Карта рисков

43899 0 Автор статьи: Основатель Projectimo.ru

Важным этапом управления рисками в компании является их оценка. В реальной деловой практике, особенно в случаях реализации проектов капитальных вложений, уровень неопределенности высок. И воспользоваться вероятностными или статистическими методами оценочных мероприятий не удается из-за недостатка исходных сведений и уникальности ситуации. В такие моменты на выручку может прийти методология, в которой применяются так называемые «платежная матрица» и «матрица рисков» с использованием элементов теории игр.

Вводные элементы теории игр

Теория игр – направление прикладной математики, получившее развитие в 20-40-х годах прошлого века. Идеи и методы теории получили свое развитие благодаря трудам американского математика Джона фон Неймана. Теория игр относится к моделированию оптимального решения в условиях возникшей неопределенности. Рассматриваются целевые действия нескольких сторон, каждая из которых имеет свои интересы. Стороны в своем взаимодействии конфликтуют друг с другом, поскольку их цели разнонаправленны. Поэтому данная научная теория, применяемая в практических задачах, представляет собой методологию поиска решений, исходя из рациональных действий и конфликтных интересов.

В настоящей статье мы обратимся к локальному экономическому разделу приложения теории игр в так называемой модели «игры с природой». Допустим, рассматривается такая экономическая система, как предприятие. В ней присутствует управляющая система (субъект управления), погруженная в деловую среду реального бизнеса. Субъект управления воздействует на объекты с помощью альтернативных решений в условиях неопределенности. Это приводит к изменению состояния управляемой системы в той или иной степени.

При поиске решения управляющая система не владеет полноценной информацией, в каком состоянии должна находиться среда, хотя неопределенность не является абсолютной. Какими-то сведениями субъект управления, безусловно, располагает, и эмпирические предположения делаются. Поэтому в теории игр задачу поиска решения называют «игрой с природой», где субъект управления – «игрок», альтернативные решения – «стратегии», а функция F(x,y) – «функцией выигрыша субъекта».

Матрица функции выигрыша теории игр

Функцию выигрыша принято задавать в матричной форме, которая показана выше. Х – это совокупность стратегических находок игрока, а Y – множество возникших состояний деловой среды (природы бизнеса). Необходимо найти для управляющей системы наилучшую альтернативу, иными словами, оптимальную стратегию. Для этого в теории существует несколько методов, основной из которых предполагает определенный набор действий.

Выдвигается гипотеза о проявлении среды, которая позволяет выполнить единственную оценку каждой из альтернативных стратегий. Нахождение максимальной численной оценки по данной гипотезе для одной стратегии позволяет считать ее оптимальной. Задание алгоритма оценки и ее выполнение для каждой стратегии позволяет сравнивать стратегии попарно и все вместе благодаря сформулированному критерию.

Для теории игр выработаны следующие критерии, основанные на подходах их авторов или на сущности метода:

  • критерий максимакса;
  • критерий Вальда (V);
  • критерий Сэвиджа (S);
  • критерий Гурвица (G);
  • критерий Лапласа (L).

Многокритериальная методика оценки рисков

Практически все варианты подходов для выдвижения базовых гипотез оценки решения, вырабатываемого управляющей системой, в том числе в сфере оценки рисков, выражены в методологических критериях «игры с природой». Для удобства рассмотрения сущности критериев конкретизируем область приложения теории. Допустим, под вариантами Аi будем понимать планируемые направления деятельности неких единиц бизнеса, а вместо параметров среды бизнеса Sj возьмем проектные альтернативы Пj (например, по региональным направлениям). Значения выигрыша составят доход по направлению деятельности, реализованному через соответствующий проект. Локализуем пример рассмотрения до предметной области оценки риска возможных решений. Для принятия решения анализируемая информация концентрируется в платежной матрице и матрице рисков.

Модель платежной матрицы для принятия решения в условиях неопределенности

Выше представлена платежная матрица, которая также называется матрицей игры с природой. Самым сложным для подготовки и принятия решения является построение данной матрицы. Цена ошибок заполнения ячеек матрицы высока, исправить неверный результат в дальнейшем не представится возможным. По методике платежная матрица преобразуется в матрицу рисков.

Значения рисков рассчитываются из предположения, что лицо, принимающее решение по проектам, владеет полнотой информации и выбирает ту альтернативу, которая соответствует лучшему значению для состояния среды (проекта). В этом случае риск равен 0. Если же он не знает о лучшем варианте, то значение риска определяется как разница между лучшим вариантом и выбранным по столбцу Пj.

Модель матрицы рисков для принятия решения в условиях неопределенности

Критерии «игры с природой» идеологически строятся из авторского предположения, какой уровень оптимизма следует реализовывать для избрания средовой альтернативы для каждого из варианта выигрышей. Кроме того, некоторые критерии предлагают делать выбор среди вариантов рисковых значений по устанавливаемым правилам. Иными словами, мы сначала по каждой строке выбираем по установленному принципу значение выигрыша или риска. А затем из выбранных значений по второму правилу находим вариант для принятия решения. Данная методология предлагает субъекту управления (лицам, принимающим решения) рассматривать несколько, а то и все примененные для анализа критерии, сводить их в единую таблицу и подвергать тщательному анализу. Как правило, логически удается найти лидирующий вариант решения. Ниже представлена сводная методологическая таблица критериев выбора.

Свод основных критериев модели «игры с природой»

Пример оценки рисков в модели теории игр

Для целей более глубокого понимания процедуры принятия решения на основе рассматриваемой модели наполним наш пример цифровыми данными, произведем вычисления и небольшой анализ. Допустим, что компания производит косметическую продукцию по трем направлениям А1, А2 и А3. Стоит задача развернуть три проекта регионального продвижения продукции, каждый со свой спецификой среды реализации П1, П2 и П3. Предполагаемые значения доходности по вариантам собраны в матрицу выигрышей (доходов). На основе ее данных рассчитываются рисковые значения, размещенные затем в матрицу рисков.

Матрицы дохода и рисков с цифровыми данными примера

Применяя критерий максимакса, выберем максимальные значения дохода в проектах для каждого из рассматриваемого направления. Для направления А1 максимальное значение – 90 единиц, для А2 – 80, для А3 – 70. Среди них самое большое значение у А1, следовательно, по данному критерию оптимальное решение стоит за указанным направлением деятельности.

Точно так же, используя правила критериев Вальда и Сэвиджа, осуществим перебор доходных значений и значений рисков по j на принципах максимини и минимакс соответственно. По обоим критериям оптимальной стратегией выбирается направление А2. Наконец, используем критерий Гурвица, применив коэффициент субъективного отношения к риску на уровне 0,5. Расчет значений представлен далее.

Перебор доходных значений в примере по критерию Гурвица

Все результаты переборов и выбора по примененным критериям сводим в одну таблицу. Лидирует направление деятельности А2. Тем не менее, вводим еще два дополнительных критерия для проверки правильности гипотезы об оптимальности данного выбора. Первый из них основывается на сравнении расчетных значений средних квадратических отклонений от средних доходных значений для каждого из исследуемых направлений деятельности. Второй дополнительный критерий подразумевает применение принципа Гурвица, но в приложении к матрице рисков. По существу, оба дополнительных анализа подтвердили, что выбор следует сделать в пользу А2.

Сводная таблица применения различных критериев принятия решения в условиях неопределенности

Древнегреческому математику Архимеду приписывают крылатую фразу: «Дайте мне точку опоры, и я переверну мир». Рассмотренные выше методы оценки рисков с использованием элементов теории игр не отличаются филигранной точностью. Но в ряде случаев точность и не нужна. Субъекту управления в лице высшего менеджмента компании в условиях неопределенности, особенно в проектной деятельности, требуется упорядочить совокупность представлений о составе возможных угроз. Этому в достаточной степени способствует методика, представленная вашему вниманию. Ее вполне можно использовать в качестве опоры, чтобы осознанно сдвинуть с мертвой точки решение задачи выбора и запустить тот проект, который несет в себе лучший стратегический потенциал.

129696 0 Автор статьи: Основатель Projectimo.ru

Упрощенно технология управления в концепции приемлемого риска воспринимается как последовательность трех больших этапов выявления, оценки и минимизации. Предположим, что в ходе реализации первого этапа руководством сформулированы цели и поставлены задачи риск-менеджмента компании. Следующим шагом предстоит выявить и идентифицировать основные угрозы текущей и перспективной деятельности. Одним из действенных и наглядных инструментов такой работы является карта рисков.

Этап картографирования рисков

Самостоятельная борьба с рисками в бизнесе, как правило, начинается с традиционного SWOT-анализа и описания угроз. К этому подключается анализ документации: нормативной, финансовой, управленческой, маркетинговой, договорной. Исследуются действующие политики, регламенты, результаты сессионной стратегической деятельности. В ходе исследований и коллегиальной работы формируется состав внешних и внутренних факторов, способных оказать влияние на уровень рисков.

В результате выявленные угрозы подлежат сведению в единую таблицу, представляющую собой систему факторов риска с их перечнем, иногда именуемым профилем факторов риска. Помимо сводной таблицы целесообразно также разработать классификационную схему факторов с выделенными взаимосвязями между ними. Более конкретной формой выявления факторов служит их идентификация. Идентификация рисков предполагает выявление самых значимых качественных и количественных их характеристик, в состав которых входят:

  • вероятность проявления;
  • размер потенциального ущерба;
  • место возникновения;
  • уровень взаимосвязей между факторами и т.п.

Иными словами, риск необходимо сопоставить с указанными параметрами. В момент, когда мы начинаем осмыслять размер ущерба, возникает переход на второй этап технологии управления – стадию оценки. Измерение риска в рамках идентификации факторов и первичной оценки инструментально производится сначала качественно, а затем количественно.

Вторым инструментом измерения является картографирование. Когда мы только начинаем работу с факторами, мы стремимся описать их на уровне: вероятно – не вероятно, опасно – не опасно и насколько опасно. На этой основе можно осуществить построение карты с осями абсцисс, по которой выстроена шкала опасности, и ординат, с размещением на ней шкалы вероятности риска. Факторы находят отражение на созданном поле и получают на нем визуальное позиционирование.

Модель карты рисков

Каждая компания сама устанавливает понятие опасности и единицы ее измерения. Для руководителей одной компании под ней понимается упущенная прибыль, для других – доход. Для примера можно предположить, что опасность в пределах потери прибыли до 33% является неопасной, в диапазоне от 33% до 67% опасность допустима, а свыше 67% уже неприемлема. Некоторые авторы полагают, что опасным может быть фактор, если он может привести к потерям прибыли полностью (100%). Диапазон вероятности от 0 до 1 делится на три или более группы, предположим:

  • от 0 до 0,2 – маловероятно;
  • от 0,21 до 0,65 – вероятно;
  • свыше 0,65 – весьма вероятно.

Представленный выше пример разбиения диапазонов не является догмой, в каждом конкретном случае подход индивидуален. Далее ответственные сотрудники, взяв данные заполненной таблицы факторов риска (форма размещена ниже), переносят каждый фактор на карту риска с учетом вероятности и опасности. В зависимости от сектора матрицы, в который попадают факторы, можно увидеть на карте, к какой зоне риска они принадлежат.

Таблица системы факторов, оказывающих влияние на уровень риска

Анализ карт рисков

Построение или коррекцию карты рекомендуется делать один раз в квартал. Каждый раз после такой работы следует проводить анализ. Он позволяет отсечь группу рисков, являющихся опасными (выше проведенной красной линии на карте). Кроме того, очевидными становятся неопасные риски, попавшие в квадранты ниже синей прочерченной линии. Карта рисков в ходе анализа дает возможность сделать следующие выводы.

  1. По группе рисков выше красной черты следует разработать план немедленных (первоочередных) мероприятий.
  2. По группе рисков, входящих в зону между красной и синей чертой, требуется разработка плана годовых мероприятий.
  3. По рискам, расположенным ниже синей черты, необходимо создать план контролируемых мероприятий для того, чтобы со временем они не перешли в разряд допустимых или даже опасных.

Пример визуальной формы карты риска

Выше показан пример иного представления карты. Внутри кругов проставлены значения вероятности фактора. В самой верхней части карты мы наблюдаем два риска, которые можно с уверенностью назвать ключевыми. Под ключевыми рисками следует понимать такие угрозы, которые способны нанести непоправимый, катастрофический ущерб бизнесу. Среди ущерба подобного типа можно назвать остановку непрерывного производства в условиях рисков техногенных катастроф, например, в металлургии, или даже потерю самого бизнеса при угрозе появления так называемых «убийц технологий».

Карты рисков могут быть сформированы не только в графической, но и в табличной форме. Ниже вашему вниманию представлен пример такой карты. По строкам размещены факторы риска, а шкалы вероятности и степени опасности последовательно размещены в столбцах. Таблица заполняется путем проставления «+» в ячейках, соответствующих факторам риска по двум основным параметрам оценки. В зону самых опасных рисков попадают факторы, имеющие отметку в каждом третьем столбце. В нашем примере это «рост себестоимости производства продукции». Контролируемые риски, наоборот, имеют отметки в каждом первом столбце. В примере к таким относятся «рост запасов» и «текучесть персонала».

Пример карты рисков в табличной форме

При построении карты рисков возникает резонный вопрос: «Можем ли мы ошибаться?». Конечно! Ошибка может заключаться в выборе экспертов. И сами эксперты способны совершать ошибки, разворачивая ситуацию в субъективной оценке факторов. Но делая оценку регулярно и вводя ее результаты в фокус своего внимания, лица, принимающие решения, раз за разом учатся выявлять застарелые проблемы и находить новые угрозы. Помимо этого, формируется навык грамотно расставлять приоритеты и своевременно минимизировать риски. В любом случае, настоящий инструмент эффективен сам по себе.

Опубликовано в 2016, Выпуск Январь 2016, ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ | Нет комментариев

Герасимова А.В.

Магистрант 3 курса, Уфимский филиал Финансового университета при Правительстве Российской Федерации

МЕТОДИКА АНАЛИЗА И ОЦЕНКИ РИСКОВ ПРИ ПРОВЕДЕНИИ ФИНАНСОВОГО DUE DILIGENCE

Аннотация

Основной целью при проведении финансового due diligence является выявление и оценка финансовых рисков деятельности предприятия. Для обнаружения финансовых рисков существуют различные методы анализа и оценки. В науке набирают популярность такие научные методы, как нечеткие множества, теория графов, нейронные сети. Их можно использовать при проведении экономической экспертизы предприятия с целью выявления рисков. Автор предлагает методику, которая обеспечивала бы не только качественное и количественное описание выявленных рисков, но и давала возможность осуществлять прогнозирование дальнейшего влияния факторов риска на результирующий показатель.

Ключевые слова: финансовый due diligence, финансовый риск, методика анализа и оценки финансовых рисков, нечеткие когнитивные карты.

Gerasimova A.V.

Undergraduate, Ufa Branch of the Financial University under the Government of the Russian Federation

METHODS OF ANALYSIS AND RISK ASSESSMENT ON FINANCIAL DUE DILIGENCE

Abstract

Под методикой в научной литературе понимается алгоритм, четкое описание способа реализации определенной работы. Он подразумевает выполнение последовательных шагов, направленных на достижение поставленной цели. Использование методики (а именно четкое выполнение алгоритма действий) позволяет выполнить работу более качественно и в срок.

Автор предлагает методику анализа и оценки рисков при проведении экономической экспертизы (финансового due diligence).

Цель данной методики является выявление наиболее существенных финансовых рисков, влияющих на финансовую деятельность, и оценка силы их воздействия в будущем.

Задачи, на решение которых направлена методика, следующие:

  1. Проведение экономической экспертизы, результаты которой служат основными источниками информации для дальнейшей идентификации финансовых рисков.
  2. Выявление основных рискообразующих факторов.
  3. Выбор наиболее существенных финансовых рисков.
  4. Количественная оценка влияния данных финансовых рисков на финансовую деятельность предприятия.
  5. Прогнозирование влияния финансовых рисков.

В качестве исходной информации используются бухгалтерская, управленческая отчетности, годовые отчеты, аналитические записки, аудиторское заключение, данные рейтинговых агентств, маркетинговых исследований и т.д.

В методике анализа и оценки рисков в процессе экономической экспертизы используются два метода:

  • метод экспертных оценок;
  • метод когнитивных карт.

Метод экспертных оценок является общераспространенным при анализе и оценке рисков, поскольку руководство каждого предприятия может, опираясь на свой профессиональный опыт, сформулировать основные риски (факторы рисков) и ранжировать их по силе воздействия.

Суть метода когнитивных карт заключается в построении когнитивных карт и осуществления на их основе моделирования различных сценариев развития событий. Следовательно, моделирование позволяет спрогнозировать наступление тех или иных событий, которые могут негативно сказаться на результатах финансовой деятельности предприятия.

При построении когнитивной модели вся входящая информация представляется в виде набора факторов, которые связаны между собой причинно-следственной связью, т.е. формируется когнитивная карта. Когнитивная карта представляет собой отражение субъективных оценок эксперта или группы экспертов о законах и закономерностях, которые присущи моделируемой системе. Построенная когнитивная карта моделируемой системы способствует снятию неопределенности за счет формирования модели знаний эксперта об изучаемой системе. С целью исследования структуры системы, проведения прогнозирования и формирования эффективных управленческих решений к когнитивной карте применяются методы аналитической обработки.

Таким образом, процесс когнитивного моделирования можно представить в виде двух последовательных этапов. Во-первых, эксперты на основе своих профессиональных знаний и опыта формулируют модель, которая включает в себя факторы и причинно-следственные связи между ними. Во-вторых, на основе модели строится когнитивная карта, анализ и оценка которой осуществляется с помощью математического моделирования. Затем, полученные результаты интерпретируются в терминах предметной области.

Основным элементом когнитивной карты является связь, которая описывает влияние изменения состояния одного концепта (входного) на другой (выходной). Направление этой связи – от входного концепта к выходному. При этом сила влияния может быть как положительной, так и негативной.

Заключительным этапом является когнитивное моделирование, которое нацелено на прогнозирование влияния концептов на результирующий показатель финансовой деятельности. Для прогнозирования влияния финансовых рисков строятся нечеткие правила, которые определяют конченое состояние результирующего показателя в зависимости от силы воздействия того или иного концепта. Задачи когнитивного моделирования можно решить с помощью различных программных продуктов.

Первым этапом методики является идентификация рискообразующих факторов. Лица, осуществляющие управление рисками, должны обладать навыками выявления рисков и их оценки. Основной целью идентификации финансового риска является формирование у лиц, принимающих решения, целостной картины рисков. Важна не только полнота выявленного перечня финансовых рисков, но и понимание того, как они будут влиять на деятельность предприятия, насколько серьезны их последствия. Особое внимание следует уделять выявлению финансовых рисков, величина и последствия которых являются существенными для предприятия и могут представлять в будущем потенциальную угрозу ухудшения финансовой деятельности.

В качестве источников информации для выявления рискообразующих факторов являются результаты проведенной экономической экспертизы (финансового due diligence). Полученные в ходе осуществления финансового due diligence результаты содержат в себе основные сведения о финансово-хозяйственной деятельности предприятия. На основании этих результатов эксперт способен определить факторы, которые могут вызвать финансовые риски. Первостепенно эксперт делит факторы на внутренние и внешние с целью определения возможности воздействия на конкретный фактор (таблица 1).

Таблица 1. – Деление факторов финансовых рисков

Затем происходит детализация выявленных факторов на подфакторы. Для более наглядного представления используется диаграмма Ишикавы (рисунок 1).

Рис. 1. Диаграмма факторов и подфакторов финансовых рисков

Далее осуществляется отбор наиболее существенных факторов, оказывающих наибольшее влияние на ухудшение финансовой деятельности. Выбор наиболее существенных факторов производит эксперты, которые проводят экономическую экспертизу.

На втором этапе на основе профессионального мнения эксперта оценивается сила воздействия каждого из отобранных факторов на результирующий показатель (таблица 2).

Таблица 2. – Форма для проведения экспертом Ei анализа рисков

При этом экспертами могут быть определены следующие варианты оценки: очень высокая, высокая, средняя, низкая, очень низкая.

Эксперты должны выбрать не только правильный, по их мнению, вариант, но и конкретизировать его количественно на основании вербально-числовой шкалы (таблица 3).

Таблица 3. – Вербально-числовая шкала

В результате формируется сводная таблица, которая содержит все оценки силы воздействия финансовых рисков на результативный показатель и изменение результативного показателя под воздействием всех факторов (таблица 4).

Таблица 4. – Сводная форма по результатам экспертного анализа

Далее производится ранжирование результатов экспертного анализа (таблица 5)

Таблица 5. – Ранжирование результатов экспертного анализа

Однако числовой разброс силы воздействия того или иного риска, определенный каждым экспертом из группы может быть большим. Для более эффективного анализа силы воздействия финансовых рисков, необходимо чтобы все оценки были согласованы (примерно одинаковы).

Для определения согласованности оценки экспертного анализа рассчитывается показатель конкордации. Если он приближается к значению 1, то экспертные оценки согласованны и их можно «брать в работу».

Также экспертно определяется сила влияния финансовых рисков друг на друга (таблица 6).

Таблица 6. – Определение силы воздействия рисков друг на друга эксперта Ei

Далее формируется сводная матрица результатов экспертного анализа, в которой проставляются все оценки силы воздействия как финансовых рисков на результирующий показатель, так и финансовых рисков друг на друга (таблица 7).

Таблица 7. – Сводная матрица результатов экспертного анализа

При этом, для определения позитивного или негативного воздействия Xj на Y или Xj на Xj+1 эксперты проставляют знаки «–» или «+» для каждого элемента матрицы. Это необходимо для дальнейшего осуществления оценки финансовых рисков. Элементы сводной матрицы находятся по формуле расчета средней арифметической простой.

Полученные результаты являются исходной информационной базой для формирования когнитивных карт.

На основе таблицы 7 строится нечеткая когнитивная карта ухудшения финансовой деятельности предприятия, которая отражает причинно-следственную структуру факторов, влияющих на нее, т.е. имеет вид графов отношений. Дуги между элементами говорят о присутствии направления влияния. Веса дуг определяются на основании данных таблицы 7, полученные экспертным путем (рисунок 2)

Рис. 2. Когнитивная карта

Когнитивная карта наглядно демонстрирует силу влияния рисков, которое может быть положительным, отрицательным или нейтральным. По данным полученной когнитивной карты осуществляется моделирование, суть которого заключается в построение нечетких правил.

Формулировка правил осуществляется через механизм логического вывода. Логическое управление означает, что логика управления эксперта представляется в виде нечетких правил и разнообразным предпосылкам сопоставляется некоторое действие.

Нечеткие правила формируются экспертами и учитывают различные силы воздействия факторов и как это в итоге повлияет на результирующий показатель. Сформулированные нечеткие правила обязательно согласовываются с руководством предприятия, так как данные правила будут в дальнейшем использованы на предприятии для прогнозирования финансовых рисков.

Формирование выходных переменных проводится в несколько этапов:

  1. получение вектора входных переменных X = (Xj…, Xn);
  2. переход от четких значений этих переменных к их нечетким интерпретациям, т.е. лингвистическим переменным (очень низкая, низкая, средняя, высокая, очень высокая);
  3. определение нечетких значений выходных параметров U1, …, Um на основе правил логического вывода;
  4. переход от полученных функций принадлежности нечетким множествам к соответствующим четким значениям выходных переменных.

Для осуществления нечеткого моделирования можно использовать систему Matlab (сокращение от MATrix LABoratory – матричная лаборатория) при помощи пакета расширения Fuzzy Logic Toolbox (далее FLT), в котором реализованы десятки функций нечеткой логики и нечеткого вывода. FLT обладает простым и хорошо продуманным интерфейсом, с помощью которого легко осуществляется проектирование и диагностирование нечетких моделей. Графические средства FLT позволяют интерактивно отслеживать особенности поведения системы.

Базовым элементом FLT является FIS-структура – это система нечеткого вывода (Fuzzy Inference System). FIS-структура содержит все необходимые данные для реализации процесса «входы-выходы» на основе нечеткого логического вывода.

Главное меню FIS-редактора содержит 8 подменю, а именно три общесистемных меню – File, Edit, View, и пять меню для выбора параметров нечеткого логического вывода – And Method, Or method, Implication, Aggregation, Defuzzification.

Прежде чем начать работать в FIS, необходимо описать входные и выходные переменные. Входными переменными будут являться финансовые риски (таблица 8).

Таблица 8. – Описание входных переменных (финансовых рисков)

Выходная переменная – результирующий показатель финансовой деятельности, который характеризует ее эффективность (таблица 9).

Таблица 9. – Описание выходной переменной (результирующий показатель финансовой деятельности)

После определения входных и выходной переменных графический интерфейс FIS выглядит следующим образом (рисунок 3).

Рис. 3. Графический интерфейс редактора FIS после определения входных (X1, X2) и выходной переменных

Далее следует определить функции принадлежности термов для каждого входного и выходной переменных. В интерактивном графическом окне необходимо задать количество термов (в данном случае 5) и тип функций принадлежности (тип гауссовая) (рисунок 4).

Рис. 4. Графический интерфейс для выходной переменной «financ.activ.».

Затем происходит непосредственное моделирование, а именно задаются нечеткие правила, которые формируются с учетом результатов экспертного анализа.

Рис. 5. Графический интерфейс редактора правил после задания базы правил системы нечеткого вывода

Далее при помощи программы просмотра правил производится анализ системы. Программа предоставляет возможность получать значения выходной переменной в зависимости от значений входных переменных (финансовых рисков). Ввести значения входных переменных можно с помощью их записи в поле Imput (рисунок 6).

Следовательно, зная значения финансовых рисков (например, изменение уровня инфляции) и их нечеткую интерпретацию (лингвистическую силу воздействия: очень низкая, низкая, средняя, высокая, очень высокая), можно спрогнозировать как изменится результирующий показатель, характеризующий финансовую деятельность, если возникнут конкретные виды финансовых рисков.

Рис. 6. Графический интерфейс программы просмотра правил после выполнения процедуры нечеткого вывода

Также для общего моделирования может оказаться полезным визуализация соответствующей поверхности нечеткого вывода. Полученная поверхность позволяет проанализировать зависимость значений выходной переменной Y от отдельных финансовых рисков (входных переменных) (рисунок 7).

Рисунок 7. Визуализация поверхности нечеткого вывода

Методику анализа и оценки финансовых рисков, предложенную автором можно представить следующим образом:

Таким образом, рассмотрев предложенную методику анализа и оценки финансовых рисков на основе экспертных оценок и когнитивного моделирования, можно отметить следующее:

  1. Построение когнитивной карты помимо графической интерпретации влияния финансовых рисков отражает экспертную оценку, сформированную на основе их профессионального опыта и суждений.
  2. Понятность использования программного продукта Matlab при осуществлении когнитивного моделирования.
  3. Построение нечетких правил является самой трудоемкой и сложной работой, которой подвержены эксперты. Однако, правильно и верно их сформулировав, руководство предприятия в дальнейшем сможет своевременно выявлять наиболее сильные финансовые риски, способные негативно повлиять на финансовую деятельность, и в будущем более внимательнее относится к данным рискообразующим факторам.

Следовательно, данная методика является универсальной и гибкой. Она не привязана к конкретной задаче, и может быть использована в любой области.

Литература

  1. Шашкова Т.Н. Герасимова А.В. Due diligence – современный метод экспертизы деятельности компании // Инновационные преобразования, приоритетные направления и тенденции развития в экономике, проектном менеджменте, образовании, юриспруденции, языкознании, культурологии, экологии, зоологии, химии, биологии, медицине, психологии, политологии, филологии, философии, социологии, градостроительстве, информатике, технике, математике физике, 29-30 апреля 2014 года, г. Санкт-Петербург. – СПб.: КультИнформПресс, 2014. – 202 с.
  2. Шашкова Т.Н. Герасимова А.В. Идентификация и анализ рискообразующих факторов при проведении финансового due diligence предприятий газовой отрасли // Международный научно-исследовательский журнал. – Екатеринбург. – 2015. – № 11 (42). – 141-144 с.

References

Записи созданы 8132

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Похожие записи

Начните вводить, то что вы ищите выше и нажмите кнопку Enter для поиска. Нажмите кнопку ESC для отмены.

Вернуться наверх