Название: Экономика Крыма№ 2 (39)`2012 - Научно‐практический журнал

Жанр: Экономика

Рейтинг:

Просмотров: 1408

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 |



АНАЛІЗ РИЗИКІВ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ МЕТОДІВ ІМІТАЦІЙНОГО МОДЕЛЮВАННЯ У ТУРИСТИЧНІЙ СФЕРІ ЕКОНОМІЦІ

Методи імітаційного моделювання у туристичній сфері набули широкого застосування у світовій економіці. Імітаційне моделювання, як інструмент експериментального дослідження складних економічних систем, охоплює методологію створення моделей економічних туристичних систем, методи алгоритмізації та засоби програмних реалізацій імітаторів, планування, організацію і виконання за допомогою інформаційних технологій експериментів з імітаційними моделями, машинну обробку даних та аналіз результатів. При цьому динамічні й стохастичні характеристики реальних процесів у туристичній сфері відображаються в моделі за допомогою спеціально сконструйованих процедур. Під час вивчення туристичним підприємством сутності економічної проблеми необхідно звернути увагу на основні напрями використання імітаційного моделювання.

Узагальнюючи матеріали, наведені в низці літературних джерел (автори: Баканов М.І., Бланк І.О., Іванченко В.В., Любушин П.П., Ястремський О.І. та ін.), процес кількісного аналізу ризику у туристичній сфері економіці за допомогою методів імітаційного моделювання можна розподілити на сім кроків. Їхня сутність i послідовність подані на рис.1.

КРОК 1. Формування моделі, здатної прогнозувати значення відповідних показників ефективності об’єкта (проекту)

КРОК 2. Вибір ключових аргументів (чинників ризику) об’єкта (проекту), що  аналізується

КРОК 3. Визначення множини можливих (імовірних) значень ключових ар- гументів (чинників ризику)

КРОК 4. Визначення розподілу випадкових значень ключових аргументів (чинників ризику)

КРОК  5. Виявлення  відношень  взаємозалежності  (кореляції)  між  ключо- вими аргументами (чинниками ризику)

КРОК 6. Генерація випадкових сценаріїв, що ґрунтуються на системі прий- нятих гіпотез щодо можливих значень ключових чинників

Рис. 1. Процес кількісного аналізу ризику для туристичного підприємства методами

імітаційного моделювання

У випадку застосування методів імітаційного моделювання для підприємств туристичної сфери, здійснюється оцінка коливань вихідної величини при випадкових змінах вхідних величин, достатньо детально, з урахуванням ступеня взаємозалежності випадкових змін вхідних величин [3].

Перший крок аналізу може полягати у формування моделі об’єкта (проекту), що розглядається. Другий  крок  здійснюється  з  метою  визначення  ключових  аргументів  (чинників  ризику),

зокрема, застосовуючи метод аналізу чутливості (вразливості). Аналіз вразливості застосований щодо

 

ряду чинників, які входять в нашу модель, не бере до уваги те, наскільки реалістичними (ймовірними) є ті чи інші випадкові коливання (значення) чинника ризику (аргументу).

Для того щоб дані, одержані в процесі аналізу вразливості, мали сенс, на наш погляд, у тест

аналізу має бути вмонтована концепція впливу невизначеності, пов’язаної з чинниками, що аналізуються, а також можливість використання цього аналізу для вибору чинників підвищеного ризику. Наприклад, може бути визначено, що відхилення у цiнi купівлі певного обладнання туристичного об’єкту на початку здійснення інвестиційного проекту має значний вплив на чистий інтегрований дисконтований дохід від проекту (велике за абсолютною величиною значення коефіцієнта еластичності). Однак імовірність будь-якого, навіть досить незначного, відхилення цього чинника може бути дуже малою, якщо, наприклад, постачальник, згідно з умовами контракту, зобов’язаний гарантіями здійснити поставки по фiксованiй (узгоджений) цiнi. Отже, ризик, пов’язаний з чинником аргументу, незначний. Такий чинник вилучається з подальшого аналізу [2].

Для подальшого аналізу ризику залишаються лише ті чинники, які не є строго детермінованими, а еластичність вiдповiдної функції, пов’язаної з цим чинником (аргументом) є

значною (суттєвою).

Третій крок полягає у тому, щоб визначити можливі інтервали відхилень прогнозованих значень параметрів (чинників ризику) від очікуваних (найбільш імовірних). На цьому етапі доречно використовувати математичні (тобто статистичні) оцінки якості прогнозів.

Для тих туристичних підприємств, хто вперше використовує аналіз ризику, визначення меж множини можливих (імовірних) значень виявлених чинників ризику може здаватися громіздким і

складним завданням. Але воно є не більш складним, ніж визначення детермінованої (сподіваної, найбільш імовірної) оцінки вiдповiдної випадкової змінної.

Під час застосування детерміністичного економічного аналізу та обчислення ефективності

(чистої приведеної вартості тощо) доводиться враховувати ймовірні значення, які можуть приймати випадкові змiннi (ціни, змiннi та постiйнi витрати, витрати на купівлю туристичного обладнання, затрати на будівельно-монтажні роботи тощо), що входять в модель об’єкта або проекту, перш ніж обрати конкретне (сподіване) їхнє значення для подальших обчислень згідно з обраними критеріями та аналізом за базовим сценарієм.

Отже, якщо здійснювалася оцінка вiдповiдних показників за якогось єдиного значення (величини) вiдповiдних чинників (аргументів), то можна вважати, що частка підготовчої роботи щодо оцінки меж можливих значень та розподілу ймовірностей була вже виконана.

На практиці проблема, з якою нерідко стикаються у зв’язку з визначенням множини значень i розподiлiв iмовiрностей вiдповiдних величин для аналізу ризиків після завершення розгляду базового

сценарію, полягає в тому, що лише в ході цього процесу приходить розуміння того, що недостатньо уваги було приділено оцінці цього єдиного значення чинника при здійсненні детерміністичного

аналізу [4].

Четвертий крок полягає у визначення розподілу ймовірності випадкових (імовірних) значень аргументів (чинників ризику). Він здійснюється паралельно з третім кроком.

Під час аналізу ризиків використовується інформація, яка відображає множинність значень випадкових  змінних  (чинників),  що  входять  у  математичну  модель  i  відображають  значення

вiдповiдних величин у майбутньому (стан економічного середовища) i їхній розподіл. Тобто використання під час аналізу ризику випадкових значень чинників замість детермінованих, власне, i

дає можливість врахувати ризик, яким обтяжене вiдповiдне рішення (iнвестицiйний проект) при моделюванні i оцiнюваннi показників його ефективності.

Дуже часто інформація, на наш погляд, закладена в досвiдi туроператора (експерта), хоч майже

неможливо точно передбачити конкретне значення певного чинника. Завжди існує можливість встановлення певних (відносно широких) меж його імовірнісних значень та вiдповiдний наближений розподіл iмовiрностей.

Підготовка даних та оцінка розподілу імовiрностi для вiдiбраних чинників ризику включає як встановлення  множини  їхніх  можливих  значень,  так  i  імовірностей  (вагових  коефіцієнтів).  На

практиці визначення цих величин являє собою iтерацiйний процес [4]. Інтервали значень вiдповiдних чинників уточнюються, беручи до уваги конкретний профіль розподілу імовiрностi, і навпаки.

Вирізняють два основні класи законів розподілу імовiрностi: неперервні i дискретні [3]. Серед випадкових величин виокремлюють такі, що мають симетричні i асиметричні закони розподілу. Симетричні закони краще характеризують ті випадкові змiннi, які визначаються впливом на них,

незначних щодо своїх можливостей та важливості, різноспрямованих сил та тенденцій, наприклад, ціна на туристичну послугу (реальна), що визначається в умовах конкурентного ринку.

 

Дискретні закони розподілу випадкових величин корисні у тому випадку, коли проводяться експертні оцінки. Вони краще підходять до ситуацій, коли в системі, яка визначає величину випадкової змінної, наявні односторонні обмеження.

П’ятий крок призначений для виявлення взамоєзалежностi, яка на практиці може існувати між ключовими аргументами (чинниками ризику).

Вважається, що двi і бiльше випадкові змiнні корельованi у тому разі, якщо вони змiнюються

систематично [3]. У наборi ризикових чинників такi залежностi (взаємозумовленiсть) зустрiчаються досить часто [4]. Наприклад, рiвень собівартості туристичної послуги значною мiрою зумовлює величину ціни її реалiзацiї. Рiвень ціни на певну послугу, як правило, має обернене спiввiдношення щодо обсягу її продажу.

Iгнорування кореляцiї може призвести до неправильних результатiв в аналiзi ризику, тому важливо переконатися в наявностi чи вiдсутностi таких взаємозв’язків i, де це необхідно, ввести при

моделюванні обмеження, які знизили б до раціонального рівня імовірність вироблення сценаріїв, що

порушують вплив кореляцiї (взаємозалежності).

Фактично наявність кореляційного зв’язку обмежує випадковий вибір значень корельованих випадкових змінних (чинників ризику). Він (цей вибір) стає обумовленим як рамками вiдповiдних

характеристик, так i напрямом (прямо чи обернено пропорційним) зв’язку [1]. Доцільно також

використовувати лiнiйнi моделi множинної регресiї, які встановлюють взаємозв’язки мiж низкою чинників ризику (випадкових величин).

На нашу думку, слід мати на увазі, що соцiально-економiчнi процеси у туристичній сфері, які

обтяженi ризиком, не завжди можна описати за допомогою лише одного рiвняння регресiї. Для більш адекватного вiдображення багатостороннiх реальних взаємозв’язків мiж явищами у туристичній сфері економіці, що їх відображають обрані чинники ризику, необхiдно використовувати систему спiввiдношень. Для цього застосовуються економетричнi моделi та методи.

