КЭО — качественная экспертная оценка, ЛК — лингвистическая классификация, ОСН — одноставочный норматив, ДСН — двухставочный норматив, ТНЧ — треугольное нечёткое число Риск может быть оценен по формуле 1 как количественно при достаточности необходимых исходных данных , так и качественно, с применением лингвистических экспертных оценок, когда уровень неопределённости таков, что констатируется существенная недостаточность свидетельств для оценки, и в ход идёт интуиция эксперта, его чутьё. Также риск может оцениваться как априорно на основе уже сформировавшегося исторического контекста свидетельств , так и апостериорно, при появлении новых фактов, совершившихся событий и сложившихся обстоятельств. Нормирование может быть: Риск оценивается как возможность попадания в негативное состояние. В табл. Расчёты рисков ведутся по формулам из [5, . Нормирование в табл.

Оценка проектов в условиях неопределенности

Сведем результатывычислений по четырем моделям в таблицу 7. Таблица 7 Результаты оценки риска банкротства по четырем моделям МодельВероятность банкротства1 квартал г. Однако метод оценки риска банкротства на основе нечеткой логики является наиболее точным и информативным, так как дает верную оценку нетолько в момент наступления кризисной ситуации, но и задолго до нее.

Недосекин Алексей Олегович, стконсультант SiemensBusinessServicesRussia, к.т.н. Каплан и Нортон [1] положили в основу ССП одну магистральную идею, знаний и стандартовОтображаясь на внутренние бизнес-процессы, эти и прибыль, снижаются риски, стабилизируются денежные потоки.

Риск-функция инвестиционного проекта Риск-функция инвестиционного проекта Недосекин Алексей Олегович, ст. Предположим также, что, в связи со значительной неопределенностью исходных данных проекта, может быть представлена одним из нижеследующих способов: Для всех четырех случаях задания мы имеем точные и приближенные аналитические методы [ ] оценки риска инвестиций , как возможности того, что по результатам инвестиционного процесса значение окажется ниже предустановленного граничного уровня : Тогда назовем 1 риск-функцией инвестиционного проекта.

Чтобы прояснить существо риск-функции и ее практическое значение для инвестиционного анализа, рассмотрим простые расчетные примеры. Проиллюстрируем изложение примера экранами недавно разработанного нами совместно с Д. Бессоновым калькулятора для оценки риска прямых инвестиций [ ]. Пример 1.

Нетрадиционные методы: После этого оценивается процентное изменение критерия по отношению к базисному случаю и рассчитывается показатель чувствительности, представляющий собой отношение процентного изменения критерия к изменению значения переменной на один процент, так называемая эластичность изменения показателя. Таким же образом исчисляются показатели чувствительности по каждой из остальных переменных [7, .

После расчета результатов осуществляют экспертное ранжирование переменных по степени важности и экспертную оценку прогнозируемости значений переменных например, высокая, средняя, низкая. Анализ сценариев представляет собой метод прогнозирования высококвалифицированными экспертами нескольких возможных вариантов развития ситуации и связанной с этим динамики основных показателей деятельности предприятия.

предложенным А. О. Недосекиным. На основе данных методов был . Недосекин А. О. Оценка риска бизнеса на основе нечетких данных /. А. О.

Абдулаева З. Анализ рисков предприятия на основе методов нечёткой логики Проблемы оценки рисков предприятия являются актуальными, особенно в сложившихся условиях финансово-экономического кризиса. Задачи идентификации и анализа рисков являются трудно формализуемыми и требуют для своего решения использования нечётко-логических моделей.

Проблемы управления рисками занимают в настоящее время особое место в информационных технологиях, при этом широко применяются математические методы. Однако основные трудности возникают, когда входные параметры становятся неопределёнными, но между тем влияют на результаты решения. Одним словом, существующие на сегодняшний день, традиционные методы недостаточно пригодны для анализа рисков предприятий именно потому, что они не в состоянии охватить нечеткость человеческого мышления и поведения.

Следует отметить, что обычно экономико-математическое моделирование является более сложной задачей, чем моделирование физических систем, поскольку: Все это приводит к большой разнородности математических моделей. Из вышеперечисленного явно видно, что нечётко-множественный подход к анализу рисков предприятия - это естественный способ их описательно-математического моделирования. Здесь же хочется отметить, что использование самообучающихся нейронных сетей в данном случае проигрывает традиционным нечетко-логическим подходам, как с точки зрения простоты применяемого инструментария, так и с точки зрения достоверности получаемых результатов.

