Kvalitativne metode analize rizika

Nakon što su identificirani svi mogući rizici za određeni projekt, potrebno je utvrditi izvedivost ulaganja, razvoja i rada na ovom projektu. U tu svrhu provodi se analiza rizika investicijskog projekta.

Sve moguće i u teoriji predložene metode analize rizika mogu se uvjetno podijeliti na kvalitativne i kvantitativne pristupe. Kvalitativni pristup, uz prepoznavanje rizika, podrazumijeva i utvrđivanje izvora i uzroka njihovog nastanka, kao i procjenu troškova posljedica. Glavne značajke kvalitativnog pristupa su: prepoznavanje jednostavnih rizika za projekt, utvrđivanje ovisnih i neovisnih rizika kako jedni od drugih, tako i od vanjskih čimbenika, te utvrđivanje mogu li se rizici izbjeći ili ne.

Uz pomoć kvalitativne analize utvrđuju se svi čimbenici rizika koji na ovaj ili onaj način uključuju gubitke ili gubitke poduzeća, kao i vjerojatnost i vrijeme njihovog nastanka. Za najgori scenarij razvoja projekta izračunava se maksimalni iznos gubitaka tvrtke.

U kvalitativnom pristupu razlikuju se sljedeće metode analize rizika: metoda stručnih procjena; metoda isplativosti troškova; metoda analogija.

Metoda stručne procjene.

Metoda stručne procjene uključuje tri glavne komponente. Prvo, intuitivno-logička analiza problema temelji se samo na intuitivnim pretpostavkama određenih stručnjaka; samo njihovo znanje i iskustvo mogu biti jamac ispravnosti i objektivnosti zaključaka. Drugo, izdavanje odluka o stručnoj procjeni, ova faza je završni dio rada stručnjaka. Stručnjaci donose odluku o svrsishodnosti rada s projektom koji proučavaju i predlažu procjenu očekivanih rezultata za različite scenarije razvoja projekta. Treća faza, posljednja za metodu stručne procjene, je obrada svih rezultata rješenja. Da bi se dobila konačna ocjena, sve pristigle ocjene stručnjaka trebaju se obraditi te treba utvrditi opću relativno objektivnu ocjenu i odluku u vezi s određenim projektom.

Stručnjaci su pozvani ispuniti upitnik s detaljnim popisom rizika povezanih s analiziranim projektom, u kojem trebaju utvrditi vjerojatnost pojave rizika koje su oni identificirali u određenoj mjeri. Najčešće metode za stručnu procjenu rizika uključuju Delphi metodu, metodu bodovanja, rangiranje, usporedbu u paru i druge.

Metoda Delphi jedna je od metoda stručnih procjena koja omogućuje brzo traženje rješenja, među kojima se naknadno bira najbolje rješenje. Primjena ove metode omogućuje izbjegavanje proturječnosti među stručnjacima i donošenje neovisnih pojedinačnih odluka, isključujući komunikaciju između stručnjaka tijekom ankete. Stručnjaci dobivaju upitnik o čijim pitanjima trebaju dati neovisne, maksimalno objektivne i razumne ocjene. Na temelju ispunjenih upitnika analizira se odluka svakog stručnjaka, otkriva se prevladavajuće mišljenje, ekstremne presude, kao i jasne, dostupne i obrazloženo obrazložene odluke itd. Nakon toga stručnjaci se mogu predomisliti. Cijela se operacija obično izvodi u 2-3 runde, dok se mišljenja stručnjaka ne počnu poklapati, što će biti konačni rezultat studije.

Metoda bodovanja procjene rizika temelji se na generaliziranom pokazatelju određenom nizom privatnih stručno procijenjenih pokazatelja stupnja rizika. Sastoji se od sljedećih koraka:

• 1) Utvrđivanje čimbenika koji utječu na pojavu rizika;
• 2) izbor generaliziranog pokazatelja i skupa određenih kriterija koji karakteriziraju stupanj rizika za svaki od čimbenika;
• 3) Izrada sustava ponderiranih čimbenika i ljestvice ocjena za svaki pokazatelj (faktor);
• 4) Integralna procjena generaliziranog kriterija stupnja projektnih rizika;
• 5) Izrada preporuka za upravljanje rizikom.

Metoda rangiranja podrazumijeva raspored objekata u rastućem ili silaznom redoslijedu nekog svojstvenog svojstva. Poredak vam omogućuje odabir najznačajnijih iz skupa istraživanih čimbenika. Rezultat rangiranja je rangiranje.

Ako ima n objekata, a zatim kao rezultat rangiranja od strane j-tog stručnjaka, svaki objekt dobiva procjenu x ij - rang koji j-tom stručnjaku pripisuje i-ti objekt. Vrijednosti x ij kreću se od 1 do n. Rang najvažnijeg čimbenika je jedan, a najmanje značajan je broj n. Poredak j-tog stručnjaka slijed je rangova x 1j, x 2j,…, x nj.

Ova metoda je jednostavna u svojoj provedbi, međutim, prilikom procjene velikog broja parametara stručnjaci se suočavaju s poteškoćama u konstruiranju rangirane serije zbog činjenice da je potrebno istovremeno uzeti u obzir mnoge složene korelacije.

Metoda usporedbe u paru je određivanje najpoželjnijih objekata prilikom usporedbe svih mogućih parova. U ovom slučaju nema potrebe, kao u metodi rangiranja, za naručivanje svih objekata; potrebno je identificirati značajniji objekt u svakom od parova ili uspostaviti njihovu jednakost.

Opet, u usporedbi s metodom rangiranja, usporedba u paru može se provesti s velikim brojem parametara, kao i u slučajevima beznačajnih razlika u parametrima (kada ih je praktički nemoguće rangirati, a kombiniraju se u jedan).

Kada se koristi metoda, matrica veličine nxngdje n - broj uspoređenih predmeta. Kada se uspoređuju objekti, matrica se ispunjava elementima a ij kako slijedi (može se predložiti druga shema punjenja):

Zbroj (po retku) u ovom slučaju omogućuje vam procjenu relativne važnosti predmeta. Predmet za koji je iznos najveći može se prepoznati kao najvažniji (značajan).

Zbrajanje se može izvršiti stupcima (), tada će najznačajniji čimbenik biti faktor s najmanjim brojem bodova.

Stručna analiza sastoji se u određivanju stupnja utjecaja rizika na temelju stručnih procjena stručnjaka. Glavna prednost ove metode je jednostavnost izračuna. Nije potrebno prikupljati točne osnovne podatke i koristiti skupe i softverske alate. Međutim, razina rizika ovisi o znanju stručnjaka. A nedostatak je i poteškoća u privlačenju neovisnih stručnjaka i subjektivnost njihovih procjena. Radi jasnoće i objektivnosti rezultata, ova se metoda može koristiti zajedno s drugim kvantitativnim metodama (objektivnijim).

Metoda prikladnosti i svrsishodnosti troškova, metoda analogija.

Analiza relevantnosti ili izvedivosti troškova temelji se na pretpostavci da su određeni čimbenici (ili jedan od njih) uzrok prekoračenja troškova na projektu. Ti čimbenici uključuju:

• · Početno podcjenjivanje troškova projekta u cjelini ili njegovih pojedinačnih faza i komponenata;
• · Promjene u granicama dizajna uslijed nepredviđenih okolnosti;
• · Razlika u produktivnosti strojeva i mehanizama od one predviđene projektom;
• · Povećanje troškova projekta u usporedbi s izvornikom zbog inflacije ili promjena poreznog zakonodavstva.

Za provođenje analize, prije svega, provodi se detaljedizacija svih gore navedenih čimbenika, a zatim se sastavlja okvirni popis mogućih povećanja troškova projekta, za svaku opciju za njegov razvoj. Čitav proces provedbe projekta podijeljen je u faze, na temelju toga je i proces financiranja za razvoj i provedbu projekta u faze. Međutim, faze financiranja postavljaju se uvjetno, jer se neke promjene mogu vršiti kako se projekt razvija i razvija. Postupno ulaganje sredstava omogućuje investitoru da pomno prati rad na projektu, kao i u slučaju povećanja rizika, ili zaustavi ili obustavi financiranje ili započne poduzimati određene mjere za smanjenje troškova.

Među kvalitativnim metodama analize rizika također je raširena metoda analogije. Glavna ideja ove metode je analizirati druge projekte slične onom koji se razvija. Na temelju istih rizičnih projekata analiziraju se mogući rizici, proučavaju se razlozi njihovog nastanka, posljedice utjecaja rizika i posljedice utjecaja nepovoljnih vanjskih ili unutarnjih čimbenika na projekt. Zatim se dobivene informacije projiciraju na novi projekt koji vam omogućuje prepoznavanje svih maksimalno mogućih potencijalnih rizika. Izvor informacija mogu biti ocjene pouzdanosti projektnih, ugovornih, investicijskih i drugih tvrtki, koje zapadne osiguravajuće tvrtke redovito objavljuju, analize trendova potražnje za određenim proizvodima, cijene sirovina, goriva, zemljišta itd.

Složenost ove metode analize teško je podupirati najtočniji analog zbog činjenice da ne postoje formalni kriteriji koji točno utvrđuju stupanj sličnosti situacija. No, u pravilu, čak i u slučaju odabira ispravnog analoga, postaje teško formulirati točne preduvjete za analizu, cjelovit i blizak realnosti skup scenarija za neuspjeh projekta. Razlog je taj što je vrlo malo potpuno identičnih projekata ili se uopće ne javljaju, bilo koji proučeni projekt ima svoje individualne karakteristike i rizike, koji su međusobno povezani prema izvornosti projekta, stoga nije uvijek moguće apsolutno točno utvrditi uzrok ovog ili onog rizika.

Kratki opis metode umjeravanja troškova i metode analogije ukazuje na to da su prikladniji za utvrđivanje i opis mogućih rizičnih situacija za određeni projekt nego za dobivanje čak relativno točne procjene rizika investicijskog projekta.

Kvantitativna metoda analize rizika

Za procjenu rizika investicijskih projekata najčešće su sljedeće metode kvantitativne analize, kao što su:

• Analiza osjetljivosti
• Metoda skriptiranja
• Simulacijsko modeliranje (Monte Carlo metoda)
• Način prilagodbe diskontne stope
• Stablo odlučivanja

Analiza osjetljivosti

U metodi analize osjetljivosti faktor rizika uzima se kao stupanj osjetljivosti rezultirajućih pokazatelja analiziranog projekta na promjene u vanjskim ili unutarnjim uvjetima njegovog funkcioniranja. Rezultirajući pokazatelji projekta obično su pokazatelji uspješnosti (NPV, IRR, PI, PP) ili godišnji pokazatelji projekta (neto dobit, akumulirana dobit). Analiza osjetljivosti podijeljena je u nekoliko uzastopnih faza:

• Utvrđuju se osnovne vrijednosti rezultirajućih pokazatelja, matematički se uspostavlja veza između početnih podataka i rezultirajućih
• Izračunavaju se najvjerojatnije vrijednosti početnih pokazatelja, kao i raspon njihovih promjena (u pravilu unutar 5-10%)
• Utvrđuju se (izračunavaju) najvjerojatnije vrijednosti rezultirajućih pokazatelja
• Početni istraženi parametri preračunavaju se zauzvrat unutar dobivenog raspona, dobivaju se nove vrijednosti rezultirajućih parametara
• · Početni parametri rangirani su prema stupnju utjecaja na rezultirajuće parametre. Dakle, oni su grupirani na temelju stupnja rizika.

Stupanj izloženosti investicijskog projekta odgovarajućem riziku i osjetljivost projekta na svaki čimbenik utvrđuju se izračunavanjem pokazatelja elastičnosti, što je omjer postotne promjene rezultirajućeg pokazatelja i promjene vrijednosti parametra za jedan posto.

Gdje: E - indeks elastičnosti

NPV 1 - vrijednost osnovnog pokazatelja

NPV 2 - vrijednost rezultirajućeg pokazatelja pri promjeni parametra

X 1 - osnovna vrijednost varijable parametra

X 2 - modificirana vrijednost parametra varijable

Što je indeks elastičnosti veći, to je projekt osjetljiviji na promjene ovog čimbenika, a projekt je više izložen odgovarajućem riziku.

Također, analiza osjetljivosti može se provesti grafički crtanjem ovisnosti rezultirajućeg pokazatelja o promjeni faktora koji se proučava. Osjetljivost vrijednosti NPV na promjenu faktora mijenja se prema razini nagiba ovisnosti, što je veći kut, vrijednosti su osjetljivije, a ujedno i veći rizik. Na mjestu presjeka izravnog odgovora s osi apscise, vrijednost parametra određuje se u postocima u kojima će projekt postati neučinkovit.

Nakon toga, na temelju izračuna, svi dobiveni parametri rangiraju se prema stupnju značajnosti (visoki, srednji, niski), te se gradi "matrica osjetljivosti", uz pomoć koje se utvrđuju čimbenici koji su za investicijski projekt najviše i najmanje rizični.

Bez obzira na prednosti svojstvene metodi - objektivnost i jasnoća dobivenih rezultata, postoje i značajni nedostaci - promjena jednog čimbenika smatra se odvojeno, dok su u praksi svi ekonomski čimbenici povezani u jednom ili drugom stupnju.

