3. Экспертный подход. Первые два подхода основаны на расчетах, однако для таких расчетов далеко не всегда хватает надежных исходных данных. В этом случае применяется экспертный подход, при котором вероятности различных событий, связи между ними и последствия аварий определяют не вычислениями, а опросом опытных экспертов.

4. Социологический подход. В рамках данного подхода исследуется отношение населения к разным видам риска, например с помощью социологических опросов.

3.3.1 Расчет риска

После того как риски идентифицированы, необходимо измерить степень воздействия каждого риска на предприятие. Этот процесс включает оценку:

1) частоты потерь (или вероятности потерь) и 2) значимости потерь (денежную величину каждой потери). В общем случае степень воздействия каждого риска больше зависит от значимости, чем от частоты потерь. Риск с потенциалом катастрофического ущерба, даже если его вероятность весьма мала, является более серьезной угрозой, чем риск, который по ожиданиям происходит более часто, но приносит малые потери.

Для измерения частоты (вероятности) потерь легко найти вероятность комбинаций рисков. Допустим, что вероятность повреждения от бури для конкретного завода равна 0,03, от наводнения - 0,02, от пожара - 0,01, и все эти три опасности независимы друг от друга. Шанс того, что по крайней мере хоть одна опасность наступит в каком-либо году, определяется по следующему алгоритму. Вероятность того, что не будет потерь от бури, равна 0,97 (1 - 0,03); вероятность избежания потерь от наводнения равна 0,98, а вероятность отсутствия пожара - 0,99.

Таким образом, вероятность того, что ни одна из этих опасностей не произойдет, равна 0,941 (0,97 х 0,98 х 0,99), или 94,1%.

Если вероятность отсутствия опасности равна 94,1 %, то вероятность наступления хотя бы одной опасности равна 0,059 = (1,00 - 0,941), или 5,9%.

Вероятность наступления всех трех опасностей в один год составляет 0,000006 = (0,03 х 0,02 х 0,01), т.е. только шесть случаев на миллион.

"Существует несколько способов измерения тяжести потерь. Максимальная потеря - это денежная оценка размера потерь, связанная со сценарием самого худшего случая, в то время как средняя потеря - это денежная оценка размера потерь, связанная со случаем конкретной опасности (например, пожар на заводе) с учетом широкого диапазона возможных значений потерь, которые могут произойти.

Предположим, что максимальный размер потерь от пожара на заводе оценивается в 10 млн руб., в то же время средний размер таких потерь, рассчитанный по прошлой статистике пожаров, равен 500 тыс. руб. Кроме того, если произошел пожар (у которого вероятность наступления равна 0,01), вероятность того, что пожар приведет к максимальным потерям, составляет 0,05, а вероятность наступления потери среднего размера - 0,40. Тогда в любом году ожидаемая денежная оценка потерь для случая максимального ущерба равна 5000 руб. (0,01 х 0,05 х 10 000 000), а ожидаемая денежная оценка потерь для случая среднего ущерба составит 2000 руб. (0,01 х 0,40 х 500 000).

Комбинируя вероятности наступления случаев с денежными оценками потерь, управляющий рисками может получить полное распределение вероятностей потерь от пожара, которое и является целью определения типа риска и его измерения.

С установленным набором распределения вероятностей потерь от пожара управляющий рисками может решить, какую величину риска организации следует взять на себя и какую перевести на страховщика". Фёдорова Е.А., Финансовая среда предпринимательства и предпринимательские риски: уч. пособ. /Е.А. Фёдорова, Ф.М. Шелопаев, А.И. Ермоленко. - М.: Кнорус, 2010.

В этом примере вероятность того, что потери от пожара превысят 100 000 руб. в любом году, равна 0,008 (0,01 х 0,80).

Если организация желает, чтобы риск всех потерь от пожара был меньше, чем 100 000 руб., то ей следует купить страховой полис на случай пожара с франшизой (освобождение страховщика от возмещения убытков, не превышающих определенную сумму или процент от страховой оценки) на 100 000 руб. Тогда только риск, связанный с потерями от пожара, превышающими 100 000 руб., будет переведен на страховую компанию, а стоимость страхового полиса будет значительно меньше, чем затраты на полное покрытие потерь.

Вероятность наступления события может быть определена объективным или субъективным методом.

Объективный метод определения вероятности основан на вычислении частоты, с которой происходит данное событие. Например, если известно, что при вложении капитала в какое-либо мероприятие прибыль в сумме 250 тыс. руб. была получена в 120 случаях из 200, то вероятность получения такой прибыли составляет 0,6 (120: 200).

Субъективный метод определения вероятности основан на использовании субъективных критериев, которые базируются на различных предположениях. К таким предположениям могут относиться: суждение и личный опыт оценивающего, оценка эксперта, мнение финансово консультанта и т.п. Когда вероятность определяется субъективно, ^То разные люди могут устанавливать разное ее значение для одного ^и того же события и делать каждый свой выбор.

Важное место при этом занимает экспертная оценка, т.е. проведение экспертизы, обработка и использование ее результатов при обосновании значения вероятности.

Принятие экспертной оценки представляет собой комплекс математико-статистических методов и процедур, связанных с деятельностью эксперта по переработке необходимой для анализа и принятия решения информации. Экспертная оценка основана на использовании способности специалиста (его знаний, умения, опыта, интуиции и т.п.) находить нужное, наиболее эффективное решение.

Для окончательного принятия решения необходимо измерить колеблемость показателей, т.е. определить меру колеблемости возможного результата. Колеблемость возможного результата представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от средней величины.

