Краткий курс по количественной оценке рисков - Константин Дождиков, директор, РОСНАНО

Имитационное моделирование можно использовать для оценки рисков и управления проектом, чтобы принимать обоснованные решения.

00:00 У меня 15+ лет опыта в финансово-экономическом моделировании, и я расскажу, как имитационное моделирование может быть использовано для оценки рисков и управления проектами.
08:40 Имитационное моделирование можно использовать для оценки стабильности бизнес-модели и выявления потенциальных рисков до их возникновения.
21:52 Постановка целей, тестирование моделей, понимание логических взаимосвязей и проведение анализа чувствительности - важные шаги для управления рисками в контракте Министерства обороны.
30:02 Компании используют финансовые модели для прогнозирования последствий технологических изменений и инвестиций, а также применяют анализ чувствительности для расчета всей модели.
40:54 Анализ рынка и конкурентов необходим для принятия обоснованных решений и точного прогнозирования стоимости подключения к Интернету.
51:11 Анализ моделей с использованием статических данных, экспертной оценки и твоего собственного опыта может помочь тебе предсказать будущие изменения показателя.
65:04 Аналитикам необходимо выбрать правильную плотность распределения и использовать исторические данные, мнения экспертов и балансировку для точного прогнозирования будущего.
78:00 Моделирование экспертных данных дает распределение с 95% вероятностью прибыли между 2957 и 1125.

Курс основан на практическом кейсе ВМЗ, который позволяет наглядно испытать навыки моделирования и количественной оценки. В ходе обучения также используются многочисленные кейсы из реальных российских компаний. В программе курса используются все продукты VOSE ModelRisk, Tamara, Pelican, Primavera Risk Analysis, Palisade Decision Tools, включая @Risk, TopRank, PrecisionTree, BigPicture. Обучение доступно на русском и английском языках.

ЗАКАЗАТЬ: https://www.risk-academy.ru/quantitat...

Программа курса
I. ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ, СТАТИСТИКИ И ФИНАНСОВОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Связь риска и неопределенности
Особенности рисков проектов в нефтегазовой отрасли
Международные и национальные стандарты в области управления рисками
Основы статистики и финансового моделирования: рекомендации по построению финансовой модели, удобной для дальнейшего исследования рисков
II. ПСИХОЛОГИЯ И ОСОБЕННОСТИ ВОСПРИЯТИЯ РИСКОВ
Ментальные ловушки в процессе анализа рисков
Влияние ментальных ловушек на принятие инвестиционных решений
III. АНАЛИЗ РИСКОВ ПРИ ПРИНЯТИИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ
История и цели имитационного моделирования
Создание отдельной модели для оценки рисков или встраивание количественной оценки в действующие модели
Применение анализа чувствительности для тестирования модели, определения слабых мест и доработки инвестиционной модели (ModelRisk, Tamara)
Применение сценарного анализа, метода Монте-Карло и других решений для определения и моделирования ключевых факторов неопределенности и рисков (ModelRisk и другие програмные продукты)
Применение других инструментов и продуктов Palisade для целей количественной оценки рисков (деревья событий и деревья решений для анализа рисков проектов)
Применение имитационного моделирования в MS Project
IV. ВНЕДРЕНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ НА ПРЕДПРИЯТИИ
Интерпретация результатов моделирования с учетом рисков (наиболее вероятное значение, стандартное отклонение, коэффициент вариации и другие параметры, гистограмма, диаграмма торнадо)
Подготовка отчетности для высшего руководства
Принятие решений на основе анализа рисков инвестиционных проектов. Хеджирование финансовых рисков проектов в нефтегазовой отрасли. Реальные опционы в нефтегазовых проектах.