Статистика и прогозирование

Министерство  образования и науки России

Федеральное государственное бюджетное образовательное  учреждение высшего профессионального  образования

«Ижевский Государственный  Технический Университет»

Факультет «Экономика, право и гуманитарные науки»

Кафедра «Экономика предприятия» 
 
 
 

Курсовая  работа

по дисциплине «Микроэкономическая статистика»

На тему: «Статистические методы оценки рисков при прогназировании экономических  показателей» 
 

Выполнила: студентка  группы 3-63-1

Елисеева  К.Н

Проверила: старший преподаватель

кафедры «Экономика предприятия»

Макарова  С.М. 
 

Ижевск

2011 г.

Содержание:

Введение

1.1. Прогнозирование  и виды прогнозов

1.2. Понятие и  виды рисков.

2.1. Подходы  к оцениванию рисков.

Список литературы. 

Введение.

Главным приемом  в статистическом исследовании является формирование и изучение обобщающих статистических показателей. Такие  показатели, с одной стороны, выступают  предметом исследования, а с другой - служат специальным приемом исследования. Взаимосвязь явлений требует  совместного применения различных  статистических методов и показателей. Абсолютные, относительные, средние  показатели, показатели структуры и  динамики, дополняющие их взаимосвязанные  системы показателей в исследовании должны применяться комплексно. Статистические методы прогнозирования основаны на использовании количественной информации о состоянии и поведении исследуемого объекта.

Наиболее часто  в статистике используется метод  наименьших квадратов. Метод наименьших модулей и другие методы экстраполяции  применяются реже, хотя их статистические свойства зачастую лучше. Большую роль играет традиция и общий невысокий  уровень знаний об эконометрических методах прогнозирования.

Оценивание точности прогноза - необходимая часть процедуры  квалифицированного прогнозирования. При этом обычно используют вероятностно-статистические модели восстановления зависимости, например, строят наилучший прогноз по методу максимального правдоподобия.

В статистике применяются  также эвристические приемы, не основанные на какой-либо теории: метод скользящих средних, метод экспоненциального  сглаживания.

К современным  статистическим методам прогнозирования  относятся также модели авторегрессии, модель Бокса-Дженкинса, системы эконометрических уравнений, основанные как на параметрических, так и на непараметрических подходах. 

1.1. Прогнозирование  и виды прогнозов.

Прогнозирование (греч. Prognosis - знание наперед) - это род  предвидения (предсказания), поскольку  имеет дело с получением информации о будущем. Предсказание «предполагает  описание возможных или желательных  аспектов, состояний, решений, проблем  будущего. Помимо формального, основанного  на научных методах прогнозирования, к предсказанию относятся предчувствие и предугадывание. Предчувствие - это  описание будущего на основе эрудиции, работы подсознания. Предугадывание использует житейский опыт и знание обстоятельств». В широком плане как научное  прогнозирование, так и предчувствие и предугадывание входят в понятие  “прогнозирование деятельности предприятия».

Прогноз - это  результат процесса прогнозирования, выраженный в словесной, математической, графической или другой форме  суждения о возможном состоянии  объекта (в частности предприятия) и его среды в будущий период времени.

Выделяются различные  признаки классификации прогнозов. Воспользуемся подходом, разработанным  в Финансовой академии при Правительстве  РФ и на его основе составим следующую  классификационную таблицу.

Таблица 1 «Виды  прогнозов»

Для конкретных прогнозов могут применяться  и другие признаки классификации  прогнозов. Например, для прогноза рыночной конъюнктуры важно выделить такой  признак, как охват объектов исследования - в зависимости от него прогноз  может быть глобальным, региональным, локальным (системным). Иначе говоря, он может охватывать весь рынок страны или ограничиваться рынком определенного  региона, он может также охватывать локальный рынок отдельного предприятия. Он может рассматривать рыночную ситуацию в целом или же его  предметом будет рынок отдельного товара.

Ниже дана характеристика каждого из перечисленных в табл.1 видов прогнозов.

В зависимости  от горизонта прогнозирования прогноз  может разрабатываться на очень  короткий период времени - до месяца (например, недельные и месячные прогнозы объемов  продаж, движения наличности), на год, а  также на 2-3 года (среднесрочный прогноз), 5 и более лет (долгосрочный прогноз).

Долгосрочные  прогнозы называют также перспективными. Нередко пятилетние прогнозы относят  к среднесрочным.

По типам прогнозирования  выделяют поисковые, нормативные и  основанные на творческом видении прогнозы.

Поисковое прогнозирование - способ научного прогнозирования  от настоящего к будущему: прогнозирование  начинается от сегодняшнего дня, опирается  на имеющуюся информацию и постепенно проникает в будущее.

Существуют два  вида поискового прогнозирования:

• экстраполятивное (традиционное),
• альтернативное (новаторское).

Экстраполятивный  подход предполагает, что экономическое  и прочее развитие происходит гладко и непрерывно, поэтому прогноз  может быть простой проекцией (экстраполяцией) прошлого в будущее. Для составления  такого прогноза необходимо вначале  оценить прошлые показатели деятельности предприятия и тенденции их развития (тренды), затем перенести эти тенденции в будущее.

Экстраполятивный  подход очень широко применяется  в прогнозировании и так или  иначе отражается в большинстве  методов прогнозирования.

Альтернативный  подход базируется на том, что внешняя  и внутренняя среда бизнеса подвержена постоянным изменениям, вследствие чего: развитие предприятия происходит не только гладко и непрерывно, но и  скачкообразно и прерывисто; существует определенное число вариантов будущего развития преприятия.

Исходя из этого, в рамках альтернативного подхода:

во-первых, альтернативное прогнозирование может объединять в единой логике два способа развития предприятия - гладкий и скачкообразный, создавая синтетическую картину  будущего;

во-вторых, создаются  прогнозы, включающие сочетание различных  вариантов развития выбранных показателей  и явлений. При этом каждый из вариантов  развития лежит в основе особого  сценария будущего.

Альтернативный  подход сравнительно молод (стал широко применяться в 80-е годы) и в  настоящее время быстро распространяется в практике внутрифирменного планирования.

Оба вида поискового прогнозирования опираются как  на количественные, так и на качественные методы прогнозирования.

Нормативное (нормативно-целевое) прогнозирование предполагает:

во-первых, определение  общих целей и стратегических ориентиров предприятия на будущий  период;

во-вторых, оценку развития предприятия, исходя из этих целей.

Нормативное прогнозирование  применяется чаще всего тогда, когда  предприятие не располагает необходимыми историческими данными. В силу этого  оно опирается на качественные методы исследования и, как и экстраполятивное, является в большой степени традиционным подходом к предсказанию будущей  среды предприятия.

Прогнозирование, основанное на творческом видении будущего, - использует субъективное знание прогнозиста, его интуицию.

Прогнозы такого рода часто имеют формы “утопий” или “антиутопий” - литературных описаний вымышленного будущего. Несмотря на кажущуюся  отдаленность от мира экономики, подобные произведения являются хорошим дополнением  к сухому количественному прогнозу.

Данный вид  прогнозирования может использоваться для непосредственного предсказания будущих результатов деятельности предприятия.

В зависимости  от степени вероятности будущих  событий прогнозы делятся на вариантные и инвариантные.

Инвариантный  прогноз предполагает только один вариант  развития будущих событий. Он возможен в условиях высокой степени определенности будущей среды. Как правило, такой  прогноз базируется на экстраполятивном подходе (простом продолжении сложившейся  тенденции и в будущем).

Вариантный прогноз  основывается на предположении о  значительной неопределенности будущей  среды и, следовательно, наличии  нескольких вероятных вариантов  развития.

Каждый из вариантов  развития учитывает специфическое  состояние будущей среды предприятия  и, исходя из этого, определяет основные параметры данного бизнеса. Такого рода вариант будущего состояния  предприятия называют сценарием.

По способу  представления результатов прогнозы делятся на точечные и интервальные.

Точечный прогноз  исходит из того, что данный вариант  развития включает единственное значение прогнозируемого показателя, например, среднедневной товарооборот в следующем  месяце возрастет на 5%.

Интервальный  прогноз - это такое предсказание будущего, в котором предполагается некоторый интервал, диапазон значений прогнозируемого показателя, например: среднедневной товарооборот в следующем месяце возрастет на 5-8%.

1.2. Понятие и виды рисков.

Любой хозяйствующий  субъект в своей деятельности сталкивается с риском. Риск лежит  в основе принятия всех управленческих решений.

Риск — это  возможность возникновения неблагоприятной  ситуации или неудачного исхода производственно-хозяйственной  или какой-либо другой деятельности.

