Презентация на тему "Идентификация рисков проекта по факторам риска"

Содержание

• 
  Слайд 1

  Идентификация рисков проекта по факторам риска

• 
  Слайд 2

  Идентификация рисков проекта по СДР

• 
  Слайд 3

  Качественный анализ рисков проекта(шкала значимости)

• 
  Слайд 4

  Представление результата(план управления рисками проекта)

• 
  Слайд 5

  План управления рисками проекта в структуре МР

• 
  Слайд 6

  Количественное оценивание рисков

  Вопрос 1: Виды оценок 1.1. Риск в абсолютном оценивании А) R=P(x), x – случайная величина убытка Б) R=М(x), х – случайная величина убытка В) R=М(х)P(x), x – случайная величина убытка Г) Мера риска: математическое ожидание соответствующей величины: R=М(x). Степень риска: среднее квадратичное отклонение результата:

• 
  Слайд 7

  Пример

  Рассматривается проект расширения производства. Есть возможность выбора производства и реализации двух видов товаров с одинаковым ожидаемым доходом 150 млн. дол. При этом маркетинговое исследование показало, что доход от производства определённого вида товара зависит от конкретной экономической ситуации. Для первого: если она будет благоприятной, то ожидаемый доход составит 200 млн., нет – 100 млн. При этом вероятности благоприятного или неблагоприятного исходов предсказать нельзя. Доход от реализации второго вида товаров с вероятностью 0,99 составит 151 млн., и с вероятностью 0,01 – 51 млн. Оценить риск и выбрать направление расширения производства.

• 
  Слайд 8

  Решение

• 
  Слайд 9

  1.2. Риск в относительном оценивании

  А) Коэффициент вариации: Шкала

• 
  Слайд 10
  

  Коэффициент вариации: 100% Шкала

• 
  Слайд 11

  Пример

  Составляется договор о поставке товаров оптовым покупателям. Требуется оценить риск оплаты товара покупателем в срок. Имеются статистические данные про работу с тремя постоянными партнёрами. Выбрать наиболее надёжного партнёра.

• 
  Слайд 12

  Решение

• 
  Слайд 13

  Соответствующие отклонения:

• 
  Слайд 14

  1.2. Риск в относительном оценивании

  Б) Коэффициент риска плановых показателей: является отношением ожидаемых положительных и отрицательных отклонений показателя от запланированного уровня: Шкала

• 
  Слайд 15

  Пример

  Плановый месячный доход предприятия равен 65,5 млн. грн. Известны статистические данные относительно изменений этого показателя и их частоты. Оценить риск деятельности фирмы.

• 
  Слайд 16

  Вопрос 2. Методы оценивания

  2.1. Анализ чувствительности Цель: оценка влияния изменений параметров проекта в результате реализации рискового события на его жизнеспособность Алгоритм Расчет показателей эффективности проекта по базовому сценарию Определение параметров проекта, изменение которых влечет за собой изменение показателей эффективности Оценка влияния каждого из параметров (расчет коэффициента эластичности) Определение критического значения для отклонения параметра и ранжирование параметров

• 
  Слайд 17
  

  — эластичность внутренней нормы доходности по i-мупараметру; — эластичность чистой сегодняшней стоимости по i-му параметру; — исходное значение i-го параметра; — конечное значение i-го параметра.

• 
  Слайд 18

  Анализ чувствительности (пример)

• 
  Слайд 19
  
• 
  Слайд 20

  Анализ чувствительности (пример выводов)

• 
  Слайд 21

  Анализ чувствительности (пример 2)

• 
  Слайд 22
  
• 
  Слайд 23
  
• 
  Слайд 24

  2.2. Анализ сценариев

  Анализ сценариев - расчет показателей эффективности с учетом возможных изменений параметров проекта (последствий реализации риска) Три сценария: базовый – при расчетных значениях параметров; оптимистический – при условии улучшения условий реализации проекта; пессимистический – при условии ухудшения условий реализации проекта

• 
  Слайд 25

  Анализ сценариев (пример)

  Проект замены оборудования на предприятии Стоимость оборудования - I0=70 000 грн. (в конце 5-го года эксплуатации остаточная стоимость равна 0) Продажная цена изделия Р=10 грн. Заработная плата и прямые материальные затраты на одно изделие З=4 грн., М=3 грн. Спрос на продукцию Q=6500 ед. в год Ставка дисконтированияr = 10 %. Базовый расчет

• 
  Слайд 26

  Пример анализа сценариев

  Пессимистичный сценарий: Объем инвестиций увеличился на 10%; Объем продаж снизился на 10%; Цена изделия уменьшилась на 15%; Затраты возросли на 10%; Ставка дисконтирования равна 15% Оптимистический сценарий: Объем инвестиций сократился на 5%; Объем продаж увеличился на 5%; Цена изделия не изменилась (базовая); Затраты снизились на 10%; Ставка дисконтирования равна 9%

• 
  Слайд 27

  Итоговая таблица

• 
  Слайд 28

  Анализ сценариев (MS Excel)

• 
  Слайд 29
  
• 
  Слайд 30
  
• 
  Слайд 31
  
• 
  Слайд 32
  
• 
  Слайд 33
  
• 
  Слайд 34
  
• 
  Слайд 35
  
• 
  Слайд 36
  
• 
  Слайд 37

  2.3. Имитационное моделирование

  Исходные данные: - статистические материалы; - имитационное моделирование. Процесс анализа риска с помощью имитационного моделирования может быть разбит на стадии: Разработка прогнозной модели; Определение вероятностного закона распределения случайных переменных; Установление границ диапазона значений переменных; Установление отношений коррелированных переменных; Генерирование случайных сценариев, основанных на наборе допущений (имитационные прогоны); Статистический анализ результатов имитации.

• 
  Слайд 38

  Имитационное моделирование

  Процесс анализа по стадиям: Разработка прогнозной модели: Для спроса: Доход = спрос*2000-спрос*30*20 Для стоимости: Доход=40*2000-40*стоимость*20 Общий: Доход = спрос*2000-спрос*стоимость*20 Определение вероятностного закона распределения случайных переменных: Спрос: нормальный закон распределения Стоимость: равномерный закон распределения Установление границ диапазона значений переменных: Спрос: расчётное – 40, отклонение – 5% Стоимость: расчётное – 30; повышение до 40 Установление отношений коррелированных переменных: Переменные независимы. Генерирование случайных сценариев, основанных на наборе допущений (имитационные прогоны): Пакет «Анализ данных»; функция «Генерация случайных чисел»

• 
  Слайд 39
  
• 
  Слайд 40
  
• 
  Слайд 41

  Доход = спрос*2000 – стоимость питания*спрос*20

• 
  Слайд 42

  Оценка риска

  Коэффициент вариации: