Kvalitatiivsed riskianalüüsi meetodid

Lõppude lõpuks on tuvastatud võimalikud riskid konkreetse projekti jaoks on vaja kindlaks määrata investeeringute, arendustegevuse ja selle projektiga töötamise otstarbekus. Selleks viiakse läbi investeerimisprojekti riskide analüüs.

Kõik võimalikud teoreetiliselt välja pakutud riskianalüüsi meetodid võib jagada kvalitatiivseteks ja kvantitatiivseteks lähenemisviisideks. Kvalitatiivne lähenemine hõlmab lisaks riskide tuvastamisele ka nende esinemise allikate ja põhjuste väljaselgitamist, samuti tagajärgede kulude hindamist. Kvalitatiivse lähenemise põhijooned on: projekti jaoks lihtsate riskide tuvastamine, nii üksteisest kui ka välistest teguritest sõltuvate ja sõltumatute riskide tuvastamine ning riskide eemaldamise või mitte eemaldamise määramine.

Kvalitatiivse analüüsi abil tehakse kindlaks kõik riskitegurid, mis ühel või teisel määral toovad kaasa ettevõtte kahjusid või kahjusid, samuti nende tekkimise tõenäosus ja aeg. Projekti arendamise halvima stsenaariumi jaoks arvutatakse ettevõtte kahjumi maksimaalne suurus.

Kvalitatiivses käsitluses eristatakse järgmisi riskianalüüsi meetodeid: eksperthinnangute meetod; kulude teostatavuse meetod; analoogiate meetod.

Eksperthinnangute meetod.

Eksperthinnangu meetod sisaldab kolme põhikomponenti. Esiteks põhineb probleemi intuitiivne-loogiline analüüs ainult teatud ekspertide intuitiivsetel eeldustel, ainult nende teadmised ja kogemused võivad olla järelduste õigsuse ja objektiivsuse tagajad. Teiseks eksperthinnangu otsuste tegemine, see etapp on eksperdi töö viimane osa. Eksperdid formuleerivad otsuse uuritava projektiga töötamise otstarbekuse kohta ja annavad hinnangu oodatavatele tulemustele projekti arendamise erinevate stsenaariumide puhul. Kolmas etapp, eksperthinnangu meetodi viimane etapp, on kõigi otsuste tulemuste töötlemine. Lõpliku hinnangu saamiseks tuleb läbi töötada kõik ekspertidelt saadud hinnangud ning välja selgitada üldine suhteliselt objektiivne hinnang ja otsus konkreetse projekti kohta.

Ekspertidel palutakse täita küsimustik analüüsitava projektiga seotud riskide üksikasjaliku loeteluga, milles nad peavad kindlaks määrama tuvastatud riskide tõenäosuse teatud skaalal. Kõige levinumad ekspertriskide hindamise meetodid hõlmavad Delphi meetodit, skoorimismeetodit, pingerida, paaride kaupa võrdlemist ja muud.

Delphi meetod on üks eksperthinnangu meetoditest, mis pakub kiire otsing otsuseid, mille hulgast seejärel valitakse välja parim lahendus. Selle meetodi kasutamine võimaldab vältida ekspertide vahelisi vastuolusid ja saada sõltumatuid individuaalseid otsuseid, välistades ekspertide vahelise suhtluse uuringu ajal. Ekspertidele antakse küsimustik, mille küsimustele peavad nad andma sõltumatud, võimalikult objektiivsed ja põhjendatud hinnangud. Täidetud küsimustike põhjal analüüsitakse iga eksperdi otsust, valitsevat arvamust, selgitatakse välja äärmuslikud hinnangud, otsused on võimalikult selgelt, kättesaadavad ja hästi põhjendatud jne. Seejärel võivad eksperdid oma arvamust muuta. Kogu operatsioon viiakse tavaliselt läbi 2-3 ringis, kuni ekspertide arvamused hakkavad ühtima, mis on uuringu lõpptulemus.

Riskiskoori meetod põhineb üldindikaatoril, mille määravad mitmed eraeksperdi poolt hinnatud riskinäitajad. See koosneb järgmistest sammudest:

• 1) riski tekkimist mõjutavate tegurite kindlaksmääramine;
• 2) Iga teguri riskiastet iseloomustava üldnäitaja ja spetsiifiliste kriteeriumide kogumi valimine;
• 3) Iga näitaja (teguri) kaalukoefitsientide ja hindamisskaalade süsteemi koostamine;
• 4) Projekti riskide taseme üldistatud kriteeriumi terviklik hindamine;
• 5) Riskijuhtimise soovituste väljatöötamine.

Järjestusmeetod hõlmab objektide järjestamist mõne loomupärase omaduse kasvavas või kahanevas järjekorras. Järjestus võimaldab teil valida uuritavate tegurite hulgast kõige olulisema teguri. Edetabeli tulemuseks on paremusjärjestus.

Kui see on olemas n objektid, siis nende j-nda eksperdi poolt järjestamise tulemusena saab iga objekt hinde x ij - j-nda eksperdi poolt i-ndale objektile antud järjestus. X ij väärtused on vahemikus 1 kuni n. Kõige olulisema teguri auaste võrdub ühega, kõige vähem olulise - arvuga n. J-nda eksperdi paremusjärjestus on auastmete jada x 1j , x 2j , …, x nj .

Seda meetodit on lihtne rakendada, kuid suure hulga parameetrite hindamisel seisavad eksperdid silmitsi järjestatud seeria koostamise raskustega, kuna üheaegselt on vaja arvesse võtta palju keerulisi korrelatsioone.

Paaripõhise võrdluse meetod on kõigi võimalike paaride võrdlemisel eelistatuimate objektide määramine. Sel juhul ei ole vaja kõiki objekte järjestada, nagu järjestusmeetodil, vaid igas paaris on vaja tuvastada olulisem objekt või määrata nende võrdsus.

Jällegi, võrreldes järjestusmeetodiga, saab paaride kaupa võrrelda suure hulga parameetritega, aga ka parameetrite väikeste erinevuste korral (kui neid on praktiliselt võimatu järjestada ja need ühendatakse üheks parameetriks ).

Meetodi kasutamisel koostatakse kõige sagedamini suuruse maatriks nxn, Kus n- võrreldavate objektide arv. Objektide võrdlemisel täidetakse maatriks elementidega a ij järgmiselt (võib pakkuda ka teist täitmisskeemi):

Summa (rea kohta) võimaldab sel juhul hinnata objektide suhtelist tähtsust. Kõige olulisemaks (olulisemaks) võib pidada objekti, mille puhul on summa suurim.

Summeerimist saab teha ka veergude järgi (), siis on kõige olulisem tegur, millel on kõige vähem punkte.

Ekspertanalüüs seisneb riskimõju määra määramises spetsialistide eksperthinnangute põhjal. Selle meetodi peamine eelis on arvutuste lihtsus. Pole vaja koguda täpseid lähteandmeid ja kasutada kallist ja tarkvara. Riskide tase sõltub aga ekspertide teadmistest. Puuduseks on ka sõltumatute ekspertide ligimeelitamise raskus ja nende hinnangute subjektiivsus. Tulemuste selguse ja objektiivsuse huvides saab seda meetodit kasutada koos teiste kvantitatiivsete meetoditega (objektiivsem).

Kulude asjakohasuse ja otstarbekuse meetod, analoogiate meetod.

Tasuvusanalüüs põhineb eeldustel, et teatud tegurid (või üks neist) põhjustavad projekti ülekulu. Nende tegurite hulka kuuluvad:

• · projekti kui terviku või selle üksikute etappide ja komponentide maksumuse esialgne alahindamine;
• · projekteerimispiiride muutmine ettenägematute asjaolude tõttu;
• · masinate ja mehhanismide tööomadused erinevad projektis ettenähtust;
• · projekti maksumuse tõus võrreldes esialgsega, inflatsiooni või muutuse tõttu maksuseadusandlus.

Analüüsi läbiviimiseks kirjeldatakse kõigepealt kõiki ülaltoodud tegureid, seejärel koostatakse iga selle arendamise variandi kohta esialgne nimekiri võimalikest projektikulude suurenemisest. Kogu projekti elluviimise protsess on jagatud etappideks, sellest lähtuvalt jaguneb etappideks ka projekti arendamise ja elluviimise rahastamise protsess. Rahastamise etapid on aga seatud tinglikult, kuna projekti arenedes ja arenedes võidakse teha mõningaid muudatusi. Vahendite järkjärguline investeerimine võimaldab investoril projektiga tehtavat tööd hoolikamalt jälgida ja riskide suurenemisel kas lõpetada või peatada finantseerimine või hakata rakendama teatud meetmeid kulude vähendamiseks.

hulgas kvalitatiivsed meetodid riskianalüüs, on levinud ka analoogiate meetod. Selle meetodi põhiidee on analüüsida teisi arendatavaga sarnaseid projekte. Samade riskiprojektide põhjal analüüsitakse võimalikke riske, nende esinemise põhjuseid, riskide tagajärgi ning uuritakse ebasoodsate välis- või sisetegurite mõju tagajärgi projektile. Seejärel projitseeritakse saadud teave uus projekt, mis võimaldab tuvastada kõik maksimaalsed võimalikud riskid. Teabeallikaks võivad olla Lääne kindlustusseltside regulaarselt avaldatavad projekteerimis-, lepingu-, investeerimis- ja muude ettevõtete usaldusväärsuse reitingud, konkreetsete toodete nõudluse suundumuste analüüsid, tooraine, kütuse, maa jms hinnad.

Selle analüüsimeetodi raskus seisneb kõige täpsema analoogi leidmises, mis tuleneb asjaolust, et puuduvad formaalsed kriteeriumid, mis täpselt määraksid olukordade sarnasuse määra. Kuid reeglina on isegi siis, kui analoog on õigesti valitud, keeruline sõnastada analüüsiks õigeid eeldusi, täielikku ja tegelikkusele lähedast stsenaariumikomplekti projekti ebaõnnestumiseks. Põhjus on selles, et täiesti identseid projekte on väga vähe või üldse mitte, igal uuritaval projektil on oma individuaalsed iseärasused ja riskid, mis on omavahel seotud vastavalt projekti unikaalsusele, mistõttu ei ole alati võimalik absoluutselt täpselt kindlaks määrata projekti ainulaadsust. konkreetse ohu põhjus.

Kulude modereerimise meetodi ja analoogiate meetodi lühikirjeldus viitab sellele, et need sobivad pigem konkreetse projekti võimalike riskiolukordade tuvastamiseks ja kirjeldamiseks kui investeerimisprojekti riskide suhteliselt täpse hinnangu saamiseks.

Kvantitatiivne riskianalüüsi meetod

Investeerimisprojektide riskide hindamiseks on levinumad kvantitatiivsed analüüsimeetodid:

• tundlikkuse analüüs
• · skripti meetod
• · simulatsiooni modelleerimine (Monte Carlo meetod)
• · diskontomäära korrigeerimise meetod
• otsustuspuu

Tundlikkuse analüüs

Tundlikkusanalüüsi meetodi puhul võetakse riskiteguriks analüüsitava projekti tulemusnäitajate tundlikkuse aste selle toimimise väliste või sisemiste tingimuste muutuste suhtes. Saadud projektinäitajad on tavaliselt tulemusnäitajad (NPV, IRR, PI, PP) või projekti aastanäitajad (puhaskasum, akumuleeritud kasum). Tundlikkuse analüüs jaguneb mitmeks järjestikuseks etapiks:

• · tehakse kindlaks saadud näitajate põhiväärtused, matemaatiliselt tuvastatakse seos lähteandmete ja saadud andmete vahel
• · arvutatakse algnäitajate kõige tõenäolisemad väärtused, samuti nende muutuste vahemik (tavaliselt 5-10%)
• · määratakse (arvutatakse) saadud näitajate kõige tõenäolisemad väärtused
• · Uuritavad algsed parameetrid arvutatakse saadud vahemikus ükshaaval ümber, saadud parameetrite uued väärtused saadakse
• · Esialgsed parameetrid järjestatakse vastavalt nende mõju määrale saadud parameetritele. Seega on need rühmitatud riskiastme alusel.

Investeerimisprojekti kokkupuute aste vastavale riskile ja projekti tundlikkus iga teguri suhtes määratakse elastsusnäitaja arvutamisega, mis on saadud näitaja protsentuaalse muutuse ja parameetri väärtuse muutuse suhe. ühe protsendi võrra.

Kus: E - elastsusindeks

NPV 1 - põhitulemusnäitaja väärtus

NPV 2 - saadud indikaatori väärtus parameetri muutmisel

X 1 - muutuja parameetri põhiväärtus

X 2 - muutuja parameetri muudetud väärtus

Mida kõrgem on elastsusindeks, seda tundlikum on projekt selle teguri muutuste suhtes ja seda vastuvõtlikum on projekt vastavale riskile.

Samuti saab tundlikkusanalüüsi läbi viia graafiliselt, joonistades saadud indikaatori sõltuvuse uuritava teguri muutustest. NPV väärtuse tundlikkus teguri muutusele muudab seose kalde taset, mida suurem on nurk, seda tundlikumad on väärtused ja seda suurem on ka risk. Otsese vastuse ja x-telje lõikepunktis määratakse parameetri väärtus protsentides, mille korral projekt muutub ebaefektiivseks.

Pärast seda järjestatakse tehtud arvutuste põhjal kõik saadud parameetrid olulisuse astme järgi (kõrge, keskmine, madal) ning koostatakse “tundlikkusmaatriks”, mille abil tegurid, mida on kõige rohkem ja vähem. investeerimisprojekti jaoks riskantsed.

Vaatamata meetodi loomupärastele eelistele - saadud tulemuste objektiivsusele ja selgusele, on sellel ka olulisi puudusi - ühe teguri muutusi vaadeldakse eraldiseisvana, praktikas aga kõiki majanduslikud jõud on korrelatsioonis ühel või teisel määral.

Skriptimismeetod

Stsenaariumimeetod kujutab endast kõigi võimalike projekti elluviimise tingimuste kirjeldust (kas stsenaariumide või projekti põhiparameetrite väärtuste piirangute süsteemi kujul) ning võimalike tulemuste kirjeldust. ja tulemusnäitajad. See meetod, nagu kõik teised, koosneb ka teatud järjestikustest sammudest:

• · ehitatakse vähemalt kolm võimalikud variandid stsenaariumid: pessimistlik, optimistlik, realistlik (või kõige tõenäolisem või keskmine)
• · esialgne teave määramatuse tegurite kohta teisendatakse teabeks üksikute rakendustingimuste ja teatud tulemusnäitajate tõenäosuse kohta

Saadud andmete põhjal määratakse näitaja majanduslik efektiivsus projekt. Kui stsenaariumis kajastatud konkreetse sündmuse toimumise tõenäosused on täpselt teada, siis arvutatakse projekti eeldatav integraalmõju matemaatilise ootuse valemi abil:

Kus: NPVi - integraalne efekt i-nda stsenaariumi rakendamisel

pi on selle stsenaariumi tõenäosus

Sel juhul hinnatakse projekti ebaefektiivsuse riski (Re) nende stsenaariumide (k) kogutõenäosusena, mille korral projekti eeldatav tulemuslikkus (NPV) muutub negatiivseks:

Projekti rakendamisest tulenev keskmine kahju selle ebaefektiivsuse korral (Ue) määratakse järgmise valemiga:

Stsenaariumianalüüsi meetodi peamiseks puuduseks on asjaolu, et investeerimisprojekti puhul võetakse arvesse vaid üksikuid võimalikke tulemusi, kuid praktikas ei ole võimalike tulemuste arv piiratud.

PERT analüüsimeetod (programmi hindamise ja ülevaatamise tehnika)

Eksperdid tõstavad ühe stsenaariumianalüüsi meetodina esile PERT analüüsimeetodi (Program Evaluation and Review Technique). Selle meetodi põhiidee seisneb selles, et projekti väljatöötamisel määratakse kolm projekti parameetrit - optimistlik, pessimistlik, kõige tõenäolisem. Järgmisena arvutatakse eeldatavad väärtused järgmise valemi abil:

Eeldatav väärtus = [Optimistlik väärtus 4xKõige tõenäolisem väärtus + pessimistlik väärtus]/6

Koefitsiendid 4 ja 6 saadi empiiriliselt suure hulga projektide statistiliste andmete põhjal. Arvutustulemuste põhjal viiakse läbi ülejäänud projekti analüüs. PERT-analüüsi efektiivsus on maksimaalne ainult siis, kui kõigi kolme hinnangu väärtusi saab õigustada.

Otsuste puu

Otsustuspuu meetod kujutab endast võrgugraafikuid, milles iga haru esindab erinevaid alternatiivseid võimalusi projekti arendamiseks. Jälgides projekti igat ehitatud haru, saate jälgida projekti kõiki võimalikke arenguetappe ning vastavalt sellele valida optimaalseima ja minimaalsete riskidega. See analüüsimeetod on jagatud järgmisteks etappideks:

• · Projekti arendamise iga probleemse ja mitmetähendusliku hetke jaoks määratakse tipud ning rajatakse harud (võimalikud sündmuste arenguteed)
• · Iga kaare puhul määratakse tõenäosus ja võimalikud kaod selles etapis ekspertmeetodiga.
• · Kõigi saadud tippude väärtuste põhjal arvutatakse NPV (või muu projekti jaoks olulise näitaja) kõige tõenäolisem väärtus
• · Teostatakse tõenäosusjaotuse analüüs

Meetodi ainsaks piiranguks ja võimalikuks puuduseks on mõistliku hulga projekti arendusvõimaluste kohustuslik olemasolu. Peamine erinevus on võime võtta täielikult ja üksikasjalikult arvesse kõiki projekti mõjutavaid tegureid ja riske. Meetodit kasutatakse eelkõige olukordades, kus projekti elluviimise otsused langetatakse järk-järgult ja sõltuvad eelnevalt tehtud otsustest, seega määrab iga otsus omakorda stsenaariumi edasine areng projekt.

Simulatsiooni modelleerimine (Monte Carlo meetod)

Investeerimisprojektide riskianalüüs Monte Carlo meetodil ühendab kaks varem uuritud meetodit: tundlikkusanalüüsi meetod ja stsenaariumianalüüs. Simulatsioonimodelleerimisel genereerib arvuti parima ja halvima stsenaariumi genereerimise asemel sadu võimalikke disainiparameetrite kombinatsioone nende tõenäosusjaotuse alusel. Iga saadud kombinatsioon loob oma NPV väärtuse. Selline arvutus on võimalik ainult kasutades spetsiaalset arvutiprogrammid. Simulatsiooni modelleerimise etapiviisiline skeem on konstrueeritud järgmiselt:

• · sõnastatakse projekti rahavoogusid mõjutavad tegurid;
• · igale tegurile (parameetrile) koostatakse tõenäosusjaotus ja reeglina eeldatakse, et jaotusfunktsioon on normaalne, mistõttu on selle seadmiseks vaja määrata ainult kaks punkti (matemaatiline ootus ja dispersioon) ;
• · arvuti valib juhuslikult iga riskiteguri väärtuse, lähtudes selle tõenäosusjaotusest;

Joon.1.3

Joon.1.4

Selle riskimodelleerimismeetodi puudused on järgmised:

• · korrelatsiooniparameetrite olemasolu muudab mudeli oluliselt keerulisemaks
• · uuritava parameetri tõenäosusjaotuse tüüpi võib olla raske määrata
• · reaalsete mudelite väljatöötamisel võib osutuda vajalikuks väliste spetsialistide või teaduskonsultantide kaasamine;
• · mudeli uurimine on võimalik ainult arvutitehnoloogia ja spetsiaalsete rakendustarkvarapakettide olemasolul;
• · saadud tulemuste suhteline ebatäpsus võrreldes teiste numbrilise analüüsi meetoditega.

Diskontomäära korrigeerimise meetod

Arvutuste lihtsuse tõttu on praktikas kõige enam rakendatav Riski korrigeerimise diskontomäära meetod. See meetod on antud põhidiskontomäära korrigeerimine, mida peetakse riskivabaks ja minimaalselt vastuvõetavaks (näiteks piirkulu kapital ettevõtte jaoks). Korrigeerimine toimub järgmiselt: lisatakse nõutava riskipreemia summa, seejärel arvutatakse välja investeerimisprojekti tulemuslikkuse kriteeriumid (NPV, IRR, PI). Otsus projekti tulemuslikkuse kohta tehakse vastavalt valitud kriteeriumi reeglile. Mida suurem risk, seda suurem on lisatasu.

Riskikohandused määratakse iga üksiku projekti jaoks eraldi, kuna need sõltuvad täielikult uuritava projekti spetsiifikast.

Saada oma head tööd teadmistebaasi on lihtne. Kasutage allolevat vormi

Üliõpilased, magistrandid, noored teadlased, kes kasutavad teadmistebaasi oma õpingutes ja töös, on teile väga tänulikud.

postitatud http://www.allbest.ru/

postitatud http://www.allbest.ru/

Sissejuhatus

1.1 Sissejuhatavad märkused

1.4.2 Riskijuhtimissüsteem

Peatükk 2. Krediidiasutuste operatsiooniriski maandamise protsessi modelleerimine

2.1 Ülesande matemaatiline sõnastamine

2.2 Kahjusummade modelleerimine

2.3 Juhuslike suuruste sõltuvate struktuuride modelleerimine. Kopula funktsioonid

2.4 Kadude sageduste modelleerimine

2.5 Juhusliku lähenduse stohhastiline Monte Carlo mudel

2.6 Riskikapitali arvutamine 66

Peatükk 3. Operatsiooniriski juhtimise süsteemi rakendamine

3.1 Operatsiooniriski juhtimise süsteemi väljatöötamine ja juurutamine

3.2 Riskikapitali arvutamine

3.3 Mudeli majandusliku efektiivsuse ja jätkusuutlikkuse hindamine

Järeldus

Kasutatud kirjanduse loetelu

Rakendused

Sissejuhatus

matemaatiline operatsioonirisk majanduslik

Majanduslik ja matemaatiline modelleerimine on praegu etapis, kus kvalitatiivne hüpe on küps. Seda on kogunenud üle kogu maailma suur summa erinevaid mudeleid. Ükskõik, millise majandusvaldkonna me ka ei võtaks, on alati olemas terve hulk matemaatilisi, arvuti-, verbaalseid ja tähenduslikke mudeleid, mis sellega ühel või teisel viisil seotud on. sadu teadusajakirjad igakuiselt avaldada uute mudelite või vanade modifikatsioonide ja arenduste kirjeldusi.

Kõik need, kuigi neid nimetatakse majandusmudeliteks, on tegelikult ühe konkreetse majandusvaldkonna mudelid ja selgitavad ühte asja. Igaüks neist annab oma panuse majandusalaste teadmiste süsteemi. Inimese keerukate nähtuste mõistmise ja tunnetamise protsessi eripära on nende lihtsustamine, taandamine lihtsaks pildiks. Seega, kuna teadmised on lõpmatud, pole ka mudelite loomisel ilmselt piire.

Matemaatilise ökonoomika raames, kasutades formaalseid vahendeid, tekib keerukate majandusmehhanismide uurimine juba praegu märkimisväärsete raskustega. Mudelid pole enam nii ilusad ja terviklikud kui klassikalistel juhtudel, kuigi nad peavad lihtsate mehhanismide kõige levinumaid või majanduslikult otstarbekamaid kombinatsioone.

Praktilisest vaatenurgast igasugune, isegi väga suur hulk informatsioonil iseenesest pole väärtust. Andmed puhtal kujul ei ole teadmised, mida nimetatakse "jõuks". Informatsioonist saab jõud siis, kui see võimaldab tulevikku ette näha, s.t. vastake lahenduse valimisel põhiküsimusele: "Mis juhtub, kui?" Sellele küsimusele vastamiseks peab lisaks andmetele olema ka reaalse maailma mudel.

Kust mudelid tulevad ja miks need pangahaldussüsteemides praktiliselt puuduvad? Panganduses muudavad adekvaatsete mudelite loomise protsessi keeruliseks kaks objektiivselt eksisteerivat tegurit. Esimene on see, et pank on juhtimise seisukohalt äärmiselt keeruline objekt, mis koosneb paljudest erinevatest alamsüsteemidest, mille vahel on suur hulk heterogeenseid seoseid. Panga tegevus koosneb mitmest äriprotsessist, mis sõltuvad oluliselt paljudest välisteguritest: seadusandlikest, majanduslikest, sotsiaalsetest, poliitilistest.

Küberneetikas nimetatakse selliseid objekte nagu pank komplekssüsteemideks ja nende uurimise meetodeid süsteemianalüüsi meetoditeks. Kõige olulisemad tulemused selles valdkonnas on seotud operatsioonide uurimisega – lähenemisviisiga, mis põhineb kvantitatiivsete matemaatiliste meetodite kasutamisel otsuste hindamisel. Kvantitatiivsete meetodite kasutamine on aga võimalik vaid juhul, kui uurijal on adekvaatsed matemaatilised mudelid, mis panganduses täpselt puuduvad.

Teine tegur avaldub selles, et panganduses (eriti turule ülemineku kontekstis) on võimatu läbi viia sihipäraseid eksperimente, mis eelnevad hüpoteesi kujunemisele ja võimaldavad seda praktikas testida. Analüütikute akumulatsioon isiklik kogemus takistab tänapäeva Venemaale omase olukorra dünaamilist muutumist.

Rohkem kui midagi finantsteadus on seotud investeerimistegevuse tasuvuse analüüsiga. Lisaks kasumlikkuse mõõtmisele tegelevad pangaanalüütikud ka tulude genereerimise määramatusega; Riskianalüüs on selle ebakindlusega seotud. Nende küsimuste vähesus meie praktikas selgitab õppimise vajadust välismaist kogemust seoses selle rakendamisega Venemaal.

Konkreetse pangandusstrateegia kasumlikkuse hindamisel kasutatavate näitajate, meetodite ja arvutusmudelite kogum on uue, dünaamiliselt areneva objekti. teaduslikud suunad-- ristumiskohas moodustatud finantsmatemaatika ja finantsanalüüs kaasaegne teooria rahandus ja mitmed matemaatilised distsipliinid, näiteks: ökonomeetria, tõenäosusteooria, matemaatiline statistika, operatsioonide uurimine, juhuslike protsesside teooria.

Panganduse põhieesmärk on kasumi maksimeerimine; Peaaegu samaväärne ülesanne on ka pangandusriskide minimeerimine. Pangategevuse kasumimarginaalide kahanemine, kliendibaasi kahanemine ja kliendikontode käibe vähenemine viivad selleni, et panga kasumi ja tegevuskulude suhe muutub äärmiselt ebasoodsaks. Nii luuakse olukord, kus pangad on sunnitud otsima võimalusi kulude vähendamiseks ja riskide minimeerimiseks. Ja see omakorda sunnib panku konverteerima Erilist tähelepanu peal finantsanalüüs ja oma ressursside haldamise meetodeid.

Oskus võtta mõistlikke riske on üks ettevõtluskultuuri elemente üldiselt ja panganduses eriti. Turutingimustes aktsepteerib iga selle osaleja teatud ärimängu reegleid ja sõltub teatud määral oma partnerite käitumisest. Üheks neist reeglitest võib pidada valmisolekut võtta riske ja arvestada selle rakendamise võimalusega oma tegevuses.

Krediidiasutuste üks peamisi riskiliike on operatsioonirisk, mis on põhjustatud nende sise- ja väliskeskkonna olukorra ning toimimise ebakindlusest. Operatsiooniriski sündmustest tulenevad kahjud võivad kaasa tuua olulisi otseseid ja kaudseid kahjusid, ettevõtete hävingut ja isegi inimohvreid. Kõrgetasemelised pankrotid Viimastel aastatel, mis on muuhulgas põhjustatud vigadest operatsiooniriski juhtimise süsteemi korralduses, näitavad operatsiooniriskiga seotud sündmustest tulenevate kahjude hindamise, ennetamise ja minimeerimise küsimuste ulatust ja ebapiisavat läbitöötamist. Esindusliku statistilise teabe puudumine, iga krediidiorganisatsiooni operatsiooniriski heterogeenne ja individuaalne profiil ei võimalda operatsiooniriski analüüsimisel ja juhtimisel kasutada riskijuhtimise teoorias kasutatud finantsriskide mõõtmise ja juhtimise üldtunnustatud meetodeid ja mudeleid. .

Vajadus reserveerida kapitali operatsiooniriski katteks (operatsiooniriski kaasamine kapitali adekvaatsuse näitaja H1 arvutamisse) sai Venemaa kommertspankade jaoks reaalsuseks juba 2010. aasta augustis, kuna see peegeldab pangandussektori arengustrateegiat ja tegevusriski arengut. Vene Föderatsiooni Keskpank on suunatud riskipõhiste lähenemisviiside kasutuselevõtule krediidiasutuste hindamisel.

Seega ehitusülesanded tõhus süsteem Krediidiasutuste tegevuse käigus tekkiva operatsiooniriski mõõtmine, prognoosimine ja minimeerimine määrab uuringu asjakohasuse.

Uuringu eesmärk on välja töötada meetodid ja mudelid krediidiasutuste operatsiooniriski integreeritud juhtimiseks. Selle eesmärgi kohaselt püstitati ja lahendati järgmised ülesanded:

1. Viia läbi uuringuid olemasolevad mudelid ning finantsriskide analüüsi ja juhtimise meetodid seoses operatsiooniriski spetsiifikaga.

2. Töötada välja terviklik sündmuste ja operatsiooniriski tegurite klassifikaator, arvestades krediidiasutuste tegevuse spetsiifikat.

3. Töötage välja operatsiooniriski analüüsimiseks, mõõtmiseks ja juhtimiseks vajalikud matemaatilised tööriistad, sealhulgas:

· püstitada ja rakendada kaotuse tekkimise juhuslike protsesside matemaatilise modelleerimise probleem, võttes arvesse nendevaheliste korrelatsioonide mõju olemasolu;

· töötada välja ja programmiliselt rakendada stohhastiline algoritm kahjude kogusumma modelleerimiseks etteantud sõltuvuste struktuuriga ja nende katteks riskikapitali suuruse arvutamiseks (arvestades erinevate kindlustuskaitsete ja riskimeetmete olemasolu).

4. Töötada välja tarkvararakendus krediidiasutuse operatsiooniriski juhtimise protsessi modelleerimiseks, hinnata rakendatavate meetodite tundlikkust erinevatele sisendparameetrite häiretele.

5. Teha kindlaks rakendatud operatsiooniriski juhtimise mudeli majanduslik efektiivsus. Arendada juhised krediidiasutuste operatsiooniriski juhtimise protsessi korraldamise kohta.

Lõputöö uurimisobjektiks on ajal tekkivad operatsiooniriskid praegused tegevused krediidiorganisatsioonid. Diplomitöö teemaks on operatsiooniriski juhtimise protsessi kui krediidiorganisatsiooni riskijuhtimissüsteemi elemendi majanduslikud ja matemaatilised meetodid ja mudelid.

Teoreetilised ja metoodiline alus Uurimistöö hõlmas kodumaiste teadlaste töid kindlustuse, finants- ja aktuaarimatemaatika, mänguteooria, tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika, äärmuslike väärtuste teooria, juhuslike protsesside, numbriliste meetodite ja riskijuhtimise vallas.

Uurimistöö teaduslik uudsus seisneb operatsiooniriski juhtimise integreeritud lähenemisviisi väljatöötamises, mis põhineb järgmiste majandusliku ja matemaatilise modelleerimise ülesannete sünteesil: kahju tekkimise protsesside analüüs, kahjude kogusumma hindamine, kahjude kogusumma arvutamine. nende katteks oleva riskikapitali summa. Kaitse objektiks on järgmised teadusliku uudsuse elemente sisaldavad sätted ja tulemused:

1. Üles on püstitatud ja lahendatud krediidiasutuste operatsiooniriskiga seotud kahjude tekkimise juhuslike protsesside matemaatilise modelleerimise probleem, mis võimaldab olemasolevate arvutusmeetoditega võrreldes täpsemalt hinnata operatsiooniriski suurust.

2. Rakendatud on kahjude koondsumma tõenäosuslik modelleerimine, võttes arvesse nendevaheliste korrelatsioonide olemasolu, mis võimaldab täpsemalt hinnata kahjude kogusummat ja mõistlikult vähendada vajaliku riskikapitali hinnangulist suurust. katta neid.

3. Juhuslike protsesside (kahjude) suuruste stohhastiliseks modelleerimiseks koos etteantud sõltuvuste struktuuriga ja nende katteks kapitali suuruse arvutamiseks on välja töötatud tarkvararakendus, võttes arvesse erinevate kindlustusprogrammide ja riskimeetmete olemasolu. Hinnati väljatöötatud meetodite tundlikkust erinevatele sisendparameetrite häiretele.

4. Väljatöötatud tervikliku operatsiooniriski juhtimise mudeli kasutamise majanduslik efektiivsus krediidiasutustes on tõestatud võrreldes olemasolevaid meetodeid ning operatsiooniriski analüüsi ja juhtimise mudelid (riskikapitali mahu kokkuhoiu mõttes).

Esimeses peatükis käsitletakse pangandusprotsesside simulatsioonimodelleerimise iseärasusi, panga toimimismudelit, riski mõistet panganduses, pangandusriskide klassifikatsiooni ja riskijuhtimissüsteemi.

Teises peatükis püstitatakse ja lahendatakse krediidiasutuste operatsiooniriskiga seotud kahjude tekkimise protsesside matemaatilise modelleerimise probleem. Rakendatud on matemaatilised mudelid ja meetodid koondkahjude kogusumma hindamiseks, mõõtmiseks ja prognoosimiseks, riskikapitali suuruse arvutamiseks ja ühtseks jaotamiseks, välja on pakutud mehhanism oma andmete täiendamiseks kahjude kohta info kaardistamise teel. välised organisatsioonid, võeti kahjude suuruse modelleerimisel arvesse raha tähtajalise struktuuri mõju ja olulisuse läve olemasolu. Peatüki kolmandas osas esitatakse sõltuvate juhuslike protsesside modelleerimiseks vajalikud kopulateooria põhitõed ning käsitletakse monotoonsete teisenduste suhtes invariantseid korrelatsioonimõõte. Realiseeritud on algoritm juhuslike protsesside stohhastiliseks modelleerimiseks teadaolevate jaotusfunktsioonide ja ettemääratud sõltuvusstruktuuriga Gaussi koopulat kasutades. Kopulateooriat kasutades realiseeritakse algoritm sõltuvate protsesside genereerimiseks, mis modelleerib kadude sagedust. Jaotis 2.5 kirjeldab stohhastilist Monte Carlo mudelit, mis on välja töötatud ja rakendatud MATLABis, et hinnata krediidiasutuse kumulatiivsete kahjude tõenäosusjaotust üldjuhul, kasutades Gaussi ja Studenti t-kopulasid ja kiiret Fourier' teisendust. See mudel pani aluse AMA mudelile, selle rakendamise tulemusi käsitletakse kolmandas peatükis. Alternatiivina Basel II kvantiil VaR funktsioonile operatsiooniriski katmiseks kasutatava kapitali suuruse arvutamisel soovitatakse jaotises 2.6 kasutada sidusaid riskimõõtjaid. Arvesse võetakse mõõtu (Expected ShortFall – ES), mis rahuldab alamaditiivsuse tingimust, võimaldades meil saada tulemusi, mis on vastupidavamad erinevatele kadude väärtuste äärmuslikele jaotustele. Sõnastatud ja lahendatud on riskikapitali ühtse jaotuse probleem krediidiasutuse tegevusalade ja/või allüksuste vahel. Saadud tulemuseks on see, et mitteaatomilise mänguteooria mõttes saab riskikapitali koherentse jaotuse printsiipi üheselt defineerida läbi Aumann-Shapley vektori, mis on alati olemas ja kuulub mängu tuuma.

Kolmas peatükk arendab põhilist rakendamise etapid ja teabetugi krediidiasutuse integreeritud operatsiooniriski juhtimise süsteemile. Siin on toodud põhipunktid operatsiooniriski juhtimise protsessi reguleerivate sise-eeskirjade ja metoodikate loomisel, mis on kohustuslikult kaetud vastavalt Vene Föderatsiooni Keskpanga nõuetele ja Basel II soovitustele. Lisaks arvutustele kvantitatiivsed näitajad operatsiooniriski puhul on soovitatav jälgida operatsiooniriski kvalitatiivseid näitajaid, mis iseloomustavad kõige paremini krediidiasutuse peamisi tegevusvaldkondi, mis on avatud operatsiooniriskile. Punktis 3.1 töötatakse välja terviklik näitajate süsteem (KIR – võtmeriski indikaatorid) keskmise suurusega krediidiasutustele.

Operatsiooniriski juhtimiseks väljatöötatud kvantitatiivsete meetodite demonstratsioonina käsitletakse kolmanda peatüki teises osas AMA mudeli lihtsustatud juurutamist keskmise suurusega krediidipanga CaR väärtuse arvutamise näitel. alusel arvutatud riskikapitali väärtuste võrdlus erinevaid lähenemisviise ning erinevate riskimeetmete ja olulisuse tasemete jaoks. Jaotises 3.3 analüüsitakse rakendatud mudeli tundlikkust erinevate sisendparameetrite häirete suhtes. Hinnang eeldatavale majanduslik mõju krediidiasutuste operatsiooniriski juhtimiseks väljatöötatud mudelite ja meetodite rakendamisest võrreldes olemasolevate lähenemisviisidega.

Kokkuvõtteks on sõnastatud peamised saadud tulemused ja uuringu järeldused.

Peatükk 1. Panga olemasolevate matemaatiliste mudelite analüüs

1.1 Sissejuhatavad märkused

Nagu eespool mainitud, on panganduse peamine eesmärk kasumi maksimeerimine; Peaaegu samaväärne ülesanne on ka pangandusriskide minimeerimine. See tähendab, et kommertspanga poliitika peaks põhinema erinevate olukordade põhjalikul hindamisel ja simuleerimisel, paljude kasumi suurust mõjutavate tegurite analüüsil. Need tegurid määravad pangandusriski taseme; Panga ülesanne on seda minimeerida.

Panga kasumlikkus = krediidiressursside tasuvus + investeeringutasuvus:

Kus... erikaal th ja th tüüpi ressursse,

DB - panga kasumlikkus,

KR - krediidiressursid,

Keskpank – investeeringud väärtpaberitesse.

Investorid ostavad varasid, nagu aktsiad, võlakirjad või kinnisvara, eesmärgiga teenida tulu kas kõrgema hinnaga müües või dividendide, kupongiintresside või üürimaksete vormis. Laenuandjad laenavad raha lootuses teenida intressimaksetelt tulu, kui laenuvõtja laenu täielikult tagasi maksab. Seega on laenuandjatel ja investoritel ühine eesmärk-- saada tulu või intressi investeerimis- või laenutegevuse tulemusena.

Pangategevuse kasumimarginaalide kahanemine, kliendibaasi kahanemine ja kliendikontode käibe vähenemine viivad selleni, et panga kasumi ja tegevuskulude suhe muutub äärmiselt ebasoodsaks. Nii luuakse olukord, kus pangad on sunnitud otsima võimalusi kulude vähendamiseks ja riskide minimeerimiseks. Ja see omakorda sunnib Venemaa panku pöörama erilist tähelepanu finantsanalüüsile ja oma ressursside haldamise meetoditele.

Kõige olulisem reegel, millel põhinevad otsustusstrateegiad riskitingimustes äris:

Risk ja tootlus liiguvad samas suunas: mida suurem tootlus, seda suurem on reeglina operatsiooni risk.

Kui pangad soovivad kaasata lisavahendeid, peavad nad oma klientidele näitama, et nad on riski-tulu suhtega täielikult arvestanud.

Just seda väitekirja kasutatakse praegu mitmetes suurimates välispankades.

Plaanimajanduse tingimustes oli riski ja ebakindluse mõistmine sotsiaal-majandusliku arengu lahutamatute komponentidena kui olulisematest põhjalikku uurimist vajavatest teaduskategooriatest välistatud. Turusuhete ja vastavate majandusmehhanismide kujunemine Venemaal on viinud riski mõiste naasmiseni kõikide tasandite ja omandivormide majandusobjektide haldamise teooriasse ja praktikasse.

Suurt tähelepanu pööratakse pangandusprotsesside modelleerimisele välismaal. Pangaportfelli haldamise või täieliku bilansihalduse idee sai alguse 50ndate keskel välja töötatud kaasaegsest portfelliteooriast. Esimesed katsed rakendada kaasaegset portfelliteooriat panganduses toimusid lineaarsete ja ruutkesksete matemaatiliste programmeerimismudelite kujul. Kuigi need mudelid olid klassikalises mõttes üsna saledad, olid need praktiliseks kasutamiseks liiga piiratud ja keerukad. Nende peamine väärtus on võime saada ülevaade täielikust bilansihaldusest. See on kasulik abivahendina pangaportfelli ja riskijuhtimise mõistmisel.

Portfelli haldamise kontseptsioone illustreeritakse lineaarse programmeerimismudeli abil. Muidugi, selleks, et taandada tegelikkus kahemõõtmeliseks probleemiks, pidime probleemi sõnastust tõsiselt lihtsustama.

Esitame panga bilansi järgmisel lihtsustatud kujul:

kus keskpank on väärtpaberid,

KR - laenud,

DV – nõudmiseni hoiused,

SD - tähtajalised hoiused,

K - kapital. Egorova N.E., Smulov A.S. Ettevõtted ja pangad: suhtlus, majandusanalüüs ja modelleerimine.-M.; Delo, 2002. P.61.

Väärtpaberikasumit ja laenukasumit tähistatakse vastavalt P cb ja P cr. Eeldatakse, et hoiuste ja kapitali kaasamise kulud on null. Seega saadakse panga Pr tulu või kasum võrrandiga:

Samuti anname pangandustegevuse analüüsiprogrammide klassifikatsiooni:

1. Tasa sisse organisatsiooniline struktuur pank: tippjuhtkond, kesktase, esinejad.

2. Analüüsitava tehingu tüüp: krediiditehingud, väärtpaberid, valuutaoperatsioonid, muud toimingud.

3. Lahendatava probleemi tüüp: monitooring, analüüs, optimeerimine, modelleerimine, prognoos, planeerimine, kontroll.

4. Analüüsi viivitus: hetkehetk, lühiajalised hinnangud, keskmise tähtajaga hinnangud, pikaajalised hinnangud.

1.2 Pangaprotsesside simulatsioonimodelleerimise tunnused

Simulatsioonimodelleerimise kasutamise vajadus tuleneb eelkõige omadustest Venemaa turg. Vene keele eripära finantsturul-- selle “subjektivism”, äärmine sõltuvus mittemajanduslikest teguritest ja sellest tulenevalt suur ebakindlus, mis raskendab teadlike finantsotsuste langetamist.

Selle ebakindluse tekitavad:

1. Venemaa pankade väliskeskkonna ebastabiilsus, selgelt kehtestatud reeglite ja protseduuride puudumine finantsturu erinevate sektorite korraldamiseks (institutsiooniline aspekt);

2. ebakindlates tingimustes makromajandusliku olukorra prognoosimiseks ja tegurite paljususe analüüsimiseks piisavalt arenenud aparaadi puudumine (instrumentaalne aspekt);

3. võimatus arvesse võtta ja vormistada kõiki seoseid, et ehitada üles majanduslik ja matemaatiline mudel, mis kajastaks adekvaatselt finantsturu struktuuri (kognitiivne aspekt);

4. usaldusväärse info kättesaamatus - ühtse inforuumi “pank – klient – ​​finantsturg – riik” puudumine (infoaspekt);

5. tegeliku ebapiisav peegeldus rahaline seisukord pank sisse finantsaruanded(bilanss jne) ja seega ka finantsläbipaistvuse puudumine pangas (raamatupidamise aspekt). Traditsiooniliste juhtimisotsuste toetamise ja prognoosimise vahendite kasutamine nendes tingimustes on keeruline ning seda väärtuslikum on võimalus kasutadait. Emelyanov A.A. Simulatsioon modelleerimine riskijuhtimises. - Peterburi: Peterburi Tehnika- ja Majandusakadeemia, 2000. Lk 132.

Paljud kaasaegsed tarkvaratooted on loodud spetsiaalselt finantsturu olukorra ennustamiseks. Nende hulka kuuluvad aktsiaturu tehnilise analüüsi vahendid, ekspertsüsteemid ja statistikapaketid. Need tooted on suunatud eelkõige riigivõlaturu otsustajatele.

Taotlemise praktika pankade poolt ja investeerimisfirmad prognoosimisvahendid turukaubanduses väärtuslikud paberid näitab, et prognoos ei ole alati usaldusväärne isegi trendi seisukohalt. Selle üheks põhjuseks on statistiliste vaatluste piiratud periood.

Simulatsioonmodelleerimine on omakorda tööriist, mille abil saate katta kõik panga tegevusvaldkonnad: krediit ja hoiused, aktsiad, töö välisvaluutavaradega. Panga simulatsioonimudel (BSM) ei ennusta turu käitumist. Selle ülesandeks on võtta arvesse võimalikult palju väliskeskkonna finantstegureid (valuutaturg, väärtpaberiturg, pankadevahelised laenud jne), et toetada finantsotsuste langetamist pangajuhi, treasury ning vara- ja vastutuskorralduskomitee.

Selles mõttes on MPI oma funktsioonides tihedalt seotud väljatöötatud automatiseerimisega pangandussüsteemid Lääne disainiga (ABS), mida kasutavad suured rahvusvahelised kaubanduspangad.

Protsesside modelleerimine pangas võimaldab simuleerida pangatehingute registreerimist ja võtta arvesse tehingus sisalduvat teavet. Selle ehitusideoloogia kasutamine on igati õigustatud mitte ainult reaalsete finantsvoogude simuleerimise seisukohalt pangas, vaid ka tulemuste modelleerimise praktilise rakendatavuse seisukohalt panga finantsjuhi tegevuses.

Tõepoolest, bilanss osutub tehtud otsuste teisejärguliseks tulemuseks. Nii praktikas kui ka MPI-s hindab juht tehinguotsuse tegemisel selle riske ja tagajärgi pangale mitte korraga, vaid kogu tehingu elutsükli jooksul.

Simulatsioonimudelid on kaasaegse panganduse juhtimise lahutamatu osa. Varade ja kohustuste haldamine ning suuremahuliste toimingute planeerimine nõuavad usaldusväärseid analüüsitehnikaid.

Simulatsiooni modelleerimissüsteeme kasutatakse laialdaselt erinevate protsesside analüüsimiseks, prognoosimiseks ja uurimiseks erinevates majanduse, tööstuse, teaduslikud uuringud nii puhtalt teoreetilised kui ka praktilised suunad.

Selliste süsteemide kasutamine on kõige tõhusam ja õigustatud pikaajaliseks prognoosimiseks ning olukordades, kus praktilise katse läbiviimine on võimatu või keeruline. Simulatsiooni modelleerimine on infotehnoloogia, mis töötab simulatsioonimudeliga ja võimaldab hinnata selle parameetreid (seega tõhusust) kiirendatud ajaskaalal.

Simulatsioonimudel -- tarkvara, mis võimaldab simuleerida mis tahes keeruka objekti tegevust. Mõnikord võivad simuleeritavad objektid olla nii keerulised ja neil on nii palju parameetreid, et simulatsioonimudeli loomine standardses kõrgetasemelises programmeerimiskeeles võib tulemuste põhjendamiseks kuluda liiga palju aega. Emelyanov A.A. Simulatsioon modelleerimine riskijuhtimises. - Peterburi: Peterburi Tehnika- ja Majandusakadeemia, 2000. Lk 24

On palju ülesandeid ja olukordi, mis nõuavad simulatsioonitehnoloogiate kasutamist. Nende hulka kuuluvad panga tööstsenaariumide modelleerimine, teatud otsuste "testimine", alternatiivsete strateegiate analüüsimine ja palju muud. Kvalifitseeritud spetsialist suudab välja tuua kümneid standardseid ja spetsiifilisi probleeme, mis nõuavad analüüsitehnikaid. Siia kuuluvad nii klassikalised pangaplaneerimise ülesanded kui ka “kodu” päritolu ülesanded, näiteks kohustuste ja laekumiste graafikute kooskõlastamine. Simulatsioonimudelid võimaldavad teha tehtud otsuste kohta nii ligikaudseid hinnanguid ja ekspressauditeid kui ka üksikasjalikke numbrilisi prognoose ja arvutusi. Kiire olukorra analüüs keskmise keerukusega kompaktse mudeli põhjal on väärtuslik võimalus igale pangajuhile.

Simulatsioonimudelid võimaldavad siduda kõigi pangaüksuste tegevused ühtseks tervikuks. Selle põhjal on võimalik tõhusalt korraldada kogu operatiiv- ja strateegiline planeerimine kommertspank. Tänu voogedastusmeetodite kasutamisele omandab teave panga tegevuse ja teenuste kohta kokkuvõtliku ja hõlpsasti loetava vormi. See sobib kvantitatiivseks ja kvalitatiivseks (sisu) analüüsiks. Ühel ekspertpaketil põhinev simulatsioonimudel on panga haldamisel usaldusväärne juhend. Panga tegevuse voogedastus "pilt" hõlbustab oluliselt nii operatiivjuhtimist kui ka panga töö pikaajalist planeerimist.

Simulatsioonimudeleid saab põimida kommertspanga ekspertide kompleksi alusele. Sel juhul ühendatakse ühe ekspertpaketi põhjal loodud simulatsioonimudel andmevahetuskanalite kaudu teiste spetsialiseeritud tarkvarapakettidega ja arvutustabelid andmebaasid. Selline kompleks võib töötada reaalajas. Oma võimaluste poolest läheneb see suurtele ja kallitele pangahalduse automatiseerimissüsteemidele.

Optimeerimismudelitel, sealhulgas mitmekriteeriumilistel, on ühine omadus - teadaolev eesmärk, mille saavutamiseks tuleb sageli tegeleda keeruliste süsteemidega, kus pole niivõrd optimeerimisülesannete lahendamine, vaid olekute uurimine ja ennustamine sõltuvalt valitud juhtseadmest. strateegiad. Ja siin seisame silmitsi eelmise plaani elluviimise raskustega. Need on järgmised:

1. keeruline süsteem sisaldab palju seoseid elementide vahel;

2. reaalset süsteemi mõjutavad juhuslikud tegurid, mida ei saa analüütiliselt arvesse võtta;

3. originaali ja mudeli võrdlemise võimalus on alles alguses ja pärast matemaatilise aparaadi kasutamist, kuna vahetulemustel ei pruugi reaalses süsteemis analooge olla. Emelyanov A.A. Simulatsioon modelleerimine riskijuhtimises. -SPB: Peterburi Tehnika- ja Majandusakadeemia, 2000. Lk.58.

Erinevate keeruliste süsteemide uurimisel tekkivate raskuste tõttu nõudis praktika paindlikumat meetodit ja see ilmnes - Simulatsiooni modelleerimine.

Tavaliselt mõistetakse simulatsioonimudeli all arvutiprogrammide kogumit, mis kirjeldab üksikute süsteemiplokkide toimimist ja nendevahelise interaktsiooni reegleid. Juhuslike suuruste kasutamine tingib vajaduse teha korduvaid katseid simulatsioonisüsteemiga (arvutis) ja seejärel saadud tulemuste statistilist analüüsi. Väga levinud näide simulatsioonimudelite kasutamisest on järjekorraprobleemi lahendamine Monte Carlo meetodil.

Seega on simulatsioonisüsteemiga töötamine arvutis läbiviidav eksperiment. Millised on eelised?

1. suurem lähedus reaalsele süsteemile kui matemaatilised mudelid;

2. ploki põhimõte võimaldab kontrollida iga plokki enne selle lisamist üldisesse süsteemi;

3. keerukama iseloomuga sõltuvuste kasutamine, mida ei kirjelda lihtsad matemaatilised seosed.

Loetletud eelised määravad puudused:

1. simulatsioonimudeli ehitamine on pikem, keerulisem ja kulukam;

2. simulatsioonisüsteemiga töötamiseks peab olema klassi jaoks sobiv arvuti;

3. interaktsioon kasutaja ja simulatsioonimudeli (liidese) vahel ei tohiks olla liiga keeruline, mugav ja hästi tuntud;

4. simulatsioonimudeli loomine eeldab reaalse protsessi põhjalikumat uurimist kui matemaatiline modelleerimine. Emelyanov A.A. Simulatsioon modelleerimine riskijuhtimises. -SPB: Peterburi Tehnika- ja Majandusakadeemia, 2000. Lk.79.

Tekib küsimus: kas simulatsioonimodelleerimine võib asendada optimeerimismeetodeid? Ei, aga see täiendab neid mugavalt. Simulatsioonimudel on programm, mis realiseerib teatud algoritmi, mille juhtimise optimeerimiseks lahendatakse esmalt optimeerimisülesanne.

Seega ei suuda ei arvuti, matemaatiline mudel ega selle uurimise algoritm üksi piisavalt keerulist probleemi lahendada. Kuid koos esindavad nad jõudu, mis võimaldab meil mõista ümbritsevat maailma ja juhtida seda inimese huvides.

Võttes arvesse pangaanalüütikute ülesannete kompleksi, peaks see süsteem pakkuma:

1. panga praeguse ja tulevase finantsseisundi näitajate arvutamine;

2. üksikute finantstehingute seisu ja panga kui terviku saldo prognoos;

3. üksikute finantstehingute atraktiivsuse hindamine;

4. juhtimisotsuste süntees (kujundamine);

5. tehtud juhtimisotsuse tulemuslikkuse hindamine;

6. panga finantsseisundi näitajate komplektide täielikkuse ja mitteliigsuse hindamine.

Ülaltoodud funktsioonide täitmine nõuab simulatsiooni finantstegevus purk.

1.3 Panga toimimismudel

Pangategevuse analüüsimiseks ja modelleerimiseks kasutatavate meetodite valik on lai ja mitmekesine. Pankade matemaatilise teooria evolutsiooni käigus kasutati matemaatilise statistika meetodeid, optimaalse juhtimise teooriat, juhuslike protsesside teooriat, mänguteooriat, operatsioonide uurimise teooriat jne. Tuleb meeles pidada, et pank on kompleksne üksus, mis nõuab integreeritud lähenemist. Integreeritud pangamudeli loomine, mis hõlmaks üheaegselt likviidsuse juhtimist, varaportfelli moodustamist, krediidi- ja hoiusepoliitika kujundamist jne, saab olema äärmiselt keeruline, seega kirjeldame panga toimimist üsna agregeeritult. .

Vaatleme panga tegevust üsna suure ajaintervalli jooksul.

Las pank saada tulu maksena oma teenuste eest garantiitoimingute arvelduste, maaklerteenuste (või muude varade portfellist sõltumatute tulude) eest – ja tulu vabade vahenditega ostetud väärtpaberitelt, mis koos moodustavad portfelli pangavarad.

Tulu ostetud väärtpaberitelt koosneb intressidest väärtpaberitelt - ja investeeritud vahendite väljamakseid väärtpaberite lunastamise või müügi korral -

(edendamise korral

kus on ostetud väärtpaberite intressimäär

keskmine aeg panga poolt ostetud väärtpaberite lunastustähtajani. Kolemaev V.A. Matemaatiline majandusteadus. - M.: ÜHTSUS, 1998. Lk.68.

Samuti saab pank oma väärtpaberite paigutamisel laenatud vahendeid kursiga - W. Eeldame, et panga emiteeritud väärtpaberid on algselt paigutatud ja lunastatud nimiväärtusega ning nendelt saadav intressitulu määratakse lähtuvalt olukorrast finantsturg emiteerimise ajal.

Saadud tulu kasutab pank peamiselt raha kaasamise kulude katteks, mis koosnevad paigutatud väärtpaberite intressimaksetest - ja laenatud vahendite põhisummade maksetest -

kus on paigutatud väärtpaberite intressimäär

Keskmine aeg panga emiteeritud väärtpaberite lunastustähtajani.

Lisaks teeb pank oma kohustuste mahust sõltumatuid kulusid – kus:

Tarbijahinnaindeks,

Tasuda ruumide üüri, telekommunikatsiooni kulude, samuti muude kulude eest, mis ei sõltu kaasatud vahendite mahust (kohustused).

Seejärel tasub pank vajalikud maksud. Ülejäänud vahendeid kasutab pank oma infrastruktuuri investeerimiseks (siseinvesteeringuteks) ja dividendimakseteks.

Seda, et pangal on kohustus tasuda osa kulusid oma puhaskasumist, saab arvesse võtta kulude summa suurendamisel jagades (1-maksumäär). Samuti maksustatakse tulusummasid, olenemata selle tulu teenimiseks tehtud kuludest, näiteks maanteekasutusmaks. Selliseid makse saab arvesse võtta, korrutades tulusumma ettemaksuga (1-maksumääraga). Sarnased meetodid võivad võtta arvesse ka muid maksuvähendustega määratud tunnuseid, seega ei käsitle me allpool maksustamise ja maksustamisega seotud probleeme. maksusoodustused teatud väärtpaberite, näiteks valitsuse väärtpaberite puhul. Pange tähele, et kulud tasub pank kindlas järjekorras. Esiteks on pangal kohustus lunastada varem emiteeritud väärtpaberid ja maksta nende pealt intressi, seejärel tasub kohustuste mahust mittesõltuvad kulud, maksud ja alles pärast seda saab maksta dividende.

Kui pangal on vabu vahendeid, kasutab ta neid väärtpaberite ostmiseks (välisinvesteeringud) kiirusega -. Rahaliste vahendite ebapiisavuse korral saab panga portfellis olevad väärtpaberid maha müüa, siis on see negatiivse märgiga. Artjuhhov S., Bazjukina O.A., Korolev V.Ju., Kudrjavtsev A.A. Optimaalne hinnakujundusmudel, mis põhineb juhuslike preemiatega riskiprotsessidel. // Arvutiteaduse süsteemid ja vahendid. Eriväljaanne. - M.: IPIRAN, 2005. Lk 102

Raha, panga poolt ostetud väärtpaberite ja panga paigutatud väärtpaberite hulk muutub ajas järgmiselt:

kus on raha kulu väärtpaberite ostmiseks (nende müügist saadav raha) ja on üsna väike ajakonstant, mis iseloomustab panga varade kvaliteeti likviidsuse mõttes. Kui pank paigutab kõik oma varad ühte finantsturu ühte segmenti, siis on tema jaoks väärtus, mis iseloomustab selle segmendi arenguastet. Üldjuhul saadakse see varade mahu kaalutud keskmisena väärtustest, mis iseloomustavad iga finantsturu segmendi, kus varad asuvad, arenguastet. Kuna me ei käsitle varade probleemi selles töös eeldatakse, et A on etteantud väärtus.

Maksimaalne rahaliste vahendite hulk, mida pank saab oma väärtpaberite paigutamisega kaasata, on piiratud ja sõltub peamiselt panga omakapitali mahust, bilansi struktuurist, panga investeerimisportfelli kvaliteedist ja muudest vähemtähtsatest teguritest. olulised näitajad tema teosed. Me eeldame seda

kus on panga usaldusväärsuse koefitsient,

Helitugevus omavahendid purk.

Mõnega toimub ka panga oma väärtpaberite paigutamine laenatud vahendite kaasamiseks piiratud kiirus, Sellepärast

kus on ajakonstant, mis iseloomustab teiste panga emiteeritud väärtpaberite turu arenguastet. See sõltub sellest, kui arenenud on panga infrastruktuur ja kui suur on turuosaliste arv, kellega pank koostööd teeb.

Võtame kasutusele muutuja – ostetud väärtpaberite portfelli väärtus. Siis saavad võrrandid (1.4) - (1.6) kuju

Võtame kasutusele dimensioonideta kontrollid: mille kaudu väljendatakse väärtpaberite ostmisel raha kulutamise ja pangaväärtpaberite paigutamisel raha laekumise määra järgmiselt:

Väärtus vastab kolmandatest isikutest emitentide väärtpaberite ostule/müügile nii kiiresti, kui seda võimaldab väärtpaberituru efektiivsus. Väärtus vastab panga kiireimale laenatud vahendite kaasamisele ja täielikule raha kaasamisest keeldumisele.

Raha peamine omadus, mis erineb oluliselt panga poolt ostetud väärtpaberitest, isegi valitsuse väärtpaberitest, on võimalus seda kasutada panga jooksvate kulude katmiseks. Maksevoogu ei saa teostada, kui raha pole piisavalt, seetõttu on maksete kiirus piiratud ja sõltub raha mahust:

kus on panka saabumise iseloomulik aeg Raha(maksete tegemine). Seda tüüpi piiranguid nimetatakse likviidsuspiiranguteks.

Panga tehtud maksed tuleb jagada kahte rühma:

Kohustuslikud maksed. Nende hulka kuuluvad maksed panga emiteeritud väärtpaberite lunastamise eest - väärtpaberite intresside tasumine - kulud, mis ei sõltu kohustuste mahust - Praktikas võib pank viivitada kohustuslike maksetega, kuid see toob kaasa tõsiseid rahalisi kaotusi ja pika viivitusega, selle maksejõuetuks tunnistamiseni ja lõpuks likvideerimiseni. Eeldame, et kohustuslike maksete viivitused on täielikult välistatud, st pank on kohustatud pidevalt likviidsust hoidma.

Valikulised maksed. Nende maksete tegemine sõltub panga juhtkonnast ja omanikest. Nende hulka kuuluvad kodumaised investeeringud - ja dividendid - рС 2 .

Likviidsuse säilitamiseks peab pank:

kõigile (1.11)

Seega saame oma probleemi jaoks esimese faasi piirangu - tingimuse (1.11).

Pange tähele, et sellest ebavõrdsusest, eelkõige mittenegatiivsuse tingimusel, järeldub, et kõigi jaoks

Valikuliste maksete sooritamise kiirus on samuti piiratud:

Selle ebavõrdsuse järgi saab kasutusele võtta mõõtmeteta juhtimise nii, et:

Kuna panga osa püsimine finantsteenuste turul sõltub kodumaiste investeeringute mahust, võib kulud liigitada teatud mõttes kohustuslikuks vähemalt suuremal osal planeeringualast. (Pärast planeerimishorisonti T jõudmist on pank võimalik omanike poolt likvideerida). Kuna dividendimaksed ei saa olla negatiivsed, saame veel ühe faasipiirangu:

kõigile (1,13)

Seega oleme jõudnud järeldusele, et siseriiklikud investeeringud on piirangu mõttes tõepoolest kohustuslikud (1,13).

Eeldame, et planeeringualal ei saa pank varade mahust sõltumatut “ületulu”, st omakapitaliga võrreldes suurt kasumit. Järelikult on maksimaalne rahasumma, mida ta saab meelitada ja kasumi näol saada, piiratud mingi konstantiga, s.t. kõigile ja see on kolmanda faasi piirang (1.14).

Hinnangu saab lähtudes laenude maksimaalsest mahust, vahendite kaasamise ja paigutamise intressimäärade suhtest, sissetulekute mahust, mis ei sõltu varade suurusest -.

Pange tähele, et enamikus planeeringualas peaks see olema nullilähedane, kuna pangal pole tulus sularaha hoidmine, mis ei too tulu, kuna finantsturul on alati täiesti usaldusväärsed riigivõlakirjad, mis toovad fikseeritud positiivset tulu.

“Liigse tulu” puudumine tähendab ka seda, et planeeringualal on väärtpaberihindade suhteline kasvutempo piiratud:

Panga (omanike) huve kirjeldame sooviga maksimeerida tulevaste dividendimaksete diskonteeritud kasulikkust piisavalt pika aja jooksul Eeldame, et kohesest väljamaksest saadav kasulikkus näib olevat kordades suurem kui dividendimaksete kasulikkus. sama summa raha maksmine, võttes arvesse inflatsiooni, kuid aja jooksul . Koefitsienti nimetatakse dividendimaksete kasulikkuse diskontoteguriks. Seejärel kirjutatakse maksimeeritud funktsioon järgmisel kujul:

kus on dividendimaksete kasulikkuse funktsioon.

Kui tarbimise kasulikkus mängib rolli, siis tavaliselt nõutakse, et see oleks pidev, monotoonne, nõgus ja ülalt piiritletud, ning see kehtib ka tingimusele Viimane tingimus garanteerib, et voolutarbimine on igal ajahetkel positiivne. Kuna dividende ei pruugita maksta, ei nõua me tingimuse täitmist, eeldades, et kasulikkuse funktsioonil on madal vastumeelsus nulltarbimisele.

Kui utiliidi funktsioonil on Arrow-Pratti konstantne suhteline riskikartlikkus: siis saab näidata, et selle saab kirjutada järgmiselt:

Et vabaneda suurest vastumeelsusest nulltarbimise suhtes, kaaluge veidi muudetud utiliidi funktsiooni

Sel juhul sõltub suhteline riskikartlikkus tarbimismahust: . (1.9) ja (1.11) põhjal saame

Vaatleme funktsiooni (1.13) asemel punkte läbivat sirget

Kuna funktsioon (1.17) on negatiivne mis tahes dividendide mahu korral, st on ülalt nulliga piiratud, ning samuti pidev ja monotoonne mis tahes dividendide korral. Sellisel kasulikusfunktsioonil on Noole-Pratti suhteline riskikartlikkus null ja parameetrit muutes saab muuta vaid dividendimaksete nimiväärtust. See asjaolu toob esile erinevused riskihoiakutes eratarbijate ja kaubanduslik organisatsioon. Ühest küljest ei ole viimasel riskikartlikkust, kuna see võib inimese elueaga võrreldes eksisteerida lõputult ega ole ohustatud, nagu elusolendid. Seevastu 2*M rubla kulutanud eratarbija saab esimestest kulutatud M rublast suuremat rahulolu kui järgmistest, mis määrab ära tarbimiskasulikkuse funktsiooni nõgususe. üksikisikud. Eeldame, et dividendimaksete kahekordistamine toob kaasa nende kasulikkuse kahekordistumise saajatele, keda on küllaltki palju ja kuhu kuuluvad nii eraisikud kui ka juriidilised isikud. See määrab dividendimaksete kasulikkuse funktsiooni lineaarsuse. Järgnevalt kasutame utiliidi funktsiooni (1.17).

Seega saame pideva aja jooksul optimaalse juhtimisprobleemi

Lisaks on olemas piirtingimus, mis tähendab, et pank on kohustatud tasuma oma võla planeerimisperioodi lõpuks.

Siin on faasimuutujad ja juhtelemendid. Siin - vastavate muutujate prognoositud väärtused - loetakse antud aja mittenegatiivseteks funktsioonideks, - aja mõõtmega konstandid.

Pange tähele, et kui see ühel hetkel kaob, siis võrrandi (1.21) järgi, s.o. lahendus selles punktis ei vähene. Seega, kui see mingil hetkel jõuab väärtuseni, siis lahendus ei suurene. Seega saame võrrandi (1.21), tingimuste ja järjepidevuse abil juhtelementidega, et kogu segmendi ulatuses on panga paigutatud väärtpaberite nominaalväärtus mittenegatiivne, st ega ületa kõigi jaoks lubatud maksimumi – . (üldiselt rääkides).

Seejärel saame antud funktsioonide mittenegatiivsuse ja ka mittenegatiivsuse tingimusest ja tingimustest selle kõigi jaoks. Järjepidevust eeldades saab võrrandi (1.20) abil näidata, et kõigi jaoks. Edasi |oletame, et ja on pidevad ja tükkhaaval pidevad edasi.

Kuna ka võrrandist (1.20) järeldub, et. Seda ebavõrdsust kasutades on lihtne näidata sellise olemasolu, et igaühe jaoks.

Nagu varem eeldatud, me ei võta arvesse, kuidas täpselt panga poolt ostetud väärtpaberite portfell kujuneb, olenevalt panga usaldusväärsusest, kasumlikkusest ja likviidsusest ning panga juhtkonna eelistustest. Kõik pangavarad esitatakse koondkujul – üks muutuja.

Eeltoodust nähtub selgelt, et juhtkonna poolt mudelis määratud panga krediidi- ja hoiusepoliitika on lahutamatult seotud juhtkonna seatud dividendimaksete poliitikaga, mistõttu uurime neid koos edasi.

Töö edasise uurimise hõlbustamiseks kirjutame märge eraldi välja:

Panga vabade vahendite maht - sularaha pangatähed panga kassas või korrespondendis hoitav raha. pangakontod Vene Föderatsiooni Keskpanga arvelduskeskustes, samuti korrespondendis. kontod teistes pankades

Ostetud väärtpaberite maht nominaalväärtuses

Paigutatud väärtpaberite maht nominaalväärtuses

Varade mahust sõltumatud tulud (tasud sularahahaldusteenuste eest, garantiitehingud, maaklerteenused jne)

Planeerimishorisont

Panga omavahendite maht (kapital)

Panga usaldusväärsuse koefitsient

Kiirus, millega pank kulutab vahendeid juhtkonna ülalpidamiseks, ruumide rendi eest tasumiseks jne. või kulud, mis ei sõltu panga kohustuste mahust esialgsel ajahetkel hindades

Panga infrastruktuuri reinvesteerimise määr (kodumaine investeering) hindades esialgsel ajahetkel

Dividendimaksete kiirus hindades algsel ajahetkel

Panga poolt ostetud väärtpaberite kehtiv turukurss

Panga väärtpaberiportfelli turuväärtus

Finantsturu arenguastet iseloomustav ajakonstant, võttes arvesse pangavarade jagunemist sektorite lõikes

Panga emiteeritud väärtpaberite turu arenguastet iseloomustav ajakonstant

Panga poolt omandatava väärtpaberiportfelli nominaalkasvu indeks. Iga ostetud väärtpaberi puhul vähendatakse nominaalmäära aastamäärani, võttes arvesse reinvesteerimist, seejärel arvutatakse kõigi panga portfellis olevate väärtpaberite kaalutud keskmine aastamäär. Indeks on määratletud kui ln (1 + "kaalutud keskmine aastamäär")

Panga poolt omandatava väärtpaberiportfelli efektiivne kasvuindeks

Paigutatud väärtpaberite koguvõla kasvu indeks. Iga paigutatud väärtpaberi puhul vähendatakse nominaalmäära aastamäärani, võttes arvesse võla refinantseerimist väärtpaberite uute paigutuste kaudu, seejärel arvutatakse kõigi paigutatud väärtpaberite kaalutud keskmine aastamäär. Indeks on määratletud kui ln (1 + + "kaalutud keskmine aastamäär")

Keskmine panga poolt ostetud väärtpaberite tagasimaksmise aeg - keskmine panga poolt emiteeritud väärtpaberite tagasimaksmise aeg - tarbijahinnaindeks

Inflatsiooniindeks

Tavaline maksete aeg (raha laekumine)

Raha ringluse kiirus pangandussüsteemis

Raha kulutamise kiirus kolmandatest isikutest emitentide väärtpaberite ostmiseks või nende müügist raha laekumiseks

Pangaväärtpaberite paigutamisest raha laekumise määr

Dividendimaksete kasulikkuse diskontotegur

Suhteline riskikartlikkus vastavalt Arrow-Prattile, parameetrile, mida kasutatakse dividendimaksete kasulikkuse funktsiooni määramiseks

M* - maksimaalne rahasumma, mis võib pangale kuuluda

Dividendimaksete kasulikkusfunktsioon, pidev, monotoonne

Panga dividendimaksete haldamine

Pangavabade vahendite paigutamise haldamine

Panka raha kaasamise juhtimine.

1.4 Riski mõiste panganduses

Risk on mõne ebasoodsa tulemuse võimalik oht.

Turutingimustes nõustub iga selle osaleja teatud mängureeglitega ja sõltub teatud määral oma partnerite käitumisest. Üheks neist reeglitest võib pidada valmisolekut võtta riske ja arvestada selle rakendamise võimalusega oma tegevuses.

Riski all mõistetakse tavaliselt tõenäosust või täpsemalt ohtu, et pank kaotab osa oma ressurssidest, kaotab tulu või tekib teatud finantstehingute tulemusena täiendavaid kulutusi. Štšelov O. Operatsiooniriskide juhtimine kommertspangas. Raamatupidamine ja pangad, 2006 - nr 6. P.112

Kriisiolukorras on probleem professionaalne juhtimine pangariskid, riskitegurite kiire arvestamine on finantsturu osaliste ja eriti kommertspankade jaoks ülimalt olulised.

Kommertspankade töö juhtiv põhimõte turusuhetele üleminekul on soov saada võimalikult palju kasumit. Mida suurem on tegevuse eeldatav kasumlikkus, seda suuremad on riskid. Riskid tekivad tegelike andmete kõrvalekaldumisest hetkeseisu ja edasise arengu hinnangust.

Kaasaegne pangandusturg on mõeldamatu ilma riskita. Risk on olemas igas toimingus, ainult et see võib olla erineva ulatusega ning "maandatud" ja erineval viisil kompenseeritav. Äärmiselt naiivne oleks otsida pangaoperatsioonide teostamiseks võimalusi, mis välistaks täielikult riski ja garanteeriksid juba ette teatud finantstulemuse.

1.4.1 Pangandusriskide klassifikatsioon

Oma tegevuse käigus seisavad pangad silmitsi kombinatsiooniga erinevat tüüpi riskid, mis erinevad üksteisest esinemise koha ja aja poolest, välised ja sisemised tegurid, mis mõjutavad nende taset ja sellest tulenevalt ka nende analüüsimeetodeid ja kirjeldamise meetodeid. Lobanov A.A., Tšugunov A.V. Finantsriskide juhtimise entsüklopeedia. - M., Alpina Business Books, 2005. Lk 89. Igat liiki riskid on omavahel seotud ja mõjutavad panga tegevust.

Olenevalt pangandusriski mõjusfäärist või esinemisest jaotatakse need välisteks ja sisemisteks.

Välised riskid hõlmavad riske, mis ei ole seotud panga või konkreetse kliendi tegevusega, poliitilised, majanduslikud jm. Need on sõja puhkemise, revolutsiooni, natsionaliseerimise, välismaksete keelamise, võlgade konsolideerimise, embargo, impordilitsentside tühistamise, olukorra süvenemise tagajärjel tekkinud kahjud. majanduskriis loodusõnnetustes kannatada saanud riigis. Sisemised riskid jagunevad omakorda kahjudeks panga põhi- ja abitegevusest. Esimesed esindavad kõige levinumat riskirühma: krediidi-, intressi-, valuuta- ja tururiske. Teine hõlmab kahjusid hoiuste moodustamisel, uut tüüpi tegevustest tulenevaid riske ja panganduse kuritarvitamise riske.

Sarnased dokumendid

Ühe sektori simulatsioon majandussüsteem. Graafiliste, statistiliste ja dünaamiliste mudelite konstrueerimine. Välisinvesteeringute tagasimaksegraafikud. Kahesektorilise majandussüsteemi modelleerimine. Süsteemi arhitektuur. Mudeli andmete spetsifikatsioon.

lõputöö, lisatud 16.12.2012


Ettevõtte finantstulemuste parandamise viisid inflatsiooni tingimustes. Riskianalüüs majanduslik tegevus ettevõtted juhtimisotsuste tegemise etapis. Riskiolukordade modelleerimine majanduses. Inflatsioonivastase poliitika põhisuunad.

kursusetöö, lisatud 16.05.2016


Psühholoogiline ja pedagoogiline eksperiment. Olukorra ärevuse sissevool mälu omadustele. Matemaatiline mudel näib olevat kolmandat järku polünoom. Vigade genereerimine matemaatilise mudeli uurimiseks statistilise testimise Monte Carlo meetodi abil.

koolitusjuhend, lisatud 18.01.2011


Fhindamise modelleerimine. Aktsiate ja võlakirjade hetke turuhinna määramisel kasutatavad põhimudelid. Investeerimisportfelli ratsionaalse struktuuri modelleerimine. Investeeringute hindamise meetodid.

kursusetöö, lisatud 16.04.2015


Kapitali mõiste ja moodustamise allikad. Moodustamise kord, aktsiakapitali valitsemise meetodid. Ettevõtte aktsiakapitali kasutamise efektiivsuse analüüs ja hindamine. Ettevõtte aktsiakapitali väärtuse kasvu modelleerimine ja hindamine.

lõputöö, lisatud 05.11.2010


Mõiste "inflatsioon", eesmärgid ja üldpõhimõtted inflatsiooniprotsessi modelleerimiseks. Inflatsiooni mõisted ja põhimudelid majandusteaduses. Riigi inflatsioonivastase poliitika tunnused. Inflatsiooni mudelite ja kontseptsioonide analüüs majandusteaduses.

kursusetöö, lisatud 20.12.2015


Kulutõhususe hindamine tööstusturud ja nende mõju majandusele tervikuna. Mikroökonoomiline lähenemine ja majanduslik-matemaatiline modelleerimine ettevõtte strateegiate, turundusvõtete ja kaupade promomise meetodite väljatöötamise alusena.

õpetus, lisatud 26.12.2011


Finantspüramiidide matemaatiliste mudelite ülevaade. Tšernavski finantsmullide dünaamika mudeli analüüs. Pikaajalise sotsiaal-majandusliku prognoosimudeli ülevaade. Lihtsamate mudelite prioriteetsuse hindamine. Makroökonoomika matemaatilise mudeli tuletamine.

kursusetöö, lisatud 27.11.2017


Mudelite tüübid: kirjeldav, predikatiivne ja normatiivne. Majandusnähtuste seos. Faktorsüsteemi mudel. Modelleerimise teooria elemendid. Otsuste tegemise meetodid. Maksemaatriks. Otsuste puu (stsenaariumid). Mänguteooria.

abstraktne, lisatud 09.12.2002


Elamuehituseks antud kommertspanga laenude kvartaliandmed 4 aasta kohta. Adaptiivse multiplikatiivse Holt-Wintersi mudeli konstrueerimine, võttes arvesse hooajaline tegur. Konstrueeritud mudeli täpsus, adekvaatsus ja kvaliteedikontroll.

Õpikus on välja toodud määramatuse ja riski olemus, liigitus ja neid mõjutavad tegurid; Esitatakse meetodid majandusliku ja finantsolukorra kvalitatiivseks ja kvantitatiivseks hindamiseks ebakindluse ja riski tingimustes.

Antakse teenindustehnoloogiate klassifikatsioon, vaadeldakse näiteid teenindusorganisatsioonide tegevusest ohuolukordades.

Välja tuuakse investeerimisprojektide riskitingimustes juhtimise metoodika, antakse soovitusi investeerimisportfelli haldamiseks, hinnatakse investeerimisobjekti finantsseisundit ja arenguperspektiive ning pakutakse välja mudel investeerimisprojektides riskide arvestamiseks.

Märkimisväärset tähelepanu pööratakse riskitingimustes juhtimise meetoditele ja mudelitele ning otsustaja käitumis- ja hinnangupsühholoogiale.

Majandusülikoolide ja -teaduskondade bakalaureuse- ja magistriõppe üliõpilastele, ärikoolide üliõpilastele, riskijuhtidele, innovatsiooni- ja investeerimisjuhtidele, samuti pangandus- ja finantsstruktuurid, pensioni-, kindlustus- ja investeerimisfondide töötajad.

1. peatükk MAJANDUSRISKIDE KOHT JA ROLL ORGANISATSIOONIDE TEGEVUSES

1.2. RISKIDE KOHT JA ROLL MAJANDUSTEGEVUSES

1.3. RISKIJUHTIMISSÜSTEEM

2. peatükk TEENINDUSETTEVÕTETE RISKID

3. peatükk TURUTASAKAALUSE PEAMISTE TEGURITE MÕJU RISKIJUHTIMISELE

3.2. TURUTASAKAALUSTEGURITE MÕJU RISKI MUUTUSELE

4. peatükk FINANTSRISKIDE JUHTIMINE

4.1. FINANTSRISKID

4.2. INTRESSIRISKID

4.4. RISKIINVESTEERIMISPROTSESSID

4.5 KREDIIDIRISKID

4.7. INFLATION RISK

4.8. VALUUTARISKID

4.9. VARADE RISKID

5. peatükk MAJANDUSRISKI KVANTITATIIVSED HINNANGUD Ebakindluse tingimustes

5.2. MAATRIKSMÄNGUD

5.5. TÕHUSATE LAHENDUSTE VALIKU MITMEKRITEERILISED PROBLEEMID

5.7. RÕIVETETTEVÕTE OPTIMAALSE TOOTMISE MÄÄRAMISE MÄÄRAMINE Ebakindluse tingimustes

6. peatükk OPTIMAALNE OTSUSTE TEGEMINE MAJANDUSRISKI TINGIMUSED

6.5. OPTIMAALSE PLANEERINGU VALIK SÜNDMUSPUUDE EHITUS MEETODIL

6.6. LAHENDUSVÕIMALUSTE VÕRDLEV HINDAMINE

6.8. TEENINDUSETTEVÕTETE TEGEVUS RISKI TINGIMUSTEL

7. peatükk INVESTEERIMISPROJEKTIDE JUHTIMINE RISKI TINGIMUSTEL

7.1. INVESTEERIMISPROJEKTID MÄÄRATLUSRISKI TINGIMUSED

7.3. INVESTEERING VÄÄRTPABERIPFELLOSSE

7.4. INVESTEERIMISPROJEKTI MAJANDUSLIKU TÕHUSUSE ANALÜÜS

7.5. INVESTEERIMISPROJEKTIDE ARVESTUSRISK

8. peatükk TURISMI RISKIJUHTIMINE

8.2. TURISMI MÕJU PSÜHHOLOOGIA OSALEJATELE JA ÜMBER

8.3. TURISMITEGEVUSEGA SEOTUD RISKID

9. peatükk HOTELLITE JA RESTORANIDE RISKIJUHTIMINE

9.4. RISKID, MIS ON VÕIMALIK KÜLLISEMINE TÖÖSTUSELE JA NENDE JUHTIMINE

Nimi: Riskiteooria ja riskiolukordade modelleerimine.

Õpikus on välja toodud määramatuse ja riski olemus, liigitus ja neid mõjutavad tegurid; Esitatakse meetodid majandusliku ja finantsolukorra kvalitatiivseks ja kvantitatiivseks hindamiseks ebakindluse ja riski tingimustes.

Antakse teenindustehnoloogiate klassifikatsioon, vaadeldakse näiteid teenindusorganisatsioonide tegevusest ohuolukordades.

Välja tuuakse investeerimisprojektide riskitingimustes juhtimise metoodika, antakse soovitusi investeerimisportfelli haldamiseks, hinnatakse investeerimisobjekti finantsseisundit ja arenguperspektiive ning pakutakse välja mudel investeerimisprojektides riskide arvestamiseks.

Märkimisväärset tähelepanu pööratakse riskitingimustes juhtimise meetoditele ja mudelitele ning otsustaja käitumis- ja hinnangupsühholoogiale.

Majandusülikoolide ja -teaduskondade bakalaureuse- ja magistriõppe üliõpilastele, ärikoolide üliõpilastele, riskijuhtidele, innovatsiooni- ja investeerimisjuhtidele, samuti panga- ja finantsasutuste spetsialistidele, pensioni-, kindlustus- ja investeerimisfondide töötajatele.

Sisu
Eessõna
1. peatükk MAJANDUSRISKIDE KOHT JA ROLL ORGANISATSIOONIDE TEGEVUSE JUHTIMISEKS
1.1. Organisatsioonid, ettevõtete liigid, nende omadused ja eesmärgid
1.2. Riskide koht ja roll majanduslik tegevus
1.2.1. Riskide mõiste ja olemus
1.2.2. Riskide juhtimine
1.2.3. Riski klassifikatsioon
1.2.4. Määramatuste süsteem
1.3. Riskijuhtimissüsteem
1.3.1. Juhtimistegevused
1.3.2. Riskijuhtimine
1.3.3. Riskijuhtimise protsess
1.3.4. Matemaatilised meetodid majandusriskide hindamine
2. peatükk. TEENINDUSETTEVÕTETE RISKID
2.1. Teenindustehnoloogiad
2.2. Teenindussektori ettevõtete riskide klassifikatsioon
2.3. Teenuste turu olukorra dünaamiline analüüs
2.4. Teenindusorganisatsioonide riskijuhtimise mudel
3. peatükk. TURUTASAKAALUSE PEAMISTE TEGURITE MÕJU RISKIJUHTIMISELE
3.1. Riski piiravad tegurid
3.2. Turu tasakaalutegurite mõju riskimuutustele
3.2.1. Seos turu tasakaalu ja äririski vahel
3.2.2. Turu tasakaalutegurite mõju äririski muutustele
3.2.3. Tasakaalu saavutamise protsessi modelleerimine
3.2.4. Nõudluse muutuste mõju kommertsriski tasemele
3.2.5. Pakkumise muutuste mõju kommertsriski astmele
3.2.6. Nõudluse ja pakkumise vaheliste sõltuvuste konstrueerimine
3.3. Ajateguri mõju riskiastmele
3.4. Nõudluse ja pakkumise elastsustegurite mõju riskitasemele
3.5. Maksuteguri mõju turu tasakaalus riskitasemele
4. peatükk. FINANTSRISKIDE JUHTIMINE
4.1. Finantsriskid
4.1.1. Finantsriskide klassifikatsioon
4.1.2. Suhtlemine finants- ja tegevusvõimendus täieliku riskiga
4.1.3. Arenguriskid
4.2. Intressiriskid
4.2.1. Intressiriskide liigid
4.2.2. Operatsioonid huviga
4.2.3. Keskmised protsendid
4.2.4. Muutuv intressimäär
4.2.5. Intressimäära riskid
4.2.6. Võlakirjade intressirisk
4.3. Maksevoo muutustest tulenev kahjumi oht
4.3.1. Samaväärsed vood
4.3.2. Maksevood
4.4. Riskantsed investeerimisprotsessid
4.4.1. Investeerimisriskid
4.4.2. Riskantsete varade tootlus
4.4.3. Nüüdispuhasväärtus
4.4.4. Annuiteedi- ja uppumisfond
4.4.5. Investeeringute hindamine
4.4.6. Riskantsed investeerimismaksed
4.4.7. Aja allahindlus
4.5. Krediidiriskid
4.5.1. Krediidiriske soodustavad tegurid
4.5.2. Krediidiriski analüüs
4.5.3. Krediidiriskide vähendamise tehnikad
4.5.4. Laenu maksed
4.5.5. Tarbimislaenu intresside kogumine ja tasumine
4.5.6. Krediidigarantiid
4.6. Likviidsusrisk
4.7. Inflatsioonirisk
4.7.1. Intressimäära ja inflatsioonimäära seos
4.7.2. Inflatsioonipreemia
4.7.3. Inflatsiooni mõju erinevatele protsessidele
4.7.4. Meetmed inflatsiooni vähendamiseks
4.8. Valuutariskid
4.8.1. Valuuta konverteerimine ja intresside arvestamine
4.8.2. Vahetuskursid aja jooksul
4.8.3. Valuutariskide vähendamine
4.9. Varariskid
4.9.1. Vahetusriskid
4.9.2. Vaikimisi riski ja vara väärtuse maksustamise mõju
4.10. Finantsriski astme tõenäosuslik hindamine
5. peatükk. MAJANDUSRISKI KVANTITATIIVNE HINDAMINE Ebakindluse tingimustes
5.1. Meetodid tõhusate otsuste tegemiseks ebakindluse tingimustes
5.2. Maatriksi mängud
5.2.1. Loodusega mängimise kontseptsioon
5.2.2. Mänguteooria aine. Põhimõisted
5.3. Toimivuskriteeriumid täieliku määramatuse tingimustes
5.3.1. Garanteeritud tulemuse kriteerium
5.3.2. Optimismi kriteerium
5.3.3. Pessimismi kriteerium
5.3.4. Savage'i minimax riskikriteerium
5.3.5. Hurwitzi üldistatud maksimumi (pessimism – optimism) kriteerium
5.4. Lahendusvõimaluste võrdlev hindamine sõltuvalt tulemuslikkuse kriteeriumidest
5.5. Tõhusate lahenduste valimise mitmekriteeriumilised probleemid
5.5.1. Mitmekriteeriumiga seotud probleemid
5.5.2. Pareto optimaalsus
5.5.3. Lahenduste valimine mitme kriteeriumi alternatiivide olemasolul
5.6. Otsuste tegemise mudel osalise määramatuse tingimustes
5.7. Rõivaste tootmise optimaalse mahu määramine ebakindluse tingimustes
5.7.1. Mängu ülemine ja alumine hind
5.7.2. Maatriksmängu taandamine lineaarse programmeerimise probleemiks
5.7.3. Optimaalse tootevaliku valimine
5.8. Õmblusettevõtte tööga seotud riskid
Peatükk 6. OPTIMAALSE OTSUSE TEGEMINE MAJANDUSRISKI TINGIMUSED
6.1. Soodusotsuste tõenäosuslik formuleerimine
6.2. Riskiastme hindamine kindluse tingimustes
6.3. Juuksurisalongis optimaalse töökohtade arvu valimine, võttes arvesse teenindusriski
6.4. Statistilised meetodid otsuste tegemiseks riskitingimustes
6.5. Optimaalse plaani valimine sündmusepuude konstrueerimise meetodil
6.5.1. Otsuste puu
6.5.2. Turule mineku strateegia optimeerimine
6.5.3. Aktsiatest saadava kasumi maksimeerimine
6.5.4. Keemilise puhastuse tehase rekonstrueerimiseks optimaalse projekti valik
6.6. Lahendusvõimaluste võrdlev hindamine
6.6.1. Valik optimaalne variant lahendusi kasutades statistilisi hinnanguid
6.6.2. Normaaljaotus
6.6.3. Riskikõver
6.6.4. Optimaalse lahenduse valimine usaldusvahemike abil
6.6.5. Tootmiskulude prognoosimise mudel
6.7. Riskide tekkimine ettevõtte eesmärkide missiooni seadmisel
6.8. Teenindusettevõtete tegevus riskitingimustes
6.8.1. Dekoratsiooni- ja disainifirma Enterprise pagaritoodete küpsetamiseks ja nende hilisemaks müügiks
6.8.3. Ilusalong
7. peatükk. INVESTEERIMISPROJEKTIDE JUHTIMINE RISKI TINGIMUSTEL
7.1. Investeerimisprojektid ebakindluse ja riski tingimustes
7.1.1. Investeerimisprojektide põhimõisted
7.1.2. Investeerimisprojektide analüüs ja hindamine
7.1.3. Investeerimisprojektide riskid
7.2. Optimaalne valik investeeringute maht, tagades maksimaalse toodangu kasvu
7.3. Investeeringud väärtpaberiportfelli
7.3.1. Investeeringute juhtimise protsess
7.3.2. Mitmekülgne portfell
7.3.3. Väärtpaberiportfelli investeerimisega seotud riskid
7.3.4. Praktilised soovitused investeerimisportfelli moodustamise kohta
7.4. Investeerimisprojekti majandusliku efektiivsuse analüüs
7.4.1. Seotud riskitegurite analüüs
7.4.2. Esialgne hinnang ja ettevõtete valik
7.4.3. Ettevõtte kui investeeringuobjekti finantsseisundi hindamine
7.4.4. Näiteid analüüsist finantssuhtarvude abil
7.4.5. Organisatsiooni arenguperspektiivide hindamine
7.4.6. Investeerimisprojektide võrdlev finantsanalüüs
7.4.7. Organisatsiooni uuringumeetodite analüüs kohapeal
7.5. Riski arvestamine investeerimisprojektides
7.5.1. Projekti riskihindamise mudel
7.5.2. Riskiga arvestamine investeerimisel
7.5.3. Praktilised järeldused riskantsete investeerimisprojektide juhtimisest
8. peatükk. TURISMI RISKIJUHTIMINE
8.1. Turismi arengu dünaamikat mõjutavad tegurid
8.1.1. Turismi areng Venemaal
8.1.2. Turismi liigid ja vormid
8.1.3. Turismi tunnused - kui arengu ebakindluse tegurid
8.2. Psühholoogia turismi mõjust osalejatele ja teistele
8.2.1. Reisimotivatsioon
8.2.2. Turismi mõju
8.3. Turismitegevusega seotud riskid
8.3.1. Turismi ja turismimajandust mõjutavad tegurid
8.3.2. Turismiriskide klassifikatsioon
8.4. Turismi majanduslik mõju
8.5. Juhtimisotsuse tegemine
8.6. Turismiteenuseid pakkuva organisatsiooni tegevuse analüüs riskitingimustes
9. peatükk HOTELLITE JA RESTORANIDE RISKIJUHTIMINE
9.1. Hotelliettevõtete arendamine
9.2. Restoraniäri arengut mõjutavad tegurid
9.3. Külalislahkuse omadused ja eripära
9.4. Majutustööstusele omased riskid ja nende juhtimine
9.4.1. Riski tuvastamine
9.4.2. Investeerimisprojektide riskid
9.4.3. Riskide vähendamine hotellindustööstuses
9.5. Juhtimisotsused külalislahkuse äris
10. peatükk. MAJANDUSRISKIDE VÄHENDAMISE PÕHIMEETODID JA VIISID
10.1. Üldised põhimõtted riskijuhtimine
10.1.1. Riskijuhtimise protsessi diagramm
10.1.2. Näited riskidest
10.1.3. Riskijuhtimise tehnikate valimine
10.2. Mitmekesistamine
10.3. Riskikindlustus
10.3.1. Kindlustuse olemus
10.3.2. Kindlustuslepingute peamised omadused
10.3.3. Kindlustustehingute arvutamine
10.3.4. Kindlustusleping
10.3.5. Kindlustuse plussid ja miinused
10.4. Maandamine
10.4.1. Riskijuhtimise strateegiad
10.4.2. Põhimõisted
10.4.3. Forvard- ja futuurilepingud
10.4.4. Vahetuskursi maandamine
10.4.5. Riski peamised aspektid
10.4.6. Vahetuskursi maandamine swapi abil
10.4.7. Valikud
10.4.8. Kindlustus või riskimaandamine
10.4.9. Rahavoogude sünkroniseerimine
10.4.10. Maandamise mudel
10.4.11. Maandamise tõhususe mõõtmine
10.4.12. Riskimaandamiskulude minimeerimine
10.4.13. Korrelatsiooniga riskimaandamistehing
10.5. Piirang
10.6. Rahaliste vahendite broneerimine (enesekindlustus)
10.7. Kvaliteediriski juhtimine
10.8. Lisainfo ostmine
10.9. Riskijuhtimise meetodite efektiivsuse hindamine
10.9.1. Riskifinantseerimine
10.9.2. Riskijuhtimise efektiivsuse hindamine
11. peatükk. OTSUSTETEGIJA KÄITUMISE PSÜHHOLOOGIA JA HINDAMINE
11.1. Isiklikud tegurid, mis mõjutavad riskiastet juhtimisotsuste tegemisel
11.1.1. Psühholoogilised probleemid majandusliku isiksuse käitumine
11.1.2. Ettevõtja juhtimistoimingud teenindussektoris
11.1.3. Isiklik suhtumine riskidesse
11.1.4. Intuitsioon ja risk
11.2. Eeldatav kasulikkuse teooria
11.2.1. Kasulike funktsioonide graafikud
11.2.2. Eeldatav kasulikkuse teooria
11.2.3. Arvestades otsustaja suhtumist riski
11.2.4. Grupiotsuste tegemine
11.3. Ratsionaalse käitumise teooria
11.3.1. Väljavaadete teooria
11.3.2. Ratsionaalne lähenemine otsuste tegemisele
11.3.3. Otsuste tegemise asümmeetria
11.3.4. Käitumise muutumatus
11.3.5. Info roll otsuste tegemisel
11.4. Konfliktsituatsioonid
11.5. Juhi roll riskantsete otsuste tegemisel
11.5.1. Otsuste tegemine riskitingimustes
11.5.2. Nõuded otsustajale
11.5.3. Otsustajate tehtud otsuste tulemuslikkuse hindamise põhimõtted
Ülevaate küsimused

Lae e-raamat mugavas vormingus tasuta alla, vaata ja loe:
Lae alla raamat Riskiteooria ja riskiolukordade modelleerimine – Shapkin A.S., Shapkin V.A. - fileskachat.com, kiire ja tasuta allalaadimine.

Laadige alla pdf
Allpool saate osta seda raamatut parima hinnaga allahindlusega koos kohaletoimetamisega kogu Venemaal.

Kirjeldus:Õpik “Riskiteooria ja riskiolukordade modelleerimine” on kirjutatud vastavalt Haridusministeeriumi II põlvkonna riikliku haridusstandardi nõuetele. Venemaa Föderatsioon. See vastab erialade “Riskiteooria ja riskiolukordade modelleerimine” ning “Finantsanalüüsi matemaatilised meetodid” programmidele. 061800 “Matemaatilised meetodid majanduses”, distsipliinikava “Otsusteooria ja riskijuhtimine finants- ja maksuvaldkonnas” eri. 351200 “Maksud ja maksud”, distsipliiniprogrammi “Juhtimine” eri. 061100 “Juhtimine”, samuti mitmed majanduserialad, mis sisaldavad distsipliini “Juhtimine”, kuna “Riskijuhtimine” on selle distsipliini osa.
Õpik “Riskiteooria ja riskiolukordade modelleerimine” sisaldab ühtteist peatükki.
Esimeses peatükis “Majandusriskide koht ja roll organisatsioonide tegevuse juhtimisel” antakse organisatsiooni definitsioon, vaadeldakse organisatsioonide liike, nende tunnuseid ja eesmärke. Määratakse kindlaks riskide koht ja roll majandustegevuses, antakse riskide mõisted ja olemus. Antakse määramatuste ja riskide klassifikatsioon, avalikustatakse riskijuhtimise süsteem ning antakse riskijuhtimise põhimõisted. Vaadeldakse peamisi matemaatilisi meetodeid majandusriskide hindamiseks ja antakse nende tunnused.
Teine peatükk “Teenusettevõtete riskid” on pühendatud teenindustehnoloogiatele ja nende erinevustele tööstuslikud tehnoloogiad. Antakse teenindussektori ettevõtete riskide klassifikatsioon ja teenusteturu olukorra dünaamiline analüüs. Pakutakse välja teenindusorganisatsioonide riskijuhtimise mudel.
Kolmas peatükk "Turu tasakaalu peamiste tegurite mõju riskijuhtimisele" on pühendatud selliste ebakindlust iseloomustavate tegurite mõju uurimisele majandusliku riski astme muutustele. turumajandus, näiteks: riskide piiramine, pakkumise ja nõudluse ebakindlus, ajaarvestus, elastsus, maksustamine jne.
Neljandas peatükis “Finantsriskide juhtimine” teoreetiline alus finantsriskide juhtimine, mis põhineb finants- ja kindlustusmatemaatika meetoditel. Esitatakse finantsriskide klassifikatsioon, mis on käsitletavale omased peamised parameetrid finantsriskid, ja kasutades pakutud matemaatilisi meetodeid, on antud nende hindamiseks analüütilised sõltuvused. See võimaldab teha riskide võrdlevat kvantitatiivset analüüsi ja selle põhjal valida kõige tõhusamad riskijuhtimismeetodid.
Viiendas peatükis " Kvantitatiivsed hinnangud majanduslik risk ebakindluse tingimustes” käsitleb meetodeid, kuidas ebakindluse tingimustes tõhusaid otsuseid teha, kasutades erinevaid tulemuslikkuse kriteeriume. Uuritakse tõhusate lahenduste valiku mitmekriteeriumilisi probleeme. Käsitleme õmblusettevõtet, mille jaoks valitakse ebakindluse tingimustes optimaalne tootmismaht ja vaadatakse ettevõtte toimimist riskantses olukorras.
Kuues peatükk “Optimaalse otsuse tegemine riskitingimustes” on pühendatud tõenäosuslike ja statistiliste meetodite tutvustamisele tõhusate otsuste tegemiseks ja optimaalse lahenduse valimiseks usaldusvahemike abil. Juuksurisalongis optimaalse töökohtade valiku probleemi kaalutakse, võttes arvesse teenindusriski. “Otsustuspuu” meetodil vaadeldakse probleeme turule sisenemise strateegia optimeerimisega, aktsiatest saadava kasumi maksimeerimisega ning keemilise puhastuse tehase rekonstrueerimiseks optimaalse projekti valikuga. Puudutatakse materjali riskide tekkimisest ettevõtte missiooni ja eesmärkide seadmisel. Uuritakse ruumide kaunistamise ja kujundamise ettevõtte, pagaritoodete küpsetamise ja nende hilisema müügiga tegeleva ettevõtte ning ilusalongi tegevust riskitingimustes.
Seitsmendas peatükis „Investeerimisprojektide juhtimine riskitingimustes“ on toodud investeerimisprojektide põhimõisted, nende analüüs ja hindamine ning investeerimisriskid. Uurib investeeringuid väärtpaberiportfelli, mille eesmärk on moodustada efektiivne portfell, mis koosneb riskivabadest ja riskantsetest varadest. Antakse meetodid investeerimisprojekti majandusliku efektiivsuse analüüsiks ja investeerimisprojektide võrdlevaks finantsanalüüsiks. Kaalutakse projekti riskide arvestamise metoodikat ja antakse praktilisi soovitusi nende maandamiseks.
Kaheksas peatükk “Turismiriskide juhtimine” on pühendatud Venemaa turismiarengu tüüpidele ja vormidele, dünaamikale. Vaadeldakse turismi arengu ebakindluse tegureid ja turismitegevusega kaasnevaid riske ning nende liigitust. Uuritakse turismi majanduslikku mõju ja juhtimisotsuste tegemise spetsiifikat. Antakse analüüs turismiteenuseid pakkuva organisatsiooni tegevuse kohta riskitingimustes.
Üheksandas peatükis “Hotellite ja restoranide riskijuhtimine” vaadeldakse külalislahkuse arengutegureid, iseärasusi ja eripärasid, majutusvaldkonnale omaseid riske ning nende juhtimist. Soovitused on antud hotellindusäri riskide vähendamiseks ja maandamiseks.
Kümnendas peatükis “Majanduslike riskide vähendamise põhimeetodid ja viisid” uuritakse matemaatilise modelleerimise alusel majanduslikke vahendeid riskide vähendamiseks: hajutamist, kindlustust, maandamine forvard- ja futuurilepingute abil, vahetus- ja optsioone jms ning ka võtab kokku meetodid riskijuhtimise parandamiseks, mille eesmärk on vähendada nende taset ja tõsta kasumlikkust. Hinnatakse riskijuhtimise meetodite tõhusust.
Üheteistkümnes peatükk “Käitumise psühholoogia ja otsustaja hindamine” on pühendatud psühholoogiliste tegurite mõju uurimisele ja süstematiseerimisele turuosaliste käitumisprobleemidele ning riskijuhtimise soovituste pakettide koostamisele ja tõhusate lahenduste valikule. . Kaalutakse konfliktsituatsioonid ja juhi roll riskantsete otsuste langetamisel.
Õpiku “Riskiteooria ja riskiolukordade modelleerimine” iga peatüki lõpus on küsimused kordamiseks ja enesekontrolliks.
Õpiku sisu

MAJANDUSRISKIDE KOHT JA ROLL ORGANISATSIOONIDE TEGEVUSE JUHTIMISEKS
1.1. Organisatsioonid, ettevõtete liigid, nende omadused ja eesmärgid
1.2. Riskide koht ja roll majandustegevuses

• 1.2.1. Riskide mõiste ja olemus
• 1.2.2. Riskide juhtimine
• 1.2.3. Riski klassifikatsioon
• 1.2.4. Määramatuste süsteem

• 1.3.1. Juhtimistegevused
• 1.3.2. Riskijuhtimine
• 1.3.3. Riskijuhtimise protsess
• 1.3.4. Matemaatilised meetodid majandusriskide hindamiseks

• 3.2.1. Seos turu tasakaalu ja äririski vahel
• 3.2.2. Turu tasakaalutegurite mõju äririski muutustele
• 3.2.3. Tasakaalu saavutamise protsessi modelleerimine
• 3.2.4. Nõudluse muutuste mõju kommertsriski tasemele
• 3.2.5. Pakkumise muutuste mõju kommertsriski astmele
• 3.2.6. Nõudluse ja pakkumise vaheliste sõltuvuste konstrueerimine

• 4.1.1. Finantsriskide klassifikatsioon
• 4.1.2. Seos finants- ja tegevusvõimenduse ning koguriski vahel
• 4.1.3. Arenguriskid

• 4.2.1. Intressiriskide liigid
• 4.2.2. Operatsioonid huviga
• 4.2.3. Keskmised protsendid
• 4.2.4. Muutuv intressimäär
• 4.2.5. Intressimäära riskid
• 4.2.6. Võlakirjade intressirisk

• 4.3.1. Samaväärsed vood
• 4.3.2. Maksevood

• 4.4.1. Investeerimisriskid
• 4.4.2. Riskantsete varade tootlus
• 4.4.3. Nüüdispuhasväärtus
• 4.4.4. Annuiteedi- ja uppumisfond
• 4.4.5. Investeeringute hindamine
• 4.4.6. Riskantsed investeerimismaksed
• 4.4.7. Aja allahindlus

• 4.5.1. Krediidiriske soodustavad tegurid
• 4.5.2. Krediidiriski analüüs
• 4.5.3. Krediidiriskide vähendamise tehnikad
• 4.5.4. Laenu maksed
• 4.5.5. Tarbimislaenu intresside kogumine ja tasumine
• 4.5.6. Krediidigarantiid

• 4.7.1. Intressimäära ja inflatsioonimäära seos
• 4.7.2. Inflatsioonipreemia
• 4.7.3. Inflatsiooni mõju erinevatele protsessidele inflatsiooni vähendamiseks

• 4.8.1. Valuuta konverteerimine ja intresside arvestamine
• 4.8.2. Vahetuskursid aja jooksul
• 4.8.3. Valuutariskide vähendamine

• 4.9.1. Vahetusriskid
• 4.9.2. Maksejõuetuse ja maksuriski mõju
• 4.9.3. Vara väärtuse maksimeerimine

• 5.2.1. Loodusega mängimise kontseptsioon
• 5.2.2. Mänguteooria aine. Põhimõisted

• 5.3.1. Garanteeritud tulemuse kriteerium
• 5.3.2. Optimismi kriteerium
• 5.3.3. Pessimismi kriteerium
• 5.3.4. Savage'i minimax riskikriteerium
• 5.3.5. Hurwitzi üldistatud maksimumi (pessimism – optimism) kriteerium

• 5.5.1. Mitmekriteeriumiga seotud probleemid
• 5 5 2. Pareto optimaalsus
• 5.5.3. Lahenduste valimine mitme kriteeriumi alternatiivide olemasolul

• 5.7.1. Mängu ülemine ja alumine hind
• 5.7.2. Maatriksmängu taandamine lineaarse programmeerimise probleemiks
• 5.7.3. Optimaalse tootevaliku valimine

• 6.5.1. Otsuste puu
• 6.5.2. Turule mineku strateegia optimeerimine
• 6.5.3. Aktsiatest saadava kasumi maksimeerimine
• 6.5.4. Keemilise puhastuse tehase rekonstrueerimiseks optimaalse projekti valik

• 6.6.1. Optimaalse lahenduse valimine statistiliste hinnangute abil
• 6.6.2. Normaaljaotus
• 6.6.3. Riskikõver
• 6.6.4. Optimaalse lahenduse valimine usaldusvahemike abil
• 6.6.5. Tootmiskulude prognoosimise mudel

• 6.8.1. Siseviimistlus- ja disainifirma
• 6.8.2. Pagaritoodete küpsetamise ja nende hilisema müügiga tegelev ettevõte
• 6.8.3. Ilusalong

• 7.1.1. Investeerimisprojektide põhimõisted
• 7.1.2. Investeerimisprojektide analüüs ja hindamine
• 7.1.3. Investeerimisprojektide riskid

• 7.3.1. Investeeringute juhtimise protsess
• 7.3.2. Mitmekülgne portfell
• 7.3.3. Väärtpaberiportfelli investeerimisega seotud riskid
• 7.3.4. Praktilised soovitused investeerimisportfelli koostamiseks

• 7.4.1. Seotud riskitegurite analüüs
• 7.4.2. Ettevõtete eelhindamine ja valik
• 7.4.3. Ettevõtte kui investeeringuobjekti finantsseisundi hindamine
• 7.4.4. Näiteid analüüsist finantssuhtarvude abil
• 7.4.5. Organisatsiooni arenguperspektiivide hindamine
• 7.4.6. Investeerimisprojektide võrdlev finantsanalüüs
• 7.4.7. Organisatsiooni uuringumeetodite analüüs kohapeal

• 7.5.1. Projekti riskihindamise mudel
• 7.5.2. Riskiga arvestamine investeerimisel
• 7.5.3. Praktilised järeldused riskantsete investeerimisprojektide juhtimisest

• 8.1.1. Turismi areng Venemaal
• 8.1.2. Turismi liigid ja vormid
• 8.1.3. Turismi tunnused - kui arengu ebakindluse tegurid

• 8.2.1. Reisimotivatsioon
• 8.2.2. Turismi mõju

• 8.3.1. Turismi ja turismimajandust mõjutavad tegurid
• 8.3.2. Turismiriskide klassifikatsioon

• 9.4.1. Riski tuvastamine
• 9.4.2. Investeerimisprojektide riskid
• 9.4.3. Riskide vähendamine hotellindustööstuses

• 10.1.1. Riskijuhtimise protsessi diagramm
• 10.1.2. Näited riskidest
• 10.1.3. Riskijuhtimise tehnikate valimine

• 10.3.1. Kindlustuse olemus
• 10.3.2. Kindlustuslepingute peamised omadused
• 10.3.3. Kindlustustehingute arvutamine
• 10.3.4. Kindlustusleping
• 10.3.5. Kindlustuse plussid ja miinused

• 10.4.1. Riskijuhtimise strateegiad
• 10.4.2. Põhimõisted
• 10.4.3. Forvard- ja futuurilepingud
• 10.4.4. Vahetuskursi maandamine
• 10.4.5. Riski peamised aspektid
• 10.4.6. Vahetuskursi maandamine swapi abil
• 10.4.7. Valikud
• 10.4.8. Kindlustus või riskimaandamine
• 10.4.9. Rahavoogude sünkroniseerimine
• 10.4.10. Maandamise mudel
• 10.4.11. Maandamise tõhususe mõõtmine
• 10.4.12. Riskimaandamiskulude minimeerimine
• 10.4.13. Korrelatsiooniga riskimaandamistehing

• 10.9.1. Riskifinantseerimine
• 10.9.2. Riskijuhtimise efektiivsuse hindamine

• 11.1.1. Isiksuse majandusliku käitumise psühholoogilised probleemid
• 11.1.2. Ettevõtja juhtimistoimingud teenindussektoris
• 11.1.3. Isiklik suhtumine riskidesse
• 11.1.4. Intuitsioon ja risk

• 11.2.1. Kasulike funktsioonide graafikud
• 11.2.2. Eeldatav kasulikkuse teooria
• 11.2.3. Arvestades otsustaja suhtumist riski
• 11.2.4. Grupiotsuste tegemine

• 11.3.1. Väljavaadete teooria
• 11.3.2. Ratsionaalne lähenemine otsuste tegemisele
• 11.3.3. Otsuste tegemise asümmeetria
• 11.3.4. Käitumise muutumatus
• 11.3.5. Info roll otsuste tegemisel

• 11.5.1. Otsuste tegemine riskitingimustes
• 11.5.2. Nõuded otsustajale
• 11.5.3. Otsustajate tehtud otsuste tulemuslikkuse hindamise põhimõtted