyse auf der Grundlage eines kompakten Modells mittlerer Komplexität ist eine wertvolle Gelegenheit für jeden Bankdirektor.

Simulationsmodelle ermöglichen es, die Aktivitäten aller Bereiche der Bank in einem Ganzen zu integrieren. Auf dieser Basis wird es möglich, das gesamte System der operativen und strategischen Planung einer Geschäftsbank effektiv zu organisieren. Durch die Verwendung von Streaming-Ansätzen werden Informationen über die Aktivitäten der Bank und ihrer Dienstleistungen präzise und leicht lesbar. Es eignet sich für quantitative und qualitative (aussagekräftige) Analysen. Ein Simulationsmodell, das auf einem der Expertenpakete basiert, ist ein verlässlicher Maßstab für das Management der Bank. Das Streaming-Bild der Aktivitäten der Bank erleichtert sowohl das operative Management als auch die langfristige Planung der Arbeit der Bank erheblich.

Simulationsmodelle können in die Basis des Expertenkomplexes einer Geschäftsbank eingebettet werden. In diesem Fall wird ein Simulationsmodell, das auf der Grundlage eines der Expertenpakete erstellt wurde, über Datenaustauschkanäle mit anderen speziellen Softwarepaketen und Datenbanktabellen verknüpft. Ein solcher Komplex kann in Echtzeit arbeiten. In Bezug auf seine Fähigkeiten kommt es großen, teuren Automatisierungssystemen für das Bankmanagement nahe.

Optimierungsmodelle, einschließlich multikriterieller Modelle, haben eine gemeinsame Eigenschaft: Es gibt ein bekanntes Ziel, das zu erreichen ist und bei dem es häufig um komplexe Systeme geht, bei denen es weniger um die Lösung von Optimierungsproblemen als vielmehr um die Erforschung und Vorhersage von Zuständen in Abhängigkeit von den gewählten Steuerungsstrategien geht. Und hier stehen wir vor den Schwierigkeiten, den vorherigen Plan umzusetzen. Sie sind wie folgt:

1. Ein komplexes System enthält viele Verbindungen zwischen Elementen.

2. Das reale System wird durch zufällige Faktoren beeinflusst, die analytisch nicht berücksichtigt werden können.

3. Die Möglichkeit, das Original mit dem Modell zu vergleichen, besteht nur zu Beginn und nach Anwendung des mathematischen Apparats, da die Zwischenergebnisse im realen System möglicherweise keine Analoga aufweisen. Emelyanov A.A. Simulationsmodellierung im Risikomanagement. -SPB: St. Petersburg Engineering and Economics Academy, 2000. S.58.

In Verbindung mit verschiedenen Schwierigkeiten bei der Untersuchung komplexer Systeme erforderte die Praxis eine flexiblere Methode, und es schien - Simulationsmodellierung.

In der Regel wird unter einem Simulationsmodell ein Komplex von Computerprogrammen verstanden, der die Funktionsweise einzelner Systemblöcke und die Regeln für die Interaktion zwischen ihnen beschreibt. Die Verwendung von Zufallsvariablen macht es erforderlich, wiederholte Experimente mit einem Simulationssystem (auf einem Computer) durchzuführen und anschließend die erhaltenen Ergebnisse statistisch zu analysieren. Ein sehr häufiges Beispiel für die Verwendung von Simulationsmodellen ist die Lösung eines Warteschlangenproblems mithilfe der Monte-Carlo-Methode.

Das Arbeiten mit einem Simulationssystem ist daher ein Experiment, das an einem Computer durchgeführt wird. Was sind die Vorteile?

1. größere Nähe zu einem realen System als mathematische Modelle;

2. Das Blockprinzip ermöglicht es, jeden Block zu überprüfen, bevor er in das Gesamtsystem aufgenommen wird.

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

Die aufgeführten Vorteile bestimmen die Nachteile:

1.Erstellen Sie ein Simulationsmodell länger, schwieriger und teurer.

2. Um mit dem Simulationssystem arbeiten zu können, muss ein für die Klasse geeigneter Computer vorhanden sein.

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

4. Das Erstellen eines Simulationsmodells erfordert eine eingehendere Untersuchung des realen Prozesses als das mathematische Modellieren. Emelyanov A.A. Simulationsmodellierung im Risikomanagement. -SPB: St. Petersburg Engineering and Economics Academy, 2000. S.79.

Es stellt sich die Frage: Kann Simulationsmodellierung Optimierungsmethoden ersetzen? Nein, ergänzt sie aber bequem. Ein Simulationsmodell ist ein Programm, das einen bestimmten Algorithmus implementiert, zur Steuerung der Steuerung, deren Optimierungsproblem zuerst gelöst wird.

Daher können weder ein Computer noch ein mathematisches Modell oder ein Algorithmus für seine Untersuchung separat ein ausreichend komplexes Problem lösen. Aber zusammen repräsentieren sie die Kraft, die es Ihnen ermöglicht, die Welt um Sie herum zu erkennen und im Interesse des Menschen zu verwalten.

In Anbetracht des Komplexes der Aufgaben, mit denen Bankanalysten konfrontiert sind, sollte dieses System Folgendes bieten:

1. Berechnung von Indikatoren für die aktuelle und zukünftige Finanzlage der Bank;

2. Prognose des Zustands einzelner Finanztransaktionen und der Bilanz der Bank insgesamt;

3. Bewertung der Attraktivität einzelner Finanztransaktionen;

4. Synthese (Bildung) von Managemententscheidungen;

5. Bewertung der Wirksamkeit des angenommenen Managementbeschlusses;

6. Beurteilung der Vollständigkeit und Nichtredundanz von Indikatorensätzen für die Finanzlage der Bank.

Um eine der aufgelisteten Funktionen ausführen zu können, müssen die finanziellen Aktivitäten der Bank modelliert werden.

1.3 Funktionsmodell der Bank

Die Methoden zur Analyse und Modellierung von Bankaktivitäten sind umfangreich und vielfältig. Während der Entwicklung der mathematischen Theorie der Banken wurden die Methoden der mathematischen Statistik, der Theorie der optimalen Steuerung, der Theorie der Zufallsprozesse, der Spieltheorie, der Theorie der Operationsforschung usw. verwendet. Es sei daran erinnert, dass eine Bank eine komplexe Einheit ist, die einen integrierten Ansatz erfordert. Es wird äußerst schwierig sein, ein integriertes Modell einer Bank 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 eher aggregiert beschreiben.

Betrachten Sie den Betrieb der Bank über einen längeren Zeitraum.

Lassen Sie die Bank Erträge in Form von Zahlungen für ihre Dienstleistungen für die Abwicklung von Garantiegeschäften, Maklerdienstleistungen (oder anderen Erträgen unabhängig vom Vermögensportfolio) und Erträge aus Wertpapieren erhalten, die mit freien Mitteln erworben wurden, die das gesamte Portfolio der Bankaktiva ausmachen.

Erträge aus erworbenen Wertpapieren bestehen aus Zinsen auf Wertpapieren - und Zahlungen von investierten Mitteln bei Rücknahme oder Verkauf von Wertpapieren -

(im Falle einer Beförderung

wo ist der Zinssatz für die gekauften Wertpapiere?

die durchschnittliche Restlaufzeit der von der Bank gekauften Wertpapiere. Kolemaev V.A. Mathematische Ökonomie. - M.: UNITI, 1998. S. 68.

Die Bank erhält auch geliehene Mittel 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 zurückgenommen werden und die Zinserträge auf der Grundlage der Situation am Finanzmarkt zum Zeitpunkt der Emission ermittelt werden ...

Die Bank weist die erhaltenen Einnahmen in erster Linie zur Deckung der Kosten für die Mittelbeschaffung an, die aus Zinszahlungen für platzierte Wertpapiere - und Zahlungen der Kapitalbeträge der geliehenen Mittel - bestehen.

wo ist der Zinssatz für die platzierten Wertpapiere?

Durchschnittliche Restlaufzeit der von der Bank ausgegebenen Wertpapiere.

Darüber hinaus trägt die Bank Aufwendungen, die nicht vom Volumen ihrer Verbindlichkeiten abhängen - wobei:

Verbraucherpreisindex,

Für die Anmietung von Räumlichkeiten, für Telekommunikationskosten sowie für andere Kosten, die nicht von der Höhe der angezogenen Mittel (Verbindlichkeiten) abhängen.

Die Bank zahlt dann die notwendigen Steuern. Die Bank verwendet die verbleibenden Mittel, um in ihre eigene Infrastruktur (interne Investitionen) und für Dividendenzahlungen zu investieren.

Die Tatsache, dass die Bank verpflichtet ist, einige Ausgaben aus ihrem Nettogewinn zu zahlen, kann berücksichtigt werden, indem die Höhe der Ausgaben durch Division durch (1-Steuersatz) erhöht wird. Es werden auch Steuern auf die Höhe des Einkommens erhoben, unabhängig von den Kosten, die bei der Erzielung dieses Einkommens anfallen, wie z. B. eine Steuer auf Verkehrsteilnehmer. Diese Steuern können berücksichtigt werden, indem der Betrag des Einkommens im Voraus mit (1 Steuersatz) multipliziert wird. Ähnliche Methoden können andere Merkmale berücksichtigen, die durch Steuerabzüge bestimmt werden. Daher werden wir im Folgenden die Probleme im Zusammenhang mit Steuern und Steuervorteilen für einige Wertpapiere, z. B. Staatspapiere, nicht berücksichtigen. Beachten Sie, dass die Ausgaben von der Bank in einer bestimmten Reihenfolge bezahlt werden. Zunächst ist die Bank verpflichtet, zuvor ausgegebene Wertpapiere zurückzuzahlen und Zinsen zu zahlen, dann zahlt sie Aufwendungen, die nicht vom Volumen der Verbindlichkeiten und Steuern abhängen, und kann erst danach Dividenden zahlen.

Wenn die Bank über freie Mittel verfügt, weist sie sie an, Wertpapiere (externe Anlagen) mit einer Geschwindigkeit von - zu kaufen. Bei Geldmangel können die Wertpapiere im Portfolio der Bank verkauft werden, dann hat sie ein negatives Vorzeichen. Artyukhov SV., Bazyukina O.A., Korolev V.Yu., Kudryavtsev A.A. 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 gekauften Wertpapiere und die von der Bank platzierten Wertpapiere ändern sich im Laufe der Zeit wie folgt:

wo ist der Geldaufwand für den Kauf von Wertpapieren (der Erhalt von Geld aus ihrem Verkauf) und ist eine relativ kleine Zeitkonstante, die die Qualität der Vermögenswerte der Bank in Bezug auf die Liquidität kennzeichnet. Wenn eine Bank alle ihre Vermögenswerte in einem Segment des Finanzmarktes platziert, gibt es einen Wert dafür, der den Entwicklungsgrad dieses Segments kennzeichnet. Im allgemeinen Fall wird es als gewichteter Durchschnitt durch das Volumen der Vermögenswerte aus den Werten erhalten, die den Entwicklungsgrad jedes der "Segmente des Finanzmarktes, in denen die Vermögenswerte platziert sind, charakterisieren. Da wir das Problem der Vermögensbildung in dieser Arbeit nicht berücksichtigen, wird A als gegebener Wert angenommen.

Die maximale Höhe der Mittel, die eine Bank durch Platzierung ihrer eigenen Wertpapiere aufnehmen 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 Indikatoren ihrer Arbeit ab. Wir werden das annehmen

wo ist der Zuverlässigkeitskoeffizient der Bank?

Das Volumen der Eigenmittel der Bank.

Die Platzierung eigener Wertpapiere durch die Bank zur Gewinnung von Fremdmitteln erfolgt daher ebenfalls mit einer bestimmten begrenzten Geschwindigkeit

wo ist die Zeitkonstante, die den Entwicklungsgrad des Marktes für andere von der Bank ausgegebene Wertpapiere kennzeichnet? Dies hängt davon ab, wie gut die Infrastruktur der Bank entwickelt ist und wie viele Marktteilnehmer mit der Bank zusammenarbeiten.

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

Wir führen dimensionslose Kontrollen ein: Durch diese werden die Rate der Ausgaben für den Kauf von Wertpapieren und die Rate des Eingangs von Geld aus der Platzierung von Bankpapieren wie folgt ausgedrückt:

Der Wert entspricht dem Kauf / Verkauf von Wertpapieren von Drittemittenten, so schnell es die Effizienz des Wertpapiermarktes zulässt. Der Wert entspricht der schnellsten Anziehung von Fremdmitteln durch die Bank und - einer vollständigen Weigerung, Mittel anzuziehen.

Das Hauptmerkmal von Geld - das es erheblich von den von der Bank erworbenen Wertpapieren und sogar von Staatspapieren unterscheidet - ist die Fähigkeit, sie zur Begleichung der laufenden Ausgaben der Bank zu verwenden. Der Zahlungsfluss kann nicht ausgeführt werden, wenn nicht genügend Geld vorhanden ist. Daher ist die Zahlungsgeschwindigkeit begrenzt und hängt von der Geldmenge ab:

wo ist der charakteristische Zeitpunkt des Eingangs von Geldern bei der Bank (Zahlungen)? Beschränkungen dieser Art werden als Liquiditätsbeschränkungen bezeichnet.

Zahlungen der Bank müssen in zwei Gruppen unterteilt werden:

Obligatorische Zahlungen. Dazu gehören Zahlungen für die Rücknahme von von der Bank ausgegebenen Wertpapieren - Zahlung von Zinsen auf Wertpapiere - Aufwendungen, die nicht vom Volumen der Verbindlichkeiten abhängen - In der Praxis kann die Bank obligatorische Zahlungen verzögern, dies führt jedoch zu schwerwiegenden finanziellen Verlusten und mit langer Verzögerung zu ihrer Erfassung zahlungsunfähig und schließlich zur Liquidation. Wir gehen davon aus, dass die Verzögerung der Pflichtzahlungen vollständig ausgeschlossen ist, dh die Bank ist verpflichtet, die Liquidität ständig aufrechtzuerhalten.

Optionale Zahlungen. Diese Zahlungen hängen vom Management und den Eigentümern der Bank ab. Dazu gehören Inlandsinvestitionen - und Dividenden - pC 2.

Damit die Bank ihre Liquidität aufrechterhalten kann, ist Folgendes erforderlich:

für alle (1.11)

Somit erhalten wir die erste Phasenbeschränkung für unsere Problembedingung (1.11).

Beachten Sie, dass diese Ungleichung insbesondere unter der Bedingung der Nicht-Negativität dies für alle impliziert

Das Ausführen optionaler Zahlungen ist ebenfalls in der Geschwindigkeit begrenzt:

Entsprechend dieser Ungleichung kann eine dimensionslose Steuerung eingeführt werden, so dass:

Da das Volumen der Inlandsinvestitionen von der Wahrung des Anteils der Bank am Finanzdienstleistungsmarkt abhängt, ist es möglich, die Ausgaben zumindest in den meisten Bereichen des Planungsbereichs gewissermaßen als obligatorisch einzustufen. (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)

Wir sind daher zu dem Schluss gekommen, dass inländische Investitionen im Sinne der Einschränkung tatsächlich obligatorisch sind (1.13).

Wir gehen davon aus, dass die Bank auf dem Planungsgelände keine "Supergewinne" erhält, dh Gewinne, die höher sind als ihr eigenes Kapital, was nicht vom Volumen des Vermögens abhängt. Folglich ist der maximale Geldbetrag, den er in Form von Gewinn anziehen und erhalten kann, durch eine Konstante begrenzt, d.h. für alle und dies ist die dritte Phasenbeschränkung (1.14).

Die Schätzung kann auf der Grundlage des maximalen Kreditbetrags, des Verhältnisses der Zinssätze für die Aufnahme und Platzierung von Geldern sowie der Höhe des Einkommens, das nicht von der Höhe des Vermögens abhängt, erhalten werden.

Beachten Sie, dass es auf den meisten Planungsstandorten nahe Null sein sollte, da es für die Bank nicht rentabel ist, Bargeld zu halten, das keine Einnahmen bringt, da es auf dem Finanzmarkt immer absolut zuverlässige Staatspapiere gibt, die ein festes positives Einkommen bringen.

Das Fehlen von "Supergewinnen" bedeutet auch, dass die relative Wachstumsrate der Wertpapierrate im Planungsbereich begrenzt ist:

Wir werden die Interessen der Bank (ihrer Eigentümer) durch den Wunsch beschreiben, den diskontierten Nutzen zukünftiger Dividendenzahlungen über einen längeren Zeitraum zu maximieren. ... Der Koeffizient wird als Abzinsungskoeffizient für den Nutzen von Dividendenzahlungen bezeichnet. Dann wird die zu maximierende Funktion wie folgt geschrieben:

wo ist die Nutzenfunktion von Dividendenzahlungen?

Wenn der Nutzen des Verbrauchs die Rolle spielt, ist es normalerweise erforderlich, dass er kontinuierlich, monoton, konkav und von oben begrenzt ist und auch der Bedingung auferlegt wird. Die letzte Bedingung garantiert die Positivität des aktuellen Verbrauchs zu jedem Zeitpunkt. Da möglicherweise keine Dividenden gezahlt werden, werden wir die Bedingung nicht durchsetzen, vorausgesetzt, die Utility-Funktion weist eine geringe Abneigung gegen den Nullverbrauch auf.

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

Betrachten Sie eine leicht modifizierte Utility-Funktion, um die hohe Abneigung gegen den Nullverbrauch zu beseitigen

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

Betrachten Sie anstelle der Funktion (1.13) die gerade Linie, die durch die Punkte verläuft

Da die Funktion (1.17) für jede Anzahl von Dividenden negativ ist, dh von oben durch Null begrenzt ist, ist sie für jede auch kontinuierlich und monoton. Eine solche Nutzenfunktion hat nach Arrow-Pratt keine relative Risikoaversion, und durch Variation des Parameters kann nur der Nennwert der Dividendenzahlungen geändert werden. Diese Tatsache unterstreicht den Unterschied in der Einstellung zum Risiko zwischen dem privaten Verbraucher und der kommerziellen Organisation. Einerseits hat letzteres keine Risikoaversion, da es im Vergleich zur Lebensspanne eines Menschen auf unbestimmte Zeit existieren kann und keinen Gefahren ausgesetzt ist, wie Lebewesen. Andererseits erhält ein privater Verbraucher, der 2 * M Rubel ausgegeben hat, mehr Zufriedenheit mit den ersten M Rubel als mit den nachfolgenden Rubeln, was die Konkavität der Verbrauchsnutzungsfunktion für Einzelpersonen bestimmt. Wir gehen davon aus, dass eine Verdoppelung der Dividendenzahlungen zu einer Verdoppelung ihres Nutzens für Empfänger führt, von denen es einige gibt, und sie umfassen sowohl Einzelpersonen als auch juristische Personen. Dies bestimmt die Linearität der Dividendenausschüttungsfunktion. Im Folgenden verwenden wir die Utility-Funktion (1.17).

Somit erhalten wir das optimale Steuerungsproblem in kontinuierlicher Zeit

Darüber hinaus gibt es eine Randbedingung, unter der die Bank verpflichtet ist, ihre Schulden bis zum Ende des Planungszeitraums zu begleichen.

Hier - Phasenvariablen, - steuert. Hier werden - die vorhergesagten Werte der entsprechenden Variablen - als nicht negative Zeitfunktionen betrachtet, - Konstanten mit der Zeitdimension.

Es ist zu beachten, 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, steigt die Lösung nicht an. Unter den Kontrollen aus Gleichung (1.21), Bedingung und Kontinuität erhalten wir somit, dass auf dem gesamten Segment das Volumen zum Nennwert der platzierten Wertpapiere der Bank nicht negativ ist, dh das zulässige Maximum - für alle (im Allgemeinen weiter) nicht überschreitet ).

Dann erhalten wir aus den Bedingungen und Bedingungen der Nicht-Negativität der gegebenen Funktionen sowie der Nicht-Negativität das für alle. Unter der Annahme einer Kontinuität kann dies wie für alle unter Verwendung von Gleichung (1.20) gezeigt werden. Im Folgenden nehmen wir an, dass und kontinuierlich und stückweise kontinuierlich sind.

Seit und aus Gleichung (1.20) folgt daraus. Mit dieser Ungleichung ist es leicht, die Existenz einer solchen für jeden zu zeigen.

Wir werden, wie zuvor angenommen, nicht berücksichtigen, wie das von der Bank gekaufte Wertpapierportfolio gebildet wird, abhängig von der Zuverlässigkeit, Rentabilität und Liquidität der Bank sowie von den Präferenzen des Bankmanagements. Alle Bankaktiva werden in aggregierter Form dargestellt - eine Variable.

Aus den vorstehenden Ausführungen geht hervor, dass die im Managementmodell definierte Kredit- und Einlagenpolitik der Bank untrennbar mit der vom Management festgelegten Politik der Dividendenzahlung verbunden ist. Daher werden wir sie gemeinsam weiter untersuchen.

Um das weitere Studium der Arbeit zu erleichtern, schreiben wir die Bezeichnungen separat aus:

Der Betrag der freien Mittel der Bank - Bargeld an der Kasse der Bank oder Geld beim Korrespondenten. Bankkonten in den Abwicklungszentren der Zentralbank der Russischen Föderation sowie beim Korrespondenten. Konten bei anderen Banken

Das Volumen der gekauften Wertpapiere zum Nennwert

Volumen der platzierten Wertpapiere zum Nennwert

Erträge, die nicht vom Volumen des Vermögens abhängen (Provisionen für Abwicklungs- und Gelddienstleistungen, Garantiebetriebe, Maklerdienstleistungen usw.)

Planungshorizont

Eigenmittel der Bank (Kapital)

Bankzuverlässigkeitsverhältnis

Der Satz, zu dem die Bank Mittel für die Wartung des Verwaltungsapparats, die Zahlung für die Anmietung von Räumlichkeiten usw. ausgibt. oder Ausgaben, die unabhängig vom Volumen der Verbindlichkeiten der Bank in Preisen zum anfänglichen Zeitpunkt sind

Die Reinvestitionsrate in die Infrastruktur der Bank (interne Investition) in Preise zum anfänglichen Zeitpunkt

Die Geschwindigkeit der Dividendenzahlungen in Preisen zum ersten Zeitpunkt

Aktueller Marktkurs der von der Bank gekauften Wertpapiere

Marktwert des Wertpapierportfolios der Bank

Zeitkonstante, die den Entwicklungsgrad des Finanzmarktes unter Berücksichtigung der Verteilung der Aktiva der Bank nach Sektoren kennzeichnet

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

Der nominale Wachstumsindex des von der Bank gekauften Wertpapierportfolios. Für jedes gekaufte Wertpapier wird der Nominalzins unter Berücksichtigung der Reinvestition an den Jahreszins angepasst und anschließend der gewichtete durchschnittliche Jahreszins für alle Wertpapiere im Portfolio der Bank berechnet. Der Index ist definiert als ln (1 + "gewichtete durchschnittliche Jahresrate")

Effektiver Wachstumsindex des von der Bank gekauften Wertpapierportfolios

Wachstumsindex der Gesamtverschuldung auf platzierten Wertpapieren. Für jedes platzierte Wertpapier wird der Nominalzinssatz unter Berücksichtigung der Refinanzierung von Schulden durch Neuplatzierungen von Wertpapieren an den Jahreszinssatz angepasst. Anschließend wird der gewichtete durchschnittliche Jahreszinssatz für alle platzierten Wertpapiere berechnet. Der Index ist definiert als ln (1 + + "gewichtete durchschnittliche Jahresrate")

Durchschnittliche Laufzeit der von der Bank gekauften Wertpapiere - durchschnittliche Laufzeit der von der Bank ausgegebenen Wertpapiere - Verbraucherpreisindex

Inflationsindex

Typischer Zahlungszeitpunkt (Geldeingang)

Die Geschwindigkeit des Geldumlaufs im Bankensystem

Die Rate der Ausgaben für den Kauf von Wertpapieren von Drittemittenten oder den Erhalt von Geldern aus deren Verkauf

Die Rate des Geldeingangs aus der Platzierung von Bankpapieren

Abzinsungsfaktor des Nutzens von Dividendenzahlungen

Die relative Risikoaversion von Arrow-Pratt, ein Parameter, mit dem die Nutzenfunktion von Dividendenzahlungen definiert wird

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

Nutzenfunktion von Dividendenzahlungen, kontinuierlich, monoton

Verwaltung von Bankdividendenzahlungen

Verwaltung der Platzierung von freien Bankmitteln

Verwaltung der Mittelbeschaffung bei der Bank.

1.4 Das Risikokonzept im Bankwesen

Risiko - die mögliche Gefahr eines nachteiligen Ergebnisses.

Unter Marktbedingungen akzeptiert jeder seiner Teilnehmer bestimmte Spielregeln und hängt in gewissem Maße vom Verhalten der Partner ab. Eine dieser Regeln kann als Risikobereitschaft angesehen werden und die Möglichkeit ihrer Umsetzung bei ihren Aktivitäten berücksichtigen.

Unter Risiko wird üblicherweise die Wahrscheinlichkeit bzw. die Gefahr verstanden, dass die Bank einen Teil ihrer Ressourcen verliert, Einkommensverluste oder das Auftreten zusätzlicher Kosten infolge bestimmter Finanztransaktionen. Shchelov O. Management des operationellen Risikos in einer Geschäftsbank. Rechnungswesen und Banken, 2006 - Nr. 6. S. 112

In einer Krise ist das Problem des professionellen Managements von Bankrisiken und der operativen Bilanzierung von Risikofaktoren für die Finanzmarktteilnehmer und insbesondere für Geschäftsbanken von größter Bedeutung.

Das Leitprinzip bei der Arbeit von Geschäftsbanken beim Übergang zu Marktbeziehungen ist der Wunsch nach größtmöglichem Gewinn. Je höher die erwartete Rentabilität des Betriebs ist, desto größer sind die Risiken. Risiken entstehen durch Abweichungen gültiger Daten von der Einschätzung des aktuellen Zustands und der zukünftigen Entwicklung.

Der moderne Bankenmarkt ist ohne Risiko undenkbar. Das Risiko ist bei jeder Operation vorhanden, nur kann es von unterschiedlichem Ausmaß sein und auf unterschiedliche Weise "mildern", kompensieren. Es wäre äußerst naiv, nach Optionen für die Durchführung von Bankgeschäften zu suchen, die das Risiko vollständig eliminieren und im Voraus ein bestimmtes finanzielles Ergebnis garantieren würden.

1.4.1 Klassifizierung von Bankrisiken

Banken sind im Laufe ihrer Tätigkeit einer Reihe verschiedener Arten von Risiken ausgesetzt, die sich in Ort und Zeitpunkt des Auftretens, externen und internen Faktoren, die sich auf ihr Niveau auswirken, und folglich den Methoden ihrer Analyse und den Methoden ihrer Beschreibung unterscheiden. Lobanov A.A., Chugunov A.V. Enzyklopädie des Finanzrisikomanagements. - M., Alpina Business Books, 2005. 89.89. Alle Arten von Risiken hängen zusammen und wirken sich auf die Aktivitäten der Bank aus.

Je nach Einflussbereich oder Auftreten des Bankrisikos werden sie in externe und interne unterteilt.

Externe Risiken umfassen Risiken, die nicht mit den Aktivitäten der Bank oder eines bestimmten Kunden, politischen, wirtschaftlichen und anderen verbunden sind. Dies sind Verluste infolge von Kriegsausbruch, Revolution, Verstaatlichung, Zahlungsverbot im Ausland, Konsolidierung von Schulden, Einführung eines Embargos, Aufhebung einer Einfuhrlizenz, Verschärfung der Wirtschaftskrise im Land, Naturkatastrophen. Interne Risiken werden wiederum in Verluste in den Haupt- und Nebentätigkeiten der Bank unterteilt. Ersteres stellt die häufigste Gruppe von Risiken dar: Kredit-, Zins-, Wechselkurs- und Marktrisiken. Letztere umfassen Verluste bei der Bildung von Einlagen, Risiken neuer Arten von Aktivitäten und Risiken des Bankmissbrauchs.

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hausarbeit, hinzugefügt am 20.12.2015


Bewertung der Wirtschaftlichkeit der sektoralen Märkte und ihrer Auswirkungen auf die Gesamtwirtschaft. Mikroökonomischer Ansatz und wirtschaftliche und mathematische Modellierung als Grundlage für die Entwicklung von Unternehmensstrategien, Marketingtechniken und Möglichkeiten zur Warenwerbung.

tutorial, hinzugefügt am 26.12.2011


Überprüfung mathematischer Modelle von Finanzpyramiden. Analyse des Dynamikmodells der Chernavsky-Finanzblase. Überprüfung des Modells der langfristigen sozioökonomischen Prognose. Schätzung der Priorität einfacher Modelle. Ableitung eines mathematischen Modells der Makroökonomie.

hausarbeit hinzugefügt 27.11.2017


Modelltypen: beschreibend, prädiktiv und normativ. Die Verbindung wirtschaftlicher Phänomene. Faktorsystemmodell. Elemente der Modellierungstheorie. Methoden zur Entscheidungsfindung. Zahlungsmatrix. Entscheidungsbaum (Szenarien). Spieltheorie.

abstract hinzugefügt am 12/09/2002


Vierteljährliche Daten zu Krediten einer Geschäftsbank für den Wohnungsbau für 4 Jahre. Konstruktion eines adaptiven multiplikativen Holt-Winters-Modells unter Berücksichtigung des saisonalen Faktors. Genauigkeit, Angemessenheit und Qualitätskontrolle des gebauten Modells.

Das Lehrbuch beschreibt das Wesen von Unsicherheit und Risiko, Klassifizierung und Faktoren, die auf sie einwirken. Die Methoden zur qualitativen und quantitativen Bewertung der wirtschaftlichen und finanziellen Situation unter Bedingungen der Unsicherheit und des Risikos werden vorgestellt.

Es wird eine Klassifizierung der Servicetechnologien gegeben, wobei Beispiele für die Aktivitäten von Serviceorganisationen in Risikosituationen betrachtet werden.

Die Methodik für das Management von Investitionsprojekten unter Risikobedingungen wird beschrieben, Empfehlungen zur Verwaltung des Anlageportfolios gegeben, die Finanzlage und die Entwicklungsaussichten des Anlageobjekts bewertet und ein Modell für die Bilanzierung von Risiken in Investitionsprojekten vorgeschlagen.

Beträchtliche Aufmerksamkeit wird den Methoden und Modellen des Managements unter Risikobedingungen und Verhaltenspsychologie sowie der Beurteilung eines Entscheidungsträgers gewidmet.

Für Studierende und Doktoranden von Wirtschaftsuniversitäten und -fakultäten, Studierende von Business Schools, Risikomanager, Manager von Innovationen, Investitionen sowie Spezialisten für Bank- und Finanzstrukturen, Mitarbeiter von Pensions-, Versicherungs- und Investmentfonds.

