<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>программы &#8211; РИСК-АКАДЕМИЯ &#8211; АНО ДПО ИСАР</title>
	<atom:link href="https://risk-academy.ru/tag/%d0%bf%d1%80%d0%be%d0%b3%d1%80%d0%b0%d0%bc%d0%bc%d1%8b/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://risk-academy.ru</link>
	<description>Управление рисками, риск менеджмент, обучение по управлению рисками, тренинг риск менеджмент</description>
	<lastBuildDate>Tue, 06 Jul 2021 09:13:34 +0000</lastBuildDate>
	<language>en-US</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=6.9.4</generator>

<image>
	<url>https://raruswebsite.s3.amazonaws.com/wp-content/uploads/2018/02/10213225/cropped-favicon-32x32.png</url>
	<title>программы &#8211; РИСК-АКАДЕМИЯ &#8211; АНО ДПО ИСАР</title>
	<link>https://risk-academy.ru</link>
	<width>32</width>
	<height>32</height>
</image> 
	<item>
		<title>Кейс ЕвроХим — Оптимизация страховой программы на инвестиционной фазе через количественную оценку рисков</title>
		<link>https://risk-academy.ru/%d0%ba%d0%b5%d0%b9%d1%81-%d0%b5%d0%b2%d1%80%d0%be%d1%85%d0%b8%d0%bc-%d0%be%d0%bf%d1%82%d0%b8%d0%bc%d0%b8%d0%b7%d0%b0%d1%86%d0%b8%d1%8f-%d1%81%d1%82%d1%80%d0%b0%d1%85%d0%be%d0%b2%d0%be%d0%b9/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[riskacademy]]></dc:creator>
		<pubDate>Sat, 27 Feb 2021 09:25:43 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Новости]]></category>
		<category><![CDATA[рисками]]></category>
		<category><![CDATA[страховой]]></category>
		<category><![CDATA[на]]></category>
		<category><![CDATA[инвестиционной]]></category>
		<category><![CDATA[рисков]]></category>
		<category><![CDATA[фазе]]></category>
		<category><![CDATA[МЕНЕДЖМЕНТ]]></category>
		<category><![CDATA[количественную]]></category>
		<category><![CDATA[проекта]]></category>
		<category><![CDATA[через]]></category>
		<category><![CDATA[управление рисками]]></category>
		<category><![CDATA[оценку]]></category>
		<category><![CDATA[риск]]></category>
		<category><![CDATA[оптимизация]]></category>
		<category><![CDATA[новости риск академи]]></category>
		<category><![CDATA[программы]]></category>
		<category><![CDATA[новости исар]]></category>
		<category><![CDATA[Кейс]]></category>
		<category><![CDATA[Управление]]></category>
		<category><![CDATA[ЕвроХим]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://risk-academy.ru/%d0%ba%d0%b5%d0%b9%d1%81-%d0%b5%d0%b2%d1%80%d0%be%d1%85%d0%b8%d0%bc-%d0%be%d0%bf%d1%82%d0%b8%d0%bc%d0%b8%d0%b7%d0%b0%d1%86%d0%b8%d1%8f-%d1%81%d1%82%d1%80%d0%b0%d1%85%d0%be%d0%b2%d0%be%d0%b9/</guid>

