Risiko-analise

Enige maatskappy, besigheid, veldtog veronderstel die bestaan van sekere risiko's wat die finale uitslag van hul gedrag kan beïnvloed. Implementering van korporatiewe strategie behels die verandering van die regte, pligte en verpligtinge van entrepreneurs, die moontlike voorkoms van onverwagte en nie voorheen gebruik prosesse, sowel as ander gevolge.

Om die stel van aksies om die uitslag van die aktiwiteit te bereik reg kies, is dit nodig om in ag te neem die moontlike impak van die newe-effekte van die beplande gebeure wat dit beteken nie verlore nie. Enige taktiese (strategiese) skema moet word voordat dit gebruik word om die risiko van die laasgenoemde beperk word hersien.

Risiko-analise van die onderneming (maatskappy) begin met hul aanslag. Om dit te doen, kies die evaluering metode wat moet voldoen aan die veiligheid vereistes spesifieke tipe van die aktiwiteit en wetlike reguleerders van hierdie aktiwiteit.

Risiko-analise vereis die gebruik van beskikbare inligting om die waarskynlikheid van sekere gebeure en die moontlike omvang van die gevolge daarvan te evalueer.

As 'n reël, te verstaan risiko negatiewe gebeure en omstandighede, soos verliese tydens die onderneming, natuurrampe met ernstige gevolge, ens Nietemin, risiko-analise help om hul potensiaal positiewe gevolge identifiseer. Dit is nodig om toekomstige probleme en evaluering van ontwikkeling vooruitsigte op te spoor.

Risiko-analise is kwantitatiewe en kwalitatiewe vlakke (risiko-analise metodes word individueel gekies).

Wanneer kwantitatiewe ontleding van die ondersoek verskynsels opgedra numeriese (kwantitatief) waardes, empiriese data word gebruik. Op hierdie vlak van analise is baie objektief en akkuraat (hierdie metode) karakter.

Kwalitatiewe analise sluit interne (instinktiewe) assessering van die heersende omstandighede. Op hierdie vlak toegelaat subjektiwiteit en verwante twyfel.

Die vergelyking van die twee vlakke van analise data, moet meer detail nog op kwantitatiewe stop. Dit kan 'n verskeidenheid van maniere te hou.

In die deterministiese benadering gebruik punt skattings. Ten einde te verstaan wat kan die uitkoms in sommige gevalle wees, is verskillende gebeurtenisse spesifieke waardes opgedra. Byvoorbeeld, in die finansiële model kan beskou word as so 'opsies: ergste (toekomstige verliese), beste (toekomstige verdienste) en die mees waarskynlike (matige relatiewe wins).

In hierdie geval, die metode het 'n paar nadele: dit nie in ag neem 'n verskeidenheid van moontlike scenario's, en gekonsentreer op 'n paar groot weergawes (wat almal as gelykwaardig beskou word); nie genoeg kyk na die faktore wat 'n invloed kan die ontwikkeling van die situasie, wat lei tot die vereenvoudig model. Daar is egter baie besighede gebruik net so 'n benadering, ten spyte van die relatief lae betroubaarheid van die resultate van sodanige analise.

Stogastiese risiko-analise (Monte Carlo metode) is meer betroubaar. In hierdie benadering, die aanvanklike parameters is albei reekse (vervaardiging van 'n waarskynlikheid verspreiding). In hierdie geval, verskillende veranderlikes verskillende waarskynlikhede van die gevolge. Die waardes word lukraak gekies, gebaseer op moontlike waarskynlikheidsverdelings.

Monsters staan bekend as 'n herhaling. Die resultate van die monsters is aangeteken. Om die simulasie monsternemingsprosedure uit te voer herhaal honderde kere, so hierdie resultate is baie beter in staat is om die waarskynlikheid van voorkoms van verwagte gebeure te openbaar. Data soos modellering kan demonstreer nie net die toekomstige gebeure, maar ook om te wys die waarskynlikheid van hul voorkoms. Die resultate kan grafies voorgestel word, asook om hul sensitiwiteit reflekteer, dit is, om te wys watter veranderlikes is die meeste beïnvloed die resultaat. Die gebruik van hierdie metode, is dit ook moontlik om die verhoudings tussen die oorspronklike veranderlikes aan te toon.

Die mees geskikte manier om uit te voer 'n kwantitatiewe risiko analise gebaseer op Excel-sigblaaie, as gereedskap van hierdie program toelaat om by te voeg nuwe funksies in staat wees om te versprei die waarskynlikheid en kry die mees akkurate resultate.