Для этого на практике обычно применяются два близко связанных критерия: дисперсия и среднее квадратическое отклонение.

Дисперсия представляет собой средневзвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых:

где у² - дисперсия; х - ожидаемое значение для каждого случая наблюдения; х - среднее ожидаемое значение; п - число случаев наблюдения (частота).

Среднее квадратическое отклонение определяется по формуле:

Среднее квадратическое отклонение является именованной величиной и указывается в тех же единицах, в каких измеряется варьирующий признак. Дисперсия и среднее квадратическое отклонение являются мерами абсолютной колеблемости.

Для анализа обычно используют коэффициент вариации R_VAr. Он представляет собой отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической и показывает степень отклонения полученных значений:

Коэффициент вариации - относительная величина, поэтому на размер этого коэффициента не оказывают влияние абсолютные значения изучаемого показателя. С его помощью можно сравнивать даже колеблемость признаков, выраженных в разных единицах измерения". Фёдорова Е.А., Финансовая среда предпринимательства и предпринимательские риски: уч. пособ. /Е.А. Фёдорова, Ф.М. Шелопаев, А.И. Ермоленко. - М.: Кнорус, 2010.

Коэффициент вариации может изменяться от 0 до 100%. Чем больше коэффициент, тем сильнее колеблемость. Установлена следующая качественная оценка различных значений коэффициента вариации: до 10% - слабая колеблемость; 10-25% - умеренная колеблемость; свыше 25% - высокая колеблемость.

Расчет дисперсии при вложении капитала в мероприятия А и Б приведен в таблице (см. приложение 10).

Среднеквадратическое отклонение при вложении капитала в мероприятие А составляет:

в мероприятие Б:

Коэффициент вариации для мероприятия А:

коэффициент вариации для мероприятия Б:

Коэффициент вариации при вложении капитала в мероприятие А ^меньше, чем при вложении его в мероприятие Б, что позволяет сделать вывод о принятии решения в пользу вложения капитала в мероприятие А.

Можно применять также упрощенный метод определения степени риска.

Количественно риск инвестора характеризуется оценкой его вероятной величины максимального и минимального доходов. При этом, чем больше диапазон между этими величинами при равной их вероятности, тем выше степень риска.

Тогда для расчета дисперсии, среднеквадратического отклонения и коэффициента вариации "можно использовать следующие формулы:

где Рmах, Pmin - вероятность получения максимального и минимального доходов;

Xmax, Xmin - соответственно максимальная и минимальная величина дохода;

средняя ожидаемая величина дохода.

3.3.2 Технический риск

Эффективная предпринимательская деятельность, как правило, сопряжена с освоением новой техники и технологии, поиском резервов, повышением интенсивности производства.

Однако внедрение новой техники и технологии ведет к опасности техногенных катастроф, причиняющих значительный ущерб природе, людям, производству. В данном случае речь идет о техническом риске.

Технический риск определяется степенью организации производства, проведением превентивных мероприятий (регулярной профилактики оборудования, мер безопасности), возможностью проведения ремонта оборудования собственными силами предприятия.

К техническим рискам относятся^,7 Фёдорова Е.А., Финансовая среда предпринимательства и предпринимательские риски: уч. пособ. /Е.А. Фёдорова, Ф.М. Шелопаев, А.И. Ермоленко. - М.: Кнорус, 2010. :

· вероятность потерь вследствие отрицательных результатов научно-исследовательских работ;

· вероятность потерь в результате не достижения запланированных технических параметров в ходе конструкторских и технологических разработок;

· вероятность потерь в результате низких технологических возможностей производства, что не позволяет освоить результаты новых разработок;

· вероятность потерь в результате возникновения при использовании новых технологий и продуктов побочных или отсроченных во времени проявления проблем;

· вероятность потерь в результате сбоев и поломки оборудования и т.д.

Как уже отмечалось, технический риск относится к группе внутренних рисков, поскольку предприниматель может оказывать на данные риски непосредственное влияние и возникновение их, как правило, зависит от деятельности самого предпринимателя.

Анализ технических рисков.

Вопросы оценки потенциальных технических рисков приобрели особую актуальность в связи с вступлением в силу Федерального закона от 27 декабря 2002 г. № 184-ФЗ "О техническом регулировании". Эти оценки используются в области сертификации и стандартизации на основе современной методологии анализа рисков при разработке технических регламентов.

Среди технических рисков наиболее важную роль играют риски аварий, так как в этом случае речь идет о значительных социально-экономических и экологических последствиях. Детальный анализ причин аварий в сложных системах показывает, что устранение причин предусматривалось технологической и организационной документацией, но не было выполнено персоналом.

Анализ риска аварий является составной частью управления промышленной безопасностью. Анализ риска заключается в идентификации опасностей и оценки риска нежелательных событий.

Основными задачами этапа идентификации опасностей являются выявление и описание всех источников опасностей. На стадии идентификации опасностей рекомендуется применять методы качественного анализа и оценки риска:

· "Что будет, если?. ";

· проверочный лист;

· анализ опасности и работоспособности;

· анализ видов и последствий отказов;

· анализ "дерева отказов";

· анализ "дерева событий".

На этапе идентификации опасностей важным условием проведения оценки риска является наличие статистических данных. Их недостаток или отсутствие может быть компенсирован использованием экспертной оценки.

В практике метод экспертной оценки рисков отражен в ГОСТ Р 27.310-93 "Анализ видов, последствий и критичности отказов-Основные положения". Метод предусматривает обязательную структуризацию объекта с определением и анализом выполняемых им функций.

