Referat MN Riscului- Cuantificarea Riscului

13
CUANTIFICAREA RISCULUI METODE DE CUANTIFICAREA A RISCULUI

description

Cuantificarea riscului

Transcript of Referat MN Riscului- Cuantificarea Riscului

PowerPoint Presentation

CUANTIFICAREA RISCULUIMETODE DE CUANTIFICAREA A RISCULUI Cuantificarea riscului presupune evaluarea riscului i a interaciunii dintre riscuri n vederea evalurii tuturor rezultatelor posibile. Este important pentru a se determina ordinea n care se va rspunde riscurilor. Este un proces complex ce trebuie s in cont printre altele de: - Oportunitile i ameninrile pot interaciona n maniere nebnuite - Un singur eveniment cu potenial de risc poate cauza efecte multiple - Oportunitile pentru un susintor (ex. costuri reduse) pot reprezenta ameninri pentru altul (ex. profit redus) - Tehnicile matematice folosite pot crea falsa impresie de precizie i ncredere

Cea mai simpl metod de cuantificare a riscurilor este aceea avalorii ateptate(VA), care se calculeaz ca produs ntre probabilitile de apariie ale anumitor evenimente i efectele acestora:VA(a) = P(a) x E(a) unde: VA(a) = valoarea ateptat a evenimentului (a) P(a) = probabilitatea de apariie a evenimentului (a)E(a) = efectul apariiei fenomenului (a)

Valoarea asteptata (va) De exemplu, n cazul unei firme de construcii, determinarea riscului are un impact major n calculaia costurilor i implicit n activitatea de ofertare - licitare. Astfel, dac n timpul pregtirii documentaiei pentru participarea la o licitaie pentru adjudecarea unei lucrri s-a identificat riscul de a se ntlni un strat de roc dur n timpul sprii fundaiei, antreprenorul se poate asigura mpotriva acestui risc calculnd valoarea ateptat a producerii acestui fenomen i o poate include n calculele pentru elaborarea devizului ofert. Concret, dac costul suplimentar antrenat de efectuarea de spturi n roc dur pentru o anumit lucrare este de 100.000 milioane lei, iar probabilitatea ca s se ntlneasc roc dur a fost estimat la 30%, valoarea ateptat a acestui risc va fi:VA(a) = 0,30 x 100.000 = 30.000 milioane lei

Antreprenorul poate s includ n valoarea ofertei suma de 30.000 milioane lei pentru prevenirea acestui risc, tiind c dup un numr suficient de mare de licitaii, indiferent de rezultatul acestora, se vor acoperi costurile riscului. Avnd n vedere faptul c estimarea probabilitilor este un proces cu un grad mare de subiectivitate, rezultatele obinute prin metoda valorii ateptate sunt de obicei utilizate ca date de intrare pentru analize ulterioare.

Modelul Arborelui decizional este fara indoiala cea mai folosita metoda de prognoza in mediul de afaceri. Acest model face parte din categoria modelelor non-parametrice, avand avantajul posibilitatii selectiei variabilelor folosite in analiza. Modelul Arborelui decizional se mai numeste Partitionare recursiva. Diagrama unui arbore decizional cuprinde nodurile acestuia, primul nod denumit radacina, cuprinde intregul set de date. Pornind de la primul nod are loc prima partitie a intregului set de date, ulterior avand loc partitii succesive. Arborele decizional Determinarea Arborelui decizional optim presupune determinarea adancimii segmentarii. O prima posibilitate consta in selectia arborelui optim in functie de acuratetea cu care este estimata valoarea variabilei tinta. Acuratetea estimarilor si eficienta estimarilor nu se suprapun intotdeauna. O a doua posibilitate a determinarii Arborelui decizional optim are in vedere completarea criteriilor statistice cu cele economice. In esenta literatura de specialitate recomanda fundamentarea economica a Arborelui decizional optim, astfel se va culege acel Arbore decizional (respectiv acea adancime a arborelui) pentru care profitul rezultat este maxim, atat in setul de estimare cat si in cel de validare, aceasta parte a algoritmului se numeste curatire a arborelui.Arborii decizionali sunt instrumente care descriu interactiunile cheie dintre decizii i evenimentele aleatorii, aa cum sunt percepute de decidenti. Ramurile arborelui reprezinta fie decizii, fie rezultate aleatoare sau incerte, respectand urmatoarele dou reguli: - probabilitile de pe fiecare ramur i subramur se nmulesc; - suma probabilitilor asociate unui nod este egal cu 100%.

Aplicnd regulile arborelui decizional, obinem urmtoarele valori: - ansele de succes n implementarea proiectului 1 sunt de 45% X 80% = 36%; - ansele de eec n implementarea proiectului 1 sunt de 45% X 20% = 9%; - ansele de succes n implementarea proiectului 2 sunt de 55% X 70% =38,5%; - ansele de eec n implementarea proiectului 1 sunt de 55% X 30% = 16,5%; Se poate observa c probabilitatea cea mai mare o are implementarea proiectului 2, respectiv 38,5% anse de succes, motiv pentru care decidentul trebuie s aleag aceast variant .

Pentru exemplificare alegem urmtoarea situaie: se au n vedere dou proiecte de aciune. Managerul trebuie s decid care proiect trebuie implementat tiind c: - Proiectul 1: o 20% anse de a ctiga 900 milioane, o 80% anse de a pierde 180 milioane; - Proiectul 2: o 30% anse de a ctiga 800 milioane o 70% anse de a pierde 210 milioane.

Aplicnd metoda arborelui decizional, i mai tiind c managerul are anse egale de a alege unul din proiecte, putem genera urmtorul arbore decizional:

Aplicnd regulile arborelui decizional obinem valorile probabilitilor celor patru variante de aciune, respectiv valorile din parantez. Valorile au fost obinute nmulind probabilitile pe fiecare ramur a arborelui. Analiznd valoric, proiectul 1 furnizeaz cel mai mare ctig i cea mai mic pierdere, dar din punct de vedere a probabilitilor, proiectul 2 are cele mai mari anse de ctig i cele mai mici de pierdere. Combinnd aceast tehnic cu metoda valorii ateptate putem msura i n bani efectele fiecrei decizii. Astfel, valoarea ateptat a unei decizii este reprezentat de suma valorilor ateptate tuturor efectelor rezultnd din acea decizie: - VAProiectul 1 = VA1 + VA2 = 36 milioane o VA1 = 20% X 900 mil = 180 mil; o VA2 = 80% X -180 mil = -144 mil; - VAProiectul 2 = VA3 + VA4 = 30 milioane o VA3 = 30% X 800 mil = 240 mil; o VA4 = 70% X -210 mil = 210 mil. Se poate observa c valoarea ateptat a Proiectului 1 este mai mare dect valoarea ateptat a Proiectului 2, deci decidentul va opta pentru primul caz, dei are o probabilitate de eec mare

Alexandru Constangioara, Managementul Riscului, Editura Universitatii din Oradeahttp://ebooks.unibuc.ro/StiinteADM/cornescu/cap5.htmhttp://www.theactuary.com/archive/old-articles/part-3/risk-quantification-techniques/http://www.managementul-riscurilor.ro/index.php?option=com_content&task=view&id=406&Itemid=43http://www.ivoryowl.com/PM%20Methodology/page35.html

bIBLIOGRAFIE