Тема 4: Фінансові операції в умовах часткової невизначеності
План
Сутність поняття часткової невизначеності і особливості дослідження в її умовах. Принципи ситуаційного моделювання.
Базова методика Монте-Карло.
Застосування методики Монте-Карло для прогнозування стану підприємства.
Сутність поняття часткової невизначеності і особливості дослідження в її умовах. Принципи ситуаційного моделювання.
При побудові системи оцінки ризику необхідно в першу чергу враховувати обставини, пов'язані з отриманням необхідної інформації для прийняття відповідних рішень.
В залежності від повноти інформації, наявної у суб'єкта підприємництва, методи оцінки ризику можна умовно об'єднати в три групи з урахуванням таких умов:
визначеності, коли інформація про ризикової ситуації досить повна, наприклад у вигляді бухгалтерського балансу, звіту про прибутки і збитки і т.д.;
часткової невизначеності, коли інформація про ризикової ситуації існує у вигляді частот появи ризикових подій;
повної невизначеності, коли інформація про ризикові ситуації повністю відсутня, але є можливість залучення фахівців і експертів для часткового зняття невизначеності.
Часткова невизначеність (це такий вид невизначеності, який характеризується тим, що ймовірність настання події, і ступінь її прогнозованості знаходиться в межах від 0 до 1).
В умовах часткової невизначеності ризик розглядається як імовірнісна категорія, тому в цих випадках доцільно використовувати імовірнісні і статистичні методи оцінки ризику. При використанні даних методів розраховуються імовірнісні та статистичні показники оцінки ризику.
Імовірнісні показники є мірою можливості настання ризикової події і її наслідків. Розрахунок даних показників, як правило, здійснюється на основі частоти ризикової події, що вимагає певного обсягу вихідної інформації. Наслідки ризикових подій відображаються у вигляді точечної чи інтервальної оцінок. Важливо відзначити, що імовірнісні показники можуть входити в конструкцію відносних показників для обліку природи підприємницького середовища або, навпаки, включати в свій склад відносні показники для оцінки ймовірності певних результатів господарської діяльності.
Статистичні показники - міра середніх очікуваних значень результатів діяльності і можливих їх відхилень. Ця група показників є, як правило, параметрами відповідних законів розподілу випадкових результатів діяльності і внаслідок цього менш інформативні, але і вимагають меншого обсягу вихідної інформації для оцінки наслідків ризикових подій.
Ситуаційне моделювання базується на модельній теорії мислення, в рамках якої можна описати основні механізми регулювання процесів прийняття рішень. В основі модельної теорії мислення є формування у свідомості та підсвідомості людини інформаційної моделі об'єкта чи зовнішнього світу. Цілеспрямована поведінка людини ґрунтується на формуванні цільової ситуації та мисленого перетворення фактичної ситуації в цільову. Основою побудови ситуаційної моделі є описання об'єкта у вигляді сукупності елементів, що пов'язані між собою певними відношеннями, які відбивають семантику предметної галузі. Модель об'єкта має багаторівневу структуру і являє собою інформаційний контекст, на тлі якого здійснюються процеси управління.
Ситуаційне моделювання використовують щоб знизити ризик перспективної діяльності. Найчастіше ситуаційне моделювання застосовують при аналізі інвестиційних проектів та для визначення майбутнього фінансового стану чи бюджету підприємства.
Під ситуаційною (імітаційною) моделлю прийнято розуміти обчислювальну процедуру, що формалізовано описує досліджуваний об'єкт і імітує його поводження. Імітаційне моделювання відображає елементарні явища, що складають досліджуваний процес, зі збереженням логічної структури, послідовності протікання в часі, характеру і складу інформації про стан процесу. Імітаційна модель фінансово-економічної структури і розвитку підприємства є логіко-математичною. При її складанні можуть бути враховані всі істотні елементи розглянутої економічної ситуації і застосовані ті або інші відомі математичні методи аналізу. Крім того, імітаційні методи дозволяють моделювати з використанням обчислювальної техніки систему, зв'язану з великим числом взаємодіючих підсистем і об'єктів.