Ризики у виробничому менеджменті

Технологія "Rіsk Metrіcs" розроблена компанією "J.P. Morgan" для оцінки ризику ринку цінних паперів. Методика має на увазі визначення ступеня впливу ризику на подію через обчислення "міри ризику", тобто максимально можливої потенційної зміни ціни портфеля, що складає з різного набору фінансових інструментів, із заданою ймовірністю й за заданий проміжок часу.

Аналітичні методи.

Дозволяють визначити  ймовірність виникнення втрат на основі математичних моделей і використаються в основному для аналізу ризику інвестиційних проектів. Можливе  використання таких методів, як аналіз чутливості, метод коректування норми дисконту з урахуванням ризику, метод еквівалентів, метод сценаріїв.

Аналіз чутливості зводиться  до дослідження залежності деякого  результуючого показника від  варіації значень показників, що беруть участь у його визначенні. Інакше кажучи, цей метод дозволяє одержати відповіді на питання виду: що буде з результуючою величиною, якщо зміниться значення деякої вихідної величини?

Метод коректування норми  дисконту з урахуванням ризику є  найбільш простим і внаслідок цього найбільш застосовуваним на практиці. Основна його ідея полягає в корегування деякої базової норми дисконту, що вважається безризиковою або мінімально прийнятною. Коректування здійснюється шляхом додатка величини необхідної премії за ризик.

За допомогою методу достовірних еквівалентів здійснюється корегування очікуваних значень потоку платежів шляхом введення спеціальних понижуючих коефіцієнтів (а) з метою приведення очікуваних надходжень до величин платежів, одержання яких практично не викликає сумнівів і значення яких можуть бути вірогідно визначені.

Метод сценаріїв дозволяє сполучити дослідження чутливості результуючого показника з аналізом імовірнісних оцінок його відхилень. За допомогою цього методу можна  одержати досить наочну картину для  різних варіантів подій. Він являє собою розвиток методики аналізу чутливості, тому що включає одночасну зміна декількох факторів.

Метод експертних оцінок.

Являє собою комплекс логічних і математико - статистичних методів і процедур по обробці  результатів опитування групи експертів, причому результати опитування є єдиним джерелом інформації. У цьому випадку виникає можливість використання інтуїції, життєвого й професійного досвіду учасників опитування. Метод використається тоді, коли брак або повна відсутність інформації не дозволяє використати інші можливості. Метод базується на проведенні опитування декількох незалежних експертів, наприклад, з метою оцінки рівня ризику або визначення впливу різних факторів на рівень ризику. Потім отримана інформація аналізується й використається для досягнення поставленої мети. Основним обмеженням у його використанні є складність у підборі необхідної групи експертів.

Метод аналогів використається в тому випадку, коли застосування інших методів з будь - яких причин є неприйнятно. Метод використає базу даних аналогічних об'єктів для виявлення загальних залежностей і переносу їх на досліджуваний об'єкт.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

РОЗДІЛ 2

ПРОГНОЗУВАННЯ НЕЗАЛЕЖНОГО ПОПИТУ

Обсяг незалежного попиту складається з твердих замовлень  споживачів, які вже надійшли і відомі на час планування, та прогнозу попиту випадкових споживачів. Спочатку необхідно спрогнозувати попит випадкових споживачів, а саме:

1. обрати метод прогнозування;
2. визначити параметри тренда;
3. прокласти тренд у минуле і майбутнє (статистичний ряд позбавити сезонності та циклічності);
4. обрати метод урахування сезонності (циклічності) та визначити її параметри;
5. на основі трендових значень з урахуванням сезонних (циклічних) коливань скласти прогноз на весь період прогнозування.
1. Визначення параметрів лінійного тренда

Для прогнозування попиту рекомендується метод лінійного  тренда, який для опису тренда передбачає використання лінійної функції:

                                    (1)

де X - номер інтервалу (планового або прогнозованого) відносно базового, взятого за нульовий; за базовий інтервал (Х = 0) зручно обрати поточний інтервал, останній перед першим прогнозованим (у цій роботі найзручніший 12-й місяць); а і b - параметри тренда, які визначаються за даними статистичного ряду за формулами:

 

 

де У- значення статистичного  ряду; N - кількість значень статистичного ряду згідно із завданням курсової роботи.

Підставивши отримані значення а і b в рівняння тренда (1) та обравши відповідні значення X, можна розрахувати прогнозні значення попиту для наступних шести місяців.

Структуру виробу показано на рис. 1. Незалежний попит необхідно визначити для виробу А та елемента В, який входить до складу виробу А і постачається окремим споживачам для ремонту та заміни. Дані, потрібні для прогнозування незалежного попиту та визначення загальної потреби цих двох виробів у п'ятому і шостому місяцях від поточного дванадцятого, наведено в табл. 1. Тверді замовлення на виріб А припадають на перший тиждень відповідного місяця.

 

Рис. 1. Складальна схема виробу

Таблиця 2.1

Попит за останні 12 місяців і тверді замовлення на п'ятий і шостий місяці

на  виріб А та складовий елемент B

 

Показник	Місяці
	Попередні											поточний	планові
	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	5	6
Попит на А	550	520	570	500	400	570	500	350	370	500	450	320
Попит на В	260	170	220	200	260	180	200	200	100	120	140	160

 

 

Продовження таблиці 2.1

Замовлення А													80	100
Замовлення В													45	84

Необхідно визначити  параметри рівняння тренда (1) а і b для обох виробів. За базовий місяць беремо дванадцятий місяць.

Розрахунок сум статистичних рядів для виробу А та складового елемента С наведений у табл.2.2, у якій відповідно до формул (2) за даними статистичних рядів обчислюються потрібні суми.

Таблиця 2. 2

Розрахунок  сум статистичних рядів для виробу А та складового елемента В

Місяць			Виріб А		Елемент В
			Уа	ХУа	Уb	ХYb
1	-11	121	550	-6 050	260	-2 860
2	-10	100	520	-5 200	170	-1 700
3	-9	81	570	-5 130	220	-1 980
4	-8	64	500	-4 000	200	-1 600
5	-7	49	400	-2 800	260	-1 820
6	-6	36	570	-3 420	180	-1 080
7	-5	25	500	-2 500	200	-1 000
8	-4	16	350	-1 400	200	-800
9	-3	9	370	-1 110	100	-300
10	-2	4	500	-1 000	120	-240
11	-1	1	450	-450	140	-140
12	0	0	320	0	160	0
Суми	-66	506	5 600	-33 060	2 210	-13 520

 

За табл.2.2 визначимо параметри тренда для виробу A

 

де N = 12 – кількість значень статистичного ряду (12 місяців). Таким чином, рівняння тренда для виробу А набуде вигляду:

 

                                               (3)

Якщо виконати аналогічні розрахунки для елемента B, то для його тренда отримаємо рівняння:

                                                 (4)

2. Прогнозування незалежного попиту випадкових споживачів

 Для формування прогнозу попиту випадкових споживачів спочатку треба визначити показники тренда в минулому і майбутньому. Для цього в рівняння відповідного тренда, наприклад у рівняння (3), підставимо значення X для відповідного місяця.

Результати виконаних  таким чином розрахунків для  виробу А і елемента B зведено в табл. 2.3 у стовпчики 4 та 7. Нижня частина табл.. 2.3, що відокремлена подвійною лінією, відповідає прогнозному інтервалу.

Таблиця 2.З

Розрахунок  прогнозованого попиту

Місяць  і	X	Вибір А			Елемент B
		Попит Уа	Тренд Та	Сезонність  Іа	Попит Уb	Тренд Тb	Сезонність  Іb
1	-11	550	553,6	0,99	260	236,7	1,10
2	-10	520	537,8	0,97	170	227,1	0,75
3	-9	570	522,0	1,09	220	217,6	1,01
4	-8	500	506,2	0,99	200	208,0	0,96
5	-7	400	490,4	0,82	260	198,5	1,31
6	-6	570	474,6	1,20	180	188,9	0,95
7	-5	500	458,8	1,09	200	179,4	1,11
8	-4	350	443,0	0,79	200	169,8	1,18
9	-3	370	427,2	0,87	100	160,3	0,62
10	-2	500	411,4	1,22	120	150,8	0,80
11	-1	450	395,5	1,14	140	141,2	0,99
12	0	320	379,7	0,84	160	131,7	1,22
1	1	362	363,9	0,99	134	122,1	1,10

 

Продовження таблиці 2.3

2	2	337	348,1	0,97	84	112,6	0,75
3	3	363	332,3	1,09	104	103,0	1,01
4	4	313	316,5	0,99	90	93,5	0,96
5	5	245	300,7	0,82	110	83,9	1,31
6	6	342	284,9	1,20	71	74,4	0,95

 

Наступним кроком має  бути визначення методу прогнозування  циклічності. Тут досить скористатись «наївним» методом, за яким спочатку розраховують щомісячні індекси  коливань на статистичному інтервалі і, виходячи з мультиплікативної моделі, ці індекси переносять на наступні місяці, за якими визначають прогнозні показники.

На статистичному інтервалі  індекси коливань визначають за формулою:

де і – порядковий номер місяця на статистичному інтервалі.

Наприклад, для першого  місяця для виробу А індекс становитиме

Аналогічно розраховують щомісячні індекси коливань для  решти місяців для виробу А і елемента B, які заносять відповідно в стовпчики 5 і 8 табл. З для перших 12 місяців.

Згідно з «наївним»  методом індекси статистичного  інтервалу переносять у відповідні місяці прогнозного інтервалу і  за ними обчислюють прогнози попиту в  наступних місяцях. Наприклад, для  першого місяця прогноз попиту на виріб А становитиме

Отримані таким чином  прогнозні величини для виробу А і заданого елемента вносять у нижні (прогнозні) частини стовпчиків 3 та 6 табл. З і за ними будують графіки руху попиту та відповідні тренди (рис. 2 та 3).

 

 

Рис. 2. Прогноз попиту на виріб А