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

1.2. ORT UND ROLLE DER RISIKEN IN WIRTSCHAFTLICHEN AKTIVITÄTEN

1.3. RISIKOMANAGEMENTSYSTEM

Kapitel 2 RISIKEN VON DIENSTLEISTUNGSUNTERNEHMEN

Kapitel 3 EINFLUSS DER GRUNDLEGENDEN MARKTBILANZFAKTOREN AUF DAS RISIKOMANAGEMENT

3.2. AUSWIRKUNGEN VON MARKTBILANZFAKTOREN AUF DEN RISIKOWECHSEL

Kapitel 4 FINANZRISIKOMANAGEMENT

4.1. FINANZIELLE RISIKEN

4.2. ZINSRISIKEN

4.4. RISIKOINVESTITIONSPROZESSE

4.5 KREDITRISIKEN

4.7. INFLATIONSRISIKO

4.8. AUSTAUSCHRISIKEN

4.9. VERMÖGENSRISIKEN

Kapitel 5 QUANTITATIVE BEWERTUNGEN DES WIRTSCHAFTSRISIKOS UNTER UNSICHERHEIT

5.2. MATRIX-SPIELE

5.5. MULTICRITERIAL PROBLEME DER AUSWAHL EFFEKTIVER LÖSUNGEN

5.7. BESTIMMUNG DES OPTIMALEN PRODUKTIONSVOLUMENS EINES NÄHUNTERNEHMENS UNSICHERHEIT

Kapitel 6 OPTIMALE ENTSCHEIDUNG UNTER BEDINGUNGEN DES WIRTSCHAFTSRISIKOS

6.5. AUSWAHL DES OPTIMALPLANS DURCH BAU VON EREIGNISBÄUMEN

6.6. VERGLEICHENDE BEWERTUNG DER LÖSUNGSOPTIONEN

6.8. AKTIVITÄTEN VON DIENSTLEISTUNGSUNTERNEHMEN IN RISIKOBEDINGUNGEN

Kapitel 7 GOVERNANCE - INVESTITIONEN: PROJEKTE AUF RISIKO

7.1. INVESTITIONSPROJEKTE UNTER DER UNSICHERHEIT DES IRISKUS

7.3. INVESTITIONEN IN WERTPAPIERE PORTFOLIO

7.4. ANALYSE DER WIRTSCHAFTLICHEN EFFIZIENZ DES INVESTITIONSPROJEKTS

7.5. RISIKORECHNUNG IN INVESTITIONEN ~ PROJEKTE

Kapitel 8 RISIKOMANAGEMENT-TOURISMUS

8.2. PSYCHOLOGIE DER AUSWIRKUNGEN DES TOURISMUS AUF TEILNEHMER UND ANDERE

8.3. RISIKEN IM ZUSAMMENHANG MIT TOURISTISCHEN AKTIVITÄTEN

Kapitel 9 RISIKOMANAGEMENT VON HOTELS UND RESTAURANTS

9.4. RISIKEN UND MANAGEMENT DER KRANKENHAUSINDUSTRIE

Name: Risikotheorie und Modellierung von Risikosituationen.

Das Lehrbuch beschreibt das Wesen von Unsicherheit und Risiko, Klassifizierung und Faktoren, die auf sie einwirken. Die Methoden zur qualitativen und quantitativen Bewertung der wirtschaftlichen und finanziellen Situation unter Bedingungen der Unsicherheit und des Risikos werden vorgestellt.

Es wird eine Klassifizierung der Servicetechnologien gegeben, wobei Beispiele für die Aktivitäten von Serviceorganisationen in Risikosituationen betrachtet werden.

Die Methodik für das Management von Investitionsprojekten unter Risikobedingungen wird beschrieben, Empfehlungen zur Verwaltung des Anlageportfolios gegeben, die Finanzlage und die Entwicklungsaussichten des Anlageobjekts bewertet und ein Modell für die Bilanzierung von Risiken in Investitionsprojekten vorgeschlagen.

Beträchtliche Aufmerksamkeit wird den Methoden und Modellen des Managements unter Risikobedingungen und Verhaltenspsychologie sowie der Beurteilung eines Entscheidungsträgers gewidmet.

Für Studierende und Doktoranden von Wirtschaftsuniversitäten und -fakultäten, Studierende von Business Schools, Risikomanager, Manager von Innovationen, Investitionen sowie Spezialisten für Bank- und Finanzstrukturen, Mitarbeiter von Pensions-, Versicherungs- und Investmentfonds.

Inhalt
Vorwort
Kapitel 1 ORT UND ROLLE DER WIRTSCHAFTLICHEN RISIKEN BEI DER VERWALTUNG DER ORGANISATIONSAKTIVITÄTEN
1.1. Organisationen, Arten von Unternehmen, ihre Merkmale und Ziele
1.2. Ort und Rolle von Risiken in der Wirtschaftstätigkeit
1.2.1. Definition und Wesen der Risiken
1.2.2. Risikomanagement
1.2.3. Risikoklassifizierung
1.2.4. System der Unsicherheiten
1.3. Risikomanagementsystem
1.3.1. Managementaktivitäten
1.3.2. Risikomanagement
1.3.3. Risikomanagementprozess
1.3.4. Mathematische Methoden zur Bewertung wirtschaftlicher Risiken
Kapitel 2. RISIKEN VON DIENSTLEISTUNGEN UNTERNEHMEN
2.1. Servicetechnik
2.2. Risikoklassifizierung von Dienstleistungsunternehmen
2.3. Dynamische Analyse der Situation auf dem Dienstleistungsmarkt
2.4. Risikomanagementmodell für Dienstleistungsunternehmen
Kapitel 3. EINFLUSS DER WICHTIGSTEN MARKTBILANZFAKTOREN AUF DAS RISIKOMANAGEMENT
3.1. Risikobegrenzende Faktoren
3.2. Einfluss von Marktgleichgewichtsfaktoren auf die Risikoveränderung
3.2.1. Beziehung zwischen Marktgleichgewicht und Handelsrisiko
3.2.2. Der Einfluss von Marktgleichgewichtsfaktoren auf die Veränderung des Geschäftsrisikos
3.2.3. Modellierung des Prozesses zur Erreichung des Gleichgewichts
3.2.4. Einfluss der sich ändernden Nachfrage auf das Niveau des kommerziellen Risikos
3.2.5. Einfluss von Angebotsänderungen auf den Grad des kommerziellen Risikos
3.2.6. Aufbau von Abhängigkeiten zwischen Angebot und Nachfrage
3.3. Einfluss des Zeitfaktors auf den Risikograd
3.4. Einfluss von Angebots- und Nachfrageelastizitätsfaktoren auf das Risikoniveau
3.5. Einfluss des Steuerfaktors auf das Marktgleichgewicht auf das Risikoniveau
Kapitel 4. FINANZRISIKOMANAGEMENT
4.1. Finanzielle Risiken
4.1.1. Klassifizierung von finanziellen Risiken
4.1.2. Verhältnis von finanzieller und operativer Hebelwirkung zum Gesamtrisiko
4.1.3. Entwicklungsrisiken
4.2. Zinsrisiken
4.2.1. Arten von Zinsrisiken
4.2.2. Zinsgeschäfte
4.2.3. Durchschnittliche Prozentsätze
4.2.4. Variabler Zinssatz
4.2.5. Zinsrisiken
4.2.6. Zinsrisiko von Anleihen
4.3. Das Risiko von Verlusten aus Änderungen des Zahlungsflusses
4.3.1. Äquivalente Ströme
4.3.2. Zahlungsströme
4.4. Riskante Anlageprozesse
4.4.1. Anlagerisiken
4.4.2. Rücklaufquoten für riskante Vermögenswerte
4.4.3. Barwert
4.4.4. Renten- und Rücknahmefonds
4.4.5. Investitionsbewertung
4.4.6. Riskante Investitionszahlungen
4.4.7. Zeitlich diskontieren
4.5. Kreditrisiken
4.5.1. Faktoren, die zum Auftreten von Kreditrisiken beitragen
4.5.2. Kreditrisikoanalyse
4.5.3. Techniken zur Kreditrisikominderung
4.5.4. Kredit-Zahlungen
4.5.5. Rückstellung und Zahlung von Zinsen für ein Verbraucherdarlehen
4.5.6. Kreditgarantien
4.6. Liquiditätsrisiko
4.7. Inflationsrisiko
4.7.1. Verhältnis zwischen Zinssätzen und Inflation
4.7.2. Inflationsprämie
4.7.3. 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 rechtzeitig
4.8.3. Währungsrisiken reduzieren
4.9. Vermögensrisiken
4.9.1. Wechselkursrisiken
4.9.2. Auswirkungen des Ausfallrisikos und der Besteuerung von Vermögenswerten
4.10. Probabilistische Einschätzung des Grads des finanziellen Risikos
Kapitel 5. QUANTITATIVE SCHÄTZUNGEN DES WIRTSCHAFTSRISIKOS UNTER UNSICHERHEIT
5.1. Methoden, um unter Unsicherheit effektive Entscheidungen zu treffen
5.2. Matrix-Spiele
5.2.1. Das Konzept, mit der Natur zu spielen
5.2.2. Das Thema der Spieltheorie. Grundlegendes Konzept
5.3. Leistungskriterien unter voller Unsicherheit
5.3.1. Garantiertes Ergebniskriterium
5.3.2. Optimismuskriterium
5.3.3. Pessimismus-Kriterium
5.3.4. Savages Minimax-Risikokriterium
5.3.5. Hurwitz 'Kriterium für verallgemeinertes Maximin (Pessimismus - Optimismus)
5.4. Vergleichende Bewertung von Lösungsoptionen in Abhängigkeit von Leistungskriterien
5.5. Multikriterielle Probleme bei der Auswahl effektiver Lösungen
5.5.1. Multikriterielle Aufgaben
5.5.2. Pareto-Optimalität
5.5.3. Auswahl der Lösungen bei Vorhandensein von Alternativen mit mehreren Kriterien
5.6. Entscheidungsmodell unter teilweiser Unsicherheit
5.7. Bestimmung des optimalen Volumens der Bekleidungsproduktion unter unsicheren Bedingungen
5.7.1. Obere und untere Spielpreise
5.7.2. Reduktion eines Matrixspiels auf ein lineares Programmierproblem
5.7.3. Auswahl der optimalen Produktpalette
5.8. Risiken im Zusammenhang mit dem Betrieb eines Nähunternehmens
Kapitel 6. OPTIMALE ENTSCHEIDUNG UNTER BEDINGUNGEN DES WIRTSCHAFTSRISIKOS
6.1. Probabilistische Darstellung bevorzugter Entscheidungen
6.2. Einschätzung des Risikograds unter Sicherheitsbedingungen
6.3. Auswahl der optimalen Anzahl von Arbeitsplätzen in einem Friseursalon unter Berücksichtigung des Servicerisikos
6.4. Statistische Entscheidungsmethoden unter Risiko
6.5. Auswahl des optimalen Plans durch Erstellung von Ereignisbäumen
6.5.1. Entscheidungsbaum
6.5.2. Optimierung der Markteinführungsstrategie
6.5.3. Maximierung der Aktienrendite
6.5.4. Auswahl des optimalen Projekts für den Wiederaufbau einer chemischen Reinigungsfabrik
6.6. Vergleichende Bewertung von Lösungsoptionen
6.6.1. Auswahl der optimalen Lösung anhand statistischer Auswertungen
6.6.2. Normalverteilung
6.6.3. Risikokurve
6.6.4. Auswahl der optimalen Lösung mithilfe von Konfidenzintervallen
6.6.5. Modell zur Vorhersage der Produktionskosten
6.7. Das Auftreten von Risiken bei der Festlegung der Mission der Unternehmensziele
6.8. Tätigkeit von Dienstleistungsunternehmen unter Risikobedingungen
6.8.1. Finishing- und Designunternehmen Unternehmen für das Backen von Backwaren und deren anschließenden Verkauf
6.8.3. Schönheitssalon
Kapitel 7. MANAGEMENT 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. Investitionsprojektrisiken
7.2. Optimale Auswahl des Investitionsvolumens für maximale Produktionssteigerung
7.3. Anlage in ein Wertpapierportfolio
7.3.1. Anlageverwaltungsprozess
7.3.2. Diversifiziertes Portfolio
7.3.3. Risiken im Zusammenhang mit der Anlage in ein Wertpapierportfolio
7.3.4. Praktische Empfehlungen zur Bildung eines Anlageportfolios
7.4. Analyse der Wirtschaftlichkeit eines Investitionsprojekts
7.4.1. Analyse der damit verbundenen Risikofaktoren
7.4.2. Vorläufige Bewertung und Auswahl der Unternehmen
7.4.3. Einschätzung der Finanzlage eines Unternehmens als Anlageobjekt
7.4.4. Beispiele für die Analyse anhand von Finanzkennzahlen
7.4.5. Einschätzung der Entwicklungsperspektiven der Organisation
7.4.6. Vergleichende Finanzanalyse von Investitionsprojekten
7.4.7. Analyse der Methoden der Organisationsumfrage vor Ort
7.5. Bilanzierung von Risiken in Investitionsprojekten
7.5.1. Projektrisikobewertungsmodell
7.5.2. Berücksichtigung des Risikos bei der Anlage
7.5.3. Praktische Schlussfolgerungen für das Management riskanter Investitionsprojekte
Kapitel 8. RISIKOMANAGEMENT-TOURISMUS
8.1. Einflussfaktoren auf die Dynamik der Tourismusentwicklung
8.1.1. Tourismusentwicklung 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. Mit dem Tourismus verbundene Risiken
8.3.1. Faktoren, die den Tourismus und die Tourismuswirtschaft beeinflussen
8.3.2. Klassifizierung des Tourismusrisikos
8.4. Wirtschaftliche Auswirkungen des Tourismus
8.5. Eine Managemententscheidung treffen
8.6. Analyse der Aktivitäten der Organisation zur Erbringung touristischer Dienstleistungen unter Risikobedingungen
Kapitel 9. RISIKOMANAGEMENT VON HOTELS UND RESTAURANTS
9.1. Entwicklung des Hotelgeschäfts
9.2. Entwicklungsfaktoren des Restaurantgeschäfts
9.3. Merkmale und Besonderheiten der Gastfreundschaft
9.4. Risiken und Management der Hotellerie
9.4.1. Risiken erkennen
9.4.2. Investitionsprojektrisiken
9.4.3. Reduzierung der Risiken der Hotellerie
9.5. Managementlösungen im Gastgewerbe
Kapitel 10. WICHTIGE METHODEN UND WEGE ZUR REDUZIERUNG DER WIRTSCHAFTLICHEN RISIKEN
10.1. Allgemeine Grundsätze des Risikomanagements
10.1.1. Risikomanagement-Prozessdiagramm
10.1.2. Beispiele für Risiken
10.1.3. Auswahl der 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 der Versicherung
10.4. Absicherung
10.4.1. Risikomanagementstrategien
10.4.2. Grundlegendes Konzept
10.4.3. Terminkontrakte und Terminkontrakte
10.4.4. Absicherung von Wechselkursen
10.4.5. Schlüsselaspekte des Risikos
10.4.6. Absicherung eines Wechselkurses durch einen Swap
10.4.7. Optionen
10.4.8. Versicherung oder Absicherung
10.4.9. Synchronisation von Cashflows
10.4.10. Absicherungsmodell
10.4.11. Messung der Absicherungseffektivität
10.4.12. Minimierung der Absicherungskosten
10.4.13. Korrelierte Absicherungstransaktion
10.5. Begrenzen
10.6. Fondsreservierung (Selbstversicherung)
10.7. Gutes Risikomanagement
10.8. Zusätzliche Informationen erwerben
10.9. Bewertung der Wirksamkeit von Risikomanagementmethoden
10.9.1. Risikofinanzierung
10.9.2. Bewertung der Wirksamkeit des Risikomanagements
Kapitel 11. PSYCHOLOGIE DES VERHALTENS UND BEWERTUNG DER PERSON, DIE EINE ENTSCHEIDUNG MACHT
11.1. Persönliche Faktoren, die den Risikograd bei Managemententscheidungen beeinflussen
11.1.1. Psychologische Probleme des wirtschaftlichen Persönlichkeitsverhaltens
11.1.2. Verwaltungsmaßnahmen eines Unternehmers im Dienstleistungssektor
11.1.3. Die Einstellung der Persönlichkeit zum Risiko
11.1.4. Intuition und Risiko
11.2. Erwartete Gebrauchstheorie
11.2.1. Utility-Funktionsdiagramme
11.2.2. Erwartete Gebrauchstheorie
11.2.3. Berücksichtigung der Risikobereitschaft des Entscheidungsträgers
11.2.4. Gruppenentscheidung
11.3. Rationale Verhaltenstheorie
11.3.1. Perspektiventheorie
11.3.2. Rationaler Ansatz zur Entscheidungsfindung
11.3.3. Entscheidungsasymmetrie
11.3.4. Verhaltensinvarianz
11.3.5. Die Rolle von Informationen bei der Entscheidungsfindung
11.4. Konfliktsituationen
11.5. Die Rolle des Führers bei Risikoentscheidungen
11.5.1. Entscheidungsfindung angesichts des Risikos
11.5.2. Anforderungen an den Entscheider
11.5.3. Grundsätze zur Bewertung 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 der Russischen Föderation verfasst. Es entspricht den Studiengängen "Risikotheorie und Modellierung von Risikosituationen" und "Mathematische Methoden der Finanzanalyse". 061800 "Mathematische Methoden in der Wirtschaft", das Fachprogramm "Entscheidungstheorie und Risikomanagement im Finanz- und Steuerbereich" Spezial. 351200 "Steuern und Steuern", das Disziplinprogramm "Management" Spezial. 061100 "Management" sowie eine Reihe von Wirtschaftsspezialitäten, die die Disziplin "Management" enthalten, da "Risikomanagement" Teil dieser Disziplin ist.
Das Lehrbuch "Risikotheorie und Modellierung von Risikosituationen" enthält elf Kapitel.
Im ersten Kapitel "Der Ort und die Rolle wirtschaftlicher Risiken bei der Verwaltung der Aktivitäten von Organisationen" wird die Definition der Organisation angegeben, die Arten von Organisationen, ihre Merkmale und Ziele werden berücksichtigt. Der Ort und die Rolle von Risiken in der Wirtschaftstätigkeit werden bestimmt, Definitionen und das Wesen von Risiken werden angegeben. Die Klassifizierung von Unsicherheiten und Risiken wird angegeben, das Risikomanagementsystem wird aufgedeckt, die Grundkonzepte des Risikomanagements werden angegeben. Die wichtigsten mathematischen Methoden zur Bewertung wirtschaftlicher Risiken werden berücksichtigt und ihre Merkmale angegeben.
Das zweite Kapitel "Risiken von Dienstleistungsunternehmen" befasst sich mit Dienstleistungstechnologien und ihren Unterschieden zu Industrietechnologien. Die Klassifizierung der Risiken von Unternehmen im Dienstleistungssektor wird gegeben und eine dynamische Analyse der Situation auf dem Dienstleistungsmarkt gegeben. Ein Modell für das Risikomanagement von Dienstleistungsorganisationen wird vorgeschlagen.
Das dritte Kapitel "Einfluss der Hauptfaktoren des Marktgleichgewichts auf das Risikomanagement" befasst sich mit der Untersuchung des Einflusses solcher Faktoren auf die Änderung des wirtschaftlichen Risikograds, die die Unsicherheit der Marktwirtschaft charakterisieren: Risikobegrenzung, Unsicherheit von Angebot und Nachfrage, Zeitrechnung, Elastizität, Besteuerung usw.
Im vierten Kapitel "Finanzrisikomanagement" werden die theoretischen Grundlagen des Finanzrisikomanagements auf der Grundlage der Methoden der Finanz- und Versicherungsmathematik erstellt. Die Klassifizierung der finanziellen Risiken wird dargestellt, die Hauptparameter der betrachteten finanziellen Risiken werden hervorgehoben und die analytischen Abhängigkeiten für ihre Bewertung werden unter Verwendung der vorgeschlagenen mathematischen Methoden angegeben. Dies ermöglicht eine vergleichende quantitative Analyse der Risiken und wählt auf ihrer Grundlage die effektivsten Risikomanagementmethoden aus.
Im fünften Kapitel "Quantitative Bewertungen des wirtschaftlichen Risikos unter Unsicherheitsbedingungen" werden Methoden zur Entscheidungsfindung unter Unsicherheitsbedingungen unter Verwendung verschiedener Leistungskriterien betrachtet. Multikriterielle Probleme bei der Auswahl effektiver Lösungen werden untersucht. Es wird ein Nähunternehmen betrachtet, für das unter unsicheren Bedingungen das optimale Produktionsvolumen ausgewählt und die Funktionsweise des Unternehmens in einer riskanten Situation untersucht wird.
Das sechste Kapitel "Die optimale Entscheidung unter Risiko treffen" befasst sich mit der Darstellung probabilistischer und statistischer Methoden, um effektive Entscheidungen zu treffen und die optimale Entscheidung anhand von Konfidenzintervallen auszuwählen. Das Problem der Auswahl der optimalen Anzahl von Arbeitsplätzen in einem Friseursalon wird unter Berücksichtigung des Servicerisikos berücksichtigt. Mit der Entscheidungsbaummethode werden die Probleme der Optimierung der Markteintrittsstrategie, der Maximierung des Gewinns aus Aktien und der Auswahl des optimalen Projekts für den Wiederaufbau einer chemischen Reinigungsfabrik berücksichtigt. Das Material zur Entstehung von Risiken bei der Festlegung der Mission und Ziele des Unternehmens wird angesprochen. Untersucht werden die Aktivitäten eines Unternehmens für die Dekoration und Gestaltung von Räumlichkeiten, eines Unternehmens für das Backen von Backwaren und deren anschließenden Verkauf sowie eines gefährdeten Schönheitssalons.
Im siebten Kapitel "Management von Investitionsprojekten unter Risikobedingungen" werden die Grundkonzepte von Investitionsprojekten, deren Analyse und Bewertung sowie Investitionsrisiken vorgestellt. Wir untersuchen Anlagen in ein Wertpapierportfolio, dessen Zweck es ist, ein effektives Portfolio zu bilden, das aus einer Kombination von risikofreien und riskanten Vermögenswerten besteht. Es werden Methoden zur Analyse der Wirtschaftlichkeit eines Investitionsprojekts und zur vergleichenden Finanzanalyse von Investitionsprojekten angegeben. Die Methode zur Bilanzierung von Projektrisiken wird berücksichtigt und praktische Empfehlungen für deren Management gegeben.
Das achte Kapitel "Risikomanagement des Tourismus" befasst sich mit den Arten und Formen und der Dynamik der Tourismusentwicklung in Russland. Die Unsicherheitsfaktoren für die Entwicklung des Tourismus und die mit dem Tourismus verbundenen Risiken werden ebenso berücksichtigt wie ihre Klassifizierung. Die wirtschaftlichen Auswirkungen des Tourismus und die Besonderheiten von Managemententscheidungen werden untersucht. Die Analyse der Aktivitäten der Organisation zur Erbringung touristischer Dienstleistungen unter Risikobedingungen wird gegeben.
Das neunte Kapitel "Risikomanagement von Hotels und Restaurants" untersucht die Entwicklungsfaktoren, Merkmale und Besonderheiten der Gastfreundschaft, die mit der Hotellerie verbundenen Risiken und deren Management. Es werden Empfehlungen zur Reduzierung und Steuerung von Risiken im Gastgewerbe gegeben.
Im zehnten Kapitel "Grundlegende Methoden und Wege zur Reduzierung wirtschaftlicher Risiken" werden auf der Grundlage mathematischer Modelle wirtschaftliche Instrumente zur Risikominderung untersucht: Diversifikation, Versicherung, Absicherung durch Terminkontrakte und Terminkontrakte, Swaps und Optionen usw. sowie Methoden zur Verbesserung des angestrebten Risikomanagements ihr Niveau zu reduzieren und die Rentabilität zu steigern. Die Bewertung der Wirksamkeit von Risikomanagementmethoden wird gegeben.
Kapitel 11 "Verhaltenspsychologie und Bewertung des Entscheidungsträgers" befasst sich mit der Untersuchung und Systematisierung des Einflusses psychologischer Faktoren auf die Verhaltensprobleme von Marktteilnehmern sowie mit der Bildung von Empfehlungspaketen für das Risikomanagement und der Auswahl wirksamer Lösungen. Konfliktsituationen und die Rolle eines Führers bei riskanten Entscheidungen werden berücksichtigt.
Am Ende des Lehrbuchs "Risikotheorie und Modellierung von Risikosituationen" für jedes Kapitel stehen Fragen zur Wiederholung und Selbstkontrolle.
Inhalt des Tutorials

ORT UND ROLLE DER WIRTSCHAFTLICHEN RISIKEN BEI DER VERWALTUNG DER ORGANISATIONSAKTIVITÄTEN
1.1. Organisationen, Arten von Unternehmen, ihre Merkmale und Ziele
1.2. Ort und Rolle von Risiken in der Wirtschaftstätigkeit

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

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

• 3.2.1. Beziehung zwischen Marktgleichgewicht und Handelsrisiko
• 3.2.2. Der Einfluss von Marktgleichgewichtsfaktoren auf die Veränderung des Geschäftsrisikos
• 3.2.3. Modellierung des Prozesses zur Erreichung des Gleichgewichts
• 3.2.4. Einfluss der sich ändernden Nachfrage auf das Niveau des kommerziellen Risikos
• 3.2.5. Einfluss von Angebotsänderungen auf den Grad des kommerziellen Risikos
• 3.2.6. Aufbau von Abhängigkeiten zwischen Angebot und Nachfrage

• 4.1.1. Klassifizierung von finanziellen Risiken
• 4.1.2. Verhältnis von finanzieller und operativer Hebelwirkung zum Gesamtrisiko
• 4.1.3. Entwicklungsrisiken

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

• 4.3.1. Äquivalente Ströme
• 4.3.2. Zahlungsströme

• 4.4.1. Anlagerisiken
• 4.4.2. Rücklaufquoten für riskante Vermögenswerte
• 4.4.3. Barwert
• 4.4.4. Renten- und Rücknahmefonds
• 4.4.5. Investitionsbewertung
• 4.4.6. Riskante Investitionszahlungen
• 4.4.7. Zeitlich diskontieren

• 4.5.1. Faktoren, die zum Auftreten von Kreditrisiken beitragen
• 4.5.2. Kreditrisikoanalyse
• 4.5.3. Techniken zur Kreditrisikominderung
• 4.5.4. Kredit-Zahlungen
• 4.5.5. Rückstellung und Zahlung von Zinsen für ein Verbraucherdarlehen
• 4.5.6. Kreditgarantien

• 4.7.1. Verhältnis zwischen Zinssätzen und Inflation
• 4.7.2. Inflationsprämie
• 4.7.3. Einfluss der Inflation auf verschiedene Prozesse zur Reduzierung der Inflation

• 4.8.1. Währungsumrechnung und Zinsabgrenzung
• 4.8.2. Wechselkurse rechtzeitig
• 4.8.3. Währungsrisiken reduzieren

• 4.9.1. Wechselkursrisiken
• 4.9.2. Auswirkungen des Ausfallrisikos und der Besteuerung
• 4.9.3. Maximierung des Vermögenswerts

• 5.2.1. Das Konzept, mit der Natur zu spielen
• 5.2.2. Das Thema der Spieltheorie. Grundlegendes Konzept

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

• 5.5.1. Multikriterielle Aufgaben
• 5 5 2. Pareto-Optimalität
• 5.5.3. Auswahl der Lösungen bei Vorhandensein von Alternativen mit mehreren Kriterien

• 5.7.1. Obere und untere Spielpreise
• 5.7.2. Reduktion eines Matrixspiels auf ein lineares Programmierproblem
• 5.7.3. Auswahl der optimalen Produktpalette

• 6.5.1. Entscheidungsbaum
• 6.5.2. Optimierung der Markteinführungsstrategie
• 6.5.3. Maximierung der Aktienrendite
• 6.5.4. Auswahl des optimalen Projekts für den Wiederaufbau einer chemischen Reinigungsfabrik

• 6.6.1. Auswahl der optimalen Lösung anhand statistischer Auswertungen
• 6.6.2. Normalverteilung
• 6.6.3. Risikokurve
• 6.6.4. Auswahl der optimalen Lösung mithilfe von Konfidenzintervallen
• 6.6.5. Modell zur Vorhersage der Produktionskosten

• 6.8.1. Inneneinrichtung und Designfirma
• 6.8.2. 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. Investitionsprojektrisiken

• 7.3.1. Anlageverwaltungsprozess
• 7.3.2. Diversifiziertes Portfolio
• 7.3.3. Risiken im Zusammenhang mit der Anlage in ein Wertpapierportfolio
• 7.3.4. Praktische Empfehlungen zur Bildung eines Anlageportfolios

• 7.4.1. Analyse der damit verbundenen Risikofaktoren
• 7.4.2. Vorläufige Bewertung und Auswahl der Unternehmen
• 7.4.3. Einschätzung der Finanzlage eines Unternehmens als Anlageobjekt
• 7.4.4. Beispiele für die Analyse anhand von Finanzkennzahlen
• 7.4.5. Einschätzung der Entwicklungsperspektiven der Organisation
• 7.4.6. Vergleichende Finanzanalyse von Investitionsprojekten
• 7.4.7. Analyse der Methoden der Organisationsumfrage vor Ort

• 7.5.1. Projektrisikobewertungsmodell
• 7.5.2. Berücksichtigung des Risikos bei der Anlage
• 7.5.3. Praktische Schlussfolgerungen für das Management riskanter Investitionsprojekte

• 8.1.1. Tourismusentwicklung 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. Faktoren, die den Tourismus und die Tourismuswirtschaft beeinflussen
• 8.3.2. Klassifizierung des Tourismusrisikos

• 9.4.1. Risiken erkennen
• 9.4.2. Investitionsprojektrisiken
• 9.4.3. Reduzierung der Risiken der Hotellerie

• 10.1.1. Risikomanagement-Prozessdiagramm
• 10.1.2. Beispiele für Risiken
• 10.1.3. Auswahl der 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 der Versicherung

• 10.4.1. Risikomanagementstrategien
• 10.4.2. Grundlegendes Konzept
• 10.4.3. Terminkontrakte und Terminkontrakte
• 10.4.4. Absicherung von Wechselkursen
• 10.4.5. Schlüsselaspekte des Risikos
• 10.4.6. Absicherung eines Wechselkurses durch einen Swap
• 10.4.7. Optionen
• 10.4.8. Versicherung oder Absicherung
• 10.4.9. Synchronisation von Cashflows
• 10.4.10. Absicherungsmodell
• 10.4.11. Messung der Absicherungseffektivität
• 10.4.12. Minimierung der Absicherungskosten
• 10.4.13. Korrelierte Absicherungstransaktion

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

• 11.1.1. Psychologische Probleme des wirtschaftlichen Persönlichkeitsverhaltens
• 11.1.2. Verwaltungsmaßnahmen eines Unternehmers im Dienstleistungssektor
• 11.1.3. Die Einstellung der Persönlichkeit zum Risiko
• 11.1.4. Intuition und Risiko

• 11.2.1. Utility-Funktionsdiagramme
• 11.2.2. Erwartete Gebrauchstheorie
• 11.2.3. Berücksichtigung der Risikobereitschaft des Entscheidungsträgers
• 11.2.4. Gruppenentscheidung

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

• 11.5.1. Entscheidungsfindung angesichts des Risikos
• 11.5.2. Anforderungen an den Entscheider
• 11.5.3. Grundsätze zur Bewertung der Wirksamkeit von Entscheidungen von Entscheidungsträgern