Разбив объект по иерархическим уровням, рассматриваем его как многоуровневую структуру. Составляем списки всех элементов и выполняемых ими функций, устанавливаем взаимосвязи функций.

Для сравнения опасностей различной природы незаменимы методу количественной оценки риска. Количественный анализ риска позволяет оценивать и сравнивать различные опасности по единым показателям.

Количественная оценка риска представляет собой процесс оценки цифровых значений вероятности и последствий возможных нежелательных событий.

В настоящее время остро обстоит дело с оценкой вероятности возникновения аварии.

"Интенсивность отказов легко вычислить, если известна статистика аварий/отказов по предприятию, отрасли за несколько последних лет:

где N - число аварий/отказов;

п - число объектов;

Г - период рассмотрения.

В случае если на предприятии отсутствует подобная информация, целесообразно воспользоваться данными по интенсивности отказов различных элементов технологических аппаратов, представленной в ГОСТ 12.1.004-91 "Пожарная безопасность".

Известно, что вероятность Pk (Дt) наступления k событий-отказов для простого элемента (узла) за интервал времени Дt выражается законом распределения Пуассона:

Из формулы следует, что функция плотности вероятности случайной величины Дt для простейшего потока событий-отказов имеет ^вид показательного (экспоненциального) распределения с параметром X:

где л - интенсивность (плотность) потока событий-отказов.

Если предположить, что аналогичное распределение характерно для сложного объекта производственной среды, то область ординат, принимаемых в рассмотрение при анализе риска объекта, будет находиться очень близко к началу координат. При условии известной малости интенсивности X и вероятности аварий можно пренебречь видом функции плотности вероятности f (Дt) на интересующем участке и принять ее постоянной, т.е.

Тогда справедливо следующее соотношение:

где Р_Дt (А_i) - это вероятность события А_i (наступления аварии в течение года);

л [Дt] - безразмерная величина и численно совпадает с интенсивностью аварий л.

Объем и методы проведения анализа риска во многом определяются выбранными критериями приемлемого риска.

В общем случае под приемлемым риском понимается риск, порог которого допустим и обоснован исходя из экономических и социальных соображений". ^,9 Фёдорова Е.А., Финансовая среда предпринимательства и предпринимательские риски: уч. пособ. /Е.А. Фёдорова, Ф.М. Шелопаев, А.И. Ермоленко. - М.: Кнорус, 2010.

Одной из наиболее часто употребляющихся характеристик опасности является индивидуальный риск - частота поражения отдельного человека в результате исследуемых факторов опасности.

Тот факт, что индивидуальный риск характеризуется одним числом и является универсальной характеристикой опасности для человека, - основа многочисленных попыток нормирования уровня приемлемого индивидуального риска.

Порог приемлемого индивидуального риска нормативно закреплен лишь в некоторых странах. Одной из таких немногих стран является и Россия, где, согласно ГОСТ 12.1.010-76 "Взрывобезопасность" и ГОСТ 12.1.004-91 "Пожарная безопасность", производственные процессы должны разрабатываться так, чтобы вероятность воздействия опасных факторов взрыва (пожара) в течение года на людей не превышала 10% на каждого человека.

Решение задачи на оптимизацию.

"Оценка вероятности возникновения аварийной ситуации по модели Пуассона. На основе статистической информации отказов различных элементов оборудования, приведенной в таблице, проведем количественную оценку технического риска на некотором предприятии X по закону распределения Пуассона. Для оценки вероятности возникновения аварийной ситуации в первую очередь необходимо определить интенсивность отказов оборудования по формуле (см. приложение 11)"

Интенсивность отказов по отдельным элементам:

Общий показатель интенсивности отказов по всем элементам:

Построим модель расчета вероятности наступления отказов для простого элемента за интервал времени t (5 лет) по закону распределения Пуассона:

Из формулы следует, что: f (Дt) = л.

Соответственно, при известной малости интенсивности л и вероятности аварий можно пренебречь видом функции плотности вероятности f (Дt) на интересующем участке и принять ее постоянной, т.е. f (Дt) = л.

Тогда справедливо следующее соотношение:

Таким образом, вероятность аварии в течение года по отдельным видам элементов будет равна (в год):

элемент 1: Р_Дt (A₁) = 3,4;

элемент 2: Р_Дt (А₂) = 2,2;

элемент 3: Р_Дt (Аз) = 1,8.

Вероятность аварии в течение года в целом по предприятию будет равна (в год):

Р_Дt (А) = 2,4667.

В соответствии с представленными расчетами можно сделать вывод, что вероятность возникновения аварий (отказов) оборудования по различным видам элементов данного предприятия очень высока (2,46 в год). Из проанализированных элементов наименее рисковым является элемент 3 с вероятностью 1,8 в год, а наиболее рисковым - элемент 1. Вероятность его поломки равна 3,4 в год.

3.3.3 Риски взаимодействия с контрагентами и партнерами

"В предпринимательской деятельности необходимо наряду с непосредственно сбытовыми рисками учитывать влияние других маркетинговых рисков.

Достаточно опасными для коммерческой деятельности являются риски взаимодействия с контрагентами и партнерами в процессе организации продаж.

Эту группу рисков можно подразделить на подгруппы: риск вхождения в договорные отношения с недееспособными или неплатежеспособными партнерами; риск задержки партнерами текущих договорных обязательств; риск блокирования договорных отношений с партнерами". Фёдорова Е.А., Финансовая среда предпринимательства и предпринимательские риски: уч. пособ. /Е.А. Фёдорова, Ф.М. Шелопаев, А.И. Ермоленко. - М.: Кнорус, 2010.

Обоснование системы расчетов с контрагентами.

