Проблемы идентификации предпринимательских рисков




 

Идентификация факторов риска осуществляется предпринимателем для ответа на следующие вопросы:

- где сосредоточены основные факторы риска;

- какие из факторов риска наиболее опасны для данного вида деятельности (принимаемого решения);

- какие из факторов риска являются управляемыми, а какие - нет.

Идентификация факторов риска предусматривает отнесение рисков к одной из трех основных категорий:

- опасные факторы риска;

- допустимые по степени опасности факторы риска;

- неопасные факторы риска.

Идентификация факторов риска может осуществляться в разрезе конкретной операции или для некоторой сферы деятельности компании, например, финансовой. В первом случае речь идет об «элементарном» рисковом событии, во втором - о сложном событии, состоящем из нескольких элементарных.

Цели предпринимательства и факторы его эффективности, а также основные риски, возникающие на пути достижения целей, могут быть установлены и измерены в ходе проведения общих и локальных целевых исследований.

Начинать следует с концептуального уровня идентификации рисков. Информация, полученная именно на этом уровне, окажет определяющее влияние на будущий процесс управления рисками. Применяемые на концептуальном уровне исследования методы и технологии исследования рисков предполагают получение информации в качественных шкалах (номинальной, порядковой, балльной и т.п.).

Прежде всего, необходимо как можно точнее определить, с каким из возможных проявлений риска придется сталкиваться. При этом необходимо принимать во внимание подавляющую тенденцию. В отношении проявления различают риск как «возможность», риск как «опасность» и риск как «неопределенность».

Первое проявления, т.е. риск как «возможность», означает, что главным образом прослеживается связь между риском и доходом: чем больше риск, тем больше и возможный успех, доход.

Риск как «опасность» связывается с возможностью таких событий, за которыми, как правило, следую негативные последствия для организации. Потенциально к числу таких событий, за которыми обычно следуют материальные потери и моральный ущерб для организации, относят аварии, катастрофы, хищения, шпионаж, шантаж, мошенничество, судебные иски т т.п.

И, наконец, проявление риска как «неопределенности» во многом связывается с психологическими представлениями человека о неизведанном, неизвестном.

После того, как риски концептуально идентифицированы, необходимо переходить к изменениям на операционном уровне – на уровне решаемых задач в рамках намеченных на концептуальном уровне целей. Оценку возможного влияния и соответствующих вероятностей возникновения тех или иных исходов следует осуществлять с учетом того, что может существовать диапазон возможных результатов, а также что риск может случаться неоднократно в течение определенного периода.

С учетом подобных осложнений целесообразно оценивать наиболее пессимистический сценарий. При этом обязательно следует учитывать финансовое влияния, влияние на жизнеспособность и цели организации. Результаты подобного анализа на операционном уровне могут выражаться в качественных или количественных шкалах с обязательной проверкой их согласованности.

Риск может выявляться различными способами: от сложного вероятностного анализа в моделях исследования операций до чисто интуитивных догадок. Важно только своевременно и как можно более точно установить, какая информация, какого качества и к какому сроку нужна, а затем выбрать один из доступных источников информации и принять решение о наилучшем способе ее получения из этого источника. И после того, как риск будет идентифицирован и измерен, предпринимателю останется «только решить», как воздействовать на управляемые факторы, чтобы ослабить отрицательное влияние риска и усилить положительный эффект рискованного предприятия.

В настоящее время системно рассматривают только три источника информации: накопленный практический опыт, личное мнение и мнения специалистов (экспертов). Информацию из этих источников можно получить различными способами, различающимися по частоте и оперативности обращения к источнику, по затратам на получение информации и другим важным характеристикам.

Каждый предприниматель чаще всего черпает информацию из собственного опыта и знаний, а собственная интуиция помогает ему заполнить пробелы в позитивном знании. Но бывает, что сам предприниматель не имеет достаточных знаний или опыта по разрешению стоящей перед ним проблемы по управлению рисками. В подобной ситуации предприниматель начинает искать наиболее подходящий источник получения недостающих данных, информации или знаний.

Перед ним оказываются две принципиальные возможности: искать необходимую информацию в одном из доступных источников, в которых зафиксирован исторический опыт предпринимательской деятельности – учебники, справочники, официальные бюллетени и т.п., или обратиться к знаниям, умениям и навыкам признанных специалистов в той или иной сфере предпринимательства (экспертам).

Следует считать экспертом только того, кто лично работает в сфере деятельности, интересующей предпринимателя, является признанным специалистом по решаемому вопросу, может и имеет возможность высказывать суждение по этому вопросу и делает это в доступной для предпринимателя форме.

Эксперты выполняют информационную и аналитическую работу на основе своих личных представлений о решаемой задаче. Однако от того, как организован процесс экспертного оценивания, как происходят обработка и анализ экспертной информации, во многом зависит «потребительская полезность» получаемых ответов.

Для придания результатам оценки предпринимательских рисков большей убедительности и доказательности, для снижения уровня субъективности, а также зачастую для повышения конфиденциальности анализа в практике принятия рискованных решений предпринимательской деятельности прибегают к моделированию.

Арсенал средств моделирования достаточно широк: от простейших аналитических моделей, состоящих из одного уравнения с несколькими переменными, до сложнейших концептуальных комплексов когнитивного моделирования развития целых социально-экономических систем. Имитационное, в частности, статистическое моделирование является основным способом формализации и исследования сложных систем, функционирование которых сопряжено с рисками. Статистическая модель позволяет непосредственно вводить риски в процесс моделирования и тем самым учитывать их в оценке результата. Антирисковые мероприятия, планируемые к выполнению, также вводятся в модель с учетом их стоимости, при этом целесообразно проводить оценивание их влияния на изменение показателей, характеризующих конечный результат, и на изменение пространства рисков и понижение неопределенности исходов проекта.

Особое место моделирование занимает в работе финансовых аналитиков. В настоящее время принято выделять два основных направления анализа рынка ценных бумаг:

- технический анализ;

- фундаментальный анализ.

Каждый из указанных видов анализа базируется на собственных гипотезах и предназначен для достижения разных информационных целей. Так, например, технический анализ проводится в предположении, что существуют повторяющиеся тенденции и циклы динамики курсовой стоимости ценных бумаг. Исходную информацию для проведения технического анализа дает изучение конъюнктуры рынка тех или иных акций. Для этого исследуют ретроспективу, внимательно анализируют спрос и предложение в последний период проведения торгов, а также стремятся выявить повторяющиеся и текущие тенденции в изменении курсовой стоимости рассматриваемых акций. В основу фундаментального анализа положена гипотеза, согласно которой истинная стоимость любого финансового актива равна приведенной стоимости всех наличных денежных потоков, которые ожидаются в будущем от обладания этим активом, т.е. положен доходный подход к объекту оценивания. В ходе проведения такого вида анализа должны быть установлены время поступления и величины дисконтированных денежных потоков, а также оценка величины ставки дисконтирования. На основе таких предварительно полученных оценок рассчитывают приведенную к настоящему времени стоимость финансового актива, а далее сравнивают вычисленную приведенную стоимость актива с его текущим рыночным курсом и выводят общее заключение на перспективу.

 


Задание 1

 

Нефтедобывающая компания решает вопрос о бурении скважины. Вероятность успешности бурения, объёмы добычи и экономический результат представлены в таблице:

 

Вероятность исхода 0,6 0,1 0,15 0,1 0,05
Годовой объём добычи, т. не найдено 50 000 100 000 500 000 1 000 000
Экономический результат, тыс. у.е. - 50 000 - 20 000 30 000 430 000 930 000

 

Построить дерево решений вопроса о бурении скважины для компании. Построить функцию полезности для данного выбора (предполагается, что руководство компании безразлично к риску), определить полезность по вариантам решений.

Принять максимальную полезность равной 100 U (utility), U – условная единица полезности.

 

Решение:

 


Ожидаемое значение выигрыша составит:

 

0,6 (-50 000) + 0,1 (-20 000) + 0,15 * 30 000 + 0,1 * 430 000 + 0,05 * 1 000 000 = 62000 тыс. у.е.

 

Если ЛПР, представляющее фирму, безразлично к риску и принимает решение о проведении буровых работ на основании рассчитанного значения выигрыша, то оно воспринимает ожидаемую полезность как пропорциональную ожидаемому значению.

В этом случае функция полезности U (v), где v – прибыль, получаемая при различных исходах, является прямой с положительным наклоном.

Значения полезностей могут быть найдены за два шага:

1. Присваиваются произвольные значения полезностей выигрыша для лучшего и худшего исходов, причем первой величине ставится в соответствие меньшее число.

 

U (-50 000) = 0, а U (930 000) = 100

 

Тогда полезности промежуточных выигрышей будут находится в интервале от 0 до 100.

2. Игроку предлагается на выбор: получить некоторую гарантированную денежную сумму v, находящуюся между лучшим и худшим значениями S и s, либо принять участие в игре, т.е. получить (1 – p) – наименьшую сумму. При этом вероятность следует изменять (повышать или понижать) до тех пор, пока ЛПР станет безразличным в отношении к выбору между получением гарантированной суммы и игрой. Пусть указанное значение вероятности равно p0. Тогда полезность гарантированной суммы определяется как среднее значение полезностей наименьшей и наибольшей сумм, т.е.:


U (v) = p0 U (S) + (1 – p0) U (s).

 

Пусть для ЛПР безразлично, потерять 20000 тыс. у.е. или принять участие в игре (выигрыш 930 000 тыс. у.е. с вероятностью 0,1 или проигрыш 50 000 тыс. у.е. с вероятностью 0,9.

 

U (-20) = 0,1 U (930) + 0,9 U (-50) = 0,1 * 100 + 0,9 * 0 = 10.

 

Задание 2

 

В банк представлено шесть инвестиционных проектов, которые характеризуются следующими итоговыми показателями:

 

№ проекта Минимальный доход, млн. руб. Максимальный доход, млн. руб. Затраты на реализацию, млн. руб. Коэффициент λ, рассматриваемый как показатель оптимизма по проекту
  100 000 500 000 100 000 0,60
  500 000 1 800 000 340 000 0,45
  200 000 600 000 100 000 0,80
  2 000 000 3 500 000 550 000 0,35
  400 000 1 500 000 400 000 0,90
  350 000 3 000 000 300 000 0,60

 

Провести ранжирование проектов по показателю ожидаемой доходности, с учётом экспертной оценки рискованности их финансирования (указана как коэффициент λ, рассматриваемый как показатель оптимизма при принятии решения банком). Отобразить представленные проекты на двухмерной карте в координатах: «стандартное отклонение – ожидаемая доходность».


Решение:

Определим минимальную прибыль и максимальную прибыль каждого проекта, а также коэффициент пессимизма:

 

№ проекта Минимальная прибыль, млн. руб. Максимальный прибыль, млн. руб. Коэффициент λ, рассматриваемый как показатель оптимизма по проекту Коэффициент λ0, рассматриваемый как показатель пессимизма по проекту
    400 000 0,60 0,40
  160 000 1 460 000 0,45 0,55
  100 000 500 000 0,80 0,20
  1 450 000 2 950 000 0,35 0,65
    1 100 000 0,90 0,10
  50 000 2 700 000 0,60 0,40

 

Определим ожидаемую доходность для каждого проекта:

 

№ проекта Эффект
   
   
   
   
   
   

 

Таким образом, наиболее доходным является проект №4, наименее – проект №5.

 

Список использованной литературы

 

1. Абчук В.А. Риски в бизнесе, менеджменте и маркетинге. – М.: Изд-во Михайлова В.А., 2006. – 480 с.

2. Воробьев С.Н., Балдин К.В. Управление рисками в предпринимательстве. – М.: Дашков и К, 2006. – 772 с.

3. Догиль Л.Ф. Управление хозяйственным риском. – М.: Мисанта, Книжный Дом, 2005. – 224 с.

4. Ермасова Н.Б. Риск-менеджмент организации. – М.: Альфа-Пресс, 2005. – 240 с.

5. Гончаренко Л.П., Филин С.А. Риск-менеджмент. – М.: КноРус, 2006. – 216 с.

6. Маккарти М.П., Флинн Т.П. Риск: управление риском на уровне топ-менеджеров и советов директоров. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. – 234 с.

7. Москвин В.А. Управление рисками при реализации инвестиционных проектов. – М.: ФиС, 2004. – 352 с.

8. Найт Ф.Х. Риск, неопределенность и прибыль. – М.: Дело, 2003. – 360 с.

9. Пикфорд Д. Управление рисками. – М.: Вершина, 2004. – 352 с.

10. Ступаков В.С., Токаренко Г.С. Риск-менеджмент. – М.: ФиС, 2006. – 288 с.

11. Тактаров Г.А., Григорьева Е.М. Финансовая среда предпринимательства и предпринимательские риски. – М.: ФиС, 2006. – 256 с.

12. Тэпман Л.Н. Риски в экономике. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – 380 с.

13. Уткин Э.А., Фролов Д.А. Управление рисками предприятия. – М.: ТЕИС, 2003. – 247 с.

14. Фомичев А.Н. Риск-менеджмент. – М.: Дашков и К, 2006. – 292 с.

15. Чернова Г.В., Кудрявцев А.А. Управление рисками. – М.: Проспект, ТК Велби, 2005. – 160 с.



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: 2019-07-29 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: