«Финансовая аналитика: проблемы и решения»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Снижение неопределенности путем анализа структуры системы

Купить электронную версию статьи

Журнал «Финансовая аналитика: проблемы и решения»
т. 12, вып. 2, июнь 2019

Получена: 27.11.2018

Получена в доработанном виде: 24.12.2018

Одобрена: 14.01.2019

Доступна онлайн: 30.05.2019

Рубрика: РИСКИ, АНАЛИЗ И ОЦЕНКА

Коды JEL: C51, D21, P42, P52

Страницы: 128–149

https://doi.org/10.24891/fa.12.2.128

Синявский Н.Г. доктор экономических наук, профессор кафедры анализа рисков и экономической безопасности, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Российская Федерация 
synyavsky@list.ru

https://orcid.org/0000-0003-1034-6489
SPIN-код: 6997-6390

Предмет. Снижение неопределенности знаний об экономической системе может осуществляться различными способами. Например, это может быть путь приобретения опыта, полученного в результате аккумулирования информации о событиях, влияющих на систему, то есть путь экспериментов. Кажется, что анализ системы позволит улучшить качество информации о ее важных интегральных характеристиках. Однако это предположение справедливо только при определенных условиях, которым посвящено авторское исследование.
Цели. Выявить условия снижения неопределенности оценки вероятностных характеристик системы на основе экспериментов и путем анализа структуры и взаимного влияния ее элементов.
Методология. Использованы методы теории вероятностей и математической статистики.
Результаты. На основе анализа особенностей применения экспериментального подхода к оценке вероятностных характеристик делается вывод о проблематичности его использования для экономических систем. Представлены иллюстрации для случаев, когда анализ экономической системы очевидно должен снижать неопределенность оценок ее вероятностных характеристик. Такая ситуация складывается, например, когда известно, что вероятность качественной работы системы стремится к 1 (или к 0) с ростом количества иерархических уровней системы. Показано, что анализ системы позволяет снизить неопределенность оценок ее вероятностных характеристик в случае, когда элементарные риски относительно малы (велики) и малы ошибки их оценки.
Выводы. На основе анализа эмпирического подхода к проблеме снижения неопределенности сделан вывод, что трудоемкость реализации такого подхода часто бывает чрезмерно высокой. Сделан также вывод о результативности такого анализа в практически важных случаях.

Ключевые слова: неопределенность, риск, эксперимент, анализ, система

Список литературы:

  1. Асаул А.Н., Скуматов Е.Г., Локтеева Г.Е. Методологические аспекты формирования и развития предпринимательских сетей. СПб.: Гуманистика, 2004. 256 с.
  2. Бабенко Н.И. Риск как форма проявления неопределенности // Альманах современной науки и образования. 2010. № 3. Ч. II. C. 81–84. URL: Link
  3. Босов Д.Б. Инвестиции в контексте риска и неопределенности. Неопределенность и риск как характерные свойства процесса управления инвестициями // Российское предпринимательство. 2009. № 7. С. 51–55.
  4. Ершов Э.Б. Пьет ли шампанское тот, кто рискует? Рецензия на книгу: Качалов Р.М. Управление экономическим риском: теоретические основы и приложения // Российский журнал менеджмента. 2014. Т. 12. № 1. С. 161–164. URL: Link
  5. Гинзбург М.Ю., Митин Д.В., Чепьюк О.Р. Политическая неопределенность как фактор экономического риска: региональные перспективы // Региональная экономика: теория и практика. 2014. № 32. С. 2–12. URL: Link
  6. Ершов М. Россия и мир: насколько устойчив экономический рост? Риски и препятствия // Вопросы экономики. 2017. № 12. С. 63–80. URL: Link
  7. Дорошенко М.Е., Стародубцева Е.Б. Мировая финансовая система: элементы посткризисной конфигурации // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2015. № 43. С. 2–12. URL: Link
  8. Головин А.О., Толкаченко Г.Л. Глобальные цепочки стоимости: риски и результаты // Финансы и кредит. 2017. Т. 23. Вып. 3. С. 160–172. URL: Link
  9. Иванов Д.А., Иванова М.А. Неопределенность и риски в цепях поставок: классификация задач и направления будущих исследований // Российский журнал менеджмента. 2015. Т. 13. № 2. С. 99–128. URL: Link
  10. Сметанко А.В. Прикладные аспекты внутреннего аудита расчетов с покупателями и заказчиками в условиях неопределенности и риска // Международный бухгалтерский учет. 2014. № 17. С. 13–25. URL: Link
  11. Волостнов Н.С., Жаринов В В., Трошин А.С. Идентификация экономических рисков как предпосылка эффективного управления // Экономический анализ: теория и практика. 2014. № 32. С. 14–20. URL: Link
  12. Ендовицкий Д.А., Соболева В.Е. Методика анализа эффективности сделок слияния/поглощения на прединтеграционном этапе // Экономический анализ: теория и практика. 2007. № 12. С. 2–9. URL: Link
  13. Черешнев В.А., Васильева А.В., Наслунга К.С. Разработка и реализация методического подхода к оценке экономической эффективности государственных программ социальной направленности // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2015. № 29. С. 2–14. URL: Link
  14. Заернюк В.М. Использование скоринговых моделей при планировании периодичности аудита структурных подразделений коммерческого банка // Финансы и кредит. 2013. № 8. С. 6–13. URL: Link
  15. Мануйленко В.В., Садовская Т.А. Методические подходы к оценке финансового результата акционерного общества в условиях неопределенности и риска // Финансы и кредит. 2014. № 31. С. 32–42. URL: Link
  16. Долгова С.А. Оценка производственной состоятельности предприятий сельского хозяйства в условиях неопределенности и риска // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2014. № 16. С. 30–36. URL: Link
  17. Кобалински М.В. Хозяйственные и институциональные аспекты деятельности лесопромышленного предприятия Красноярского края // Региональная экономика: теория и практика. 2007. № 8. С. 127–136. URL: Link
  18. Матюшок С.В., Фомина А.В., Хрусталёв Е.Ю. Проектный подход как метод повышения экономической эффективности наукоемких промышленных предприятий // Экономический анализ: теория и практика. 2014. № 34. С. 2–16. URL: Link
  19. Панкова С.В., Саталкина Е.В. Профессиональное суждение бухгалтера: неопределенность, риски и этические требования // Международный бухгалтерский учет. 2013. № 27. С. 10–17. URL: Link
  20. Климанов Р.И. Неопределенность и риск при принятии инвестиционных решений // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. 2010. № 6. С. 70–73. URL: Link
  21. Галиева Г.М. Современная технология анализа рисков в инвестиционных проектах // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2011. № 33. С. 58–64. URL: Link
  22. Новак А.Е., Пименова Е.Р. Анализ вероятности банкротства небанковских финансовых посредников // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2014. № 42. С. 48–55. URL: Link
  23. Алферов Р.Ф. Аналитика портфелей корпоративной ипотеки // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2010. № 6. С. 55–59. URL: Link
  24. Ендовицкий Д.А., Левина М.В. Анализ распределения финансовых вложений организации // Экономический анализ: теория и практика. 2009. № 20. С. 2–8. URL: Link
  25. Чараева М.В. Идентификация и оценка финансовых рисков в современном предпринимательстве // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2016. № 11. С. 24–33. URL: Link
  26. Подкопаева М.О., Носаева В.В. Планирование и выбор варианта реализации стратегии предприятия по результатам анализа инвестиционного потенциала // Экономический анализ: теория и практика. 2011. № 4. С. 24–30. URL: Link
  27. Клитина Н.А. Формирование оптимальных стратегий инвестора на российском фондовом рынке с помощью методов теории игр // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2012. № 47. С. 41–45. URL: Link
  28. Гомбрих Э. Символические образы. Очерки по искусству. СПб.: Алетейя, 2017. 408 с.
  29. Гращенко Н.Ю. Анализ взаимосвязи понятий «риск» и «неопределенность» // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2010. № 6. С. 242–245. URL: Link
  30. Царев В.В. Оценка экономической эффективности инвестиций. СПб.: Питер, 2004. 464 с.
  31. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях. Тюмень: Тюменский государственный университет, 2000. 352 с.
  32. Гращенко Н.Ю., Окороков В.Р. Особенности управления сложными производственными системами в условиях неопределенности. СПб.: Издательство Политехнического университета, 2006. 147 с.
  33. Трухаев Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. М.: Наука, 1981. 258 с.
  34. Sinyavsky N.G. Management of Integrated Risk of Industrial Enterprise. In: Popkova E. (eds) Overcoming Uncertainty of Institutional Environment as a Tool of Global Crisis Management. Contributions to Economics. Springer International Publishing AG, 2017, pp. 88–104. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8768 (Online)
ISSN 2073-4484 (Print)

Свежий номер журнала

т. 12, вып. 2, июнь 2019

Другие номера журнала