Учет неопределенности и рисков

Под неопределенностью понимается неполная или неточная информация об условиях прохождения и реализации инвестиционного проекта. Риски представляют собой неопределенность, связанную с возможностью возникновения в будущем неблагоприятных ситуаций и последствий. Другим понятием рисков является величина возможного ущерба или выигрыша, связанных с будущим событием, в результате принятия определенного решения.

В настоящее время риски делятся на две группы: внутренние и внешние. По своей сущности и содержанию они являются противоположными.

Внутренние риски в большей своей части находятся в зависимости от финансово-хозяйственной деятельности организации. Наиболее существенными внутренними рисками организации являются производственные, снабжения, сбыта и финансовые. Они зависят от вида и специализации организации, ее организационно-правовой формы, состава партнеров, инвесторов. В зависимости от характера проводимых операций внутренние риски могут подразделяться на риски активных и пассивных операций. Активные операции связаны с размещением имеющихся средств, то есть вложения средств путем формирования фондовых портфелей. Пассивные операции представляют собой операции в форме получения кредитов, привлечения депозитов. Управленческий персонал организации может активно влиять на внутренние риски. Поэтому они называются управляемыми.

Внешние риски появляются независимо от внутренней деятельности организации и поэтому называются неуправляемыми. Хотя в определенной степени есть возможность предвидения отдельных из них и возможности управления ими. К внешним, как правило, относят риски: страновые, валютные, форс-мажорных обстоятельств.

При проводимых расчетах эффективности систем управления следует учитывая неопределенность и риски. Показатели эффективности инвестиционных проектов, связанных с созданием систем управления, рассчитанные с учетом факторов неопределенности и рисков, называются ожидаемыми.

Оценка устойчивости и эффективности проектов с учетом неопределенности и рисков может осуществляться с помощью одного из методов [5]:

• оценка ожидаемого эффекта проекта с учетом количественных характеристик неопределенности.

Все приведенные методы, кроме первого, предусматривают разработку сценариев реализации проектов в наиболее вероятных условиях и оценку финансовых последствий реализации таких сценариев.

Укрупненная оценка устойчивости проекта. Использование этого метода должно предусматривать следующие действия:

· применять умеренно пессимистические прогнозы будущих финансово-экономических показателей, изменения цен, ставок налогов, обменных курсов валют;

· предусматривать резервы средств на непредвиденные инвестиционные и операционные расходы;

· увеличивать норму дисконта на величину поправки на риск.

В случае соблюдения указанных условий проект следует рассматривать устойчивым в целом, если он имеет достаточно высокие значения интегральных показателей и положительное значение чистого дисконтированного дохода.

Расчет границ безубыточности. Устойчивость проекта по отношению к возможным изменениям условий реализации может быть охарактеризована показателями границ безубыточности и предельных значений таких параметров проекта как объемы производства, цены производимой продукции и др. Граница безубыточности определенного параметра проекта для некоторого шага расчетного периода определяется как такой коэффициент к значению этого параметра на данном шаге, при применении которого чистая прибыль, полученная в проекте на этом шаге, становится нулевой. Одним из наиболее распространенных показателей этого типа является уровень безубыточности. Он рассчитывается следующим образом [5]:

где

– полные текущие издержки производства продукции на m -м шаге;

– условно-переменная часть полных текущих издержек производства (включая наряду с

переменной частью производственных затрат, амортизацию, налоги и иные отчисления, пропорциональные выручке: на пользователей автодорог, на поддержание жилищного фонда и объектов социально-культурной сферы и пр.) на т- мшаге;

– доходы от внереализационной деятельности за вычетом расходов по этой деятельности на

В этом случае, если проект предусматривает производство нескольких видов продукции, тогда формула (14.24) не меняется, а все входящие в нее величины берутся по всему проекту.

При проводимых расчетах все цены и затраты следует учитывать без НДС. Проект обычно считается устойчивым, если уровень безубыточности не превышает 0,6 – 0,7 после освоения проектных мощностей.

