Применение экономико-математических методов для оценки и минимизации рисков инвестиционных проектов в условиях неопределенности

Изучение подходов по применению метода Саати и теории нечетких множеств для решения задачи по качественно-количественной оценке рисков при управлении инвестиционным проектом. Выбор способов их минимизации в условиях неопределенности при принятии решений.

Рубрика Менеджмент и трудовые отношения
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 15.05.2017
Размер файла 90,7 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Аннотация

УДК 330.46

ПРИМЕНЕНИЕ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ДЛЯ ОЦЕНКИ И МИНИМИЗАЦИИ РИСКОВ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

Яроцкая Елена Вадимовна, к.э.н., доцент,

Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия.

В статье рассматривается подход по применению методов Саати и нечетких множеств для решения задачи по оценке рисков при управлении проектом и выборе методов их минимизации в условиях неопределенности.

Ключевые слова: РИСК, НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ, МЕТОД СААТИ, НЕЧЕТКИЕ МНОЖЕСТВА, МЕТОДЫ МИНИМИЗАЦИИ РИСКОВ, ОЦЕНКА РИСКОВ.

UDC 330.46

APPLICATION OF ECONOMIC-MATHEMATICAL METHODS FOR ESTIMATION AND MINIMIZATION OF RISKS OF INVESTMENT PROJECTS UNDER UNCERTAINTY

Yarotskaya Elena Vadimovna, Cand.Econ.Sci., associate professor,

Kuban state agrarian university, Krasnodar, Russia.

In the article we have examined an approach with the application of Saati's method and illegible sets for the solution of problem for the estimation of risks during control of project and the selection of methods on their minimization under the conditions of uncertainty.

Keywords: RISK, UNCERTAINTY, SAATI'S METHOD, ILLEGIBLE SETS, MINIMIZATIONS OF RISKS, ESTIMATION OF RISKS.

Введение

В современных условиях развития рыночных отношений, проблема экономического риска приобретает важное значение в практике управления. Почти все управленческие решения принимаются в условиях неопределенности, что связано с наличием огромного числа участников рынка, которые руководствуются, прежде всего, собственными интересами. Неопределённость - это недостаточность или полное отсутствие информации об условиях, в которых будет реализовываться инвестиционный проект, а также низкая степень предсказуемости развития событий и результатов. В условиях неопределённости возрастает риск. Поэтому при развитии рыночных отношений происходит увеличение их участников, что способствует повышению риска деятельности отдельного предприятия.

В экономике типичными являются ситуации, что данные, с которыми приходится иметь дело при принятии решений, могут быть неполными, неточными, неотчётливыми или изменяющимися во времени. Неопределённость или неточность данных рассматриваются как невозможность определения их справедливости или ложности.

Задача оценки рисков и выбора методов их минимизации решается в условиях, когда информация, необходимая для принятия решений, является нечеткой, а формальные модели исследуемой системы либо слишком сложны, либо отсутствуют. В таких случаях для решения задачи обычно используются знания экспертов [2].

Ключевым моментом подготовительного этапа управления риском является оценка его уровня. Здесь различаются качественная и количественная оценки. Качественная оценка определяет возможные виды риска, факторы, влияющие на уровень риска при осуществлении деятельности предприятия. На практике чаще всего используются экспертные методы, которые основаны на субъективной оценке ожидаемых параметров деятельности. Количественная же оценка риска основана на определении величины отдельных рисков. Для этого применяют, как правило, математический инструментарий теории вероятностей и математической статистики.

Для более достоверной оценки риска целесообразнее применять качественно-количественную оценку. Так как это увеличивает точность полученных результатов оценки.

Существует множество подходов и методов принятия решений в условиях неопределённости. Рассмотрим два подхода для решения такого класса задач.

1. Теория нечеткой логики Л. Заде

Нечеткая логика, нечеткие множества применяются в экономике и финансах для решения задач в условиях полной и частичной неопределенности информации при принятии решений. В основе нечеткой логики лежит теория нечетких множеств, где функция принадлежности элемента множеству, может принимать любое значение на отрезке [0; 1]. При этом 0 - отсутствие принадлежности к множеству, а 1 - полная принадлежность. Нечеткая логика дает возможность строить базы знаний и экспертные системы нового поколения, способные хранить и обрабатывать нечеткую информацию. Такой подход к решению задач принятия решений в условиях неопределенности позволяет учитывать, наряду с количественными характеристиками, качественные показатели, не имеющие точной числовой оценки, так называемые "лингвистические" [4] переменные. Такой подход дает приближенные, но в то же время эффективные способы описания поведения систем, которые очень сложны и слабо формализованы, так как не поддаются точному математическому анализу. В каждом конкретном случае степень точности решения может быть согласована с требованиями задачи и точностью имеющихся данных. Подобная гибкость составляет одну из важных черт рассматриваемого метода [1].

2. Метод анализа иерархий Саати

Применяется при поддержке принятия решений посредством иерархического представления задачи и получения весов рассматриваемых альтернатив. Этот метод позволяет включать в иерархию знания и суждения экспертов при проведении попарных оценок критериев по отношению к поставленной цели. Также метод позволяет объединить мнения экспертов и получить интегральный показатель рейтинга альтернатив - решение задачи. Данный метод может быть составной частью для других методов, которые решают слабо формализованные задачи [7, 8].

В настоящее время очень много в научной, учебной литературе уделяется внимания применению методов нечеткой логики, Саати для решения задач принятия решений в условиях неопределенности, но практически отсутствуют стандартные методы для решения таких задач. Как правило, эти методы используются для построения интеллектуальных информационных систем, а также для решения конкретных прикладных задач по многокритериальному выбору из множества альтернатив [2, 3, 5, 6].

Для решения поставленной задачи оценки рисков инвестиционного проекта и выбора методов их минимизации в условиях неопределенности предлагается применить метод формальных процедур анализа и выбора, построенных с применением синтеза теории нечётких множеств и метода Саати [5, 9].

Для наглядности рассмотрим применение данного метода к оценке рисков инвестиционного проекта по реконструкции и перепрофилированию нежилого здания в центре города. Проектом предусматривается размещение в здании государственного учреждения. Результатом осуществления проекта для Администрации будет являться выручка от реализации услуг (табл. 1).

Таблица 1 - Характеристики объекта недвижимости

Показатели

Нежилое здание

Общая площадь здания, м2

2 436,7

Строительный объём, м3

9 974

Физический износ, %

36,55

Величина рыночной стоимости объекта, руб.

69 753 193

Общая сметная стоимость реконструкции объекта, руб.

48 342 451,15

Окупаемость инвестиций, лет

7

Для реализации метода необходима группа экспертов в количестве s. Эксперты составляют матрицы парных сравнений по каждому риску.

На этапе оценки рисков проекта предлагается воспользоваться методом иерархий Саати. Для этого необходимо построить иерархию рисков проекта. Пример иерархии рисков инвестиционного проекта по реконструкции здания представлен на рисунке 1. На самый высший уровень (уровень 1) помещается цель - оценка уровня рисков проекта, на втором уровне расположены внешние и внутренние риски проекта, на третьем - группы внешних и внутренних рисков, влияющих на второй уровень, на четвёртом уровне детализированы все риски, которые могут влиять на проект.

Рис. 1 - Иерархия для оценки уровня рисков инвестиционного проекта по реконструкции здания

Далее, согласно методу Саати и построенной иерархии показателей (рис. 1), составляются матрицы парных сравнений для того, чтобы определить степень воздействия одного уровня на другой.

Элементом матрицы парных сравнений является интенсивность предпочтения элементов строки над элементами столбца матрицы, которая находится в интервале [0,1]. Если при сравнении одного элемента с другим получается:

,

тогда при сравнении второго элемента с первым получаем:

.

Пример построения такой матрицы показан в таблице 2.

Таблица 2 - Матрица парных сравнений по показателю

Критерий 1

Критерий 2

Критерий m

Критерий 1

1

0,4

Критерий 2

0,6

1

1

Критерий m

1

После этого для каждой матрицы вычисляется вектор приоритетов, в качестве которого выступает собственный вектор матрицы. Элементы этого вектора в сумме дают единицу.

Для нашего примера необходимо построить 1 матрицу, определяющую влияние второго уровня на первый, 2 матрицы для определения влияния третьего уровня на второй и 8 матриц для определения влияния четвёртого уровня на третий. При реализации метода Саати получаем s векторов коэффициентов важности показателей по числу экспертов (табл. 3) , где:

, , .

Таблица 3 - Пример определения влияния показателей уровня 3 на внешние риски (уровень 2)

Природно-экологические

Политические

Социально-экономические

Финансовые

Научно-технические

Собственный вектор

природно-экологические

1

1/6

1/7

1/8

1/6

0,02

политические

6

1

1/5

1/6

4

0,11

социально-экономические

7

5

1

1/6

5

0,23

финансовые (внешние)

8

6

6

1

9

0,57

научно-технические

6

1/4

1/5

1/9

1

0,06

Чтобы определить коэффициенты важности рисков необходимо определить, как показатели 3 уровня влияют на 1 уровень через второй. Для этого полученные 2 собственных вектора уровня 3 построить в матрицу и умножить на вектор, полученный в результате определения влияния уровня 2 на уровень 1, справа. Выполнив при этом процедуру нормирования.

0,02

0

0,0093

0,11

0

0,0513

0,23

0

*

0,47

0,53

=

0,1073

0,57

0

0,2660

0,06

0

0,0280

0

0,11

0,0587

0

0,56

0,2987

0

0,32

0,1707

Полученный вектор отражает весовые коэффициенты группы рисков третьего уровня (табл. 3). риск минимизация неопределенность саати

Таблица 3 - Весовые коэффициенты группы рисков третьего уровня

Виды рисков

Весовые коэффициенты

природно-экологические

0,0093

политические

0,0513

социально-экономические

0,1073

финансовые (внешние)

0,2660

научно-технические

0,0280

производственные

0,0587

финансовые (внутренние)

0,2987

риски сферы управления проектом

0,1707

Из данной таблицы видно, что одни из самых весомых значений по оценке рисков имеют финансовые риски (внешние, внутренние), риски сферы управления проектом и социально-экономические.

Для того, чтобы определить, как показатели четвертого уровня влияют на первый через третий и второй уровни, предыдущую операцию необходимо повторить. Для этого полученные 8 собственных векторов уровня 4 построить в матрицу и умножить на вектор, полученный в результате определения влияния уровня 3 на уровень 2, справа. Выполнив при этом процедуру нормирования. Тем самым получаем вектор, который даёт количественную оценку всех рисков проекта, как внешних, так и внутренних (табл. 4).

Таблица 4 - Количественная оценка (веса) рисков проекта

Внешние и внутренние риски проекта

Весовые коэффициенты рисков

изменение региональной экологической обстановки

0,0014

стихийные бедствия

0,0059

ограничение использования природных ресурсов

0,0020

национализация, экспроприация

0,0046

нарушение государством своих обязательств (отказ или прекращение финансирования, расторжение контрактов)

0,0144

изменение законодательства

0,0318

ограничение на движение капитала

0,0097

нарушение условий контракта контрагентом

0,0311

банкротство контрагента

0,0182

появление новых конкурентов

0,0204

внезапная дестабилизация отрасли

0,0258

повышение цен на материалы

0,0904

макроэкономические проблемы (спад экономики, кризис и т.д.)

0,0239

колебание курсов валют

0,0186

задержка поступления финансирования от инвесторов

0,1303

появление у конкурентов новой технологии

0,0162

промышленный шпионаж

0,0022

появление на рынке продукта-аналога (материалы)

0,0090

потери, связанные с транспортировкой

0,0023

простой при реализации проекта

0,0082

потеря имущества

0,0264

незавершение проекта в срок

0,0158

физический и моральный износ оборудования

0,0041

снижение финансовой устойчивости (платежеспособности)

0,0956

возникновение непредвиденных расходов

0,0239

прямые финансовые потери (банкротство)

0,1553

неверная постановка целей проекта

0,0102

неверная оценка стратегического потенциала проекта

0,0273

ошибки в отчетности и ведении учета

0,0188

ошибки в планировании проекта

0,0666

отток квалифицированной рабочей силы и руководящих работников

0,0444

Полученный результат можно оставить в таком виде, но для более точной оценки, рекомендуется отдельно оценить внешние и внутренние риски проекта (табл. 5-6).

Таблица 5 - Количественная оценка (веса) внешних рисков

Внешние риски проекта

Весовые коэффициенты рисков

изменение региональной экологической обстановки

0,003

стихийные бедствия

0,0126

ограничение использования природных ресурсов

0,0042

национализация, экспроприация

0,0099

нарушение государством своих обязательств (отказ или прекращение финансирования, расторжение контрактов)

0,0308

изменение законодательства

0,0682

ограничение на движение капитала

0,0207

нарушение условий контракта контрагентом

0,0667

банкротство контрагента

0,0391

появление новых конкурентов

0,0437

внезапная дестабилизация отрасли

0,0552

повышение цен на материалы

0,1938

макроэкономические проблемы (спад экономики, кризис и т.д.)

0,0513

колебание курсов валют

0,0399

задержка поступления финансирования от инвесторов

0,2793

появление у конкурентов новой технологии

0,0348

промышленный шпионаж

0,0048

появление на рынке продукта-аналога (материалы)

0,0192

Таблица 6 - Количественная оценка (веса) внутренних рисков

Внутренние риски проекта

Весовые коэффициенты рисков

потери, связанные с транспортировкой

0,0044

простой при реализации проекта

0,0154

потеря имущества

0,0495

незавершение проекта в срок

0,0297

физический и моральный износ оборудования

0,0077

снижение финансовой устойчивости

0,1792

возникновение непредвиденных расходов

0,0448

прямые финансовые потери (банкротство)

0,2912

неверная постановка целей проекта

0,0192

неверная оценка стратегического потенциала проекта

0,0512

ошибки в отчетности и ведении учета

0,0352

ошибки в планировании проекта

0,1248

отток квалифицированной рабочей силы и руководящих работников

0,0832

Далее для выбора методов минимизации рисков делаются следующие действия. Пусть задано исходное множество видов рисков проекта:

и множество методов минимизации рисков:

:

- страхование;

- диверсификация рынка сбыта;

- диверсификация закупок сырья и материалов;

- диверсификация деятельности;

- создание денежных резервов;

- создание материальных запасов;

- лимитирование.

Отношения предпочтения на множестве методов снижения риска Z, по каждому критерию , задаются матрицами с элементами .

Таблица 7 - Матрица парных сравнений для выбора методов минимизации рисков проекта по внешнему риску "стихийные бедствия"

Страхование

Диверсификация рынка сбыта

Диверсификация закупок сырья и материалов

Диверсификация деятельности

Создание денежных резервов

Создание материальных запасов

Лимитирование

Страхование

1

0,7

0,8

0,7

0,5

0,7

0,9

Диверсификация рынка сбыта

0,3

1

0,5

0,5

0,4

0,5

0,5

Диверсификация закупок сырья и материалов

0,2

0,5

1

0,5

0,4

0,4

0,6

Диверсификация деятельности

0,3

0,5

0,5

1

0,5

0,5

0,6

Создание денежных резервов

0,5

0,6

0,6

0,5

1

0,5

0,6

Создание материальных запасов

0,1

0,5

0,6

0,5

0,5

1

0,6

Лимитирование

0,1

0,5

0,4

0,4

0,4

0,4

1

То есть строится n матриц (n - количество рисков проекта) размерности m (количество методов) по оценке важности критерия k для всех методов минимизации на основе парных сравнений. Система парных сравнений приводит к результату, который может быть представлен матрицей (табл. 7). Согласно данной методике экспертам необходимо построить для внешних рисков - 18 матриц приоритетов (18 внешних рисков проекта) размерности 7 (7 методов минимизации рисков), для внутренних рисков 13 матриц приоритетов (13 внутренних рисков) размерности 7.

На следующем этапе рассмотрения методики по отношениям предпочтения фиксированного эксперта с номером рассматриваем свёртку:

(1)

Такая свёртка исходных отношений не учитывает различия методов по важности. Для учёта этих различий введём свёртку отношений другого вида:

(2)

По каждой свёртке строим функцию принадлежности нечёткого подмножества методов минимизации рисков проекта, выделенных экспертом под номером :

(3)

(4)

Мнения всех экспертов считаем равнозначными и поэтому по каждой функции определяем среднее значение:

(5)

(6)

Функцию принадлежности результирующего множества предпочтительных методов минимизации рисков проекта определяем выражением:

(7)

Для определения предпочтительности методов минимизации рисков формируем множество:

(8)

Элементами этого множества являются весовые коэффициенты методов по минимизации внешних рисков проектов (табл. 7).

Таблица 8 - Нечёткие подмножества методов по минимизации внешних рисков проекта

Страхование

Диверсификация рынка сбыта

Диверсификация закупок сырья и материалов

Диверсификация деятельности

Создание денежных резервов

Создание материальных запасов

Лимитирование

м1

0,900

0,800

0,900

0,500

0,600

0,900

1,000

м2

0,000

0,305

0,308

0,546

0,278

0,394

0,310

Пс

0,000

0,305

0,308

0,500

0,278

0,394

0,310

Для определения весов методов по минимизации внутренних рисков повторяются все этапы метода, как рассмотрено выше.

Рассмотренный метод, основанный на применении элементов математической теории нечётких множеств и метода Саати, позволяет использовать более улучшенную форму представления мнения экспертов, а наличие математических средств отражения нечеткости исходной информации значительно повышает точность получаемых результатов выборки.

Одним из недостатков метода можно отметить его громоздкость, поэтому для применения на практике требуется его автоматизация.

Список литературы

1. Алтунин А.Е. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях / А.Е. Алтунин, М.В. Семухин. - Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2000. - 352 с.

2. Андрейчиков А.В. Системный анализ и синтез стратегических решений в инноватике. Модели многокритериального анализа деятельности инновационных организаций / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. - М.: URSS, 2013. - 360 с.

3. Вахитов А.Р. Выбор класса математической модели системы на основе метода Саати и интегральных критериев / А.Р. Вахитов // Известия Томского политехнического университета. - 2010. - Т. 317, № 5: Управление, вычислительная техника и информатика. - С. 174-178.

4. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Л.А. Заде. - М.: Мир, 1976. - 165 с.

5. Замыслов М.А. Применение методов теории нечётких множеств и отношений для решения задачи выбора потребителем наиболее предпочтительных поставщиков по совокупности показателей / М.А. Замыслов, С.Б. Михайленко // Информационные технологии. - 2002. - № 5. - С. 28-33.

6. Илларионов М.Г. Применение метода анализа иерархий в принятии управленческих решений / М.Г. Илларионов // Актуальные проблемы экономики и права. - 2009. - № 1. - С. 37-42.

7. Саати Т.Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Т.Л. Саати. - М.: Радио и связь, 1989. - 316 с.

8. Саати Т.Л. Принятие решений при зависимостях в обратных связях. Аналитические сети: пер. с англ. / Т.Л. Саати; под ред. А.В. Андрейчикова; О.Н. Андрейчиковой. - [3-е изд.]. - М.: Либроком, 2011. - 357 с.

9. Яроцкая Е.В. Управление имущественными рисками предприятия: монография / Е.В. Яроцкая. - Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2011. - 131 с.

References:

1. Altunin A.E. Modeli i algoritmy prinjatija reshenij v nechetkih uslovijah / A.E. Altunin, M.V. Semuhin. - Tjumen': Izdatel'stvo Tjumenskogo gosudarstvennogo universiteta, 2000. - 352 s.

2. Andrejchikov A.V. Sistemnyj analiz i sintez strategicheskih reshenij v innova-tike. Modeli mnogokriterial'nogo analiza dejatel'nosti innovacionnyh organizacij / A.V. Andrejchikov, O.N. Andrejchikova. - M.: URSS, 2013. - 360 s.

3. Vahitov A.R. Vybor klassa matematicheskoj modeli sistemy na osnove metoda Saati i integral'nyh kriteriev / A.R. Vahitov // Izvestija Tomskogo politehnichesko-go universiteta. - 2010. - T. 317, № 5: Upravlenie, vychislitel'naja tehnika i infor-matika. - S. 174-178.

4. Zade L.A. Ponjatie lingvisticheskoj peremennoj i ego primenenie k prinjatiju priblizhennyh reshenij / L.A. Zade. - M.: Mir, 1976. - 165 s.

5. Zamyslov M.A. Primenenie metodov teorii nechjotkih mnozhestv i otnoshenij dlja reshenija zadachi vybora potrebitelem naibolee predpochtitel'nyh postavshhikov po so-vokupnosti pokazatelej / M.A. Zamyslov, S.B. Mihajlenko // Informacionnye teh-nologii. - 2002. - № 5. - S. 28-33.

6. Illarionov M.G. Primenenie metoda analiza ierarhij v prinjatii upravlenche-skih reshenij / M.G. Illarionov // Aktual'nye problemy jekonomiki i prava. - 2009. - № 1. - S. 37-42.

7. Saati T.L. Prinjatie reshenij. Metod analiza ierarhij / T.L. Saati. - M.: Radio i svjaz', 1989. - 316 s.

8. Saati T.L. Prinjatie reshenij pri zavisimostjah v obratnyh svjazjah. Analitiche-skie seti: per. s angl. / T.L. Saati; pod red. A.V. Andrejchikova; O.N. Andrejchiko-voj. - [3-e izd.]. - M.: Librokom, 2011. - 357 s.

9. Jarockaja E.V. Upravlenie imushhestvennymi riskami predprijatija: monografija / E.V. Jarockaja. - Tomsk: Izd-vo Tomskogo politehnicheskogo universiteta, 2011. - 131 s.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Неопределенности в среде принятия управленческих решений. Классификация рисков, способы их оценки и методика борьбы с ними. Управление рисками при принятии управленческих решений. Правила и критерии принятия решений в условиях неопределённости рынка.

    курсовая работа [129,7 K], добавлен 11.08.2014

  • Критерии принятия управленческих решений в условиях неопределенности рыночной среды. Содержание и виды рисков при реализации управленческих решений. Классификация рисков, способы оценки их степени. Борьба с рисками в торговой организации "Молочный рай".

    курсовая работа [331,8 K], добавлен 16.06.2015

  • Сущность и факторы инвестиционной привлекательности, особенности ее исследования в соотношении "потенциал – риски". Учет риска при принятии инвестиционных решений, качественные и количественные критерии. Принятие решений в условиях неопределенности.

    курсовая работа [101,7 K], добавлен 05.01.2014

  • Экономическое содержание и классификация предпринимательских рисков, характеристика их функции (инновационная, регулятивная, защитная, аналитическая). Способы оценки степени предпринимательского риска. Анализ рисков предприятия и методов их минимизации.

    дипломная работа [276,7 K], добавлен 25.01.2014

  • Понятие неопределенности и рисков при принятии управленческих решений в условиях кризиса. Анализ решения с позиции чувствительности к исходным данным и стоимости информации. Разработка моделей вариантов управленческих решений и обоснование их критериев.

    курсовая работа [294,6 K], добавлен 22.12.2010

  • Сущность и общая характеристика неопределенности, ее отличительные черты и признаки, роль и значение в деятельности современного предприятия. Понятие и принципы оценки риска в анализе инвестиционных проектов. Классификация и типы инвестиционных рисков.

    презентация [311,9 K], добавлен 12.12.2015

  • Понятие и сущность управленческих решений и их классификация. Основные понятия теории принятия решений. Применение методов принятия решений в условиях неопределенности. Выявление и диагностика проблем, возникающих в организации при изменении условий.

    курсовая работа [105,4 K], добавлен 01.04.2014

  • Анализ и принятие управленческих решений в условиях определенности, в условиях риска, в условиях неопределенности. Общие модели и методы принятия решений в условиях определенности, неопределенности и риска. Эффективность работы персонала.

    реферат [34,0 K], добавлен 15.12.2006

  • Методы получения экспертных оценок. Проблема подбора экспертов. Нормативные документы, регулирующие деятельность экспертных комиссий. Принятие решений в условиях риска и в условиях неопределенности. Задачи на принятие решений в условиях неопределенности.

    контрольная работа [29,6 K], добавлен 15.07.2010

  • Роль государства в системе управления предпринимательскими рисками. Проблема рисков в условиях разгосударствления важных секторов экономики. Комплексная оценка рисков, методов диверсификации, снижения неопределенности результатов деятельности субьектов.

    контрольная работа [13,0 K], добавлен 05.10.2009

  • Понятие и классификация управленческих решений и рисков. Типовой процесс анализа, прогнозирования и оценки ситуации, выбора и согласования наилучшего альтернативного варианта достижения поставленной цели. Принятие решения в условиях неопределённости.

    курсовая работа [580,9 K], добавлен 24.07.2014

  • Теоретические основы анализа инвестиционной деятельности фирмы в условиях неопределенности и риска. Методические основы оценки эффективности инвестиционных проектов. Анализ и оценка организационной среды инвестиционной деятельности предприятия.

    дипломная работа [291,1 K], добавлен 30.12.2012

  • Исследование понятия неопределённости и риска. Определение уровней неопределенности при оценке эффективности управленческих решений. Классификация рисков при разработке управленческих решений. Технологии принятия решений в условиях стохастического риска.

    курсовая работа [201,4 K], добавлен 21.12.2010

  • Источники неопределенности ожидаемых условий на предприятии, возможности и особенности принятия решений в данной ситуации, выбор оптимальной стратегии действий. Технология и этапы принятия управленческого решения в условиях неопределенности спроса.

    курсовая работа [1,1 M], добавлен 19.05.2009

  • Проблема выбора квартиры (выбор лучшего варианта, лучшей альтернативы). Характеристика объекта исследования. Краткая информация о методе анализа иерархий американского ученого Т. Саати, который используется в задачах выбора при условиях неопределенности.

    курсовая работа [37,8 K], добавлен 22.12.2010

  • Понятия неопределенности и риска. Процесс влияния неопределенности и риска на деятельность организации. Научные методы принятия решений, рекомендуемые в условиях неопределенности и риска. Разработка управленческих решений на примере ЗАО "Молочный рай".

    курсовая работа [310,2 K], добавлен 17.10.2010

  • Понятие риска реального инвестиционного проекта и его классификация. Процесс регулирования инвестиционных рисков. Методы оценки риска по прямым капитальным инвестициям, портфельных рисков, примеры их количественной оценки. Инструменты минимизации риска.

    лекция [618,6 K], добавлен 10.10.2011

  • Понятие и классификация рисков. Процесс принятия и разработки управленческого решения в условиях неопределенности и риска. Исследование воздействия рисков на деятельность ФКП "Завода имени Я.М. Свердлова". Их оценка и совершенствование управления ими.

    курсовая работа [55,4 K], добавлен 09.01.2011

  • Классификация внешних и внутренних факторов риска. Принятие управленческих решений в условиях определенности, вероятности и неопределенности. Подходы к оцениванию рисков. Необходимость применения экспертных оценок при анализе и управлении рисками.

    презентация [1,2 M], добавлен 14.02.2014

  • Изучение сути инвестиций и инвестиционных рисков. Источники информации, необходимой для оценки рисков. Определение критериев и способов их анализа. Разработка мероприятий по снижению рисков и их мониторинг. Экспертный метод оценки инвестиционных рисков.

    контрольная работа [40,7 K], добавлен 04.10.2014

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.