Аналіз чутливості (вразливості) 


Мы поможем в написании ваших работ!



ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Аналіз чутливості (вразливості)



Необхідно звернути увагу на те, що аналіз чутливості (вразливості) є одним з найпростіших i широковідомих методів урахування чинників невизначеності, характерних для оцінювання проектів у бізнесі. За його допомогою з’ясовують, якi з чинників (параметрів, що оцінюються) стосовно проекту можна віднести до найбільш “ризикованих”.

Аналіз чутливості здійснюється двома кроками.

Перший крок – формування моделі, яка визначає математичні співвідношення між змінними (параметрами), що стосуються прогнозування (планування) очікуваних результатів.

Другий крок – це, власне, аналіз чутливості. Він дає змогу ідентифікувати найважливіші (як чинники ризику) змінні в моделі оцінки об’єкта (проекту).

Необхідно відмітити, що в якості показників чутливостi об’єкта (проекту) щодо змiни тих чи iнших чинникiв доречно використовувати показники еластичностi.

Еластичнiсть мiра реагування однiєї змiнної величини (функцiї) на змiну iншої (аргументу), а коефіцієнт еластичності — це число, яке показує вiдсоткову змiну функцiї в результатi одновiдсоткової змiни аргументу.

Нехай відомий вид функції, яка виражає залежність показника y від n чинникiв (аргументiв) і визначена в певнiй областi значень цих аргументiв:

.

Коефіцієнт еластичності цієї функції щодо змінної xj, , визначається за формулою:

Якщо функцiя y = f (x) неперервна і диференцiйована в певнiй областi значень аргументiв, то коефіцієнт еластичності обчислюється за формулою:

Слід зазначити, що величина коефіцієнта еластичності не залежить вiд вибору одиниць вимiрювання рiзних чинникiв. Чим бiльшим (за модулем) є значення коефіцієнта еластичностi, тим вищим буде ступiнь чутливості, а отже, й ризик щодо змiни певного чинника, від якого залежить цей показник.

Необхідно звернути увагу на те, що метод чутливостi для аналiзу ризику вiдзначається простотою, але він є дещо обмеженим. По-перше, за цим методом вплив на оцiнку значення економічного показника кожного чинника аналiзується окремо. Тоді як iстотне значення має їхній iнтегральний вплив. Власне, тут необхідно враховувати ефект синергізму.

По-друге, аналiз чутливостi не враховує взаємозв’язку мiж параметрами (чинниками). Неврахування суттєвих внутрiшнiх залежностей мiж прогнозованими чинниками (змiнними) може спричинити суттєву деформацію результатів аналiзу.

Аналiз ризику методами iмiтацiйного моделювання

Методи iмiтацiйного моделювання дістали широке застосування в економiцi. Слід відмітити, що як і в методі аналізу чутливості ризику, тут також здійснюється оцінка коливань результуючого показника за випадкових змін вхідних величин, але детальніше, з урахуванням ступеня взаємозалежності вхідних величин.

Узагальнюючи матерiали, наведенi в низці лiтературних джерел, процес кiлькiсного аналiзу ризику за допомогою методiв iмiтацiйного моделювання можна розділити на сiм крокiв.

Перший крок аналiзу полягає у формуваннi моделi об’єкта (проекту), що розглядається.

Другий крок здiйснюється для визначення ключових аргументiв (чинникiв ризику), застосовуючи, зокрема, метод аналiзу чутливостi (вразливостi).

Для подальшого аналiзу ризику залишаються лише тi чинники, якi не є строго детермiнованими, а еластичнiсть вiдповiдної функцiї по даному чиннику (аргументу) є значною (суттєвою).

Третiй крок полягає у тому, щоб визначити можливi iнтервали вiдхилень прогнозованих значень параметрiв (чинникiв ризику) вiд очiкуваних (найiмовiрніших). На цьому етапi доречно використовувати математичнi (статистичнi) оцiнки якостi прогнозiв.

Четвертий крок полягає у визначеннi розподiлу ймовірності випадкових значень аргументiв (чинникiв ризику). Вiн здiйснюється паралельно з третім кроком.

П’ятий крок призначений для виявлення залежності, яка на практицi може iснувати мiж ключовими аргументами (чинниками ризику). Вважають, що двi і бiльше випадкові змiнні корельованi у тому разі, коли вони змiнюються систематично.

Слід зазначити, що ігнорування кореляцiї може призвести до неправильних результатiв в аналiзi ризику, тому важливо переконатися в наявностi чи вiдсутностi таких взаємозв’язкiв i, де це необхiдно, ввести при моделюваннi обмеження, якi знизили б до рацiонального рiвня ймовiрнiсть вироблення сценарiїв, що порушують вплив кореляцiї (взаємозалежностi).

Шостий крок полягає у здiйсненні генерацiї випадкових сценарiїв відповідно до системи прийнятих гiпотез щодо чинникiв ризику та згiдно з обраною на першому кроцi моделлю. Пiсля того, як всi гiпотези і вiдповiднi залежностi були ретельно дослiдженi, послiдовно здiйснюють обчислення згiдно з побудованою моделлю до тих пiр, доки не буде одержанa репрезентативна вибiрка можливих значень ключових аргументiв. Для цього, як свiдчить досвiд, достатньо, щоб вибiрка була одержана в результатi здiйснення 200-500 обчислень (“прогонiв”). Серiя “прогонiв” здiйснюється за методом Mонте-Kарло.

Сьомий крок. Пiсля серiї “прогонiв” можна одержати розподіл частот для підсумкового показника (ефективностi, чистої теперiшньої вартостi проекту, норми доходу тощо). Результати можуть бути подані як дискретним, так і неперервним законом розподiлу результуючого показника як випадкової величини. Для перевiрки гiпотез про вид закону розподiлу можна застосувати відповідні статистичні критерії. Можна також обчислити числовi характеристики результуючого показника: математичне сподівання, дисперсiю, семіварiацiю, асиметрiю, ексцес тощо. Слід наголосити, що отриманi результати вимагають їхньої iнтерпретацiї.



Поделиться:


Последнее изменение этой страницы: 2016-06-22; просмотров: 335; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 100.25.40.11 (0.022 с.)