15. Суть и содержание качественного и количественного анализа.

Задачей качественного анализа риска является выявлениеисточников и причин риска, этапов и работ, при выполнении которых возникаетриск, то есть:

- определение потенциальных зон риска;

- выявление рисков, сопутствующих деятельности предприятия;

- выявление рисков, сопутствующих деятельности предприятия;

- прогнозирование практических выгод и возможных негативныхпоследствий проявления выявленных рисков.

Методы качественного анализа можно разделить на четырегруппы:

1. Методы, базирующиеся на анализе имеющейся информации;

2. Методы сбора новой информации;

3. Методы моделирования деятельности организации;

4. Эвристические методы качественного анализа;

Итоговые результаты качественного анализа риска, в своюочередь, служат исходной информацией для проведения количественного анализа.

На этапе количественного анализа риска вычисляются числовыезначения вероятности наступления рисковых событий и объема вызванного имиущерба или выгоды.

Рассматривая всю совокупность методов количественного анализарисков, можно сказать, что применение конкретного метода зависит от множествафакторов:

- для каждого типа анализируемого риска существуют своиметоды анализа и конкретные особенности их реализации. Например, при анализетехнико-производственных рисков, связанных с отказом оборудования наибольшеераспространение получили методы построения деревьев;

- для анализа рисков существенную роль играет объем икачество исходных данных. Так, если имеется значительная база данных подинамике РОФ, возможно применение методов имитационного моделирования инейронных сетей. В противном случае вероятнее всего применение экспертныхметодов или методов нечеткой логики;

- при анализе рисков принципиально важно учитывать динамикупоказателей, влияющих на уровень риска. В случае анализа рисков на рынках всостоянии шока ряд методов попросту неприменим;

- при выборе методов анализа следует принимать во вниманиене только глубину расчетных данных, но и горизонт прогнозирования показателей,влияющих на уровень риска;

- большое значение имеет срочность и технические возможностипроведения анализа. Если в распоряжении аналитика имеется солидныйвычислительный потенциал и запас времени, возможно обучение нейронных сетей,моделирование по методу Монте-Карло и т. д.;

- эффективность применения методов анализа риска повышаетсяпри формализации риска с целью математического моделирования его воздействия нарезультаты деятельности предприятия. В настоящее время не только экономическиесистемы, но и промышленные комплексы достигли такой сложности, что зачастуюрасчет их устойчивости невозможен без элементов теории вероятностей;