Министерство сельского хозяйства Российской Федерации

Министерство сельского хозяйства Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Воронежский государственный аграрный университет

имени императора Петра I»

Факультет бухгалтерского учета и финансов

Кафедра финансов и кредита

Рабочая тетрадь

для лабораторных занятий

по дисциплине «Финансово-кредитные риски»

для направления 38.04.01 (080100) «Экономика»,

программ подготовки магистра

заочной формы обучения

Воронеж

Cоставитель: Орехов А.А., к.э.н., старший преподаватель

Рабочая тетрадь для лабораторных занятий подготовлена на кафедре финансов и кредита факультета бухгалтерского учета и финансов Воронежского государственного аграрного университета императора Петра I.

Рецензент: к.э.н., доцент кафедры бухгалтерского учета и аудита Воробьев С.В.

Рабочая тетрадь для лабораторных занятий рассмотрена и рекомендована к изданию на заседании кафедры финансов и кредита (протокол № 5 от 09.12.2014г.).

Рабочая тетрадь для лабораторных занятий рекомендована к изданию на заседании методической комиссии факультета бухгалтерского учета и финансов (протокол № 5 от 22.01.2015г.).

1. Задачи по курсу «Финансово-кредитные риски»

Задача 1.

Финансовому менеджеру необходимо сделать выбор в пользу одного из трех вариантов вложений временно высвободившихся из хозяйственного оборота средств. При прочих равных условиях известны значения требуемого наличия собственных средств и максимально возможная сумма убытка по трем разным альтернативам (исходные данные в Приложении).

Требуется определить оптимальный вариант вложения капитала на основе коэффициента риска.

Таблица 1. Расчет коэффициента риска по вариантам финансовых вложений

Показатели	Вариант 1	Вариант 2	Вариант 3
1. Собственные средства, тыс. руб.
2. Максимально возможная сумма убытка, тыс. руб.
3. Коэффициент риска

Выводы:

Задача 2.

Коммерческий банк может предоставить своему клиенту долгосрочный кредит на покупку оборудования, либо поставить требуемое оборудование на условиях лизинга. По прогнозам банка в случае предоставления долгосрочного кредита минимальная прибыль может быть получена в размере X1 тыс. руб. с вероятностью Y1 и максимальная прибыль – X2 тыс. руб. с вероятностью Y2. В случае заключения лизинговой сделки может быть получена минимальная прибыль в размере X3 тыс. руб. с вероятностью Y3 и максимальная прибыль X4 тыс. руб. с вероятностью Y4. Исходные данные приведены в Приложении.

Требуется сделать выбор в пользу одного из вариантов сотрудничества с клиентом, определив величину средней ожидаемой прибыли коммерческого банка в случае предоставления долгосрочного кредита и в случае заключения лизинговой сделки.

Таблица 2. Расчет средней ожидаемой прибыли коммерческого банка по вариантам сотрудничества с клиентом

Показатели	Долгосрочный кредит на покупку оборудования	Поставка оборудования по лизингу
1. Минимальная прибыль, тыс. руб.
2. Вероятность получения минимальной прибыли
3. Максимальная прибыль, тыс. руб.
4. Вероятность получения максимальной прибыли
5. Величина средней ожидаемой прибыли коммерческого банка, тыс. руб.

Выводы:

Задача 3.

Инвестор намерен вложить свои средства в ценные бумаги одного из акционерных обществ сроком на четыре года. Имеется информация по двум акционерным обществам относительно доходности ценных бумаг и вероятности получения предполагаемого дохода (в Приложении).

Требуется определить наиболее привлекательное вложение капитала на основе показателей дисперсии и коэффициента вариации.

1. Расчет показателей по акционерному обществу № 1:

2. Расчет показателей по акционерному обществу № 2:

Выводы:

Задача 4.

Финансовому менеджеру необходимо выбрать наиболее привлекательную для вложений в ценные бумаги отрасль экономики. Окончательный выбор между двумя отраслями А и Б можно сделать на основе данных о состоянии рынка (в Приложении).

Требуется определить оптимальную для вложения капитала отрасль на основе коэффициента b.

1. Расчет коэффициента b по отрасли А:

2. Расчет коэффициента b по отрасли Б:

Выводы:

Задача 5.

Предприятие готовится к выпуску новых видов продукции. Существуют четыре варианта решения этой задачи Р₁, Р₂, Р₃, Р₄, каждому из которых соответствует определенный вид выпуска. Результаты принятых решений существенно зависят от обстановки, которая достаточно неопределенна в силу структуры спроса на новую продукцию и может быть представлена тремя типами О₁, О₂, О₃. Выигрыш, характеризующий относительную величину дохода или прибыли и соответствующий каждой паре сочетаний решения Р и обстановки О, представлен в Таблице 3 (исходные данные взять в Приложении).

Таблица 3. Эффективность выпуска новых видов продукции

Варианты решения	Типы обстановки
О1	О2	О3
Р1
Р2
Р3
Р4

Потери, соответствующие каждой паре сочетаний решения Р и обстановки О, определяются как разность между максимальным выигрышем и выигрышем по конкретному решению при данной обстановке. Рассчитанные таким образом потери для всех вариантов решений при всех типах обстановки представлены в Таблице 4 (исходные данные взять в Приложении).

Таблица 4. Величина потерь при выпуске новых видов продукции

Варианты решения	Типы обстановки
О1	О2	О3
Р1
Р2
Р3
Р4

Требуется определить оптимальный вариант решения задачи:

а) по принципу недостаточного обоснования Лапласа (с вероятностью наступления любого типа обстановки 0,33);

б) по максиминному критерию Вальда;

в) по минимаксному критерию Сэвиджа.

Выбор оптимального варианта по принципу недостаточного обоснования Лапласа:

Выбор оптимального варианта по максиминному критерию Вальда:

Выбор оптимального варианта по минимаксному критерию Сэвиджа:

Задача 6.

Прогнозные данные по инвестиционному проекту приведены в таблице 5 (исходные данные взять в Приложении).

Таблица 5.Прогноз возможных поступлений и расходов от реализации проекта

Показатели	0 год	1 год	2 год	3 год	4 год	5 год
Поступления, тыс.руб.
Расходы, тыс.руб.

Ставка дисконтирования – 10%.

Определить чистую приведенную стоимость (NPV) по проекту. Сделать анализ чувствительности проекта – определить, как измениться NPV 1) при снижении поступлений на 5%, 2) при росте расходов на 5%.

Сделать вывод, какое изменение сильнее отразиться на эффективности проекта.

Вывод:

Задача 7.

Коммерческий банк в отчетном году предоставил кредиты на общую сумму 3 млн. рублей. Полученные банком результаты анализа качества кредитного портфеля за отчетный год представлены в Таблице 6 (исходные данные взять в Приложении).

Требуется определить:

1. ожидаемую сумму убытка по кредитным операциям банка и ее долю в общем объеме выданных банком кредитов за отчетный год;

2. произвести корректировку фактически сформированного банком резерва на возможные потери по ссудам, исходя из ожидаемой суммы убытка.

Таблица 6. Качество кредитного портфеля коммерческого банка в отчетном году

Показатели	Виды кредитов по качеству ссудной задолженности
Стандартные	Нестандартные	Сомнительные	Безнадежные
Сумма ссудной задолженности тыс. руб.
Коэффициент риска %
Ожидаемая сумма убытка тыс. руб.
Фактически сформированный резерв на покрытие возможных убытков тыс. руб.
Сумма корректировки (±) резерва на покрытие возможных убытков тыс. руб.

Выводы:

Задача 8.

В предстоящем году в связи с нестабильной ситуацией на рынке ожидаются значительные колебания процентных ставок практически по всем видам финансовых инструментов. По состоянию на начало года коммерческий банк имеет следующие позиции интервальных ГЭП-ов, сроки, в течение которых они будут действовать и примерное изменение процентных ставок по срокам погашения соответствующих финансовых инструментов. Исходные данные представлены в Таблице 7 (исходные данные взять в Приложении).

Таблица 7. Расчет изменения чистого процентного дохода коммерческого банка в предстоящем году

Временной интервал	Величина интервального ГЭП-а млн. руб.	Изменение уровня процентной ставки в пунктах	Отрезок года, когда наступает интервальный ГЭП	Влияние на годовой объем чистого процентного дохода млн. руб.
до 1 месяца
от 1 до 3 мес.
от 3 до 6 мес.
от 6 до 12 мес.
ИТОГО	Х	Х	Х

Требуется определить, как изменится (увеличится или уменьшится) чистый процентный доход коммерческого банка в предстоящем году в результате ожидаемых изменений уровня рыночных процентных ставок?

Выводы:

Задача 9.

Примите стратегическое управленческое решение, имея патент на выпуск новой продукции:

А) Создавать новое крупное производство;

В) Создать малое предприятие;

С) Продать патент.

Вероятность благоприятного и неблагоприятного состояния внешней среды равна 0,5.

Исходные данные представлены в Таблице 8 (исходные данные взять в Приложении).

Таблица 8. Расчет выигрыша при состоянии внешней среды

Стратегии	Действия фирмы	Выигрыш при состоянии внешней среды, ус.ед.
Благоприятная конъюнктура	Неблагоприятная конъюнктура
	Создание нового крупного предприятия
	Создание малого предприятия
	Продажа патента

Выводы:

Задача 10.Определите минимальный уровень доходности по ценным бумагам компании на основе модели оценки капитальных активов (CAPM).

Поправки в виде премий для малых предприятий (С₁) и за риск, характерный для отдельной компании (С₂), принять в соответствии с международной практикой оценки бизнеса в размере 5/6 от уровня безрисковой ставки. Премию за страновой риск не применять.

Данные для расчета приведены в Приложении.

Решение:

2. Методические указания по решению задач по курсу «Финансовый риск-менеджмент»

Коэффициент риска – это показатель, характеризующий соотношение максимально возможного объема убытка и объема собственных финансовых ресурсов инвестора. Он показывает степень риска, ведущего к банкротству, и рассчитывается по формуле:

(1)

где: К_р – коэффициент риска;

У – максимально возможная сумма убытка;

С – объем собственных финансовых ресурсов.

Чем выше значение коэффициента риска, тем больше вероятность банкротства.

Частота наступления события рассчитывается по формуле:

(2)

где: P – частота наступления события;

m – число случаев наступления события;

n – общее число случаев в статистической выборке.

В целях повышения точности расчетов необходимо использовать крупную статистическую выборку, которая позволила бы сделать допущение, что частота возникновения некоторого события равна вероятности его наступления.

Среднее ожидаемое значение связано с неопределенностью ситуации и представляет собой средневзвешенное всех возможных результатов, где вероятность каждого результата используется в качестве частоты или веса соответствующего значения. Данный показатель измеряет результат, который мы ожидаем в среднем, и рассчитывается по формуле:

(3)

где: М (Х) – среднее ожидаемое значение;

Рn – вероятность получения возможного результата;

Хm– величина возможного результата (прибыли или убытка).

Однако среднее ожидаемое значение представляет собой обобщенную количественную характеристику и не позволяет принять решение в пользу какого-либо варианта. Для окончательного принятия решения необходимо оценить изменчивость показателей, то есть определить меру колеблемости возможного результата. Колеблемость возможного результата представляет собой степень отклонения возможного результата от среднего ожидаемого значения. Для этого на практике обычно применяют два тесно связанных друг с другом показателя: дисперсию дискретной случайной величины и среднее квадратическое отклонение.

Дисперсия дискретной случайной величины представляет собой среднее взвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых и рассчитывается по формуле:

(4)

где: D(Х) - дисперсия дискретной случайной величины;

М (Х) – среднее ожидаемое значение;

Р_n – вероятность получения возможного результата;

Х_m– величина возможного результата (прибыли или убытка).

В целях упрощения вычислений можно использовать только два значения уровня возможных потерь – минимальное и максимальное. При этом, чем больше диапазон между этими значениями при равной их вероятности, тем выше степень риска.

Среднее квадратическое отклонение (его называют еще стандартным отклонением) представляет собой квадратный корень из дисперсии:

(5)

где: s(X) – среднее квадратическое отклонение;

D(Х) - дисперсия дискретной случайной величины;

Проблема выбора дисперсии или стандартного отклонения – это вопрос удобства – оба показателя одинаково отражают степень риска. Оба они являются параметрами абсолютной изменчивости. В качестве относительного показателя колеблемости результата может быть использован коэффициент вариации.

Коэффициент вариации представляет собой отношение среднего квадратического отклонения к средней ожидаемой величине:

(6)

где: V – коэффициент вариации;

s – среднее квадратическое отклонение;

M (X) – среднее ожидаемое значение.

С помощью коэффициента вариации можно сравнивать колеблемость признаков, выраженных в разных единицах измерения. Он может меняться в пределах от 0 до 100%. Чем больше значение данного коэффициента, тем сильнее колеблемость и выше степень риска. Установлена следующая качественная оценка различных значений коэффициента вариации:

до 10% - слабая колеблемость;

от 10 до 25% - умеренная колеблемость;

свыше 25% - высокая колеблемость.

Коэффициент чувствительности b используется для количественной оценки систематического риска, который связан с общерыночными колебаниями цен и доходности. Этот показатель применяется при принятии решений о вложениях в ценные бумаги и характеризует неустойчивость доходов по каждому виду ценных бумаг относительно доходов по среднему полностью диверсифицированному портфелю ценных бумаг, за который может быть принят весь рынок ценных бумаг. Коэффициент b используется также при принятии решений об инвестировании средств в определенную отрасль экономики. Здесь он показывает уровень колебаний доходности или цен в результате деятельности отрасли по отношению к результатам деятельности рынка или всей экономики. Рассчитать коэффициент b можно по следующей формуле:

(7)

где: n – количество интервалов времени в рассматриваемом периоде;

D_ij, D_mj – соответственно доходность i-го вида ценных бумаг и

среднерыночная доходность ценных бумаг за j-й интервал времени;

, – соответственно средняя доходность i-го вида ценных бумаг и средняя среднерыночная доходность ценных бумаг за весь рассматриваемый период.

Существует следующая характеристика значений коэффициента b при принятии решений о вложениях в ценные бумаги: если b = 0, то риск отсутствует; если 0 < b < 1, то риск ниже среднерыночного; если b = 1, то риск на уровне среднерыночного; если 1 < b = 2, то риск выше среднерыночного. При оценке отраслевого риска следует иметь в виду, что при b = 1 – состояние отрасли характеризуется как нормальное, при b > 1 – отрасль подвержена повышенным изменениям и колебаниям. Значение b для анализа риска принимается по модулю.

Чистая приведенная стоимость проекта (NPV)

(8)

где – денежный поток (разница между поступлениями и расходами) n-го периода,

d – ставка дисконтирования, выраженная в десятичной дроби,

n – год реализации проекта.

Если NPV > 0, то проект по итогам реализации принесет доход и может быть принят к исполнению.

Анализ чувствительности позволяет определить, как изменение начальных параметров проекта скажется на его финансовом результате. Для его проведения один из начальных параметров проекта увеличивают или уменьшают на определенную величину (обычно выраженную в процентах), а затем пересчитывают итоговый показатель. Чем сильнее отклонение полученного результата от исходного, тем более проект чувствителен к изменению данного параметра (цена, затраты и т.п.).

Принцип недостаточного обоснования Лапласа используется в случае, если можно предположить, что любой из типов обстановки не более вероятен чем другой. Здесь вероятности обстановок можно считать равными и производить выбор по формуле среднего ожидаемого значения, где Р_n = 1 / n. Предпочтение следует отдать варианту, который обеспечивает минимум потерь.

Максиминный критерий Вальда используется в случаях, когда необходимо обеспечить успех при любых возможных условиях. В соответствии с этим критерием наилучшим решением будет то, для которого выигрыш (эффективность) окажется максимальным из всех минимальных при различных типах обстановки. Максиминный критерий Вальда прост, но консервативен в том смысле, что ориентирует принимающего решение на слишком осторожную линию поведения.

Минимаксный критерий Сэвиджа используется в тех случаях, когда требуется в любых условиях избежать большого риска. В соответствии с этим критерием предпочтение следует отдать решению, для которого максимальные потери при различных типах обстановки окажутся минимальными. Этот критерий также относится к разряду осторожных. Однако, в отличие от критерия Вальда, который направлен на получение гарантированного выигрыша, критерий Сэвиджа минимизирует возможные потери.

ГЭП (или разрыв) – это показатель, характеризующий разницу между активами и обязательствами коммерческого банка, чувствительными к изменениям процентных ставок. Он используется для оценки и управления приемлемой степенью процентного риска в рамках интервалов времени, когда наступают сроки погашения финансовых инструментов и/или происходит пересмотр процентных ставок. Чистый ГЭП по интервалу – определяется как разница между активами и обязательствами по каждому интервалу времени. Кумулятивный ГЭП определяется как сумма чистых ГЭП-ов предыдущего и текущего интервалов.

В пределах данного временного интервала у банка может быть положительный, отрицательный и нейтральный ГЭП.

Банк имеет положительный ГЭП, когда объем подвергающихся пересмотру процентных ставок в данный отрезок времени активов больше чем обязательств. На этом отрезке времени банк будет называться «активочувствительным» и в случае повышения процентных ставок получит дополнительный доход.

Банк имеет отрицательный ГЭП, когда объем подвергающихся пересмотру процентных ставок в данный отрезок времени обязательств больше чем активов. На этом отрезке времени банк будет называться «обязательствочувствительным» и окажется в выигрыше в случае понижения процентных ставок.

Банк, у которого в данном временном интервале сумма активов равна сумме обязательств, имеет нейтральный ГЭП и мало подвержен риску изменения процентных ставок.

Чистый процентный доход определяется как разница между суммой процентных платежей, полученных банком от проведения активных операций и суммой процентных выплат, осуществленных банком при проведении пассивных операций. Изменение величины чистого процентного дохода банка в результате колебаний процентных ставок на рынке определяется по формуле:

DЧДП = ГЭП ´ DПС ´ С, (9)

где: DЧДП – изменение чистого процентного дохода;

ГЭП – интервальный ГЭП;

DПС – изменение процентной ставки;

С – срок, в течение которого наступает интервальный ГЭП.

Эта формула предназначена для перевода величины ГЭП-а в цифровое значение процентного риска, которому подвергается коммерческий банк в течение определенного периода времени.

Согласно модели оценки капитальных активов (CAPM) минимальная доходность акций компании определяется следующим образом:

(10)

где R ─ ставка дисконтирования, %;

Rб ─ номинальная безрисковая ставка, %;

Rm ─ среднерыночная доходность на фондовом рынке, %;

b ─ коэффициент, указывающий меру систематического риска;

С1 ─ премия для малых предприятий, %;

С2 ─ премия за риск, характерный для отдельной компании, %;

С3 ─ страновой риск, %.

Приложение

Исходные данные к задаче 1

Показатели	Варианты
Собственные средства (1 вар)	10 000	11 000	12 000	13 000	14 000	15 000	16 000	17 000	18 000	19 000
Максимально возможная сумма убытка (1 вар)	6 000	6 500	7 000	7 500	8 000	8 500	9 000	9 500	10 000	10 500
Собственные средства (2 вар)	60 000	62 000	64 000	66 000	68 000	70 000	72 000	74 000	76 000	78 000
Максимально возможная сумма убытка (2 вар)	24 000	25 500	27 000	28 500	30 000	31 500	33 000	34 500	36 000	37 500
Собственные средства (3 вар)	25 000	26 500	28 000	29 500	31 000	32 500	34 000	35 500	37 000	38 500
Максимально возможная сумма убытка (3 вар)	12 500	13 500	14 500	15 500	16 500	17 500	18 500	19 500	20 500	21 500

