Риск-ориентированное планирование бизнеса

Магистратура 2026/2027

Статус: Курс по выбору (Корпоративные финансы)

Кто читает: Отдел сопровождения учебного процесса в магистратуре

Где читается: Факультет экономических наук

Когда читается: 2-й курс, 3 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 28

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Целью курса является формирование практических навыков применения количественных моделей оценки финансовых и нефинансовых рисков в бизнес-планировании для принятия на основе этих оценок управленческих решений. Интеграция этих моделей позволяет развить навыки оценки шансов достижения целевых показателей операционных бюджетов и стратегических планов компании; перейти от одномерного прогнозирования и анализа чувствительности к многофакторному анализу и проводить стресс-тестирование прогнозов. Студенты познакомятся с основными количественными моделями оценки ключевых бизнес и финансовых рисков, научатся интегрировать эти модели в план-графики инвестиционных проектов и операционные бюджеты, познакомятся с методами определения риск-аппетита; выполнят оценку рисков с помощью метода Монте-Карло и проведут интерпретацию полученных результатов оценки рисков. Студенты получат практический опыт применения моделей искусственного интеллекта для оценки рисков. Обучение осуществляется на примере нескольких бизнес-кейсов из российской практики. Слушатели курса должны обладать базовыми навыками бюджетирования, финансового моделирования средней сложности в MS Excel и основами программирования в Phyton.

Цель освоения дисциплины

сформировать практические навыки применения количественных моделей оценки финансовых и нефинансовых рисков в бизнес-планировании для принятия управленческих решений
освоить переход от одномерного прогнозирования и анализа чувствительности к многофакторному анализу и стресс-тестированию прогнозов
познакомить с основными количественными моделями оценки ключевых бизнес- и финансовых рисков компаний
сформировать навыки интеграции моделей оценки рисков в операционные бюджеты и план-графики инвестиционных проектов
освоить методы определения риск-аппетита и его использования в системе принятия решений
сформировать навыки оценки рисков методом Монте-Карло и интерпретации полученных результатов
развить навыки оценки шансов достижения целевых показателей операционных бюджетов и стратегических планов компани
получить практический опыт применения моделей искусственного интеллекта для оценки рисков на примере российских бизнес-кейсов

Планируемые результаты обучения

раскрывает роль количественной оценки рисков в принятии управленческих решений, рассматривая операционные бюджеты и стратегические планы как объект риск-анализа
объясняет ограничения одномерного прогнозирования и анализа чувствительности и обосновывает необходимость перехода к многофакторному анализу
идентифицирует и структурирует ключевые бизнес- и финансовые риски компании с учётом взаимосвязей факторов риск
подбирает и обосновывает вероятностные распределения для описания факторов риска.
раскрывает логику метода Монте-Карло в оценке рисков и его преимущества перед детерминированными подходами
строит стохастическую финансовую модель в MS Excel задавая распределения и корреляции входных переменных;
интегрирует вероятностные модели в операционные бюджеты и план-графики инвестиционных проекто
интерпретирует результаты моделирования — распределения ключевых показателей и диаграммы «торнадо» — и оценивает шансы достижения целевых показателей бюджета и плана
раскрывает понятие риск-аппетита и характеризует методы его определения
объясняет роль толерантности к риску и целевых показателей в системе принятия управленческих решений
применяет сценарный и обратный подходы к стресс-тестированию прогнозов для оценки устойчивости операционного бюджета и инвестиционного проекта к шокам
оценивает результаты анализа рисков и использует их в управленческих решениях на российских бизнес-кейсах
раскрывает возможности и ограничения искусственного интеллекта в количественной оценке рисков
объясняет принципы работы моделей машинного обучения для прогнозирования факторов риск
применяет ИИ-модели для оценки бизнес- и финансовых рисков на данных компании и интегрирует их в процесс риск-ориентированного планирования
оценивает интерпретируемость результатов и модельный риск используемых ИИ-инструментов

Содержание учебной дисциплины

Тема 1. Количественная оценка рисков в бизнес-планировании: от анализа чувствительности к многофакторному анализу
Тема 2. Имитационное моделирование рисков методом Монте-Карло
Тема 3. Риск-аппетит и стресс-тестирование прогнозов
Тема 4. Модели искусственного интеллекта в оценке рисков

Элементы контроля

Активность
Проект
Выполнение заданий на семинарах

Промежуточная аттестация

2026/2027 3rd module
0.4 * Проект + 0.5 * Выполнение заданий на семинарах + 0.1 * Активность

Список литературы

Авторы

Гришунин Сергей Вадимович

Программа дисциплины