Любая организация имеет множество контрагентов, которых можно подразделить на две категории: дебиторы и кредиторы. Дебиторы временно пользуются средствами, предоставленными им организацией. Кредиторы, напротив, являются поставщиками ресурсов, и уже сама организация временно пользуется чужими средствами.

Поскольку дебиторская задолженность представляет собой, по сути, иммобилизацию, т.е. отвлечение из хозяйственного оборота собственных оборотных средств организации, сопровождающуюся косвенными потерями, любая организация заинтересована в максимально возможном ускорении оборачиваемости омертвленных в дебиторах средств. С кредиторской задолженностью дело обстоит иначе; это источник средств, поэтому организация заинтересована в максимально длительном использовании чужих средств, т.е. в оттягивании срока платежа.

Ситуация с платежной дисциплиной усугубляется в периоды инфляции - любая непредусмотренная задержка в платежах может обернуться как доходами, так и потерями. Косвенные доходы возникают в связи с максимально возможным оттягиванием расчетов с кредиторами, когда может оказаться выгодным уплатить штраф "облегченными" вследствие инфляции деньгами; косвенные потери имеют место, в частности, из-за платности источников средств.

Для того чтобы стимулировать ускорение расчетов, многие организации применяют систему скидок, смысл которой состоит в том, что в договоры купли-продажи, как правило, включают опцию о скидке с цены при условии оплаты полученной продукции в достаточно сжатые сроки.

Если покупатель не пользуется опцией, т.е. оплачивает товар с предусмотренной договором существенной отсрочкой платежа, у него на некоторое время появляется дополнительный источник средств, но этот источник уже не бесплатен, так как покупатель отказался от скидки.

Стандартизованный договор, содержащий опцию, имеет вид: "d/k чисто n" (d/k net n), т.е. покупатель может получить скидку в размере d%, если он оплатит покупку в течение k дней, в оставшиеся (n-k) дней оплата должна быть сделана по полной цене. Значениями пап метров варьируют в зависимости от надежности покупателя.

Стоимость источника "краткосрочная кредиторская задолженность" K_cr в случае отказа от опции рассчитывается по следующей формуле:

где d - скидка, которую можно получить, оплатив товар в течение k дней, %

п - число дней, в течение которых товар подлежит обязательной оплате.

Например, если договор имеет вид "3/10 чисто 45", то стоимость источника равна 31,8% (3: 97 - 360: 35 - 100%). Логика рассуждений такова: допустим, что полная цена равна 100 руб.; отказ от скидки означает, что за пользование дополнительным (в течение 35 дней) источником придется платить больше на 3,093% (3: 97 х 100%).

Переход к характеристике стоимости в терминах годовой процентной ставки как раз и дает величину 31,8%. Легко заметить, что этот источник весьма дорогой; вот почему скидками чаще всего пользуются.

Аналогичные рассуждения имеют место и в отношении расчетов с дебиторами - в этом случае целесообразно предлагать скидку, стимулируя более раннюю оплату поставленной продукции. Т.е. получение преимуществ от повышения оборачиваемости средств и снижения потерь от инфляции; полезно иметь в виду и еще одно обстоятельство, связанное с необходимостью нести расходы по поддержанию источника покрытия дебиторской задолженности.

3.3.4 Риск ошибочного выбора стратегии продаж продукта

Риск ошибочного выбора стратегии продаж продукта - это риски, являющиеся следствием неопределенности при принятии управленческих решений, которая может заключаться в допущении ошибок (как в силу субъективных, так и объективных причин) при формировании стратегии деятельности предприятия по продаже определенной продукции. Причинами стратегических ошибок, а, следовательно, существования данной группы рисков являются Фёдорова Е.А., Финансовая среда предпринимательства и предпринимательские риски: уч. пособ. /Е.А. Фёдорова, Ф.М. Шелопаев, А.И. Ермоленко. - М.: Кнорус, 2010. :

1) ошибочный выбор приоритетов при создании системы реализации своей продукции. Вероятность допущения ошибки при принятии решения относительно того, как лучше организовать систему продаж продукции (либо реализовать ее самостоятельно, либо воспользоваться услугами посредников - дилеров или торговых агентов), существует всегда;

2) неудачный выбор посредников (их типа или количества) для сбыта данного товара в определенном сегменте рынка. Например, если предприятие по производству лекарственных средств намерено продвигать свою продукцию при помощи торговых агентов в каждом населенном пункте страны, то возникает риск, что затраты на содержание такого количества посредников превысят ожидаемую прибыль. В данном случае для производителя более целесообразно использовать дилерскую сеть.

Риски ошибочного выбора стратегии продаж отражаются не только на последующей деятельности фирмы в области сбыта, но и на текущем положении дел.

Методика оценки степени риска ошибочного выбора стратегии продаж продукта.

Управление рисками представляет собой совокупность приемов и методов, уменьшающих вероятность появления этих рисков или локализующих их последствия. Управление рисками является одним из важнейших направлений деятельности финансового менеджера, требующим глубоких знаний экономики и финансов предприятий, математических и статистических методов, страхового дела и т.п. В крупных западных компаниях на управление рисками финансовый менеджер затрачивает до 45% рабочего времени.

Процесс управления рисками включает несколько этапов. На первом этапе происходит определение тех видов рисков, с которыми может столкнуться предприятие; на втором проводятся анализ и количественная оценка степени риска; на третьем осуществляется выбор методов управления рисками; на четвертом - данные методы применяются на практике и оцениваются результаты проведенных мероприятий.

Оценка рисков проводится с целью определения вероятности и размера потерь, характеризующих величину (или степень) риска. Она может осуществляться различными методами анализа: качественным, количественным или комплексным. Рассмотрим количественный анализ.

При количественном анализе размеры отдельных рисков определяются математико-статистическими методами Фёдорова Е.А., Финансовая среда предпринимательства и предпринимательские риски: уч. пособ. /Е.А. Фёдорова, Ф.М. Шелопаев, А.И. Ермоленко. - М.: Кнорус, 2010. :

1) методом оценки вероятности ожидаемого ущерба;

2) методом минимизации потерь;

3) путем использования дерева решений;

4) методом анализа финансовых показателей деятельности организации.

Статистический метод изучает статистику потерь и прибылей на предприятии за определенный промежуток времени, устанавливает величину и частоту получения определенного результата; на основе этого составляется прогноз на будущее. С этой целью рассчитывают коэффициент вариации, который характеризует изменение количественной оценки признака при переходе от одного варианта к другому. Коэффициент вариации K_VAR - относительная величина, поэтому на его размер не оказывают влияния абсолютные значения изучаемого показателя. Он представляет собой отношение среднеквадратического отклонения у к средневзвешенному значению события х и определяется в процентах:

Чем больше значение коэффициента вариации, тем сильнее изменение анализируемого признака. Эмпирически установлена следующая качественная оценка различных значений коэффициента вариации:

· до 10% - слабое изменение;

· от 10 до 25% - умеренное изменение;

· свыше 25% - высокое изменение.

Среднее ожидаемое значение события (х) является средневзвешенной величиной из всех возможных результатов с учетом вероятности наступления каждого результата и определяется по формуле

где x_i - абсолютное значение i-гo результата; p_i - вероятность наступления i-го результата; п - число вариантов исхода события.

Среднее значение события представляет собой обобщенную количественную характеристику и не позволяет принять решение в пользу какого-либо варианта. Для окончательного решения нужно определить степень отклонения ожидаемого значения от средней величины, мерами которой являются дисперсия (у²) и среднее квадратическое отклонение (у).

Дисперсия представляет собой средневзвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых:

Дисперсия сигнализирует о наличии риска, но при этом не указывает направление отклонения от ожидаемого значения, так как разность берется в квадрате, а предпринимателю важен знак (плюс или минус) этого отклонения, чтобы знать, прибыль (+) или убыток (-) можно получить при сделке. Среднеквадратическое отклонение определяется по формуле

Оно измеряется в тех же единицах, что и варьирующий признак. Статистический метод может применяться и в несколько упрощенном виде. Известно, что риск инвестора характеризуется оценкой вероятной величины максимального и минимального доходов. Чем больше диапазон между ними при равной их вероятности, тем выше степень риска.

В этом случае для расчета дисперсии можно использовать следующую формулу:

где P_mах, P_min - вероятность получения максимального и минимального доходов;

x_max, x_min - соответственно максимальная и минимальная величина дохода;

- средняя ожидаемая величина дохода.

Преимуществами статистического метода оценки риска являются его точность и несложность математических расчетов, а явным недостатком - необходимость большого количества исходных данных. Кроме того, метод не годится для новых организаций.

Метод оценки вероятности ожидаемого ущерба основан на том, что степень риска (R) определяется как произведение ожидаемого ущерба на вероятность того, что этот ущерб произойдет. Наилучшим является решение с минимальным размером рассчитанного показа-геля. Математически суть этого метода можно выразить в виде формулы

R = AЧp₁+ (A + B) Чp_2,

где А и В - ущерб при принятии различных решений;

_Р1 и p₂ - степень вероятности получения ущерба.

Метод минимизации потерь основан на расчете возможных потерь при выборе определенного варианта решения задачи. С этой целью выделяют два вида потерь:

1) потери, вызванные неточностью изучаемой модели (объекта), или так называемый риск изучения (R_и). Нельзя эффективно управлять объектом, о котором у менеджера существуют неясные представления;

2) потери, вызванные неточностью и неэффективностью управления, или риск действия (R_д). Он связан с возможностью принятия неверных решений и возникновением потерь в процессе исполнения этих решений. Степень риска в настоящем и будущем дает сумма этих потерь:

Рассмотрим условный пример. Предприятие реализует свою продукцию за полную оплату и в кредит. В феврале 2009 г. предприятие поставляло продукцию различным организациям. На предприятии было предложено два варианта реализации продукта:

1) максимальный размер дохода, т.е. когда вся продукция оплачена (100%), составил 6 826 954 руб., а минимальный доход составил 70% от максимального; вероятность 0,5 и 0,5 соответственно;

2) максимальный размер дохода, т.е. когда вся продукция оплачена (100%), составил - 6 826 954 руб., а минимальный доход составил 50% от максимального; вероятность 0,4 и 0,6 соответственно.

Необходимо оценить риск ошибочного выбора стратегии продаж продукта и выбрать наиболее выгодный вариант продажи.

Используем для расчета упрощенную формулу дисперсии для статистического метода.

Получим для первого варианта:

у² = 0,5 (6 826 954,0 - 5 802 910.9) ² + 0,5 (5 802 910,9 - 4 778 867,8) ² = 10,486 Ч 10⁸ руб.

у = 1024011,719 руб.

K_VAR = 1 024 011,719: 5 802 910,9 = 0,176.

Получим для второго варианта:

у² = 0,4 (6 826 954,0 - 4 778 867,8) ² + 0,6 (4 778 867,8-3 413 477.0) ² =1,878 Ч 10⁸ руб.

у = 1370401,401 руб.

K_VAR = 1 370 401,401: 4 778 867,8 = 0,287.

Вывод: первый вариант реализации продукции на предприятии менее рискованный, так как коэффициент вариации в первом случае значительно меньше, чем во втором.

3.3.5 Риск упущенной финансовой выгоды

Риск упущенной финансовой выгоды - это риск наступления косвенного (побочного) финансового ущерба (неполученная прибыль) в результате неосуществления какого-либо мероприятия (например, страхование, инвестирование капитала) или остановки хозяйственной деятельности.

Риск упущенной выгоды относится к спекулятивным рискам, которые выражаются в возможности получения как положительного, так и отрицательного результата. Инвестор, осуществляя вложение капитала, заранее знает, что для него возможны только два вида результатов: доход или убыток. Под риском упущенной выгоды понимается возможность неполучения прибыли от реализации инвестиционных проектов, отказ от этой реализации и каких-либо иных мероприятий. Объектом риска в данном случае выступают имущественные интересы лица - инвестора, вкладывающего в проект в той или иной форме свои средства.

Методы определения риска упущенной выгоды.

Теория и практика выработали множество методов для определения величины рисков, связанных с различными видами деятельности организации. Расчет риска упущенной выгоды показывает вероятность потери прибыли или дохода вследствие выбора ошибочного варианта действия. Методы расчета риска можно объединить в две группы:

1) объективные, основанные на обработке статистических показателей;

2) субъективные, основанные на личном опыте, оценке экспертов, мнении финансового консультанта и других специалистов. Чтобы количественно определить величину риска, необходимо знать все возможные последствия какого-либо отдельного действия и вероятность самих последствий. Вероятность означает возможность получения определенного результата. Применительно к экономическим задачам методы вероятности сводятся к исчислению значений вероятности наступления событий и выбору из возможных событий самого предпочтительного исходя из наибольшей величины математического ожидания.

Величина риска или степень риска измеряется двумя критериями:

1) среднее ожидаемое значение;

2) колеблемость (изменчивость) возможного результата.

Среднее ожидаемое значение - это то значение величины событий, которое связано с неопределенной ситуацией. Среднее ожидаемое значение является средневзвешенным для всех возможных результатов, где вероятность каждого результата используется в качестве частот или веса соответствующего значения.

Средняя величина представляет собой обобщенную количественную характеристику и не позволяет принять решение в пользу какого-либо варианта вложения капитала. Для окончательного принятия решения необходимо измерить колеблемость показателей, т.е. определить меру изменчивости возможного результата.

Колеблемость возможного результата представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от средней величины. Для этого на практике обычно применяют два близко связанных критерия: дисперсию и среднеквадратическое отклонение. Дисперсия - средневзвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых.

где G² - дисперсия;

_Х - ожидаемое значение для каждого случая наблюдения;

X - среднее ожидаемое значение;

я - число случаев наблюдения (частота).

Среднеквадратическое отклонение определяется по формуле

При равенстве частот имеем частный случай:

Среднеквадратическое отклонение является именованной величиной и указывается в тех же единицах, в каких измеряется варьирующий признак. Дисперсия и среднеквадратическое отклонение служат мерами абсолютной колеблемости.

Для анализа обычно используют коэффициент вариации. Коэффициент вариации представляет собой отношение среднеквадратического отклонения к средней арифметической и показывает степень отклонения полученных значений.

Коэффициент вариации - относительная величина. Поэтому на его размер не оказывают влияния абсолютные значения изучаемого показателя. С помощью коэффициента вариации можно сравнивать даже колеблемость признаков, выраженных в разных единицах измерения. Коэффициент вариации может изменяться от 0 до 100%. Чем больше коэффициент, тем сильнее колеблемость. В экономической статистике установлена следующая оценка различных значений коэффициента вариации: до 10% - слабая колеблемость; до 10-25% - умеренная колеблемость; свыше 25% - высокая колеблемость.

Субъективные методы более разнообразны, распространённы и точны по сравнению с объективными методами.

Суть многих методов определения рисков упущенной выгоды на основе заключений экспертов или других специалистов сводится к следующему: выявляются все возможные причины появления риска упущенной выгоды; все выявленные причины ранжируются по степени значимости (влияния на риск), и для каждой из них устанавливаются определенный балл и весовой коэффициент; обобщенная оценка риска определяется путем умножения значения каждой причины в баллах на весовой коэффициент и их суммирования по формуле

где Р - обобщенная оценка риска;

di - весовой коэффициент каждой причины риска;

Zi - абсолютное значение каждой причины в баллах.

Обычно абсолютное значение в баллах колеблется от 1 до 10 или от 1 До 100, но чаще всего от 1 до 10.

С приближением значения Р к единице величина риска упущенной выгоды снижается, и наоборот.

Пример определения риска упущенной выгоды.

Предположим, что на предприятие поступили три различных инвестиционных проекта. Надо определить степень риска упущенной выгоды по каждому из них. После детального анализа проектов эксперты получили необходимую информацию для определения степени риска упущенной выгоды по каждому инвестиционному проекту. Эт_а информация приводится в таблице (см. приложение 12).

Обобщенную оценку риска упущенной выгоды по каждому инвестиционному проекту определяем по формуле

По отдельным инвестиционным проектам она составит:

проект 1: Р = 6 х 0,2 + 8 х 0,4 + 7 х 0,2 + 2 х 0,1 + 7 х 0,1 = 6,7;

проект 2: Р = 6 х 0,2 + 2 х 0,1 + 3 х 0,4 + 5 х 0,1 + 6 х 0,2 - 4,3;

проект 3: Р= 6 х 0,2 + 2 х 0,1 + 4 х 0,4 + 5 х 0,2 + 6 х 0,1 = 4,6.

