Проведение семинара возможно в онлайн формате на официальной платформе International Business Academy.
По завершению обучения вам будет предоставлена ссылка на запись, которая будет активна в течение месяца.
*даты требуют дополнительного согласования
Цель программы:
Обучение руководителей и специалистов методам проведения количественной оценки рисков в Excel с использованием надстройки @Risk — самого распространённого в мире инструмента имитационного моделирования методом Монте-Карло. Программа направлена на формирование практических навыков анализа неопределённости, расчёта вероятностей и принятия управленческих решений с учётом рисков.
Программа ориентирована на:
— Освоение ключевых методологий количественной оценки рисков (производственных, логистических, коммерческих, финансовых)
— Отработку навыков построения финансово-экономических моделей и проведения имитационного моделирования методом Монте-Карло
— Анализ результатов количественной оценки рисков, включая определение вероятности достижения целей (KPI, финансовых и проектных показателей)
— Применение количественных методов для повышения обоснованности управленческих и корпоративных решений
Задачи:
— Изучить основы теории вероятности и статистики применительно к управлению рисками
— Освоить методы построения моделей количественной оценки рисков в Excel (@Risk)
— Научиться анализировать случайные величины и выбирать оптимальные законы распределения вероятности
— Разобрать ключевые методы: Монте-Карло, Латинский гиперкуб, диаграмма Торнадо, деревья решений, скоринговые модели
— Провести практику по анализу бизнес-планов, инвестиционных проектов и бюджетов с учётом рисков
— Научиться использовать результаты моделирования для выбора оптимальной стратегии и оценки эффективности мероприятий по снижению рисков
— Отработать навыки принятия решений с использованием количественных данных
Развиваемые навыки:
— Применение имитационного моделирования методом Монте-Карло в управлении рисками
— Построение и анализ финансово-экономических моделей с учётом неопределённости
— Разработка и интерпретация сценариев рисков (оптимистичных, пессимистичных, наиболее вероятных)
— Приоритизация рисков с помощью количественных методов
— Принятие решений на основе диапазонов вероятностей, а не средних значений
— Визуализация рисков (диаграммы Торнадо, деревья решений)
— Использование ИИ и готовых промптов для анализа и интерпретации данных
Критерии участия в программе:
Целевая аудитория и ценность участия для каждой группы:
— Риск-менеджеры — освоение инструментов количественного анализа рисков и интеграция их в корпоративный риск-реестр
— Финансовые и инвестиционные аналитики — применение методов Монте-Карло, NPV, IRR для оценки проектов и бюджетов
— Экономисты и специалисты по планированию — использование количественных методов в бюджетировании, закупках и ремонтах
— Внутренние аудиторы — применение количественного анализа при оценке обоснованности решений
— Ключевые сотрудники подразделений — участие в построении моделей и идентификации рисков в рамках системы внутреннего контроля
Основы теории вероятности в управлении рисками. Анализ случайных величин и связь с анализом рисков в бизнесе.
Введение в количественную оценку риска.
Понятие «вероятность». Формулы расчета вероятности из классической теории вероятностей. Понятие «случайной величины».
Моделирование случайной величины.
Законы распределения вероятности, которым подчиняется случайная величина.
Непрерывные и дискретные распределения.
Процентили и VaR (Value at Risk), наиболее популярные разновидности VaR.
Фундаментальные основы анализа бизнес-рисков.
Моделирование рисков.
Законы поведения случайных величин и их моделирование.
Алгоритм выбора оптимального закона поведения случайных величин.
Баланс между правдоподобием модели и сложностью модели.
Построение моделей оценки рисков, отработка практических упражнений.
Различие между моделированием «от цели, на которую влияет риск» и моделированием отдельно взятых событий, влияющих на достижение цели, находящейся под риском.
Построение модели количественной оценки рисков «от цели».
Принципы построения модели.
Ключевые допущения и принципы учета допущений при моделировании.
Результаты количественной оценки рисков, их интерпретация и основы доведения результатов до руководителей бизнеса.
Моделирование взаимосвязей между рисками бизнес-плана.
Прямые функциональные связи и корреляционные связи (обзор).
Анализ рисков методом имитационного моделирования.
Детали методов имитационного моделирования «Монте-Карло» и «Латинский гиперкуб» (наиболее распространенные в мире методы имитационного моделирования).
Интерпретация результатов количественной оценки рисков по влиянию на бизнес-план.
Анализ напряженности бизнес-плана под рисками.
Определение погрешности количественной оценки рисков.
Ключевые детали основных методов риск анализа и приоритизации рисков.
Моделирование корреляции между рисками (детали).
Статистические и экспертные методы определения корреляций и их учет в моделях.
Переход от моделирования рисков «от цели» к «событийному моделированию».
Понятие «случайного события» и определение его вероятности.
Различие между априорной и условной вероятностями и детали их определения / учета при моделировании (на основе классической теории вероятностей).
Приоритизация рисков количественными методами.
Регрессионный и корреляционный анализ (детали и различия методов) в целях приоритизации рисков.
Практические упражнения на основные методы моделирования рисков, получение результата, приоритизацию рисков.
Построение диаграмм торнадо (бриджей, водопадов), как наиболее распространенных в мире способов визуализации по итогам ранжирования / приоритизации рисков.
Переход от «экспертного реестра рисков» к количественной оценке рисков и моделирование совокупного риска (риска влияния всей совокупности случайных событий, оценку которых на достижение целей требуется оценить).
Особенности моделирования на различных горизонтах планирования деятельности компании (квартал, год, стратегический долгосрочный период).
Практические упражнения на использование всех имеющихся данных и статистики при моделировании рисков.
Учет предполагаемой частоты реализации событий на горизонте планирования и количественной оценки рисков.
Различия в понятиях «вероятность» и «частота».
Совместное моделирование частоты и вероятности событий с учетом различных последствий при неоднократном наступлении одного и того же события.
Статистические модели.
Анализ поведения случайных величин на основе имеющейся статистики (на примере кейсов валютного или ценового рисков, или любого другого из рисков, по которому у обучаемого класса имеется статистика).
Подбор наиболее правдоподобного закона распределения вероятности (на основе имеющейся статистики), описывающего поведение случайной величины и учет при количественной оценке рисков.
Практические упражнения на принятие решений по результатам количественной оценки рисков.
Принятие решений с помощью количественной оценки рисков.
Критерии принятия решений при наличии модели количественной оценки.
Выбор оптимальной стратегии реализации бизнеса / проекта при много-вариантности будущего развития событий (с помощью количественной оценки возможных исходов и вариантов).
Измерение чувствительности принятых решений к параметрам, заложенным в модель количественной оценки риска.
Моделирование остаточного риска (оценка риска при условии реализации тех или иных мер, снижающих риск).
Количественная оценка эффективности мероприятий, направленных на митигацию риска.
Постановка и решение оптимизационных задач: в каких пределах должен находится риск или совокупность рисков, чтобы целевой показатель бизнеса принял запланированное целевое значение.
Ответы на вопросы
Завершение тренинга