|
от качества созданной прогнозной модели. Метод Монте-Карло наиболее полно характеризует всю гамму неопределенностей, с которой может столкнуться промышленное предприятие и через задаваемые изначально ограничения позволяет учитывать всю доступную аналитику информацию. Однако практическая реализация данного метода возможна только с применение компьютерных программ, позволяющих описывать прогнозные модели и рассчитывать большое число случайных сценариев. Анализ ряда подходов к количественной оценке рисков приводит к выводу о слабой их эффективности в условиях переходной экономики, так как большинство из них предназначаются для ситуации относительно стабильной экономики. Практически все подходы абстрагируются от анализа нерыночных рисков, от таких единичных событий, как революция, кризисы и стихийные бедствия, которые приносят неожиданные изменения в экономической политике государства, катастрофические последствия для предприятий и т.д. Методы, сводящие риски к одному показателю не позволяют адекватно учитывать их, так как игнорируют существующие внутренние взаимосвязи, а также учитывают только негативные отклонения. Преимущество же данных методов, на наш взгляд, состоит в относительной простого насыщения моделей необходимой информацией, а значит, в повышении достоверности выводов, сделанных на основе анализа рисков. Получение простейшей информации в переходных условиях сопряжено с риском приобретения недостаточности достоверности данных. Даже самые точные методы, максимально приближенные к реальности или адекватно моделирующие конкретную ситуацию, могут предопределить ошибочные выводы, если они базируются на недостоверной или устаревшей информации. К сожалению, использование метода имитаций с составлением программного пакета является очень индивидуализированным и при этом очень затратным. Поэтому, его применение целесообразно для анализа широкомасштабных проектов. 55 |
60 зует всю гамму неопределенностей, с которой может столкнуться промышленное предприятие и через задаваемые изначально ограничения позволяет учитывать всю доступную аналитику информацию. Однако практическая реализация данного метода возможна только с применение компьютерных программ, позволяющих описывать прогнозные модели и рассчитывать большое число случайных сценариев. Одним из программных продуктов, реализующих метод Монте-Карло, является пакет «Risk Master», разработанный в Гарвардском университете, который позволяет учитывать воздействие неопределенности, связанной с ключевыми проектными переменными, на результат капиталовложений и получать количественную оценку дисперсии отдачи проекта. В процессе работы этой программы математическая модель проекта подвергается повторяющимся имитациям, в ходе каждой из которых ключевые рисковые переменные выбираются случайным образом в соответствии с заранее заданными распределениями вероятностей и условиями корреляции. Затем проводится статистический анализ результатов всех имитаций для получения распределения вероятностей результирующего показателя. В этом программном пакете используются нормальное, равномерное, треугольное распределение вероятностей, регулирующих частоту появления каждого значения переменной из области определения, а для сложных случаев гистограмму. Выбор распределения вероятностей для конкретной переменной производится на основе статистических данных или оценок экспертов. К достоинствам пакета также относится возможность отражения множественных корреляционных связей. Программные возможности пакета позволяют вычислить коэффициент вариации, среднее для отрицательных значений результирующей переменной, а также функцию вероятности и плотность распределения показателя отдачи проекта в графической форме. Возможно и совмещение изображений плотностей и функций распределения различных показателей отдачи на одном графике. 61 Анализ ряда подходов к количественной оценке рисков приводит к выводу о слабой их эффективности в условиях переходной экономики, так как большинство из них предназначаются для ситуации относительно стабильной экономики. Практически все подходы абстрагируются от анализа нерыночных рисков, от таких единичных событий, как революция, кризисы и стихийные бедствия, которые приносят неожиданные изменения в экономической политике государства, катастрофические последствия для предприятий и т.д. Методы, сводящие риски к одному показателю не позволяют адекватно учитывать их, так как игнорируют существующие внутренние взаимосвязи, а также учитывают только негативные отклонения. Преимущество же данных методов, на наш взгляд, состоит в относительной простоте насыщения моделей необходимой информацией, а значит, в повышении достоверности выводов, сделанных на основе анализа рисков. Получение простейшей информации в переходных условиях сопряжено с риском приобретения недостаточности достоверности данных. Даже самые точные методы, максимально приближенные к реальности или адекватно моделирующие конкретную ситуацию, могут предобазируются информации. К сожалению или уссоставлением программного пакета является очень индивидуализированным и при этом очень затратным. Поэтому, его применение целесообразно для анализа широкомасштабных проектов. В современных условиях особенно большое значение приобретает качественный анализ рисков. Это связано с наличием нетрадиционных рисков и более высокой степенью обычных рисков. При этом, ни один из этих методов не устраняет необходимости выбирать решения, балансируя меж показателями эффективности и рисков. Нередко экономическая ситуация является уникальной, и решение в условиях неопределенности должно приниматься однократно. Это порождает необходимость развития методов моделирования принятия решений в условиях рисков. |