Тэпман Л.Н. Риски в экономике

Подождите немного. Документ загружается.

пьютер вырабатывает ряд сценариев, основанных на слу-

чайных числах, генерируемых с использованием оговорен-

ных распределений вероятности. Однако переход к моде-

лированию будет справедлив только в том случае, если среди

рисковых переменных, включенных в модель, будут отсут-

ствовать какие-либо значимые корреляции.

Две или более переменных коррелируют в том случае,

если они вместе систематически изменяются. Среди рис-

ковых переменных такие отношения нередки. Наличие в

модели проектного анализа коррелирующих переменных

может привести к серьезным искажениям результатов

анализа риска. Поэтому перед стадией прогонов модели

важно убедиться в наличии или отсутствии таких связей

и, где необходимо, ввести в модель ограничения, снижа-

ющие вероятность появления сценариев, нарушающих

такие корреляции.

Хотя очень редко можно объективно определить точ-

ные характеристики коррелирующих переменных, в мо-

дели анализа имеется возможность установить направле-

ние подобных связей и предполагаемую силу корреляции.

Отношения, подлежащие описанию, основываются на

ожиданиях, а не на объективных данных, поэтому очень

непросто, а иногда и не нужно, указывать все параметры

таких отношений. Для того чтобы представить выработку

моделью сценариев со значительным отклонением от ра-

зумного диапазона, достаточно принять, что отношения

имеют линейный характер.

Для анализа имеющихся данных обычно применяют

регрессию и корреляцию с целью облегчить прогнозиро-

вание зависимой переменной от реальных или гипотети-

ческих значений независимой переменной. В результате

таких анализов выводятся уравнение регрессии и коэф-

фициент корреляции. Для анализа рисков — это всего

лишь исходные данные, а результатом является инфор-

мация, выработанная в ходе моделирования. Задачей ана-

лиза корреляции применительно к анализу риска является

контроль значений зависимой переменной, позволяющей

сохранить соответствие с противоположными значениями

независимой переменной.

310

3.2.2.

Методы анализа рисков

В настоящее время наиболее распространенными яв-

ляются следующие методы анализа рисков:

• статистический;

• экспертных оценок;

• аналитический;

• оценки финансовой устойчивости и платежеспособ-

ности;

• оценки целесообразности затрат;

• анализ последствий накопления риска;

• метод использования аналогов;

• комбинированный метод.

Статистический

метод заключается в изучении статис-

тики потерь и прибылей, имевших место на данном или

аналогичном предприятии, с целью определения вероятнос-

ти события, установления величины риска. Вероятность оз-

начает возможность получения определенного результата.

Например, вероятность успешного продвижения нового то-

вара на рынке и течение года составляет 3/4, а неуспех —

1/4. Величина, или степень, риска измеряется двумя пока-

зателями: средним ожидаемым значением и колеблемос-

тью (изменчивостью) возможного результата.

Среднее ожидаемое значение связано с неопределен-

ностью ситуации. Оно выражается в виде средневзвешен-

ной величины всех возможных результатов Е (х), где ве-

роятность каждого результата А используется в качестве

частоты, или веса, соответствующего значения х. В об-

щем виде это можно записать так:

Е(х) =

\Х

+А

-+\Х

Допустим, что при продвижении нового товара мероп-

риятие А из 200 случаев давало прибыль 20,0 тыс. руб. с

каждой единицы товара в 90 случаях (вероятность 90

200 =

= 0,45), прибыль — 25,0 тыс. руб. в 60 случаях (вероят-

ность 60:200 = 0,30) и прибыль 30,0 тыс. руб. — в 50 слу-

чаях (вероятность 50

200 = 0,25). Среднее ожидаемое зна-

чение прибыли составит:

20,0 • 0,45 + 25,0 - 0,30 + 30,0 • 0,25 = 24.

Осуществление мероприятия Б из 200 случаев давало

прибыль 19,0 тыс. руб. в 85 случаях, прибыль 24,0 тыс.