Исходные данные к задаче 2

Показатели	Варианты
Долгосрочный кредит
Минимальная прибыль X1
Вероятность миним.прибыли Y1	0,75	0,8	0,7	0,76	0,74	0,73	0,72	0,71	0,71	0,7
Максимальная прибыль X2									1 000	1 050
Вероятность макс.прибыли Y2	0,25	0,2	0,3	0,24	0,26	0,27	0,28	0,29	0,29	0,3
Лизинг
Минимальная прибыль X3
Вероятность миним.прибыли Y3	0,6	0,7	0,55	0,62	0,6	0,59	0,58	0,57	0,56	0,55
Максимальная прибыль X4
Вероятность макс.прибыли Y4	0,4	0,3	0,45	0,38	0,4	0,41	0,42	0,43	0,44	0,45

Исходные данные к задаче 3

Вариант 1
Год	Акционерное общество № 1	Акционерное общество № 2
Доходность в %	Вероятность	Доходность в %	Вероятность
		0,4		0,2
		0,3		0,3
		0,2		0,4
		0,1		0,1
Вариант 2
Год	Доходность в %	Вероятность	Доходность в %	Вероятность
		0,2		0,4
		0,3		0,3
		0,4		0,2
		0,1		0,1
Вариант 3
Год	Доходность в %	Вероятность	Доходность в %	Вероятность
		0,4		0,2
		0,3		0,3
		0,2		0,4
		0,1		0,1
Вариант 4
Год	Доходность в %	Вероятность	Доходность в %	Вероятность
		0,2		0,4
		0,3		0,3
		0,4		0,2
		0,1		0,1
Вариант 5
Год	Доходность в %	Вероятность	Доходность в %	Вероятность
		0,4		0,2
		0,3		0,3
		0,2		0,4
		0,1		0,1
Вариант 6
Год	Доходность в %	Вероятность	Доходность в %	Вероятность
		0,2		0,4
		0,3		0,3
		0,4		0,2
		0,1		0,1
Вариант 7
Год	Доходность в %	Вероятность	Доходность в %	Вероятность
		0,4		0,2
		0,3		0,3
		0,2		0,4
		0,1		0,1
Вариант 8
Год	Доходность в %	Вероятность	Доходность в %	Вероятность
		0,2		0,4
		0,3		0,3
		0,4		0,2
		0,1		0,1
Вариант 9
Год	Доходность в %	Вероятность	Доходность в %	Вероятность
		0,4		0,2
		0,3		0,3
		0,2		0,4
		0,1		0,1
Вариант 10
Год	Доходность в %	Вероятность	Доходность в %	Вероятность
		0,2		0,4
		0,3		0,3
		0,4		0,2
		0,1		0,1

Исходные данные к задаче 4

Вариант 1
Период времени	Доходность i-го вида ценных бумаг	Средняя доходность i-го вида ценных бумаг	Среднерыночная доходность ценных бумаг за j-й период времени
Отрасль А
Отрасль Б
Вариант 2
Отрасль А
Отрасль Б
Вариант 3
Отрасль А
Отрасль Б
Вариант 4
Отрасль А
Отрасль Б
Вариант 5
Отрасль А
Отрасль Б
Вариант 6
Отрасль А
Отрасль Б
Вариант 7
Отрасль А
Отрасль Б
Вариант 8
Отрасль А
Отрасль Б
Вариант 9
Отрасль А
Отрасль Б
Вариант 10
Отрасль А
Отрасль Б

Исходные данные к задаче 5

Эффективность выпуска новых видов продукции

Вариант 1
Варианты решения	Типы обстановки
О1	О2	О3
Р1	0,25	0,35	0,4
Р2	0,75	0,2	0,3
Р3	0,35	0,82	0,1
Р4	0,8	0,2	0,35
Вариант 2	О1	О2	О3
Р1	0,28	0,33	0,42
Р2	0,83	0,19	0,32
Р3	0,39	0,78	0,11
Р4	0,88	0,19	0,37
Вариант 3	О1	О2	О3
Р1	0,3	0,32	0,44
Р2	0,91	0,18	0,33
Р3	0,42	0,74	0,11
Р4	0,97	0,18	0,39
Вариант 4	О1	О2	О3
Р1	0,29	0,34	0,4
Р2	0,87	0,19	0,3
Р3	0,41	0,79	0,1
Р4	0,93	0,19	0,35
Вариант 5	О1	О2	О3
Р1	0,28	0,36	0,36
Р2	0,84	0,21	0,27
Р3	0,39	0,85	0,09
Р4	0,89	0,21	0,31
Вариант 6	О1	О2	О3
Р1	0,3	0,34	0,39
Р2	0,9	0,19	0,29
Р3	0,42	0,8	0,1
Р4	0,96	0,19	0,34
Вариант 7	О1	О2	О3
Р1	0,24	0,32	0,42
Р2	0,72	0,18	0,31
Р3	0,34	0,75	0,1
Р4	0,77	0,18	0,36
Вариант 8	О1	О2	О3
Р1	0,19	0,33	0,36
Р2	0,58	0,19	0,27
Р3	0,27	0,77	0,09
Р4	0,62	0,19	0,32
Вариант 9	О1	О2	О3
Р1	0,15	0,34	0,32
Р2	0,46	0,19	0,24
Р3	0,22	0,79	0,08
Р4	0,49	0,19	0,28
Вариант 10	О1	О2	О3
Р1	0,16	0,32	0,35
Р2	0,48	0,18	0,26
Р3	0,22	0,75	0,09
Р4	0,51	0,18	0,3

Величина потерь при выпуске новых видов продукции

Вариант 1
Варианты решения	Типы обстановки
	О1	О2	О3
Р1	0,55	0,47
Р2	0,05	0,62	0,1
Р3	0,45		0,2
Р4		0,72	0,05
Вариант 2	О1	О2	О3
Р1	0,61	0,45
Р2	0,06	0,59	0,11
Р3	0,5		0,21
Р4		0,68	0,05
Вариант 3	О1	О2	О3
Р1	0,67	0,42
Р2	0,06	0,56	0,11
Р3	0,54		0,22
Р4		0,65	0,06
Вариант 4	О1	О2	О3
Р1	0,64	0,45
Р2	0,06	0,6	0,1
Р3	0,52		0,2
Р4		0,7	0,05
Вариант 5	О1	О2	О3
Р1	0,61	0,49
Р2	0,06	0,64	0,09
Р3	0,5		0,18
Р4		0,74	0,04
Вариант 6	О1	О2	О3
Р1	0,66	0,46
Р2	0,06	0,6	0,1
Р3	0,54		0,19
Р4		0,7	0,05
Вариант 7	О1	О2	О3
Р1	0,53	0,43
Р2	0,05	0,57	0,1
Р3	0,43		0,21
Р4		0,66	0,05
Вариант 8	О1	О2	О3
Р1	0,42	0,44
Р2	0,04	0,58	0,09
Р3	0,35		0,18
Р4		0,68	0,05
Вариант 9	О1	О2	О3
Р1	0,34	0,46
Р2	0,03	0,6	0,08
Р3	0,28		0,16
Р4		0,7	0,04
Вариант 10	О1	О2	О3
Р1	0,35	0,43
Р2	0,03	0,57	0,09
Р3	0,29		0,17
Р4		0,66	0,04

Исходные данные к задаче 6

Вариант 1
Показатели	0 год	1 год	2 год	3 год	4 год	5 год
Поступления, тыс.руб.
Расходы, тыс.руб.
Вариант 2
Показатели	0 год	1 год	2 год	3 год	4 год	5 год
Поступления, тыс.руб.
Расходы, тыс.руб.
Вариант 3
Показатели	0 год	1 год	2 год	3 год	4 год	5 год
Поступления, тыс.руб.
Расходы, тыс.руб.

Дата добавления: 2015-11-04