Шостий крок полягає у здiйсненні власне генерацiї випадкових сценарiїв, які ґрунтуються на системi прийнятих гiпотез щодо чинників ризику згідно з обраною моделлю на першому кроцi.

Пiсля  того,  як  всi  гiпотези  були  ретельно  дослiдженi  і  побудованi  вiдповiднi  залежностi,

залишається лише послiдовно здiйснювати обчислення згідно з обраною на першому кроцi моделлю до тих пiр, доки не буде одержанa репрезентативна вибiрка з нескiнченної множини можливих значень

ключових  аргументів,  враховуючи  накладенi  на  них  обмеження.  Для  цього,  як  свiдчить  досвiд,

достатньо, щоб вибiрка була одержана в результатi здійснення 200-500 обчислень («прогонiв») [2].

Серiя «прогонiв» для туристичного підприємства найкраще здійснюється згідно з методом Mонте-Kарло. Пiсля кожного «прогону» генеруються, взагалi кажучи, рiзнi результати, бо значення

ризикових чинників обираються випадково з урахуванням законiв розподілу у визначеному iнтервалi значень  ключових  аргументів,  урахуванням  кореляцiйних  зв’язків.  Метод  Монте-Карло  можна

розглядати як iмiтацiю майбутнього в лабораторних умовах. Кожний одержаний результат (ефективнiсть) відображає можливе значення результату «прогону». Результати кожного «прогону» зберiгаються для подальшої статистичної обробки одержаної вибiрки та її аналізу.

Сьомий крок. Після серії «прогонів» можна одержати відносні частоти для підсумкового показника (ефективності, чистої теперішньої вартості інвестиційного туристичного проекту, норми

доходу тощо). Результати можуть бути подані у вигляді дискретного чи неперервного закону розподілу результуючого показника як випадкової величини. Після цього здійснюється перевiрка

гiпотез щодо виду закону розподілу, обчислюються числовi характеристики результуючого показника (сподівана величина показника, варiацiя (дисперсiя), семиварiацiя, асиметрiя, ексцес тощо) [1].  Одержані  результати  вимагають  їхньої  інтерпретації.  Коли  обчислено  сподіване  значення

результуючого показника туристичного підприємства (наприклад, чиста приведена вартість чи норма доходу) об’єкта (проекту), то рішення щодо прийняття чи відхилення даного проекту залежить від

того, який знак має ця величина. Якщо він додатний, то це є необхідною, але не достатньою умовою, щоб даний проект вважати прийнятним. Якщо знак вiдповiдного показника (прибуток чи ЧПB) від’ємний, то такий проект слiд вiдхилити.

Аналогiчно при виборi альтернативних туристичних об’єктів (проектiв) для подальшого аналізу та прийняття рішень залишаються ті з них, для яких, скажімо, сподіваний прибуток є

додатною величиною, а серед них найкращим є той, коефіцієнт варіації для якого набуває мінімального значення тощо. Остаточне рішення є об’єктивно-суб’єктивним, тобто значною мірою залежить від того, як суб’єкт туристичної сфери - прийняття рішення (суб’єкт ризику) ставиться до

ризику.  Загальним  правилом  під  час  прийняття  рішень  для  туристичного  підприємства  може

 

слугувати таке: слід вибирати туристичний об’єкт (проект) з таким розподілом ймовірності норми прибутку, який найкраще відповідає ставленню до ризику суб’єкта (інвестора).

Якщо інвестор є «ризикованим гравцем», то він гроші швидше всього вкладе у проект з

відносно великою віддачею, не звертаючи особливої уваги на ризик, яким цей проект обтяжений. Якщо ж особа, що приймає рішення, більш обережна (не схильна до ризику), то вона інвестує в проект із скромнішою, але більш гарантованою віддачею. Таким чином, імітаційне моделювання у туристичній сфері – це використання пристрою, що імітує реальний світ роботи туристичного підприємства. За допомогою моделей імітаційного моделювання, із застосуванням інформаційних технологій проводять аналіз можливих ризиків у туристичній сфері та їх усунення.

Література

Баканов М.И. Теория экономического анализа / М.И. Баканов. - М.: «Финансы», 2004.- 324 с.

Иванченко В.В. Финансовый анализ / В.В. Иванченко.- М.: «Интек», 2003.-226 с.

Любушин  П.П.  Анализ  финансово-экономической  деятельности  туристического  предприятия/ Любушин П.П.- М.: «Юнити», 2004.-228 с.

Ястремський О.І. Моделювання економічного ризику туристичного підприємства / Ястремський О.І. – К.: Либідь, 2002. – 176 с.

 

Наливайченко Светлана Петровна, д.э.н., профессор, заведующий кафедрой экономики предприятия, Михалева Валентина Валериевна, студентка

005.936.3: 005.332.4



Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 |

Оцените книгу: 1 2 3 4 5

Добавление комментария: