Методы анализа рисков

Главным методологическим принципом анализа рисков является обеспечение сопоставимости оценки эффективности инновационного проекта и меры его риска. Не случайно, среди принципов американского менеджмента выделяется тезис о том, что «все хорошее и превосходное каждую минуту балансирует на тонкой грани между «это опасно» и «за это надо бороться», подчеркивая необходимость управления рисками на всех этапах производственного и инновационного циклов.

Существует бесконечное число комбинаций факторов, определяющих успешность деятельности, ее результативность. Полный анализ их сочетаний не возможен. Поэтому при принятии решений в области управления рисками задачу, как правило, упрощают: анализ сводится лишь к рассмотрению наиболее возможных или критических результатов.

Среди методов анализа рисков выделяют методы аналогии, балльной оценки, метод дерева решений, метод Монте-Карло (статистических испытаний), экспертные методы и другие.

Метод аналогии представляет собой разработку стратегии управления риском конкретного инновационного проекта на основе анализа базы данных о реализации аналогичных проектов и условий их реализации. Данный метод позволяет учесть возможные ошибки, последствия воздействия неблагоприятных факторов и экстремальные ситуации как источники потенциального риска.

Метод аналогии применяется как на отдельных стадиях жизненного цикла проекта, так и по всему циклу. Часто метод аналогии используется для разработки сценариев реализации инновационного проекта.

Метод балльной оценки риска - это один из методов экспертизы риска на основе обобщающего показателя, определяемый по ряду экспертно оцениваемых частных показателей (факторов) степени риска. Он состоит из следующих этапов:

1) определение факторов, определяющих степень риска проекта;

2) выбор обобщенного критерия и частных показателей, характеризующих каждый фактор;

3) оценка обобщенного критерия степени риска инновационного проекта;

4) выработка рекомендаций по управлению риском при реализации инновационного проекта.

Данный метод широко используется в деятельности рейтинговых и аналитических агентств при оценке региональных, политических и кредитных рисков.

Метод дерева решений - это метод, оценивающий наиболее вероятные значения результатов инновационной деятельности в зависимости от вариантов реализации инновации. Он основан на построении пространственно-ориентированного графа, отражающего последователь-ность принятия решений и условий их реализации, оценке промежуточных результатов с учетом их вероятности. Метод позволяет рассчитать математическое ожидание результатов по каждому из вариантов реализации инновации.

Метод Монте-Карло (статистических испытаний) - это метод формализованного описания неопределенности, используемый в наиболее сложных для прогнозирования проектах. Он заключается в изучении статистики процессов реализации проектов на данном или аналогичном предприятии, что позволяет установить влияние и частоту получения конкретных результатов, а также ограничения на диапазон и динамику исходных значений и анализируемых показателей.

Статистические данные и ограничения служат основой имитационных моделей, позволяющих создать множество сценариев реализации проекта.

Метод позволяет разработать наиболее вероятный сценарий реализации проекта.

Методы экспертных оценок риска - это методы прогнозирования и анализа рисков, которые основаны на заключениях экспертов. К числу наиболее распространенных методов экспертных оценок риска относят метод Дельфи, ранжирование, попарное сравнение, метод балльных оценок и другие.

Метод Дельфи – это метод прогноза, при котором в процессе исследования исключается непосредственное общение между членами группы и проводится индивидуальный опрос экспертов с использованием анкет для выяснения их мнения относительно будущих гипотетических событий.

Достоверность полученных оценок зависит от квалификации экспертов, независимости их суждений, а также от методического обеспечения проведения экспертизы. Одним из показателей достоверности полученных значений является коэффициент конкордации (согласованности) мнений экспертов.

Методы портфолио - это общее название группы методов анализа и управления инвестициями, позволяющих на основе экономико-математических, статистических и других методов разработать с учетом риска:

· принципы работы на финансовом рынке (направления инвестиций по сегментам, отраслям и/или рынкам);

· условия изменения структуры инновационного портфеля (покупки или продажи конкретных ценных бумаг и т.п.).

Методы портфолио разрабатываются финансовыми аналитиками для профессиональных участников финансового рынка, и, как правило, являются ноу-хау.

Моделирование риска - это метод анализа и оценки риска проекта, используемый в случае, если необходимо учесть большое число проявляющихся факторов риска. Для моделирования риска заранее определяется множество учитываемых параметров и возможный диапазон их значений.

Моделирование риска позволяет построить динамическую характеристику изменяемых факторов и их влияние на оцениваемые показатели. Затем произвольно выбираются значения переменных (с учетом присвоенных им заранее вероятностей) и рассчитывается конечный показатель.

Эти и другие методы анализа позволяют оценить риски. Оценка рисков – это один из этапов анализа рисков, который заключается в качественной или количественной оценке возможных потерь (ущерба, убытков) и возможности их возникновения. Она проводится преимущественно экспертными методами в условиях неопределенности и используется при сравнении ограниченного числа альтернатив принимаемых решений.

Качественная оценка рисков осуществляется в основном посредством рейтинга.

Рейтинг – это способ качественной оценки риска в какой либо области деятельности на основе формализации экспертных методов. Одной из первых и самой простой формой проведения рейтинговой оценки стал так называемый ранкинг, то есть ранжирование.

Ранжирование предполагает упорядочение оцениваемых объектов в порядке возрастания или убывания их качеств.

Ранжирование может осуществляться несколькими методами, но в основе каждого из них лежат экспертные методы. Рассмотрим лишь некоторые из них.

Мягкая рейтинговая оценка – наиболее распространенная форма проведения рейтинга. Согласно этому методу эксперты оставляют в списке, не указывая приоритет, наилучшие, с их точки зрения, оцениваемые объекты. Наивысший ранг получает объект, набравший большее число голосов экспертов.

Непосредственное ранжирование – самый простой способ проведения рейтинга. Сущность этого метода состоит в том, что эксперты располагают в определенном порядке (как правило, возрастания или убывания качеств) оцениваемые объекты, затем рассчитывается среднее арифметическое место каждого объекта и в соответствии с этим значением составляется окончательно упорядоченный список. Достоверность результатов экспертизы проверяется по значению коэффициента конкордации – согласованности методов экспертов.

Попарное сравнение – более сложный вариант ранжирования, в соответствии с которым эксперты, сопоставляя поочередно каждые два оцениваемых объекта, определяют, какой из них лучше, затем эти мнения усредняются и составляется окончательный рейтинг по правилу: «Если А лучше В, В лучше С, то А лучше С». Проблема применения этого способа связана с тем, что экспертам приходится анализировать большое число пар, при этом усреднение может привести к логическому тупику: «А лучше В, В лучше С, С лучше А». Кроме того, непосредственное ранжирование невозможно применить, если список оцениваемых объектов остается открытым.

Ранжирование на основе балльной оценки сочетает в себе преимущества непосредственного ранжирования и ранговой корреляции. При этом список оцениваемых объектов может быть неограничен. Эксперты сами называют число объектов и оценивают их в баллах или располагают их в определенном порядке. При этом порядковому номеру присваивается соответствующее число баллов. Для получения окончательного упорядоченного списка ранжируемых объектов баллы складываются, а объекты располагаются в порядке возрастания или убывания баллов. Балльное ранжирование стало одним из наиболее популярных методов рейтинговой оценки среди российских информационных и аналитических агентств.

Главная проблема ранжирования связана с тем, что сравнения объектов осуществляются по нескольким показателям, и результаты могут быть неоднозначными: лидер по одному показателю может стать аутсайдером по другому.

Чтобы снизить субъективное влияние экспертов, в рейтинг включаются объективные характеристики объектов, реально поддающиеся измерению без участия экспертов. Рейтинг в этой форме получил наименование скоринга, который является оцениваемым на основе системы показателей и балльной оценки.

Количественная оценка рисков. При оценке риска вполне обосновано применения аппарата математической статистики и теории вероятностей.

Для обобщенной оценки риска используются следующие правила:

а) правило поглощения рисков: если риски относятся к одной области деятельности, но проявление негативных факторов происходит независимо друг от друга, вероятность их проявления оценивается по максимальному значению:

 

P₀ = max {p_i},

 

где P₀ – общая степень риска в данной области;

p_i – степень частных рисков в одной области.

 

Пример. Для реализации инновационного проекта необходимо обеспечение производства сырьем, электроэнергией и комплектующими.

Надежность поставщика сырья (вероятность своевременной поставки качественного сырья) – q_с=0, 95; поставщика комплектующих – q_к=0, 9; надежность работы электроэнергии – q_э=0, 97.

Определить максимальную степень риска (Р).

Решение:

 

р = 1 - q,

 

где q – вероятность свершения события (например, надежность);

р – вероятность отказа (риска).

 

р_с = 1 – 0, 95 = 0, 05

р_э = 1 – 0, 97 = 0, 03 } max {p_i}

р_к = 1 – 0, 9 = 0, 1

Максимальная степень риска (вероятность остановки внедряемого производственного процесса)

Р= 0, 1 (или 10%).

 

б) правило математического сложения рисков: если риски относятся к различным областям деятельности, но проявление негативных факторов происходит независимо друг от друга, вероятность их проявления (р₀) оценивается по правилам теории вероятности для суммы вероятностей независимых событий. Для двух факторов:

 

р₀ = р₁ + р₂ + р₁ ∙ р₂

 

Пример. На реализацию инноваций влияют: квалификация персонала и точность работы оборудования. Ошибки персонала совершаются в среднем 3 на каждые 100 операций. Сбои оборудования в среднем происходят 12 раз на каждые 1000 часов работы. Определить степень риска всего инновационного проекта.

Решение. Степень риска может составить в результате:

· ошибок персонала - 3: 100=3%;

· сбоя оборудования - 12: 1000=1, 2%.

Тогда степень риска всего инновационного проекта равна:

 

Р₀= (0, 03 + 0, 012 + 0, 3*0, 012) * 100% = 4, 236%.

 

в) правило логического сложения рисков: если риски относятся к разным областям деятельности, а негативные факторы проявляются в зависимости один от другого, вероятность их проявления оценивается на основе правила логического сложения – степень риска в этом случае рассчитывается как сумма произведений риска одного события на шансы других:

 

Р₀ = å [p_{i *}П q_j],

 

где p_i – степень риска для i-го случая;

q_j – оценка шанса для j-го случая (q_j = 1 - p_i).

Пример. Инновационный проект реализуется в три этапа.

Вероятность прекращения проекта на первом этапе составляет – 0, 5; на втором – 0, 3; на третьем – 0, 1. Определить степень риска проекта в целом.

 

Решение. Степень риска всего проекта составит:

 

Р₀ = 0, 5 ∙ (1 – 0, 3) ∙ (1 –0, 1) + 0, 3 ∙ (1 – 0, 5) ∙ (1 – 0, 1) + 0, 1 ∙ (1 – 0, 3) ∙

∙ (1 – 0, 5) = 0, 485 = 48, 5 %.

 

Степень риска учитывается в коэффициенте дисконтирования, включающего премию за риск:

d = a + b + c,

 

где а – цена капитала;

в – уровень премии за риск;

с – уровень инфляции.

Существуют и другие показатели оценки риска, например:

· степень риска (вероятность неблагоприятной динамики инновационного процесса и негативных результатов инновационной деятельности);

· цена риска (вероятность результата инновационной деятельности, т.е. экономический результат, ради которого инвестор пошел на риск);

· мера риска (возможные потери, наиболее негативный ожидаемый результат или пессимистическая оценка возможного риска);

· зоны риска (качественная характеристика степени риска в зависимости от вероятности его возникновения).