2. Анализ и оценка риска

Анализ рисков осуществляется для выявления факторов, оп­ределяющих риск, и прогнозирования их проявления.

Риски, возникающие в инновационной сфере, зависят от сле­дующих факторов:

• фундаментальных;

• конъюнктурных;

• внутренних.

Фундаментальные факторы рисков определяются экономико-политическими аспектами функционирования мирового сообще­ства и отдельных стран.

Конъюнктурные факторы риска связаны с динамикой ры­ночной ситуации на национальном и международном рынках.

Внутренние факторы риска обусловлены особенностями орга­низационной структуры и возможностями предприятия.

Для анализа рисков и прогнозирования развития ситуации используют следующие методы.

Метод аналогий основан на анализе информации об ана­логичных проектах, реализованных в аналогичных условиях. При этом выявляются характерные ошибки и потенциальные пробле­мы. На основе результатов анализа составляются сценарии ре­ализации инновационного проекта.

Метод «дерева решений» используется для выбора наи­лучшего варианта реализации инновационного проекта на ос­нове расчетов вероятностей получения результатов по каждо­му из альтернативных вариантов. При этом строится разветв­ленная схема, отражающая последовательность операций и оценки результатов с учетом вероятностей их достижения.

Метод Монте-Карло представляет собой изучение ста­тистических данных по реализации аналогичных проектов на ана­логичных предприятиях. Анализ позволяет получить более точ ную информацию о результативности инновационного процесса, которая служит базой для построения имитационных моделей.

Методы экспертных оценок основаны на заключениях спе­циалистов-экспертов, оценивающих инновационный проект. Наи­более распространенными экспертными методами являются: балльный метод, метод ранжирования, попарного сравнения и метод Дельфи. Для уменьшения субъективной оценки резуль­тат определяют как средневзвешенное значение совокупнос­ти экспертных оценок.

Для принятия решения об инвестировании инновационного проекта проводят количественную оценку уровня риска. Для опи­сания риска используют два показателя: степень риска (вероят­ность возникновения неблагоприятного события) и мера риска (воз­можные потери при возникновении неблагоприятного события).

Математическая оценка степени риска осуществляется на основе законов нормального распределения (распределение Га­усса). Для оценки вероятности соответствия фактических резуль­татов инновационной деятельности плановым показателям ис­пользуют статистические таблицы стандартного нормального распределения.

По показателю z — коэффициента нормального распреде­ления из статистических таблиц находят вероятность того, что результат инновационной деятельности будет не хуже задан­ного критического уровня:

где г — критический уровень результата инновации;

г_в — наиболее ожидаемый результат инновации, рассчиты­вается по формуле математического ожидания:

где г — /-й возможный результат инновации; p_f— вероятность /-го результата инноваций; а—дисперсия (рассеивание) — показатель среднеквадра­тичного отклонения

По значению z из таблиц нормального распределения нахо­дится вероятность риска р.

Вторая характеристика риска — мера риска определяется капиталоемкостью проекта и может быть рассчитана как сумма непосредственных убытков и/или косвенных потерь компании, осуществляющей инновационную деятельность. Прямые убыт--

ки определяются по затратам на создание и продвижение ново­введения, а косвенные убытки выражаются в форме упущенной выгоды при коммерциализации новшества.

Для количественной оценки меры риска можно исполь­зовать два подхода: оценивать либо как наиболее ожидаемый негативный результат, либо как пессимистическую оценку воз­можного результата.

В первом случае мера риска рассчитывается как математи­ческое ожидание:

М_Р = М_О

где М_р — мера риска;

М_о — наиболее ожидаемый результат;

х.— возможные потери в ходе /-го проекта;

р. — вероятность возникновения потерь в /-м проекте;

п — количество проектов.

При определении меры риска на основе пессимистической оценки результатов используется формула максимально возмож­ного негативного отклонения — «три сигмы».