311

руб.

— в 60 случаях, 31,0 тыс. руб. — в 50 случаях. При

мероприятии Б средняя ожидаемая прибыль составит:

19,0 - (85 : 200) + 24,0 • (60

200) +31,0 - (50

200) - 23,8.

Сравнивая величины ожидаемой прибыли при вложе-

нии капитала в мероприятия А и Б, можно сделать вы-

вод, что величина получаемой прибыли при мероприятии

А колеблется от 20,0 до 30,0 тыс. руб., средняя величина

составляет 24,0 тыс. руб.; в мероприятии Б величина по-

лучаемой прибыли колеблется от 19,0 до 31,0 тыс. руб. и

средняя величина равна 23,8 тыс. руб.

Средняя величина представляет собой обобщенную

количественную характеристику и не позволяет принять

решение в пользу какого-либо варианта вложения капи-

тала. Для окончательного решения необходимо измерить

колеблемость (размах или изменчивость) показателей, т. е. оп-

ределить колеблемость возможного результата. Она пред-

ставляет собой степень отклонения ожидаемого значения

от средней величины. Для ее определения обычно вычис-

ляют дисперсию или среднеквадратическое отклонение.

Дисперсия представляет собой средневзвешенное из

квадратов отклонений действительных результатов от

средних ожидаемых:

где

—дисперсия;

—

ожидаемое значение для каждого случая наблюдения;

—

среднее ожидаемое значение;

—

частота случаев, или число наблюдений.

Коэффициент вариации — это отношение среднеквад-

ратического отклонения к средней арифметической. Он

показывает степень отклонения полученных значений.

V= 8/е • 100,

где К— коэффициент вариации, %;

—

среднее квадратическое отклонение;

—

среднее арифметическое.

Коэффициент вариации позволяет сравнивать колеб-

лемость признаков, имеющих разные единицы измере-

ния. Чем выше коэффициент вариации, тем сильнее ко-

312

леблемость признака. Установлена следующая оценка ко-

эффициентов вариации:

• до 10% — слабая колеблемость;

• 11—25% — умеренная колеблемость;

• свыше 25% — высокая колеблемость.

Коэффициент вариации при вложении капитала в ме-

роприятие А меньше, чем при вложении в мероприятие

Б.

Следовательно, мероприятие А сопряжено с меньшим

риском, а значит, предпочтительнее. Дисперсионный ме-

тод успешно применяется и при наличии более двух аль-

тернативных признаков.

В случаях, когда информация ограничена, для коли-

чественного анализа риска используются аналитические

методы или стандартные функции распределения вероят-

ностей, например, нормальное распределение, или рас-

пределение Гаусса, показательное (экспоненциальное)

распределение вероятностей, которое довольно широко

используется в расчетах надежности, а также распределе-

ние Пуассона, которое часто используют в теории массо-

вого обслуживания.

Вероятностная оценка риска математически достаточно

разработана, но опираться только на математические рас-

четы в предпринимательской деятельности не всегда бы-

вает достаточным, так как точность расчетов во многом

зависит от исходной информации.

В последнее время стал популярен метод статистичес-

ких испытаний — метод «Монте-Карло». Его достоин-

ством является возможность анализировать и оценивать

различные «сценарии» реализации проекта и учитывать

разные факторы рисков в рамках одного подхода. Разные

типы проектов имеют разную уязвимость со стороны рис-

ков,

что выясняется при моделировании. Недостатком

данного метода является то, что в нем для оценок и вы-

водов используются вероятностные характеристики, что

не очень удобно для непосредственного практического

применения и не удовлетворяет менеджеров проекта. Од-

нако,

несмотря на указанные недостатки, этот метод дает

возможность выявить риск, сопряженный с теми проек-

тами, в отношении которых принятое решение не пре-

терпит изменений.

