Анализ и управление стохастическими финансовыми потоками, как один из методов контроля и снижения коммерческих рисков

• Автор: Чиннов, Михаил Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 125 с.

Введение.

Глава 1. Управление риском.

1.1. Понятие риска

1.2. Принятие решений в условиях риска.

1.2.1. Принятие решений в ситуациях риска и неопределенности.

1.2.4. Vi.
1.2.5. i.

Глава 2. Понятие финансовых потоков.

2.1. Потоки платежей типа П1.

2.1.1. Чистая приведенная стоимость и внутренняя норма доходности

2.1.2. Дюрация.

2.2. Потоки платежей типа П2.
2.2.1. Внутренняя норма доходности и дюрация потоков платежей типа П2.
2.2.2. Модифицированная внутренняя норма доходности
2.3. Сравнительная характеристика критериев V, I и 1I
Глава 3. Случайные потоки платежей
3.1 Чистая приведенная стоимость потока со случайными размерами платежей и временем их реализации.
3.1.1. Основные предположения модели.
3.1.2. Алгоритм поиска среднего ожидаемого дохода, определяемого потоком со случайными параметрами
3.2. Примеры исследования потоков платежей с заданными распределениями определяющих их параметров
3.2.1. Размеры платежей имеют экспоненциальное распределение, моменты времени их реализации равномерное.
3.2.2. Размеры платежей распределены равномерно, моменты времени их появления экспоненциально
3.2.3. Размеры платежей распределены равномерно, моменты времени их появления равномерно.
3.3. Модифицированная внутренняя норма доходности потока со случайными размерами доходов и расходов
3.3.1. Случай, когда расходные платежи детерминированы, доходные случайные величины, подчиненные экспоненциальному закону распределения
3.3.2. Случай, когда расходные и доходные платежи случайные величины, подчиненные экспоненциальному закону распределения.
3.3.3. Случай, когда расходные платежи детерминированы, доходные равномерно распределенные случайные величины.
3.3.4. Случай, когда расходные и доходные платежи случайные величины, подчиненные равномерному закону распределения
3.3.5. Процедура поиска оптимального случайного финансового потока. .
Глава 4. Финансовое планирование в условиях неопределенности
4.1. Постановка задачи
4.2. Функция Веллмана.
4.3. Вывод уравнения Веллмана.
4.4. Алгоритм выбора параметров модели
4.5. Поиск решения
4.6. Пример построения плана портфеля размещенийпривлечений коммерческого Банка.
Заключение.
Список использованной литературы


Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и приложения, содержащего дополняющие основной текст материалы. В тексте представлены рисунков и 6 таблиц. Глава 1. Управление риском. Понятие риска. Любой экономически активный хозяйствующий субъект сталкивается с понятием риска. Риск присутствует при любом виде деловой активности: производственная, торговая, посредническая или любая другая экономическая деятельность требует принятия решений в условиях риска. Избежать его можно только в одном случае -отказавшись от хозяйственной деятельности. Существует множество определений понятия «риск». Чаще всего риск интерпретируется как «опасность потерь». Эта интерпретация, согласуясь с обыденными представлениями о риске как о возможности наступления неблагоприятного события, приводящего к потерям, не решает вопроса об измерении риска. В указанном смысле не проясняют ситуации и определения вида «Риск - это отношение инвестора к возможности заработать или потерять деньга» []. Каким образом измерить эту субъективную величину «отношение», и можно ли это вообще сделать? С началом использования при оценке риска методов теории принятия решений, а так же появившейся в -х гг. Value-At-Risk [9, 6], риск начали определять через вероятность потерь. Соответственно, оценка риска была сведена к измерению размера потенциальных потерь. Приведем ряд примеров определений риска, встречающихся в литературе. В актуарном (страховом) деле под риском понимают «гипотетическую возможность наступления ущерба (страхового случая)» [2]. Согласно [6], «. В целом общепризнанно, что существование риска связано с наличием неопределенности. Концепция Value-At-Risk, а ранее - теория актуарных расчетов, дополнили понятие риска как неопределенности стоимостью потерь или доходов, возникающих в результате реализации этой неопределенности в неблагоприятную или желательную для экономического субъекта сторону. Согласно фундаментальной работе [6], все неопределенности принято относить к одной из двух групп: чистые и спекулятивные. В условиях спекулятивной неопределенности возможен как выигрыш (увеличение полезности) субъекта, так и проигрыш (потеря полезности). Чистые неопределенности связаны только с возможностью потерь (напр. В [6] отмечается, что «оба вида неопределенности заменяют одним словом риск». Необходимо отметить, что неопределенность скорее обуславливает риск, а последний возникает только в тех ситуациях, когда экономический субъект принимает решения (совершает целенаправленные действия). Будучи неразрывно связанным с принятием решений, риск является прогностической оценкой возможных последствий осуществления действия. Аналогичное понимание риска можно встретить в кибернетике, где неопределенность интерпретируется как неудача (неуспех) в предсказании поведения некоторой системы на базе предполагаемых законов ее поведения и доступной информации о ее начальном состоянии. При этом в условиях неопределенности субъект может осуществить действие, отсрочить его осуществление либо вообще отказаться от выполнения действия. Классическая концепция взаимосвязи риска и неопределенности была сформулирована Ф. Найтом в работе [4] «Риск, неопределенность и прибыль» (). Согласно этой концепции, риск - это измеримая неопределенность: экономический субъект может «предвидеть» или «угадать» некоторые параметры (результаты, условия) своего действия в будущем. С точки зрения вероятностного анализа это означает, что распределение ассоциированной с риском случайной величины может быть каким-то образом определено. Способ этого определения может быть относительно простым, например, по прецеденту, путем исследования на принадлежность к известному закону распределения, или сложным, как в случае, когда рисковую ситуацию приходится описывать в плохо определенных терминах субъективных вероятностей и нечетких переменных по экспертным оценкам. Соответственно, по Найту, неопределенность связана с отсутствием какого-либо способа определения распределения и не поддается ни объективному, ни субъективному измерению.