Методика анализа рисков и управления ими в условиях цифровой экономики

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………
ГЛАВА I. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АНАЛИЗА РИСКОВ И УПРАВЛЕНИЯ ИМИ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ………………………………………………………………..
1.1. Экономическая сущность рисков......................................................
1.2. Классификация рисков.................................................................................
1.3. Система неопределенностей и механизм управления рисками...............
ГЛАВА II. МЕТОДИКА АНАЛИЗА РИСКОВ...........................................
2.1. Анализ ситуаций возникновения рисков...................................................
2.2. Анализ риска банкротства нефтеперерабатывающего завода..................
2.3. Анализ факторов, влияющих на уровень риска.........................................
ГЛАВА III. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДИКИ АНАЛИЗА РИСКОВ И УПРАВЛЕНИЯ ИМИ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ.........
3.1. Риск-менеджмент на Бакинском нефтеперерабатывающем заводе имени Гейдара Алиева и его совершенствование............................................................
3.2. Методы снижения рисков................................................................................
3.3. Совершенствование методики анализа рисков в условиях цифровой Экономики...............................................................................................................
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.....................................................................................................
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ ..........................................

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1.Закон Азербайджанской Республики «О бухгалтерском учете» с изменениями и дополнениями (2004), Баку
2. Налоговый Кодекс Азербайджанской Республики (с изменениями и дополнениями) (2011), Баку
3.Новый План Счетов бухгалтерского учета (2017) // Баку
4.IRFS London 2016; Principles of Accounting, Shaum’s outlines, Joel Lerner, 7th edition (main textbook), 397 pages; F3 ACCA, Emile Woolf, 479 pages(additional)
5.Международные стандарты финансовой отчетности; IRFS London 2016; Principles of Accounting, Shaum’s outlines, Joel Lerner, 7th edition (main textbook), 397 pages; F3 ACCA, Emile Woolf, 479 pages(additional)
6.АССА ДипИФР. Учебное пособие.- М.: Академия PwC(2016), 325 с.7.Авдийский В.И. Курмашов Ш.Р.(2013) Прогнозирование и анализ рисков в деятельности хозяйствующих субъектов: научные и практические основы. - М.: Финансовая академия, 435 с.
8.Алексеенко В.Б. (2013) Управление рисками в производственно-хозяйственной деятельности предприятия – М.: РУДН, с.12
9.Антикризисное бизнес-регулирование: монография /Е.В. Арсенова, А.Н. Ряховская, С.Е Кован., Е.П. Кочетков (2014)М.: Магистр, 240 с.
10.Балдин К. В., Воробьев С. Н. (2015) Управление рисками // Учебное пособие. - М.: Юнити-ДАНА, 511 с.
11. Балдин А.Б. (2020) Бухгалтерский учет для руководителя. - М.: МЭГУ, 521 с.
12.Батурин В. Ю. (2015) Механизм формирования и реализации политики предприятия по управлению финансовыми рисками // Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом №2. - С. 35 - 36.
13.Бочаров С.А. (2017) Риск – менеджмент: учебно-методический комплекс. – М.: Изд. Центр ЕАОИ, с.12
14.Брынцев А.Н. (2016) Логистика: адаптивные информационные потоки. / А.Н. Брынцев, С.И. Никишов Монография. М.: ОАО «ИТКОР», с. 22
15.Вещунова Н.Л. (2020) Бухгалтерский учет- М.: Финансы и статистика, 393с.
16.Вишняков Я.Д., Радаев H .H.(2014) Общая теория рисков. 2-е изд., испр. - М.: Норма, 368 с.

Наиболее распространённый метод —  метод моделирования ситуа­ции на основе теории игр.  Метод заключается в выполнении построение игр с «природой» (где под «природой» понимается объективная дей­ствительность, оказывающая влияние на решение проблем), где резуль­татом будет построенная платёжная матрица со значениями всех исхо­дов.  Эксперт принимает решение на основе данной мат­рицы. Многие задачи не могут решаться в один этап.  Часто решения за­дач требует последовательных расчётов, где второй и последующие этапы зависят от значений, полученных на предыдущих этапах.  В таких случаях используют дерево решений —  предоставление путей решения проблемы при помощи схем.  Классическое дерево строится сверху вниз от вершины —  изначального вопроса, и далее идут «ветки» решений.  Каждая ветка имеет абсолютную, вероятностную и временную характе­ристики.  Дерево решений не должно быть слишком высоким, так как это затруднит поиск верного решения.  Решение задачи схемой удобно на начальных принятиях решений или рассмотрения возможных вариан­тов развития ситуации.С развитием прогресса популярность приобретают методы, осно­ванные на моделировании проблемы искусственным интеллектом или моделировании, в основе которого лежит аппарат нечётной логики.  Принятие решения в случае неоднозначных обстоятельств может быть принято при помощи нечётной логики (“fuzzy logic”).  Такая логика поз­воляет рассчитать значение риска в ситуации вероятностных значений, прогнозов и вариативных их взаимосвязей.  Данная логика может быть применена в случае неполных данных, при расчёте относительных поня­тий, к примеру «экономический успех».  Отличие данной логики от классической заключается в том, что нечётная логика оперирует со множеством чисел, причём не всегда определённым, при том может вы­давать результатом промежуточные значения между ответами классиче­ский логики —  «верно»/  «неверно».