Статистический анализ бизнес-рисков

Заключение

В результате проделанной работы можно сделать вывод, что методы математической статистики в оценке бизнес-рисков широко распространены во многих областях человеческой деятельности. Из-за близости вероятностной природы бизнес-рисков к статистическим оценкам, статистические методы являются одними из самых точных в описании таких процессов. Они рассматривают предпосылки вероятности возникновения возможных непредвиденных событий или явлений на основе статистических данных, полученных на основе изучения отклонений планируемого результата от средней величины признака.
Среди методов статистической оценки риска выделают следующие:
• метод вычисления вероятности исполнения;
• метод анализа возможностей распределения потоков финансовых поступлений;
• метод построения графических форм ...

Содержание

Введение 3
Глава 1. Понятие рисков в бизнесе и их виды 5
1.1. Бизнес-риски 5
1.2. Виды бизнес-рисков 8
Глава 2. Статистические методы для исследования рисков 16
2.1. Обзор статистических методов 16
2.2. Инструменты статистического метода оценки риска 19
Заключение 30
Список использованных источников 31

Введение

Ограничения возникающие в процессах управления и наблюдения, присущие многим бизнес-системам, порождают неопределенности условий, при которых эти системы существуют в данный момент и будут существовать в будущем. Такая неопределенность имеет две причины. Первой из них является непредсказуемость возникновения различных событий в бедующем, второй причиной является субъективная оценка состояния системы (менеджером, аналитиком, собственником и т.п.). Людям, которые принимают решения, свойственно высказываться и думать на естественном языке, а связи, существующие между количественными показателями параметров систем и качественными оценками субъектов нетривиальны и неоднозначны. Чем меньшим будет количество доступной информации и свидетельств, тем более разнородными будут собранные фак ты, - тем сложнее искать соответствия между количественными и качественными оценками.
По этим причинам возникают и бизнес-риски. Они порождаются из-за незнания будущего бизнес-систем и их внешнего окружения. Поэтому, наши решения при условии ограниченных знаний могут стать ошибочными в перспективе. Так же, риски появляются из-за ограниченности нашей оценки настоящего. Невозможно достоверно, точно и полно провести анализ всех показателей системы используя только субъективные оценки. Ошибки в распознавании состояний системы чреваты неправильными решениями – и последующими убытками.
По этой причине актуальной становится задача количественого измерения бизнес-рисков, сравнения экономических показателей на основе величины бизнес-рсков.
Для количественного измерения бизнес-рисков подходят методы математической статистики, из-за того, что они могут работать со случайными величинами, которые превалируют в оценках бизнес-рисков.
Таким образом, целью данной работы является проведение статистического анализа бизнес-рисков.
Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд задач:
1. Рассмотреть понятие бизнес-рисков;
2. Рассмотреть различные виды бизнес-рисков;
3. Проанализировать существующие статистические методы оценки бизнес-рисков;
4. Показать на примере сравнение эффективности внедряемых мероприятий по уровням бизнес-рисков.
Объектом исследования являются бизнес-риски, предметом исследования являются методы математической статистики, используемые для оценки бизнес-рисков.

12
Сибирский
4,31
8
Дальневосточный
5,979
5
Итого
 
124
Проведем оценку полученных показателей. Для этого построим гистограмму распределения прибыли по количеству предприятий, а так же полигон распределения (рис.3 и рис.4).
Рис.3. Гистограмма распределения частоты встречаемости признака, в случае проведения мероприятия А1
Рис.4. Полигон распределения частоты встречаемости признака, в случае проведения мероприятия А1
По гистограмме и полигону можно оценить, что наибольшая концентрация предприятий располагается в Приволжском Федеральном округе.
Для оценки вариативности признака "Прибыль" необходимо рассчитать среднюю величину, далее на ее основе вычислить дисперсию, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации.
Для вычисления среднего значения прибыли воспользуемся формулой взвешенной средней арифметической, так как помимо уровня прибыли данные содержат частоту встречаемости данного признака, которая описывается количеством случаев:
,
где хj - Средний размер прибыли, млн. руб.
- Количество случаев, тыс.
N – общая численность
N = 124
Проведем промежуточные расчеты:
Таблица 3
Промежуточные расчеты
Федеральный округ
Прибыль, млрд. руб.
Количество случаев.
хj *Nj
хj
Nj
 
 
Центральный
4,433
15
66,495
Северо-Западный
5,068
17
86,156
Южный
2,974
23
68,402
Приволжский
3,142
44
138,248
Уральский
6,589
12
79,068
Сибирский
4,31
8
34,48
Дальневосточный
5,979
5
29,895
Итого
 
124
502,744
Таким образом, среднее значение прибыли, после внедрения мероприятия А1 составит:
После вложения капитала в проведение мероприятия А2 во всех рассматриваемых предприятиях (N = 124) была получена следующая прибыль, показанная в таблице 4.
Таблица 4
Среднемесячная номинальная прибыль предприятий и организаций России по федеральным округам после внедрения мероприятия А2
Федеральный округ
Прибыль, млн. руб.
Количество случаев.
хj
Nj
 
 
Центральный
8,243
12
Северо-Западный
6,045
14
Южный
3,144
34
Приволжский
2,142
22
Уральский
7,764
11
Сибирский
5,51
25
Дальневосточный
6,679
6
Итого
 
124
Проведем промежуточные расчеты:
Таблица 5
Промежуточные расчеты
Федеральный округ
Прибыль, млн. руб.
Количество случаев.
хj *Nj
хj
Nj
 
 
Центральный
8,243
12
98,916
Северо-Западный
6,045
14
84,63
Южный
3,144
34
106,896
Приволжский
2,142
22
47,124
Уральский
7,764
11
85,404
Сибирский
5,51
25
137,75
Дальневосточный
6,679
6
40,074
Итого
 
124
600,794
Проведем оценку полученных показателей. Для этого построим гистограмму распределения прибыли по количеству предприятий, а так же полигон распределения (рис.5 и рис.6).
Рис.5. Гистограмма распределения частоты встречаемости признака, в случае проведения мероприятия А2
Рис.6. Полигон распределения частоты встречаемости признака, в случае проведения мероприятия А2
После проведениия мероприятия А2 средняя ожидаемая прибыль будет равна:

Сравнив величину ожидаемой прибыли от вложений финансовых средств в мероприятие А1 и А2, можно сказать, что величины получаемых доходов при проведении мероприятия А1 будут изменяться в пределах от Ximax =6,589 до Ximin = 2,974. Общий диапазон изменений R составит:
R = Ximax-Ximin = 6,589 - 2,974 = 3,615 млрд. р.
Среднее значение будет равно 4,05 млрд. руб.;
Величины получаемых доходов при проведении мероприятия А1 будут изменяться в пределах от Ximax =8,243 до Ximin = 8,243. Общий диапазон изменений R составит:
R = Ximax-Ximin = 8,243 - 2,142 = 6,101
Среднее значение будет равно 4,845 млрд. руб.
С помощью межгрупповой дисперсии можно определить часть вариации результирующего показателя, которая объясняется влиянием факторного признака. Такое влияние проявляется в отклонении групповых средних от общего среднего значение:
Где - является дисперсией;
хj - ожидаемым значением наблюдений;
j - средним значением;
Nj - числом cлучаев наблюдений (частотой).
Проведем промежуточные расчеты дисперсии для мероприятия А1:
Таблица 6
Промежуточные расчеты дисперсии
Федеральный округ
Прибыль, млн. руб.
Количество случаев.
хj
Nj
 
 
Центральный
4,433
15
0,378
0,143
2,150216
Северо-Западный
5,068
17
1,013
1,027
17,46599
Южный
2,974
23
-1,080
1,167
26,84643
Приволжский
3,142
44
-0,912
0,832
36,62781
Уральский
6,589
12
2,534
6,424
77,09115
Сибирский
4,31
8
0,255
0,065
0,522704
Дальневосточный
5,979
5
1,924