Традиционные системы грубее, но они - прозрачнее и полезнее с конечной точки зрения[1]. Использование нечёткой логики наиболее математически адекватно для решения проблемы оценки рисков предприятия. Используя нечёткую логику для обработки недетерминированных данных, мы можем оперировать лингвистическими переменными, которые наиболее естественно для человеческого понимания описывают элементы экономических систем.

Рассматривая такое понятие как риск, нужно понимать, что это, ни в коей мере не отрицательное явление, а, прежде всего возможность, понимаемая, в том числе как возможность в математическом смысле.

Ваш -адрес н.

. , . безопасность, субъект хозяйствования, управление взаимодействием, заинтересованная сторона, информация, нечеткость, неопределенность, лингвистическая переменная, функция принадлежности, нечеткая логика. Как превратить знания в стоимость: Эрик Лессер, Лоренс Прусак; пер. Гутниковой, Ю.

проектов, а также рассматриваются возможные пути преодоления их В вопросе об оценке риска инвестиционного проекта также нет .. На основе имеющихся данных определяются показатели . исследуемой области бизнеса. При этом . Недосекин, А. Новый показатель оценки риска инвестиций / А.

В основном ССП моделирует прямые позитивные эффекты, связанные с инновациями и реорганизацией бизнесаОднако процесс успешного стратегического развития предприятия — это не только генерация позитивных прямых эффектов, но и создание ряда реальных опционов [2], т. Например, проектирование нового продукта — это опцион на занятие новой рыночной ниши; а уж занимать эту нишу или нет, определяет топ-менеджмент компанииССП не занимается опционами, равно как и эффектами, связанными с информационным обеспечением бизнес-процессов на предприятии.

Но так далеко ССП не заглядывает. Должен ли он рассматриваться совместно с показателями прямых эффектов или отдельно от них? Вопрос еще не получил научного разрешения. Ключевые проблемы при внедрении ССП Предприятия, переходящие на регулярный менеджмент, ставящие перед собой благородную цель быть клиенто— и процессно-ориентированными, ставят перед собой цель внедрения системы стратегического планирования, в которых ССП является стержневым, системообразующим звеномУстановка топ-менеджмента на внедрение ССП практически всегда встречает скрытый отпор менеджмента на низовых звеньях корпорацииТакая нелояльность может иметь ряд причин: Эскизные предложения Все свидетельствует о том, сам по себе инструмент ССП — это только основа для более детального моделирования предприятияКажется, что необходимо вернуться к плодотворной идее Форрестера полувековой давности о моделировании предприятий как кибернетических систем что он успешно и делал в рамках проекта Римского клуба под руководством А.

Внедряя систему стратегического планирования в корпорации, не следует ожидать тотальной лояльности менеджмента к этому нововведениюОсновной упор следует сделать на перевоспитание менеджмента низовых звеньев; этому могут помочь бизнес-тренинги, материальная мотивация и другие, известные издревле, стимулы пряника и кнута.

Заключение

Воздействие мирового кризиса на российские финансовые рынки Глава 1. Институциональные ограничения и факторы частного финансирования инвестиций в переходной экономике 1. Институциональные изменения в переходной экономике России: Реформа отношений собственности 1.

©Недосекин А.О. Оценка риска бизнеса на основе нечетких данных. Оценка риска бизнеса на основе нечетких данных. Введение.. .. нашим незнанием о будущем бизнес-систем и их внешнем окружении. Соответственно, . риск – это мера события, совершающегося не достоверно, а по возможности.

Править Недосекиным А. При этом и сама иерархия, и отношения порядка настраиваются в модели риска банкротства корпорации совершенно индивидуально, на усмотрение оценщика. И в этом смысле получается совершенная свобода от ограничений известных методов для оценки риска банкротства предприятия. Комплексный финансовый анализ предприятия проводится на основе качественных уровней отдельных факторов финансового состояния. При этом сами финансовые показатели представляют собой набор неупорядоченных факторов одного уровня иерархии.

Предлагается назначить веса показателям или упорядочить их по убыванию значимости для оценки риска банкротства. Тогда итоговый показатель риска банкротства представляет собой двумерную матричную свертку: Недосекин А. Изложим подробно схему такого агрегирования. Тогда в качестве семейства функций принадлежности может выступать стандартный пятиуровневый классификатор , где функции принадлежности — трапецеидальные числа.

Из сказанного следует, что осуществляется переход от качественного описания уровня параметра к стандартному количественному виду соответствующей функции принадлежности трапецеидальное число. Аналогичный классификатор можно было бы построить и на гладких функциях принадлежности колоколообразного вида, но данное усложнение представляется пока нецелесообразным. Таким образом, можно свести операции с функциями принадлежности к операциям с их вершинами.

Для этого необходимо задаться мерой распознавания уровня.

Оценка риска банкротства предприятия

Нечетко-множественное моделирование экономических Реклама Нечетко-множественное моделирование в анализе и прогнозировании экономических явлений и процессов: Повсеместно внедряется бизнес-планирование, финансовый и инвестиционный анализ, современные программные продукты, основанные на последних научных разработках. Одновременно возрастает спрос на рыночные исследования как на микроэкономическом, так и макроэкономичском уровне , на финансовую и общеэкономическую информацию.

Сегодня одним из наиболее перспективных направлений научных исследований в области анализа, прогнозирования и моделирования экономических явлений и процесоов является нечеткая логика . Нечетко-множественные модели, зачастую представленные в виде программного обеспечения для персональных компьютеров, позволяют как менеджерам различного уровня, так и собственникам предприятий принимать экономически грамотные решения.

Ключевые слова: внутренняя норма прибыли, норма дисконта, нечеткая логика, риск, четов числовые данные, а, следовательно, и сами результаты, имеют некоторую бежать потерь, оценка риска должна производиться уже на . Недосекин А.О. Простейшая оценка риска инвестиционного проекта //.

1! Нечетко-множественное моделирование в анализе и прогнозировании экономических явлений и процессов: Повсеместно внедряются бизнес-планирование, финансовый и инвестиционный анализ, современные программные продукты, основанные на последних научных разработках. Одновременно возрастает спрос на рыночные исследования как на микроэкономическом, так и макроэкономичском уровне , на финансовую и общеэкономическую информацию. Сегодня одним из наиболее перспективных направлений научных исследований в области анализа, прогнозирования и моделирования экономических явлений и процесоов является нечеткая логика .

Нечетко-множественные модели, зачастую представленные в виде программного обеспечения для персональных компьютеров, позволяют как менеджерам различного уровня, так и собственникам предприятий принимать экономически грамотные решения.

Исследование инвестиционных рисков стартап-проекта методом нечеткого моделирования

Комплексная оценка финансового состояния предприятия на основе нечетко-множественного подхода Недосекин Алексей Олегович старший консультант компании"Сименс Бизнес Сервисез", к. В основу метода легли многолетние исследования авторов, посвященные применению результатов теории нечетких множеств в финансовом менеджменте [1 — 5]. Наиболее широко распространенным подходом к анализу риска банкротства предприятия является подход Альтмана [6 - 9], который состоит в следующем: Применительно к данной стране и к интервалу времени формируется набор отдельных финансовых показателей предприятия, которые на основании предварительного анализа имеют наибольшую относимость к свойству банкротства.

Пусть таких показателей . В -мерном пространстве, образованном выделенными показателями, проводится гиперплоскость, которая наилучшим образом отделяет успешные предприятия от предприятий-банкротов, на основании данных исследованной статистики.

Алексей Недосекин Cт. консультант Siemens Business Services, к.т.н. Нечеткие классификаторы и матричные схемы агрегирования данных. II. Оценка риска неэффективности проекта на основе нечетких описаний

Этот метод, разработанный в г. Альтманом, получил широкое признание на всех континентах [10] и продолжает широко использоваться в анализе, в том числе и в России например, [11]. Сопоставление данных, полученных для ряда стран, показывает, что веса в -свертке и пороговый интервал сильно разнятся не только от страны к стране, но и от года к году в рамках одной страны можно сопоставить выводы Альтмана о положении предприятий США за 10 лет анализа.

Получается, что - методы Альтмана не обладают устойчивостью к вариациям в исходных данных. Статистика, на которую опирается Альтман и его последователи, возможно, и репрезентативна, но она не обладает важным свойством статистической однородности выборки событий. Одно дело, когда статистика применяется к выборке радиодеталей из одной произведенной партии, а другое, - когда она применяется к фирмам с различной организационно-технической спецификой, со своими уникальными рыночными нишами, стратегиями и целями, фазами жизненного цикла и т.

Однако в ходе использования методов Альтмана возникают передержки. В переводной литературе по финансовому анализу, а также во всевозможных российских компиляциях часто встретишь формулу Альтмана образца года, и ни слова не говорится о допустимости этого соотношения в анализе ожидаемого банкротства. С таким же успехом в формуле Альтмана могли бы стоять любые другие веса, и это было бы столь же справедливо в отношении российской специфики, как и исходные веса.

Такой подход иначе как неквалифицированным и не назовешь. Но ключевым ограничением этого метода является даже не проблема качественной статистики. Дело в том, что классическая вероятность - это характеристика не отдельного объекта или события, а характеристика генеральной совокупности событий.

Управление рисками

О сайте Нечеткие множества Выбор участка и вида проведения ремонта авторами предлагается осуществлять на основе решения данной проблемы как многокритериальной задачи с использованием аппарата нечетких множеств, где в качестве критериев используются значение стоимости ремонта и уровень риска воз-аварии. Таким образом, следует решить следующий ряд задач вероятности отказа участка трубопровода экологическая и оценка последствий данного отказа определение вида и сроков проведения ремонта данного [ .

Разработаны методические основы ранжирования территории по комплексному показателю качества окружающей среды посредством использования аппарата векторной оптимизации и теории нечетких множеств.

удачно сочетается с другими экономико-статистическими методами, а также Например, понятия «малый» и «средний» (говоря о бизнесе), «высокая» Данные баллы присваиваются либо оценщиками, либо группой . Оценка риска на основе интегральной оценки риска V&M (Воронова и Максимова)[ 10].

Для оценки инновационного потенциала промышленного предприятия необходимо качественно оценить возможности внешней и внутренней среды предприятия, а далее свернуть полученные результаты в единый комплексный показатель, который и будет характеризовать инновационный потенциал данного субъекта экономической деятельности.

Суть предлагаемой методики заключается в построении математической модели на основе причинно-следственных связей между входными и выходными параметрами системы в данном случае, предприятия путем описания этих связей с применением трапециевидных нечетких чисел. Нечеткость при такой трактовке проявляется, прежде всего, в лингвистических оценках лица, принимающего решение ЛПР , или эксперта, применяемых к тем или иным состояниям системы показателям , критериям, параметрам, например: Все перечисленные понятия являются нечеткими, неявными, а следовательно, содержат в себе некоторую степень неопределенности, которая выражается в размытых оценках экспертов.

Для того, чтобы эксперты могли дать оценку уровню инновационного потенциала, необходима возможность построения единого комплексного показателя, основанного на качественных и количественных оценках индивидуальных параметров системы. Нечеткость вытекает из неуверенности эксперта в определении конкретного порога между сопряженными оценками качественного иногда и количественного параметра. Предлагаемая методика позволяет каждому качественному и количественному показателю сопоставить соответствующую меру принадлежности определенной качественной области и сделать вывод о качественном значении итогового показателя, поэтому, на наш взгляд, данная методика является наиболее актуальной для решения такого рода задач.

Из сказанного ранее следует, что при оценке инновационного потенциала предприятия необходимо будет производить свертку в единый показатель качественных характеристик, которые требуют перевода в количественную область. То есть, если стандартные методы оценки инновационного потенциала стремятся к переводу всех показателей, оказывающих влияние на итоговый параметр, в количественную область, то предлагаемая нами методика предполагает оценку принадлежности как качественных, так и количественных параметров конкретному лингвистическому терм-множеству, характеризующему качественный уровень данного параметра.

Предположим, у нас есть некоторый набор показателей, характеризующих все составляющие инновационного потенциала предприятия. Имеющиеся значения как качественных, так и количественных показателей переводятся в лингвистические переменные, соответствующие принятой классификации. Далее полученные лингвистические переменные переводятся в числовые значения степени принадлежности конкретному терм-множеству и на основе соответствующих весов свертываются в итоговый показатель инновационного потенциала предприятия.

Перейдем к описанию предлагаемой методики. Для оценки потенциала предприятия мы будем рассматривать следующую математическую модель :

Недосекин А.О. Оценка риска бизнеса на основе нечетких данных - файл 1.

Задать вопрос юристу онлайн Недосекин А. Оценка риска бизнеса на основе нечетких данных. Нечеткие множества уже доказали свою состоятельность, будучи использованными в процессах финансового менеджмента ряда корпораций оценка риска банкротства, оценка риска инвестиционного проекта, управление фондовым портфелем.

Пример оценки риска банкротства предприятия 67 .. относительно одной частной корпорации на основе комплекса данных о множестве бизнеса корпорации на основе нечетких описаний.

УДК Развитие технологий сегодня дает возможность воплощать различные идеи. Именно такой экономический феномен как стартап основывается на идеях, и именно в эти идеи инвесторы вкладывают деньги. Стартап — предприятие с высоким риском. В статье рассмотрены риски стартапа с точки зрения инвестора, для чего необходимо оценить экономические показатели. Существует обширная литература по оценке эффективности проекта на основе экономических показателей, в том числе основанных на применении аппарата математического моделирования, которые требуют дальнейшего пристального изучения.

Так как показатели стартап-проекта не могут быть четко детерминированы, предлагается их рассмотрение с точки зрения нечеткого моделирования.

Количественный анализ рисков