Имитационная модель Д.Хертца основана на присвоении вероятностей значениям основных параметров (факторов), влияющим на денежные потоки:
1. Размер рынка (объем продаж).
2. Сегментация рынка.
3. Отпускные цены.
4. Темп роста продаж.
5. Уровень переменных затрат.
6. Уровень постоянных затрат.
7. Объем необходимых инвестиций.
8. Ликвидационная стоимость активов.
9. Срок полезного использования оборудования.
Факторы рассматриваются как независимые. Диапазоны величин по каждому фактору оценивается экспертно, а вероятность присваивается по методу "рулетки". Шесть первых факторов определяют прибыль, которая соотносится с объемом инвестиций. В результате многократного повторения имитационного моделирования получают кривую вероятностного распределения нормы прибыли – вероятность того, что инвестиции обеспечат прибыль, большую или меньшую, чем некоторая средняя величина.
К способам измерения риска относятся также следующие.
Метод оценки доходности активов САРМ – количественный метод анализа прибыльности, доходности инвестиций в сопоставлении с доходностью рынка при помощи коэффициента р, который указывает на совпадение тенденций изменения цен акций предприятия с тенденциями изменения цен акций других предприятий (входящих в состав Индекса 500 акций Standard & Poor, индекса DowJones и других). Несовпадение тенденций, когда коэффициент не равен 1, отражает повышенный риск по сравнению со средним рыночным.
Метод эквивалентов состоит в учете риска при помощи корректировки составляющих денежных потоков в зависимости от объективно или субъективно оцененных вероятностей. Применяемый коэффициент корректировки а характеризует соотношение значений денежных потоков при среднем и высоком уровнях риска.
Недостатки количественных методов прогнозирования состоят в том, что для их применения:
1. необходим большой объем исходной информации, основанной на анализе статистических данных;
2. вероятностные распределения различаются по каждой позиции притоков и оттоков денежных средств, меняются со временем;
3. некоторые составляющие зависят от развития в предыдущих периодах (условная вероятность), некоторые нет (безусловная вероятность);
4. существует вероятность появления определенной последовательности потоков денежных средств и пр.
На этапе количественного анализа риска вычисляются числовые значения величин отдельных рисков и риска объекта в целом. Также выявляется возможный ущерб и дается стоимостная оценка от проявления риска и, наконец, завершающей стадией количественной оценки является выработка системы антирисковых мероприятий и расчет их стоимостного эквивалента.
Количественный анализ можно формализовать, для чего используется инструментарий теории вероятностей, математической статистики, теории исследования операций. Наиболее распространенными методами количественного анализа риска являются статистические, аналитические, метод экспертных оценок, метод аналогов.
Суть статистических методов оценки риска заключается в определении вероятности возникновения потерь на основе статистических данных предшествующего периода и установлении области (зоны) риска, коэффициента риска и т.д. Достоинствами статистических методов является возможность анализировать и оценивать различные варианты развития событий и учитывать разные факторы рисков в рамках одного подхода. Основным недостатком этих методов считается необходимость использования в них вероятностных характеристик. Возможно применение следующих статистических методов: оценка вероятности исполнения, анализ вероятного распределения потока платежей, деревья решений, имитационное моделирование рисков, а также технология «Risk Metrics».
Метод оценки вероятности исполнения позволяет дать упрощенную статистическую оценку вероятности исполнения какого – либо решения путем расчета доли выполненных и невыполненных решений в общей сумме принятых решений.
Метод анализа вероятностных распределений потоков платежей позволяет при известном распределении вероятностей для каждого элемента потока платежей оценить возможные отклонения стоимостей потоков платежей от ожидаемых. Поток с наименьшей вариацией считается менее рисковым. Деревья решений обычно используются для анализа рисков событий, имеющих обозримое или разумное число вариантов развития. Они особо полезны в ситуациях, когда решения, принимаемые в момент времени t = n, сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего развития событий. Имитационное моделирование является одним из мощнейших методов анализа экономической системы; в общем случае под ним понимается процесс проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями сложных систем реального мира. Имитационное моделирование используется в тех случаях, когда проведение реальных экспериментов, например, с экономическими системами, неразумно, требует значительных затрат и/или не осуществимо на практике. Кроме того, часто практически невыполним или требует значительных затрат сбор необходимой информации для принятия решений, в подобных случаях отсутствующие фактические данные заменяются величинами, полученными в процессе имитационного эксперимента (т.е. генерированными компьютером).
Технология «Risk Metrics» разработана компанией «J.P. Morgan» для оценки риска рынка ценных бумаг. Методика подразумевает определение степени влияния риска на событие через вычисление «меры риска», то есть максимально возможного потенциального изменения цены портфеля, состоящего из различного набора финансовых инструментов, с заданной вероятностью и за заданный промежуток времени[5].
Позволяют определить вероятность возникновения потерь на основе математических моделей и используются в основном для анализа риска инвестиционных проектов. Возможно использование таких методов, как анализ чувствительности, метод корректировки нормы дисконта с учетом риска, метод эквивалентов, метод сценариев.
Анализ чувствительности сводится к исследованию зависимости некоторого результирующего показателя от вариации значений показателей, участвующих в его определении. Другими словами, этот метод позволяет получить ответы на вопросы вида: что будет с результирующей величиной, если изменится значение некоторой исходной величины?
Метод корректировки нормы дисконта с учетом риска является наиболее простым и вследствие этого наиболее применяемым на практике. Основная его идея заключается в корректировке некоторой базовой нормы дисконта, которая считается безрисковой или минимально приемлемой. Корректировка осуществляется путем прибавления величины требуемой премии за риск.
С помощью метода достоверных эквивалентов осуществляется корректировка ожидаемых значений потока платежей путем введения специальных понижающих коэффициентов (а) с целью приведения ожидаемых поступлений к величинам платежей, получение которых практически не вызывает сомнений и значения которых могут быть достоверно определены.
Метод сценариев позволяет совместить исследование чувствительности результирующего показателя с анализом вероятностных оценок его отклонений. С помощью этого метода можно получить достаточно наглядную картину для различных вариантов событий. Он представляет собой развитие методики анализа чувствительности, так как включает одновременное изменение нескольких факторов.
Метод экспертных оценок представляет собой комплекс логических и математико – статистических методов и процедур по обработке результатов опроса группы экспертов, причем результаты опроса являются единственным источником информации. В этом случае возникает возможность использования интуиции, жизненного и профессионального опыта участников опроса. Метод используется тогда, когда недостаток или полное отсутствие информации не позволяет использовать другие возможности. Метод базируется на проведении опроса нескольких независимых экспертов, например, с целью оценки уровня риска или определения влияния различных факторов на уровень риска. Затем полученная информация анализируется и используется для достижения поставленной цели. Основным ограничением в его использовании является сложность в подборе необходимой группы экспертов.
Метод аналогов используется в том случае, когда применение иных методов по каким – либо причинам неприемлемо. Метод использует базу данных аналогичных объектов для выявления общих зависимостей и переноса их на исследуемый объект.
3 АНАЛИЗ РАСКОВ НА ОАО «КОНДИТЕРСКАЯ ФАБРИКА «СЛОДЫЧ»
3.1 Краткая характеристика предприятия
Открытое акционерное общество «Кондитерская фабрика «Слодыч» - лидер по производству печенья на рынке мучных кондитерских изделий. На сегодняшний день фабрика «Слодыч» является крупнейшим в Беларуси предприятием, выпускающим сдобное, сахарное, затяжное, диабетическое, овсяное печенье, крекер, вафельный лист. Предприятие имеет многолетнюю историю. Здесь собран и приумножен опыт мастеров-кондитеров нескольких поколений.
История основания начинается больше века назад. В 1905 году начала сваю работу некогда известная фабрика «Жорж» в г.Минске, принадлежавшей Георгию Викентьевичу Рачковскому. Местонахождение предприятия: Захарьевская улица, дом Ругера ( сейчас пр.Независимости, 79).
После Великой Октябрьской революции на базе бывшей кондитерской мастерской Жоржа был создан трудоколлектив кондитеров, названный позже «Первой белорусской кондитерской фабрикой», переименованной в 1926г. в Минскую кондитерскую фабрику «Прогресс», а в честь 12-ой годовщины Великой Октябрьской революции в 1929 году фабрика была названа «Коммунарка».