					<description><![CDATA[Проблематика Размещение рисков проекта по инвестиционной фазе на рынках перестрахования и страхования. Полное принятие инветорами структуры размещения. Получение лучших коммерческих условий для страховой защиты проекта. Опыт внедрения и описание подхода [&#8230;]]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<div>
<h2>Проблематика</h2>
<p>Размещение рисков проекта по инвестиционной фазе на рынках перестрахования и страхования. Полное принятие инветорами структуры размещения. Получение лучших коммерческих условий для страховой защиты проекта.</p>
<h2>Опыт внедрения и описание подхода</h2>
<p>Одна из задач команды по рискам и страхованию была — формирование у топ-менеджмента желания перейти от единственного сценария или ограниченного набора экспертных предпосылок к вероятностному распределению основанному на измеримой волатильности. Кейсом стал инвестиционный проект по строительству крупного завода по производству минеральных удобрений.</p>
<p>Сначала провели интервью со всеми участниками проекта, собрали реестр рисков проекта и оцифровали влияние каждого риска на финансовые показатели проекта с помощью имитационного моделирования в рамках модели проекта. Для всех предпосылок в модели собирали мнения экспертов, историческую статистику и бенчмарки с других проектов. Предпосылки агрегировали в доверительный интервал подходящего распределения. Это помогло вовлечь в дискуссию больше экспертов, собрать хорошую статистику и вселить доверие к предпосылкам, представленным через диапазоны. Кроме этого, имитационное моделирование поменяло приоритизацию рисков и подсветило совершенно другие узкие места проекта, нежели считали ранее. В ходе итерационных обсуждений и доработок получили детальную модель, которая вызывала большое доверие. Оказалось, что все риски – не дисклеймеры мелким шрифтом, а вполне измеримы (в терминах вероятность и ущерб) и управляемы. Наши эксперты описали все мероприятия, которые проводятся по митигации каждого риска в будущем, что помогло усилить инвестиционный кейс проекта.</p>
<p>По итогам моделирования задокументировали методику стохастического анализа и выработали стандарты моделирования, которые стали применять во всех остальных проектах компании. В текущий момент эффект проекта в компании воспринимаем не как оптимистичное (зачастую недостижимое) число, а как адекватный диапазон с пониманием, какие риски и как влияют на итоговую реализацию.</p>
<p>Было оценено 10000+ сценариев реализации проекта при разных макропараметрах (курсы, цены, себестоимости) и операционных показателях (сроки реализации стройки, достигнутые производственные показатели, статистика сбоев, HSE), детальный анализ сравнения рисков этого проекта и предыдущих проектов компании в этом регионе. Преимущество от обычного анализа чувствительности состояло в полноте анализируемых параметров, расчёте корреляций между переменными, учёте натурального хеджа в экономике проекта и построение доверительного интервала для ключевых показателей проекта.</p>
<p>В дальнейшем наш количественный анализ рисков помог определить и справедливый диапазон цен для страхования риска проекта в глазах андерайтеров. В рамках разработки и размещения программы страховой защиты проекта был подготовлен уникальный и всесторонний для рынка сабмишен (запрос), было проведено в формате онлайн два роудшоу для западных и российских андеррайтеров, которые показали очень большой интерес рынка к проекту, несмотря на пандемию, ужесточения на рынках перестрахования и прочие факторы.</p>
<h2>Результаты внедрения</h2>
<p>Для получения коммерческих предложений были запрошены все ключевые российские и ведущие западные рынки. Все рынки сделали свои предложения и подтвердили готовность участия в проекте. Анализ предоставленных предложений показал, что зарубежный рынок находится в «жесткой» фазе, предложенные западные котировки цен варьировались в большом диапазоне, высшая точка которого являлась по сути «заградительной» ценой. В итоге, Российский рынок продемонстрировал очень большую активность и готовность к гибкому подходу в использовании своих возможностей, в том числе, готовность быть со-страховщиком (одним из партнёром по договору страхования) и применение облигаторного перестрахования. Итоговый результат для компании составил более чем трехкратную экономию расходов при страховании проекта на инвестиционной фазе.</p>
<h2>Краткая биография участников команды</h2>
<p>Савельев Дмитрий Юрьевич, к.э.н., Руководитель по страхованию Группы ЕвроХим. Имеет почти двадцатилетный опыт работы на международных рынках страхования и перестрахования проектов в таких отраслях экономики, как ТЭК, Химия, Нефтехимия.</p>
<p>Клюка Александр Юрьевич, FRM, специалист по рискам Группы Еврохим. Имеет десятилетний опыт в корпоративных финансах, рисках и операционном моделировании.</p>
<div id="jp-post-flair" class="sharedaddy sd-like-enabled sd-sharing-enabled">
<div class="sharedaddy sd-sharing-enabled">
<div class="robots-nocontent sd-block sd-social sd-social-icon sd-sharing">
<h3 class="sd-title"></h3>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div>
<p><!-- .author-bio --></p>
</div>
]]></content:encoded>
					
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Кейс ЕвроХим — Оптимизация страховой программы на инвестиционной фазе через количественную оценку рисков проекта — РИСК МЕНЕДЖМЕНТ, УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ</title>
		<link>https://risk-academy.ru/%d0%ba%d0%b5%d0%b9%d1%81-%d0%b5%d0%b2%d1%80%d0%be%d1%85%d0%b8%d0%bc-%d0%be%d0%bf%d1%82%d0%b8%d0%bc%d0%b8%d0%b7%d0%b0%d1%86%d0%b8%d1%8f-%d1%81%d1%82%d1%80%d0%b0%d1%85%d0%be%d0%b2%d0%be%d0%b9-2/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[riskacademy]]></dc:creator>
		<pubDate>Sat, 27 Feb 2021 09:25:43 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Новости]]></category>
		<category><![CDATA[страховой]]></category>
		<category><![CDATA[на]]></category>
		<category><![CDATA[инвестиционной]]></category>
		<category><![CDATA[рисков]]></category>
		<category><![CDATA[фазе]]></category>
		<category><![CDATA[МЕНЕДЖМЕНТ]]></category>
		<category><![CDATA[количественную]]></category>
		<category><![CDATA[проекта]]></category>
		<category><![CDATA[через]]></category>
		<category><![CDATA[управление рисками]]></category>
		<category><![CDATA[оценку]]></category>
		<category><![CDATA[риск]]></category>
		<category><![CDATA[оптимизация]]></category>
		<category><![CDATA[новости риск академи]]></category>
		<category><![CDATA[программы]]></category>
		<category><![CDATA[новости исар]]></category>
		<category><![CDATA[Кейс]]></category>
		<category><![CDATA[Управление]]></category>
		<category><![CDATA[ЕвроХим]]></category>
		<category><![CDATA[рисками]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://risk-academy.ru/%d0%ba%d0%b5%d0%b9%d1%81-%d0%b5%d0%b2%d1%80%d0%be%d1%85%d0%b8%d0%bc-%d0%be%d0%bf%d1%82%d0%b8%d0%bc%d0%b8%d0%b7%d0%b0%d1%86%d0%b8%d1%8f-%d1%81%d1%82%d1%80%d0%b0%d1%85%d0%be%d0%b2%d0%be%d0%b9-2/</guid>

					<description><![CDATA[Проблематика Размещение рисков проекта по инвестиционной фазе на рынках перестрахования и страхования. Полное принятие инветорами структуры размещения. Получение лучших коммерческих условий для страховой защиты проекта. Опыт внедрения и описание подхода [&#8230;]]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<div>
<h2>Проблематика</h2>
<p>Размещение рисков проекта по инвестиционной фазе на рынках перестрахования и страхования. Полное принятие инветорами структуры размещения. Получение лучших коммерческих условий для страховой защиты проекта.</p>
<h2>Опыт внедрения и описание подхода</h2>
<p>Одна из задач команды по рискам и страхованию была — формирование у топ-менеджмента желания перейти от единственного сценария или ограниченного набора экспертных предпосылок к вероятностному распределению основанному на измеримой волатильности. Кейсом стал инвестиционный проект по строительству крупного завода по производству минеральных удобрений.</p>
<p>Сначала провели интервью со всеми участниками проекта, собрали реестр рисков проекта и оцифровали влияние каждого риска на финансовые показатели проекта с помощью имитационного моделирования в рамках модели проекта. Для всех предпосылок в модели собирали мнения экспертов, историческую статистику и бенчмарки с других проектов. Предпосылки агрегировали в доверительный интервал подходящего распределения. Это помогло вовлечь в дискуссию больше экспертов, собрать хорошую статистику и вселить доверие к предпосылкам, представленным через диапазоны. Кроме этого, имитационное моделирование поменяло приоритизацию рисков и подсветило совершенно другие узкие места проекта, нежели считали ранее. В ходе итерационных обсуждений и доработок получили детальную модель, которая вызывала большое доверие. Оказалось, что все риски – не дисклеймеры мелким шрифтом, а вполне измеримы (в терминах вероятность и ущерб) и управляемы. Наши эксперты описали все мероприятия, которые проводятся по митигации каждого риска в будущем, что помогло усилить инвестиционный кейс проекта.</p>
<p>По итогам моделирования задокументировали методику стохастического анализа и выработали стандарты моделирования, которые стали применять во всех остальных проектах компании. В текущий момент эффект проекта в компании воспринимаем не как оптимистичное (зачастую недостижимое) число, а как адекватный диапазон с пониманием, какие риски и как влияют на итоговую реализацию.</p>
<p>Было оценено 10000+ сценариев реализации проекта при разных макропараметрах (курсы, цены, себестоимости) и операционных показателях (сроки реализации стройки, достигнутые производственные показатели, статистика сбоев, HSE), детальный анализ сравнения рисков этого проекта и предыдущих проектов компании в этом регионе. Преимущество от обычного анализа чувствительности состояло в полноте анализируемых параметров, расчёте корреляций между переменными, учёте натурального хеджа в экономике проекта и построение доверительного интервала для ключевых показателей проекта.</p>
<p>В дальнейшем наш количественный анализ рисков помог определить и справедливый диапазон цен для страхования риска проекта в глазах андерайтеров. В рамках разработки и размещения программы страховой защиты проекта был подготовлен уникальный и всесторонний для рынка сабмишен (запрос), было проведено в формате онлайн два роудшоу для западных и российских андеррайтеров, которые показали очень большой интерес рынка к проекту, несмотря на пандемию, ужесточения на рынках перестрахования и прочие факторы.</p>
<h2>Результаты внедрения</h2>
<p>Для получения коммерческих предложений были запрошены все ключевые российские и ведущие западные рынки. Все рынки сделали свои предложения и подтвердили готовность участия в проекте. Анализ предоставленных предложений показал, что зарубежный рынок находится в «жесткой» фазе, предложенные западные котировки цен варьировались в большом диапазоне, высшая точка которого являлась по сути «заградительной» ценой. В итоге, Российский рынок продемонстрировал очень большую активность и готовность к гибкому подходу в использовании своих возможностей, в том числе, готовность быть со-страховщиком (одним из партнёром по договору страхования) и применение облигаторного перестрахования. Итоговый результат для компании составил более чем трехкратную экономию расходов при страховании проекта на инвестиционной фазе.</p>
<h2>Краткая биография участников команды</h2>
<p>Савельев Дмитрий Юрьевич, к.э.н., Руководитель по страхованию Группы ЕвроХим. Имеет почти двадцатилетный опыт работы на международных рынках страхования и перестрахования проектов в таких отраслях экономики, как ТЭК, Химия, Нефтехимия.<br />Клюка Александр Юрьевич, FRM, специалист по рискам Группы Еврохим. Имеет десятилетний опыт в корпоративных финансах, рисках и операционном моделировании.</p>
<div id="jp-post-flair" class="sharedaddy sd-like-enabled sd-sharing-enabled">
<div class="sharedaddy sd-sharing-enabled">
<div class="robots-nocontent sd-block sd-social sd-social-icon sd-sharing">
<h3 class="sd-title"></h3>
</div>
</div>
<div class="sharedaddy sd-block sd-like jetpack-likes-widget-wrapper jetpack-likes-widget-unloaded" id="like-post-wrapper-140500541-17130-61d8873e428cd" data-src="https://widgets.wp.com/likes/index.html?ver=20220105#blog_id=140500541&amp;post_id=17130&amp;origin=riskacademyrus.wordpress.com&amp;obj_id=140500541-17130-61d8873e428cd&amp;domain=risk-academy.blog" data-name="like-post-frame-140500541-17130-61d8873e428cd" data-title="Нравится или перепост">
<h3 class="sd-title"></h3>
<p><span class="button"><span>Нравится</span></span> <span class="loading">Загрузка&#8230;</span></p>
<p><span class="sd-text-color"/><a class="sd-link-color"/></div>
<p><h3 class="jp-relatedposts-headline"><em></em></h3>
</p>
</div></div>
]]></content:encoded>
					
		
		
			</item>
		<item>
		<title>ТОП 5 программ для риск менеджмента 2</title>
		<link>https://risk-academy.ru/%d0%bb%d1%83%d1%87%d1%88%d0%b8%d0%b5-%d0%bf%d1%80%d0%be%d0%b3%d1%80%d0%b0%d0%bc%d0%bc%d1%8b-%d0%b4%d0%bb%d1%8f-%d1%80%d0%b8%d1%81%d0%ba-%d0%bc%d0%b5%d0%bd%d0%b5%d0%b4%d0%b6%d0%bc%d0%b5%d0%bd%d1%82-2/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[riskacademy]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 04 May 2020 13:00:43 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Hot]]></category>
		<category><![CDATA[Новости]]></category>
		<category><![CDATA[менеджмента]]></category>
		<category><![CDATA[Лучшие]]></category>
		<category><![CDATA[управление рисками]]></category>
		<category><![CDATA[программы]]></category>
		<category><![CDATA[риск]]></category>
		<category><![CDATA[софт]]></category>
		<category><![CDATA[новости риск академи]]></category>
		<category><![CDATA[новости исар]]></category>
		<category><![CDATA[Управление]]></category>
		<category><![CDATA[рисками]]></category>
		<category><![CDATA[для]]></category>
		<category><![CDATA[МЕНЕДЖМЕНТ]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://risk-academy.ru/%d0%bb%d1%83%d1%87%d1%88%d0%b8%d0%b5-%d0%bf%d1%80%d0%be%d0%b3%d1%80%d0%b0%d0%bc%d0%bc%d1%8b-%d0%b4%d0%bb%d1%8f-%d1%80%d0%b8%d1%81%d0%ba-%d0%bc%d0%b5%d0%bd%d0%b5%d0%b4%d0%b6%d0%bc%d0%b5%d0%bd%d1%82-2/</guid>

					<description><![CDATA[Надстройка в Excel для моделирования методом Монте-Карло, которая позволяет пользователям учитывать неопределенность в моделях электронных таблиц. ModelRisk является инновационным лидером рынка с 2009 года, первой внедрившая многие технические функции метода [&#8230;]]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<div>
<p>Надстройка в Excel для моделирования методом Монте-Карло, которая позволяет пользователям учитывать неопределенность в моделях электронных таблиц. ModelRisk является инновационным лидером рынка с 2009 года, первой внедрившая многие технические функции метода Монте-Карло и позволяющая проще создавать, проверять и тестировать модели рисков и более точно отображать проблемы, с которыми Вы сталкиваетесь.</p>
<p>Пользователь ModelRisk заменяет в моделях Excel неизвестные величины функциями количественного вероятностного распределения, которые описывают неопределенность этих величин. Далее ModelRisk использует моделирование методом Монте-Карло для автоматического создания тысяч возможных исходов/сценариев.</p>
<p>Еще одна надстройка в Excel, разработанная Сэмом Сэваджем, использующая стохастические информационные материалы (SIP), представляющие  собой вероятностное или частотное распределение в качестве структуры данных, которая содержит массив значений и некоторые метаданные. Открытый стандарт SIP-math дает возможность прежним и будущим имитационным моделям взаимодействовать друг с другом, сопровождая новую концепцию корпоративного риск-менеджмента.</p>
<p>Модели SIP помогают учитывать неопределенность по 4-м основным направлениям. Модели SIP реалистичны, аддитивны, поддаются проверкам и агностические.</p>
<p>Прекрасный инструмент для добавления функции моделирования методом Монте-Карло в Excel, обеспечивающий отслеживаемость и проверяемость моделей.</p>
<p>Визуальная программная среда для построения, изучения и совместного использования количественных моделей принятия решений.</p>
<p>Программа изначально создавалась для анализа риска и неопределенности и не требует дополнительных надстроек. Полный функционал для моделирования методом Монте-Карло позволяет легко и в среднем в 20 раз быстрее стандартных электронных таблиц обрабатывать неопределенность. Диаграммы влияния дают возможность легко указывать переменные как неизвестные путем выбора овала для отображения случайной переменной. Далее можно выбирать из широкого перечня распределений вероятности, единичных или многомерных.</p>
<p>Результаты могут быть визуализированы практически в любом виде: интегральная функция распределения, кумулятивное распределение, группы событий, базовая статистика или даже базовые значения случайной выборки (если вам действительно нравятся детали).</p>
<p>Среди других достоинств: возможность работы со сложными комплексными моделями , использование «умных массивов» и работа над моделью совместно целой командой с использованием Analytica Cloud Platform (ACP).</p>
<p>Риск-аналитики используют программу более 20 лет в самых различных сферах, от климатического прогнозирования до моделирования экономической эффективности в сфере страхования.</p>
<p>Одно из лидирующих ПО на рынке для имитационного моделирования, широко используемое в более 40% крупнейших компаний из списка Fortune 100. Программа позволяет аналитикам, инженерам и руководителям в самых разных отраслях промышленности получить более глубокое понимание систем и бизнес-процессов, а также оптимизировать их.</p>
<p>Программа является первой на рынке и остается единственной, внедрившей многоподходное моделирование. Используются три современных метода имитационного моделирования: дискретные события, агентное моделирование и динамические системы. Методы могут быть использованы в любых комбинациях — от выбора одного наиболее эффективного до использования всех трех совместно. Программа имеет различные возможности визуализации: процессные диаграммы, карты состояний, карты действий, диаграммы stock&amp;flow.</p>
<p>AnyLogic предлагает комплексное решение для любых нужд имитационного бизнес-моделирования. Возможность моделирования любых систем или процессов — от технологических линий и логистики до маркетинговых кампаний и социальных изменений — позволяет забыть о временных решениях. Какой бы сложной ни была система, в AnyLogic можно найти инструменты для создания элегантной, реалистичной и управляемой модели.</p>
</div>
<div>
<p><!-- .author-bio --></p>
</div>
]]></content:encoded>
					
		
		
			</item>
	</channel>
</rss>
