Методы оценки рискового профиля предприятия




Значение оценки рискового профиля предприятия заключается, во-первых, в возможности прогнозировать в определенной степени наступление рискового события, во-вторых, на этой основе принимать необходимые меры к снижению размера возможных неблагоприятных последствий.

Оценка рискового профиля предприятия является одной из составляющих системы управления рисками, нацеленная на измерение вероятности наступления неблагоприятных событий и величины потерь сопутствующих им. В экономической литературе принято различать две аналитические процедуры, которые так или иначе связаны с оценкой рискового профиля – анализ рисков и оценку рисков.

Анализ рисков – это процедура выявления факторов рисков и оценки их значимости, т.е. анализ вероятности того, что произойдут определенные нежелательные события и отрицательно повлияют на достижение целей проекта. Под оценкой понимается определение количественным или качественным способом величины (степени) рисков.

Эти процедуры тесно взаимосвязаны и не могут рассматриваться отдельно друг от друга. Именно поэтому в настоящее время наиболее эффективным является комплексный подход к оценке рискового профиля предприятия. С одной стороны, такой подход позволяет получать более полное представление о возможных результатах операции или сделки, т.е. обо всех позитивных и негативных неожиданностях, ожидающих организацию, а с другой стороны, делает возможным широкое применение статистических и математических методов и моделей. [13, с. 112-114]

Анализ рисков можно подразделить на два взаимно дополняющих друг друга вида – качественный и количественный. Качественный анализ ставит цель определить (идентифицировать) факторы, области и виды рисков. Количественный анализ рисков должен дать возможность численно определить размеры отдельных рисков и риска предприятия в целом. Итоговые результаты качественного анализа риска, в свою очередь, служат исходной информацией для проведения количественного анализа. Однако осуществление количественной оценки встречает и наибольшие трудности, связанные с тем, что для количественной оценки рисков нужна соответствующая исходная информация.

Качественный анализ связан с такой аналитической процедурой как идентификация рисков, а количественный – с определением степени риска. При этом под степенью риска понимается показатель, количественно характеризующий вероятность неблагоприятной динамики управляемого процесса и негативных результатов коммерческой деятельности.

Этапы качественного анализа рисков включают:

1. идентификация (определение) возможных рисков;

2. описание возможных последствий (ущерба) реализации обнаруженных рисков и их стоимостная оценка;

3. описание возможных мероприятий, направленных на уменьшение негативного влияния выявленных рисков, с указанием их стоимости;

4. исследования на качественном уровне возможности управления рисками: диверсификация риска; уклонение от рисков; компенсация рисков; локализация рисков. [14, с. 18]

Главной задачей качественного анализа риска является выявление источников и причин риска, этапов и работ, при выполнении которых возникает риск, т.е.: определение потенциальных зон риска; выявление рисков, сопутствующих деятельности предприятия; прогнозирование практических выгод и возможных негативных последствий проявления выявленных рисков.

Методы качественного анализа можно разделить на четыре группы. Во-первых, методы, базирующиеся на анализе имеющейся информации: рассмотрение и анализ первичных документов финансовой и управленческой отчетности; анализ данных периодических (годовых, квартальных и т.д.) отчетов предприятия. Во-вторых, методы сбора новой информации: стандартизированный опросный лист; персональные инспекционные посещения подразделений предприятия; консультации со специалистами, как работающими на предприятии, так и внешними. В-третьих, методы моделирования деятельности организации: составление и анализ диаграммы организационной структуры предприятия; анализ карты потоков, отражающей технологические и финансовые потоки внутри предприятия. В-четвертых, эвристические методы качественного анализа. [15, с. 72-75]

Основными методами качественного анализа рисков предприятия являются метод экспертных оценок, метод рейтинговых оценок, контрольные списки источников рисков, метод аналогий. Рассмотрим их подробнее.

Метод экспертных оценок представляет собой комплекс логических и математических процедур, направленных на получение заключения эксперта по определенному кругу вопросов. Преимуществом данного метода является возможность использования для принятия оптимальных управленских решений опыта и интуиции компетентного специалиста, характеристики риска могут устанавливаться экспертным путем. Кроме того, нет необходимости в точных данных и дорогостоящих программных средствах. Однако главным недостатком данного метода является субъективный характер оценок, а также трудность в привлечении независимых экспертов.

