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Análise de risco

Análise de risco
Análise de risco
Anonim

Qualquer empresa, negócio ou campanha requer certos riscos que podem afetar o resultado final de sua implementação. A implementação de uma estratégia de negócios implica uma mudança nos direitos, obrigações e obrigações dos empreendedores, possíveis ocorrências de processos não intencionais e anteriormente não utilizados, além de outras consequências.

Para escolher o conjunto certo de ações para alcançar o resultado de uma atividade, é necessário levar em consideração a possível influência dos efeitos colaterais, para que o evento concebido não perca significado. Qualquer esquema tático (estratégico) deve ser submetido à análise de risco antes do uso, a fim de minimizar o último.

A análise de risco da empresa (empresa) começa com sua avaliação. Para isso, é necessário escolher uma metodologia de avaliação que atenda aos requisitos de segurança de um determinado tipo de atividade e aos reguladores legais dessa atividade.

A análise de risco requer o uso das informações disponíveis para avaliar a probabilidade de ocorrência de certos eventos e a possível magnitude de suas conseqüências.

Como regra, os riscos são entendidos como eventos e circunstâncias negativos, por exemplo, perdas durante o empreendimento, desastres naturais com sérias conseqüências, etc. No entanto, a análise de risco ajuda a identificar possíveis consequências positivas. É necessário detectar problemas futuros e avaliar as perspectivas de desenvolvimento.

A análise de risco é realizada em nível quantitativo e qualitativo (os métodos de análise de risco são selecionados individualmente).

Em uma análise quantitativa, os fenômenos em estudo recebem valores numéricos (quantitativos), dados empíricos são usados. Nesse nível, a análise é extremamente objetiva e precisa (para esse método) por natureza.

A análise qualitativa inclui uma avaliação interna (instintiva) das circunstâncias. Nesse nível, a subjetividade e as dúvidas relacionadas são permitidas.

Comparando esses dois níveis de análise, é necessário abordar mais detalhadamente o quantitativo. Isso pode ser feito de várias maneiras.

A abordagem determinística usa estimativas pontuais. Para entender qual pode ser o resultado em casos individuais, determinados eventos recebem determinados valores. Por exemplo, no modelo financeiro, pode-se considerar essas opções: as piores (perdas futuras), as melhores (lucro futuro) e as mais prováveis ​​(lucro moderado, relativo).

Nesse caso, o método tem várias desvantagens: ele não leva em consideração os muitos cenários possíveis, mas concentra-se em apenas algumas versões básicas (todas consideradas equivalentes); fatores insuficientemente considerados que podem influenciar o desenvolvimento da situação, o que leva a uma simplificação do modelo. No entanto, muitas empresas usam essa abordagem, apesar da confiabilidade relativamente baixa dos resultados dessa análise.

A análise de risco estocástico (método de Monte Carlo) é mais confiável. Com essa abordagem, os parâmetros iniciais são apresentados como faixas de valores (produzem uma distribuição de probabilidade). Além disso, diferentes variáveis ​​têm diferentes probabilidades de consequências. Os valores são selecionados aleatoriamente com base em possíveis distribuições de probabilidade.

As amostras são chamadas iterações. Os resultados da amostra são registrados. Para realizar a simulação, o procedimento de amostragem é repetido centenas de vezes, portanto, esses resultados são muito mais capazes de revelar a probabilidade dos eventos esperados. Os dados dessa modelagem podem demonstrar não apenas eventos futuros, mas também mostram a probabilidade de sua ocorrência. Os resultados podem ser representados graficamente, bem como refletir sua sensibilidade, ou seja, mostrar qual das variáveis ​​mais afetou o resultado. Usando esse método, também é possível mostrar os relacionamentos entre as variáveis ​​originais.

É mais conveniente realizar uma análise quantitativa dos riscos com base nas planilhas do Excel, pois as ferramentas deste programa permitem adicionar novas funções para poder distribuir probabilidades e obter os resultados mais precisos.