Совершенствование моделей и методов управления рисками на микроуровне : на материалах Ставропольского края

• Автор: Ходырев, Игорь Олегович
• Шифр специальности: 08.00.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Ставрополь
• Количество страниц: 151 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ РИСКАМИ
1.1. Анализ, классификация готовых программных решений
УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ
1.2. Функциональные возможности и жизненный цикл
АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ
1.3. Математические методы и модели риск-менеджмента
ГЛАВА 2. АНАЛИЗ ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ И МЕТОДОВ
УПРАВЛЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИМИ РИСКАМИ НА МИКРОУРОВНЕ
2.1. Современная информационная модель производственного риск-менеджмента и пересмотр ее направлений
2.2. Архитектура автоматизированных систем количественной и качественной оценки результативности риск-менеджмента
2.3. Системы и методы комплексной оценки управления рисками
НА МИКРОУРОВНЕ
ГЛАВА 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ РИСК-МЕНЕДЖМЕНТА НА МИКРОУРОВНЕ
3.1. Методы и модели комплексной системы риск-менеджмента на ПРОИЗВОДСТВЕННОМ предприятии
3.2. Модель автоматизации управления рисками
3.3. Оценка эффективности моделей и методов управления
рисками
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИНФОРМАЦИОННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЯ

ВЕДЕНИЕ
Актуальность темы исследования. Современные информационные технологии позволяют повысить эффективность формирования, хранения, переработки и транспортировки данных, стали важным инструментальным средством автоматизации управления областями экономической деятельности, в том числе производственными рисками. Уровень автоматизации управленческих решений в области их комплексного управления становится важным фактором прогрессивного экономического развития и конкурентоспособности, как самого предприятия, так и всей отрасли.
В условиях финансово-экономического кризиса значение эффективного управления рисками существенно возрастает. Применение автоматизированных систем управления рисками (АСУР) минимизирует угрозы и повышает возможности для достижения стратегических целей предприятий, включая увеличение их прибыльности и доходности. Достижение поставленных целей возможно при воплощении в жизнь большого комплекса задач, к которым относятся: идентификация рисков; оценка их влияния на стратегические цели предприятия; разработка мероприятий и организация данных процессов; обучение и повышение квалификации менеджеров в исследуемой области; создание и осуществление плана управления рисками.
Информационные системы управления рисками, призваны помочь автоматизировать данные процессы, дают возможность адекватно моделировать ситуации, проводить количественную и качественную оценку потерь от рисков и выполнять прогнозирование рисков с максимально возможной точностью.
Автоматизация процессов обнаружения и планирования мероприятий
противодействия рискам существенно увеличивает эффективность риск-
менеджмента, позволяет осуществлять мониторинг, стоимостную оценку,

своевременно реагировать и противодействовать возникающим рискам, аккумулировать информацию об определенных инструментах и методах управления ими, увеличивать возможность противодействия неблагоприятным явлениям, сокращать финансовые потери, вести учет нарушений и угроз, а так же одновременно прогнозировать возможность возникновение новых рисков.
Проекты, широко применяемые и реализуемые на современном этапе автоматизации управления рисками, разработаны для финансовой сферы в банковской и страховой деятельности, подпадают под классификацию "открытых", не позволяющих четко сформулировать конечную цель управления рисками. Отсутствие готовых технических решений для производственных предприятий и недостаточная разработанность методологии применения инструментария для принятия решений в условиях отсутствия полной информации и неопределенности заставляют активнее использовать информационные технологии управления рисками на микроуровне.
Вышеперечисленные причины обусловили актуальность проблемы автоматизации систем управления производственными рисками и моделирования механизмов риск-менеджмента.
Степень научной разработанности проблемы. Основа теоретических исследований о математическом и инструментальном моделировании экономических процессов в производственной сфере освещена в работах таких ученых, как: Бережная Е.В., Ивченко Г.И., Лабскера Л.Г., Лебедева В.В., Макарова С.И., Маркова A.A., Павловский Ю.Н., Соболева A.A., Федосеев В.В., Фомина Г.П., Шишкина Е.В.
Вопросы использования информационных технологий по отраслевым направлениям изложены в работах Балобанова И.Т., Белоглазовой Г.Н., Гамза В.А., Дик В.В., Иванова П.А., Казакова М.Ф., Каширской Е.С., Поповой Е.В., Рудаковой О.С., Семиковой П.В., Терелянского П.В., Титюнника A.B. и др.

неблагоприятное событие, а риск - количественное измерение этого события. Отсюда следует, казалось бы, и корректность словосочетания "риск угрозы". Однако такое понимание риска представляется нам ограниченным и даже неверным.
Опираясь на анализ существующих в настоящее время научных публикаций, отражающих различные взгляды их авторов на содержание риска, выделим следующие главные элементы, из которых складывается это содержание:
- риск как исключительно неблагоприятное явление или также и как явление, могущее принести ту или иную выгоду;
- риск и неопределенность;
- риск как измеряемое или неизмеряемое явление;
- риск как событие или как действие субъекта;
- объективность и субъективность риска;
- риск как событие и как группа событий.
Таким образом мы сформировали следующее определение риска, как сценария изменений (цепочки событий) в окружающей среде и среде деятельности субъекта, зарождающийся случайным образом и понимаемый им как, безусловно, неблагоприятное явление.
Восприятие и оценка явления как риска основывается на определенном наборе характеристик, которые тот или иной субъект в той или иной ситуации принимает в расчет. Традиционно, в особенности, в страховании и финансовом риск - менеджменте используется бинарная модель характеристики риска: "вероятность - последствия". Эта модель дополняется в каждом конкретном случае некоторым набором других количественных параметров, относящихся уже не к самому риску, а к объекту, ему подверженному. Такой подход обусловлен самой концепцией риска, которую мы определяем как финансово-статистическую. Однако основанные на этой концепции математические модели оценки рисков нередко дают сбои, так как они учитывают, как правило, лишь динамику случайной величины во