Metoda skriptiranja

Metoda scenarija pruža opis svih mogućih uvjeta za provedbu projekta (bilo u obliku scenarija ili u obliku sustava ograničenja vrijednosti glavnih parametara projekta), kao i opis mogućih rezultata i pokazatelja uspješnosti. Ova metoda, kao i sve ostale, također se sastoji od određenih sekvencijalnih faza:

• Izgrađena su najmanje tri moguća scenarija: pesimistični, optimistični, realni (ili najvjerojatniji ili prosječni)
• Početne informacije o čimbenicima nesigurnosti pretvaraju se u informacije o vjerojatnosti pojedinih uvjeta provedbe i određenih pokazatelja učinka

Na temelju dobivenih podataka utvrđuje se pokazatelj ekonomske učinkovitosti projekta. Ako su točno poznate vjerojatnosti pojave određenog događaja koji se odražava u scenariju, tada se očekivani integralni učinak projekta izračunava pomoću matematičke formule očekivanja:

Gdje je: NPVi je integralni učinak u provedbi i-og scenarija

pi je vjerojatnost ovog scenarija

U ovom slučaju rizik od neučinkovitosti projekta (Re) procjenjuje se kao ukupna vjerojatnost onih scenarija (k) u kojima očekivana učinkovitost projekta (NPV) postane negativna:

Prosječna šteta od provedbe projekta u slučaju njegove neučinkovitosti (Ue) određuje se formulom:

Glavni nedostatak metode analize scenarija jest faktor obračunavanja samo nekoliko mogućih ishoda za investicijski projekt, ali u praksi broj mogućih ishoda nije ograničen.

Metoda PERT analize (tehnika evaluacije i pregleda programa)

Jedna od metoda analize scenarija je metoda PERT analize (tehnika evaluacije i pregleda programa). Glavna ideja ove metode je da se prilikom izrade projekta postavljaju tri projektna parametra - optimistični, pesimistični i najvjerojatniji. Tada se izračunavaju očekivane vrijednosti pomoću sljedeće formule:

Očekivana vrijednost \u003d [Optimistična vrijednost 4x najizglednija vrijednost + pesimistična vrijednost] / 6

Koeficijenti 4 i 6 dobiveni su empirijski na temelju statističkih podataka iz velikog broja projekata. Na temelju rezultata izračuna provodi se ostatak analize projekta. Učinkovitost PERT analize maksimalna je samo ako se vrijednosti sve tri procjene mogu opravdati.

Stablo odlučivanja

Metoda stabla odlučivanja predstavlja mrežne dijagrame u kojima svaka grana, zatim različite alternative za razvoj projekta. Slijedeći svaku izgrađenu granu projekta, možete pratiti sve moguće faze razvoja projekta i, u skladu s tim, odabrati najoptimalniju od njih, uz najmanje rizika. Ova metoda analize podijeljena je u sljedeće faze:

• Vrhovi se određuju za svaki problematični i dvosmisleni trenutak u razvoju projekta i grade se grane (mogući načini razvoja događaja)
• · Za svaki luk vjerojatnost i mogući gubici u ovoj fazi određuju se stručnom metodom.
• Na temelju svih dobivenih vrijednosti vrhova izračunava se najvjerojatnija vrijednost NPV (ili drugog značajnog pokazatelja za projekt)
• Analizira se raspodjela vjerojatnosti

Jedino ograničenje i mogući nedostatak metode je obvezno prisustvo razumnog broja mogućnosti razvoja projekata. Glavna razlika je sposobnost potpunog i detaljnog prikaza svih čimbenika i rizika koji utječu na projekt. Metoda se posebno koristi u situacijama kada se odluke o provedbi projekta donose postupno i ovise o prethodno donesenim odlukama, pa svaka odluka, pak, određuje scenarij za daljnji razvoj projekta.

Simulacijsko modeliranje (Monte Carlo metoda)

Analiza rizika investicijskih projekata metodom Monte Carlo kombinira dvije prethodno proučene metode: metodu analize osjetljivosti i analizu scenarija. U simulaciji, umjesto generiranja najboljeg i najgoreg scenarija, stotine mogućih kombinacija parametara dizajna generiraju se pomoću računala na temelju njihove vjerojatnosti raspodjele. Svaka dobivena kombinacija daje vlastitu NPV vrijednost. Takav je izračun moguć samo uz uporabu posebnih računalnih programa. Koračna shema simulacijskog modeliranja gradi se na sljedeći način:

• · Formulirani su čimbenici koji utječu na novčane tijekove projekta;
• · Za svaki faktor (parametar) konstruira se raspodjela vjerojatnosti, dok se u pravilu pretpostavlja da je funkcija raspodjele normalna, stoga je za njezino postavljanje potrebno odrediti samo dva momenta (matematičko očekivanje i varijanca);
• · Računalo nasumično odabire vrijednost svakog čimbenika rizika na temelju njegove raspodjele vjerojatnosti;

Slika 1.3

Slika 1.4

Među nedostacima ove metode modeliranja rizika utvrđeni su:

• Postojanje koreliranih parametara uvelike komplicira model
• Tip raspodjele vjerojatnosti za parametar koji se proučava može biti teško odrediti
• · Pri razvoju stvarnih modela možda će biti potrebno uključiti stručnjake ili znanstvene savjetnike izvana;
• · Istraživanje modela moguće je samo ako postoje računala i posebni softverski paketi;
• · Relativna netočnost rezultata dobivenih u usporedbi s drugim metodama numeričke analize.

Način prilagodbe diskontne stope

Zbog jednostavnosti izračuna, metoda diskontne stope prilagođena riziku je najprimjenjivija u praksi. Ova metoda prilagođava se zadanoj osnovnoj diskontnoj stopi koja se smatra bezriznom i minimalno prihvatljivom (na primjer, granični trošak kapitala za tvrtku). Prilagodba se provodi na sljedeći način: dodaje se vrijednost potrebne premije rizika, a zatim se izračunavaju kriteriji za učinkovitost investicijskog projekta (NPV, IRR, PI). Odluka o učinkovitosti projekta donosi se prema pravilu odabranog kriterija. Što je veći rizik, to je veća premija.

Ispravke rizika postavljaju se zasebno za svaki zasebni projekt, jer u potpunosti ovise o specifičnostima projekta koji se proučava.

Pošaljite svoje dobro djelo u bazu znanja jednostavno. Koristite donji obrazac

Studenti, diplomirani studenti, mladi znanstvenici koji koriste bazu znanja na svojim studijima i radu bit će vam vrlo zahvalni.

Objavljeno dana http://www.allbest.ru/

Objavljeno dana http://www.allbest.ru/

Uvod

1.1 Uvodne napomene

1.4.2 Sustav upravljanja rizikom

Poglavlje 2. Modeliranje procesa upravljanja operativnim rizikom kreditnih institucija

2.1 Matematički iskaz problema

2.2 Modeliranje iznosa gubitaka

2.3 Modeliranje ovisnih struktura slučajnih varijabli. Kopularne funkcije

2.4 Modeliranje učestalosti gubitaka

2.5 Stohastički Monte Carlo model slučajne aproksimacije

2.6 Izračun iznosa rizičnog kapitala 66

Poglavlje 3. Provedba sustava upravljanja operativnim rizikom

3.1 Razvoj i primjena sustava upravljanja operativnim rizikom

3.2 Izračun iznosa rizičnog kapitala

3.3 Procjena ekonomske učinkovitosti i održivosti modela

Zaključak

Popis korištene literature

Prijave

Uvod

matematički operativni rizik ekonomski

Ekonomsko i matematičko modeliranje sada je u fazi kada je zreo kvalitativni skok. Ogromna raznolikost modela nakupila se širom svijeta. Koje god područje ekonomije uzeli, s njim je uvijek povezan čitav niz matematičkih, računalnih, verbalno značajnih modela, na ovaj ili onaj način. Stotine znanstvenih časopisa mjesečno objavljuju opise novih modela ili modifikacija i razvoj starih.

Svi oni, iako se nazivaju modelima gospodarstva, zapravo su modeli nekog od njegovih područja, objasnite jedno. Svatko od njih pridonosi sustavu znanja o gospodarstvu. Osobitost procesa razumijevanja, ljudske spoznaje složenih pojava je u njihovom pojednostavljenju, svođenju na jednostavnu sliku. Stoga, budući da je znanje beskonačno, stvaranje modela također, očito, nema ograničenja.

U okviru matematičke ekonomije uz pomoć formalnih sredstava, proučavanje složenih ekonomskih mehanizama već nailazi na značajne poteškoće. Modeli prestaju biti lijepi i cjeloviti kao u klasičnim slučajevima, iako smatraju najčešćim ili ekonomski opravdanim kombinacijama jednostavnih mehanizama.

S praktičnog gledišta, bilo koja, čak i vrlo velika količina informacija sama po sebi nema vrijednost. Podaci u čistom obliku nisu vrsta znanja koja se naziva "moć". Informacije postaju moć kada vam omogućuju predviđanje budućnosti, tj. odgovorite na glavno pitanje pri odabiru rješenja: "Što će se dogoditi ako?" Da biste odgovorili na ovo pitanje, osim podataka, morate imati i model stvarnog svijeta.

Odakle dolaze modeli i zašto ih praktički nema u sustavima bankarskog upravljanja? U bankarskom poslovanju proces stvaranja adekvatnih modela kompliciraju dva objektivno postojeća čimbenika. Prva je da je sa stajališta upravljanja banka izuzetno složen objekt, koji se sastoji od mnogo različitih podsustava, između kojih postoji velik broj heterogenih veza. Djelatnosti banke sastoje se od niza poslovnih procesa koji značajno ovise o mnogim vanjskim čimbenicima: zakonodavnim, ekonomskim, socijalnim, političkim.

U kibernetici se takvi objekti poput banke nazivaju složenim sustavima, a metode njihovog proučavanja - metodama analize sustava. Najznačajniji rezultati na ovom području odnose se na operativna istraživanja, pristup zasnovan na korištenju kvantitativnih matematičkih metoda za vrednovanje donesenih odluka. Međutim, uporaba kvantitativnih metoda moguća je samo kada istraživač ima odgovarajuće matematičke modele, kojih u bankarstvu nema.

Drugi se čimbenik očituje u činjenici da je u bankarstvu (posebno u kontekstu prijelaza na tržište) nemoguće provoditi svrhovite eksperimente koji prethode formiranju hipoteze i omogućuju vam da je testirate u praksi. Gomilanje osobnog iskustva među analitičarima ometa dinamična promjena situacije tipična za modernu Rusiju.

Financijska se znanost ponajviše povezuje s analizom profitabilnosti investicijskih aktivnosti. Osim što mjere profitabilnost, bankarski analitičari bave se i nesigurnošću zarade; povezana s ovom neizvjesnošću je analiza rizika. Nerazvijenost ovih pitanja u našoj praksi objašnjava potrebu za proučavanjem stranog iskustva u smislu njegove primjene u Rusiji.

Skup pokazatelja, metoda i modela izračuna koji se koriste za procjenu profitabilnosti određene bankarske strategije predmet je novih, dinamički razvijajućih znanstvenih područja - financijske matematike i financijske analize, nastalih na spoju suvremene teorije financija i niza matematičkih disciplina, poput ekonometrije, teorije vjerojatnosti , matematička statistika, operacijsko istraživanje, teorija slučajnih procesa.

Glavni je cilj bankarstva maksimiziranje dobiti; minimiziranje bankarskih rizika također je gotovo ekvivalentan zadatak. Pad stope povrata od bankarskog poslovanja, smanjenje baze klijenata i smanjenje prometa na računima klijenata dovode do činjenice da odnos između dobiti banke i njezinih operativnih troškova postaje izuzetno nepovoljan. Tako se stvara situacija kada su banke prisiljene tražiti načine za smanjenje troškova i minimiziranje rizika. A to, pak, prisiljava banke da posebnu pozornost posvete financijskoj analizi i metodama upravljanja svojim resursima.

Sposobnost preuzimanja razumnih rizika jedan je od elemenata kulture poduzetništva općenito, a posebno bankarstva. U tržišnim uvjetima svaki njegov sudionik prihvaća određena pravila poslovne igre i u određenoj mjeri ovisi o ponašanju partnera. Jedno od ovih pravila može se smatrati spremnošću na preuzimanje rizika i uzimanje u obzir mogućnosti njegove provedbe u svojim aktivnostima.

Jedna od glavnih vrsta rizika kreditnih institucija je operativni rizik uzrokovan neizvjesnošću stanja i funkcioniranja njihovog unutarnjeg i vanjskog okruženja. Gubici od pojave događaja operativnog rizika mogu dovesti do značajnih izravnih i neizravnih gubitaka, propasti tvrtke, pa čak i gubitka života. Visoki profili stečajeva posljednjih godina, koji su, između ostalog, nastali pogreškama u organizaciji sustava upravljanja operativnim rizikom, ukazuju na opseg i nedovoljnu razrađenost pitanja procjene, sprečavanja i minimiziranja gubitaka od pojave događaja povezanih s operativnim rizikom. Nedostatak reprezentativnih statističkih podataka, heterogenog i individualnog profila operativnog rizika za svaku kreditnu instituciju onemogućava upotrebu općeprihvaćenih metoda i modela za mjerenje i upravljanje financijskim rizicima koji se koriste u teoriji upravljanja rizicima za analizu i upravljanje operativnim rizikom.

Potreba za rezerviranjem kapitala za operativni rizik (uključujući operativni rizik u izračunu omjera adekvatnosti kapitala H1) postala je stvarnost za ruske komercijalne banke već u kolovozu 2010. godine, jer to odražava strategiju razvoja bankarskog sektora i politiku uvođenja pristupa temeljenih na riziku u procjeni kreditne sposobnosti organizacije.

Dakle, zadaci izgradnje djelotvornog sustava za mjerenje, predviđanje i minimiziranje operativnog rizika koji nastaju tijekom aktivnosti kreditnih institucija određuju relevantnost studije.

Cilj studije je razviti metode i modele za integrirano upravljanje operativnim rizikom kreditnih institucija. U skladu s tim ciljem u radu su postavljeni i riješeni sljedeći zadaci:

1. Provesti proučavanje postojećih modela i metoda analize i upravljanja financijskim rizikom u odnosu na specifičnosti operativnog rizika.

2. Razviti sveobuhvatnu klasifikaciju događaja i čimbenika operativnog rizika, uzimajući u obzir specifičnosti aktivnosti kreditnih institucija.

3. Razviti matematičke alate potrebne za analizu, mjerenje i upravljanje operativnim rizikom, uključujući:

· Postaviti i provesti zadatak matematičkog modeliranja slučajnih procesa nastanka gubitaka, uzimajući u obzir prisutnost učinka korelacija između njih;

· Razviti i programski implementirati stohastički algoritam za modeliranje ukupnog iznosa gubitaka s danom strukturom ovisnosti i izračunavanje iznosa rizičnog kapitala koji će ih pokriti (uzimajući u obzir dostupnost različitih osiguranja i mjera rizika).

4. Razviti softversku implementaciju modeliranja procesa upravljanja operativnim rizikom kreditne institucije, kako bi se procijenila osjetljivost primijenjenih metoda na različite poremećaje ulaznih parametara.

5. Utvrditi ekonomsku učinkovitost implementiranog modela upravljanja operativnim rizikom. Razviti smjernice za organizaciju procesa upravljanja operativnim rizikom u kreditnim institucijama.

Predmet disertacije su operativni rizici koji nastaju tijekom trenutnih aktivnosti kreditnih institucija. Predmet diplomskog istraživanja su ekonomske i matematičke metode i modeli procesa upravljanja operativnim rizikom kao element sustava upravljanja rizicima kreditne institucije.

Teorijska i metodološka osnova studije bio je rad domaćih znanstvenika u području osiguranja, financijske i aktuarske matematike, teorije igara, teorije vjerojatnosti i matematičke statistike, teorije ekstremnih vrijednosti, slučajnih procesa, numeričkih metoda, upravljanja rizicima.

Znanstvena novost istraživanja sastoji se u razvoju integriranog pristupa upravljanju operativnim rizikom koji se temelji na sintezi sljedećih problema ekonomsko-matematičkog modeliranja: analiza procesa nastanka gubitaka, procjena ukupnog iznosa gubitaka, izračun iznosa rizičnog kapitala koji će ih pokriti. Predmet zaštite su sljedeće odredbe i rezultati koji sadrže elemente znanstvene novosti:

1. Postavljen je i riješen problem matematičkog modeliranja slučajnih procesa nastanka gubitaka kreditnih institucija povezanih s operativnim rizikom, što omogućuje precizniju procjenu veličine operativnog rizika u usporedbi s postojećim metodama izračuna.

2. Provedeno vjerojatnosno modeliranje ukupnog iznosa gubitaka, uzimajući u obzir prisutnost korelacija između njih, što omogućuje precizniju procjenu ukupnog iznosa gubitaka, razumno smanjenje procijenjenog iznosa potrebnog rizičnog kapitala za njihovo pokriće.

3. Razvijena je softverska implementacija stohastičkog modeliranja zbrojeva slučajnih procesa (gubitaka) s unaprijed određenom strukturom ovisnosti i izračun iznosa kapitala koji će ih pokriti uzimajući u obzir dostupnost različitih programa osiguranja i mjera rizika. Procjenjuje se osjetljivost razvijenih metoda na različite poremećaje ulaznih parametara.

4. Dokazana je ekonomska učinkovitost korištenja razvijenog integriranog modela upravljanja operativnim rizikom u kreditnim institucijama u usporedbi s postojećim metodama i modelima analize i upravljanja operativnim rizikom (u smislu uštede iznosa rizičnog kapitala).

Prvo poglavlje govori o značajkama simulacije bankarskih procesa, modelu funkcioniranja banke, konceptu rizika u bankarstvu, klasifikaciji bankarskih rizika i sustavu upravljanja rizicima.

U drugom se poglavlju postavlja i rješava problem matematičkog modeliranja procesa nastanka gubitaka kreditnih institucija povezanih s operativnim rizikom. Primijenjeni su sljedeći matematički modeli: metode za procjenu, mjerenje i predviđanje ukupne vrijednosti agregatnih gubitaka, izračunavanje i koherentna raspodjela iznosa rizičnog kapitala, predložen je mehanizam za dopunu vlastitih podataka mapiranjem podataka o gubicima vanjskih organizacija, uzimajući u obzir učinak vremenske strukture novca i prisutnost praga važnosti prilikom modeliranja iznos gubitaka. U trećem su dijelu poglavlja dane osnovne činjenice teorije kopule koje su potrebne za modeliranje ovisnih stohastičkih procesa, a raspravlja se i o mjerama korelacije invarijantnim monotonim transformacijama. Implementiran je algoritam za stohastičko modeliranje slučajnih procesa s poznatim funkcijama raspodjele i unaprijed određenom strukturom ovisnosti pomoću Gaussove kopule. Koristeći teoriju kopule, implementiran je algoritam za generiranje ovisnih procesa koji simulira učestalost nastanka gubitaka. Odjeljak 2.5 opisuje stohastički Monte Carlo model, razvijen i implementiran u paketu MATLAB, za procjenu raspodjele vjerojatnosti ukupnih gubitaka kreditne institucije za opći slučaj, koristeći Gaussovu i Studentovu t-kopule i brzu Fourierovu transformaciju. Ovaj model činio je osnovu AMA modela, o čijim se rezultatima govori u trećem poglavlju. Kao alternativa kvantilnoj funkciji Basel II VaR za izračunavanje kapitala za pokrivanje operativnog rizika, odjeljak 2.6 predlaže upotrebu koherentnih mjera rizika. Smatra se mjerom (Očekivani kratki pad - ES) koja zadovoljava uvjet subaditivnosti, što omogućuje dobivanje rezultata otpornijih na različite ekstremne raspodjele gubitaka. Postavljen je i riješen problem koherentne raspodjele rizičnog kapitala između područja djelatnosti - i / ili odjela kreditne institucije. Rezultat je to da se, u smislu neatomske teorije igara, princip koherentne raspodjele rizičnog kapitala može jedinstveno odrediti kroz Aumann-Shapley vektor, koji uvijek postoji i pripada srži igre.

U trećem su poglavlju razvijene glavne faze - primjena i informacijska podrška integriranog sustava upravljanja operativnim rizikom kreditne institucije. Dane su ključne točke stvaranja internih propisa i metoda kojima se uređuje proces upravljanja operativnim rizikom, a koje podliježu obveznom pokrivanju u skladu sa zahtjevima Središnje banke Ruske Federacije i preporukama Basel II. Uz izračunavanje kvantitativnih pokazatelja operativnog rizika, preporuča se i praćenje kvalitativnih pokazatelja operativnog rizika koji maksimalno karakteriziraju glavna područja aktivnosti kreditne institucije izložene operativnom riziku. Odjeljak 3.1 razvio je sveobuhvatan sustav pokazatelja (KIR - ključni pokazatelji rizika) za srednje kreditne institucije.

Kao demonstracija razvijenih kvantitativnih metoda upravljanja operativnim rizikom, u drugom dijelu trećeg poglavlja, razmatra se pojednostavljena primjena AMA modela na primjeru izračuna vrijednosti CaR za prosječnu kreditnu banku. Provodi se usporedba vrijednosti rizičnog kapitala izračunate na temelju različitih pristupa i za različite mjere rizika i razine značajnosti. U odjeljku 3.3. Analiziramo osjetljivost implementiranog modela na različita poremećaja ulaznih parametara. Provodi se procjena očekivanog ekonomskog učinka od primjene razvijenih modela i metoda upravljanja operativnim rizikom kreditnih institucija u usporedbi s postojećim pristupima.

U zaključku su formulirani glavni rezultati i zaključci studije.

Poglavlje 1. Analiza postojećih matematičkih modela banke

1.1 Uvodne napomene

Kao što je gore spomenuto, glavni je cilj bankarstva maksimiziranje dobiti; minimiziranje bankarskih rizika također je gotovo ekvivalentan zadatak. To znači da se politika poslovne banke treba temeljiti na temeljitoj procjeni i simulaciji različitih situacija, analizi mnogih čimbenika koji utječu na veličinu dobiti. Ti čimbenici određuju razinu bankarskog rizika; zadatak banke je minimalizirati ga.

Profitabilnost banke \u003d Povrat na kreditne resurse + Povratak na ulaganje:

gdje je specifična težina te i te vrste resursa,

DB - profitabilnost banke,

KR - kreditni resursi,

Središnja banka - ulaganje u vrijednosne papire.

Ulagači kupuju imovinu poput dionica, obveznica ili nekretnina s namjerom da zarade prihodom od prodaje po višoj cijeni ili u obliku dividende, kuponskih kamata ili anuiteta. Zajmodavci posuđuju novac u nadi da će zaraditi prihod od kamata kada zajmoprimac u cijelosti vrati zajam. Dakle, zajmodavci i ulagači imaju zajednički cilj - dobiti prihod ili kamate kao rezultat ulaganja ili zajmodavnih aktivnosti.

Pad stope povrata iz bankarskog poslovanja, smanjenje baze klijenata i smanjenje prometa na računima klijenata dovode do činjenice da omjer dobiti banke i njezinih operativnih troškova postaje izuzetno nepovoljan. Tako se stvara situacija kada su banke prisiljene tražiti načine za smanjenje troškova i minimiziranje rizika. A to, pak, prisiljava ruske banke da posvete posebnu pozornost financijskoj analizi i metodama upravljanja svojim resursima.

Najvažnije pravilo na kojem se temelje strategije donošenja odluka u okruženju poslovnog rizika:

Rizik i povrat se mijenjaju u istom smjeru: što je veći povrat, to je veći rizik transakcije, u pravilu.

Ako banke žele prikupiti dodatna sredstva, moraju svojim klijentima pokazati da u potpunosti uzimaju u obzir omjer rizika i nagrade.

Ova se teza trenutno koristi u nizu najvećih stranih banaka.

U uvjetima planske ekonomije isključeno je razumijevanje rizika i neizvjesnosti kao sastavnih sastavnica društveno-ekonomskog razvoja, kao najvažnijih znanstvenih kategorija koje zahtijevaju sveobuhvatno proučavanje. Formiranje tržišnih odnosa u Rusiji i odgovarajući ekonomski mehanizmi doveli su do vraćanja koncepta rizika u teoriju i praksu upravljanja ekonomskim objektima svih razina i oblika vlasništva.

Mnogo se pozornosti posvećuje modeliranju bankarskih procesa u inozemstvu. Ideja upravljanja portfeljem ili cjelovitog upravljanja bilancom potječe iz moderne teorije portfelja razvijene sredinom 1950-ih. Prvi pokušaji primjene suvremene teorije portfelja na bankarstvo izvedeni su u obliku linearnih i kvadratnih modela matematičkog programiranja. Iako su ti modeli u klasičnom smislu bili prilično vitki, bili su previše ograničeni i složeni za praktičnu upotrebu. Njihova glavna vrijednost leži u sposobnosti prodiranja u kompletno upravljanje ravnotežom. Korisno je kao vodič za razumijevanje upravljanja bankarskim portfeljem i rizikom.

Koncepti upravljanja portfeljem ilustrirani su modelom linearnog programiranja. Naravno, da bismo stvarnost sveli na dvodimenzionalni problem, morali smo ozbiljno pojednostaviti iskaz problema.

Predstavimo saldo banke u sljedećem pojednostavljenom obliku:

gdje je Centralna banka - vrijednosni papiri,

KR - zajmovi,

DV - depoziti po viđenju,

SD - oročeni depoziti,

K - glavni grad. Egorova N.E., Smulov A.S. Poduzeća i banke: interakcija, ekonomska analiza i modeliranje.-M .; Delo, 2002. Str.61.

Dobit na vrijednosnim papirima i dobit na zajmovima označavat će se s P CB, odnosno P cr. Pretpostavlja se da su troškovi privlačenja depozita i kapitala jednaki nuli. Stoga je prihod ili dobit banke Pr dana jednadžbom:

Također ćemo dati klasifikaciju analitičkih bankarskih programa:

1. Razina u organizacijskoj strukturi banke: vrhovni menadžment, srednja razina, izvođači.

2. Vrsta analizirane transakcije: kreditne transakcije, vrijednosni papiri, devizne transakcije, ostale transakcije.

3. Vrsta problema koji se rješava: praćenje, analiza, optimizacija, modeliranje, predviđanje, planiranje, kontrola.

4. Vremenski odmak od analize: trenutni trenutak, kratkoročne procjene, srednjoročne procjene, dugoročne procjene.

1.2 Značajke simulacijskog modeliranja bankarskih procesa

Potreba za korištenjem simulacijskog modeliranja prvenstveno je posljedica specifičnosti ruskog tržišta. Karakteristična značajka ruskog financijskog tržišta je njegova "subjektivnost", ekstremna ovisnost o neekonomskim čimbenicima i, kao rezultat toga, visok stupanj neizvjesnosti, što otežava donošenje informiranih financijskih odluka.

Ovu nesigurnost stvaraju:

1. nestabilnost vanjskog okruženja ruskih banaka, nedostatak jasno utvrđenih pravila i postupaka za organiziranje različitih sektora financijskog tržišta (institucionalni aspekt);

2. nedostatak dovoljno razvijenog aparata za predviđanje makroekonomske situacije u neizvjesnim uvjetima i analizu mnoštva čimbenika (instrumentalni aspekt);

3. nemogućnost računovodstva i formalizacije svih veza za izgradnju ekonomsko-matematičkog modela koji na odgovarajući način odražava strukturu financijskog tržišta (kognitivni aspekt);

4. nepristupačnost pouzdanih informacija - nedostatak jedinstvenog informacijskog prostora "banka - klijent - financijsko tržište - država" (informacijski aspekt);

5. neadekvatno odražavanje stvarnog financijskog stanja banke u financijskim izvještajima (bilanca stanja itd.), A time i - nedostatak financijske transparentnosti u banci (računovodstveni aspekt). Korištenje tradicionalnih sredstava potpore menadžerskim odlukama i predviđanju u tim je uvjetima teško, a dragocjenija je mogućnost korištenja metode simulacije. Emelyanov A.A. Simulacijsko modeliranje u upravljanju rizicima. - SPB: Sankt Peterburška inženjerska i ekonomska akademija, 2000. str.132.

Mnogi su moderni softverski proizvodi dizajnirani posebno za predviđanje stanja na financijskom tržištu. To uključuje alate za tehničku analizu tržišta dionica, ekspertne sustave i statističke pakete. Ti su proizvodi prvenstveno usmjereni na donositelje odluka na tržištu državnog duga.

Praksa korištenja alata za predviđanje banaka i investicijskih društava u trgovanju na tržištu vrijednosnih papira pokazuje da prognoza nije uvijek pouzdana, čak ni sa stajališta trenda. Jedan od razloga za to je ograničeno razdoblje statističkih promatranja.

Zauzvrat, simulacija je alat koji se može koristiti za pokrivanje svih područja aktivnosti banke: kredita i depozita, dionica, rada s deviznom imovinom. Simulacijski model banke (MBM) ne predviđa ponašanje na tržištu. Njegova je zadaća uzeti u obzir maksimalni mogući broj financijskih čimbenika vanjskog okruženja (devizno tržište, tržište vrijednosnih papira, međubankarski zajmovi itd.) Za potporu donošenju financijskih odluka na razini čelnika banke, riznice i odbora za upravljanje imovinom i obvezama.

U tom smislu, IMB je u svojim funkcijama usko povezan s razvijenim automatiziranim bankarskim sustavima (ABS) zapadnog dizajna, koje koriste velike međunarodne komercijalne banke.

Modeliranje procesa u banci omogućuje vam simulaciju registracije bankovnih transakcija i uzimanje u obzir podataka sadržanih u transakciji. Primjena ove ideologije gradnje u potpunosti je opravdana ne samo sa stajališta oponašanja stvarnih financijskih tokova u banci, već i sa stajališta praktične primjenjivosti rezultata modeliranja u aktivnostima financijskog menadžera banke.

Doista se ispostavlja da je bilanca sekundarni rezultat donesenih odluka. I u praksi i u IMB-u, menadžer prilikom donošenja odluke o poslu procjenjuje rizike i posljedice po banku ne odjednom, već tijekom cijelog životnog ciklusa posla.

Simulacijski modeli sastavni su dio modernog bankarskog upravljanja. Upravljanje imovinom i obvezama, planiranje velikih operacija zahtijeva pouzdane analitičke metode.

Simulacijski sustavi široko se koriste za analizu, predviđanje i proučavanje različitih procesa u raznim područjima gospodarstva, industrije, znanstvenih istraživanja, kako teoretski tako i praktično.

Korištenje takvih sustava najučinkovitije je i opravdano za dugoročno predviđanje i u situacijama kada je nemoguće ili teško provesti praktični eksperiment. Simulacija je informacijska tehnologija koja radi sa simulacijskim modelom i omogućuje vam procjenu njezinih parametara (dakle učinkovitost) u ubrzanoj vremenskoj skali.

Simulacijski model je softver koji vam omogućuje simulaciju aktivnosti složenog objekta. Ponekad simulirani objekti mogu biti toliko složeni i imati toliko parametara da izrada simulacijskog modela u standardnom programskom jeziku visoke razine može potrajati predugo kako bi se opravdali rezultati. Emelyanov A.A. Simulacijsko modeliranje u upravljanju rizicima. - SPB: Sankt Peterburška inženjerska i ekonomska akademija, 2000. str.24

Postoje mnogi zadaci i situacije koji zahtijevaju upotrebu simulacijskih tehnologija. To uključuje modeliranje bankarskih scenarija, "provjeru" određenih odluka, analizu alternativnih strategija i još mnogo toga. Kvalificirani stručnjak može pružiti desetke tipičnih i specifičnih zadataka koji zahtijevaju analitičke tehnike. To uključuje i klasične poslove planiranja bankarstva i zadatke iz kuće, poput koordiniranja preuzetih obveza i računa. Simulacijski modeli omogućuju grube procjene i ekspresnu reviziju donesenih odluka, kao i detaljne numeričke prognoze i izračune. Brza analiza situacije koja se temelji na kompaktnom modelu umjerene složenosti dragocjena je prilika za svakog izvršnog direktora banke.

Simulacijski modeli omogućuju povezivanje u jedinstvenu cjelinu aktivnosti svih odjela banke. Na toj osnovi postaje moguće učinkovito organizirati cjelokupni sustav operativnog i strateškog planiranja poslovne banke. Korištenjem pristupa streaminga informacije o aktivnostima banke i njenih usluga postaju sažete i lako se čitaju. Prikladna je za kvantitativnu i kvalitativnu (smislenu) analizu. Simulacijski model zasnovan na jednom od paketa stručnjaka pouzdano je mjerilo za upravljanje bankom. Struja "slike" aktivnosti banke uvelike olakšava operativno upravljanje i dugoročno planiranje rada banke.

Simulacijski modeli mogu se ugraditi u osnovu stručnog kompleksa poslovne banke. U ovom slučaju, simulacijski model stvoren na temelju jednog od stručnih paketa povezan je kanalima za razmjenu podataka sa ostalim specijaliziranim softverskim paketima i proračunskim tablicama baze podataka. Takav kompleks može raditi u stvarnom vremenu. Po svojim mogućnostima približava se velikim, skupim sustavima automatizacije za upravljanje bankama.

Modeli optimizacije, uključujući one s više kriterija, imaju zajedničko svojstvo - poznat je cilj, za postizanje kojeg se često mora suočiti sa složenim sustavima, pri čemu se ne radi toliko o rješavanju problema optimizacije, koliko o istraživanju i predviđanju stanja ovisno o odabranim strategijama upravljanja. I tu smo suočeni s poteškoćama u provedbi prethodnog plana. Oni su sljedeći:

1. složeni sustav sadrži mnoge veze između elemenata;

2. na stvarni sustav utječu slučajni čimbenici, koji se ne mogu analitički uzeti u obzir;

3. Mogućnost usporedbe originala s modelom postoji samo na početku i nakon primjene matematičkog aparata, budući da srednji rezultati možda nemaju analoge u stvarnom sustavu. Emelyanov A.A. Simulacijsko modeliranje u upravljanju rizicima. -SPB: Sankt Peterburška inženjersko-ekonomska akademija, 2000. str.58.

U vezi s raznim poteškoćama koje su se pojavile u proučavanju složenih sustava, praksa je zahtijevala fleksibilniju metodu i pojavilo se - simulacijsko modeliranje.

Simulacijski model obično se razumijeva kao kompleks računalnih programa koji opisuje funkcioniranje pojedinih blokova sustava i pravila interakcije između njih. Korištenje slučajnih varijabli nužno je izvesti ponovljene eksperimente sa simulacijskim sustavom (na računalu) i naknadnu statističku analizu dobivenih rezultata. Vrlo čest primjer korištenja simulacijskih modela je rješavanje problema u redovima čekanja metodom Monte Carlo.

Stoga je rad sa simulacijskim sustavom eksperiment izveden na računalu. Koje su prednosti?

1. veća blizina stvarnom sustavu od matematičkih modela;

2. princip bloka omogućuje provjeru svakog bloka prije nego što je uključen u cjelokupni sustav;

3. upotreba ovisnosti složenije prirode, koja se ne opisuje jednostavnim matematičkim odnosima.

Navedene prednosti određuju nedostatke:

1.izgraditi simulacijski model dulje, teže i skuplje;

2. za rad sa simulacijskim sustavom potrebno je imati računalo prikladno za nastavu;

3. interakcija između korisnika i simulacijskog modela (sučelja) ne smije biti previše komplicirana, prikladna i dobro poznata;

4. Izgradnja simulacijskog modela zahtijeva dublje proučavanje stvarnog procesa od matematičkog modeliranja. Emelyanov A.A. Simulacijsko modeliranje u upravljanju rizicima. -SPB: Sankt Peterburška inženjersko-ekonomska akademija, 2000. str.79.

Postavlja se pitanje: može li simulacijsko modeliranje zamijeniti metode optimizacije? Ne, ali ih prikladno nadopunjuje. Simulacijski model je program koji implementira određeni algoritam za čiju se optimizaciju upravljanja prvo rješava problem optimizacije.

Dakle, niti računalo, niti matematički model, niti algoritam za njegovo proučavanje, odvojeno, ne mogu riješiti dovoljno složen problem. Ali zajedno predstavljaju silu koja vam omogućuje da spoznate svijet oko sebe i upravljate njime u interesu čovjeka.

S obzirom na kompleks zadataka s kojima se suočavaju bankarski analitičari, ovaj bi sustav trebao pružiti:

1. izračun pokazatelja trenutnih i budućih financijskih stanja banke;

2. prognoza stanja pojedinih financijskih transakcija i bilance banke u cjelini;

3. procjena atraktivnosti pojedinih financijskih transakcija;

4. sinteza (formiranje) upravljačkih odluka;

5. procjena djelotvornosti donesene upravljačke odluke;

6. procjena cjelovitosti i nepotrebnosti skupova pokazatelja financijskog stanja banke.

Izvođenje bilo koje od navedenih funkcija zahtijeva modeliranje financijskih aktivnosti banke.

1.3 Model funkcioniranja banke

Skup metoda koje se koriste za analizu i modeliranje bankarskih aktivnosti opsežan je i raznolik. Tijekom evolucije matematičke teorije banaka korištene su metode matematičke statistike, teorija optimalnog upravljanja, teorija slučajnih procesa, teorija igara, teorija operativnih istraživanja itd. Treba imati na umu da je banka složena cjelina koja zahtijeva integrirani pristup. Bit će izuzetno teško stvoriti integrirani model banke koji istovremeno obuhvaća upravljanje likvidnošću, formiranje portfelja imovine, formiranje kreditne i depozitne politike itd., Pa ćemo opisati funkcioniranje banke na prilično agregiran način.

Razmotrite poslovanje banke u prilično dugom vremenskom intervalu.

Neka banka prima prihod u obliku plaćanja za svoje usluge za obavljanje namire jamstvenih poslova, brokerskih usluga (ili drugih prihoda neovisnih o portfelju imovine) - i prihoda od vrijednosnih papira stečenih slobodnim sredstvima koja čine ukupan portfelj bankarske imovine.

Prihod od stečenih vrijednosnih papira sastoji se od kamata na vrijednosne papire - i uplata uloženih sredstava po otkupu ili prodaji vrijednosnih papira -

(u slučaju napredovanja

gdje je kamatna stopa na kupljene vrijednosne papire

prosječno vrijeme do dospijeća vrijednosnih papira koje je banka kupila. Kolemaev V.A. Matematička ekonomija. - M.: UNITI, 1998.S. 68.

Banka također prima posuđena sredstva od plasmana svojih vrijednosnih papira po stopi W. Pretpostavit ćemo da su vrijednosni papiri koje je banka izdala u početku plasirani i otkupljeni po nominalnom iznosu, a prihod od kamata na njih određuje se na temelju stanja na financijskom tržištu u trenutku izdavanja ...

Banka prvenstveno usmjerava primljeni prihod na plaćanje troškova prikupljanja sredstava, koji se sastoje od plaćanja kamata na plasirane vrijednosne papire i plaćanja glavnice iznosa posuđenih sredstava -

gdje je kamatna stopa na plasirane vrijednosne papire

Prosječno vrijeme do dospijeća vrijednosnih papira koje je izdala banka.

Uz to, banka snosi troškove koji ne ovise o opsegu njezinih obveza - pri čemu:

Indeks potrošačkih cijena,

Za plaćanje najma prostora, za plaćanje telekomunikacijskih troškova, kao i ostalih troškova koji ne ovise o količini privučenih sredstava (obveza).

Tada banka plaća potrebne poreze. Preostala sredstva banka koristi za ulaganje u vlastitu infrastrukturu (unutarnja ulaganja) - i za isplatu dividende -.

Činjenica da je banka dužna platiti neke troškove iz svoje neto dobiti može se uzeti u obzir povećanjem iznosa troškova dijeljenjem sa (1-porezna stopa). Postoje i porezi na dohodak bez obzira na troškove nastale stvaranjem tog dohotka, poput poreza na prometnike. Takvi se porezi mogu uzeti u obzir pomnoženjem iznosa dohotka unaprijed s (1-porezna stopa). Slične metode mogu uzeti u obzir i druge značajke utvrđene poreznim odbitcima, stoga u nastavku nećemo razmatrati probleme povezane s oporezivanjem i poreznim povlasticama za neke vrijednosne papire, na primjer državne vrijednosnice. Imajte na umu da troškove banka plaća određenim redoslijedom. Prije svega, banka je dužna otkupiti prethodno izdane vrijednosne papire i na njih platiti kamate, zatim plaća troškove koji ne ovise o obimu obveza, poreza, a tek nakon toga može isplatiti dividendu.

Ako banka ima slobodna sredstva, tada ih usmjerava na kupnju vrijednosnih papira (vanjska ulaganja) brzinom -. U slučaju nedostatka sredstava, vrijednosni papiri u portfelju banke mogu se prodati, tada to ima negativan predznak. Artyukhov SV., Bazyukina O.A., Korolev V.Yu., Kudryavtsev A.A. Optimalni model cijena zasnovan na procesima rizika sa slučajnim premijama. // Sustavi i sredstva informatike. Posebno izdanje. - M.: IPIRAN, 2005. S. 102

Iznos novca, vrijednosni papiri koje je banka kupila i vrijednosni papiri koje banka plasira mijenjaju se tijekom vremena kako slijedi:

gdje je trošenje novca za kupnju vrijednosnih papira (primanje novca od njihove prodaje), a prilično je mala vremenska konstanta koja karakterizira kvalitetu imovine banke u smislu likvidnosti. Ako banka svu svoju imovinu smjesti u bilo koji segment financijskog tržišta, tada za nju postoji vrijednost koja karakterizira stupanj razvijenosti ovog segmenta. U općenitom slučaju, dobiva se kao ponderirani prosjek obujma imovine iz vrijednosti koje karakteriziraju stupanj razvijenosti svakog od "segmenata financijskog tržišta na kojem se imovina nalazi. Budući da u ovom radu ne razmatramo problem stvaranja imovine, pretpostavlja se da je A zadana vrijednost.

Maksimalni iznos sredstava koji banka može prikupiti plasiranjem vlastitih vrijednosnih papira ograničen je i ovisi uglavnom o visini vlastitog kapitala banke, strukturi njezine bilance, kvaliteti investicijskog portfelja banke i ostalim manje važnim pokazateljima njezinog rada. To ćemo pretpostaviti

gdje je koeficijent pouzdanosti banke,

Količina vlastitih sredstava banke.

Stoga se postavljanje vlastitih vrijednosnih papira od strane banke radi privlačenja posuđenih sredstava odvija određenom ograničenom brzinom

gdje je vremenska konstanta koja karakterizira stupanj razvijenosti tržišta ostalih vrijednosnih papira koje je izdala banka. Ovisi o tome koliko je razvijena infrastruktura banke, koliko je velik broj tržišnih sudionika s kojima banka surađuje.

Uvedimo varijablu - vrijednost portfelja kupljenih vrijednosnih papira. Tada jednadžbe (1.4) - (1.6) poprimaju oblik

Uvodimo bezdimenzionalne kontrole: kroz koje se stopa trošenja novca na kupnju vrijednosnih papira i stopa primanja novca od plasmana bankovnih vrijednosnih papira izražavaju kako slijedi:

Vrijednost odgovara kupnji / prodaji vrijednosnih papira nezavisnih izdavatelja onoliko brzo koliko to dopušta učinkovitost tržišta vrijednosnim papirima. Vrijednost odgovara najbržem privlačenju posuđenih sredstava od strane banke i - potpunom odbijanju privlačenja sredstava.

Glavna značajka novca - koja ga čini značajno različitim od vrijednosnih papira koje je banka stekla, čak i državnih vrijednosnih papira - jest sposobnost da se njima koriste za plaćanje tekućih troškova banke. Tok plaćanja ne može se izvršiti ako nema dovoljne zalihe novca, stoga je brzina plaćanja ograničena i ovisi o količini novca:

gdje je karakteristično vrijeme prijema sredstava u banku (plaćanja). Ograničenja ove vrste nazivaju se ograničenjima likvidnosti.

Uplate koje vrši banka moraju se podijeliti u dvije skupine:

Obvezna plaćanja. Uključuju plaćanja za otkup vrijednosnih papira koje je banka izdala - plaćanje kamata na vrijednosne papire - troškovi koji ne ovise o visini obveza - U praksi banka može odgoditi obvezne isplate, ali to će dovesti do ozbiljnih financijskih gubitaka, a s dugim odgodom i do njihovog priznavanja nesolventna i na kraju do likvidacije. Pretpostavit ćemo da je kašnjenje obveznih plaćanja potpuno isključeno, odnosno da je banka dužna stalno održavati likvidnost.

Neobvezna plaćanja. Izvršavanje ovih plaćanja ovisi o upravi i vlasnicima banke. To uključuje domaća ulaganja - i dividende - pC 2.

Da bi banka održavala likvidnost, potrebno je:

za sve (1.11)

Dakle, dobivamo ograničenje prve faze za naš problem - uvjet (1.11).

Imajte na umu da ta nejednakost, pod uvjetom nenegativnosti, podrazumijeva to za sve

Neobavezna plaćanja su također ograničena brzinom:

Prema ovoj nejednakosti može se uvesti bezdimenzionalna kontrola tako da:

Budući da opseg domaćih ulaganja ovisi o očuvanju udjela banke na tržištu financijskih usluga, moguće je klasificirati troškove, u određenom smislu, kao obvezne, barem u većini područja planiranja. (Nakon dostizanja horizonta planiranja T, njezini vlasnici mogu likvidirati banku). Budući da isplate dividende ne mogu biti negativne, dobivamo još jedno fazno ograničenje:

za sve (1,13)

Stoga smo došli do zaključka da su domaća ulaganja doista obavezna u smislu ograničenja (1.13).

Pretpostavit ćemo da na području planiranja banka ne ostvaruje "super dobit", odnosno dobit veću od vlastitog kapitala, koja ne ovisi o opsegu imovine. Slijedom toga, maksimalni iznos novca koji može privući i primiti u obliku dobiti ograničen je nekom konstantom, t.j. za sve i ovo je ograničenje treće faze (1.14).

Procjena se može dobiti na temelju maksimalnog volumena zaduživanja, omjera kamatnih stopa za prikupljanje i plasiranje sredstava, iznosa prihoda koji ne ovisi o iznosu imovine.

Imajte na umu da bi na većini mjesta za planiranje trebao biti blizu nule, jer banci nije isplativo držati gotovinu koja ne donosi prihod, jer na financijskom tržištu uvijek postoje apsolutno pouzdani državni vrijednosni papiri koji donose fiksni pozitivan prihod.

Odsutnost "super dobiti" također znači da je relativna stopa rasta stope vrijednosnih papira ograničena u području planiranja:

Interese banke (njezinih vlasnika) opisat ćemo željom da se maksimalizira diskontirana korisnost budućih isplata dividende u prilično dugom vremenskom intervalu. ... Koeficijent se naziva koeficijent diskontiranja korisnosti isplate dividende. Tada se funkcionalnost koju treba maksimizirati zapisuje na sljedeći način:

gdje je korisna funkcija isplate dividende.

Kada korisnost potrošnje igra ulogu, obično se zahtijeva da ona bude kontinuirana, monotona, udubljena i ograničena odozgo, a također se nameće tom stanju. Posljednji uvjet jamči pozitivnost trenutne potrošnje u svakom trenutku vremena. Budući da se dividende možda neće isplatiti, nećemo izvršiti uvjet, pod pretpostavkom da funkcija komunalnih usluga ima malu averziju prema nultoj potrošnji.

Ako funkcija korisnosti ima konstantnu relativnu averziju prema riziku prema Arrow-Prattu: tada se može pokazati da se može zapisati kao:

Da biste se riješili velike averzije prema nultoj potrošnji, razmislite o malo modificiranoj korisnoj funkciji

U ovom slučaju, relativna averzija prema riziku ovisit će o količini potrošnje :. Na temelju (1.9) i (1.11) dobivamo

Umjesto funkcije (1.13), uzmite u obzir ravnu liniju koja prolazi kroz točke

Budući da će funkcija (1.17) biti negativna za bilo koji iznos dividende, odnosno ograničena odozgo nulom, a također je kontinuirana i monotona za bilo koju. Takva funkcija korisnosti ima nula relativne averzije prema riziku prema Arrow-Prattu, a promjenom parametra može se promijeniti samo nominalna vrijednost isplate dividende. Ova činjenica naglašava razliku u stavu prema riziku između privatnog potrošača i komercijalne organizacije. S jedne strane, potonji nema odbojnost prema riziku, jer može postojati neograničeno dugo, u usporedbi s životnim vijekom osobe, i nije izložen opasnostima, poput živih bića. S druge strane, privatni potrošač koji je potrošio 2 * M rubalja prima više zadovoljstva od prvih potrošenih M rubalja nego od sljedećih, što određuje udubljenost funkcije korisnosti korisnosti za pojedince. Pretpostavit ćemo da udvostručavanje isplate dividende dovodi do udvostručenja njihove korisnosti za primatelje kojih ima podosta, a uključuju i fizičke i pravne osobe. To određuje linearnost funkcije korisnosti isplate dividende. U nastavku ćemo koristiti funkciju korisnosti (1.17).

Tako dobivamo problem optimalne kontrole u kontinuiranom vremenu

Osim toga, postoji granični uvjet pod kojim znači da je banka dužna vratiti svoj dug do kraja planskog razdoblja.

Ovdje - fazne varijable, - kontrole. Ovdje - predviđene vrijednosti odgovarajućih varijabli - smatraju se nenegativnim funkcijama vremena, - su konstante s dimenzijom vremena.

Imajte na umu da ako nestane u nekom trenutku, tada prema jednadžbi (1.21), tj. rješenje se u ovom trenutku ne smanjuje. Sukladno tome, ako u nekom trenutku dosegne vrijednost, tada se rješenje ne povećava. Dakle, pod kontrolama, iz jednadžbe (1.21), stanja i kontinuiteta, dobivamo da je na cijelom segmentu obujam nominalno položenih vrijednosnih papira banke nenegativan, odnosno da ne prelazi dopušteni maksimum -, za sve (općenito govoreći o ).

Tada iz uvjeta i uvjeta nenegativnosti danih funkcija, kao i nenegativnosti, dobivamo to za sve. Pod pretpostavkom kontinuiteta, može se prikazati pomoću jednadžbe (1.20) kao i za sve. U nastavku ćemo pretpostaviti da su i kontinuirani i komadno kontinuirani.

Budući da i iz jednadžbe (1.20) proizlazi da. Koristeći ovu nejednakost, lako je pokazati postojanje takve, za sve.

Nećemo, kao što je prethodno pretpostavljeno, razmatrati kako se formira portfelj vrijednosnih papira koje je banka kupila, ovisno o pouzdanosti, profitabilnosti i likvidnosti potonje, kao i o preferencijama uprave banke. Sva imovina banke prikazat će se u agregiranom obliku - jedna varijabla.

Iz navedenog se može vidjeti da je kreditna i depozitna politika banke, definirana u modelu upravljanja i neraskidivo povezana s politikom plaćanja dividendi koju je postavila uprava, stoga ćemo ih dalje zajedno istraživati.

Da bismo olakšali daljnje proučavanje djela, odvojeno zapisujemo oznake:

Iznos besplatnih sredstava banke - gotovina na blagajni banke ili novac na dopisniku. bankovni računi u središtima za poravnanje Središnje banke Ruske Federacije, kao i kod dopisnika. računi kod drugih banaka

Količina kupljenih vrijednosnih papira u paru

Količina plasiranih vrijednosnih papira nominalno

Prihod koji ne ovisi o opsegu imovine (provizije za namiru i novčane usluge, jamstveni poslovi, brokerske usluge itd.)

Horizont planiranja

Vlastita sredstva banke (kapital)

Omjer pouzdanosti banke

Stopa po kojoj banka troši sredstva za održavanje aparata za upravljanje, plaćanje zakupa prostora itd. ili troškovi neovisni o opsegu obveza banke u cijenama u početnom trenutku

Stopa reinvestiranja u infrastrukturu banke (interna ulaganja) u cijene u početnom trenutku

Brzina isplate dividende u cijenama u početnom trenutku

Trenutna tržišna stopa vrijednosnih papira koje je banka kupila

Tržišna vrijednost portfelja vrijednosnih papira banke

Vremenska konstanta koja karakterizira stupanj razvijenosti financijskog tržišta, uzimajući u obzir raspodjelu imovine banke po njezinim sektorima

Vremenska konstanta koja karakterizira stupanj razvijenosti tržišta vrijednosnih papira koje izdaje banka

Nominalni indeks rasta portfelja vrijednosnih papira koje je banka kupila. Za svaku kupljenu vrijednosnicu vrijednosnica se prilagođava godišnjoj stopi, uzimajući u obzir reinvestiranje, a zatim se izračunava ponderirana prosječna godišnja stopa za sve vrijednosne papire u portfelju banke. Indeks je definiran kao ln (1 + "ponderirana prosječna godišnja stopa")

Indeks efektivnog rasta portfelja vrijednosnih papira koje je banka kupila

Indeks rasta ukupnog duga na plasiranim vrijednosnim papirima. Za svaku plasiranu vrijednosnicu nominalna stopa prilagođava se godišnjoj stopi, uzimajući u obzir refinanciranje duga kroz nove plasmane vrijednosnih papira, a zatim se izračunava ponderirana prosječna godišnja stopa za sve plasirane vrijednosne papire. Indeks je definiran kao ln (1 + + "ponderirana prosječna godišnja stopa")

Prosječno vrijeme dospijeća vrijednosnih papira koje je banka kupila - prosječno vrijeme dospijeća vrijednosnih papira koje je izdala banka - indeks potrošačkih cijena

Indeks inflacije

Uobičajeno vrijeme plaćanja (primanje sredstava)

Brzina cirkulacije novca u bankarskom sustavu

Stopa trošenja novca na kupnju vrijednosnih papira trećih izdavatelja ili primanje novca od njihove prodaje

Stopa primanja novca od plasmana bankovnih vrijednosnih papira

Diskontni faktor korisnosti isplate dividende

Arrow-Prattova relativna averzija prema riziku, parametar koji se koristi za definiranje korisne funkcije isplate dividende

M * - maksimalni iznos novca koji može pripadati banci

Korisna funkcija isplata dividende, kontinuirano, monotono

Upravljanje isplatama dividendi iz banaka

Upravljanje plasmanom slobodnih bankovnih sredstava

Upravljanje prikupljanjem sredstava u banci.

1.4 Pojam rizika u bankarstvu

Rizik je potencijalna opasnost od nepovoljnog ishoda.

U tržišnim uvjetima svaki njegov sudionik prihvaća određena pravila igre i u određenoj mjeri ovisi o ponašanju partnera. Jedno od ovih pravila može se smatrati spremnošću na preuzimanje rizika i uzimanje u obzir mogućnosti njegove provedbe u svojim aktivnostima.

Rizik se obično shvaća kao vjerojatnost, odnosno prijetnju da će banka izgubiti dio svojih resursa, gubitak prihoda ili pojavu dodatnih troškova kao rezultat određenih financijskih transakcija. Shchelov O. Upravljanje operativnim rizikom u poslovnoj banci. Računovodstvo i banke, 2006. - br. 6. P. 112

U krizi je problem profesionalnog upravljanja bankarskim rizicima, operativno računovodstvo čimbenika rizika od iznimne važnosti za sudionike financijskog tržišta, a posebno za poslovne banke.

Vodeće načelo u radu komercijalnih banaka na prijelazu na tržišne odnose je želja za ostvarivanjem što veće dobiti. Što je veća očekivana profitabilnost operacije, to su veći rizici. Rizici nastaju kao rezultat odstupanja valjanih podataka od procjene trenutnog stanja i budućeg razvoja.

Suvremeno bankarsko tržište nezamislivo je bez rizika. Rizik je prisutan u bilo kojoj operaciji, samo što može biti različitih razmjera i na različite načine "ublažiti", nadoknaditi. Bilo bi krajnje naivno tražiti mogućnosti za obavljanje bankarskih operacija koje bi u potpunosti eliminirale rizik i unaprijed jamčile određeni financijski rezultat.

1.4.1 Klasifikacija bankarskih rizika

Tijekom svojih aktivnosti banke se suočavaju s nizom različitih vrsta rizika, koji se razlikuju po mjestu i vremenu nastanka, vanjskim i unutarnjim čimbenicima koji utječu na njihovu razinu, a posljedično i metodama njihove analize i metodama njihovog opisa. Lobanov A.A., Chugunov A.V. Enciklopedija upravljanja financijskim rizicima. - M., Alpina Business Books, 2005. S.89. Sve su vrste rizika međusobno povezane i utječu na aktivnosti banke.

Ovisno o sferi utjecaja ili nastanku bankarskog rizika, dijele se na vanjske i unutarnje.

Vanjski rizici uključuju rizike koji nisu povezani s aktivnostima banke ili određenog klijenta, političkim, ekonomskim i drugima. Riječ je o gubicima koji su posljedica izbijanja rata, revolucije, nacionalizacije, zabrane plaćanja u inozemstvu, konsolidacije dugova, uvođenja embarga, ukidanja uvozne dozvole, pogoršanja ekonomske krize u zemlji, prirodnih katastrofa. Interni se rizici, pak, dijele na gubitke u glavnim i pomoćnim djelatnostima banke. Prvi predstavljaju najčešću skupinu rizika: kreditni, kamatni, devizni i tržišni rizici. Potonje uključuju gubitke od formiranja depozita, rizike od novih vrsta aktivnosti, rizike od zlouporabe banaka.

Slični dokumenti

Modeliranje jednosektorskog gospodarskog sustava. Izgradnja grafičkih, statističkih i dinamičkih modela. Rasporedi otplate vanjskih ulaganja. Modeliranje dvosektorskog ekonomskog sustava. Arhitektura sustava. Specifikacija podataka o modelu.

teza, dodana 16.12.2012


Načini za poboljšanje financijskih performansi poduzeća u kontekstu inflacije. Procjena rizika poslovnih aktivnosti poduzeća u fazi donošenja upravljačkih odluka. Modeliranje rizičnih situacija u gospodarstvu. Glavni smjerovi antiinflacijske politike.

seminarski rad dodan 16.05.2016


Psihološko-pedagoški eksperiment. Infuzija situacijske anksioznosti na karakteristike pamćenja. Matematički model prikaza pun je trećeg reda. Generiranje korekcija za poboljšanje matematičkih modela metodom statističkih ispitivanja Monte Carla.

priručnik, dodan 18.01.2011


Modeliranje vrednovanja instrumenata financijskog ulaganja. Glavni modeli korišteni u oblikovanju trenutne tržišne cijene dionica i obveznica. Modeliranje racionalne strukture investicijskog portfelja. Metode procjene ulaganja.

seminarski rad, dodan 16.04.2015


Pojam kapitala i izvori nastajanja. Postupak formiranja, metode upravljanja temeljnim kapitalom. Analiza i procjena učinkovitosti korištenja temeljnog kapitala tvrtke. Modeliranje i procjena rasta vrijednosti temeljnog kapitala poduzeća.

teza, dodana 05.11.2010


Pojam pojma "inflacija", ciljevi i opća načela modeliranja inflacijskog procesa. Pojmovi i osnovni modeli inflacije u gospodarstvu. Značajke državne antiinflacijske politike. Analiza modela i koncepta inflacije u gospodarstvu.

seminarski rad, dodan 20.12.2015


Procjena ekonomske učinkovitosti sektorskih tržišta i njihov utjecaj na gospodarstvo u cjelini. Mikroekonomski pristup i ekonomsko-matematičko modeliranje kao osnova za razvijanje strategija poduzeća, marketinških tehnika i načina promocije robe.

tutorial, dodan 26.12.2011


Pregled matematičkih modela financijskih piramida. Analiza modela dinamike financijskog balona Chernavskog. Pregled modela dugoročnog socio-ekonomskog predviđanja. Procjena prioriteta jednostavnih modela. Izvođenje matematičkog modela makroekonomije.

seminarski rad dodan 27.11.2017


Vrste modela: opisni, prediktivni i normativni. Povezanost ekonomskih pojava. Model faktorskog sustava. Elementi teorije modeliranja. Metode donošenja odluka. Matrica plaćanja. Stablo odlučivanja (scenariji). Teorija igara.

sažetak dodan 12.09.2002


Tromjesečni podaci o kreditima komercijalne banke za izgradnju stanova na 4 godine. Izgradnja adaptivnog multiplikativnog Holt-Wintersovog modela uzimajući u obzir sezonski faktor. Točnost, adekvatnost i kontrola kvalitete ugrađenog modela.

Udžbenik opisuje bit nesigurnosti i rizika, klasifikaciju i čimbenike koji na njih djeluju; predstavljene su metode kvalitativne i kvantitativne procjene ekonomske i financijske situacije u uvjetima neizvjesnosti i rizika.

Data je klasifikacija uslužnih tehnologija, razmotreni su primjeri aktivnosti uslužnih organizacija u rizičnim situacijama.

Opisana je metodologija upravljanja investicijskim projektima pod rizičnim uvjetima, date su preporuke za upravljanje investicijskim portfeljem, procjenjuje se financijsko stanje i perspektive razvoja investicijskog objekta te se predlaže model za računovodstvo rizika u investicijskim projektima.

Značajna pažnja posvećuje se metodama i modelima upravljanja u uvjetima rizika i psihologiji ponašanja te procjeni donositelja odluka.

Za studente i postdiplomske studente ekonomskih sveučilišta i fakulteta, studente poslovnih škola, rizične menadžere, menadžere inovacija, investicija, kao i stručnjake za bankarske i financijske strukture, zaposlenike mirovinskih, osiguravajućih i investicijskih fondova.

Poglavlje 1. MJESTO I ULOGA EKONOMSKIH RIZIKA U DJELATNOSTI ORGANIZACIJA

1.2. MJESTO I ULOGA RIZIKA U GOSPODARSKIM DJELATNOSTIMA

1.3. SUSTAV UPRAVLJANJA RIZICIMA

Poglavlje 2 RIZICI OD USLUGA PODUZEĆA

Poglavlje 3. UTJECAJ OSNOVNIH ČIMBENIKA BILANSNE TRŽIŠTA NA UPRAVLJANJE RIZICIMA

3.2. UTJECAJ ČIMBENIKA TRŽIŠNE BILANSE NA PROMJENU RIZIKA

Poglavlje 4 UPRAVLJANJE FINANCIJSKIM RIZICIMA

4.1. FINANCIJSKI RIZICI

4.2. RIZICI OD KAMATA

4.4. PROCESI INVESTICIJE RIZIKA

4.5 KREDITNI RIZICI

4.7. RIZIK OD INFLACIJE

4.8. RAZMJENJENI RIZICI

4.9. RIZICI OD IMOVINE

Poglavlje 5 KVANTITATIVNE PROCJENE EKONOMSKOG RIZIKA POD NESIGURNOSTIMA

5.2. IGRE MATRICE

5.5. VIŠEKRITERIJALNI PROBLEMI ODABIRA UČINKOVITIH RJEŠENJA

5.7. UTVRĐIVANJE OPTIMALNOG OBIMA PROIZVODNJE ŠIVAČKOG PODUZEĆA POD NEIZVISNO

Poglavlje 6 DONOŠENJE OPTIMALNE ODLUKE U UVJETIMA EKONOMSKOG RIZIKA

6.5. IZBOR OPTIMALNOG PLANA METODOM IZGRADNJE DOGAĐAJA

6.6. USPOREDNA PROCJENA OPCIJA RJEŠENJA

6.8. DJELATNOST USLUGA PODUZEĆA U UVJETIMA RIZIKA

Poglavlje 7 UPRAVLJANJE - INVESTICIJE: RIZICNI PROJEKTI

7.1. INVESTICIJSKI PROJEKTI POD NEISIGURNOSTIMA OPASNOSTI

7.3. INVESTICIJE U PORTFOLIO S vrijednosnim papirima

7.4. ANALIZA EKONOMSKE UČINKOVITOSTI INVESTICIJSKOG PROJEKTA

7.5. RAČUNOVODSTVO RIZIKA U INVESTICIJI ~ PROJEKTI

Poglavlje 8 TURIZAM UPRAVLJANJA RIZICIMA

8.2. PSIHOLOGIJA UTJECAJA TURIZMA NA SUDIONIKE I OKOLIŠ

8.3. RIZICI POVEZANI S TURISTIČKIM DJELATNOSTIMA

Poglavlje 9 UPRAVLJANJE RIZICIMA U HOTELIMA I RESTORANIMA

9.4. RIZICI I UPRAVLJANJE INDUSTRIJOM GOSTITELJSTVA

Ime: Teorija rizika i modeliranje rizičnih situacija.

Udžbenik opisuje bit nesigurnosti i rizika, klasifikaciju i čimbenike koji na njih djeluju; predstavljene su metode kvalitativne i kvantitativne procjene ekonomske i financijske situacije u uvjetima neizvjesnosti i rizika.

Data je klasifikacija uslužnih tehnologija, razmotreni su primjeri aktivnosti uslužnih organizacija u rizičnim situacijama.

Opisana je metodologija upravljanja investicijskim projektima pod rizičnim uvjetima, date su preporuke za upravljanje investicijskim portfeljem, procjenjuje se financijsko stanje i perspektive razvoja investicijskog objekta te se predlaže model za računovodstvo rizika u investicijskim projektima.

Značajna pažnja posvećuje se metodama i modelima upravljanja u uvjetima rizika i psihologiji ponašanja te procjeni donositelja odluka.

Za studente i postdiplomske studente ekonomskih sveučilišta i fakulteta, studente poslovnih škola, rizične menadžere, menadžere inovacija, investicija, kao i stručnjake za bankarske i financijske strukture, zaposlenike mirovinskih, osiguravajućih i investicijskih fondova.

Sadržaj
Predgovor
Poglavlje 1 MJESTO I ULOGA EKONOMSKIH RIZIKA U UPRAVLJANJU DJELATNOSTIMA ORGANIZACIJA
1.1. Organizacije, vrste poduzeća, njihove karakteristike i ciljevi
1.2. Mjesto i uloga rizika u gospodarskoj djelatnosti
1.2.1. Definicija i suština rizika
1.2.2. Upravljanje rizicima
1.2.3. Klasifikacija rizika
1.2.4. Sustav neizvjesnosti
1.3. Sustav upravljanja rizikom
1.3.1. Aktivnosti upravljanja
1.3.2. Upravljanje rizicima
1.3.3. Proces upravljanja rizikom
1.3.4. Matematičke metode za procjenu ekonomskih rizika
2. Poglavlje. RIZICI OD USLUGA PODUZEĆA
2.1. Servisna tehnologija
2.2. Klasifikacija rizika uslužnih poduzeća
2.3. Dinamička analiza stanja na tržištu usluga
2.4. Model upravljanja rizikom za organizacije uslužnog sektora
3. poglavlje. UTJECAJ KLJUČNIH ČIMBENIKA BILANSNOG TRŽIŠTA NA UPRAVLJANJE RIZICIMA
3.1. Čimbenici koji ograničavaju rizik
3.2. Utjecaj čimbenika tržišne ravnoteže na promjenu rizika
3.2.1. Povezanost tržišne ravnoteže i komercijalnog rizika
3.2.2. Utjecaj čimbenika tržišne ravnoteže na promjenu komercijalnog rizika
3.2.3. Modeliranje procesa postizanja ravnoteže
3.2.4. Utjecaj promjene potražnje na razinu komercijalnog rizika
3.2.5. Utjecaj promjena u ponudi na stupanj komercijalnog rizika
3.2.6. Izgradnja ovisnosti o potražnji i potražnji
3.3. Utjecaj vremenskog faktora na stupanj rizika
3.4. Utjecaj čimbenika elastičnosti ponude i potražnje na razinu rizika
3.5. Utjecaj poreznog faktora na tržišnu ravnotežu na razinu rizika
4. poglavlje. UPRAVLJANJE FINANCIJSKIM RIZICIMA
4.1. Financijski rizici
4.1.1. Klasifikacija financijskih rizika
4.1.2. Odnos financijske i operativne poluge prema agregatnom riziku
4.1.3. Rizici razvoja
4.2. Rizici od kamatnih stopa
4.2.1. Vrste rizika kamatnih stopa
4.2.2. Kamatne transakcije
4.2.3. Prosječni postoci
4.2.4. Promjenjiva kamatna stopa
4.2.5. Rizici od kamatnih stopa
4.2.6. Kamatni rizik obveznica
4.3. Rizik od gubitaka zbog promjena u tijeku plaćanja
4.3.1. Ekvivalentne struje
4.3.2. Tokovi plaćanja
4.4. Rizicni investicijski procesi
4.4.1. Investicijski rizici
4.4.2. Stope povrata rizične imovine
4.4.3. Neto sadašnja vrijednost
4.4.4. Renta i otkupni fond
4.4.5. Procjena ulaganja
4.4.6. Rizična ulaganja
4.4.7. Popust u vremenu
4.5. Kreditni rizici
4.5.1. Čimbenici koji pridonose nastanku kreditnih rizika
4.5.2. Analiza kreditnog rizika
4.5.3. Tehnike ublažavanja kreditnog rizika
4.5.4. Isplate zajma
4.5.5. Obračun i plaćanje kamata na potrošački zajam
4.5.6. Kreditne garancije
4.6. Rizik likvidnosti
4.7. Rizik inflacije
4.7.1. Povezanost kamatnih stopa i inflacije
4.7.2. Inflatorna premija
4.7.3. Utjecaj inflacije na različite procese
4.7.4. Mjere za smanjenje inflacije
4.8. Valutni rizici
4.8.1. Konverzija valuta i obračun kamata
4.8.2. Tečajevi u vremenu
4.8.3. Smanjivanje valutnih rizika
4.9. Rizici imovine
4.9.1. Tečajni rizici
4.9.2. Učinak rizika od neplaćanja i oporezivanja vrijednosti imovine
4.10. Vjerojatnosna procjena stupnja financijskog rizika
5. poglavlje. KVANTITATIVNE PROCJENE EKONOMSKOG RIZIKA POD NESIGURNOŠĆU
5.1. Metode donošenja učinkovitih odluka u neizvjesnosti
5.2. Matrične igre
5.2.1. Koncept igranja s prirodom
5.2.2. Predmet teorije igara. Osnovni koncepti
5.3. Kriteriji izvedbe u punoj neizvjesnosti
5.3.1. Kriterij zajamčenog rezultata
5.3.2. Kriterij optimizma
5.3.3. Kriterij pesimizma
5.3.4. Savageov kriterij minimalnog rizika
5.3.5. Hurwitzov kriterij za generalizirani maksimin (pesimizam - optimizam)
5.4. Usporedna procjena mogućnosti rješenja ovisno o kriterijima izvedbe
5.5. Višekriterijski problemi odabira učinkovitih rješenja
5.5.1. Zadaci s više kriterija
5.5.2. Paretova optimalnost
5.5.3. Izbor rješenja uz prisustvo višekriterijskih alternativa
5.6. Model donošenja odluka u djelomičnoj neizvjesnosti
5.7. Određivanje optimalnog volumena proizvodnje odjeće u uvjetima nesigurnosti
5.7.1. Gornje i donje cijene igara
5.7.2. Svođenje matrične igre na problem linearnog programiranja
5.7.3. Izbor optimalnog asortimana proizvoda
5.8. Rizici povezani s radom šivaćeg poduzeća
6. poglavlje. DONOŠENJE OPTIMALNIH ODLUKA U UVJETIMA GOSPODARSKOG RIZIKA
6.1. Vjerojatnosna izjava preferiranih odluka
6.2. Procjena stupnja rizika u uvjetima sigurnosti
6.3. Izbor optimalnog broja poslova u frizerskom salonu, uzimajući u obzir rizik usluge
6.4. Statističke metode donošenja odluka u riziku
6.5. Odabir optimalnog plana izradom stabala događaja
6.5.1. Stablo odlučivanja
6.5.2. Optimizacija strategije izlaska na tržište
6.5.3. Povećavanje povrata zaliha
6.5.4. Izbor optimalnog projekta za rekonstrukciju tvornice kemijskog čišćenja
6.6. Usporedna procjena mogućnosti rješenja
6.6.1. Odabir optimalnog rješenja pomoću statističkih procjena
6.6.2. Normalna distribucija
6.6.3. Krivulja rizika
6.6.4. Odabir optimalnog rješenja pomoću intervala povjerenja
6.6.5. Model predviđanja troškova proizvodnje
6.7. Pojava rizika u postavljanju misije ciljeva poduzeća
6.8. Djelatnost uslužnih poduzeća u uvjetima rizika
6.8.1. Tvrtka za doradu i dizajn tvrtka za pečenje pekarskih proizvoda i njihovu naknadnu prodaju
6.8.3. Kozmetički salon
7. poglavlje. UPRAVLJANJE INVESTICIJSKIM PROJEKTIMA U UVJETIMA RIZIKA
7.1. Investicijski projekti u uvjetima neizvjesnosti i rizika
7.1.1. Osnovni koncepti investicijskih projekata
7.1.2. Analiza i ocjena investicijskih projekata
7.1.3. Rizici investicijskog projekta
7.2. Optimalan izbor opsega ulaganja, pružajući maksimalan porast proizvodnje
7.3. Ulaganje u portfelj vrijednosnih papira
7.3.1. Proces upravljanja investicijama
7.3.2. Raznolik portfelj
7.3.3. Rizici povezani s ulaganjem u portfelj vrijednosnih papira
7.3.4. Praktične preporuke za formiranje investicijskog portfelja
7.4. Analiza ekonomske učinkovitosti investicijskog projekta
7.4.1. Analiza povezanih čimbenika rizika
7.4.2. Preliminarna procjena i odabir poduzeća
7.4.3. Procjena financijskog stanja poduzeća kao investicijskog objekta
7.4.4. Primjeri analiza korištenjem financijskih omjera
7.4.5. Procjena razvojnih izgleda organizacije
7.4.6. Usporedna financijska analiza investicijskih projekata
7.4.7. Analiza metoda anketiranja na licu mjesta
7.5. Obračun rizika u investicijskim projektima
7.5.1. Model procjene projektnog rizika
7.5.2. Uzimajući u obzir rizik pri ulaganju
7.5.3. Praktični zaključci za upravljanje rizičnim investicijskim projektima
8. poglavlje. TURIZAM ZA UPRAVLJANJE RIZICIMA
8.1. Čimbenici koji utječu na dinamiku razvoja turizma
8.1.1. Razvoj turizma u Rusiji
8.1.2. Vrste i oblici turizma
8.1.3. Značajke turizma kao čimbenici razvojne nesigurnosti
8.2. Psihologija utjecaja turizma na sudionike i druge
8.2.1. Motivacija putovanja
8.2.2. Učinak turizma
8.3. Rizici povezani s turizmom
8.3.1. Čimbenici koji utječu na turizam i turističko gospodarstvo
8.3.2. Klasifikacija turističkih rizika
8.4. Ekonomski utjecaj turizma
8.5. Donošenje upravljačke odluke
8.6. Analiza aktivnosti organizacije za pružanje turističkih usluga u uvjetima rizika
Poglavlje 9. UPRAVLJANJE RIZICIMA U HOTELIMA I RESTORANIMA
9.1. Razvoj hotelskog poslovanja
9.2. Čimbenici razvoja ugostiteljskog posla
9.3. Značajke i specifičnosti ugostiteljstva
9.4. Rizici i upravljanje ugostiteljstvom
9.4.1. Utvrđivanje rizika
9.4.2. Rizici investicijskog projekta
9.4.3. Smanjenje rizika ugostiteljske industrije
9.5. Upravljačka rješenja u ugostiteljstvu
10. poglavlje. KLJUČNE METODE I NAČINI SMANJENJA EKONOMSKIH RIZIKA
10.1. Opća načela upravljanja rizicima
10.1.1. Dijagram procesa upravljanja rizikom
10.1.2. Primjeri rizika
10.1.3. Izbor tehnika upravljanja rizikom
10.2. Diversifikacija
10.3. Osiguranje od rizika
10.3.1. Bit osiguranja
10.3.2. Glavne karakteristike ugovora o osiguranju
10.3.3. Izračun transakcija osiguranja
10.3.4. Ugovor o osiguranju
10.3.5. Prednosti i nedostaci osiguranja
10.4. Zaštita
10.4.1. Strategije upravljanja rizikom
10.4.2. Osnovni koncepti
10.4.3. Terminski i terminski ugovori
10.4.4. Zaštita deviznog tečaja
10.4.5. Ključni aspekti rizika
10.4.6. Zaštita tečaja pomoću zamjene
10.4.7. Opcije
10.4.8. Osiguranje ili zaštita
10.4.9. Sinkronizacija novčanih tokova
10.4.10. Model živice
10.4.11. Mjerenje učinkovitosti žive ograde
10.4.12. Minimiziranje troškova zaštite
10.4.13. Korelirana transakcija zaštite
10.5. Ograničavajući
10.6. Rezervacija sredstava (samoosiguranje)
10.7. Dobro upravljanje rizikom
10.8. Kupnja dodatnih informacija
10.9. Procjena učinkovitosti metoda upravljanja rizikom
10.9.1. Financiranje rizika
10.9.2. Procjena učinkovitosti upravljanja rizikom
11. poglavlje. PSIHOLOGIJA PONAŠANJA I OCJENA OSOBE KOJA ODLUČUJE
11.1. Osobni čimbenici koji utječu na stupanj rizika pri donošenju upravljačkih odluka
11.1.1. Psihološki problemi ponašanja ekonomske osobnosti
11.1.2. Upravne radnje poduzetnika u uslužnom sektoru
11.1.3. Stav osobnosti prema riziku
11.1.4. Intuicija i rizik
11.2. Očekivana teorija korisnosti
11.2.1. Grafikoni korisnih funkcija
11.2.2. Očekivana teorija korisnosti
11.2.3. Uzimajući u obzir stav donositelja odluke prema riziku
11.2.4. Grupno donošenje odluka
11.3. Teorija racionalnog ponašanja
11.3.1. Teorija perspektive
11.3.2. Racionalni pristup donošenju odluka
11.3.3. Asimetrija odluke
11.3.4. Nepromjenjivost ponašanja
11.3.5. Uloga informacija u donošenju odluka
11.4. Konfliktne situacije
11.5. Uloga menadžera u donošenju rizičnih odluka
11.5.1. Donošenje odluka suočene s rizikom
11.5.2. Zahtjevi za donositelja odluka
11.5.3. Načela za procjenu učinkovitosti odluka koje donose donositelji odluka
Pregledajte pitanja

Besplatno preuzmite e-knjigu u prikladnom formatu, gledajte i čitajte:
Preuzmite knjigu Teorija rizika i modeliranje rizičnih situacija - Shapkin A.S., Shapkin V.A. - fileskachat.com, brzo i besplatno preuzimanje.

Preuzmite pdf
Ispod ovu knjigu možete kupiti po najpovoljnijoj cijeni s dostavom po cijeloj Rusiji.

Opis:Udžbenik "Teorija rizika i modeliranje rizičnih situacija" napisan je u skladu sa zahtjevima Državnih obrazovnih standarda 2. generacije Ministarstva obrazovanja Ruske Federacije. Odgovara programima disciplina "Teorija rizika i modeliranje rizičnih situacija" i "Matematičke metode financijske analize". 061800 "Matematičke metode u ekonomiji", program discipline "Teorija odlučivanja i upravljanje rizicima u financijskoj i poreznoj sferi" specijal. 351200 "Porezi i porezi", specijalistički program "Menadžment". 061100 "Menadžment", kao i niz ekonomskih specijalnosti koje sadrže disciplinu "Menadžment", jer je "Upravljanje rizicima" dio ove discipline.
Udžbenik "Teorija rizika i modeliranje rizičnih situacija" sadrži jedanaest poglavlja.
U prvom poglavlju "Mjesto i uloga ekonomskih rizika u upravljanju aktivnostima organizacija" dana je definicija organizacije, razmotrene su vrste organizacija, njihove karakteristike i ciljevi. Utvrđuje se mjesto i uloga rizika u gospodarskoj djelatnosti, daju se definicije i suština rizika. Dana je klasifikacija nesigurnosti i rizika, otkriven je sustav upravljanja rizicima, dati osnovni koncepti upravljanja rizicima. Razmatrane su glavne matematičke metode za procjenu ekonomskih rizika i date su njihove karakteristike.
Drugo poglavlje "Rizici uslužnih poduzeća" posvećeno je uslužnim tehnologijama i njihovim razlikama od industrijskih tehnologija. Dana je klasifikacija rizika poduzeća u uslužnom sektoru i dana je dinamička analiza stanja na tržištu usluga. Predložen je model upravljanja rizicima organizacija uslužnog sektora.
Treće poglavlje "Utjecaj glavnih čimbenika tržišne ravnoteže na upravljanje rizicima" posvećeno je proučavanju utjecaja na promjenu stupnja ekonomskog rizika takvih čimbenika koji karakteriziraju neizvjesnost tržišnog gospodarstva kao što su: ograničavanje rizika, neizvjesnost ponude i potražnje, računovodstvo vremena, elastičnost, oporezivanje itd.
U četvrtom poglavlju "Upravljanje financijskim rizikom" stvorene su teorijske osnove upravljanja financijskim rizicima temeljene na metodama financijske i aktuarske matematike. Prikazana je klasifikacija financijskih rizika, istaknuti su glavni parametri svojstveni razmatranim financijskim rizicima, a analitičkim ovisnostima za njihovu procjenu dane su predložene matematičke metode. To omogućuje komparativnu kvantitativnu analizu rizika i na temelju nje odabire one najučinkovitije metode upravljanja rizicima.
U petom poglavlju, "Kvantitativne procjene ekonomskog rizika u uvjetima nesigurnosti", razmatraju se metode donošenja učinkovitih odluka u uvjetima nesigurnosti, koristeći različite kriterije uspješnosti. Proučavaju se višekriterijski problemi odabira učinkovitih rješenja. Razmatra se šivaće poduzeće za koje se u uvjetima nesigurnosti odabire optimalni opseg proizvodnje i istražuje funkcioniranje poduzeća u rizičnoj situaciji.
Šesto poglavlje "Donošenje optimalne odluke pod rizikom" posvećeno je predstavljanju vjerojatnih i statističkih metoda za donošenje učinkovitih odluka i odabir optimalne odluke pomoću intervala povjerenja. Razmatra se problem izbora optimalnog broja poslova u frizerskom salonu, uzimajući u obzir rizik usluge. Metodom stabla odlučivanja razmatraju se problemi optimizacije strategije ulaska na tržište, maksimiziranja dobiti od dionica i izbora optimalnog projekta rekonstrukcije tvornice kemijskog čišćenja. Dotaknut je materijal o pojavi rizika u postavljanju misije i ciljeva tvrtke. Istražuju se djelatnosti tvrtke za uređenje i dizajn prostora, poduzeća za pečenje pekarskih proizvoda i njihovu naknadnu prodaju te rizični salon ljepote.
U sedmom poglavlju "Upravljanje investicijskim projektima u uvjetima rizika" dati su osnovni pojmovi investicijskih projekata, njihova analiza i procjena te investicijski rizici. Proučavamo ulaganja u portfelj vrijednosnih papira čija je svrha formiranje učinkovitog portfelja, koji se sastoji od kombinacije bezrizične i rizične imovine. Dane su metode analize ekonomske učinkovitosti investicijskog projekta i usporedna financijska analiza investicijskih projekata. Razmatrana je metoda računovodstva projektnih rizika i dane su praktične preporuke za njihovo upravljanje.
Osmo poglavlje "Upravljanje rizicima u turizmu" posvećeno je vrstama i oblicima, dinamici razvoja turizma u Rusiji. Razmatrani su čimbenici neizvjesnosti u razvoju turizma i rizici povezani s turizmom, kao i njihova klasifikacija. Istražuju se ekonomski utjecaj turizma i specifičnosti donošenja upravljačkih odluka. Daje se analiza aktivnosti organizacije za pružanje turističkih usluga u uvjetima rizika.
Deveto poglavlje "Upravljanje rizicima hotela i restorana" ispituje čimbenike razvoja, značajke i specifičnosti ugostiteljstva, rizike svojstvene ugostiteljstvu i njihovo upravljanje. Daju se preporuke za smanjenje i upravljanje rizicima u ugostiteljstvu.
U desetom poglavlju, "Glavne metode i načini smanjenja ekonomskih" rizika, temeljeni na matematičkom modeliranju, istražuju se ekonomski alati za smanjenje rizika: diverzifikacija, osiguranje, hedžing koristeći terminske i terminske ugovore, svopove i opcije, itd., A također rezimira metode za poboljšanje upravljanja rizicima usmjerenim na kako bi smanjili njihovu razinu i povećali profitabilnost. Daje se procjena učinkovitosti metoda upravljanja rizikom.
Jedanaesto poglavlje "Psihologija ponašanja i procjena donositelja odluka" posvećeno je proučavanju i sistematizaciji utjecaja psiholoških čimbenika na probleme ponašanja tržišnih sudionika te formiranju paketa preporuka za upravljanje rizicima i izboru učinkovitih rješenja. Razmatraju se sukobljene situacije i uloga vođe u donošenju rizičnih odluka.
Na kraju udžbenika "Teorija rizika i modeliranje rizičnih situacija" za svako poglavlje nalaze se pitanja za ponavljanje i samokontrolu.
Sadržaj udžbenika

MJESTO I ULOGA EKONOMSKIH RIZIKA U UPRAVLJANJU DJELATNOSTIMA ORGANIZACIJA
1.1. Organizacije, vrste poduzeća, njihove karakteristike i ciljevi
1.2. Mjesto i uloga rizika u gospodarskoj djelatnosti

• 1.2.1. Definicija i suština rizika
• 1.2.2. Upravljanje rizicima
• 1.2.3. Klasifikacija rizika
• 1.2.4. Sustav neizvjesnosti

• 1.3.1. Aktivnosti upravljanja
• 1.3.2. Upravljanje rizicima
• 1.3.3. Proces upravljanja rizikom
• 1.3.4. Matematičke metode za procjenu ekonomskih rizika

• 3.2.1. Povezanost tržišne ravnoteže i komercijalnog rizika
• 3.2.2. Utjecaj čimbenika tržišne ravnoteže na promjenu komercijalnog rizika
• 3.2.3. Modeliranje procesa postizanja ravnoteže
• 3.2.4. Utjecaj promjene potražnje na razinu komercijalnog rizika
• 3.2.5. Utjecaj promjena u ponudi na stupanj komercijalnog rizika
• 3.2.6. Izgradnja ovisnosti o potražnji i potražnji

• 4.1.1. Klasifikacija financijskih rizika
• 4.1.2. Odnos financijske i operativne poluge prema agregatnom riziku
• 4.1.3. Rizici razvoja

• 4.2.1. Vrste rizika kamatnih stopa
• 4.2.2. Kamatne transakcije
• 4.2.3. Prosječni postoci
• 4.2.4. Promjenjiva kamatna stopa
• 4.2.5. Rizici od kamatnih stopa
• 4.2.6. Kamatni rizik obveznica

• 4.3.1. Ekvivalentne struje
• 4.3.2. Tokovi plaćanja

• 4.4.1. Investicijski rizici
• 4.4.2. Stope povrata rizične imovine
• 4.4.3. Neto sadašnja vrijednost
• 4.4.4. Renta i otkupni fond
• 4.4.5. Procjena ulaganja
• 4.4.6. Rizična ulaganja
• 4.4.7. Popust u vremenu

• 4.5.1. Čimbenici koji pridonose nastanku kreditnih rizika
• 4.5.2. Analiza kreditnog rizika
• 4.5.3. Tehnike ublažavanja kreditnog rizika
• 4.5.4. Isplate zajma
• 4.5.5. Obračun i plaćanje kamata na potrošački zajam
• 4.5.6. Kreditne garancije

• 4.7.1. Povezanost kamatnih stopa i inflacije
• 4.7.2. Inflatorna premija
• 4.7.3. Utjecaj inflacije na razne procese za smanjenje inflacije

• 4.8.1. Konverzija valuta i obračun kamata
• 4.8.2. Tečajevi u vremenu
• 4.8.3. Smanjivanje valutnih rizika

• 4.9.1. Tečajni rizici
• 4.9.2. Učinak rizika neplaćanja i oporezivanja
• 4.9.3. Maksimiziranje vrijednosti imovine

• 5.2.1. Koncept igranja s prirodom
• 5.2.2. Predmet teorije igara. Osnovni koncepti

• 5.3.1. Kriterij zajamčenog rezultata
• 5.3.2. Kriterij optimizma
• 5.3.3. Kriterij pesimizma
• 5.3.4. Savageov kriterij minimalnog rizika
• 5.3.5. Hurwitzov kriterij za generalizirani maksimin (pesimizam - optimizam)

• 5.5.1. Zadaci s više kriterija
• 5 5 2. Paretova optimalnost
• 5.5.3. Izbor rješenja uz prisustvo višekriterijskih alternativa

• 5.7.1. Gornje i donje cijene igara
• 5.7.2. Svođenje matrične igre na problem linearnog programiranja
• 5.7.3. Izbor optimalnog asortimana proizvoda

• 6.5.1. Stablo odlučivanja
• 6.5.2. Optimizacija strategije izlaska na tržište
• 6.5.3. Povećavanje povrata zaliha
• 6.5.4. Izbor optimalnog projekta za rekonstrukciju tvornice kemijskog čišćenja

• 6.6.1. Odabir optimalnog rješenja pomoću statističkih procjena
• 6.6.2. Normalna distribucija
• 6.6.3. Krivulja rizika
• 6.6.4. Odabir optimalnog rješenja pomoću intervala povjerenja
• 6.6.5. Model predviđanja troškova proizvodnje

• 6.8.1. Tvrtka za unutarnje uređenje i dizajn
• 6.8.2. Poduzeće za pečenje pekarskih proizvoda i njihovu naknadnu prodaju
• 6.8.3. Kozmetički salon

• 7.1.1. Osnovni koncepti investicijskih projekata
• 7.1.2. Analiza i ocjena investicijskih projekata
• 7.1.3. Rizici investicijskog projekta

• 7.3.1. Proces upravljanja investicijama
• 7.3.2. Raznolik portfelj
• 7.3.3. Rizici povezani s ulaganjem u portfelj vrijednosnih papira
• 7.3.4. Praktične preporuke za formiranje investicijskog portfelja

• 7.4.1. Analiza povezanih čimbenika rizika
• 7.4.2. Preliminarna procjena i odabir poduzeća
• 7.4.3. Procjena financijskog stanja poduzeća kao investicijskog objekta
• 7.4.4. Primjeri analiza korištenjem financijskih omjera
• 7.4.5. Procjena razvojnih izgleda organizacije
• 7.4.6. Usporedna financijska analiza investicijskih projekata
• 7.4.7. Analiza metoda anketiranja na licu mjesta

• 7.5.1. Model procjene projektnog rizika
• 7.5.2. Uzimajući u obzir rizik pri ulaganju
• 7.5.3. Praktični zaključci za upravljanje rizičnim investicijskim projektima

• 8.1.1. Razvoj turizma u Rusiji
• 8.1.2. Vrste i oblici turizma
• 8.1.3. Značajke turizma kao čimbenici razvojne nesigurnosti

• 8.2.1. Motivacija putovanja
• 8.2.2. Učinak turizma

• 8.3.1. Čimbenici koji utječu na turizam i turističko gospodarstvo
• 8.3.2. Klasifikacija turističkih rizika

• 9.4.1. Utvrđivanje rizika
• 9.4.2. Rizici investicijskog projekta
• 9.4.3. Smanjenje rizika ugostiteljske industrije

• 10.1.1. Dijagram procesa upravljanja rizikom
• 10.1.2. Primjeri rizika
• 10.1.3. Izbor tehnika upravljanja rizikom

• 10.3.1. Bit osiguranja
• 10.3.2. Glavne karakteristike ugovora o osiguranju
• 10.3.3. Izračun transakcija osiguranja
• 10.3.4. Ugovor o osiguranju
• 10.3.5. Prednosti i nedostaci osiguranja

• 10.4.1. Strategije upravljanja rizikom
• 10.4.2. Osnovni koncepti
• 10.4.3. Terminski i terminski ugovori
• 10.4.4. Zaštita deviznog tečaja
• 10.4.5. Ključni aspekti rizika
• 10.4.6. Zaštita tečaja pomoću zamjene
• 10.4.7. Opcije
• 10.4.8. Osiguranje ili zaštita
• 10.4.9. Sinkronizacija novčanih tokova
• 10.4.10. Model živice
• 10.4.11. Mjerenje učinkovitosti žive ograde
• 10.4.12. Minimiziranje troškova zaštite
• 10.4.13. Korelirana transakcija zaštite

• 10.9.1. Financiranje rizika
• 10.9.2. Procjena učinkovitosti upravljanja rizikom

• 11.1.1. Psihološki problemi ponašanja ekonomske osobnosti
• 11.1.2. Upravne radnje poduzetnika u uslužnom sektoru
• 11.1.3. Stav osobnosti prema riziku
• 11.1.4. Intuicija i rizik

• 11.2.1. Grafikoni korisnih funkcija
• 11.2.2. Očekivana teorija korisnosti
• 11.2.3. Uzimajući u obzir stav donositelja odluke prema riziku
• 11.2.4. Grupno donošenje odluka

• 11.3.1. Teorija perspektive
• 11.3.2. Racionalni pristup donošenju odluka
• 11.3.3. Asimetrija odluke
• 11.3.4. Nepromjenjivost ponašanja
• 11.3.5. Uloga informacija u donošenju odluka

• 11.5.1. Donošenje odluka suočene s rizikom
• 11.5.2. Zahtjevi za donositelja odluka
• 11.5.3. Načela za procjenu učinkovitosti odluka koje donose donositelji odluka