Analiza e rrezikut

Çdo ndërmarrje, biznes, fushatë nënkupton ekzistencën e disa rreziqeve që mund të ndikojnë në rezultatin përfundimtar të sjelljes së tyre. Zbatimi i strategjisë së biznesit përfshin ndryshimin e të drejtave, detyrimeve dhe detyrimeve të sipërmarrësve, ngjarjeve të mundshme të proceseve të padëshiruara dhe të papërdorura dhe pasojave të tjera.

Për të zgjedhur drejt një grup veprimesh për të arritur rezultatin e aktivitetit, është e nevojshme të merret parasysh ndikimi i mundshëm i efekteve anësore, në mënyrë që ngjarja e synuar të mos humbasë kuptimin e saj. Çdo skemë taktike (strategjike) duhet t'i nënshtrohet analizës së rrezikut përpara aplikimit për të minimizuar këtë të fundit.

Analiza e riskut të një ndërmarrje (kompani) fillon me vlerësimin e tyre. Për ta bërë këtë, është e nevojshme të zgjidhet një metodologji vlerësimi që duhet të plotësojë kërkesat e sigurisë të një lloji të caktuar të aktivitetit dhe rregullatorët ligjorë të këtij aktiviteti.

Analiza e rrezikut kërkon përdorimin e informacionit të qasshëm në mënyrë që të vlerësojë probabilitetin e ndodhjes së ngjarjeve të caktuara dhe shkallën e mundshme të pasojave të tyre.

Si rregull, rreziqet kuptohen si ngjarje dhe rrethana negative, për shembull humbjet kur kryen një sipërmarrje, fatkeqësitë natyrore me pasoja të rënda etj. Megjithatë, analiza e rrezikut ndihmon në identifikimin e pasojave pozitive të tyre pozitive. Është e nevojshme të identifikohen problemet e ardhshme dhe të vlerësohen perspektivat e zhvillimit.

Analiza e riskut kryhet në një nivel sasior dhe cilësor (metodat e analizës së rrezikut zgjidhen individualisht).

Në analizën sasiore, fenomenet e studiuara janë caktuar vlerat numerike (sasiore), përdoren të dhëna empirike. Në këtë nivel, analiza është jashtëzakonisht objektive dhe e saktë (për këtë metodë) karakter.

Analiza cilësore përfshin një vlerësim të brendshëm (instiktiv) të rrethanave në zhvillim. Në këtë nivel, subjektiviteti dhe dyshimet e lidhura me të janë të lejuara.

Duke krahasuar këto dy nivele të analizës, është e nevojshme të qëndrosh më detajisht në sasiore. Kjo mund të bëhet në mënyra të ndryshme.

Përcaktimi i pikave përdoret në qasjen deterministe. Për të kuptuar se çfarë mund të jenë rezultatet në rastet individuale, ngjarjeve të ndryshme u caktohen vlera të caktuara. Për shembull, në modelin financiar, mund të konsideroni mundësitë e tilla: më të këqijat (humbjet e ardhshme), më të mirët (fitimet e ardhshme) dhe më shumë të ngjarë (fitim i moderuar, relativ).

Në këtë rast, metoda ka disa mangësi: nuk merr parasysh shumë skenarë të mundshëm, por përqendrohet vetëm në disa versione bazë (të gjitha konsiderohen të barasvlefshme); Vëmendje e pamjaftueshme i kushtohet faktorëve që mund të ndikojnë në zhvillimin e situatës, gjë që çon në thjeshtësimin e modelit. Megjithatë, shumë ndërmarrje përdorin këtë qasje, pavarësisht nga besueshmëria relativisht e ulët e rezultateve të një analize të tillë.

Analiza e rrezikut stokastik (metoda Monte-Carlo) është më e besueshme. Me këtë qasje, parametrat fillestarë përfaqësohen si vargjet e vlerave (prodhojnë një shpërndarje probabiliteti). Në këtë rast, variablat e ndryshëm kanë probabilitet të ndryshëm të ndodhjes së pasojave. Vlerat zgjidhen rastësisht, bazuar në shpërndarjet e mundshme të probabilitetit.

Mostrat quhen përsëritje. Rezultatet e mostrave regjistrohen. Për të kryer simulimin, procedura e mostrimit përsëritet qindra herë, kështu që rezultatet e tilla janë shumë më të afta për të zbuluar probabilitetin e ndodhjes së ngjarjeve të pritshme. Të dhënat e modelimit të tillë janë në gjendje të demonstrojnë jo vetëm ngjarjet e ardhshme, por edhe të tregojnë probabilitetin e shfaqjes së tyre. Rezultatet mund të paraqiten në mënyrë grafike, si dhe të pasqyrojnë ndjeshmërinë e tyre, domethënë, për të treguar se cili prej variablave më të prekura në rezultat. Duke përdorur këtë metodë, është gjithashtu e mundur të tregohen marrëdhëniet midis variablave fillestarë.

Është më e përshtatshme për të kryer një analizë sasiore të riskut bazuar në Excel spreadsheets, sepse mjetet e këtij programi ju lejojnë të shtoni funksione të reja për të marrë mundësinë për të shpërndarë probabilitetet dhe për të marrë rezultatet më të sakta.