ניתוח סיכונים

כל חברה, עסק, קמפיין מניחה מראש את קיומם של סיכונים מסוימים שיכול להשפיע על התוצאה הסופית של ההתנהגות שלהם. יישום האסטרטגיה עסקית כרוך בשינוי הזכויות, חובות והתחייבויות של יזמים, ההתרחשות האפשרית של תהליכים צפויים ואינו בעבר בשימוש, כמו גם השלכות אחרות.

כדי לבחור את הזכות להגדיר פעולות כדי להשיג את התוצאה של פעילות, יש צורך לקחת בחשבון את ההשפעה האפשרית של תופעות לוואי לאירועים המתוכננים אינם איבד את משמעותו. כל ערכה טקטית (אסטרטגית) צריכה להיבדק לפני שימוש על מנת למזער את הסיכון של זה האחרון.

ניתוח סיכונים של העסק (חברה) מתחיל עם ההערכה שלהם. כדי לעשות זאת, בחר בשיטת ההערכה כי חייב לעמוד בדרישות אבטחת סוג מסוים של פעילות ורגולטורים משפטיים של פעילות זו.

ניתוח סיכונים מחייב שימוש במידע זמין על מנת להעריך את ההסתברות של אירועים מסוימים במידת האפשר של ההשלכות שלהם.

ככלל, מבין אירועים ונסיבות סיכון שלילי, כגון הפסדים במהלך המיזם, אסונות טבע עם השלכות חמורות, וכו ' עם זאת, ניתוח סיכונים מסייע לזהות ההשפעות החיוביות הפוטנציאל שלהם. יש צורך לזהות בעיות וערכת עתיד של סיכויי פיתוח.

ניתוח סיכונים הוא רמות כמותיים ואיכותיים (שיטות ניתוח הסיכון נבחרות בנפרד).

כאשר ניתוח כמותי של התופעות הנחקרות שהוקצו מספרי ערכים (כמותית), נתונים אמפיריים משמשים. ברמה זו של ניתוח הוא מאוד אובייקטיבי ומדויק (זו שיטה) אופי.

ניתוח איכותני כולל פנימית (אינסטינקטיבית) הערכת הנסיבות ששררו. ברמה זו אפשרה הסובייקטיביות וספקות נלווים.

השוואת נתוני שתי רמות של ניתוח, צריך להיות יותר בפירוט עדיין על התחנה כמותית. זה יכול להחזיק במגוון דרכים.

לפי הגישה הדטרמיניסטית משתמש נאמדים. על מנת להבין מה עשוי להיות התוצאה במקרים מסוימים, אירועים שונים מוקצים ערכים ספציפיים. לדוגמה, בשנת המודל הפיננסי אפשרויות כאלה יכולים להיחשב: (הפסדיה בעתיד) הגרוע, מיטב (רווחים עתידיים) ואת הסיכוי הטוב ביותר (רווח מתון יחסית).

במקרה זה, השיטה יש מספר חסרונות: זה לא לוקח בחשבון מגוון של תרחישים אפשריים, והתרכז כמה גירסאות ראשיות (שכולן נחשבים שווה ערך); לא מספיק בחשבון את הגורמים עלולים להשפיע על התפתחות המצב, וכתוצאה מכך המודל הפשוט. עם זאת, עסקים רבים משתמשים רק גישה כזו, למרות האמינות הנמוכה יחסית של תוצאות ניתוח כזה.

(שיטת מונטה קרלו) ניתוח סיכונים אקראי אמינה יותר. בגישה זו, הפרמטרים הראשוניים הם בטווחים (הפקת התפלגות הסתברות). במקרה זה, משתנה שונה יש הסתברויות שונות של ההשלכות. הערכים נבחרו באופן אקראי, המבוסס על הסתברויות אפשריות.

דוגמאות נקראות איטרציה. תוצאות הדגימות נרשמות. כדי לבצע את הליך דגימת סימולציה חוזר מאות פעמים, כך התוצאות הללו הן הרבה יותר טובות מסוגלות לחשוף את ההסתברות להתרחשות אירועים צפויים. דוגמנות נתונים כאלה מסוגלים להפגין לא רק אירועים עתידיים, אלא גם להראות את ההסתברות להתרחשותם. התוצאות יכולות להיות מיוצגות בצורה גרפית, כמו גם כדי לשקף הרגישות שלהם, כלומר, כדי להראות אילו משתנה הם הכי השפיעו על התוצאה. באמצעות שיטה זו, אפשר גם להראות את הקשרים בין המשתנים המקוריים.

הדרך הנוחה ביותר לבצע ניתוח סיכונים כמותי המבוסס על גיליונות Excel, ככלים של תוכנית זו תאפשר לך להוסיף תכונות חדשות כדי להיות מסוגל להפיץ את ההסתברות לקבל את התוצאות המדויקות ביותר.