Презентация на тему Идентификация и анализ рисков и шансов компании с применением теории нечётких множеств

в экономике
Философия Рисков и Шансов компании
Основные определения

Система сбалансированных показателей вида Нортона-Каплана. KPI
Риск-Шанс карта компании
Специфика построенной модели
Нечётко-множественные модели и методы
Бизнес-кейс: анализ работы компании в кризис 2008 года
Меры по снижению рисков

(живучесть сложных систем)
1999 г. – оценка риска банкротства

компании (совместно с О.Максимовым). Нечетко-множественный подход.
1999 г. – оценка риска инвестиционного проекта (совместно с К.Вороновым)
2002 – «Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций»
2003 – «Фондовый менеджмент в расплывчатых условиях»

российских ценных бумаг» (грант Фонда Федоренко). Отраслевой анализ российских

предприятий.
2003 – Siemens Portfolio Manager (для ПФР)
2004 – степень д.э.н. (на стыке финансов и рисков)
2005 – «Оценка риска бизнеса на основе нечетких данных»
С 2006 года – организационный консультант
2006-2008 – участие в корпоративных семинарах М.Гринфельда

системы управления рисками в ООО «АВТОЛИЗИНГ» (нечетко-логические системы)
2007-2009

– издание журнала «Банки и Риски». Сведение всех перспективных наработок по риск-менеджменту банков и предприятий
2008 – «Стратегический подход к управлению рисками Корпорации» (совместно с З.Абдулаевой и К.Павловым)
2010 – «Риски бизнеса: идентификация, анализ, управление» (совместно с З.Абдулаевой)

напрямую связаны со стратегией компании. Стратегия – переход от

Проблемного состояния к Желаемому. Должны быть стратегические цели.
Корпорация – живое существо. У нее есть свой жизненный цикл (зарождение – возмужание - расцвет – старение – смерть). Каждому периоду жизни соответствует свой «набор болячек».
Как во всякой жизни, у компаний есть черные и белые полосы. Белые полосы – время для использования шансов; черные – время для снижения рисков и перепросмотра.
Трудные времена – это повод для работы над собой. Лучшее лекарство против рисков.
Моделирование = тестирование (реакция системы на воздействия)

Угрозы. Силы/Слабости – внутренние состояния, Оказии/Угрозы – состояния внешней

среды.
Позитив для Корпорации – это достижение стратегических целей. Негатив – ранняя смерть, недостижение цели. Выход
Угроза – событие внешнего порядка, то, что накладываясь на Слабость Корпорации, вызывает Риск. По SWOT. Вход
Оказия – событие внешнего порядка, то, что накладываясь на Силу Корпорации, вызывает Шанс. По SWOT. Вход

для достижения стратегических целей.
Опцион – предпосылка для образования

Силы.
Слабость – по SWOT. Уязвимость, предустановленная для изменений.
Дефект – предпосылка для образования Слабости.
Риск – это возможность Негатива, когда Слабости Корпорации притягивают к себе Угрозы.
Шанс – это возможность Позитива, когда Силы Корпорации притягивают к себе Оказии.

предварительный стратегический анализ предприятия. Прежде всего, ССП Нортона-Каплана

модели становятся экзогенными, чувствительными к угрозам

одной большой петлёй: реинвестирование и рост качества входных ресурсов.

Положительная обратная связь (на + и на -).
Воздействия на систему предприятия могут моделироваться произвольным образом (сценарии, вероятностные тесты, возможностные тесты)
Факторы KPI в ССП могут быть количественными качественными, признаковыми. Они могут нормироваться
на 2 стороны: как жёстко (crisp), так и мягко (fuzzy)
Связи между факторами KPI в ССП могут носить функциональный вид, алгоритмический вид, вид чётких и нечётких знаний («если-то»)

на систему – нечётко-числовые распределения, нечёткие функции.
Лингвистическая классификация

количественных уровней KPI на основе анализа гистограмм (2003).
Fuzzy-кластеризация состояний организации в многомерном поле факторов.
Построение нечётко-логических правил.
Оценка рисков и шансов как возможностей:
Risk = Poss {Уровень KPI < Норматив1 | Угроза}
Chance = Poss {Уровень KPI > Норматив2 | Оказия}
Fuzzy-анализ иерархий факторов. Комплексная оценка риска банкротства компании (1999)

– прогноз соотношения денежных агрегатов М2 для России и

США и последующее влияние этого фактора на объёмы продаж

Угроза 1. Сжатие российского рынка в 2008 году. Обратный процесс – сжатие платежеспособного спроса, ослабление клиентской базы, снижение среднего чека, плавное снижение размеров лизингового портфеля, возникновение просроченной дебиторской задолженности (результат-угроза).

спроса вызывает дисбаланс между выручкой организации и её активами

Организационная структура становится избыточной
Запасы становятся избыточными, склад невозможен
Имущественный комплекс становится избыточным
Но: поскольку все продают, идут существенные дисконты.
Кредиты в таком объеме вредны. Но все их не погасить
Топ-менеджмент начинает глядеть на сторону, обостряются конфликты
Падает производительность труда

Если всё это промоделировать, то …

величины или нечёткие числа (например, треугольно-симметричные или интервальные). L

– предельно допустимо-низкий уровень эффективности.

Вероятностная оценка риска относительно L-норматива :
Risk = F(L) – функция распределения в точке L

Интервальная оценка риска:
Risk = (L – min) / (max – min)

Треугольная оценка риска:
Lmb = (L – min) / (max – min)
Risk = Lmb + (0.5-Lmb)*ln(1-2*Lmb)

Уровни риска: до 10% - допустимый; 10-20% - пограничный; свыше 20% - неприемлемый

маржинальной прибыли (выходной KPI):

МП = min {N0*P0*МР0*RQ;
RQ*МР0*ОБА0*А*PrQ/1.18;
LE0*ФОТ*PQ}

RQ – качество

отношений со стейкхолдерами
PrQ – качество процессов
PQ – качество персонала

Все *Q – лингвистические переменные (с носителем от 0 до 1)

продаж. Скидки, акции, изменение условий кредитования клиентов.
Отжатие поставщиков

по цене и срокам расчётов.
Оперативная продажа активов, даже с дисконтами.
Увольнение избыточного персонала.
Переговоры с банками о реструктуризации и дисконтировании обязательств.

Затем - повторное моделирование, с оценкой степени чувствительности предприятия к угрозам.

Ожидания: KPI возрастают, риски падают (при тех же нормативах).