Экономические науки/6. Маркетинг и менеджмент

Аспирант Боднар М.А.

Национальная металлургическая академия Украины. Украина

Моделювання економічних ризиків підприємства як інструмент прийняття управлінських рішень

Ризик властивий будь-якій сфері людської діяльності, що пов'язано з безліччю умов і факторів, які впливають на позитивний результат прийнятих рішень. Фактор ризику може виникнути і надавати свій вплив й на будь-яке підприємство, незалежно від ступеня його стійкості на ринку. Цей вплив, як правило, має негативний характер і може довести підприємство до кризи.

Оскільки, промислові підприємства України є комерційними організаціями, які отримують основну частину свого доходу від продажів продукції власного вироблення, то основні типи ризиків, які можуть мати місце в їх діяльності та впливати на кінцевий прибуток від операційної діяльності, належать до групи комерційних ризиків. Моніторинг ринку збуту своєї продукції та своєчасне реагування на його зміни допомагає не тільки уникнути небажаних наслідків, але й грамотно спрогнозувати стратегічні пріоритети.[1]

Отже, розглянемо найбільш впливові ризики в економічній діяльності промислового підприємства:

- ризик зниження цін на продукцію, об’ємів продажів та експорту в порівнянні з запланованим рівнем;

- ризик підвищення вартості сировини та матеріалів;

- ризик підвищення цін на електроенергію та паливо;

- ризик збільшення постійних витрат (заробітна платня, адміністративні витрати, тощо).

Вплив ризиків позначається на всіх сторонах роботи підприємства, погіршуючи його фінансовий стан, виробничі, збутові можливості, здатність відповідати за своїми зобов'язаннями та інші аспекти. Тому очевидно, що актуальність і необхідність наявності на підприємстві ефективної системи управління ризиком набуває дійсно важливого значення.

Однак основна проблема виникає на етапі, коли треба створити єдиний алгоритм, користуючись яким керівники будуть мати можливість приймати вірні рішення та уникати абсолютних невизначеностей або зводити їх до мінімуму. Для вирішення цієї проблеми автором була створена методика кількісної оцінки економічних ризиків промислового підприємства. Вона дозволяє визначити імовірність виникнення ризиків та вплив їх наслідків на функціонування підприємства, а саме:

- імовірність досягнення кінцевого результату;

- ступінь впливу ризику на нормальну діяльність підприємства та

- об’єми непередбачуваних витрат та матеріалів;

- найбільш актуальні ризики на даний момент, що потребують підвищеної уваги та миттєвого реагування;

- фактичні витрати на подолання негативних наслідків ризику, якщо він мав місце.

Ризики економічної діяльності промислового підприємства

визначаються кількісно та прогнозуються з використанням методу Монте-Карло в програмі імітаційного моделювання Crystal Ball. Все це робиться в умовах невизначеності – ситуації, коли повністю або частково відсутня інформація про можливий стан системи, що аналізується та зовнішнього середовища. Іншими словами, коли в процесі функціонування підприємства можливі ті або інші непередбачувані наслідки, імовірності яких не відомі або не існують взагалі.[2]

Саме за таких умов можна оцінити всю ефективність прогнозування з допомогою методу Монте-Карло, оскільки він використовує будь-яку інформацію, що може знаходитись у формі об'єктивних даних або оцінок експертів, для кількісного опису невизначеності, яка існує у відношенні основних змінних рішення і для обгрунтованих розрахунків можливого впливу невизначеності на ефективність рішення.

Програма Crystal Ball, принцип дії якої заснований саме на цьому методі, створює додаткову можливість коректного прогнозування при оцінці ризику за рахунок того, що робить можливим створення випадкових сценаріїв. Результат аналізу ризику висловлюють не яким-небудь єдиним значенням показника, а у вигляді імовірнісного розподілу всіх його можливих значень. Отже, керівники підприємства будуть забезпечені повним набором даних, що характеризують ризик рішення. [3]

У загальному випадку метод імітаційного моделювання Монте-Карло являє собою процедуру (див. рис. 1), з допомогою якої математична модель визначення будь-якого показника піддається ряду імітаційних прогонів на комп'ютері: будуються послідовні сценарії з використанням вихідних даних; останні за задумом проекту є невизначеними і тому в процесі аналізу покладаються випадковими величинами. Процес імітації здійснюється таким чином, щоб випадковий вибір значень з певних імовірнісних розподілів не порушував існування відомих або передбачуваних відносин кореляції серед змінних. Результати імітації збираються і аналізуються статистично, з тим, щоб оцінити ступінь ризику.

Розподіл імовірності

Встановлення меж діапазону значень змінних

Розподіл імовірності

Визначення імовірнісного закону розподілу випадкових величин

Прогнозна модель

Підготовка моделі, яка здатна спрогнозувати розрахунок результатів

Аналіз результатів

Статистичний аналіз результатів імітації

Імітаційні прогони

Генерування випадкових сценаріїв, що засновані на наборі припущень

Умови кореляції

Встановлення відношень корельованих змінних

Рисунок 1 - Процес моделювання методом Монте-Карло

Методика прогнозування та оцінки ризиків зовнішньоекономічної діяльності, що представлена в цій роботі полягає в проходженні наступних етапів.

По-перше, окреслюється коло величин, що впливають безпосередньо на кінцевий результат. Найважливіше визначити їх найменування та зв’язок з параметром, що прогнозується. Цей зв’язок повинен обов’язково описуватися математично (наприклад для цільового значення прибутку такими величинами можуть виступати: вартість сировини, амортизація, оплата праці та ін.).

Далі на основі прогнозів спеціалістів або аналітичних агентств та техніко-економічних показників минулих років визначаються числові значення описаних величин, причому, дані можуть бути деякою мірою приблизними, тобто нести в собі похибку, оскільки неможливо в умовах невизначеності зі 100% гарантією передбачити будь-який показник виробничої або комерційної діяльності.

На наступному етапі відбувається опис математичної моделі. Іншими словами, зв’язок, що існував між цільовим параметром та незалежними величинами, визначений в якісному аналізі ризиків, тепер обґрунтовується математично. Оскільки програма Crystal Ball – це надбудова для редактора таблиць Microsoft Exсel, то математичне обґрунтування зв’язку відбувається з допомогою інструментів Excel.

Після того, як модель цільового параметру побудована, починається сам процес імітаційного моделювання. Розглядаються всі, так звані, сценарії, які можуть мати місце при коливанні значень незалежних змінних. Сукупність результатів цих «прогонів» утворює множину можливих значень цільового параметру, кожна частина якої має свою імовірність появи. Таким чином, можна визначити:

а) імовірність появи саме того числа, яке виражає прогнозований показник;

б) вплив кожного з незалежних факторів на формування цільового параметру;

в) всі статистичні показники прогнозованої множини (медіана, мода, відхилення та ін..).

Висновки робляться на підставі кількісних даних, представлених у звіті про моделювання. Їх можна просто описати, порівняти з техніко-економічними показниками за попередні роки або ж співвіднести з плановими величинами, якщо вони є. Такий підхід дозволить провести розробку наступних програм заходів по зниженню ризиків на більш якісному рівні з використанням нових отриманих знань, які дозволять приймати найбільш ефективні на даний час управлінські рішення.

Література:

1. Цвєткова Є.В., Арлюкова І.О. Ризики в економічній діяльності. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. – 240с.

2. Рум’янцев М. В. Засоби імітаційного моделювання бізнес-процесів // Корпоративні системи. – 2007 - №2

3. Мур Д., Ларрі Уедерфорд Р. Економічне моделювання в Microsoft Excel. – М.: Вільямс, 2008. – 179с.