Методы выявления рисков. Анализ рисков маркетинговой стратегии

Министерство  сельского хозяйства  Российской Федерации

Департамент научно – технологической политики и образования

Федеральное государственное образовательное  учреждение

Высшего профессионального образования

«Красноярский государственный  аграрный университет» 
 

Институт  Экономики и финансов АПК 

                                     Кафедра: Экономического анализа

                               Наименование дисциплины: Анализ рисков 
 
 
 
 

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА 
 

«Методы выявления рисков. Анализ рисков маркетинговой стратегии.»

Красноярск 2011 

     Содержание 
 

Методы выявления  рисков…………………………………………………..…..….3

Анализ рисков маркетинговой стратегии……………………………………………..7

Задачи…. …………………………………………………………………………10

Список используемой литературы...................................................................................20

Тесты…………………………………………………………………………………..21 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1. Методы  выявления рисков

      Применение экономико-математических методов позволяет провести качественный и количественный анализ экономических явлений, дать количественную оценку значения риска и рыночной неопределенности и выбрать наиболее эффективное решение. Математические методы и модели позволяют имитировать различные хозяйственные ситуации и оценивать последствия при выборе решений, обходясь без дорогостоящих экспериментов.

      Методы  экономико-математического анализа, являясь регулятором экономической  деятельности в единстве внешних  и внутренних неопределенностей, обеспечивая выбор оптимальных решений, позволяют также математически анализировать, измерять значение и возможности минимизации, программирования риска с целью наилучшего управления риском на основе повышения эффективности и качества хозяйственной деятельности, сокращения неопределенности.

      В качестве математических средств принятия решений в условиях неопределенности и риска будем пользоваться методами теории математических игр, теории вероятностей, математической статистики, теории статистических решений, математического программирования.

      Теория  игр - это теория математических моделей  принятия оптимальных решений в  условиях неопределенности, противоположных  интересов различных сторон, конфликта. Матричные игры могут служить математическими моделями многих простейших конфликтных ситуаций из области экономики. В частности, теория игр применяется в вопросах борьбы фирм за рынки, в явлениях олигополии, в планировании рекламных компаний, при формировании цен на конкурентных рынках, в биржевой игре и т.д. с позиций теорий игр можно рассматривать вопросы централизации и децентрализации управления производством, оптимальное планирование по нескольким показателям, планирование в условиях неопределенности, порождаемой, например, техническим прогрессом, преодоление ведомственных противодействий и т.д.

      Риск - категория вероятностная, поэтому  в процессе оценки неопределенности и количественного определения степени риска используют вероятностные расчеты.

      Количественная  оценка вероятности наступления отдельных рисков и то, во что они могут обойтись, позволяет выделить наиболее вероятные по возникновению и весомые по величине потери риски, которые будут являться объектом дальнейшего анализа для принятия решения о целесообразности реализации проекта. Оценка вероятности также поможет руководителю уяснить практические возможности выборочных исследований и дать прогноз будущих действий. Применительно к экономическим задачам методы математической статистики сводятся к систематизации, обработке и использованию статистических данных для научных и практических выводов. Метод исследования, опирающийся на рассмотрение статистических данных о тех или иных совокупностях объектов называются статистическими. Основным элементов экономического исследования является анализ и построение взаимосвязей экономических переменных. Изучение таких взаимосвязей осложнено тем, что они не являются строгими, функциональными зависимостями. Бывает достаточно трудно выявить все основные факторы, влияющие на данную переменную (например, прибыль, риск), многие такие взаимодействия являются случайными, носят неопределенный характер, и число статистических наблюдений является ограниченным. В этих условиях математическая статистика позволяет строить экономические модели и оценивать их параметры, проверять связи, что, в конечном счете служит основой для экономического анализа и прогнозирования, создавая возможность для принятия обоснованных экономических решений. Теория вероятностей играет важную роль при статистических исследованиях вероятностно-случайных явлений. Здесь в полной мере находят применение такие, основанные на теории вероятностей разделы математической статистики, как статистическая проверка гипотез, статистическое оценивание распределений вероятностей и входящих в них параметров и др.

      Методы  принятия решений в условиях риска  также разрабатываются и обосновываются в рамках так называемой теории статистических решений. Суть статистического метода заключается в том, что анализируется статистика потерь и прибылей, имевших место на данном или аналогичном предприятии, устанавливается величина и частность получения того или иного экономического результата и составляется вероятностный прогноз на будущее. Недостатком статистического подхода к измерению риска является тот факт, что он основывается на имеющихся статистических данных прошлых периодов, в то время как оценка риска относится к будущим событиям. Это снижает ценность данного подхода в условиях быстро меняющейся экономической обстановки. В то же время достоинством данного подхода к измерению риска является его объективность.

      Экономико-математические задачи, цель которых состоит в  нахождении наилучшего с точки зрения некоторого критерия варианта использования имеющихся ресурсов, называются оптимизационными. Оптимизационные задачи решаются с помощью оптимизационных моделей методами математического программирования. Необходимым условием использования оптимального подхода к планированию и управлению является гибкость, альтернативность производственно-хозяйственных ситуаций, в условиях которых приходится принимать планово-управленческие решения. Именно такие ситуации и составляют повседневную практику хозяйствующего субъекта (выбор оптимального ассортимента производственной программы, прикрепление к поставщикам, составление портфеля ценных бумаг, вложение инвестиций в оптимальный проект, маршрутизация, раскрой материалов и т.д.).

      Структура оптимизационной модели состоит  из целевой функции, области допустимых решений и системы ограничений, определяющих эту область. Целевая функция в самом общем виде также состоит из трех элементов: управляемых переменных, неуправляемых переменных и формы функции (вида зависимости между ними).

     2  Анализ рисков маркетинговой стратегии

     Маркетинг - комплексная система организации производства и сбыта продукции, ориентированная на удовлетворение потребностей конкретных потребителей и получение прибыли на основе исследования и прогнозирования рынка, изучения внутренней и внешней среды, полностью (от научно-исследовательских и проектно-конструкторских работ до сбыта и сервиса) подчиненной условиям и требованиям рынка, находящимся в постоянном динамическом развитии под воздействием широкого спектра экономических, политических, научно-технических и социальных факторов.

     Деятельность любого предприятия начинается с маркетингового анализа, основными задачами которого являются:

- изучение платежеспособного спроса на продукцию, рынков ее сбыта и обоснование плана производства и реализации продукции соответствующего объема и ассортимента;

- анализ факторов, формирующих эластичность спроса на продукцию, и оценка степени риска невостребованной продукции;

- оценка конкурентоспособности продукции и изыскание резервов повышения ее уровня;

- разработка стратегии, тактики, методов и средств формирования спроса и стимулирования сбыта продукции;

- оценка устойчивости и эффективности производства и сбыта продукции.

     С помощью маркетинга ведется постоянный поиск новых рынков, новых потребителей, новых видов продукции, новых областей применения традиционной продукции, способных обеспечить предприятию наибольший уровень прибыли. Маркетинг выступает в качестве инструмента регулирования производства и сбыта, ориентируя производственную деятельность предприятия, его структурную политику на рыночный спрос. 

     Основная цель маркетингового анализа — изучение спроса на продукцию и формирование портфеля заказов. От портфеля заказов зависят производственная мощность предприятия и степень ее использования в процессе дальнейшей деятельности. Если спрос на продукцию падает по каким-либо причинам, то соответственно уменьшается портфель заказов, идет спад производства, растут себестоимость продукции, убытки и предприятие может стать банкротом. Поэтому анализ спроса на профильную продукцию предприятия имеет большое значение. Это один из наиболее важных и ответственных этапов исследования рынка.

     Спрос как экономическая категория характеризует объем товаров, которые потребитель желает и в состоянии приобрести по определенной цене на протяжении определенного периода времени на определенном рынке.

     На уровень спроса влияют многие факторы: цены на предлагаемый товар, его качество, доходы покупателей, потребительские предпочтения, цены на сопряженные (взаимозаменяемые) товары, ожидание потребителями изменения их доходов и цен на товары, насыщенность рынка, процентные ставки по вкладам и т.д.

     Степень чувствительности спроса к изменению цены измеряется при помощи коэффициента ценовой эластичности (Е_р): 

     E_p=  

     Коэффициент эластичности спроса по доходу (E_d) характеризует степень чувствительности спроса на товар при изменении дохода потребителей: 

     E_d=  

     Спрос эластичный, если величина этих коэффициентов больше единицы, и неэластичный — если меньше единицы. При значении коэффициента эластичности равном нулю спрос абсолютно неэластичен: никакое изменение цены не влечет за собой изменения спроса на продукцию. Если коэффициент эластичности равен единице (единичная эластичность), то это значит, что темп роста спроса равен темпу снижения цены. Спрос бывает еще абсолютно эластичным, когда при неизменной цене или ее росте спрос на продукцию увеличивается до предела покупательских возможностей, что чаще всего бывает в условиях инфляции.

     Большое значение в изучении факторов формирования спроса имеет корреляционный анализ. С его помощью оценивается и прогнозируется степень зависимости спроса от исследуемых факторов. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Задачи

     Задача  № 1

     Оценить степень риска с помощью графика  Лоренца (исходные данные для анализа  представлены в таблице 1).                                            

       Таблица 1- Частота возникновения потерь

     Решение:

     Частота потерь по второй области - 20%, III - 5%, IV - 35%, V - 40%. Отложив на графике против соответствующих кумулятивных итогов точки и соединив их плавной кривой, получим линию Лоренца (рис. 1). При отсутствии потерь, т.е. при работе фирмы в безрисковой области Ур=0, линия Лоренца будет представлять прямую. Если Ур > 0, т.е. уровень риска повышается, частота возникновения потерь будет распределяться неравномерно. 
 
 
 
 

Рис. 1. Уровень риска Ур с помощью графика Лоренца

      Для построения графика частоты выстраиваются  в восходящий ранжированный ряд  по объему явлений, затем вычисляются кумулятивные итоги. Чем выше Ур, тем более выпукла линия Лоренца, тем больше будет отрезок, ограниченный этой линией и линией равенства. Если из 1 вычесть отношение длины отрезка аb к длине всей полудиагонали ас, то получим значение Ур.

В данной задаче:        Ур = (1-0,9/2,5) = 64%.

Таким образом, уровень риска высокий и равен 64%.

      Задача  № 2

      Выбрать оптимальную стратегию в условиях неопределенности с помощью коэффициента вариации, максиминного критерия Вальда, критерия минимаксного риска Сэвиджа и критерия пессимизма-оптимизма Гурвица (исходные данные для анализа представлены в таблице 2)

      Таблица 2 - Платежная матрица и вероятности обстановки

где    a_ij- элементы платежной матрицы (ожидаемый доход при i - ой стратегии);

                   _{Pj -}вероятность обстановки;

            к = 0:1, в зависимости от отношения предпринимателя к риску. 

    Решение Mаксиминного критерий Вальда:

    Введем показатель   эффективности Е для оценки эффективности принимаемых решений,  функция Е(Р,П) является  известной.  Построим матрицу   Е= , которая представлена в виде таблицы 3.

    Таблица 3 - Матрица эффективности

Для каждого  контролируемого фактора Р_i находится min e(Pi,Пj).

      Выбрав  решение Р₁ получим выигрыш не менее 280. При выборе решений Р₂, полученный выигрыш, в зависимости от наступившего варианта равен 135. При выборе решений P₃ составит 451 .

      Определить  такую стратегию Р_i, при которой получим максимальный выигрыш. Показатель эффективности     E = mах{280,135,451} = 451.

  Можно сделать  вывод, что решение Рз более эффективно.    

Kритерий минимаксного риска Сэвиджа:

    Выбор стратегии аналогичен выбору стратегии  по принципу Вальда с тем отличием, что игрок руководствуется не матрицей выигрышей Е, а матрицей рисков R, построенной по формуле:     E_rc=min  max R(P, П) = min  max r_ij                                             

Найдем значения β_j = mах е_ij:

β₁=mах{280,838,451}=838

β₂=mах{970,414,825}=970

β₃= mах {450,135,528} = 528, а затем строим матрицу рисков по формуле: r_ij= β_j - e_ij                                                                                                                                                                        Таблица 4- Анализ риска в условиях неопределенности

       В данном случае E_rc= min{558,556,387} = 387. Следовательно, выбирается стратегия Рз, при которой величина риска равная 387, принимает минимальное значение в самой неблагоприятной ситуации. Критерий Сэвиджа минимизирует возможные потери.

       Kритерий пессимизма-оптимизма Гурвица:

    Позволяет учитывать комбинации наихудших  состояний. Этот критерий при выборе решения рекомендует руководствоваться некоторым средним результатом, характеризующим состояние между крайним пессимизмом и безудержным оптимизмом.

E_is=max{k min e_ij + (1- k) max e_ij}, где k - коэффициент от 0 до 1 как показатель оптимизма. Матрица полезного результата, имеющая вид таблицы 5.

Таблица 5 - Матрица полезного результата

При значении коэффициента оптимизма к = 0,72, найдем оптимальную стратегию Р.

Вычислим для  каждой стратегии линейную комбинацию:

Е₁ = 0.72 • 280 + (1 - 0.72) • 970 = 473.2

Е₂ = 0.72 • 135 + (1 - 0.72)  • 838 = 331.84

Е₃ = 0.72 •  451 + (1 - 0.72) • 825 = 555.72

Выбираем наибольшее из этих значений:

E_is = mах{473.2;331.84;555.72} = 555.72

Средний размер прибыли будет равен 555,72 руб. при выборе стратегии Рз. Применительно к матрице рисков R критерий Гурвица имеет вид:       Е_гs = min{k max r_ij + (1- k) min r_ij}

Рассматривая  матрицу коммерческого риска (табл.4) определим оптимальную стратегию с помощью критерия Гурвица. Вычисляем при коэффициенте оптимизма k=0.72 линейные комбинации:

Е_r1 =0.72*558 + 0.28*0 = 401.76

Е_r2 = 0.72*556 + 0.28 *0 = 400.32

Е_r3 = 0.72*387 + 0.28 *0 = 278.64

Находим E_ri= min{401.76;400.32;278.64} = 278.64, что отвечает выбор стратегии Рз. Таким образом, с помощью перечисленных критериев оптимальности предпочтение отдается стратегии Рз.

      Задача  № 3

      Оценить возможность реализации инвестиционного  проекта, используя метод корректировки нормы дисконта и метод достоверных эквивалентов (исходные данные для анализа, представлены в таблице 6). В таблице 6 приняты следующие сокращения: CF_t-ожидаемый поток платежей в период t, а_t - коэффициенты достоверности, Io -первоначальные вложения в проект, г - безрисковая норма дисконта, г^, - надбавка за риск.

     Решение:                                  

 Таблица 6 - Исходные данные для оценки риска потерь

       1. Оценка инвестиционного проекта методом корректировки нормы дисконта производится по формуле:    РV_n= CF_n /(1+г)ⁿ,

где РV_n - приведенные затраты по каждому проекту;

CF_n - планируемые величины денежных потоков;

г -   ставка дисконта;

n - срок реализации инвестиционного проекта.

С учетом риска  эта формула изменит свой вид:  РV_t =   CF_t  / (1+r+r^’)^t              

      Тогда инвестиционный проект оценим по формуле  ЧДД. Чистый дисконтированный доход (ЧДД, NPV) представляет собой разность между суммой поступлений в результате реализации проекта, приведенных к начальному периоду, и суммой дисконтированных инвестиционных вложений.

      В управленческом анализе инвестиций предприниматель вправе выбирать любой  из способов расчета ЧДД.

Определим чистый дисконтированный доход для проекта:

NPV= CF_t  / (1+r+r^’)^t  - I_o

  NPV=4920/(1+0.14+0.19) + 37683/(1+0.14+0.19) + 49916/ (1+0.14+0.19) – 822 = 45397.69

           2. Оценка инвестиционного потока методом достоверных эквивалентов:

      С = (4920*0,91 + 37683*0,73 + 49916*0,63) - 822 = 62118,87 
 

      Задача  № 4

      Используя профиль рисков и кумулятивный профиль  рисков выбрать к реализации один из двух альтернативных проектов (исходные данные для анализа представлены в таблице 7). В таблице приняты следующие сокращения: Di - i-й вариант ожидаемого финансового результата; Рi - вероятность получения i- го варианта ожидаемого финансового результата.

       Таблица 7 - Исходные данные для оценки риска проектов А и Б