Riskianalüüsi kvalitatiivsed meetodid

Pärast konkreetse projekti kõigi võimalike riskide väljaselgitamist on vaja kindlaks määrata selle projekti investeeringute teostatavus, arendus ja töö. Selleks viiakse läbi investeerimisprojekti riskide analüüs.

Kõiki võimalikke ja teoorias pakutavaid riskianalüüsi meetodeid saab tinglikult jagada kvalitatiivseteks ja kvantitatiivseteks lähenemisteks. Kvalitatiivne lähenemine tähendab lisaks riskide väljaselgitamisele ka allikate ja nende esinemise põhjuste kindlakstegemist ning tagajärgede kuluhinnangut. Kvalitatiivse lähenemisviisi põhijooned on: projekti jaoks lihtsate riskide kindlakstegemine, sõltuvate ja sõltumatute riskide kindlakstegemine nii üksteisest kui ka välistest teguritest ning määramine, kas riskid on eemaldatavad või mitte.

Kvalitatiivse analüüsi abil määratakse kindlaks kõik riskitegurid, mis hõlmavad ühel või teisel viisil ettevõtte kahjusid või kahjumeid, samuti nende tekkimise tõenäosust ja aega. Projekti arendamise halvima stsenaariumi korral arvutatakse ettevõtte kahjumi maksimaalne summa.

Kvalitatiivses lähenemises eristatakse järgmisi riskianalüüsi meetodeid: eksperthinnangute meetod; kulude otstarbekuse meetod; analoogiate meetod.

Eksperthinnangu 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 tagatiseks. Teiseks, eksperthinnangu andmise otsuste väljaandmine, see etapp on eksperdi töö viimane osa. Eksperdid moodustavad otsuse uuritava projektiga töötamise otstarbekuse kohta ja pakuvad oodatavate tulemuste hinnangut vastavalt projekti arendamise erinevatele stsenaariumidele. Kolmas etapp, eksperthinnangu meetodi viimane etapp, on kõigi lahenduste tulemuste töötlemine. Lõpliku hinnangu saamiseks tuleb kõik ekspertidelt saadud hinnangud töödelda ning kindlaks määrata konkreetse projekti üldine suhteliselt objektiivne hinnang ja otsus.

Eksperte kutsutakse üles täitma küsimustik koos analüüsitud projektiga seotud riskide üksikasjaliku loendiga, milles nad peavad kindlaks määrama nende poolt kindlaks tehtud riskide esinemise tõenäosuse teatud skaalal. Ekspertide riskianalüüside kõige levinumad meetodid hõlmavad Delphi meetodit, hindamismeetodit, paremusjärjestust, paarilist võrdlust jt.

Delphi meetod on üks eksperthinnangute meetoditest, mis pakub kiire lahenduste otsimise, mille hulgast valitakse seejärel parim lahendus. Selle meetodi rakendamine võimaldab vältida vastuolusid ekspertide seas ja saada sõltumatuid individuaalseid otsuseid, välistades ekspertide vahelise suhtluse uuringu ajal. Ekspertidele antakse küsimustik, mille küsimustes peavad nad andma sõltumatuid, maksimaalselt objektiivseid ja mõistlikke hinnanguid. Täidetud küsimustike põhjal analüüsitakse iga eksperdi otsust, valitsevat arvamust, avalikustatakse võimalikult selgelt äärmuslikud hinnangud, kättesaadavad ja põhjendatud põhjendatud otsused jne. Seejärel võivad eksperdid oma meelt muuta. Kogu operatsioon viiakse tavaliselt läbi 2-3 vooru, kuni ekspertide arvamused hakkavad kokku langema, mis on uuringu lõpptulemus.

Riskihindamise hindamise meetod põhineb üldisel näitajal, mille määravad mitmed erasektori asjatundlikult hinnatud riskinäitajad. See koosneb järgmistest sammudest:

• 1) riski tekkimist mõjutavate tegurite kindlaksmääramine;
• 2) üldise näitaja ja konkreetsete kriteeriumide kogumi valik, mis iseloomustavad iga teguri riskiastet;
• 3) kaalutegurite süsteemi ja iga näitaja (teguri) hindamisskaala koostamine;
• 4) projektiriskide astme üldise kriteeriumi integreeritud hindamine;
• 5) Riskijuhtimise soovituste väljatöötamine.

Järjestusmeetod tähendab objektide paigutamist mõne omase omaduse kasvavas või kahanevas järjekorras. Paremusjärjestus võimaldab teil uuritava tegurite hulgast valida kõige olulisema teguri. Paremusjärjestuse tulemus on paremusjärjestus.

Kui seal on n objektid, siis saab iga objekt nende järjestamise tulemusena j-nda eksperdi hinnangu x ij - j-nda eksperdi poolt i-nda objekti jaoks omistatud auastme. X ij väärtused jäävad vahemikku 1 kuni n. Kõige olulisema teguri auaste on üks, kõige vähem oluline on n. J-nda eksperdi paremusjärjestus on auastmete jada x 1j, x 2j,…, x nj.

See meetod on selle rakendamisel lihtne, kuid suure hulga parameetrite hindamisel seisavad eksperdid järjestatud seeria koostamise raskustes, kuna on vaja samaaegselt arvestada paljude keerukate korrelatsioonidega.

Paaripõhine võrdlusmeetod on kõigi võimalike paaride võrdlemisel kõige eelistatumate objektide tuvastamine. Sellisel juhul ei ole vaja, nagu järjestamismeetodil, kõiki objekte järjestada, vaid on vaja tuvastada mõlemas paaris olulisem objekt või tuvastada nende võrdsus.

Jällegi, võrreldes järjestusmeetodiga, saab paarikaupa võrrelda suure hulga parameetritega, samuti parameetrite ebaoluliste erinevuste korral (kui neid on reastamine võimatu ja need on ühendatud üheks).

Meetodi kasutamisel kõige sagedamini maatriks nxnkus n - võrreldud objektide arv. Objektide võrdlemisel täidetakse maatriks elementidega a ij järgmiselt (võib pakkuda muud täitmisskeemi):

Summa (rea kaupa) võimaldab sel juhul hinnata objektide suhtelist tähtsust. Objekti, mille summa on kõige suurem, saab tunnistada kõige olulisemaks (oluliseks).

Summeerimist saab teha ka veergude () abil, siis on kõige olulisem tegur, mis kogus kõige vähem punkte.

Ekspertanalüüs seisneb riskimõju määra määramises spetsialistide eksperthinnangute põhjal. Selle meetodi peamine eelis on arvutuste lihtsus. Pole vaja koguda täpseid lähteandmeid ning kasutada kalleid ja tarkvaralisi tööriistu. Riskitase sõltub aga ekspertide teadmistest. Ja 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 sobivuse ja teostatavuse meetod, analoogiate meetod.

Kulude asjakohasuse või teostatavuse analüüs põhineb eeldusel, et teatud tegurid (või üks neist) on projekti kulude ületamise põhjus. Nende tegurite hulka kuuluvad:

• · Projekti kui terviku või selle üksikute etappide ja komponentide maksumuse esialgne alahindamine;
• · Muutused projekteerimispiirides ettenägematute asjaolude tõttu;
• · Masinate ja mehhanismide tootlikkuse erinevus projektis sätestatust;
• · Inflatsiooni või maksualaste õigusaktide muudatuste tõttu suureneb projekti maksumus algsega võrreldes.

Analüüsi läbiviimiseks viiakse kõigepealt läbi kõigi ülaltoodud tegurite üksikasjalik kirjeldus, seejärel koostatakse esialgne loetelu projekti kulude võimalikest suurenemistest iga selle väljatöötamise võimaluse kohta. Kogu projekti elluviimise protsess on jagatud etappideks, selle alusel jaguneb etappideks ka projekti arendamise ja elluviimise finantseerimise protsess. Rahastamise etapid määratakse siiski tingimuslikult, kuna projekti arendamisel ja arendamisel võidakse teha mõningaid muudatusi. Fondide järkjärguline investeerimine võimaldab investoril projektiga tehtavat tööd tähelepanelikult jälgida ja riskide suurenemise korral kas peatada või peatada rahastamine või alustada kulude vähendamiseks teatud meetmeid.

Riskianalüüsi kvalitatiivsete meetodite seas on laialt levinud ka analoogia meetod. Selle meetodi peamine mõte on analüüsida muid arendatava projektiga sarnaseid projekte. Samade riskantsete projektide põhjal analüüsitakse võimalikke riske, uuritakse nende tekkimise põhjuseid, riskide mõju tagajärgi ning ebasoodsate väliste või sisemiste tegurite mõju projektile. Seejärel projitseeritakse saadud teave uuele projektile, mis võimaldab teil tuvastada kõik maksimaalsed võimalikud riskid. Teabe allikaks võivad olla disaini-, lepingute, investeerimis- ja muude ettevõtete usaldusväärsuse reitingud, mida regulaarselt avaldavad Lääne kindlustusfirmad, analüüs konkreetsete toodete nõudluse suundumuste, tooraine, kütuse, maa jne hindade kohta.

Selle analüüsimeetodi keerukus on kõige täpsema analoogi raske tugi, kuna puuduvad ametlikud kriteeriumid, mis täpselt tuvastaksid olukordade sarnasuse määra. Kuid reeglina on isegi õige analoogi valimise korral keeruline sõnastada analüüsi jaoks õigeid eeldusi, täielikku ja tegelikkusele lähedast stsenaariumi projekti ebaõnnestumiseks. Põhjus on selles, et täiesti identseid projekte on väga vähe või neid üldse ei esine, igal uuritud projektil on oma individuaalsed omadused ja riskid, mis on omavahel seotud vastavalt projekti originaalsusele, mistõttu pole alati võimalik selle või selle riski põhjust absoluutselt täpselt kindlaks teha.

Kulude mõõdukuse meetodi ja analoogia meetodi lühikirjeldus näitab, et need sobivad rohkem konkreetse projekti võimalike riskisituatsioonide tuvastamiseks ja kirjeldamiseks kui isegi investeerimisprojekti riskide suhteliselt täpse hinnangu saamiseks.

Kvantitatiivne riskianalüüsi meetod

Investeerimisprojektide riskide hindamiseks on kõige levinumad järgmised kvantitatiivsed analüüsimeetodid:

• Tundlikkuse analüüs
• Skriptimise meetod
• Simulatsiooni modelleerimine (Monte Carlo meetod)
• Diskontomäära korrigeerimise meetod
• Otsustuspuu

Tundlikkuse analüüs

Tundlikkusanalüüsi meetodis võetakse riskiteguriks analüüsitava projekti tulemuseks olevate näitajate tundlikkuse aste selle toimimise väliste või sisemiste tingimuste muutuste suhtes. Saadud projekti näitajad on tavaliselt tulemusnäitajad (NPV, IRR, PI, PP) või projekti aastanäitajad (puhaskasum, akumuleeritud kasum). Tundlikkusanalüüs on jagatud mitmeks järjestikuseks etapiks:

• Saadud näitajate baasväärtused kehtestatakse, algandmete ja saadud tulemuste vahel luuakse matemaatiliselt seos
• Arvutatakse algnäitajate kõige tõenäolisemad väärtused ja nende muutuste ulatus (reeglina 5-10% piires)
• Saadud näitajate kõige tõenäolisemad väärtused määratakse (arvutatakse)
• Esialgsed uuritud parameetrid arvutatakse saadud vahemikus omakorda ümber, saadakse saadud parameetrite uued väärtused
• · Esialgsed parameetrid järjestatakse vastavalt nende mõju määrale saadud parameetritele. Seega rühmitatakse need vastavalt riskiastmele.

Investeerimisprojekti vastava riski kokkupuute aste ja projekti tundlikkus iga teguri suhtes määratakse elastsusnäitaja arvutamisel, mis on saadud indikaatori protsentuaalse muutuse ja parameetri väärtuse muutuse suhe ühe protsendi võrra.

Kus: E - elastsuse indeks

NPV 1 - saadud tulemusnäitaja väärtus

NPV 2 - saadud indikaatori väärtus parameetri muutmisel

X 1 - muutuja parameetri põhiväärtus

X 2 - muutuja parameetri muudetud väärtus

Mida suurem on elastsusindeks, seda tundlikum on projekt selle teguri muutuste suhtes ja seda rohkem on projekt vastava riskiga kokku puutunud.

Samuti saab tundlikkuse analüüsi läbi viia graafiliselt, joonistades saadud indikaatori sõltuvuse uuritava teguri muutusest. NPV väärtuse tundlikkus teguri muutuse suhtes muutub sõltuvuse nõlva taseme järgi, mida suurem on nurk, seda tundlikumad on väärtused ja ka suurem risk. Otsese reageerimise ja abstsissiteljega ristumiskohas määratakse parameetri väärtus protsentides, mille korral projekt muutub ebaefektiivseks.

Pärast seda reastatakse arvutuste põhjal kõik saadud parameetrid olulisuse astme järgi (kõrge, keskmine, madal) ja ehitatakse "tundlikkusmaatriks", mille abil tehakse kindlaks tegurid, mis on investeerimisprojekti jaoks kõige vähem ja vähem riskantsed.

Sõltumata meetodile omastest eelistest - saadud tulemuste objektiivsusest ja selgusest, on ka olulisi puudusi - vaadeldakse ühe teguri muutust eraldi, samas kui praktikas on kõik majanduslikud tegurid ühel või teisel määral korrelatsioonis.

Skriptimise meetod

Stsenaariumimeetod kirjeldab kõiki võimalikke tingimusi projekti elluviimiseks (kas stsenaariumide kujul või projekti peamiste parameetrite väärtuste piirangute süsteemi kujul), samuti võimalike tulemuste ja tulemusnäitajate kirjelduse. See meetod, nagu kõik teised, koosneb ka teatud järjestikustest etappidest:

• Ehitatakse vähemalt kolm võimalikku stsenaariumi: pessimistlik, optimistlik, realistlik (või kõige tõenäolisem või keskmine)
• Esialgne teave määramatustegurite kohta teisendatakse teabeks rakendamise üksikute tingimuste tõenäosuse ja teatud tulemusnäitajate kohta

Saadud andmete põhjal määratakse projekti majandusliku efektiivsuse näitaja. Kui stsenaariumis kajastuvad konkreetse sündmuse toimumise tõenäosused on täpselt teada, arvutatakse projekti eeldatav terviklik mõju matemaatilise ootuse valemi abil:

Kus: NPVi on i-nda stsenaariumi rakendamise lahutamatu mõju

pi on selle stsenaariumi tõenäosus

Sellisel juhul hinnatakse projekti ebaefektiivsuse (Re) riski nende stsenaariumite (k), mille eeldatav projekti efektiivsus (NPV) muutub negatiivseks, kogu tõenäosusena:

Keskmine kahju projekti rakendamisest selle ebaefektiivsuse korral (Ue) määratakse järgmise valemi abil:

Stsenaariumianalüüsi meetodi peamine puudus on investeerimisprojekti puhul vaid väheste võimalike tulemuste arvestamise tegur, kuid praktikas pole võimalike tulemuste arv piiratud.

PERT-i analüüsimeetod (programmi hindamise ja ülevaatamise tehnika)

Üks stsenaariumianalüüsi meetoditest on PERT-i analüüsimeetod (Program Evaluation and Review Technique). Selle meetodi põhiidee on see, et projekti väljatöötamisel seatakse kolm projekti parameetrit - optimistlik, pessimistlik ja kõige tõenäolisem. Seejärel arvutatakse eeldatavad väärtused järgmise valemi abil:

Eeldatav väärtus \u003d [optimistlik väärtus 4x kõige tõenäolisem väärtus + pessimistlik väärtus] / 6

Koefitsiendid 4 ja 6 saadi empiiriliselt paljude 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.

Otsustuspuu

Otsustuspuu meetod esindab võrguskeeme, milles iga haru, seejärel erinevad alternatiivid projekti arendamiseks. Kõiki projekti ehitatud harusid jälgides saate jälgida kõiki projekti arengu võimalikke etappe ja vastavalt sellele valida neist kõige optimaalsemad ja väikseimate riskidega. See analüüsimeetod on jagatud järgmisteks etappideks:

• Piigid määratakse kindlaks iga projekti arendamise probleemse ja mitmetähendusliku hetke jaoks ning ehitatakse harud (võimalikud viisid sündmuste arendamiseks)
• · Iga kaare jaoks määratakse tõenäosus ja võimalikud kaotused selles etapis eksperdi meetodil.
• Kõigi saadud tippude väärtuste põhjal arvutatakse NPV (või muu projekti jaoks olulise näitaja) kõige tõenäolisem väärtus
• Analüüsitakse tõenäosuse jaotust

Meetodi ainsaks piiranguks ja võimalikuks puuduseks on mõistliku arvu projekti arendamise võimaluste kohustuslik olemasolu. Peamine erinevus seisneb võimaluses kõiki projekti mõjutavaid tegureid ja riske täielikult ja üksikasjalikult arvesse võtta. Meetodit kasutatakse eriti olukordades, kus otsused projekti elluviimise kohta tehakse järk-järgult ja sõltuvad varem tehtud otsustest, seega määrab iga otsus omakorda projekti edasiarendamise stsenaariumi.

Simulatsiooni modelleerimine (Monte Carlo meetod)

Monte Carlo meetodit kasutavate investeerimisprojektide riskianalüüs ühendab kaks varem uuritud meetodit: tundlikkusanalüüsi meetod ja stsenaariumi analüüs. Simulatsioonis genereeritakse parimate ja halvimate stsenaariumide genereerimise asemel arvuti abil sadu võimalikke disainiparameetrite kombinatsioone nende tõenäosusjaotuse põhjal. Iga saadud kombinatsioon annab oma NPV väärtuse. Selline arvutus on võimalik ainult spetsiaalsete arvutiprogrammide kasutamisel. Simulatsiooni modelleerimise järkjärguline skeem on üles ehitatud järgmiselt:

• · Sõnastatakse projekti rahavoogusid mõjutavad tegurid;
• · Iga teguri (parameetri) jaoks konstrueeritakse tõenäosusjaotus, kusjuures reeglina eeldatakse, et jaotusfunktsioon on normaalne, seetõttu on selle seadmiseks vaja määrata ainult kaks momenti (matemaatiline ootus ja dispersioon);
• · Arvuti valib juhuslikult iga riskiteguri väärtuse, lähtudes selle tõenäosuse jaotusest;

Joonis 1.3

Joonis 1.4

Selle riskimodelleerimise meetodi puuduste hulgas on välja toodud:

• Seotud parameetrite olemasolu muudab mudeli oluliselt keerulisemaks
• Uuritava parameetri tõenäosusjaotuse tüüpi võib olla raske kindlaks teha
• · Reaalsete mudelite väljatöötamisel võib osutuda vajalikuks spetsialistide või teaduskonsultantide kaasamine väljastpoolt;
• · Mudeli uurimine on võimalik ainult arvutite ja rakendusprogrammide spetsiaalsete pakettide olemasolul;
• · Saadud tulemuste suhteline ebatäpsus võrreldes teiste arvuanalüüsi meetoditega.

Diskontomäära korrigeerimise meetod

Arvutuste lihtsuse tõttu on praktikas kõige sobivam meetod riskide jaoks diskontomäära korrigeerimiseks. See meetod on antud diskontomäära korrigeerimine, mida peetakse riskivabaks ja minimaalselt aktsepteeritavaks (näiteks ettevõtte kapitali piirmaksumus). Korrigeerimine toimub järgmiselt: lisatakse nõutava riskipreemia väärtus, seejärel arvutatakse investeerimisprojekti efektiivsuse kriteeriumid (NPV, IRR, PI). Projekti efektiivsuse otsus tehakse vastavalt valitud kriteeriumi reeglile. Mida suurem risk, seda suurem on preemia.

Riskiparandused määratakse iga eraldi projekti jaoks eraldi, kuna need sõltuvad täielikult uuritava projekti eripäradest.

Saada oma hea töö teadmistebaasi on lihtne. Kasutage allolevat vormi

Üliõpilased, kraadiõppurid, noored teadlased, kes kasutavad teadmistebaasi õppetöös 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 juhtimise protsessi modelleerimine

2.1 Matemaatiline ülesanne

2.2 Kahjusummade modelleerimine

2.3 Juhuslike muutujate sõltuvate struktuuride modelleerimine. Kopulaarsed funktsioonid

2.4 Kahjude sageduse modelleerimine

2.5. Stohhastiline Monte Carlo juhusliku lähendamise mudel

2.6 Riskikapitali suuruse arvutamine 66

Peatükk 3. Operatsiooniriski juhtimissüsteemi rakendamine

3.1 Operatsiooniriski juhtimissüsteemi väljatöötamine ja juurutamine

3.2 Riskikapitali suuruse arvutamine

3.3 Mudeli majandusliku efektiivsuse ja jätkusuutlikkuse hindamine

Järeldus

Kasutatud kirjanduse loetelu

Rakendused

Sissejuhatus

matemaatiline operatsioonirisk majanduslik

Majanduslik ja matemaatiline modelleerimine on nüüd staadiumis, kui kvalitatiivne hüpe on küps. Üle maailma on kogunenud tohutult erinevaid mudeleid. Ükskõik, millise majandusvaldkonna me ka ei võtaks, on alati seotud terve rida matemaatilisi, arvuti-, verbaalseid - tähenduslikke mudeleid, nii või teisiti. Sajad teadusajakirjad avaldavad igakuiseid kirjeldusi uutest mudelitest või vanade muudatustest ja väljatöötamisest.

Kõik nad, ehkki neid nimetatakse majanduse mudeliteks, on tegelikult mõne selle piirkonna mudelid, seletavad üht. Igaüks neist annab oma panuse majandust käsitlevate teadmiste süsteemi. Mõistmisprotsessi, inimese tunnetuse keerukate nähtuste eripära seisneb nende lihtsustamises, taandamises lihtsaks kujundiks. Seega, kuna teadmised on lõpmatud, pole ka mudelite loomisel ilmselt piiri.

Matemaatilise ökonoomika raames kohtub formaalsete vahendite abil keeruliste majandusmehhanismide uurimine juba märkimisväärsete raskustega. Mudelid lakkavad olemast sama ilusad ja täielikud kui klassikalistel juhtudel, ehkki nad kaaluvad kõige tavalisemaid või majanduslikult kõige õigustatumaid lihtsate mehhanismide kombinatsioone.

Praktilisest vaatepunktist pole igasugusel, isegi väga suurel hulgal infol iseenesest mingit väärtust. Andmed puhtal kujul ei ole sellised teadmised, mida nimetatakse "võimuks". Informatsioon saab võimuks siis, kui see võimaldab teil tulevikku ette näha, s.t. vastus lahenduse valimisel põhiküsimusele: "Mis juhtub, kui?" Sellele küsimusele vastamiseks peab lisaks andmetele olema ka reaalse maailma mudel.

Kust tulevad mudelid ja miks neid pangahaldussüsteemides praktiliselt pole? Pangandusäris keerukustab adekvaatsete mudelite loomise protsessi kaks objektiivselt eksisteerivat tegurit. Esimene on see, et juhtimise seisukohalt on pank äärmiselt keeruline objekt, mis koosneb paljudest erinevatest alamsüsteemidest, mille vahel on suur hulk heterogeenseid seoseid. Panga tegevus koosneb paljudest äriprotsessidest, mis sõltuvad oluliselt paljudest välistest teguritest: seadusandlikust, majanduslikust, sotsiaalsest, poliitilisest.

Küberneetikas nimetatakse selliseid objekte nagu pank keerukateks süsteemideks ja nende uurimise meetodid - süsteemianalüüsi meetodid. Selle valdkonna kõige olulisemad tulemused on seotud operatsiooniuuringutega - lähenemisviisiga, mis põhineb kvantitatiivsete matemaatiliste meetodite kasutamisel tehtud otsuste hindamiseks. Kvantitatiivsete meetodite kasutamine on aga võimalik ainult siis, kui uurijal on olemas piisavad matemaatilised mudelid, mis panganduses lihtsalt puuduvad.

Teine tegur avaldub selles, et panganduses (eriti turule ülemineku kontekstis) on võimatu läbi viia sihtotstarbelisi eksperimente, mis eelnevad hüpoteesi moodustamisele ja võimaldavad seda praktikas testida. Analüütikute seas isikliku kogemuse kuhjumist takistab tänapäevasele Venemaale omase olukorra dünaamiline muutus.

Eelkõige on finantsteadus seotud investeerimistegevuse tasuvuse analüüsiga. Lisaks kasumlikkuse mõõtmisele tegelevad pangandusanalüütikud ka ebakindlusega sissetuleku teenimisel; selle ebakindlusega on seotud riskianalüüs. Nende probleemide vähene areng meie praktikas seletab vajadust uurida väliskogemust selle rakendamise aspektist Venemaal.

Konkreetse pangastrateegia tasuvuse hindamisel kasutatud näitajate, meetodite ja arvutusmudelite kogum on uute, dünaamiliselt arenevate teadusvaldkondade - finantsmatemaatika ja finantsanalüüsi teema, mis on moodustatud tänapäevase rahandusteooria ja mitmete matemaatiliste distsipliinide, näiteks ökonomeetria, tõenäosusteooria ristmikul. , matemaatiline statistika, operatsiooniuuringud, juhuslike protsesside teooria.

Panganduse peamine eesmärk on kasumi maksimeerimine; ka pangariskide minimeerimine on peaaegu samaväärne ülesanne. Pangaoperatsioonide tasuvuse langus, kahanev kliendibaas ja kliendikontode käibe vähenemine toovad kaasa asjaolu, et panga kasumi ja tegevuskulude suhe muutub äärmiselt ebasoodsaks. Seega tekib olukord, kus pangad on sunnitud otsima võimalusi kulude vähendamiseks ja riskide minimeerimiseks. Ja see sunnib panku omakorda pöörama erilist tähelepanu finantsanalüüsile ja oma ressursside haldamise meetoditele.

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

Krediidiasutuste üks peamisi riskitüüpe on riigi ebakindlusest ning nende sise- ja väliskeskkonna toimimisest tingitud operatsioonirisk. Operatsiooniriski sündmuste toimumisest tulenevad kahjud võivad põhjustada olulisi otseseid ja kaudseid kahjusid, ettevõtte varinguid ja isegi inimelusid. Viimaste aastate kõrgetasemelised pankrotid, mis olid muu hulgas põhjustatud vigadest operatsiooniriski juhtimissüsteemi korralduses, viitavad operatsiooniriskiga seotud sündmuste tekkimise kahjude hindamise, ärahoidmise ja minimeerimise küsimuste ulatusele ja ebapiisavale läbitöötamisele. Esindatava statistilise teabe, heterogeense ja individuaalse operatsiooniriski profiili puudumine iga krediidiasutuse kohta muudab võimatuks kasutada üldtunnustatud meetodeid ja mudeleid finantsriskide mõõtmiseks ja juhtimiseks, mida riskijuhtimise teoorias kasutatakse operatsiooniriski analüüsimiseks ja juhtimiseks.

Vajadus operatsiooniriski jaoks kapitali reserveerida (sealhulgas operatsioonirisk kapitali adekvaatsuse määra H1 arvutamisel) sai Venemaa kommertspankade jaoks reaalsuseks juba 2010. aasta augustis, kuna see peegeldab pangandussektori arengustrateegiat ja keskpanga poliitikat võtta krediidihindamisel kasutusele riskipõhised lähenemisviisid. organisatsioonid.

Seega määravad krediidiasutuste tegevuse käigus tekkiva operatsiooniriski mõõtmise, prognoosimise ja minimeerimise tõhusa süsteemi loomise ülesanded uuringu asjakohasuse.

Uuringu eesmärk on töötada välja meetodid ja mudelid krediidiasutuste operatsiooniriski integreeritud juhtimiseks. Selle eesmärgi kohaselt on töös püstitatud ja lahendatud järgmised ülesanded:

1. Viige läbi olemasolevate analüüsimudelite ja -meetodite ning finantsriskide juhtimise uuring seoses operatsiooniriski eripäradega.

2. Töötada välja terviklik sündmuste ja operatsiooniriski tegurite klassifikatsioon, võttes arvesse krediidiasutuste tegevuse eripära.

3. Töötada välja operatsiooniriski analüüsimiseks, mõõtmiseks ja juhtimiseks vajalikud matemaatilised vahendid, sealhulgas:

· Seada ja rakendada kaotuste juhuslike protsesside matemaatilise modelleerimise ülesanne, võttes arvesse nendevaheliste korrelatsioonide mõju olemasolu;

· Töötada välja ja rakendada programmiliselt stohhastiline algoritm kahjude kogusumma modelleerimiseks koos sõltuvuste kindla struktuuriga ja nende katmiseks riskikapitali suuruse arvutamiseks (võttes arvesse erinevate kindlustuskaitsete ja riskimeetmete kättesaadavust).

4. Töötada välja krediidiasutuse operatsiooniriski maandamise protsessi modelleerimise tarkvara juurutamine, hinnata rakendatud meetodite tundlikkust sisendparameetrite erinevate häirete suhtes.

5. Määrake rakendatud operatsiooniriski juhtimise mudeli majanduslik efektiivsus. Töötada välja juhised krediidiasutuste operatsiooniriski juhtimise protsessi korraldamiseks.

Lõputöö uurimise objektiks on krediidiasutuste praeguse tegevuse käigus tekkivad operatsiooniriskid. Diplomiuuringute teemaks on krediidiasutuse riskijuhtimissüsteemi elemendina majanduslikud ja matemaatilised meetodid ning operatsiooniriski juhtimise protsessi mudelid.

Uuringu teoreetiliseks ja metoodiliseks aluseks oli kodumaiste teadlaste töö kindlustuse, finants- ja kindlustusmatemaatika, mänguteooria, tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika valdkonnas, äärmuslike väärtuste teooria, juhuslikud protsessid, numbrilised meetodid, riskijuhtimine.

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

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

2. Kahjude kogusumma rakendatud tõenäosuslik modelleerimine, võttes arvesse nendevaheliste korrelatsioonide olemasolu, mis võimaldab kahjude kogusummat täpsemalt hinnata, vähendab mõistlikult nende katteks vajaliku riskikapitali hinnangulist suurust.

3. Välja on töötatud juhuslike protsesside (kaotuste) summade stohhastilise modelleerimise tarkvaraline rakendamine koos eelnevalt kindlaksmääratud sõltuvuste struktuuriga ja nende katmiseks mõeldud kapitali suuruse arvutamine, võttes arvesse erinevate kindlustusprogrammide ja riskimeetmete kättesaadavust. Hinnatakse väljatöötatud meetodite tundlikkust sisendparameetrite erinevate häirete suhtes.

4. Krediidiasutuste väljatöötatud integreeritud operatsiooniriski juhtimise mudeli kasutamise majanduslik efektiivsus on tõestatud võrreldes olemasolevate operatsiooniriski analüüsi ja juhtimise meetodite ning mudelitega (riskikapitali suuruse kokkuhoiu mõttes).

Esimeses peatükis käsitletakse pangandusprotsesside simulatsiooni tunnuseid, panga toimimise mudelit, riski mõistet panganduses, pangariskide klassifikatsiooni ja riskijuhtimissüsteemi.

Teises peatükis püstitatakse ja lahendatakse krediidiasutuste operatsiooniriskiga seotud kahjude tekkimise protsesside matemaatilise modelleerimise probleem. Rakendati järgmisi matemaatilisi mudeleid: meetodid koondkahjude kogusumma hindamiseks, mõõtmiseks ja prognoosimiseks, riskikapitali suuruse arvutamiseks ja sidusaks jaotamiseks, pakuti mehhanismi oma andmete täiendamiseks, kaardistades teavet väliste organisatsioonide kahjude kohta, võttes modelleerimisel arvesse raha ajastruktuuri mõju ja olulisuse künnise olemasolu. kahjude summa. Peatüki kolmandas osas tuuakse välja kopuliteooria põhitõed, mis on vajalikud sõltuvate stohhastiliste protsesside modelleerimiseks, ning käsitletakse monotoonsete transformatsioonide invariantseid korrelatsioonimeetmeid. Rakendatud on algoritm tuntud jaotusfunktsioonidega juhuslike protsesside stohhastiliseks modelleerimiseks, kasutades eelnevalt kindlaks määratud sõltuvusstruktuuri, kasutades Gaussi kopulat. Kopulateooria abil rakendatakse sõltuvate protsesside genereerimise algoritm, mis simuleerib kadude tekkimise sagedust. Punktis 2.5 kirjeldatakse MATLAB-i paketis välja töötatud ja juurutatud stohhastilist Monte Carlo mudelit krediidiasutuse kogukahjude tõenäosusjaotuste hindamiseks üldjuhul, kasutades Gaussi ja Student t-kopuleid ning Fourieri kiiret teisendust. See mudel moodustas aluse AMA mudelile, mille tulemusi käsitletakse kolmandas peatükis. Alternatiivina Basel II VaR kvantiilifunktsioonile kapitali arvutamiseks operatsiooniriski katmiseks pakub jaotis 2.6 ühtsete riskimeetmete kasutamist. Arvestatakse mõõdet (Expected ShortFall - ES), mis vastab alakreditiivsuse tingimusele, mis võimaldab saada tulemusi, mis on vastupidavamad kadude erinevatele äärmuslikele jaotustele. Püstitatud ja lahendatud on riskikapitali ühtse jaotuse probleem tegevussuundade ja / või krediidiasutuse jaotuste vahel. Tulemuseks on see, et mitte-aatomimänguteooria osas saab riskikapitali sidusa jaotuse põhimõtte ainulaadselt kindlaks määrata Aumann-Shapley vektori kaudu, mis on alati olemas ja kuulub mängu tuuma.

Kolmandas peatükis töötatakse välja peamised etapid - krediidiasutuse integreeritud operatsiooniriski juhtimissüsteemi juurutamine ja teabetoetus. Esitatakse operatsiooniriskide juhtimise protsessi reguleerivate sise-eeskirjade ja -meetodite väljatöötamise põhipunktid, mis on kohustuslikult kaetud vastavalt Vene Föderatsiooni keskpanga nõuetele ja Basel II soovitustele. Lisaks operatsiooniriski kvantitatiivsete näitajate arvutamisele on soovitatav jälgida operatsiooniriski kvalitatiivseid näitajaid, mis maksimaalselt iseloomustavad krediidiasutuse operatsiooniriskile avatud peamisi tegevusvaldkondi. Punktis 3.1 on välja töötatud keskmise suurusega krediidiasutuste jaoks terviklik näitajate süsteem (KIR - peamised riskinäitajad).

Operatsiooniriskide juhtimise väljatöötatud kvantitatiivsete meetodite näitena kaalutakse kolmanda peatüki teises osas keskmise krediidipanga CaR-väärtuse arvutamise näite abil AMA mudeli lihtsustatud rakendamist. Erinevate lähenemisviiside põhjal, erinevate riskimeetmete ja olulisuse tasemete põhjal arvutatud riskikapitali väärtuste võrdlus viiakse läbi. Punktis 3.3 analüüsime rakendatud mudeli tundlikkust sisendparameetrite erinevate häirete suhtes. Hinnatakse krediidiasutuste väljatöötatud operatsiooniriski juhtimise mudelite ja meetodite kasutuselevõtu eeldatavat majanduslikku mõju võrreldes olemasolevate lähenemisviisidega.

Kokkuvõttes sõnastatakse uuringu peamised tulemused ja järeldused.

Peatükk 1. Panga olemasolevate matemaatiliste mudelite analüüs

1.1 Sissejuhatavad märkused

Nagu eespool mainitud, on panganduse peamine eesmärk kasumi maksimeerimine; ka pangariskide minimeerimine on peaaegu samaväärne ülesanne. See tähendab, et kommertspanga poliitika peaks põhinema erinevate olukordade põhjalikul hindamisel ja simulatsioonil, paljude kasumi suurust mõjutavate tegurite analüüsil. Need tegurid määravad pangariski taseme; panga ülesanne on seda minimeerida.

Panga kasumlikkus \u003d krediidiressursside tootlus + investeeringutasuvus:

kus on th- ja th-tüüpi ressursside erikaal,

DB - panga kasumlikkus,

KR - krediidiressursid,

Keskpank - investeering väärtpaberitesse.

Investorid ostavad selliseid varasid nagu aktsiad, võlakirjad või kinnisvara eesmärgiga teenida tulu kas nende kõrgema hinnaga müümisest või dividendide, kupongiintresside või annuiteetidena. Laenuandjad laenavad raha lootuses saada intressitulu, kui laenusaaja maksab laenu täies ulatuses tagasi. Seega on laenuandjatel ja investoritel ühine eesmärk - saada investeeringu või laenutegevuse tulemusena tulu või intressi.

Pangatehingute tasuvuse määra langus, kahanev kliendibaas ja kliendikontode käibe vähenemine toovad kaasa asjaolu, et panga kasumi ja tegevuskulude suhe muutub äärmiselt ebasoodsaks. Seega tekib olukord, kus pangad on sunnitud otsima võimalusi kulude vähendamiseks ja riskide minimeerimiseks. Ja see sunnib omakorda Venemaa panku pöörama erilist tähelepanu finantsanalüüsile ja oma ressursside haldamise meetoditele.

Kõige olulisem reegel, mille alusel otsustamisstrateegiad äririskikeskkonnas põhinevad:

Risk ja tootlus muutuvad samas suunas: mida suurem on tootlus, seda suurem on tehingu risk reeglina.

Kui pangad soovivad koguda täiendavaid vahendeid, peavad nad oma klientidele demonstreerima, et nad arvestavad täielikult riski ja kasu suhet.

Seda väitekirja kasutatakse praegu paljudes suuremates välispankades.

Plaanimajanduse tingimustes välistati arusaam riskidest ja ebakindlusest kui sotsiaal-majandusliku arengu lahutamatutest komponentidest kui olulisematest põhjalikke uuringuid nõudvatest teaduskategooriatest. Turusuhete kujunemine Venemaal ja vastavad majandusmehhanismid viisid riski mõiste naasmiseni kõigi tasemete ja omandivormide majandusobjektide haldamise teooriasse ja praktikasse.

Suurt tähelepanu pööratakse panganduse protsesside modelleerimisele välismaal. Portfellihalduse ehk otsast lõpuni bilansi haldamise idee pärineb moodsast portfelliteooriast, mis töötati välja 1950. aastate keskel. Esimesed katsed rakendada moodsat portfelliteooriat panganduses tehti matemaatilise programmeerimise lineaarsete ja ruutmudelite kujul. Kuigi need mudelid olid klassikalises mõttes üsna õhukesed, olid need praktiliseks kasutamiseks liiga piiratud ja keerulised. Nende põhiväärtus seisneb võimes tungida täielikku tasakaalu juhtimisse. See on kasulik juhend pangaportfelli ja riski juhtimise mõistmiseks.

Portfellihalduse kontseptsioone illustreeritakse lineaarse programmeerimismudeli abil. Loomulikult tuli reaalsuse kahandamiseks kahemõõtmeliseks probleemiks probleemiprobleemi tõsiselt lihtsustada.

Esitame pangajääki järgmisel lihtsustatud kujul:

kus keskpank - väärtpaberid,

KR - laenud,

DV - nõudmiseni hoiused,

SD - tähtajalised hoiused,

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

Väärtpaberite ja laenude kasumit tähistatakse vastavalt P CB ja P cr. Eeldatakse, et hoiuste ja kapitali ligimeelitamise kulud on null. Seega antakse panga Pr tulu või kasum võrrandiga:

Anname ka analüütiliste pangaprogrammide klassifikatsiooni:

1. Panga organisatsioonilise struktuuri tase: tippjuhtkond, kesktase, esinejad.

2. Analüüsitud tehingu tüüp: krediiditehingud, väärtpaberid, valuutatehingud, muud tehingud.

3. Lahendatava probleemi tüüp: seire, analüüs, optimeerimine, modelleerimine, prognoosimine, planeerimine, kontroll.

4. Analüüsi ajaline viivitus: praegune hetk, lühiajalised hinnangud, vahehinnangud, pikaajalised hinnangud.

1.2 Pangandusprotsesside simulatsiooni modelleerimise tunnused

Vajadus kasutada simulatsiooni modelleerimist tuleneb peamiselt Venemaa turu eripärast. Venemaa finantsturu eripära on selle "subjektiivsus", äärmine sõltuvus mittemajanduslikest teguritest ja sellest tulenevalt suur ebakindlus, mis raskendab teadlike finantsotsuste langetamist.

Selle ebakindluse tekitab:

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

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

3. raamatupidamise ja kõigi seoste vormistamise võimatus finantsturu struktuuri adekvaatselt kajastava majandusliku ja matemaatilise mudeli loomiseks (tunnetuslik aspekt);

4. usaldusväärse teabe kättesaamatus - ühtse inforuumi "pank - klient - finantsturg - riik" puudumine (teabe aspekt);

5. panga tegeliku finantsseisundi ebapiisav kajastamine raamatupidamisaruannetes (bilanss jne) ja seega - rahalise läbipaistvuse puudumine pangas (raamatupidamise aspekt). Traditsiooniliste juhtimisotsuste ja prognooside toetamise vahendite kasutamine on nendes tingimustes keeruline ning väärtuslikum on simulatsioonimeetodi kasutamise võimalus. Emeljanov A.A. Simulatsiooni modelleerimine riskijuhtimises. - SPB: Peterburi Inseneri- ja Majandusakadeemia, 2000. Lk.132.

Paljud kaasaegsed tarkvaratooted on loodud spetsiaalselt finantsturu olukorra prognoosimiseks. Need hõlmavad aktsiaturu tehnilise analüüsi tööriistu, ekspertsüsteeme ja statistikapakette. Need tooted on suunatud peamiselt valitsuse võlaturu otsustajatele.

Praktika prognoosimisvahendite kasutamisel pankade ja investeerimisfirmade poolt väärtpaberiturul kauplemisel näitab, et prognoos pole isegi trendi seisukohalt alati usaldusväärne. Selle üheks põhjuseks on piiratud statistiliste vaatluste periood.

Simulatsioon on omakorda vahend, mida saab kasutada kõigi panga tegevusvaldkondade katmiseks: krediit ja hoius, aktsiad, töö valuutavahetega. Pangamudeli mudel (MBM) ei ennusta turukäitumist. Selle ülesandeks on arvestada maksimaalse võimaliku väliskeskkonna finantstegurite arvuga (valuutaturg, väärtpaberiturg, pankadevahelised laenud jne), et toetada finantsotsuste tegemist panga juhi, riigikassa ning varade ja kohustuste haldamise komitee tasandil.

Selles mõttes on IMB oma funktsioonide järgi tihedalt seotud lääneliku disainiga automatiseeritud pangandussüsteemidega (ABS), mida kasutavad suured rahvusvahelised kommertspangad.

Pangas toimuvate protsesside modelleerimine võimaldab teil simuleerida pangatehingute registreerimist ja võtta arvesse tehingu sisalduvat teavet. Selle ehitusideoloogia rakendamine on igati õigustatud mitte ainult panga reaalsete rahavoogude jäljendamise, vaid ka modelleerimistulemuste praktilise rakendatavuse seisukohast panga finantsjuhi tegevuses.

Tõepoolest, bilanss osutub vastuvõetud otsuste teisejärguliseks tulemuseks. Nii praktikas kui ka IMB-s hindab juht tehingu üle otsustamisel selle riske ja tagajärgi pangale mitte korraga, vaid kogu tehingu elutsükli vältel.

Simulatsioonimudelid on kaasaegse pangahalduse lahutamatu osa. Varade ja kohustuste haldamine, suuremahuliste toimingute kavandamine nõuab usaldusväärseid analüütilisi võtteid.

Simulatsioonisüsteeme kasutatakse laialdaselt majanduse, tööstuse, teaduslike uuringute erinevate protsesside analüüsimiseks, prognoosimiseks ja uurimiseks nii puhtalt teoreetiliselt kui ka praktiliselt.

Selliste süsteemide kasutamine on kõige tõhusam ja õigustatum pikaajaliseks prognoosimiseks ning olukordades, kus praktilise eksperimendi läbiviimine on võimatu või keeruline. Simulatsioon on infotehnoloogia, mis töötab simulatsioonimudeliga ja võimaldab teil selle parameetreid (seega efektiivsust) hinnata kiirendatud ajaskaalal.

Simulatsioonimudel on tarkvara, mis võimaldab teil simuleerida keeruka objekti tegevust. Mõnikord võivad simuleeritud objektid olla nii keerukad ja neil on nii palju parameetreid, et tulemuste õigustamiseks võib simulatsioonimudeli loomine standardses kõrgetasemelises programmeerimiskeeles võtta liiga kaua. Emeljanov A.A. Simulatsiooni modelleerimine riskijuhtimises. - SPB: Peterburi Inseneri- ja Majandusakadeemia, 2000. Lk 24

Simulatsioonitehnoloogiate kasutamist nõuab palju ülesandeid ja olukordi. Nende hulka kuuluvad panga stsenaariumide modelleerimine, teatud otsuste „kontrollimine“, alternatiivsete strateegiate analüüs ja palju muud. Kvalifitseeritud spetsialist suudab anda kümneid analüütilisi tehnikaid nõudvaid tüüpilisi ja spetsiifilisi ülesandeid. Nende hulka kuuluvad nii klassikalised panganduse kavandamise ülesanded kui ka kodused ülesanded, näiteks kohustuste ja laekumiste kooskõlastamine. Simulatsioonimudelid võimaldavad teha nii ligikaudseid hinnanguid kui ka tehtud otsuste selget auditit, samuti üksikasjalikke arvulisi prognoose ja arvutusi. Kiire olukorra analüüs, mis põhineb mõõduka keerukusega kompaktsel mudelil, on väärtuslik võimalus igale panga juhile.

Simulatsioonimudelid võimaldavad siduda panga kõigi osakondade tegevused ühtseks tervikuks. Selle alusel saab tõhusalt korraldada kogu kommertspanga operatiiv- ja strateegilise planeerimise süsteemi. Voogesitusmeetodite abil muutub teave panga tegevuse ja selle teenuste kohta kokkuvõtlikuks ja hõlpsasti loetavaks. See sobib kvantitatiivseks ja kvalitatiivseks (sisukaks) analüüsiks. Ühel eksperdipaketil põhinev simulatsioonimudel on panga juhtkonna jaoks usaldusväärne võrdlusalus. Panga tegevuse voogesitatav "pilt" hõlbustab oluliselt nii operatiivset juhtimist kui ka panga töö pikaajalist planeerimist.

Simulatsioonimudeleid saab kinnistada kommertspanga ekspertide kompleksi baasi. Sellisel juhul on ühe ekspertpaketi põhjal loodud simulatsioonimudel ühendatud andmevahetuskanalite abil teiste spetsialiseeritud tarkvarapakettide ja andmebaasitabelitega. Selline kompleks võib töötada reaalajas. Oma võimaluste poolest on see ligilähedane suurtele, kallitele pangahalduse automatiseerimissüsteemidele.

Optimeerimismudelitel, sealhulgas mitmikriteeriumilistel, on ühine omadus - on teada eesmärk, mille saavutamiseks tuleb sageli tegeleda keeruliste süsteemidega, kus asi pole niivõrd optimeerimisprobleemide lahendamises, vaid olekute uurimises ja ennustamises sõltuvalt valitud juhtimisstrateegiatest. Ja siin seisame silmitsi eelmise plaani rakendamise raskustega. Need on järgmised:

1. keeruline süsteem sisaldab elementide vahel palju seoseid;

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

3. Võimalus võrrelda originaali mudeliga eksisteerib alles matemaatilise aparaadi alguses ja pärast seda, kuna vahetulemustel ei pruugi tegelikus süsteemis analooge olla. Emeljanov A.A. Simulatsiooni modelleerimine riskijuhtimises. -SPB: Peterburi Inseneri- ja Majandusakadeemia, 2000. Lk.58.

Seoses erinevate keerukate süsteemide uurimisel tekkivate raskustega nõudis praktika paindlikumat meetodit ja see ilmnes - simulatsiooni modelleerimine.

Tavaliselt mõistetakse simulatsioonimudelit kui arvutiprogrammide kompleksi, mis kirjeldab üksikute süsteemiplokkide toimimist ja nende vahelise interaktsiooni reegleid. Juhuslike muutujate kasutamine tingib vajaduse teha simulatsioonisüsteemiga (arvutis) korduvaid katseid ja järgnevat saadud tulemuste statistilist analüüsi. Simulatsioonimudelite kasutamise väga levinud näide on järjekorraprobleemi lahendamine Monte Carlo meetodil.

Seega on simulatsioonisüsteemiga töötamine katse, mis viiakse läbi arvutis. Mis on selle eelised?

1. reaalse süsteemi suurem lähedus kui matemaatilised mudelid;

2. ploki põhimõte võimaldab kontrollida kõiki plokke enne nende lisamist üldsüsteemi;

3. keerukamat laadi sõltuvuste kasutamine, mida ei ole kirjeldatud lihtsate matemaatiliste suhetega.

Loetletud eelised määravad puudused:

1. Ehitage simulatsioonimudel pikem, raskem ja kallim;

2. simulatsioonisüsteemiga töötamiseks on vajalik klassile sobiv arvuti;

3. kasutaja ja simulatsioonimudeli (liidese) vastastikune mõju ei tohiks olla liiga keeruline, mugav ja hästi teada;

4. Simulatsioonimudeli ülesehitamine nõuab tegeliku protsessi sügavamat uurimist kui matemaatiline modelleerimine. Emeljanov A.A. Simulatsiooni modelleerimine riskijuhtimises. -SPB: Peterburi Inseneri- ja Majandusakadeemia, 2000. Lk.79.

Tekib küsimus: kas simulatsiooni modelleerimine võib optimeerimismeetodeid asendada? Ei, kuid täiendab neid mugavalt. Simulatsioonimudel on programm, mis rakendab teatud algoritmi, mille juhtimise optimeerimiseks optimeerimisprobleem kõigepealt lahendatakse.

Niisiis, ei arvuti ega matemaatiline mudel ega selle uurimise algoritm eraldi ei suuda piisavalt keerukat probleemi lahendada. Kuid koos esindavad nad jõudu, mis võimaldab teil ümbritsevat maailma tunnetada, seda inimese huvides hallata.

Arvestades pangaanalüütikute ees seisvate ülesannete keerukust, peaks see süsteem pakkuma järgmist:

1. panga praeguste ja tulevaste finantstingimuste näitajate arvutamine;

2. prognoos üksikute finantstehingute seisust ja panga bilansist tervikuna;

3. üksikute finantstehingute atraktiivsuse hindamine;

4. juhtimisotsuste süntees (moodustamine);

5. vastuvõetud juhtimisotsuse tõhususe hindamine;

6. hinnang panga finantsseisundi näitajate kogumite täielikkusele ja koondamatusele.

Mis tahes loetletud funktsioonide täitmine nõuab panga finantstegevuse modelleerimist.

1.3 Panga toimimise mudel

Pangandustegevuse analüüsimiseks ja modelleerimiseks kasutatavate meetodite kogum on ulatuslik ja mitmekesine. Kogu pankade matemaatilise teooria arengus on kasutatud matemaatilise statistika meetodeid, optimaalset juhtimisteooriat, juhuslike protsesside teooriat, mänguteooriat, operatsioonide uurimise teooriat jne. Tuleb meeles pidada, et pank on keeruline üksus, mis nõuab integreeritud lähenemist. Äärmiselt keeruline on luua panga integreeritud mudel, mis hõlmab samaaegselt likviidsuse juhtimist, varaportfelli moodustamist, krediidi- ja hoiuste poliitika kujundamist jne, nii et kirjeldame panga toimimist üsna kokkuvõtlikult.

Mõelge panga toimimisele üsna pika aja jooksul.

Las pank saab tulu oma teenuste eest tasumise eest garantiitehingute, maakleriteenuste (või muu varade portfellist sõltumatu tulu) arvelduste eest - ja tulu väärtpaberitest, mis on soetatud vabade vahenditega, mis moodustavad pangavarade kogu portfelli.

Tulu omandatud väärtpaberitest koosneb intressidest väärtpaberitelt - ja investeeritud vahendite maksetest väärtpaberite lunastamisel või müümisel -

(edutamise korral

kus on ostetud väärtpaberite intressimäär

panga ostetud väärtpaberite keskmine tähtaeg. Kolemaev V.A. Matemaatiline ökonoomika. - M.: UNITI, 1998. 68.

Pank saab oma väärtpaberite paigutamisest laenatud vahendeid ka määraga W. Eeldame, et panga emiteeritud väärtpaberid paigutatakse ja lunastatakse algselt nimiväärtuses ning nende intressitulu määratakse lähtuvalt finantsturu olukorrast emiteerimise ajal. ...

Pank suunab saadud tulu peamiselt vahendite kogumise kulude tasumiseks, mis koosnevad paigutatud väärtpaberite intressimaksetest ja laenatud vahendite põhisummade maksetest.

kus on paigutatud väärtpaberite intressimäär

Panga emiteeritud väärtpaberite keskmine tähtaeg.

Lisaks kannab pank kulutusi, mis ei sõltu tema kohustuste mahust - kus:

Tarbijahinnaindeks,

Tasuda ruumide üüri, telekommunikatsioonikulude, samuti muude kulude eest, mis ei sõltu kogutud rahaliste vahendite (kohustuste) summast.

Seejärel maksab pank vajalikud maksud. Pank kasutab ülejäänud vahendeid investeerimiseks oma infrastruktuuri (sisemised investeeringud) ja dividendide maksmiseks.

Seda, et pank on kohustatud tasuma osa kulusid oma puhaskasumist, saab arvestada, suurendades kulude summat jagades (1-maksumääraga). Samuti kehtestatakse maksud tulu suurusele, olenemata selle sissetuleku tekitamise kuludest, näiteks liiklejate maks. Selliseid makse saab arvestada, korrutades eelnevalt sissetuleku summa (1-maksumääraga). Sarnased meetodid võivad arvesse võtta muid maksuvähendustest tulenevaid omadusi, seetõttu ei käsitleta allpool mõnede väärtpaberite, näiteks valitsuse väärtpaberite maksustamise ja maksusoodustustega seotud probleeme. Pange tähele, et kulud tasub pank kindlas järjekorras. Kõigepealt on pank kohustatud lunastama varem emiteeritud väärtpaberid ja maksma nende eest intressi, seejärel tasub kulud, mis ei sõltu kohustuste, maksude mahust, ja alles pärast seda saab maksta dividende.

Kui pangal on vabu vahendeid, suunab ta neid väärtpabereid (välisinvesteeringuid) ostma kiirusega -. Rahapuuduse korral saab panga portfellis olevaid väärtpabereid müüa, siis on sellel negatiivne märk. Artjukhov SV., Bazjukina O.A., Korolev V.Yu, Kudrjavtsev A.A. Optimaalne hinnakujundusmudel, mis põhineb juhuslike preemiatega riskiprotsessidel. // Informaatika süsteemid ja vahendid. Eriväljaanne. - M.: IPIRAN, 2005. S. 102

Rahasumma, panga ostetud väärtpaberid ja panga paigutatud väärtpaberid muutuvad aja jooksul järgmiselt:

kus on raha kulutamine väärtpaberite ostmiseks (raha laekumine nende müügist) ja see on üsna väike ajakonstant, mis iseloomustab panga varade kvaliteeti likviidsuse mõttes. Kui pank paigutab kõik oma varad ühte finantsturu segmenti, siis on selle segmendi arengutaset iseloomustav väärtus. Üldjuhul saadakse see kaalutud keskmisena varade mahu põhjal väärtustest, mis iseloomustavad iga "finantsturu segmendi, kuhu varad on paigutatud, arengutaset. Kuna me ei käsitle selles töös varade moodustamise probleemi, siis eeldatakse, et A on antud väärtus.

Maksimaalne rahaliste vahendite summa, mida pank saab oma väärtpaberite paigutamise kaudu koguda, on piiratud ja sõltub peamiselt panga omakapitali suurusest, bilansi struktuurist, panga investeerimisportfelli kvaliteedist ja muudest vähem olulistest töö näitajatest. Eeldame seda

kus on panga usaldusväärsuse koefitsient,

Panga omavahendite maht.

Seetõttu toimub panga poolt oma väärtpaberite paigutamine laenatud vahendite ligimeelitamiseks ka teatud piiratud kiirusega

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

Tutvustame muutujat - ostetud väärtpaberite portfelli väärtust. Siis saavad võrrandid (1.4) - (1.6) kuju

Tutvustame mõõtmeteta kontrolli: mille kaudu väärtpaberite ostmiseks kulutatud raha määr ja pangaväärtpaberite paigutamisest saadava raha määr väljendatakse järgmiselt:

Väärtus vastab kolmandate isikute emitentide väärtpaberite ostmisele / müümisele nii kiiresti kui väärtpaberituru tõhusus seda võimaldab. Väärtus vastab laenatud vahendite kiireimale ligitõmbamisele panga poolt ja - täielikule keeldumisele raha meelitada.

Raha peamine omadus - mis muudab selle oluliselt panga soetatud väärtpaberitest, isegi valitsuse väärtpaberitest - on võimalus kasutada neid panga jooksvate kulude tasumiseks. Maksete voogu ei saa teha, kui pole piisavalt raha, mistõttu on maksete kiirus piiratud ja sõltub rahasummast:

kus on iseloomulik raha laekumise aeg pangas (maksed). Seda tüüpi piiranguid nimetatakse likviidsuspiiranguteks.

Panga tehtud maksed tuleb jagada kahte rühma:

Kohustuslikud maksed. Nende hulka kuuluvad maksed panga emiteeritud väärtpaberite tagasivõtmise eest - intresside maksmine väärtpaberitelt - kulud, mis ei sõltu kohustuste mahust. - Praktikas võib pank kohustuslikke makseid edasi lükata, kuid see toob kaasa tõsiseid rahalisi kahjusid ja pika viivitusega nende kajastamist maksejõuetu ja lõpuks likvideerimisele. Eeldame, et kohustuslike maksete viivitamine on täielikult välistatud, see tähendab, et pank on kohustatud pidevalt likviidsust säilitama.

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

Panga likviidsuse säilitamiseks on vajalik, et:

kõigile (1.11)

Seega saame oma probleemile esimese seisundi piirangu - seisundi (1.11).

Pange tähele, et see ebavõrdsus, eriti mitteegatiivsuse tingimustes, tähendab seda kõigile

Samuti on valikuliste maksete tegemise kiirus piiratud:

Selle ebavõrdsuse järgi saab sisse viia mõõtmeteta kontrolli, et:

Kuna siseriiklike investeeringute maht sõltub panga osa säilitamisest finantsteenuste turul, võib kulusid mõnes mõttes pidada kohustuslikuks, vähemalt enamikus planeerimispiirkonnas. (Pärast planeerimishorisondi T jõudmist saavad panga likvideerida selle omanikud). Kuna dividendimaksed ei saa olla negatiivsed, saame teise faasipiirangu:

kõigile (1.13)

Seega jõudsime järeldusele, et siseriiklikud investeeringud on piirangu tähenduses tõepoolest kohustuslikud (1.13).

Eeldame, et planeerimispiirkonnas ei saa pank "superkasumit", st oma kapitalist suuremat kasumit, mis ei sõltu vara mahust. Järelikult piirab maksimaalset rahasummat, mida ta suudab meelitada ja kasumi näol saada, mingi konstant, s.t. kõigi jaoks ja see on kolmanda faasi piirang (1.14).

Hinnangu saab võtta laenamise maksimaalse mahu, rahaliste vahendite hankimise ja paigutamise intressimäärade suhte, sissetuleku suuruse põhjal, mis ei sõltu vara suurusest.

Pange tähele, et enamikul planeerimiskohast peaks see olema nullilähedane, kuna pangal ei ole kasumlik hoida sularaha, mis ei too tulu, sest finantsturul on alati täiesti usaldusväärseid valitsuse väärtpabereid, mis toovad fikseeritud positiivse tulu.

"Superkasumi" puudumine tähendab ka seda, et väärtpaberimäära suhteline kasvutempo on planeerimispiirkonnas piiratud:

Kirjeldame panga (selle omanike) huve sooviga maksimeerida tulevaste dividendimaksete diskonteeritud kasulikkus piisavalt pika ajavahemiku jooksul. ... Koefitsienti nimetatakse dividendimaksete kasulikkuse diskonteerimise koefitsiendiks. Seejärel kirjutatakse maksimeeritav funktsioon järgmiselt:

kus on dividendimaksete kasulikkuse funktsioon.

Kui tarbimise kasulikkus mängib rolli, nõutakse tavaliselt, et see oleks pidev, monotoonne, nõgus ja ülalt piiratud ning see oleks seatud ka tingimusele. Viimane tingimus tagab praeguse tarbimise positiivsuse igal ajahetkel. Kuna dividende ei pruugita maksta, ei jõustata me seda tingimust, eeldades, et utiliidi funktsioonil on väike vastumeelsus nulltarbimisele.

Kui utiliidi funktsioonil on Arrow-Pratt'i järgi pidev suhteline vastumeelsus riskile: siis saab näidata, et selle saab kirjutada järgmiselt:

Suurest vastumeelsusest nulltarbimise vabanemiseks kaaluge veidi muudetud kasuliku funktsiooni

Sel juhul sõltub suhteline vastumeelsus riskile tarbimise mahust: (1.9) ja (1.11) põhjal saame

Funktsiooni (1.13) asemel kaaluge punkte läbivat sirget

Kuna funktsioon (1.17) on negatiivne mis tahes dividendide suuruse korral, see tähendab ülalt nulliga piiratud, ning on ühtlane ka kõigi üksikute puhul. Sellisel kasuliku funktsiooni suhtelisel vastumeelsusel riskide suhtes pole Arrow-Pratti järgi null ja parameetri muutmisega saab muuta ainult dividendimaksete nimiväärtust. See asjaolu rõhutab eratarbija ja kaubandusorganisatsiooni erinevust suhtumises riskidesse. Ühelt poolt ei ole viimasel vastumeelsust riskide suhtes, kuna see võib eksisteerida piiramatult, võrreldes inimese elueaga, ja see ei allu ohtudele, nagu elusolendid. Teisalt saab eratarbija, kes on kulutanud 2 * M rubla, esimestest kulutatud M rubladest rohkem rahuldust kui järgnevatest, mis määrab üksikisikute tarbimisfunktsiooni funktsiooni nõgususe. Eeldame, et dividendimaksete kahekordistamine toob kaasa nende kasulikkuse kahekordistumise saajate jaoks, keda on üsna vähe, ja nende hulka kuuluvad nii füüsilised kui ka juriidilised isikud. See määrab dividendi väljamaksmise kasulikkuse funktsiooni lineaarsuse. Järgnevalt kasutame utiliidi funktsiooni (1.17).

Seega saame pideva aja jooksul optimaalse juhtimisprobleemi

Lisaks on piiritingimus, mille kohaselt see tähendab, et pank on kohustatud oma võla planeerimisperioodi lõpuks tasuma.

Siin - faasimuutujad, - juhtelemendid. Siin - vastavate muutujate ennustatud väärtusi - käsitatakse antud aja mittenegatiivsete funktsioonidena, - aja mõõtmega konstantidena.

Pange tähele, et kui see mingil hetkel kaob, siis vastavalt võrrandile (1.21), st. lahendus sellel hetkel ei vähene. Vastavalt sellele, kui see mingil hetkel jõuab väärtuseni, siis lahendus ei suurene. Seega saame võrrandist (1.21), tingimusest ja järjepidevusest kontrolli all, et kogu segmendis pole panga paigutatud väärtpaberite nimiväärtus nominaalne, see tähendab ega ületa lubatavat maksimumi - kõigi jaoks (üldiselt ).

Seejärel saame antud funktsioonide mittenegatiivsuse ja mittenegatiivsuse tingimustest selle kõigile. Eeldades järjepidevust, saab seda näidata kõigi võrrandite (1.20) abil. Järgnevas eeldame, et see on pidev ja jupphaaval jätkuv.

Alates võrrandist (1.20) ja sellest järeldub, et. Seda ebavõrdsust kasutades on lihtne näidata sellise olemasolu kõigile.

Nagu varem oletati, ei võta me arvesse panga ostetud väärtpaberite portfelli moodustumist, sõltuvalt panga usaldusväärsusest, kasumlikkusest ja likviidsusest, samuti panga juhtkonna eelistustest. Kõik panga varad esitatakse koondvormis - üks muutuja.

Eeltoodust nähtub, et panga krediidi- ja hoiusepoliitika, mis on määratletud juhtimismudelis ja on lahutamatult seotud juhtkonna poolt määratud dividendimaksete tegemise poliitikaga, uurime neid koos edasi.

Töö edasise uurimise mugavuse huvides kirjutame tähistused eraldi välja:

Panga vabade vahendite summa - sularaha panga kassas või raha korrespondendil. pangakontod Vene Föderatsiooni keskpanga arvelduskeskustes, samuti korrespondendi juures. kontod teistes pankades

Ostetud väärtpaberite maht nimiväärtuses

Nimetatud väärtpaberite maht nimiväärtuses

Sissetulek, mis ei sõltu vara mahust (arveldus- ja sularahateenuste vahendustasud, garantiitoimingud, maakleriteenused jne)

Planeerimishorisont

Panga omavahendid (kapital)

Panga usaldusväärsuse suhe

See määr, millega pank kulutab vahendeid juhtkonna ülalpidamiseks, ruumide üüri maksmiseks jne. või kulud, mis ei sõltu panga kohustuste mahust hindades esialgsel ajahetkel

Panga infrastruktuuri reinvesteerimise määr (sisemine investeering) hindadesse esialgsel ajahetkel

Dividendide maksmise kiirus hindades esialgsel ajahetkel

Praegune panga ostetud väärtpaberite turukurss

Panga väärtpaberiportfelli turuväärtus

Finantsturu arengutaset iseloomustav ajakonstant, võttes arvesse panga varade jaotust sektorite kaupa

Ajakonstant, mis iseloomustab panga emiteeritud väärtpaberite turu arengutaset

Panga ostetud väärtpaberite portfelli nominaalne kasvuindeks. Iga ostetud väärtpaberi nominaalkurss kohandatakse aastamääraga, võttes arvesse reinvesteerimist, seejärel arvutatakse kõigi panga portfellis olevate väärtpaberite kaalutud keskmine aastamäär. Indeks on määratletud kui ln (1 + "kaalutud keskmine aastamäär")

Panga ostetud väärtpaberite portfelli efektiivne kasvuindeks

Paigutatud väärtpaberite koguvõla kasvuindeks. Iga paigutatud väärtpaberi nominaalkurss kohandatakse aastamääraga, võttes arvesse võla refinantseerimist väärtpaberite uue paigutuse kaudu, seejärel arvutatakse kõigi paigutatud väärtpaberite kaalutud keskmine aastamäär. Indeks on määratletud kui ln (1 + + "kaalutud keskmine aastamäär")

Panga ostetud väärtpaberite keskmine tähtaeg - panga emiteeritud väärtpaberite keskmine lõpptähtaeg - tarbijahinnaindeks

Inflatsiooni indeks

Tüüpiline maksete aeg (raha laekumine)

Raha ringluse kiirus pangandussüsteemis

Kolmandate osapoolte emitentide väärtpaberite ostmiseks kulutatud raha määr või nende müügist saadud raha kättesaamine

Panga väärtpaberite paigutamisest saadud raha laekumise määr

Dividendimaksete kasulikkuse diskonteerimistegur

Arrow-Pratti suhteline riskikartlikkus, parameeter, mida kasutatakse dividendimaksete kasulikkuse funktsiooni määratlemiseks

M * - maksimaalne rahasumma, mis pangale võib kuuluda

Dividendimaksete kasulikkuse funktsioon, pidev, monotoonne

Pangadividendimaksete haldamine

Tasuta panga vahendite paigutamise haldamine

Pangale raha kogumise haldamine.

1.4 Panga panganduse riski mõiste

Risk - ebasoodsa tulemuse võimalik oht.

Turutingimustes aktsepteerib iga selle osaleja teatud mängureegleid ja sõltub teatud määral partnerite käitumisest. Ühte neist reeglitest võib pidada valmisolekuks riskida ja arvestada selle rakendamise võimalusega oma tegevuses.

Riski all mõistetakse tavaliselt tõenäosust või pigem ohtu, et pank kaotab teatud finantstehingute tagajärjel osa oma ressurssidest, kaotab sissetuleku või ilmneb lisakulud. Štšelov O. Operatsiooniriski juhtimine kommertspangas. Raamatupidamine ja pangad, 2006 - nr 6. Lk 112

Kriisi ajal on pangariskide professionaalse juhtimise probleem, riskitegurite operatiivne arvestamine esmatähtis finantsturu osalistele ja eriti kommertspankadele.

Kommertspankade töös turusuhetele üleminekul on juhtpõhimõte soov saada võimalikult suurt kasumit. Mida suurem on operatsiooni eeldatav kasumlikkus, seda suuremad on riskid. Riskid tekivad kehtivate andmete kõrvalekallete tulemusena praeguse seisundi ja tulevase arengu hindamisest.

Kaasaegne pangandusturg on riskideta mõeldav. Risk on olemas igas operatsioonis, ainult see võib olla erineva ulatusega ja erineval viisil "leevendada", kompenseerida. Oleks äärmiselt naiivne otsida võimalusi pangaoperatsioonide teostamiseks, mis kõrvaldaksid täielikult riski ja tagaksid eelnevalt teatud finantstulemuse.

1.4.1 Pangariskide klassifikatsioon

Oma tegevuse käigus seisavad pangad silmitsi mitmesuguste riskide kogumiga, mis erinevad esinemise koha ja aja, nende taset mõjutavate väliste ja sisemiste tegurite ning sellest tulenevalt ka analüüsimeetodite ja kirjeldusmeetodite vahel. Lobanov A.A., Chugunov A.V. Finantsriskide juhtimise entsüklopeedia. - M., Alpina äriraamatud, 2005. С.89. Igat liiki riskid on omavahel seotud ja mõjutavad panga tegevust.

Sõltuvalt mõjusfäärist või pangariski esinemisest jagunevad need väliseks ja sisemiseks.

Välised riskid hõlmavad riske, mis ei ole seotud panga või konkreetse kliendi tegevusega, poliitiliste, majanduslike jt. Need on kaotused, mis on tingitud sõja puhkemisest, revolutsioonist, riigistamisest, välismaal maksete keelustamisest, võlgade konsolideerimisest, embargo kehtestamisest, impordilitsentsi tühistamisest, riigi majanduskriisi ägenemisest, loodusõnnetustest. Sisemised riskid jagunevad omakorda kahjudeks panga põhi- ja abitegevustes. Esimesed esindavad kõige levinumat riskigruppi: krediidi-, intressimäära-, välisvaluuta- ja tururiskid. Viimaste hulka kuuluvad kahjumid hoiuste moodustamisel, uut tüüpi tegevuste riskid, panga kuritarvitamise riskid.

Sarnased dokumendid

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

lõputöö, lisatud 16.12.2012


Inflatsiooni all oleva ettevõtte finantstulemuste parandamise viisid. Ettevõtte äritegevuse riskide hindamine juhtimisotsuste tegemise etapis. Majanduse riskisituatsioonide modelleerimine. Inflatsioonivastase poliitika põhisuunad.

kursusetöö lisatud 16.05.2016


Psühholoogiline ja pedagoogiline eksperiment. Olukorrastiku infusioon mälu omadustele. Vaate matemaatiline mudel on täis kolmandat järku. Paranduste genereerimine matemaatiliste mudelite täiustamiseks Monte Carlo statistiliste testide meetodil.

käsiraamat, lisatud 18.01.2011


Fhindamise modelleerimine. Peamised mudelid, mida kasutatakse aktsiate ja võlakirjade praeguse turuhinna kujunemisel. Investeerimisportfelli ratsionaalse struktuuri modelleerimine. Investeeringute hindamise meetodid.

kursusetöö, lisatud 16.04.2015


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

lõputöö, lisatud 11.05.2010


Mõiste "inflatsioon" mõiste, eesmärgid ja inflatsiooniprotsessi modelleerimise üldpõhimõtted. Inflatsiooni mõisted ja põhimudelid majanduses. Riigi inflatsioonivastase poliitika tunnused. Mudelite ja inflatsiooni mõiste analüüs majanduses.

kursusetöö, lisatud 20.12.2015


Hinnang sektoriturgude majanduslikule efektiivsusele ja nende mõjule majandusele tervikuna. Mikroökonoomiline lähenemine ning majanduslik ja matemaatiline modelleerimine ettevõtete strateegiate, turundusvõtete ja kaupade reklaamimise viiside väljatöötamise aluseks.

õpetus, lisatud 26.12.2011


Finantspüramiidide matemaatiliste mudelite ülevaade. Tšernavski finantsmulli dünaamika mudeli analüüs. Pikaajalise sotsiaalmajandusliku prognoosi mudeli ülevaade. Lihtsate mudelite prioriteedi hindamine. Makromajanduse matemaatilise mudeli tuletamine.

kursusetöö lisatud 27.11.2017


Mudeli tüübid: kirjeldav, ennustav ja normatiivne. Majanduslike nähtuste seos. Faktorisüsteemi mudel. Modelleerimise teooria elemendid. Otsuste tegemise meetodid. Maksete maatriks. Otsustuspuu (stsenaariumid). Mänguteooria.

abstrakt lisati 12.09.2002


Kvartaliandmed kommertspanga laenude kohta elamuehituseks 4 aastaks. Adaptiivse multiplikatiivse Holt-Wintersi mudeli ehitamine, võttes arvesse hooajalist tegurit. Ehitatud mudeli täpsus, piisavus ja kvaliteedikontroll.

Õpik kirjeldab määramatuse ja riski olemust, klassifikatsiooni ja neile mõjuvaid tegureid; esitatakse majandusliku ja finantsolukorra kvalitatiivse ja kvantitatiivse hindamise meetodid ebakindluse ja riski tingimustes.

Esitatakse teenustehnoloogiate klassifikatsioon, kaalutakse näiteid teenindusorganisatsioonide tegevusest riskilises olukorras.

Esitatakse metoodika investeerimisprojektide juhtimiseks riskitingimustes, antakse soovitusi investeerimisportfelli haldamiseks, hinnatakse investeerimisobjekti finantsseisundit ja arenguväljavaateid, pakutakse välja mudel investeerimisprojektide riskide arvestamiseks.

Märkimisväärset tähelepanu pööratakse juhtimismeetoditele ja -mudelitele riskitingimustes ja käitumispsühholoogias ning otsustaja hindamisel.

Majanduskõrgkoolide ja teaduskondade üliõpilastele ja kraadiõppuritele, ärikoolide üliõpilastele, riskijuhtidele, uuenduste, investeeringute juhtidele, samuti pangandus- ja finantsstruktuuride spetsialistidele, pensioni-, kindlustus- ja investeerimisfondide töötajatele.

1. Peatükk MAJANDUSRISKIDE KOHT JA ROLL ORGANISATSIOONIDE TEGEVUSES

1.2. RISKIDE KOHT JA ROLL MAJANDUSTEGEVUSES

1.3. RISKIJUHTIMISSÜSTEEM

2. Peatükk TEENUSETTEVÕTETE RISKID

3. Peatükk TURU BALANSI PÕHITEGURITE MÕJU RISKIJUHTIMISELE

3.2. TURUTASakaalu tasakaalustavate tegurite mõju riskimuutustele

4. Peatükk FINANTSRISKIDE JUHTIMINE

4.1. FINANTSRISKID

4.2. HUVIRISKID

4.4. RISKINvesteeringute protsessid

4.5 KREDIIDIRISKID

4.7. INFLATSIOONIRISK

4.8. VAHETUSRISKID

4.9. VARARISKID

5. peatükk MAJANDUSRISKI KVANTITATIIVNE HINDAMINE ebakindluse all

5.2. MATRIKSIMÄNGUD

5.5. TÕHUSATE LAHENDUSTE VALIMISE MITMEKRITERIAALSED PROBLEEMID

5.7. Õmblusettevõtte tootmise optimaalse mahu määramine ebakindluse korral

6. Peatükk MAJANDUSRISKI TINGIMUSTEL OPTIMAALSE OTSUSE langetamine

6.5. OPTIMAALPLAANI VALIMINE SÜNDMUSPUUDE EHITAMISE MEETODI JÄRGI

6.6. LAHENDUSVÕIMALUSTE VÕRDLEV HINDAMINE

6.8. TEENUSETTEVÕTETE TEGEVUS RISKITINGIMUSTES

7. peatükk JUHTIMINE - INVESTEERIMINE: PROJEKTID RISKIS

7.1. INVESTEERIMISPROJEKTID IRISKI ebakindluse all

7.3. INVESTEERING Väärtpaberiportfelli

7.4. INVESTEERIMISPROJEKTI MAJANDUSLIKU TÕHUSUSE ANALÜÜS

7.5. RISKIDE ARVESTAMINE INVESTEERIMISES ~ PROJEKTID

8. peatükk RISKIJUHTIMISE TURISM

8.2. TURISMI MÕJU PSÜHHOLOOGIA OSALEJATELE JA KESKKONNALE

8.3. TURISTITEGEVUSEGA SEOTUD RISKID

9. Peatükk Hotellide ja restoranide riskijuhtimine

9.4. HAIGLATÖÖSTUSE RISKID JA JUHTIMINE

Nimi: Riskiteooria ja riskisituatsioonide modelleerimine.

Õpik kirjeldab määramatuse ja riski olemust, klassifikatsiooni ja neile mõjuvaid tegureid; esitatakse majandusliku ja finantsolukorra kvalitatiivse ja kvantitatiivse hindamise meetodid ebakindluse ja riski tingimustes.

Esitatakse teenustehnoloogiate klassifikatsioon, kaalutakse näiteid teenindusorganisatsioonide tegevusest riskilises olukorras.

Esitatakse metoodika investeerimisprojektide juhtimiseks riskitingimustes, antakse soovitusi investeerimisportfelli haldamiseks, hinnatakse investeerimisobjekti finantsseisundit ja arenguväljavaateid, pakutakse välja mudel investeerimisprojektide riskide arvestamiseks.

Märkimisväärset tähelepanu pööratakse juhtimismeetoditele ja -mudelitele riskitingimustes ja käitumispsühholoogias ning otsustaja hindamisel.

Majanduskõrgkoolide ja teaduskondade üliõpilastele ja kraadiõppuritele, ärikoolide üliõpilastele, riskijuhtidele, uuenduste, investeeringute juhtidele, samuti pangandus- ja finantsstruktuuride spetsialistidele, pensioni-, kindlustus- ja investeerimisfondide töötajatele.

Sisu
Eessõna
1. peatükk MAJANDUSRISKIDE ASUKOHT JA ROLL ORGANISATSIOONIDE TEGEVUSE JUHTIMISEL
1.1. Organisatsioonid, ettevõtete tüübid, 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. Riskide klassifikatsioon
1.2.4. Määramatuste süsteem
1.3. Riskijuhtimissüsteem
1.3.1. Juhtimistegevus
1.3.2. Riskijuhtimine
1.3.3. Riskijuhtimise protsess
1.3.4. Matemaatilised meetodid majandusriskide hindamiseks
2. peatükk. TEENUSETTEVÕTETE RISKID
2.1. Teenuse tehnoloogia
2.2. Teenindusettevõtete riskiklassifikatsioon
2.3. Teenuste turu olukorra dünaamiline analüüs
2.4. Teenuste sektori organisatsioonide riskijuhtimise mudel
3. peatükk. TURUTASAKAALU PÕHITEGURITE MÕJU RISKIJUHTIMISELE
3.1. Riski piiravad tegurid
3.2. Turu tasakaalutegurite mõju riskimuutustele
3.2.1. Turu tasakaalu ja äririski suhe
3.2.2. Turu tasakaalutegurite mõju äririski muutumisele
3.2.3. Tasakaalu saavutamise protsessi modelleerimine
3.2.4. Muutuva nõudluse mõju äririski tasemele
3.2.5. Pakkumise muutuste mõju äririski astmele
3.2.6. Pakkumise ja nõudluse sõltuvuste loomine
3.3. Ajateguri mõju riskiastmele
3.4. Pakkumise ja nõudluse elastsuse tegurite mõju riskitasemele
3.5. Maksuteguri mõju turutasakaalule riskitasemele
4. peatükk. FINANTSRISKIDE JUHTIMINE
4.1. Finantsriskid
4.1.1. Finantsriskide klassifikatsioon
4.1.2. Finants- ja tegevusvõimenduse seos koguriskiga
4.1.3. Arenguriskid
4.2. Intressimäära riskid
4.2.1. Intressimäärariskide tüübid
4.2.2. Intressitehingud
4.2.3. Keskmised protsendid
4.2.4. Muutuv intressimäär
4.2.5. Intressimäära riskid
4.2.6. Võlakirjade intressimäärarisk
4.3. Maksevoo muutustest tulenev kahjude oht
4.3.1. Samaväärsed voogud
4.3.2. Maksevood
4.4. Riskantsed investeerimisprotsessid
4.4.1. Investeerimisriskid
4.4.2. Riskantsete varade tootlus
4.4.3. Neto nüüdisväärtus
4.4.4. Annuuse ja lunastamise fond
4.4.5. Investeeringute hindamine
4.4.6. Riskantsed investeerimismaksed
4.4.7. Ajas allahindlus
4.5. Krediidiriskid
4.5.1. Krediidiriskide tekkimist soodustavad tegurid
4.5.2. Krediidiriski analüüs
4.5.3. Krediidiriski maandamise tehnikad
4.5.4. Laenumaksed
4.5.5. Tarbimislaenu kogunemine ja intressi maksmine
4.5.6. Krediidigarantiid
4.6. Likviidsusrisk
4.7. Inflatsioonirisk
4.7.1. Intressimäärade ja inflatsiooni suhe
4.7.2. Inflatsiooniline lisatasu
4.7.3. Inflatsiooni mõju erinevatele protsessidele
4.7.4. Meetmed inflatsiooni vähendamiseks
4.8. Valuutariskid
4.8.1. Valuuta konverteerimine ja intresside tekkimine
4.8.2. Vahetuskursid ajas
4.8.3. Valuutariskide vähendamine
4.9. Varariskid
4.9.1. Vahetusriskid
4.9.2. Makseviivituse riski ja vara väärtuse maksustamise mõju
4.10. Finantsriski määra tõenäosuslik hindamine
5. peatükk. KONKREETSETE MAJANDUSRISKIDE KVANTITATIIVNE HINNANG
5.1. Meetodid tõhusate otsuste langetamiseks ebakindluse korral
5.2. Maatriksimängud
5.2.1. Loodusega mängimise mõiste
5.2.2. Mänguteooria teema. Põhimõisted
5.3. Toimivuse kriteeriumid täieliku määramatuse korral
5.3.1. Garanteeritud tulemuse kriteerium
5.3.2. Optimismi kriteerium
5.3.3. Pessimismi kriteerium
5.3.4. Savage'i Minimaxi riskikriteerium
5.3.5. Hurwitzi üldistatud maksimini kriteerium (pessimism - optimism)
5.4. Lahendusvõimaluste võrdlev hindamine sõltuvalt tulemuslikkuse kriteeriumidest
5.5. Mitmekriteeriumilised probleemid tõhusate lahenduste valimisel
5.5.1. Mitmekriteeriumilised ülesanded
5.5.2. Pareto optimaalsus
5.5.3. Lahenduste valik mitme kriteeriumiga alternatiivide olemasolul
5.6. Otsuste tegemise mudel osalise ebakindluse korral
5.7. Rõivaste tootmise optimaalse mahu määramine ebakindluse tingimustes
5.7.1. Ülemised ja madalamad mängude hinnad
5.7.2. Maatriksmängu taandamine lineaarse programmeerimise probleemiks
5.7.3. Optimaalse tootevaliku valik
5.8. Õmblusettevõtte tegevusega seotud riskid
Peatükk 6. OPTIMAALNE OTSUSTAMINE MAJANDUSRISKI TINGIMUSTES
6.1. Eelistatud otsuste tõenäosuslik avaldus
6.2. Riskiastme hindamine kindluse tingimustes
6.3. Juuksurisalongis optimaalse arvu töökohtade valik, võttes arvesse teenindamise ohtu
6.4. Statistilised otsustusmeetodid on ohus
6.5. Optimaalse plaani valimine sündmuspuude ehitamise teel
6.5.1. Otsustuspuu
6.5.2. Turule mineku strateegia optimeerimine
6.5.3. Varude tootluse maksimeerimine
6.5.4. Optimaalse projekti valik keemilise puhastuse tehase rekonstrueerimiseks
6.6. Lahendusvõimaluste võrdlev hindamine
6.6.1. Optimaalse lahenduse valimine statistiliste hinnangute abil
6.6.2. Normaalne jaotus
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. Viimistlus- ja disainifirma Pagaritoodete küpsetamiseks ja järgnevaks müümiseks
6.8.3. Ilusalong
7. peatükk. INVESTEERIMISPROJEKTIDE HALDAMINE RISKITINGIMUSTES
7.1. Investeerimisprojektid ebakindluse ja riski tingimustes
7.1.1. Investeerimisprojektide põhimõisted
7.1.2. Investeerimisprojektide analüüs ja hindamine
7.1.3. Investeerimisprojekti riskid
7.2. Investeerimismahu optimaalne valik, tagades toodangu maksimaalse kasvu
7.3. Investeerimine väärtpaberiportfelli
7.3.1. Investeeringute juhtimise protsess
7.3.2. Mitmekesine portfell
7.3.3. Väärtpaberiportfelli investeerimisega seotud riskid
7.3.4. Praktilised soovitused investeerimisportfelli moodustamiseks
7.4. Investeerimisprojekti majandusliku efektiivsuse analüüs
7.4.1. Seotud riskitegurite analüüs
7.4.2. Ettevõtete eelhindamine ja valik
7.4.3. Ettevõtte kui investeerimisobjekti finantsseisundi hindamine
7.4.4. Finantssuhtarvu kasutava analüüsi näited
7.4.5. Organisatsiooni arenguväljavaadete hindamine
7.4.6. Investeerimisprojektide võrdlev finantsanalüüs
7.4.7. Organisatsiooni uuringumeetodite kohapealne analüüs
7.5. Investeerimisprojektides riski arvestamine
7.5.1. Projekti riskihindamise mudel
7.5.2. Riskide arvestamine investeerimisel
7.5.3. Praktilised järeldused riskantsete investeerimisprojektide haldamiseks
8. peatükk. RISKIJUHTIMISE TURISM
8.1. Turismi arengu dünaamikat mõjutavad tegurid
8.1.1. Turismi areng Venemaal
8.1.2. Turismi tüübid ja vormid
8.1.3. Turismi tunnused kui ebakindluse arengutegurid
8.2. Psühholoogia turismi mõjust osalejatele ja teistele
8.2.1. Reisimotivatsioon
8.2.2. Turismi mõju
8.3. Turismiga seotud riskid
8.3.1. Turismi ja turismimajandust mõjutavad tegurid
8.3.2. Turismiriski klassifikatsioon
8.4. Turismi majanduslik mõju
8.5. Juhtimisotsuse tegemine
8.6. Turismiteenuste osutamise organisatsiooni tegevuse analüüs riskitingimustes
9. peatükk. HOTELLIDE JA RESTORANIDE RISKIDE JUHTIMINE
9.1. Hotellide äriarendus
9.2. Restoraniäri arengutegurid
9.3. Külalislahkuse omadused ja eripära
9.4. Hospitality Industry riskid ja juhtimine
9.4.1. Riskide tuvastamine
9.4.2. Investeerimisprojekti riskid
9.4.3. Külalislahkustööstuse riskide vähendamine
9.5. Juhtimislahendused hotellinduse valdkonnas
10. peatükk. PÕHIMEETODID JA MAJANDUSRISKIDE VÄHENDAMISE VIISID
10.1. Riskijuhtimise üldpõhimõtted
10.1.1. Riskijuhtimise protsessi skeem
10.1.2. Näited riskidest
10.1.3. Riskijuhtimisvõtete valik
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 eelised ja puudused
10.4. Riskimaandamine
10.4.1. Riskijuhtimise strateegiad
10.4.2. Põhimõisted
10.4.3. Forvard- ja futuurlepingud
10.4.4. Vahetuskursi maandamine
10.4.5. Riski peamised aspektid
10.4.6. Vahetuskursi maandamine vahetustehingu abil
10.4.7. Valikud
10.4.8. Kindlustus või riskimaandamine
10.4.9. Rahavoogude sünkroniseerimine
10.4.10. Riskimaandamise mudel
10.4.11. Heki efektiivsuse mõõtmine
10.4.12. Maandamiskulude minimeerimine
10.4.13. Vastav riskimaandamistehing
10.5. Piiravad
10.6. Fondide broneerimine (enesekindlustus)
10.7. Hea riskijuhtimine
10.8. Lisateabe ostmine
10.9. Riskijuhtimismeetodite tõhususe hindamine
10.9.1. Riskide rahastamine
10.9.2. Riskijuhtimise efektiivsuse hindamine
11. peatükk. KÄITUMISE PSÜHHOLOOGIA JA OTSUSTAVA ISIKU HINDAMINE
11.1. Isiklikud tegurid, mis mõjutavad riskiastet juhtimisotsuste tegemisel
11.1.1. Isiksuse majandusliku käitumise psühholoogilised probleemid
11.1.2. Ettevõtja haldustegevus teenindussektoris
11.1.3. Isiksuse suhtumine riskidesse
11.1.4. Intuitsioon ja risk
11.2. Eeldatav kasulikkuse teooria
11.2.1. Kasuliku funktsiooni graafikud
11.2.2. Eeldatav kasulikkuse teooria
11.2.3. Arvestades otsustaja suhtumist riskimisse
11.2.4. Grupi otsuste tegemine
11.3. Ratsionaalse käitumise teooria
11.3.1. Perspektiivne teooria
11.3.2. Ratsionaalne lähenemine otsuste tegemisele
11.3.3. Otsuse asümmeetria
11.3.4. Käitumise muutumatus
11.3.5. Teabe roll otsuste tegemisel
11.4. Konfliktsituatsioonid
11.5. Juhi roll riskide langetamisel
11.5.1. Otsuste tegemine ohu korral
11.5.2. Nõuded otsustajale
11.5.3. Põhimõtted otsustajate tehtud otsuste tõhususe hindamiseks
Vaadake küsimused üle

E-raamat saab tasuta alla laadida mugavas vormingus, vaadata ja lugeda:
Laadige alla raamat Riski teooria ja riskisituatsioonide modelleerimine - Shapkin A.S, Shapkin V.A. - fileskachat.com, kiire ja tasuta allalaadimine.

Laadige alla pdf
Allpool saate seda raamatut osta soodushinnaga, kohaletoimetamine kogu Venemaal.

Kirjeldus:Õpik "Riskiteooria ja riskisituatsioonide modelleerimine" on kirjutatud vastavalt Vene Föderatsiooni haridusministeeriumi 2. põlvkonna riiklike haridusstandardite nõuetele. See vastab erialade programmidele "Riskiteooria ja riskisituatsioonide modelleerimine" ja "Finantsanalüüsi matemaatilised meetodid". 061800 "Matemaatilised meetodid majanduses", eriala programm "Otsusteooria ja riskijuhtimine finants- ja maksusfääris". 351200 "Maksud ja maksustamine", eriala distsipliiniprogrammi "Juhtimine". 061100 "Juhtimine", samuti mitmed majandusharud, mis sisaldavad teadusharu "Juhtimine", kuna "Riskijuhtimine" on selle valdkonna osa.
Õpik "Riskiteooria ja riskisituatsioonide modelleerimine" sisaldab üksteist peatükki.
Esimeses peatükis "Majandusriskide koht ja roll organisatsioonide tegevuse juhtimisel" on antud organisatsiooni määratlus, käsitletakse organisatsioonide tüüpe, nende omadusi ja eesmärke. Määratakse riskide koht ja roll majandustegevuses, antakse riskide definitsioonid ja olemus. Esitatakse määramatuste ja riskide klassifikatsioon, avalikustatakse riskijuhtimissüsteem, antakse riskijuhtimise põhimõisted. Vaadeldakse peamisi matemaatilisi meetodeid majandusriskide hindamiseks ja antakse nende omadused.
Teine peatükk "Teenindusettevõtete riskid" on pühendatud teenustehnoloogiatele ja nende erinevustele tööstustehnoloogiatest. Esitatakse teenindussektori ettevõtete riskide klassifikatsioon ja dünaamiline analüüs olukorrast teenusteturul. Pakutakse välja teenindussektori organisatsioonide riskijuhtimise mudel.
Kolmas peatükk "Turu tasakaalu peamiste tegurite mõju riskijuhtimisele" on pühendatud selliste turumajanduse ebakindlust iseloomustavate tegurite majandusliku riski määra muutumise mõju uurimisele nagu: riskide piiramine, pakkumise ja nõudluse ebakindlus, aja arvestamine, elastsus, maksustamine jne.
Neljandas peatükis "Finantsriskide juhtimine" luuakse finantsriskide juhtimise teoreetilised alused finants- ja kindlustusmatemaatilise matemaatika meetodite põhjal. Esitatakse finantsriskide klassifikatsioon, tuuakse välja peamised vaadeldavatele finantsriskidele omased parameetrid ning pakutakse matemaatilisi meetodeid kasutades analüütilisi sõltuvusi nende hindamiseks. See võimaldab riskide võrdlevat kvantitatiivset analüüsi ja valib selle põhjal kõige tõhusamad riskijuhtimismeetodid.
Viies peatükk "Kvantitatiivsed hinnangud majandusriskile ebakindluse all" käsitleb meetodeid tõhusate otsuste langetamiseks ebakindluse korral, kasutades erinevaid tulemuslikkuse kriteeriume. Uuritakse mitmete kriteeriumidega probleeme tõhusate lahenduste valimisel. Kaalutakse õmblusettevõtet, mille jaoks valitakse ebakindluse tingimustes optimaalne tootmismaht ja uuritakse ettevõtte toimimist riskilises olukorras.
Kuues peatükk "Optimaalse otsuse langetamine riski all" on pühendatud tõenäosus- ja statistiliste meetodite tutvustamisele tõhusate otsuste tegemiseks ja optimaalse otsuse valimiseks usaldusvahemike abil. Kaalutakse juuksurisalongis optimaalse töökohtade arvu valimise probleemi, võttes arvesse teenindamise ohtu. Otsustuspuu meetodit kasutades kaalutakse turule sisenemise strateegia optimeerimise, aktsiatelt saadava kasumi maksimeerimise ja keemilise puhastuse tehase rekonstrueerimise optimaalse projekti valimise probleeme. Puudutatakse materjali riskide tekkimise kohta ettevõtte missiooni ja eesmärkide seadmisel. Uuritakse ruumide kaunistamiseks ja kujundamiseks, pagaritoodete küpsetamiseks ja nende hilisemaks müügiks tegutseva ettevõtte ning ohustatud ilusalongi tegevust.
Seitsmendas peatükis "Investeerimisprojektide juhtimine riskitingimustes" on toodud investeerimisprojektide põhimõisted, nende analüüs ja hinnang ning toodud investeerimisriskid. Uurime investeeringuid väärtpaberiportfelli, mille eesmärk on moodustada efektiivne portfell, mis koosneb riskivabade ja riskantsete varade kombinatsioonist. Esitatakse investeerimisprojekti majandusliku efektiivsuse analüüsimeetodid ja investeerimisprojektide võrdlev finantsanalüüs. Kaalutakse projektiriskide arvestamise meetodit ja antakse praktilisi soovitusi nende juhtimiseks.
Kaheksas peatükk "Turismi riskijuhtimine" on pühendatud Venemaa turismi arengu tüüpidele ja vormidele, dünaamikale. Arvestatakse turismi arengu ebakindluse tegureid ja turismiga seotud riske ning nende liigitust. Uuritakse turismi majanduslikku mõju ja juhtimisotsuste tegemise eripära. Analüüsitakse turismiteenuste osutamise organisatsiooni tegevust riskitingimustes.
Üheksas peatükk "Hotellide ja restoranide riskijuhtimine" uurib külalislahkuse arengutegureid, funktsioone ja eripära, hotellindusele omaseid riske ja nende juhtimist. Pakutakse soovitusi külalislahkusega seotud riskide vähendamiseks ja juhtimiseks.
Kümnendas peatükis "Majanduslike riskide vähendamise peamised meetodid ja viisid" uuritakse matemaatilisel modelleerimisel majanduse tööriistu riskide vähendamiseks: mitmekesistamine, kindlustus, riskimaandamine tähtpäevade ja futuuride lepingute, vahetuslepingute ja optsioonide abil jms ning võtab kokku ka riskijuhtimise täiustamise meetodid vähendada nende taset ja suurendada kasumlikkust. Antakse hinnang riskijuhtimismeetodite efektiivsusele.
Üheteistkümnes peatükk "Käitumise psühholoogia ja otsustaja hindamine" on pühendatud psühholoogiliste tegurite mõju turuosaliste käitumisprobleemidele mõju uurimisele ja süstematiseerimisele ning riskijuhtimise soovituste pakettide moodustamisele ja tõhusate lahenduste valimisele. Arvestatakse konfliktsituatsioone ja juhi rolli riskantsete otsuste tegemisel.
Õpiku "Riskiteooria ja riskisituatsioonide modelleerimine" lõpus on iga peatüki jaoks küsimused kordamiseks ja enesekontrolliks.
Õpetuse sisu

MAJANDUSRISKIDE ASUKOHT JA ROLL ORGANISATSIOONIDE TEGEVUSE JUHTIMISEL
1.1. Organisatsioonid, ettevõtete tüübid, 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. Riskide klassifikatsioon
• 1.2.4. Määramatuste süsteem

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

• 3.2.1. Turu tasakaalu ja äririski suhe
• 3.2.2. Turu tasakaalutegurite mõju äririski muutumisele
• 3.2.3. Tasakaalu saavutamise protsessi modelleerimine
• 3.2.4. Muutuva nõudluse mõju äririski tasemele
• 3.2.5. Pakkumise muutuste mõju äririski astmele
• 3.2.6. Pakkumise ja nõudluse sõltuvuste loomine

• 4.1.1. Finantsriskide klassifikatsioon
• 4.1.2. Finants- ja tegevusvõimenduse seos koguriskiga
• 4.1.3. Arenguriskid

• 4.2.1. Intressimäärariskide tüübid
• 4.2.2. Intressitehingud
• 4.2.3. Keskmised protsendid
• 4.2.4. Muutuv intressimäär
• 4.2.5. Intressimäära riskid
• 4.2.6. Võlakirjade intressimäärarisk

• 4.3.1. Samaväärsed voogud
• 4.3.2. Maksevood

• 4.4.1. Investeerimisriskid
• 4.4.2. Riskantsete varade tootlus
• 4.4.3. Neto nüüdisväärtus
• 4.4.4. Annuuse ja lunastamise fond
• 4.4.5. Investeeringute hindamine
• 4.4.6. Riskantsed investeerimismaksed
• 4.4.7. Ajas allahindlus

• 4.5.1. Krediidiriskide tekkimist soodustavad tegurid
• 4.5.2. Krediidiriski analüüs
• 4.5.3. Krediidiriski maandamise tehnikad
• 4.5.4. Laenumaksed
• 4.5.5. Tarbimislaenu kogunemine ja intressi maksmine
• 4.5.6. Krediidigarantiid

• 4.7.1. Intressimäärade ja inflatsiooni suhe
• 4.7.2. Inflatsiooniline lisatasu
• 4.7.3. Inflatsiooni mõju erinevatele protsessidele inflatsiooni vähendamiseks

• 4.8.1. Valuuta konverteerimine ja intresside tekkimine
• 4.8.2. Vahetuskursid ajas
• 4.8.3. Valuutariskide vähendamine

• 4.9.1. Vahetusriskid
• 4.9.2. Makseviivituse riski ja maksustamise mõju
• 4.9.3. Vara väärtuse maksimeerimine

• 5.2.1. Loodusega mängimise mõiste
• 5.2.2. Mänguteooria teema. Põhimõisted

• 5.3.1. Garanteeritud tulemuse kriteerium
• 5.3.2. Optimismi kriteerium
• 5.3.3. Pessimismi kriteerium
• 5.3.4. Savage'i Minimaxi riskikriteerium
• 5.3.5. Hurwitzi üldistatud maksimini kriteerium (pessimism - optimism)

• 5.5.1. Mitmekriteeriumilised ülesanded
• 5 5 2. Pareto optimaalsus
• 5.5.3. Lahenduste valik mitme kriteeriumiga alternatiivide olemasolul

• 5.7.1. Ülemised ja madalamad mängude hinnad
• 5.7.2. Maatriksmängu taandamine lineaarse programmeerimise ülesandeks
• 5.7.3. Optimaalse tootevaliku valik

• 6.5.1. Otsustuspuu
• 6.5.2. Turule mineku strateegia optimeerimine
• 6.5.3. Varude tootluse maksimeerimine
• 6.5.4. Optimaalse projekti valik keemilise puhastuse tehase rekonstrueerimiseks

• 6.6.1. Optimaalse lahenduse valimine statistiliste hinnangute abil
• 6.6.2. Normaalne jaotus
• 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 edasise müügi ettevõte
• 6.8.3. Ilusalong

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

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

• 7.4.1. Seotud riskitegurite analüüs
• 7.4.2. Ettevõtete eelhindamine ja valik
• 7.4.3. Ettevõtte kui investeerimisobjekti finantsseisundi hindamine
• 7.4.4. Finantssuhtarvu kasutava analüüsi näited
• 7.4.5. Organisatsiooni arenguväljavaadete hindamine
• 7.4.6. Investeerimisprojektide võrdlev finantsanalüüs
• 7.4.7. Organisatsiooni uuringumeetodite kohapealne analüüs

• 7.5.1. Projekti riskihindamise mudel
• 7.5.2. Riskide arvestamine investeerimisel
• 7.5.3. Praktilised järeldused riskantsete investeerimisprojektide haldamiseks

• 8.1.1. Turismi areng Venemaal
• 8.1.2. Turismi tüübid ja vormid
• 8.1.3. Turismi tunnused kui ebakindluse arengutegurid

• 8.2.1. Reisimotivatsioon
• 8.2.2. Turismi mõju

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

• 9.4.1. Riskide tuvastamine
• 9.4.2. Investeerimisprojekti riskid
• 9.4.3. Külalislahkustööstuse riskide vähendamine

• 10.1.1. Riskijuhtimise protsessi skeem
• 10.1.2. Näited riskidest
• 10.1.3. Riskijuhtimisvõtete valik

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

• 10.4.1. Riskijuhtimise strateegiad
• 10.4.2. Põhimõisted
• 10.4.3. Forvard- ja futuurlepingud
• 10.4.4. Vahetuskursi maandamine
• 10.4.5. Riski peamised aspektid
• 10.4.6. Vahetuskursi maandamine vahetustehingu abil
• 10.4.7. Valikud
• 10.4.8. Kindlustus või riskimaandamine
• 10.4.9. Rahavoogude sünkroniseerimine
• 10.4.10. Riskimaandamise mudel
• 10.4.11. Heki efektiivsuse mõõtmine
• 10.4.12. Maandamiskulude minimeerimine
• 10.4.13. Vastav riskimaandamistehing

• 10.9.1. Riskide rahastamine
• 10.9.2. Riskijuhtimise efektiivsuse hindamine

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

• 11.2.1. Kasuliku funktsiooni graafikud
• 11.2.2. Eeldatav kasulikkuse teooria
• 11.2.3. Arvestades otsustaja suhtumist riskimisse
• 11.2.4. Grupi otsuste tegemine

• 11.3.1. Perspektiivne teooria
• 11.3.2. Ratsionaalne lähenemine otsuste tegemisele
• 11.3.3. Otsuse asümmeetria
• 11.3.4. Käitumise muutumatus
• 11.3.5. Teabe roll otsuste tegemisel

• 11.5.1. Otsuste tegemine ohu korral
• 11.5.2. Nõuded otsustajale
• 11.5.3. Põhimõtted otsustajate tehtud otsuste tõhususe hindamiseks