Статистический метод по определению риска проекта

используется в системе ПЕРТ для вычисления ожидае-

313

мой продолжительности каждой работы и проекта в це-

лом. Суть данного метода заключается в том, что для рас-

чета вероятностей возникновения потерь анализируются

все статистические данные, касающиеся результативнос-

ти осуществления фирмой рассматриваемых операций.

Частота возникновения некоторого уровня потерь опре-

деляется по следующей формуле:

/о

=я

;й

где/j

—

частота возникновения некоторого уровня потерь;

п'

—

число случаев наступления конкретного уровня потерь;

общ —

общее число случаев в выборке, включающее и положи-

тельные результаты.

Для построения кривой риска и определения уровня

потерь нам потребуется ввести понятие областей риска.

Областью риска называется некоторая зона общих потерь

рынка, в границах которой потери не превышают предель-

ного значения установленного уровня риска.

Метод экспертных оценок. Данный метод отличается

от статистического лишь методом сбора информации для

построения кривой риска.

При этом методе предполагаются сбор и изучение оце-

нок, сделанных различными специалистами (данного пред-

приятия или внешними экспертами), касающихся вероят-

ности возникновения различных уровней потерь. Оценки

базируются на учете всех факторов финансового риска, а

также на статистических данных. Реализация способа экс-

пертных оценок значительно осложняется, если количе-

ство показателей оценки невелико.

Вариантный и вероятный характер многих процессов

проектов повышает роль экспертных оценок при опреде-

лении экономических и финансовых показателей. Такие

оценки употребляются достаточно регулярно как в отече-

ственной, так и в зарубежной практике. В переходный

период роль экспертных заключений при определении

соответствующих показателей существенно возрастает,

поскольку используемые для расчета показатели не явля-

ются директивными. Соответствующая экспертная оцен-

ка может быть получена как после проведения специаль-

ных исследований, так и при использовании накоплен-

ного опыта ведущих специалистов.

Возрастание риска при осуществлении проекта требу-

ет более тщательной оценки критических моментов его

314

реализации. Множество исходных показателей, часто кон-

курирующих между собой, предполагает использование

экспертных оценок для конструирования критерия каче-

ства проекта. Поэтому система оценки инвестиций в со-

временных условиях в силу необходимости становится

«человеко-алгоритмической», причем роль человека-экс-

перта является определяющей.

Экспертная оценка — это выявленное по специальной

методике мнение экспертов по определенному вопросу.

Экспертная оценка необходима для принятия решения на

этапе подготовки ПТЭО. Но уже в ТЭО количество экс-

пертных оценок должно быть минимальным.

Постадийная оценка рисков основана на том, что рис-

ки определяются для каждой стадии проекта отдельно, а

затем находится суммарный результат по всему проекту.

Обычно в каждом проекте выделяются стадии: подготови-

тельная (выполнение всего комплекса работ, необходи-

мых для начала реализации проекта); строительная (воз-

ведение необходимых зданий и сооружений, закупка и

монтаж оборудования); функционирования (вывод про-

екта на полную мощность и получение прибыли). Все рас-

четы выполняются дважды — на момент составления про-

екта и после выявления наиболее опасных его элементов.

По характеру воздействия риски делятся на простые и

составные. Составные риски являются композицией про-

стых, каждый из которых в композиции рассматривается

как простой риск. Простые риски определяются полным

перечнем непересекающихся событий, т. е. каждое из них

рассматривается как не зависящее от других. В связи с

этим первой задачей является определение удельного веса

каждого простого риска во всей их совокупности.

Характер инвестиционного проекта как чего-то совер-

шаемого в индивидуальном порядке по существу оставляет

единственную возможность для оценки значений рисков —

использование мнений экспертов. Каждому эксперту, ра-

ботающему отдельно, представляется перечень первичных

рисков по всем стадиям проекта и предлагается оценить

вероятность наступления рисков в соответствии со следую-

щей системой оценок:

О — риск рассматривается как несущественный;

25 — риск скорее всего не реализуется;

315

50 — о наступлении события ничего определенного

сказать нельзя;

75 — риск вероятнее всего проявится;

100 — риск реализуется.

Оценки экспертов подвергаются анализу на непроти-

воречивость, который выполняется по определенным пра-

вилам. Во-первых, максимально допустимая разница меж-

ду оценками двух экспертов по любому фактору не должна

превышать 50. Сравнения проводятся по модулю (знак

плюс или минус не учитывается), что позволяет устра-

нить недопустимые различия в оценках экспертами ве-

роятности наступления отдельного риска. Если количе-

ство экспертов больше трех, то оценкам подвергаются

попарно сравнимые мнения.

Во-вторых, для оценки согласованности мнений экс-

пертов по всему набору рисков выявляется пара экспер-

тов,

мнения которых наиболее сильно расходятся. Для

расчетов расхождения оценки суммируются по модулю и

результат делится на число простых рисков. Частное от

деления не должно превышать 25. В случае обнаружения

между мнениями экспертов противоречий (не выполня-

ется хотя бы одно из приведенных правил) они обсужда-

ются на совещаниях с экспертами. При отсутствии про-

тиворечий все оценки экспертов сводятся в среднюю

(среднеарифметическую), которая используется в даль-

нейших расчетах.

Отдельную проблему представляют обоснование и

оценки приоритетов. Суть ее состоит в необходимости

освободить экспертов, дающих оценку вероятности рис-

ка, от оценки важности каждого отдельного события для

всего проекта. Эту работу должны выполнять разработ-

чики проекта, а именно та команда, которая готовит пе-

речень рисков, подлежащих оценке. Задача экспертов со-

стоит в том, чтобы дать оценку рисков.

После определения вероятностей по простым рискам

(получения средней экспертной оценки) необходимо по-

лучение интегральной оценки риска всего проекта. Для

этого сначала рассчитываются риски каждой подстадии

или композиции стадий: функционирования, финансо-

во-экономической, технологической, социальной и эколо-

гической. Затем рассчитываются риски каждой стадии —

316

подготовительной, строительной, функционирования.

После этого можно работать с объединенными рисками и

дать оценку риска всего проекта.

Для получения объединенных рисков используется

процедура взвешивания, для которой необходимо опре-

деление веса, с которым каждый простой риск входит в

общий риск проекта. При этом нет необходимости ис-

пользовать для каждой композиции простых рисков еди-

ную систему весов. Единообразный подход к весам дол-

жен быть соблюден только внутри каждой отдельно взятой

композиции простых рисков. Важно лишь, чтобы веса

удовлетворяли естественному условию неотрицательнос-

ти,

а их сумма была равна единице.

Разновидностью экспертного метода является метод

Дельфи. Он характеризуется анонимностью и управляе-

мой обратной связью. Анонимность членов комиссии

обеспечивается путем их физического разделения, что не

дает им возможности обсуждать ответы на поставленные

вопросы. Цель такого разделения — избежать «ловушек»

группового принятия решения, доминирования мнения

лидера. После обработки результата через управляемую

обратную связь обобщенный результат сообщается каждо-

му члену комиссии. Основная цель такого действия — по-

зволить ознакомиться с оценками других членов комис-

сии, не подвергаясь давлению из-за знания того, кто

конкретно дал ту или иную оценку. После этого оценка

может быть повторена.

При экспертной оценке предпринимательского риска

большое внимание следует уделять подбору экспертов,

так как именно от правильности их оценок зависит ре-

шение о выборе того или иного предпринимательского

проекта.

Еще один важный метод исследования риска — моде-

лирование задачи выбора с помощью «дерева решений».

Данный метод предполагает графическое построение ва-

риантов решений, которые могут быть приняты. По вет-

вям «дерева» соотносят субъективные и объективные оцен-

ки возможных событий. Следуя вдоль построенных ветвей

и используя специальные методики расчета вероятнос-

тей,

оценивают каждый путь и затем выбирают менее рис-

кованный.

317

Однако этот метод очень трудоемкий. Кроме того, в

«дереве» учитываются только те действия, которые наме-

рен совершить предприниматель, и только те исходы,

которые с его точки зрения могут иметь место. При этом

совсем не учитывается влияние внешней среды на дея-

тельность предпринимательской фирмы, а предпринима-

тель не всегда может предвидеть действия партнеров, кон-

курентов.

Аналитический метод. Аналитический способ построе-

ния кривой риска наиболее сложен, поскольку лежащие в

основе его элементы теории игр доступны только очень

узким специалистам. Чаще используется подвид аналити-

ческого метода — анализ чувствительности модели. Он

состоит из следующих шагов: выбор ключевого показате-

ля,

относительно которого и производится оценка чувстви-

тельности (внутренняя норма доходности, чистый приве-

денный доход и т. п.); выбор факторов (уровень инфляции,

состояние экономики и др.); расчет значений ключевого

показателя на разных этапах осуществления проекта (за-

купка сырья, производство, реализация, транспортировка,

капитальное строительство и т. п.). Сформированные та-

ким образом последовательности затрат и поступлений

финансовых ресурсов дают возможность определить пото-

ки фондов денежных средств для каждого момента (или

отрезка времени), т. е. определить показатели эффектив-

ности. Строятся диаграммы, отражающие зависимость вы-

бранных результирующих показателей от величины исход-

ных параметров. Сопоставляя между собой полученные

диаграммы, можно определить так называемые ключевые

показатели, в наибольшей степени влияющие на оценку

доходности проекта.

Анализ чувствительности имеет и серьезные недостат-

ки:

он не является всеобъемлющим и не уточняет вероят-

ность осуществления альтернативных проектов.

Центральный банк России установил норматив, ха-

рактеризующий максимальный размер риска Н на од-

ного заемщика. Он рассчитывается по формуле

Н = Р : К,

Ртах

где Р

—

размер риска банка (совокупная сумма обязательств за-

емщика банку по кредитам, а также 90% забалансовых обязательств,

318

выданных банком в отношении данного заемщика, которые предус-

матривают исполнение в денежной форме);

—

капитал банка.

При этом из совокупной суммы обязательств заемщика

исключаются задолженность по ссудам под залог государ-

ственных ценных бумаг — 90% от суммы остатка, а также

различные другие задолженности по ссудам, оформленным

залоговыми обязательствами под материальные ценности,

акции предприятий и банков — 40—70% от суммы остатка.

Максимально допустимое значение норматива Н

Ртах

установлено:

• по коммерческим банкам, созданным на базе спе-

циализированных банков, — 1,0;

• по банкам, созданным в течение 1990—1991 гг.,

—

0,75;

• по банкам, организованным в течение 1988—1989 гг., —

0,5.

При этом размер риска банка на одного заемщика не

может превышать 10% суммы активов банка, а сумма кре-

дита, предоставленного одному заемщику, не должна быть

больше суммы собственных средств заемщика.

Формула является абстрактной величиной, которая при

выборе проекта не учитывает множество объективных фак-

торов — политическую и экономическую обстановку в

стране, инфляцию, противоречивость законодательных

актов и др.

Правилом классической рыночной экономики счита-

ется, что проектам, предполагающим наиболее высокий

ожидаемый доход, сопутствует также и наибольший риск.

При подготовке данных для анализа финансовой состоя-

тельности проекта принципиально важным является вы-

бор расчетной денежной единицы. В мировой практике в

этом качестве выступает, как правило, «постоянный дол-

лар» или другая стабильная денежная единица таких стран,

как ФРГ, Швейцария, Франция, Япония, Великобритания.

Инфляция в России стала неотъемлемым элементом

экономической действительности. Учет инфляции необ-

ходим при расчете наращенной суммы денег и определе-

ния действительной ставки процентов при получении:

319