Kiekybinė rizikos analizė: kaip nepralaimėti versle?

2024 Autorius: Henry Conors | [email protected]. Paskutinį kartą keistas: 2024-02-12 10:28

Šiandien daugelyje verslo planų projektų, net jei juose yra atitinkamas skyrius, kuriame pateikiamas analitinis aspektas, problema yra susiaurinta tik finansinės ar bankinės rizikos analize ir neatspindi visos rizikos.. Tačiau specialistai turi plačiai naudoti tiek kokybinę, tiek kiekybinę rizikos analizę. Sustokime ties antrojo tipo.

Kiekybinė analizė taikoma tik toms rizikoms, kurios kokybinės analizės procese nustatomos kaip turinčios reikšmingos įtakos užsibrėžtų tikslų pasiekimui. Atliekant tokią analizę, tokio pobūdžio įvykių poveikis turėtų būti įvertintas priskiriant tam tikrą skaitmeninį įvertinimą.

Kiekybinės analizės kartais gali neprireikti norint sukurti veiksmingą atsaką į riziką. Dažniausiai naudojami analizės metodai:

- tyrimasjautrumas, kuris apima kiekvieno atskiro verslo projekto elemento neapibrėžtumo laipsnio atspindžio nustatymą, kartu priimant kitus bazinės vertės elementus;

– Atsižvelgiant į numatomą piniginę vertę, kiekvieną vertę padauginus iš jos atsiradimo tikimybės, rezultatai apibendrinami.

Kiekybinė bet kurio investicinio projekto analizė nustato kai kurių rizikų skaitinę reikšmę. Jis pagrįstas tikimybių teritorija, operacijų teorijos tyrimais ir matematine statistika.

Kiekybinė analizė atliekama esant dviem sąlygoms: pagrindinis verslo projekto skaičiavimas ir visavertė kokybinė analizė. Jo uždavinys – skaitiniais duomenimis išmatuoti tam tikrų veiksnių pokyčių įtaką kriterijų, rodančių projekto efektyvumą, dinamikai.

Dažnai naudojami šie verslo projektų kiekybinės analizės metodai:

- veiklos rodiklių, tokių kaip grynoji dabartinė vertė ir grąžos norma, taip pat pelningumo indekso, analizė;

- diskonto normos koregavimas;

- Monte Karlo metodas (antras pavadinimas – modeliavimo modeliavimas);

– sprendimų medžio kūrimas.

Visi išvardinti verslo projektų analizės metodai yra pagrįsti tikimybiniais metodais.

Kiekybinė ir kokybinė analizė ir jų efektyvumas tiesiogiai priklauso nuo reikalavimų galutiniams rodikliams(rezultatai), informacinės bazės ir planavimo patikimumo lygis. Taigi, pavyzdžiui, mažiems projektams gana veiksmingi metodai yra: diskonto normos ir jautrumo koregavimo analizė. Dideliems projektams tai yra modeliavimo modeliavimas ir tikimybių skirstinių kreivių konstravimas. Jei projekto rezultatas priklauso nuo kai kurių sprendimų priėmimo, būtina sukurti sprendimų medį.

Todėl analizės metodai turėtų būti taikomi kompleksiškai, naudojant paprasčiausias jų atmainas vertinimo etape, o sudėtingesni ir reikalaujantys papildomų duomenų – verslo projektų pagrindime.