Метод вариации параметров. Эффективность проекта может существенно изменяться при неблагоприятном изменении некоторых параметров. В связи с этим следует проверять реализуемость и осуществлять оценку эффективности проекта в зависимости от изменения следующих параметров:

• прогнозов общего индекса инфляции, индексов цен;

Проект считается устойчивым по отношению к приведенным изменениям параметров, если при всех рассмотренных сценариях NPV является положительным и обеспечивается необходимый резерв финансовой реализуемости проекта.

Оценка ожидаемого эффекта проекта с учетом количественных характеристик неопределенности. Этот метод может быть использован при наличии детальной информации о различных сценариях реализации проекта, вероятности их осуществления и о значениях основных технико-экономических показателей проекта. В данном случае расчеты осуществляются в следующем порядке:

· рассматривается все множество возможных сценариев реализации проекта;

· по каждому сценарию исследуется организационно-экономический механизм реализации проекта;

· для каждого сценария по каждому шагу расчетного периода определяются притоки и оттоки реальных денег;

· проверяется финансовая реализуемость проекта;

· осуществляется оценка риска нереализуемости проекта – суммарная вероятность сценариев, при которых нарушаются условия финансовой реализуемости проекта;

· осуществляется оценка риска неэффективности проекта – суммарная вероятность сценариев, при которых интегральный эффект становится отрицательным;

· на основе показателей отдельных сценариев определяются обобщающие показатели эффективности проекта с учетом факторов неопределенности – показатели ожидаемой эффективности.

В случае, когда имеется конечное число сценариев и вероятности их заданы, ожидаемый эффект проекта рассчитывается по известной формуле математического ожидания.

■ Под эффективностью понимается сопоставление результатов (эффекта) от реализации инвестиций в системы управления с величиной их затрат. Результат (эффект) – показатель, характеризующий величину выгодности применения систем управления.

■ Оценка социально-экономической эффективности систем управления связана с решением ряда сложных задач, характеризующихся влиянием определенных факторов. Сложность решения таких задач определяется влиянием следующих факторов:

■ инвестиции осуществляются во времени один раз, либо повторяются во времени неоднократно в зависимости от договоренности между инвесторами и хозяйствующими объектами;

■ получение результатов от реализации инвестиционных проектов носит длительный характер, т. е. более года;

■ процесс реализации инвестиционных проектов в течение длительного времени приводит к высокой степени неопределенности и влиянию инфляционных процессов, требующих при проведении расчетов эффективности учета рисков и инфляции.

■ Решение проблемы повышения эффективности инвестиционных проектов, связанный с созданием системы управления, требует выявления и учета основных факторов, оказывающих непосредственное или косвенное влияние на финансово-хозяйственные показатели управления объектов, а также источники получения социально-экономических результатов.

■ Существенное влияние на эффективность разрабатываемых инвестиционных проектов оказывают следующие внешние факторы:

■ По виду обобщающего показателя, который выступает в качестве критерия экономической эффективности проекта, показатели делятся на абсолютные, относительные и временные. С помощью абсолютных показателей определяется разность между стоимостными оценками результатов и затрат, связанных с реализацией проектов. Относительные показатели определяются как отношение стоимостных оценок результатов проектов к совокупным затратам на их реализацию. Временные показатели используются для оценки срока окупаемости инвестиционных затрат.

■ Экологические результаты проявляются в снижении объемов загрязнения и концентрации вредных веществ в атмосфере, водной среде и почве. Эффект от инвестиций в решении задач АИСУ, направленных на улучшение экологических условий окружающей среды в конечном итоге отражаются в экономических и социальных результатах.

■ Возникновение эффекта взаимодействия (синергизма) является проявлением целостности ИАИСУ и представляет собой по своей сущности часть общего социально-экономического эффекта, образующегося в результате реализации интеграции локальных систем управления.

■ При оценке эффективности инвестиционных проектов, связанных с созданием систем управления, необходимо учитывать такой фактор как инфляция. Инфляция представляет собой процесс, характеризующийся повышением общего уровня цен в экономике и повышением цен на отдельные виды ресурсов (продукцию, услуги, труд, материальные ресурсы и т. д.).

■ Под неопределенностью понимается неполная или неточная информация об условиях прохождения и реализации инвестиционного проекта. Риски представляют собой неопределенность, связанную с возможностью возникновения в будущем неблагоприятных ситуаций и последствий. Другим понятием рисков является величина возможного ущерба или выигрыша, связанных с будущим событием, в результате принятия определенного решения.

■ Статические методы относятся к простым методам, которые используются в основном для быстрой и приближенной оценки привлекательности инвестиционных проектов. Наиболее часто при использовании на практике простых методов применяют следующий состав показателей:

§ суммарная (среднегодовая) прибыль от реализации инвестиционного проекта;

§ рентабельность инвестиций (простая норма прибыли);

■ Денежные потоки представляют собой совокупность денежных средств, поступающих на счета организации или в кассу по мере реализации проектов (входной денежный поток) и выплачиваемые денежные ресурсы (выходной денежный поток).

■ Динамические методы оценки эффективности систем управления применяются в основном для анализа эффективности инвестиционных проектов. В настоящее время существуют следующие динамические методы оценки эффективности систем управления:

■ При условии вложения инвестиций в ИАИСУ к совокупным затратам на все локальные АИСУ добавляются затраты, связанные с взаимоувязкой локальных АИСУ в интегрированные автоматизированные информационные системы управления.

■ Под факторами социально-экономических результатов понимаются постоянно действующие прогрессивные изменения, происходящие в организациях и народном хозяйстве в результате создания систем управления. Они характеризуют общую направленность повышения эффективности финансово-хозяйственной деятельности организаций и общественного производства по определенным направлениям.

■ В конечном итоге снижение себестоимости продукции обеспечивается за счет сокращения затрат на материальные ресурсы, сокращения затрат на заработную плату со всеми видами начислений, амортизационных отчислений от высвобождения основных производственных фондов, сокращения затрат на порчу и излишки изделий, сокращение потерь от брака, сокращение расходов на содержание собственных и привлеченных со стороны транспортных средств, сокращение расходов на командировки.

■ Экономические результаты образуются за счет достижения следующих целей:

§ сокращения непроизводительных расходов, не входящих в себестоимость;

§ сокращения длительности цикла производства;

§ повышения качества продукции, и ее сортности;

§ высвобождения основных производственных и оборотных фондов и т. п.

1. Бромвич М. Анализ экономической эффективности капиталовложений. – М.:ИНФРА-М, 1996.

2. Захарьин В.Р. Формирование себестоимости продукции: Приложение к журналу «Налоговый вестник». – М.:, 1999.

3. Инновационный менеджмент: Справочное пособие. – СПб.: Наука, 1997.

4. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов и их отбору для финансирования. Официальное издание. – М.: НПКВЦ «Теринвест», 1994.

5. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов (вторая редакция). Официальное издание. – М.: Экономика, 2000.

6. МыльникВ.В. Инвестиционный менеджмент. – М.:ИНФО, 2000.

7. ЧешенкоН.И. Оценка эффективности АСУ. – М.: Статистика, 1978.

8. Шарп У., Александер Г., Бейли Дж. Инвестиции: Пер. с английского, – М.: ИНФРА-М, 1997.

Автоматизированная информационная система управления (АИСУ) (3.1.) – человеко-машинная система управления, обеспечивающая автоматизированный процесс получения и переработки информации, выработки управляющих воздействий, необходимых для оптимизации управления в различных сферах деятельности человека.

Агрегирование (7.1.) – установление отношений на заданном множестве элементов.

Агрегат-оператор (7.1.) – оператор, посредством которого производится процедура агрегирования в классы, имеющий вид «если < условия на агрегируемые признаки >, то < имя класс >».

Адаптивность (1.3.) – закономерность, связанная с приспособлением системы к изменяющимся внешним и внутренним параметрам ее существования.

Банковский кредит (5.2.) – ссуда в денежной или товарной форме на условиях возврата с уплатой процентов по предварительной договоренности.

Генератор случайных чисел (9.3.) – специальная программа на ЭВМ, моделирующая псевдослучайные числа, имеющие вероятностное распределение на отрезке [0,1].

Генерирование альтернатив (7.1.) – формирование множества альтернатив о возможных способах достижения цели (методы «мозгового штурма», синектики и др.).

Гомеостазис (7.1.) – стремление живого организма сохранить свою стабильность при изменении внешних условий.

Декомпозиция (7.1.) – процедура системного анализа, заключающаяся в разбиении целого на части с целью их детального изучения.

Дерево целей (3.6.) – выделение целей по всем подсистемам и зависимостей между ними.

Доверительный интервал (10.3.) – интервал разброса, содержащий с заданной вероятностью истинное значение параметра при его оценке по результатам статистических испытаний.

Дробная реплика (10.1.) – часть полного факторного эксперимента, в котором используется только часть всех возможных комбинаций управляемых факторов при планировании экспериментов.

Задача (3.2.) – предписанная работа, совокупность работ или часть работы, которые должны быть выполнены заранее установленным способом в установленные сроки.

Задача линейного программирования (8.1.) – нахождение экстремума линейной функции:

при условиях ограничений вида:

Задача транспортная (8.1.) – нахождение оптимального плана поставки товаров от производителя в пункты потребления.

Игровой поход (7.1.) – применяется в теории игр и состоит в максимизации выигрыша игрока.

Иерархичность управления (2.2.) – многоступенчатое управление, характерное для живых организмов, технических и социально-экономических систем.

Изоморфизм (2.2.) – соответствие соотношения закономерностей подсистем и элементов одной системы свойствам подсистем и элементов другой системы.

Инвестиционный проект (investment project) (4.1.) – план или программа вложения инвестиций в систему управления для достижения поставленных целей.

Инвестиционный цикл проекта (4.2.) – время, необходимое для реализации всех фаз проекта.

Информация (1.1.) – сведения, которыми обмениваются люди, люди и технические устройства, технические устройства между собой, обмен сигналами в животном и растительном мире, передача признаков от клетки к клетке, от организма к организму.

Информационные ресурсы (1.1.) – знания, сведения, данные, полученные в результате развития науки и практической деятельности людей, используемые в общественном производстве и управлении как фактор повышения эффективности производства.

Информационные ресурсы внешней среды (1.1.) – множество элементов любой природы, существующие вне системы и оказывающих на нее влияние.

Информационные ресурсы внутренней среды (1.1.) – ситуационные факторы между элементами во внутренней среде системы определенной природы.

Интегрированные автоматизированные информационные системы управления (ИАИСУ) (3.3.) – человеко-машинные системы управления, реализующие комплексы задач на основе единого организационного, информационного, технического, математического и программного обеспечения для достижения поставленных целей.

Исследование операций (8.1.) – научная дисциплина, объединяющая разнообразные задачи, связанные с проблемой принятия решений и использующая общую методологию анализа этих задач.

Кибернетическая система (2.3.) – система, имеющая информационную сеть со входами и выходами, отличающаяся большой сложностью и обеспечивающая на основе автономного управления ее саморегулирование.

Классификация (1.2.) – научный метод, заключающийся в дифференциации всего множества объектов и последующее их объединение в определенные группы на основе какого-либо признака.

Комплекс задач (3.2.) – совокупность информационно взаимоувязанных задач, сгруппированных по определенному признаку и направленных на достижение поставленных целей.

Конфигуратор (7.1.) – агрегат, состоящий из качественно различных языков описания системы.

Корреляционный анализ (7.1.) – раздел математической статистики, изучающий взаимную зависимость случайных величин.

Коэффициент корреляции (8.3.) – величина, рассчитываемая по наблюдениям над двумя случайными величинами и характеризующая степень их связи.

Критерии эффективности (3.6.) – инструмент определения степени достижения цели системой управления.

Критерий Кохрена (8.3.) – служит для проверки гипотезы об однородности дисперсии в задачах регрессионного анализа.

Критерий Фишера (8.3.) – служит для проверки гипотезы об адекватности линейной модели в планировании экспериментов.

Метод градиентного спуска (8.1.) – метод спуска, в котором направление спуска

выбирается равным градиенту оптимизируемой функции:

Метод крутого восхождения (Бокса-Уилсона) (10.2.) – процедура нахождения оптимума при планировании экспериментов, основанная на линейной модели и методе градиента.

Метод «мозгового штурма» (7.1.) – построен на специфическом сочетании методологии и организации исследования, использования усилий исследователей-фантазеров с исследователями-аналитиками.

Метод наименьших квадратов (10.2.) – метод обработки статистических наблюдений, основанный на гипотезе нормальности ошибок измерения. Применяется в корреляционном и регрессионном анализе.

Метод обратной функции (9.3.) – метод, позволяющий генерировать случайные числа, имеющие произвольное непрерывное распределение.

Метод покоординатного спуска (8.1.) – метод, в котором в качестве направления спуска S_k выбирается направление вдоль одной из координатных осей.

Метод потенциалов (8.1.) – метод решения транспортной задачи, основанный на построении специальных характеристик-потенциалов. Необходимым и достаточным условием оптимального плана является его потенциальность.

Метод синектики (7.1.) – заключается в поиске и реализации возможностей исследователей на основе включения бессознательных механизмов в сознательном решении проблем на основе социально-психологического взаимодействия в процессах интеллектуальной деятельности.

Метод симплекс (8.1.) – метод решения основной задачи линейного программирования, заключающийся в целенаправленном переборе вершин многогранника ограничений с помощью методов линейной алгебры.

Метод случайного спуска (8.1.) – метод, в котором направление спуска выбирается в соответствии с равномерным случайным распределением на n-мерной сфере.

Методы спуска (8.1.) – методы решения задач безусловной оптимизации, связанные с выбором направления спуска и способов движения вдоль направления спуска.

• в точке X_k выбирается направление спуска

;

• находится (к + 1) – е приближение по формуле:

Модель (7.1.) – описание, отражающее особенности изучаемого процесса, которое интересует исследователя.

Модель математическая (7.1.) – модель, при описании которой используется язык математики.

Модель с управлением (7.1.) – модель, которая может быть использована для оптимизации некоторых действий с помощью функции управления со стороны некоторого субъекта.

Моделирование имитационное (9.1.) – воспроизведение с помощью ЭВМ поведения исследуемой системы и ее описание по результатам процесса имитации.

Мультипликативность (1.3.) –- отдельные эффекты системы обладают свойством умножения, а не сложения.

Неаддитивность (1.3.) – появление нового качества системы, возникающее в результате интеграции отдельных элементов или подсистем в единое целое.

Обособленность (1.3.) – закономерность систем или подсистем, заключающаяся в некоторой изолированности систем или подсистем от взаимодействия с другими системами или подсистемами в общей иерархии построения систем.

Оптимизация безусловная (8.1.) – решение экстремальной задачи

, определяющая минимальное или максимальное значение некоторого признака.

Оптимизация условная (8.1.) – решение экстремальной задачи

при некоторых условиях:

Планирование экспериментов (10.1.) – математическая теория экстремальных экспериментов, позволяющая выбирать оптимальную стратегию исследования при неполном знании процесса.

Подсистема (1.1.) – выделенное по определенным правилам и признакам целенаправленное подмножество взаимосвязанных элементов любой природы.

Распознавание (11.1.) – процесс получения информации о принадлежности каждого исследуемого элемента к определенному классу из входной информации об исследуемых элементах среды с помощью специально разработанного метода преобразования входной информации в выходную.

Регрессия (8.3.) – функция, оценивающая характер связи между случайными и переменными величинами.

Регрессионный анализ (8.3.) – раздел математической статистики, изучающий характер связи между случайными переменными.

Робастность (8.3.) – свойство статистической оценки не сильно реагировать на возможные отклонения от рассматриваемой модели.

Робастная оценка (8.3.) – оценка, которая в наихудшем случае имеет наименьшую дисперсию:

Робастная регрессия (8.3.) – функция регрессии, полученная с применением робастной процедуры.

Ротатабельный план (10.2.) – план в теории экспериментов, инвариантный относительно вращения системы координат.

Связи (1.1.) – это то, что соединяет элементы и свойства системы в единое целое.

Система (11.1.) – целенаправленный комплекс взаимосвязанных элементов любой природы и отношений между ними.

Синергизм (1.3.) – однонаправленность действий, происходящих в определенной системе, результатом чего является повышение конечного эффекта.

Системы автоматического управления (САУ) (3.1.) – системы, которые без участия человека выполняют измерение, контроль, регулирование, управление работой машин и технологическими процессами.

Системный анализ (7.1.) – совокупность методов, основанных на использовании СВТ, ориентированных на исследование сложных систем – технических, социально-экономических, экологических и др.

Система распознавания (11.2.) – совокупность связанных между собой блоков, осуществляющих получение и преобразование входной информации о поступившем для опознавания неизвестном элементе среды и определение его принадлежности к определенному эталонному классу элементов.

Система управления (2.3.) – система, в которой реализуются функции управления, с выделением в ней управляющей и управляемой подсистем.

Совместимость (1.3.) – взаимосвязанность элементов и подсистем одной системы с элементами и подсистемами других систем.

Структура (1.1.) – совокупность связей между элементами системы, отражающих их взаимодействие (латинское слово structura – строение, порядок).

Управление (2.1.) – процесс организации такого целенаправленного воздействия на объект, в результате которого объект переходит в требуемое (целевое) состояние.

Функция (1.1.) – целенаправленный набор действий, операций или процедур (английское function – обязанности, действия).

Цель (3.6.) – это осознанный образ предвосхищаемого результата, на достижение которого направлены действия человека.

Целевая функция (1.1.) – функция в экстремальных задачах, минимум или максимум которой необходимо найти.

«Черный» ящик (12.1.) – объект исследования, внутреннее устройство которого неизвестно.

Эмерджентность (1.3.) – появление у системы свойств, которые не присущи составляющим ее элементам.

Эффект (14.1.) – показатель (результат), характеризующий величину выгодности применения систем управления.

Эффективность (14.1.) – сопоставление эффекта от реализации инвестиций в системы управления с величиной затрат, необходимых для их внедрения.

Часть I. ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ и ФИНАНСИРОВАНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ.. 3

1.2. Классификация систем и их характеристика. 6

2.3. Производственная организация как кибернетическая система. 19

3.1. Основные направления автоматизации управления. 21

3.4. Общесистемные принципы создания ИАИСУ.. 29

3.6. Цели и критерии эффективности систем управления. 33

Глава 4. Методология разработки систем управления. 37

4.1. Организация разработки систем управления. 37

4.2. Инвестиционный цикл проекта и его структура. 40

Глава 5. Источники и методы финансирования систем управления. 42

Глава 6. Методологические основы принятия решений.. 54

6.3. Постановка задачи принятия управленческих решений. 60

6.4. Модель процесса принятия и реализации управленческих решений. 61

6.5. Человеческий фактор в принятии и реализации уоравленческих решений. 66

Часть II. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ.. 68

7.3. Разработка, построение и исследование моделей. 78

8.2. Методы безусловной и условной оптимизации. 83

8.3. Корреляционный и регрессионный анализ. 89

9.1. Понятие об имитационном моделировании. 94

9.2. Имитация функционирования систем с дискретными событиями. 96

10.1. Полный факторный эксперимент и дробные реплики. 105

Глава 11. Распознавание объектов, явлений и ситуации.. 120

11.2. Системы распознавания и их классификация. 123

11.3. Задачи при создании системы распознавания. 126

Глава 12. «Черный» и «белый» ящики как научные методы.. 137

12.2. Исследование поведения «черного» ящика. 138

Глава 14. Оценка эффективности систем управления. 150

14.1. Эффективность инвестиций в системы управления. 150

14.2. Методы оценки эффективности систем управления. 153

14.4. Дисконтирование потоков денежных ресурсов. 155

14.6. Определение затрат на создание и эксплуатацию систем управления. 159

14.7. Факторы и источники формирования социально-экономических результатов. 160

14.8. Оценка социально-экономических результатов. 164

ЧТО ПРОИСХОДИТ, КОГДА МЫ ССОРИМСЯ Не понимая различий, существующих между мужчинами и женщинами, очень легко довести дело до ссоры...

Что будет с Землей, если ось ее сместится на 6666 км? Что будет с Землей? - задался я вопросом...

ЧТО ТАКОЕ УВЕРЕННОЕ ПОВЕДЕНИЕ В МЕЖЛИЧНОСТНЫХ ОТНОШЕНИЯХ? Исторически существует три основных модели различий, существующих между...

Что делает отдел по эксплуатации и сопровождению ИС? Отвечает за сохранность данных (расписания копирования, копирование и пр.)...

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте: