ISSN: 2450-7733
eISSN: 2300-4096
OAI
DOI: 10.18276/sip.2018.51/3-10
Lista wydań /
nr 51/3 2018
Financial risk evaluation for international supply chain projects
(Pomiar finansowego ryzyka dla międzynarodowych projektów łańcucha dostaw)
| Autorzy: |
Marcin
Halicki
Uniwersytet Rzeszowski Wydział Biologiczno-Rolniczy Andreas Uphaus The Bielefeld University of Applied Sciences Faculty of Business and Health |
| Słowa kluczowe: | projekty miary ryzyka ocena ryzyka miara Fostera-Harta opcja realna |
| Data publikacji całości: | 2018 |
| Liczba stron: | 10 (113-122) |
| Klasyfikacja JEL: | G23 B26 |
Abstrakt
W artykule zaprezentowano podstawowe aspekty ryzyka finansowego dla projektów łańcucha dostaw. Celem artykułu jest natomiast zwrócenie uwagi na to, że nie opracowano metody pozwalającej na pomiar tego ryzyka oraz na ocenę projektów pod kątem odrzucenia lub akceptacji, przy uwzględnieniu możliwości bankructwa podmiotu realizującego takie projekty. Przedstawiono więc podstawowe miary ryzyka i zaproponowano miarę Fostera-Harta dla takiego pomiaru, ukazując podstawowe jej cechy oraz zalety. Ponadto wskazano, że instrumentem pozwalającym na ocenę projektów są opcje realne, które można wyceniać w trakcie trwania projektów i wykorzystywać w ramach pomiaru ryzyka finansowego projektów łańcucha dostaw.
Pobierz plik
Plik artykułu
Bibliografia
| 1. | Artzner, P., Delbaen, F., Eber, J.-M., Heath, D. (1999). Coherent Measures of Risk, Mathematical Finance, 3 (9), 203–228. |
| 2. | Benaroch, M. (2002). Managing Information Technology Investment Risk: A Real Option Perspektive. Journal of Management Information Systems, 2 (19), 43–84. |
| 3. | Boyce, T. (2003). Project Risk Management: The Commercial Dimension. London: Thorogood. BS ISO 21500: 2012. (2012). Guidance on project management. |
| 4. | Chopra, S., Meindl, P. (2010). Supply Chain Management, Strategy, Planning, and Operation. Prentice Hall: Pearson. |
| 5. | Damodaran, A. (2014). Applied Corporate Finance. 4th edition. USA: John Wiley & Sons. |
| 6. | Deutsch, H.-P. (2002). Derivatives and Internal Models. London: Palgrave Macmillan.. |
| 7. | Eiteman, D.K., Stonehill, A.I., Moffet, M.H. (2013). Multinational Business Finance. 13th ed. Pearson Series in Finance. |
| 8. | Foster, D.P., Hart, S. (2009). An Operational Measure of Riskiness. Journal of Political Economy, 5 (117), 785–814. |
| 9. | Gleißner, W. (2017). Grundlagen des Risikomanagements. 3rd. ed. München: Vahlen Verlag. |
| 10. | Haralambides, H.E. (1991). Monte Carlo Simulation in Risk Analysis. Financial Management, 2 (20), 15–16. |
| 11. | Hellmann, T., Riedel, F. (2015). A dynamic extension of the Foster–Hart measure of riskiness. Journal of Mathematical Economics, 59, 66–70. |
| 12. | Kendrick, T. (2009), Identifying and Managing Project Risk. 2nd ed. Boston: AMACOM. |
| 13. | Kerzner, H. (2017). Project management: A Systems Approach to Planning, Scheduling, and Controlling. USA: John Wiley & Sons. |
| 14. | Kumar, R.L. (2002). Managing risks in IT projects: an option perspective. Information & Management, 40, 63–74. |
| 15. | Linsmeier, T.J., Pearson, N.D. (2000), Value at Risk. Financial Analysts Journal, 2 (56), 47–67. |
| 16. | Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. The Journal of Finance, 1 (7), 77–91. |
| 17. | Myers, S.C. (1977). Determinants of corporate borrowing. Journal of fi nancial economics, 2 (5), 147–175. |
| 18. | PRINCE2 (2012). Glossary of Terms. The Stationery Offi ce (TSO). |
| 19. | Project Management Institute. (2013). A guide to the project management body of knowledge. (PMBOK guide). Project Management Institute. |
| 20. | Sharpe, W.F. (1963). A Simplifi ed Model for Portfolio Analysis. Management Science, 2 (9), 277–293. |
| 21. | Vanhoucke, M. (2012). Project Management with Dynamic Scheduling. Berlin-Heidelberg: Springer-Verlag. DOI 10.1007/978-3-642-25175-7. |