Triangulating Risk Profile and Risk Assessment: A Case Study of Implementing Enterprise Risk Management System
Notice bibliographique
Résumé
Establishing an enterprise risk management (ERM) system is widely viewed as providing firms with the tools and processes needed to build resilience and expertise, enabling them to manage the consequences of crises that have led to the collapse of major firms across different industries globally. Intended for use in advanced accounting, auditing, and finance courses, this case study (of a true event) describes the development and implementation of an ERM system for a U.S. multinational nonprofit firm during the 2015–2021 period. The case study’s main learning objectives are several-fold. First, couched within the recent economic environment, it informs students on some of the more important academic and applied research on corporate risk management. Second, students will learn to analyze the content of a questionnaire designed to capture the integrated effects of the firm’s risk culture, risk structure, risk governance, and control for establishing its risk profile. Third, they will learn to create and apply multi-dimensional risk indices to measure and prioritize the firm’s risk exposures. Finally, the last learning outcome focuses on strategies to triangulate the firm’s overall risk profile and risk prioritization results to construct mitigation strategies that build resilience and create value through risk diversification, information signaling, the exploitation of natural hedges, and enhancing the board’s governing efficiency. The nonprofit nature of the firm in this case study introduces no methodological or conceptual constraints or limitations in applying the proposed risk management methodologies to for-profit or publicly traded firms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».