КІЛЬКІСНИЙ АНАЛІЗ РИЗИКІВ ІТ-СТАРТАПІВ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.20998/2079-0023.2020.01.10

Ключові слова:

IT-стартап, кількісний аналіз ризиків, модель, аналіз чутливості, метод сценаріїв, імітаційне моделювання

Анотація

При роботі з IT-стартапом молодий розробник завжди зіткнеться з труднощами при аналізі ризиків. Оскільки варіантів і методів для аналізу існує досить багато, було прийнято рішення досліджувати деякі з найбільш ефективних методів аналізу ризиків. Також реалізація стартапу, як правило, заснована на залученні зовнішнього фінансування. Але найчастіше інвестору цікаво не тільки, наскільки ефективний цей проект в разі його успішної реалізації, а й наскільки ймовірним є отримання позитивного ефекту, тобто наскільки враховані всі ризикові чинники здатні вплинути на проект. Так, ще одним підтвердженням актуальності застосування ризик-аналізу стає допомогу в пошуку джерел фінансування проекту. Метою дослідження є аналіз можливих методів кількісного аналізу ризиків IT-стартапу, з розглядом найбільш практичних методів для вирішення завдань з аналізу ризиків. Достоїнствами якісної оцінки ризиків є простота розуміння і реалізації, можливість ранжирування ризиків з використанням характеристик або колірних позначень. Методика якісної оцінки ризиків проекту зовні представляється дуже простий – описової, але по суті вона повинна привести аналітика до кількісного результату, тобто вартісній оцінці виявлених ризиків, їх негативних наслідків і стабілізаційних заходів. У процесі дослідження розглянемо: метод достовірних еквівалентів, метод сценаріїв, аналіз чутливості та метод Монте Карло. Завдання в результаті спростити аналіз ризиків для IT-стартапів, а також досягти максимальної ефективності та розуміння ступіня впливу ризиків на IT-стартап для їх подальшого усунення, або пом’якшення.

Біографії авторів

Yuliya Sergievna Litvinova, National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute"

Candidate of Engineering Sciences, National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute", Associate Professor of the Department of Software Engineering and Management Information Technology; Kharkiv, Ukraine

Anatolii Oleksandrovich Sumskiy, National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute"

National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute", student; Kharkiv, Ukraine

Посилання

Fama E. F., French K. R. The Capital Asset Pricing Model: Theory and Evidence. Journal of Economic Perspectives. 2004, vol. 18, no. 3, pp. 25–46. Available at: http://www.ssrn.com/link/Chicago-BoothFama-Miller-RES.html (accessed 07.08.2019).

Sirotkin S. A., Kelchevskaya N. R. Ekonomicheskaya ocenka investicionnyh proektov: uchebnik dlya studentov vuzov, obuchayushchihsya po special'nosti "Ekonomika i upravlenie na predpriyatiyah (po otraslyam)" [Economic evaluation of investment projects: a textbook for university students enrolled in the specialty "Economics and Management at Enterprises (by Industry)"]. Moscow, UNITY-DANA Publ., 2017. 311 p.

Kossov V. V., Livshic V. N., Shahnazarov A. G. et al..Metodicheskie rekomendacii po ocenke effektivnosti investicionnyh proektov [Methodological recommendations for assessing the effectiveness of investment projects (second edition)]. Moscow, Ekonomika Publ., 2000. 421 p.

Algoritm analiza chuvstvitelnosti [Sensitivity analysis algorithm]. Available at: https://www.masterplans.ru/analiz_chuvstvitelnosti.html (accessed 12.08.2019).

Metod scenariev ucheta riska proekta [The project risk accounting scenario method]. Available at: https://knigi.news/invest/metodstsenariev-imitatsionnaya-model-otsenki-17406.html (accessed19.08.2019).

Pease Christopher. An Monte Carlo method. Available at https://towardsdatascience.com/an-overview-of-monte-carlomethods-675384eb1694 (accessed 10.08.2019).

Alvares Sindy. Lean Customer Development: Building Products Your Customers Will Buy. O'Reilly Media Publ., 2017. 240 p. (Russ. ed.: Alvares Sindy. Kak sozdat produkt, kotoryj kupyat: Metod Lean Customer Development. Moscow, Alpina Publ., 2018. 290 p.).

Derhami S., Smith A.E. An Integer Programming Approach for Fuzzy Rule-Based Classification Systems. European Journal of Operational Research. 2017, Vol. 256, issue 3, pp. 924–934.

Lukash Y. A. Analiz finansovoj ustojchivosti kommercheskoj organizacii i puti eyo povysheniya: Uchebnoe posobie [Analysis of the financial stability of a commercial organization and ways to improve it: Textbook]. Moscow, Flinta Publ., 2017. 280 p.

Degtyariova O. I., Upravlenie riskami v mezhdunarodnom biznese [Risk management in international business] Moscow: Flinta Publ., 2014. 380 p.

Givetin V. B. Vvedenie v teoriyu riska (dinamicheskih sistem) [Introduction to risk theory (dynamic systems)]. Moscow, Institut problem riska Publ., OOO Informacionno-izdatelskij centr "Bon Anca" Publ., 2009. 622 p.

Vose David. Risk analysis: A quantitative guide. John Wiley & Sons, 2008. 729 p.

##submission.downloads##

Як цитувати

Litvinova, Y. S., & Sumskiy, A. O. (2020). КІЛЬКІСНИЙ АНАЛІЗ РИЗИКІВ ІТ-СТАРТАПІВ. Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї, (1 (3), 54–57. https://doi.org/10.20998/2079-0023.2020.01.10

Номер

Розділ

УПРАВЛІННЯ В ОРГАНІЗАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