Эксперты, привлекаемые для оценки рисков, должны иметь доступ ко всей имеющейся в распоряжении разработчика информации о проекте, быть свободными от личных предпочтений, а также обладать достаточным уровнем креативности мышления и необходимыми знаниями в соответствующей предметной области. [16, с. 102-103]

Выделяют следующие основные методы экспертных оценок, применяемые для анализа рисков: вопросники, роза и спираль рисков, экспертный лист, SWOT-анализ, метод Дельфи.

1. Вопросники. Руководство организации разрабатывает перечень критериев оценки в виде экспертных (опросных) листов, содержащих вопросы. Для каждого критерия определяются соответствующие весовые коэффициенты, которые не сообщаются экспертам. Затем по каждому критерию составляются варианты ответов, веса которых также не известны экспертам. Эксперты должны обладать полной информацией об оцениваемом объекте и, проводя экспертизу, анализировать поставленные вопросы и отмечать выбранный вариант ответа. Далее заполненные экспертные листы обрабатываются и выдаются результаты проведенной экспертизы.

2. Роза и спираль рисков. Эксперты, изучив ситуацию, проводят балльную оценку (например, по 10-балльной шкале) рискообразующих факторов. При этом чем выше балл, тем выше степень риска. Как и ряд других экспертных методов, данный подход не является количественно точным, но позволяет сопоставить различные факторы риска. Пример графического представления «розы рисков» показан на рисунке 1.1.

Дальнейшее развитие этого метода достигается с помощью графического построения «спирали рисков», отражающей упорядочивание (ранжирование) факторов риска (рисунок 1.2).

Рисунок 1.1 – Роза рисков

Рисунок 1.2 – Спираль риска

3. Экспертный лист. Данный вариант экспертной методики предполагает следующую последовательность действий:

– по 100-бальной шкале определяется приемлемый для организации предельный уровень по каждому виду риска;

– по 10-бальной шкале устанавливается дифференцированная оценка уровня компетентности экспертов, являющаяся конфиденциальной.

Экспертную оценку риска рекомендуется производить с учетом вероятности наступления рискового события (в долях единицы) и опасности данного риска для успешного завершения проекта (по 100-балльной шкале). Возможная форма такого экспертного листа представлена в таблице 1.2.

Таблица 1.2 – Форма экспертного листа

№ п.п. Наименование риска Опасность Вероятность Важность
        5 (5 = 3*4)

 

Данные такого листа сводятся в таблицы, отражающие интегральный уровень по каждому виду риска, а также степень компетентности эксперта. Полученные результаты анализируются, и выносится решение о приемлемости данного вида риска для предприятия. Если принятый предельный уровень одного или нескольких видов риска ниже полученных интегральных значений, необходимо перейти к разработке комплекса мероприятий, направленных на снижение влияния выявленных рисков, и осуществить повторный анализ риска. [17]

4. Метод Дельфи. Он характеризуется анонимностью и управляемой обратной связью. Физическое разделение членов комиссии обеспечивает анонимность проведения оценки рисков, так как эксперты в такой ситуации лишены возможности обсуждать ответы на поставленные вопросы. При таком разделении удается избежать «ловушек» группового принятия решения и доминирования мнения лидера. Обработанные и обобщенные результаты через управляемую обратную связь сообщаются каждому члену экспертной комиссии. Таким образом, снимается возможность психологического дискомфорта, связанного с персонификацией каждой оценки, после чего оценка может быть повторена. Качество экспертной оценки рисков в большой степени зависит от качества подбора экспертов, чему необходимо уделять серьезное внимание. [18]

5. SWOT-анализ. Наиболее распространенной методикой описания рисков является SWOT-анализ, состоящий в анализе сильных и слабых сторон предприятия, а также угроз и возможностей внешней среды. Данный метод сочетает в себе как внутренний, управленческий анализ, так и оценку внешнего окружения предприятия.

Применительно к анализу рисков SWOT-анализ рекомендуется проводить по следующей схеме:

– дать характеристику внешней среды предприятия с точки зрения ее угроз и возможностей при помощи методов анализа внешней среды, например, с использованием модели анализа конкуренции Портера;

– определить внутренние характеристики предприятия с использованием методов управленческого анализа (системы McKincey, «цепочки ценностей» Портера, подхода Омаэ);

– с использованием инструментов портфельного анализа (матрицы McKincey-General Electric, БКК, Arthur D. Little (ADL/LC), либо трехмерной схемы Абеля) произвести обобщение информации, полученной и обработанной в ходе внешнего и внутреннего анализа;

– результаты такого качественного анализа сформулировать в виде таблицы SWOT-анализа, позволяющей наглядно противопоставить сильные и слабые стороны проекта, его возможности и угрозы.

В результате SWOT-анализа разрабатываются мероприятия по преодолению или во избежание самых серьезных слабостей и противостоянию или во избежание наиболее сильных угроз. [19]

Метод рейтинговых оценок основан на формализации полученных оценок. Если для этого привлекаются специалисты, то данный метод считается разновидностью метода экспертных оценок. Однако в последнее время нередко используются полуформализованные процедуры, поэтому данный метод считается самостоятельным. Одной из самых простых форм рейтинговой оценки является ранжирование. В данном методе прибегают к системе оценки в баллах. Наиболее часто используется пятибалльная система. Иногда прибегают к шкале, состоящей из 10 пунктов и даже 100 пунктов. Риск-менеджер может самостоятельно выбрать наиболее подходящую для своей компании систему оценок.

Эксперт присваивает каждому риску определенный балл зависимости от его влияния на проект (или всю компанию). При построении рейтинга может учитываться компетентность каждого эксперта. Результатом данного метода является заполненная таблица «рейтинг рисков».

Контрольные списки источников рисков – это метод, суть которого заключается в использовании сведений исторического характера. Он базируется на том, что используются списки рисков, составленные ранее для предыдущих проектов или деятельности. В рамках данного метода анализируются прошлые происшествия, факторы рисков, убытки, которые они вызвали. После реализации каждого проекта в этот список вносятся дополнения, поэтому он постоянно расширяется. Однако со временем это может привести к потере его управляемости. Помимо этого часть негативных событий может быть не внесена в контрольный список и, соответственно, они не будут учтены в будущем.

Этот метод применим только на этапе идентификации рисков. Применение контрольного списка источников рисков решает задачу определения негативных ситуаций для идентификации рисков. В этих списках риски могут быть сгруппированы по определенным признакам.

Данный метод помогает компании анализировать ошибки прошлого и больше их не повторять. Однако данный метод может использоваться только в качестве дополнения к другим. Сложность данного метода заключается в формировании подобного списка и правильной его интерпретации.

Сущность метода аналогий заключается в отыскании и использовании сходства, подобия явления, предметов, систем. Таким образом, анализируются все имеющиеся данные, касающиеся осуществления фирмой аналогичных проектов или сделок в прошлом с целью расчета вероятностей возникновения потерь.

Наибольшее применение метод аналогий находит при оценке риска часто повторяющихся проектов, например, в строительстве. При этом необходимо учитывать, что в новых проектах или сделках изменяются условия их осуществления. Используется этот метод в тех случаях, когда другие методы оценки риска неприемлемы. [20].

Количественный анализ риска преследует цель численно определить, т.е. формализовать степень риска. В количественном анализе можно выделить условно несколько блоков: выбор критериев оценки степени риска; определение допустимого для предприятия уровня отдельных видов риска; определение фактической степени риска на основе отдельных методов; оценка возможности увеличения или снижения риска в дальнейшем.

Рассматривая методы количественного анализа рисков, можно составить следующую классификацию:

1. Аналитические методы (анализ чувствительности, анализ сценариев).

2. Вероятностно-теоретические методы: статистические методы; имитационное моделирование (метод симуляций Монте-Карло, метод исторических симуляций); методы построения деревьев (деревья событий, деревья отказов, события-последствия) и логико-вероятностные методы.

3. Нетрадиционные методы: системы искусственного интеллекта (нейронные сети), моделирование на основе аппарата нечеткой логики (fuzzy logic). [21, с. 80-82]

Анализ чувствительности происходит при «последовательно-единичном» изменении каждой переменной: только одна из переменных меняет свое значение, например, на 10%, на основе чего пересчитывается новая величина используемого критерия (например, NPV или IRR). После этого оценивается процентное изменение критерия по отношению к базисному случаю и рассчитывается показатель чувствительности, представляющий собой отношение процентного изменения критерия к изменению значения переменной на один процент, так называемая эластичность изменения показателя. Таким же образом исчисляются показатели чувствительности по каждой из остальных переменных.

После расчета результатов осуществляют экспертное ранжирование переменных по степени важности и экспертную оценку прогнозируемости значений переменных (например, высокая, средняя, низкая). Далее эксперт может построить так называемую «матрицу чувствительности», позволяющую выделить наименее и наиболее рискованные показатели.

Основными преимуществами данного методы анализа рисков являются простота расчетов и наглядность толкования результатов. Однако имеются и существенные недостатки, основным из которых является однофакторность метода, т.е. ориентация на изменение только одного фактора, что приводит к недоучету корреляции между изменяемыми переменными. Таким образом, анализ чувствительности является недостаточно мощным инструментом для оценки степени рисков. Тем не менее, это отличный вспомогательный инструмент, облегчающий отбор рисковых переменных, влияние которых на результат реализации принятого решения будет анализироваться более продвинутыми методами. [22, с. 239-241].

Анализ сценариев представляет собой метод прогнозирования высоко квалифицированными экспертами нескольких возможных вариантов развития ситуации и связанной с этим динамики основных показателей деятельности предприятия. По сути, этот метод анализа рисков является развитием методики анализа чувствительности, с одновременным изменением всей группы переменных, проверяемых на риск.

Рассчитываются пессимистический сценарий возможного изменения переменных, оптимистический и наиболее вероятный вариант. В соответствии с этими расчетами определяются новые значения критериев эффективности. Эти показатели сравниваются с базисными значениями и делаются необходимые рекомендации. Основу каждого сценария составляют экспертные гипотезы о направлении и величине изменений факторов на период прогнозирования.

Несмотря на простоту, данный метод имеет существенный недостаток, который заключается в субъективности. Помимо этого, применение метода сценариев возможно только в случаях, когда количество возможных значений выбранного критерия эффективности является конечным. На практике чаще всего эксперт сталкивается с неограниченным количеством различных вариантов развития событий.

Разрешить эту проблему помогают методы имитационного моделирования. Под имитационной моделью принято понимать вычислительную процедуру, формализовано описывающую изучаемый объект и имитирующую его поведение. Имитационное моделирование является наиболее точным, сложным, трудоемким и дорогостоящим методом количественного анализа рисков и базируется на приемах математической статистики.

Специалисты предлагают измерять уровень риска в принятии хозяйственных решений на основе особого инструментария, базирующейся на концепции теории измерений, которая включает системный анализ, выбор шкалы измерения риска в зависимости от целей измерения и объема имеющейся информации и выбор способа определения значений показателя измерения риска.

Кроме того, необходимо решить вопрос об измерении вероятностей и социально-экономической оценки ситуации. Шкалами для измерения вероятностей и величины отклонений в зависимости от целей измерения и объема имеющейся информации могут быть: порядковая, номинальная, шкала отношений или абсолютная.

Далее осуществляется построение функции оценки собственно риска, основанной на совместном измерении (соизмерении) двух компонент – вероятности наступления события и уровня ожидаемых субъектом риска потерь. В этом случае риск оценивается по формуле 1:

r = p * z (1)

где r – оценка единичного исхода риска,

р – вероятность наступления неблагоприятного исхода,

z – относительный ущерб, который в свою очередь можно вычислить по формуле 2:

z = z1 / Z, (2)

где z1 – соответствующая исходу величина ущерба для субъекта принятия решений,

Z – общая величина средств субъекта риска (например, величина активов предприятия).

Таким образом, в качестве функции риска берется произведение аргументов, что соответствует понятию математического ожидания случайной величины z, имеющей данное распределение вероятностей. Однако для экономических субъектов возможность интерпретации вероятности как предела частоты наступления данного исхода весьма ограничена в силу невозможности проведения серии опытов с одинаковыми условиями. Поэтому произведение аргументов как функциональная форма теряет свое исключительное положение и становится одним из возможных видов функции риска. Помимо этого функция такого вида не позволяет отразить индивидуальные особенности ситуации принятия решений.

Одним из самых известных методов имитационного моделирования является метод статистических испытаний Монте-Карло, который позволяет построить математическую модель для проекта с неопределенными значениями параметров и, зная вероятностные распределения параметров проекта, а также связь между изменениями параметров, получить распределение доходности проекта или сделки.

При этом процедура имитации Монте-Карло предусматривает выполнение следующих шагов:

1. Формулирование функциональных зависимостей между результирующими и экзогенными переменными модели.

2. Получение выборки экзогенных переменных.

3. Расчет значений результирующих переменных для каждой выборки с помощью определенных на первом шаге функций.

4. Многократное повторение шагов 2 и 3.

Отличительной особенностью метода Монте-Карло по сравнению с аналитическими методами, которые охватывают все пространство решений, является охват только его части. К преимуществам метода относится возможность получения «интервальных», а не «точечных» характеристик показателей эффективности, а к недостаткам – зависимость точности результатов от качества созданной прогнозной модели.

Метод Монте-Карло наиболее полно характеризует всю гамму неопределенностей, с которой может столкнуться предприятие и через задаваемые изначально ограничения позволяет учитывать всю доступную аналитику информацию. Однако практическая реализация данного метода возможна только с применение компьютерных программ, позволяющих описывать прогнозные модели и рассчитывать большое число случайных сценариев. [23, с. 251-256]

Нередко экономическая ситуация является уникальной, и решение в условиях неопределенности должно приниматься однократно. Это порождает необходимость развития методов моделирования принятия решений в условиях рисков. Одним из самых распространенных методов моделирований выбора решения является теория игр.

Традиционными при выборе решения в условиях рисков являются игры с природой, применение которых начинается с построения платежной матрицы (матрицы эффективности, матрицы игры), включающей все возможные значения исходов. Это является наиболее трудоемким этапом подготовки принятия решения. Ошибки в платежной матрице не могут быть компенсированы никакими вычислительными методами и приведут к неверному итоговому результату.

Если имеют место два или более последовательных множества решений, причем последующие решения основываются на результатах предыдущих и два или более множества состояний среды (т.е. появляется целая цепочка решений, вытекающих одно из другого, которые соответствуют событиям, происходящим с некоторой вероятностью), используется дерево решений. Дерево решений – это схематическое представление проблемы принятия решений.

Ветви дерева решений представляют собой различные события (решения), а его вершины – ключевые состояния, в которых возникает необходимость выбора. Чаще всего дерево решений является нисходящим, то есть строится сверху вниз. Выделяют следующие этапы построения дерева решений:

1. Первоначально обозначают ключевую проблему – «вершина дерева».

2. Для каждого момента определяют все возможные варианты дальнейших событий, которые могут оказать влияние на ключевую проблему. Это будут исходящие от вершины дуги дерева.

3. Обозначают время наступления событий.

4. Каждой дуге дают денежную и вероятностную характеристики.

5. Проводят анализ полученных результатов.

Основа наиболее простой структуры дерева решений – ответы на вопросы «да» и «нет». Для каждой дуги дерева могут быть определены числовые характеристики, например, величина прибыли по тому или иному проекту и вероятность ее получения. В этом случае оно помогает учесть все возможные варианты действия и соотнести с ними финансовые результаты. Затем переходят к сравнению альтернатив. Недостатками дерева решений является ограниченное число вариантов решения проблемы.

В процессе построения дерева решений необходимо обращать внимание на его размер. Оно не должно быть слишком перегруженным, т.к. это уменьшает способность к обобщению и способность давать верные ответы.

В последние годы все большую популярность приобретают нетрадиционные методы оценки уровня риска на основе систем искусственного интеллекта и моделирования на основе аппарата нечеткой логики. В ситуации экономического риска с ее специфической неопределенностью четкая логика не всегда возможна в принятии эффективного решения. Слишком вероятностными, приблизительными и двусмысленными являются обстоятельства экономической деятельности. Это позволяет полагать, что в ситуации экономического риска более применимой становится нечеткая логика (fuzzy logic), позволяющая управлять риском на основе некоторых вероятностных значений, примерных критериев, нечетких прогнозов и их зависимостей друг от друга. [24]

В заключение стоит добавить, что анализ и оценка рисков являются наиболее важными этапами процесса управления рисками предприятия, поскольку от качественно проведенных анализа и оценки рисков зависят принимаемые управленческие решения и дальнейшая эффективность функционирования предприятия.



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2018-12-21 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: