Матрица рисков пример

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. Теория игр — направление прикладной математики, получившее развитие в 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. 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. 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:. 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.

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. 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. 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.

Контактная информация

Предполагаемые значения доходности по вариантам собраны в матрицу выигрышей доходов. На основе ее данных рассчитываются рисковые значения, размещенные затем в матрицу рисков. 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 — 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. 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. Древнегреческому математику Архимеду приписывают крылатую фразу: 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. Матрицы рисков в теории игр НИР как начальный этап инновационного процесса. Содержание 1 Вводные элементы теории игр 2 Многокритериальная методика оценки рисков 3 Пример оценки рисков в модели теории игр. Матрица функции выигрыша теории игр.

Модель платежной матрицы для принятия решения в условиях неопределенности. Модель матрицы рисков для принятия решения в условиях неопределенности. Матрицы дохода и рисков с цифровыми данными примера. Перебор доходных значений в примере по критерию Гурвица. Сводная таблица применения различных критериев принятия решения в условиях неопределенности.

Возможные риски при реализации проекта Пример карты рисков Критерии оценки риска Сущностные аспекты понятия риска в бизнесе. План действий при управлении рисками проекта.

Использование карты рисков для их выявления. Использование отчетности для анализа и оценки рисков. Уровень ориентации в управлении проектными рисками. Проверка базовых знаний по управлению проектами. Особенности процессов планирования проекта. Все права защищены, Использование материалов сайта допускается только с указанием ссылки на Projectimo.

  • Советуем скачать
Строится она на основании представлений о риск-аппетите организации , и отделяет область приемлемых рисков, то есть тех, которые организация принимает и управляет ими, от неприемлемых. Для направления А1 максимальное значение — 90 единиц, для А2 — 80, для А3 — Матрицы дохода и рисков с цифровыми данными примера.
Теория игр — направление прикладной математики, получившее развитие в х годах прошлого века. Такой вариант изображения является более наглядным. Следовательно, характеризовать каждый идентифицированный риск необходимо с помощью двух его основных параметров: