CUANTIFICAREA CU ANTIFICAREA RISCULUI R ISCULUI METODE DE CUANTIFICAREA A RISCULUI
Cuantificarea riscului presupune evaluarea riscului şi a interacţiunii dintre riscuri în vederea evaluării tuturor rezultatelor posibile. Este important pentru a se determina ordinea în care se va răspunde riscurilor. Este un proces complex ce trebuie să ţină cont printre altele de: - Oportunităţile şi ameninţările pot interacţiona în maniere nebănuite - Un singur eveniment cu potenţial de risc poate cauza efecte multiple - Oportunităţile pentru un susţinător (ex. costuri reduse) pot reprezenta ameninţări pentru altul (ex. profit redus) - Tehnicile matematice folosite pot crea falsa impresie de precizie şi încredere
VALOAREA ASTEPTATA (VA)
Cea mai simplă metodă de cuantificare a riscurilor este aceea a valorii aşteptate (VA), care se calculează ca produs între probabilităţile de apariţie ale anumitor evenimente şi efectele acestora: VA(a) = P(a) x E(a) unde:
VA(a) = valoarea aşteptată a evenimentului (a) P(a) = probabilitatea de apariţie a evenimentului (a) E(a) = efectul apariţiei fenomenului (a)
De exemplu, în cazul unei firme de construcţii, determinarea riscului are un impact major în calculaţia costurilor şi implicit în activitatea de ofertare - licitare. Astfel, dacă în timpul pregătirii documentaţiei pentru participarea la o licitaţie pentru adjudecarea unei lucrări s-a identificat riscul de a se întâlni un strat de rocă dură în timpul săpării fundaţiei, antreprenorul se poate asigura împotriva acestui risc calculând valoarea aşteptată a producerii acestui fenomen şi o poate include în calculele pentru elaborarea devizului ofertă. Concret, dacă costul suplimentar antrenat de efectuarea de săpături în rocă dură pentru o anumită lucrare este de 100.000 milioane lei, iar probabilitatea ca să se întâlnească rocă dură a fost estimată la 30%, valoarea aşteptată a acestui risc va fi: VA(a) = 0,30 x 100.000 = 30.000 milioane lei
Antreprenorul poate să includă în valoarea ofertei suma de 30.000 milioane lei pentru prevenirea acestui risc, ştiind că după un număr suficient de mare de licitaţii, indiferent de rezultatul acestora, se vor acoperi costurile riscului. Având în vedere faptul că estimarea probabilităţilor este un proces cu un grad mare de subiectivitate, rezultatele obţinute prin metoda valorii aşteptate sunt de obicei utilizate ca date de intrare pentru analize ulterioare.
ARBORELE DECIZIONAL
Modelul Arborelui decizional este fara indoiala cea mai folosita metoda de prognoza in mediul de afaceri. Acest model face parte din categoria modelelor non-parametrice, avand avantajul posibilitatii selectiei variabilelor folosite in analiza. Modelul Arborelui decizional se mai numeste Partitionare recursiva. Diagrama unui arbore decizional cuprinde nodurile acestuia, primul nod denumit radacina, cuprinde intregul set de date. Pornind de la primul nod are loc prima partitie a intregului set de date, ulterior avand loc partitii succesive.
Determinarea Arborelui decizional optim presupune determinarea adancimii segmentarii. O prima posibilitate consta in selectia arborelui optim in functie de acuratetea cu care este estimata valoarea variabilei tinta. Acuratetea estimarilor si eficienta estimarilor nu se suprapun intotdeauna. O a doua posibilitate a determinarii Arborelui decizional optim are in vedere completarea criteriilor statistice cu cele economice. In esenta literatura de specialitate recomanda fundamentarea economica a Arborelui decizional optim, astfel se va culege acel Arbore decizional (respectiv acea adancime a arborelui) pentru care profitul rezultat este maxim, atat in setul de estimare cat si in cel de validare, aceasta parte a algoritmului se numeste curatire a arborelui.
Arborii decizionali sunt instrumente care descriu interactiunile cheie dintre decizii şi evenimentele aleatorii, aşa cum sunt percepute de decidenti. Ramurile arborelui reprezinta fie decizii, fie rezultate aleatoare sau incerte, respectand urmatoarele două reguli: - probabilităţile de pe fiecare ramură şi subramură se înmulţesc; - suma probabilităţilor asociate unui nod este egală cu 100%.
Aplicând regulile arborelui decizional, obţinem următoarele valori: - şansele de succes în implementarea proiectului 1 sunt de 45% X 80% = 36%; - şansele de eşec în implementarea proiectului 1 sunt de 45% X 20% = 9%; - şansele de succes în implementarea proiectului 2 sunt de 55% X 70% =38,5%; - şansele de eşec în implementarea proiectului 1 sunt de 55% X 30% = 16,5%; Se poate observa că probabilitatea cea mai mare o are implementarea proiectului 2, respectiv 38,5% şanse de succes, motiv pentru care decidentul trebuie să aleagă această variantă .
Pentru exemplificare alegem următoarea situaţie: se au în vedere două proiecte de acţiune. Managerul trebuie să decidă care proiect trebuie implementat ştiind că: - Proiectul 1: o 20% şanse de a câştiga 900 milioane, o 80% şanse de a pierde 180 milioane; - Proiectul 2: o 30% şanse de a câştiga 800 milioane o 70% şanse de a pierde 210 milioane. Aplicând metoda arborelui decizional, şi mai ştiind că managerul are şanse egale de a alege unul din proiecte, putem genera următorul arbore decizional:
Aplicând regulile arborelui decizional obţinem valorile probabilităţilor celor patru variante de acţiune, respectiv valorile din paranteză. Valorile au fost obţinute înmulţind probabilităţile pe fiecare ramură a arborelui. Analizând valoric, proiectul 1 furnizează cel mai mare câştig şi cea mai mică pierdere, dar din punct de vedere a probabilităţilor, proiectul 2 are cele mai mari şanse de câştig şi cele mai mici de pierdere.
Combinând această tehnică cu metoda valorii aşteptate putem măsura şi în bani efectele fiecărei decizii. Astfel, valoarea aşteptată a unei decizii este reprezentată de suma valorilor aşteptate tuturor efectelor rezultând din acea decizie: - VAProiectul 1 = VA1 + VA2 = 36 milioane o VA1 = 20% X 900 mil = 180 mil; o VA2 = 80% X -180 mil = -144 mil; - VAProiectul 2 = VA3 + VA4 = 30 milioane o VA3 = 30% X 800 mil = 240 mil; o VA4 = 70% X -210 mil = 210 mil. Se poate observa că valoarea aşteptată a Proiectului 1 este mai mare decât valoarea aşteptată a Proiectului 2, deci decidentul va opta pentru primul caz, deşi are o probabilitate de eşec mare
BIBLIOGRAFIE
1. Alexandru Constangioara, Managementul Riscului, Editura Universitatii din Oradea 2.
http://ebooks.unibuc.ro/StiinteADM/cornescu/cap5.htm
3.
http://www.theactuary.com/archive/old-articles/part-3/riskquantification-techniques/
4.
http://www.managementulriscurilor.ro/index.php?option=com_content&task=view&id=406&Itemi d=43
5.
http://www.ivoryowl.com/PM%20Methodology/page35.html
