Минимизация рисков

Изм.

Лист

№ докум.

Подпись

Дата

Лист

 

ТГТУ. 230105.012 ЭЗ-К

НАЗВАНИЕ ДОКУМЕНТА

Введение

Существуют определенные виды рисков, действию которых подвержены все без исключения предпринимательские  организации. Наряду с общими есть специфические виды риска, характерные для определенных видов деятельности. Так, банковские риски отличаются от рисков в страховой деятельности, а последние в свою очередь от рисков в производственном предпринимательстве и т.д. Видовое разнообразие рисков очень велико - от пожаров и стихийных бедствий до межнациональных конфликтов, изменений в законодательстве, регулирующем предпринимательскую деятельность, и инфляционных колебаний. Кроме этого, экономическое и политическое развитие современного мира порождает новые виды риска, которые довольно трудно определить, оценить количественно.

Существует множество  подходов к классификации риска. Определенный интерес представляет классификация предпринимательского риска И. Шумпетером, который выделяет два вида риска:

- риск, связанный с возможным техническим провалом производства, сюда же относится также опасность потери благ, порожденная стихийными бедствиями;

- риск, сопряженный с отсутствием коммерческого успеха.

 

 

1. Теоретические аспекты минимизации риска
1. Понятия рисков

Существует большое  разнообразие мнений по поводу понятия  определения, сущности и   природы  риска. Это связано с многоаспектностью этого явления, недостаточным использованием в реальной деятельности, игнорированием в существующем законодательстве.  Рассмотрим два понятия,  которые дополняют друг друга и охватывают общее содержание риска.

Первое определение  заключается в том,  что риск определяют как вероятность  (угрозу) потери предприятием части своих ресурсов, недополучения доходов или появления дополнительных расходов в результате осуществления определенной производственной и финансовой деятельности. Следовательно, риск относится к возможности наступления какого-либо неблагоприятного события, возможности неудачи, возможности опасности.

Второе определение  риска сопряжено с понятием "ситуация риска". 

Ситуацией, вообще, называется сочетание, совокупность различных обстоятельств и условий, создающих определенную обстановку для того или иного вида деятельности. Обстановка может способствовать или препятствовать осуществлению данного действия.

При ситуации риска  существует возможность количественно и качественно определять степень вероятности того или иного варианта и ей сопутствуют три условия:

 

- наличие неопределенности;

- необходимость  выбора альтернативы (включая отказ  от выбора);

- возможность оценить вероятность осуществления выбираемых альтернатив.

 

 

2. Виды риска

Существует множество  определений риска, рождённых в  различных ситуационных контекстах и различными особенностями применений. С наиболее распространённой точки  зрения, каждый риск (мера риска) в определённом смысле пропорционален как ожидаемым  потерям, которые могут быть причинены  рисковым событием, так и вероятности  этого события. Различия в определениях риска зависят от контекста потерь, их оценки и измерения, когда же потери являются ясными и фиксированными, например, «человеческая жизнь», оценка риска фокусируется только на вероятности  события (частоте события) и связанных  с ним обстоятельств.

В силу этого  существует множество независимых  классификаций рисков.

§ Технический риск - вероятность отказа технических устройств с последствиями определённого уровня (класса) за определённый период функционирования опасного производственного объекта.

§ Индивидуальный риск — частота поражения отдельного человека в результате воздействия исследуемых факторов опасности аварий.

§ Потенциальный территориальный риск (или потенциальный риск) - частота реализации поражающих факторов аварии в рассматриваемой точке территории. Частным случаем территориального риска является экологический риск, который выражает вероятность экологического бедствия, катастрофы, нарушения дальнейшего нормального функционирования и существования экологических систем и объектов в результате антропогенного вмешательства в природную среду или стихийного бедствия.

§ Коллективный риск (групповой, социальный) — это риск проявления опасности того или иного вида для коллектива, группы людей, для определённой социальной или профессиональной группы людей. Частным случаем социального риска является экономический риск, который определяется соотношением пользы и вреда получаемого обществом от рассматриваемого вида деятельности.

§ Приемлемый (допустимый) риск аварии — риск, уровень которого допустим и обоснован исходя из социально-экономических соображений. Риск эксплуатации объекта является приемлемым, если ради выгоды , получаемой от эксплуатации объекта, общество готово пойти на этот риск. Таким образом, приемлемый риск представляет собой некоторый компромисс между уровнем безопасности и возможностями его достижения. Величина приемлемого риска для различных обществ, социальных групп и отдельных людей - различная. Например, для

Европейцев и  Индусов, женщин и мужчин, богатых  и бедных. В настоящее время  принято считать, что для действия техногенных опасностей в целом  индивидуальный риск считается приемлемым, если его величина не превышает 10−6.

§ Профессиональный риск — это риск, связанный с профессиональной деятельностью человека.

 

 

3. Понятие минимизации риска

Рассмотрим это  понятие с финансовой позиции:

Это принятие мер  по поддержанию риска на уровне, не угрожающем интересам кредиторов и вкладчиков, устойчивости Банка.

Этот процесс  управления включает в себя: прогнозирование  рисков, определение их вероятных  размеров и последствий, разработку и реализацию мероприятий по предотвращению или минимизации связанных с ними потерь.

Для принятия эффективных  управленческих решений нужно наиболее точно оценить и спрогнозировать  уровень кредитного портфельного риска, так как при максимально возможном  определении и прогнозировании  уровня риска кредитного портфеля Банк может применить адекватные методы регулирования с целью минимизации  такого риска, и соответственно повысить качество кредитного портфеля Банка.

 

2. Способы минимизации риска
1. Идея восстановления функции распределения вероятностей

Предположим, что  наряду с функцией распределения   существуют условные плотности распределения  ,   и вероятности  ,  . Здесь   – плотность распределения вероятностей векторов первого класса, а   – плотность распределения вероятностей векторов второго класса. Величины  ,   определяют вероятность появления векторов соответственно первого и второго классов.

Зная эти функции, можно с помощью формулы Байеса определить вероятность принадлежности вектора   первому или второму классу:

,

.                     (2.3)

В формуле (2.3)

– нормирующий  множитель.

Нетрудно понять, что минимальные потери будут  получены при такой классификации  векторов, при которой вектор  будет отнесен к первому классу в случае выполнения неравенства

(т. е. если  более вероятно, что он принадлежит  к первому классу, чем ко второму)  и относится ко второму классу  в противном случае.

Иначе говоря, учитывая (2.3), вектор   должен быть отнесен к первому классу, если выполняется неравенство

,

или, что то же самое, оптимальная классификация  векторов производится с помощью  характеристической функции

.              (2.4)

Такие характеристические функции иногда называют дискриминантными. Таким образом, знание плотностей условных распределений  ,   и вероятностей  ,   гарантирует отыскание оптимального правила классификации.

Первый путь заключается  в том, чтобы сначала восстановить по выборке неизвестные функции  распределения векторов первого  и второго классов, а затем  по восстановленным функциям распределения  построить дискриминантную функцию.

Однако следует  заметить, что в этом случае решение  сравнительно простой задачи – построение дискриминантной функции – подменяется  решением значительно более сложной  задачи – задачи о восстановлении функции распределения. Ведь восстанавливаемые  функции распределения вероятностей составляют исчерпывающие сведения о классах векторов, в то время  как нужная нам дискриминантная  функция отражает только одну из характеристик  взаимного расположения векторов различных  классов.

Поэтому, вообще говоря, решать задачу обучения распознаванию  образов, восстанавливая неизвестные  функции распределения вероятностей, нерационально. Исключения составляют случаи, когда задачи о восстановлении многомерных функций распределений  сильно вырождаются. Например, когда  функция распределения такова, что  координаты вектора   распределены независимо, т. е.

.

В этом случае задача о восстановлении двух  -мерных функций распределения вероятностей вырождается в задачу о восстановлении   одномерных функций

,     .

 

2.2 Организация рекуррентной процедуры поиска параметра 

, доставляющего минимум функционалу

Если бы функция  распределения вероятностей   была известна, то при определенных условиях рекуррентная процедура поиска минимума могла бы быть организована с помощью градиентного спуска по функции  . В данном случае градиент может быть найден так:

.

Процедура спуска представляла бы собой следующее  правило:

,                    (2.5)

где   – величина  -го шага.

Прямым обобщением градиентного метода поиска минимума функции   на случай неизвестной функции распределения вероятностей   является процедура метода стохастической аппроксимации

,                    (2.6)

где вектор-функцию   можно понимать как градиент по   функции   в точке  .

В (2.6) вектор   определяет направление движения. В отличие от (2.5) направление, вдоль которого будет происходить изменение вектора  , зависит не только от предыдущего значения  , но и от случайной величины  . Таким образом, вектор   определяет стохастический градиент – направление, случайное вследствие влияния переменной  . В этой процедуре сходимость к минимуму обеспечивает такая последовательность величин шагов  , что

, 

(эти условия  обеспечивают возможность, во-первых, подойти к точке минимума из  сколь угодно «далекой» точки  пространства  , а во-вторых, приблизиться к точке минимума как угодно близко).

Теория таких  итерационных методов поиска минимума направлена на то, чтобы выяснить, каким  условиям должны подчиняться функция  двух групп переменных  , вектор-функция   и константы  , чтобы с помощью процедуры (2.6) можно было обеспечить сходимость последовательности   к значению  , на котором достигается минимум функционала  . Используя эту теорию, можно для определенных (не для любых!) функций потерь   строить рекуррентную процедуру поиска нужных значений вектора параметров  .

Второй путь как  раз и связан с построением  итерационной процедуры (2.6) для поиска минимума  .

 

 

3. Идея замены неизвестного функционала

Функция

,

заменяется функцией

,

построенной по случайной  и независимой выборке  .

Функция   получила название функции, исчисляющей величину эмпирического риска. Для каждого фиксированного значения параметра   она определяет среднюю величину потерь на выборке  .

Идея метода состоит в  том, чтобы найти значение параметров  , обеспечивающих минимум функции эмпирического риска, а затем в качестве решения задачи о минимизации среднего риска предложить функцию с этими значениями параметров, т. е.  .

Такой метод решения задачи называется методом минимизации  эмпирического риска. Теория метода минимизации эмпирического риска  призвана ответить на вопросы, когда (для  каких функций  ) такая подмена возможна и какая при этом совершается ошибка.