Из приведенного примера следует, что риск упущенной выгоды, т.е. возможность недополучения вероятного дохода от реализации инвестиционного проекта, наиболее высок в первом случае, так как отказавшись от его реализации, предприятие рискует не получить ожидаемые 87 млн. руб., приобретение которых может благоприятно сказаться на его дальнейшем финансовом развитии. Наименьшее значение риска упущенной выгоды наблюдается во втором случае, исходя из которого предприятие рискует не получить 74 млн. руб.

Пути снижения риска упущенной выгоды.

При управлении риском упущенной выгоды используется ряд приемов: в основном они состоят из средств разрешения риска и приемов степени его снижения.

Снижение степени риска - сокращение вероятности и объема похерь. Для снижения степени риска применяются различные приемы, из которых наиболее распространенными являются: диверсификация, приобретение дополнительной информации о выборе и результатах, лимитирование, самострахование, страхование.

Наиболее известным и распространенным из этих приемов является диверсификация, реализующая правило "нельзя класть яйца в одну корзину".

Под диверсификацией в широком смысле понимается сознательный подбор комбинаций инвестиционных проектов, когда достигается не просто их разнообразие, а определенная взаимозависимость динамики доходов и приемлемый уровень рискованности.

Диверсификация реальных инвестиций в основном направлена на создание диверсифицированного производства, т.е. на расширение номенклатуры и ассортимента выпускаемой продукции не только основного производства, но и продукции и услуг, несвойственных для данного предприятия.

Диверсификация портфельных инвестиций на предприятии должна быть направлена на создание такого портфеля ценных бумаг, который был бы оптимальным как по уровню доходности, так и по степени риска.

Исходя из этого можно сделать вывод, что диверсификация как реальных, так и портфельных инвестиций является одним из действенных направлений по снижению риска, но из этого не следует, что во всех случаях необходимо прибегать к диверсификации производства. Если предприятие является узкоспециализированным, а его продукция является конкурентоспособной как на данном этапе, так и в перспективе, то вряд ли целесообразно прибегать к диверсификации производства.

Важным фактором для снижения риска упущенной выгоды являются достоверность и полнота информации, на основе которых принимаются решения. Вся эта информация в зависимости от источника ее получения может быть классифицирована следующим образом:

· информация, полученная из официальных, открыто публикуемых источников (статистические сборники, газеты, журналы, экономическая и социальная политика государства и др.);

· информация, полученная по закрытым каналам;

· информация, полученная на основе обработки и анализа, статистической и иной информации.

Полная и достоверная информация - товар особого рода, за который надо платить, но эти расходы с лихвой окупаются в результате

получения существенной выгоды от вложения инвестиций или в процессе деятельности предприятия.

Лимитирование - установление предприятием предельно допустимой суммы средств на выполнение определенных операций, в случае невозврата которой это несущественно отразится на финансовом состоянии предприятия.

Страхование и самострахование являются важными приемами по снижению степени риска. Страховые компании получили довольно широкое распространение во многих странах мира, но особенно в странах с развитой рыночной экономикой. Идет процесс становления страхового дела и в Российской Федерации.

Страхование - отношения по защите имущественных интересов хозяйствующих субъектов при наступлении определенных событий (страховых случаев) за счет денежных фондов, формируемых из уплачиваемых ими страховых взносов (страховых премий).

Самострахование означает, что предприниматель предпочитает подстраховаться сам, нежели покупать страховку в страховой компании. Тем самым он экономит затраты по страхованию. Самострахование представляет собой децентрализованную форму создания натуральных и денежных страховых (резервных) фондов непосредственно в хозяйствующем субъекте, особенно в тех, чья деятельность подвержена риску.

Но самый верный прием снижения степени риска - компетентное управление предприятием (организацией) начиная с момента создания и на всех последующих этапах его функционирования.

При этом никогда не следует забывать, что могут произойти негативные явления, не зависящие от управленческого персонала, но и к ним предприятие должно быть в определенной степени готово. Необходимо правильно ориентироваться в деятельности предприятия, правильно определять, какое решение приведет к вероятному доходу, чтобы максимально минимизировать риск упущенной выгоды. Во всем этом и заключается смысл искусства управления.

3.3.6 Риск банкротства

В условиях рынка любое предприятие может оказаться банкротом или стать жертвой "чужого" банкротства. Необходимо прогнозировать вероятность банкротства для своевременного выявления различных сбоев и упущений в деятельности предприятия, потенциально опасных с точки зрения вероятности наступления банкротства. Предприятие, на котором серьезно поставлена аналитическая работа, способно заранее распознать надвигающийся кризис, оперативно отреагировать на него и с большей вероятностью избежать "неприятностей" или уменьшить степень риска.

Методы диагностики вероятности банкротства.

Для любого предприятия важно оценивать свою платежеспособность и прогнозировать возможное банкротство. Для диагностики вероятности банкротства могут быть использованы следующие методы.

Многокритериальный подход. Многие крупные компании и аудиторские фирмы используют для своих аналитических оценок системы критериев. Одной из систем являются рекомендации Комитета по обобщению практики аудирования (Великобритания).

В соответствии с ними выделяется две группы признаков банкротства.

К первой группе относятся показатели, свидетельствующие о возможных финансовых затруднениях и вероятности банкротства в недалеком будущем:

· повторяющиеся существенные потери в основной деятельности, выражающиеся в хроническом спаде производства, сокращении объемов продаж и хронической убыточности;

· низкие значения коэффициентов ликвидности и тенденция к их снижению;

· наличие хронической просроченной кредиторской и дебиторской задолженности;

· увеличение до опасных пределов доли заемного капитала в обшей его сумме;

· дефицит собственного оборотного капитала;

· систематическое увеличение продолжительности оборота капитала;

· наличие сверхнормативных запасов сырья и готовой продукции;

· использование новых источников финансовых ресурсов на невыгодных условиях;

· неблагоприятные изменения в портфеле заказов;

· падение рыночной стоимости акций предприятия;

· снижение производственного потенциала.

Во вторую группу входят показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое, но сигнализируют о возможности резкого его ухудшения в будущем при неприятии действенных мер. К ним относятся:

· чрезмерная зависимость предприятия от какого-либо одного конкретного проекта, типа оборудования, вида актива, рынка сырья или рынка сбыта;

· потеря ключевых контрагентов;

· недооценка обновления техники и технологии;

· потеря опытных сотрудников аппарата управления;

· вынужденные простои, неритмичная работа;

· неэффективные долгосрочные соглашения;

· недостаточность капитальных вложений и т.д.

К достоинствам этой системы индикаторов возможного банкротства можно отнести системный и комплексный подходы, а к недостаткам - высокую степень сложности принятия решения в условиях многокритериальной задачи, субъективность прогнозного решения независимо от числа критериев.

Дискриминантные факторные модели. В зарубежных странах Для оценки риска банкротства широко используются дискриминантные факторные модели Альтмана, Бивера, Лиса, Таффлера.

Дискриминантные факторные модели Альтмана. Чаще всего для оценки вероятности банкротства предприятия используются Z-модели, предложенные известным западным экономистом Эдвардом Альтманом, который предполагает расчет индекса кредитоспособности.

Самой простой из этих моделей является двухфакторная. Для нее выбираются два основных показателя, от которых, по мнению Э. Альтмана, зависит вероятность банкротства:

· коэффициент покрытия (характеризует ликвидность);

· коэффициент финансовой зависимости (характеризует финансовую устойчивость). На основе анализа западной практики были выявлены весовые коэффициенты каждого из этих факторов.

Z = - 0,3877 - 1,0736К_П + 0,579К_ФЗ,

где К_П - коэффициент покрытия (отношения текущих активов к текущим обязательствам);

К_ФЗ - коэффициент финансовой зависимости, определяемой как отношение заемных средств к общей величине пассивов.

Для предприятий, у которых Z = 0, вероятность банкротства равна 50%. Если Z < 0, то вероятность банкротства меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения Z. Если Z > 0, то вероятность банкротства больше 50% и возрастает с ростом Z

Достоинство модели - в возможности применения в условиях ограниченного объема информации о предприятии, но данная модель не обеспечивает высокую точность прогнозирования банкротства, так как не учитывает влияния на финансовое состояние предприятия других важных показателей (рентабельности, отдачи активов, деловой активности).

В западной практике чаще используются многофакторные модели Альтмана.

В 1968 г. им была предложена пятифакторная модель прогнозирования. Данная формула применима для акционерных обществ открытого типа:

Z = 1,2К_ОБ + 1,4К_нп + 3,3К_Р + 0,6К_П + 1,0К_ОМ,

где К_ОБ - доля оборотных средств в активах, т.е. отношение текущих активов к общей сумме активов;

К_НП - рентабельность активов, исчисленная исходя из нераспределенной прибыли, т.е. отношение нераспределенной прибыли к общей сумме активов;

К_Р - рентабельность активов, исчисленная по балансовой стоимости (т.е. отношение прибыли до уплаты % к сумме активов;

Кп - коэффициент покрытия по рыночной стоимости собственного капитала, т.е. отношение рыночной стоимости акционерного капитала к краткосрочным обязательствам Данный показатель не может быть рассчитан для большинства предприятий, так как в России отсутствует информация о рыночной стоимости эмитентов. По мнению многих ученых, следует провести замену рыночной стоимости акций на сумму уставного и добавочного капитала, так как увеличение стоимости активов предприятия приводит либо к увеличению его уставного капитала (увеличение номинала или дополнительный выпуск акций) либо к росту добавочного капитала (повышение курсовой стоимости акций в силу роста их надежности). ;

К_ОМ - отдача всех активов, т.е. отношение выручки от реализации к общей сумме активов. Уровень угрозы банкротства предприятия для акционерных обществ открытого типа:

· значение Z менее 1,81 - вероятность банкротства очень высокая;

· значение Z от 1,81 до 2,7 - вероятность банкротства высокая;

· значение Z от 2,7 до 2,99 - вероятность банкротства невелика;

· значение Z более 2,99 - вероятность банкротства ничтожна. Для акционерных обществ закрытого типа и предприятий, акции которых не котируются на рынке, рекомендуется следующая модель Альтмана:

Z = 0,7К_ОБ + 0,8К_нп + 3,1К_Р + 0,4К_П + 1,0К_ОМ,

где К_П - коэффициент покрытия по балансовой стоимости, т.е. отношение балансовой стоимости акционерного капитала (суммарная балансовая стоимость акций предприятия) к краткосрочным обязательствам.

Константа сравнения - 1,23:

· если Z < 1,23, то это признак высокой вероятности банкротства;

· если Z > 1,23, то это свидетельствует о малой его вероятности. Точность прогноза в этой модели на один год составляет 95%, на два года - до 83%, что говорит о достоинствах данной модели. Однако существуют мнения, согласно которым в условиях переходной экономики использовать модель Альтмана нецелесообразно. Аргументами сторонников этих мнений служат: