• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Найдено 14 публикаций
Сортировка:
по названию
по году
Статья
Anshin V., Demkin I. V., Tsarkov I. et al. Issues of Risk Analysis. 2007. Vol. 4. No. 3-4. P. 48-59.

The article addresses the problem of multi-project resource allocation under uncertainty. It discusses the main approaches to resource allocation across the projects in an innovative investment portfolio and describes the basic models for multi-project resource allocation. The authors present a model of effective resource allocation under uncertainty that takes into account the dependence of job duration on the completeness of allocated resources. Examples of simulation-based practical solutions to resource allocation problem are also given.

Добавлено: 22 сентября 2016
Статья
Аньшин В. М., Демкин И. В., Никонов И. М. и др. Проблемы анализа риска. 2007. Т. 4. № 3. С. 207-221.

Статья посвящена проблемам распрделения ограниченных ресурсов по проектам портфеля в условиях неопределенности.

Добавлено: 17 сентября 2008
Статья
Демкин И. В., Власов Д. А., Габриелов А. О. и др. Проблемы анализа риска. 2016. Т. 13. № 6. С. 30-47.

Глобализация мировой экономики заставляет промышленные компании выходить на международные рынки, реализуя инвестиционные проекты и конкурируя за ограниченные ресурсы и рынки сбыта в зарубежных странах. Перед компаниями встает задача оценки страновых рисков с целью выбора перспективных стран с приемлемым уровнем риска. Данная работа посвящена разработке подхода к качественной оценке странового риска при определении перспективных стран для инвестирования.

Добавлено: 15 декабря 2017
Статья
Литвин Ю. В., Лесных В. В. Проблемы анализа риска. 2012. Т. 9. № 2. С. 48-67.

Настоящая работа посвящена решению задачи по определению ключевых факторов рисковых событий НИОКР с учетом их взаимных влияний на примере разработки программы обоснования стратегии ОАО «Газпром» в области производства и поставок сжиженного природного газа. Для учета взаимных влияний предлагается использовать методологию когнитивного моделирования. В работе предложена системная модель, позволяющая стандартизовать состав факторов и взаимных влияний между ними для каждого из видов когнитивных карт НИОКР, а также расширенный состав свойств факторов и взаимных влияний для моделирования рисков проекта НИОКР с большей точностью.

Добавлено: 8 ноября 2012
Статья
Никонов И. М., Демкин И. В. Проблемы анализа риска. 2009. № 4. С. 76-90.
Добавлено: 19 января 2010
Статья
Куренной Д. С., Голембиовский Д. Ю. Проблемы анализа риска. 2018. № 2. С. 86-92.

В работе демонстрируется возможность использования системно-динамической модели нефтедобывающего и нефтеперерабатывающего предприятия для оценки вероятности его дефолта на основе метода Монте-Карло. Полученные результаты сравниваются с дан- ными рейтинговых агентств.

Добавлено: 13 октября 2019
Статья
Коссова Е. В., Коссова Т. В. Проблемы анализа риска. 2011. Т. 8. № 2. С. 68-78.

Целью настоящей работы является построение скоринговой модели прогнозирования вероятности дефолта российских корпоративных контрагентов на основании данных их официальной бухгалтерской отчетности. Использование реальных данных о дефолтах, имевших место на российском рынке облигаций в 2008-2009 гг., позволяет получить прямые оценки вероятности дефолта в отличие от косвенных оценок, использование которых было вынужденной мерой в докризисный период. В качестве независимых переменных модели рассматриваются стандартные коэффициенты, используемые кредитными организациями в процессе анализа финансового положения контрагентов. Это обеспечивает простоту использования модели как на предварительном этапе процесса принятия решения об установлении лимита риска на контрагента, так и в процессе мониторинга его финансового положения с целью своевременного принятия решения о необходимости пересмотра/закрытия установленного лимита риска. Полученные оценки вероятности дефолта позволят кредитным организациям более корректно рассчитать ожидаемые потери и сформировать адекватные резервы, удовлетворяющие как требованиям Центрального банка РФ, так и рекомендациям Базельского соглашения по капиталу.

Добавлено: 12 октября 2012
Статья
Бархатов В. Д., Никонов И. М., Демкин И. В. и др. Проблемы анализа риска. 2011. № 2. С. 48-67.
Добавлено: 13 сентября 2011
Статья
Кисель К. Ю. Проблемы анализа риска. 2011. Т. 8. № 6. С. 46-55.

Статья посвящена вопросам оценки политического риска в процессе взаимодействия государства и бизнеса в условиях риска и принятия инвестиционных решений. Существует множество альтернативных методов оценки политического риска, среди которых трудно выделить приемлемые и объективные методы решения этого вопроса. Если экономические риски в той или иной степени подлежат количественному анализу и, соответственно, поддаются прогнозированию, то политические риски требуют помимо количественной, качественной оценки и экспертного заключения. На сегодняшний день на практике не существует универсального метода принятия инвестиционного решения в условиях риска: все расчеты по оценке вероятности риска и степени его влияния на ко- нечный результат носят прогнозный и вероятностный характер. Автором дается краткий обзор наиболее известных корпораций и аналитических центров, занимающихся оценкой политических рисков. Рассматривается инструментарий исследователя - основные модели оценки политического риска, которые они предлагают. Краткое описание основных моделей анализа и оценки политического риска показывает сложность и многоразмерность проблемы подбора критериев оценки политической среды и перспектив развития деловой среды в разных странах. Все рассмотренные модели имеют определенные преимущества и недостатки. Из этого следует, что оптимальный подход - сочетание лучших сторон каждого из методов, что позволит дать возможность измерения макрорисков и интерпретации их применительно к конкретным условиям.

Добавлено: 12 октября 2012
Статья
Демкин И. В., Царьков И. Н., Никонов И. М. и др. Проблемы анализа риска. 2008. Т. 5. № 3. С. 8-21.

Статья посвящена вопросам применения теории нечётких множеств в задаче формиро- вания портфеля проекта. Рассматриваются различные способы оценивания стоимости и других показателей проекта как численных, так и качественных при помощи нечёт- ких чисел. Представлена модель формирования оптимального портфеля проектов на основе нечётких оценок в условиях ограниченных ресурсов. Разобран пример решения задачи формирования портфеля проектов на основе рассматриваемой модели.

Добавлено: 14 октября 2012
Статья
Куренной Д. С., Голембиовский Д. Ю. Проблемы анализа риска. 2017. Т. 14. № 1. С. 6-22.

Данное исследование посвящено построению системно-динамической модели кредитного риска нефтедобывающего и нефтеперерабатывающего предприятия на примере компании Башнефть. Работа демонстрирует возможность использования системно-динамических моделей для определения макроэкономических сценариев, приводящих к дефолту заемщика.

Добавлено: 13 октября 2019
Статья
Кравченко Т. К., Дружаев А. А., Неклюдов Д. Ю. и др. Проблемы анализа риска. 2018. Т. Том 15 . № № 5. С. 56-67.

При оценке рисков при реализации проекта по созданию корпоративного хранилища данных в банке существует неопределенность в отношении вероятности их возникновения и в том, какое влияние они будут оказывать на проект. Оценка рисков до начала проекта помогает планировать бюджет проекта в свете возможных непредвиденных расходов. В статье приведена классификация рисков ИТ-проекта в соответствии с рассматриваемой предметной областью. Предложен авторский подход к управлению рисками, который позволяет не только снижать последствия многих рисков, но и выявлять новые, связанные с его внедрением. Для идентификации и категоризации потенциальных рисков и понимания их взаимосвязей построена карта связей рисков. С использованием метода анализа решений рассчитана интегральная оценка рисков. Для эффективного мониторинга рисков предложено анализировать динамику основных показателей оценки рисков, что позволяет корректировать действия на случай непредвиденных обстоятельств.

Добавлено: 26 ноября 2018
Статья
Кокош А. М. Проблемы анализа риска. 2010. Т. 7. № 1. С. 28-37.

Мировой финансово-экономический кризис и увеличившаяся волатильность основных экономических индикаторов послужили источником дополнительного внимания со стороны корпораций к вопросу управления финансовыми рисками, в том числе с помощью производных финансовых инструментов. На совершенных рынках использование производных инструментов позволяет достичь поставленной цели по снижению риска при минимальных и заранее известных издержках. В настоящей работе рассмотрены факторы, ограничивающие эффективность применения корпорациями производных инструментов при управлении валютным риском в условиях несовершенного российского рынка. В работе сделан вывод о целесообразности использования в качестве основных методов снижения риска внутренних ресурсов и механизмов компании: управление активами/пассивами, регулирование валютной структуры долга, диверсификация и др. Производные финансовые инструменты должны применяться в дополнение к этим мерам в очень ограниченных объемах в отношении наиболее предсказуемых источников риска.

Содержание статьи:
Введение
1. Недоступность хеджирующих инструментов
2. Транзакционные издержки заключения сделок хеджирования
3. Несовершенное планирование
4. Сопутствующие сделкам финансового хеджирования риски
Заключение
Литература

Добавлено: 22 октября 2012
Статья
Сазонова А. С., Мищенко А. В. Проблемы анализа риска. 2010. Т. 7. № 2. С. 78-87.

Важнейшую роль в управлении инвестициями играет теория оптимального портфеля, связанная с проблемой выбора эффективного соотношения активов. В классических моделях портфельных инвестиций предполагается, что активы, включаемые в портфель, бесконечно делимы, поэтому, получив оптимальные доли приобретения активов, задача формирования портфеля считалась решенной. Такой подход приемлем лишь в том случае, если цена акции (или лота однородных ценных бумаг) сравнительно мала по отношению к объему инвестиционных ресурсов. В противном случае полученное решение может оказаться не только не оптимальным, но и недопустимым. Эти обстоятельства заставляют инвесторов при анализе эффективности портфеля рассматривать не только непрерывные, классические модели, но и целочисленные аналоги. Некоторые из этих моделей рассматриваются в предлагаемой статье.

Добавлено: 22 октября 2012