Чтобы управлять  рисками, надо сначала знать риски. Поскольку на деятельность любой  организации непосредственно либо потенциально влияют риски различной  природы, необходима классификация  рисков. Возможно, для различных  целей понадобятся различные  классификации, основанные на различных  методологических принципах.

Для построения такой классификации необходимо какой-либо упорядочивающий принцип. Возьмем за основу движение от частного к общему. Тогда естественно выделить:

• производственные риски, связанные непосредственно с деятельностью предприятия;
• коммерческие риски, вызванные неполной предсказуемостью динамики рынка, т.е. действий потребителей и конкурентов;
• финансовые риски, определяемые макроэкономической ситуацией;
• риски, возникающие на уровне государства и Земли в целом.

Затем необходимо изучить степень их влияния на показатели эффективности деятельности организации с целью выделения  наиболее значимых.

После этого  целесообразно провести изучение различных  способов оценки финансовых и иных рисков в случаях, когда они моделируются с помощью тех или иных математических структур. В частности, распространено моделирование рисков с помощью  вероятностей и случайных величин. При этом используются такие характеристики случайной величины, как математическое ожидание, дисперсия, квантили, коэффициент  вариации, линейные комбинации математического  ожидания и среднего квадратического  отклонения и др. Подчеркнем, что  эти характеристики следует рассматривать в непараметрической постановке, поскольку нет никаких оснований предполагать, что распределение характеристики риска входит в то или иное из известных параметрических семейств.

Перспективной представляется разработка методов  описания рисков с помощью теории нечетких множеств, лингвистических  переменных, качественных признаков, интервальных математических и эконометрических моделей и др.

Существенно, что  описание может быть многомерным. Например, каждая координата может соответствовать  своему виду воздействия (нарушения, происшествия) и описываться количественным либо качественным признаком. Тогда дополнительно  возникает задача агрегирования (сведения вместе) показателей риска. Для агрегирования  могут быть использованы различные  методы, разработанные в теории оценки технического уровня и в теории экспертных оценок.

Следующий этап - разработка методологии применения различных методов управления рисками  с использованием экспертных оценок, современных методов прогнозирования, эконометрических и экономико-математических моделей с целью повышения  эффективности деятельности организации  в условиях риска. При этом необходимо научиться практически решать проблему многокритериальности (согласования оценок рисков, полученных по различным основаниям, с целью эффективного управления риском).

К настоящему времени  накоплена огромная литература по вопросам риска, как общая, например, теория статистического  риска, так и по отдельным вопросам - по экологическим рискам, статистическим методам обеспечения качества, финансовым рискам и др.

Производственные  риски.

К ним можно  прежде всего отнести риски, связанные  с выпуском дефектной продукции. Хорошо известно, что при массовом производстве невозможно обеспечить выпуск продукции без дефектов. Поэтому  действуют отделы технического контроля (ОТК), службы (бюро) качества и другие подразделения, осуществляющие контроль качества продукции. Известно, что в машиностроении стоимость контрольных операций составляет в среднем около 10% от стоимости продукции. Часть риска компенсируется службами технического обслуживания продукции, уже находящейся у потребителя. Постоянно используемыми терминами в этой области являются «риск поставщика» и «риск потребителя». Вопросам управления качеством посвящена обширная литература . Одна из важных групп показателей качества - надежность.

Другой вид  рисков связан с осуществлением действующих  технологических процессов. Речь идет об авариях различной степени  тяжести, от незначительных нарушений  технологических процессов до катастроф  с человеческими жертвами. Здесь  целесообразно обратить внимание на экологические риски, в частности, связанные с аварийными сбросами в реки технологических жидкостей, выбросами в атмосферу газов  и взвешенных частиц и др. За подобные действия предприятия обычно обязаны  платить штрафы согласно предписаниям экологических органов.

Отметим риски, относящиеся к проектируемым  продукции или технологическим  процессам. Они могут быть связаны  с ошибками разработчиков или  физической невозможностью осуществления  того или иного процесса. Так, в  течение всей второй половины ХХ века физики постоянно говорили о появлении  в ближайшее время неиссякаемого  источника энергии на основе преобразования тяжелой воды с помощью управляемого термоядерного синтеза. Эта пропаганда, несомненно, сдерживала финансирование и развитие ресурсосберегающих технологий. Еще в начале ХХ в. Д.И. Менделеев  говорил, что сжигать нефть - это  то же самое, что топить печь ассигнациями. Тем не менее и сейчас нефть  используют как топливо, разведанных  запасов остается все меньше. Излишний оптимизм физиков нам всем еще  дорого обойдется.

Среди производственных рисков есть и социальные, связанные  с теми или иными конфликтами. Здесь надо разделять конфликты  между службами (отделами, цехами), с которыми можно бороться, оптимизируя организационную структуру предприятия; различного происхождения конфликты между менеджерами высшего звена; конфликты между профсоюзами и администрацией по поводу заработной платы или условий труда, и др. Современные методы управления персоналом позволяют заранее спрогнозировать многие из таких конфликтов и предложить пути их разрешения.

Коммерческие  риски.

Речь идет о  рисках, связанных с неопределенностью  будущей рыночной ситуации в стране. В частности, о будущих действий поставщиков в связи с меняющимися  предпочтениями потребителей. Напомним, например, о быстрых изменениях на рынке вычислительной техники в  связи с появлением персональных компьютеров. Мода в той или иной степени отражается на поведении  потребителей во многих областях.

Весьма существенны  риски, связанные с деятельностью  партнеров организации - участников экономической жизни (в том числе  их законопослушностью как налогоплательщиков), в частности, с их деловой активностью, финансовым положением, отношением к  соблюдению обязательств. Особенно надо отметить роль конкурентного окружения, от действий которого зависит многое в судьбе конкретного предприятия. В частности, важны информационные риски, связанные с промышленным шпионажем и возможностями проникновения  конкурентов в коммерческие тайны  и иного воздействия на внутренние дела организации, в частности, через  компьютерные сети типа Интернет.

К этому же типу можно отнести риски, связанные  с социальными и административными  факторами в конкретных регионах, с взаимоотношениями рассматриваемой  организации с органами местной  и региональной власти, как официальными, так и криминальными.

Финансовые риски.

Отметим прежде всего риски, связанные с колебаниями  цен на товары и услуги (динамикой  инфляции), ставки рефинансирования Центрального банка, норм банковских процентов по кредитам и депозитам, валютных курсов и других макроэкономических показателей, в том числе котировок государственных  и частных (корпоративных) ценных бумаг. Часть этих рисков носит объективный, а часть - число спекулятивный  характер. К этому же разделу можно  отнести риски, связанные с нестабильностью  законодательства и текущей экономической  политики (т.е. с деятельностью руководства  страны, министерств и ведомств). Дополнительные проблемы создает множественность  нормативно-правовых актов, регулирующих хозяйственно-экономическую деятельность организации (порядка 104 , если считать  не только федеральные нормативно-правовые акты, но и нормативно-правовые акты субъектов федерации, например, г. Москвы), зачастую противоречащих друг другу, что  вызывает необходимость в участии  в работе организации юристов, в  том числе в судебных процессах.

Риски, возникающие  на уровне государства и Земли  в целом.

К этому типу отнесем риски, связанные с политической ситуацией в целом, действиями партий, профсоюзов, экологических и других организаций в масштабе страны. Типичным примером являются риски, связанные  с заметным изменением курса страны в результате тех или иных выборов. Другой пример - российский кризис, начавшийся в августе 1998 г. и непосредственно  вызванный решением трех чиновников. Большое значения имеют риски, связанные  с социальной борьбой («рельсовая война», забастовки, массовые столкновения, терроризм, и др.)…

Внешнеэкономические риски, например, связанные с динамикой  цены на нефть, крупномасштабными зарубежными  финансовыми (в Юго-Восточной Азии) или военными (Югославия) кризисами  и т.д., могут оказать существенное воздействие на рассматриваемую  организацию (предприятие).

Большое число  рисков связано с природными явлениями. Их можно объединить под именем «экологические». К ним относятся, в частности, риски, связанные с неопределенностью ряда природных явлений. Типичным примером является погода, от которой зависят урожайность (а потому и цены на сельскохозяйственные товары), расходы на отопление и уборку улиц, доходы от туризма и др. Обратим внимание на риски, связанные с недостаточными знаниями о природе (например, нам неизвестен точный объем полезных ископаемых в том или ином месторождении, а потому мы не можем точно предсказать развитие добывающей промышленности и объем налоговых поступлений от ее предприятий). Нельзя забывать о рисках экологических бедствий и катастроф, типа ураганов, смерчей, землетрясений, цунами, селей и др.

Каждый из перечисленных  видов рисков может быть структуризован далее. Так, имеются крупные развернутые  разработки по анализу рисков технологических  аварий, в частности, на химических производствах и на атомных электростанциях (соответствующая теория именуется  ВАБ - вероятностный анализ безопасности). Ясно, что аварии типа Чернобыльской  существенно влияют на значения СТЭП-факторов (принятое сокращение для комплекса  социальных, технологических, экономических  и политических факторов, действующих  на организацию) и тем самым на поступления и выплаты из бюджета  как на местном, так и на федеральном  уровне (что существенно, если «организация» - это муниципальный или государственный  орган власти или его подразделение  типа налоговой инспекции).

2.1. Подходы  к оцениванию рисков.

Понятие "риск", как уже отмечалось, многогранно. Например, при использовании  статистических методов управления качеством продукции риски - это  вероятности некоторых событий (в  статистическом приемочном контроле риск поставщика - это вероятность забракования партии продукции хорошего качества, а риск потребителя - приемки "плохой" партии; при статистическом регулировании  процессов рассматривают риск незамеченной разладки и риск излишней наладки). Тогда оценка риска - это оценка вероятности, точечная или интервальная, по статистическим данных или экспертная. В таком  случае для управления риском задают ограничения на вероятности нежелательных  событий. Иногда под уменьшением  риска понимают уменьшение дисперсии  случайной величины, поскольку при  этом уменьшается неопределенность. В теории принятия решений риск - это плата за принятие решения, отличного  от оптимального, он обычно выражается как математическое ожидание. В экономике  плата измеряется обычно в денежных единицах, т.е. в виде финансового  потока (потока платежей и поступлений) в условиях неопределенности.

Методы  математического моделирования  позволяют предложить и изучить  разнообразные методы оценки риска. Широко применяются два вида методов - статистические, основанные на использовании  эмпирических данных, и экспертные, опирающиеся на мнения и интуицию специалистов.

Чтобы продемонстрировать сложность проблемы оценивания риска и различные  существующие подходы, рассмотрим простейший случай. Пусть неопределенность носит  вероятностный характер, а потери описываются случайной величиной (не вектором и не процессом). Тогда  минимизация риска может состоять:

1) в  минимизации математического ожидания (ожидаемых потерь),

2) в  минимизации квантиля распределения  (например, медианы функции распределения  потерь или квантиля порядка  0,99, выше которого располагаются большие потери, встречающиеся крайне редко - в 1 случае из 100),

3) в  минимизации дисперсии (т.е. показателя  разброса возможных значений  потерь),

4) в  минимизации суммы математического  ожидания и утроенного среднего  квадратического отклонения (на  основе известного "правила трех  сигм"), или иной линейной комбинации  математического ожидания и среднего  квадратического отклонения (используют  в случае близости распределения  потерь к нормальному как комбинацию  подходов, нацеленных на минимизацию  средних потерь и разброса  возможных значений потерь),

5) в  максимизации математического ожидания  функции полезности (в случае, когда  полезность денежной единицы  меняется в зависимости от  общей располагаемой суммы, как  предполагается в учебном пособии по микроэкономике, в частности, когда необходимо исключить возможность разорения экономического агента), и т.д.

Обсудим пять перечисленных постановок. Первая из них - минимизация средних потерь - представляется вполне естественной, если все возможные потери малы по сравнению с ресурсами предприятия. В противном случае первый подход неразумен. Рассмотрим условный пример. У человека имеется 10000 рублей. Ему  предлагается подбросить монету. Если выпадает «орел», то он получает 50000 рублей. Если же выпадает «цифра», он должен уплатить 20000 рублей. Стоит ли данному человеку участвовать в описанном пари? Если подсчитать математическое ожидание дохода, то, поскольку каждая сторона  монеты имеет одну и ту же вероятность  выпасть, равную 0,5, оно равно 50000 х 0,5 + (-20000) х 0,5 = 15000. Казалось бы, пари весьма выгодно. Однако большинство людей  на него не пойдет, поскольку с вероятностью 0,5 они лишатся всего своего достояния  и останутся должны 10000 рублей, другими  словами, разорятся. Здесь проявляется  психологическая оценка ценности рубля, зависящая от общей имеющейся  суммы - 10000 рублей для человека с обычным доходом значит гораздо больше, чем те же 10000 руб. для миллиардера.

Второй  подход нацелен как раз на минимизацию  больших потерь, на защиту от разорения. Другое его применение - исключение катастрофических аварий, например, типа Чернобыльской. При втором подходе  средние потери могут увеличиться (по сравнению с первым), зато максимальные будут контролироваться.