- •1.2. Онтологія та гносеологія ризику
- •1.3. Невизначеність в економіці
- •1.4. Конфлікт в економіці
- •1.5. Альтернативність
- •1.6. Концептуальні засади ризикології
- •1.8. Суспільство ризику
- •1.9. Актуальні проблеми ризикології
- •Системний аналіз ризику в економіці та підприємництві
- •2.1. Сутність і системні властивості ризику
- •2.2. Ризикотвірні чинники
- •2.3. Класифікація ризику
- •2.3.1. Методологічні та методичні підходи
- •2.3.2. Характеристика видів ризику в деяких сферах економічної діяльності
- •2.3.3. Необхідність урахування специфіки підприємницької діяльності в дослідженні ризику
- •2.4. Суб'єкти ризику
- •2. 5. Сприйняття ризику
- •2.5.1. Психологічне сприйняття ризику
- •2.5.2. Аспекти сприйняття ризику
- •2.5.3. Асиметрія сприйняття ризику
- •2.5.4. Соціальне підсилення ризику
- •2.5.5. Неадекватне сприйняття ймовірностей
- •2.6. Складність економічних систем та аналіз ризику
- •2.7. Кількісний аналіз ризику
- •2.7.1. Метод аналогій
- •2.7.2. Аналіз чутливості (вразливості)
- •2.7.3. Аналіз ризику методами імітаційного моделювання
- •2.7.4. Аналіз ризику можливих збитків
- •2.7.5. Наслідки кількісного аналізу ризику
- •3.1. Загальні підходи до кількісної оцінки ризику
- •3.2. Кількісні показники ступеня ризику в абсолютному вираженні
- •3.3. Ризик у відносному вираженні
- •3.4. Граничні межі ризику
- •3.5. Системні показники ступеня ризику
- •3.6. Міра відсоткового ризику
- •Експертні процедури та методи суб'єктивних оцінок у вимірюванні ризику
- •4.1. Здобуття інформації
- •4.2. Методи обробки експертної інформації
- •4.3. Узгодження та агрегування оцінок експертів з урахуванням компетентності
- •За ризиком на базі неиронних мереж
- •4.4.1. Виявлення переваг і нейронні мережі
- •4.4.2. Проблема узгодження пріоритетів (переваг) за ризиком
- •Теоретико-ігровий підхід до моделювання ризику
- •5.1. Теоретико-ігрова модель
- •5.1.1. Класифікація інформаційних ситуацій
- •5.1.2. Інгредієнт функціонала оцінювання. Функція ризику
- •5.1.3. Зведення економічних колізій до ігрових задач
- •5.2 Моделювання економічного ризику. Концепція теорії гри
- •Критерій Байєса та його модифікації
- •Критерії мінливості (варіації) значень елементів функціонала оцінювання
- •5.3.1. Приклади багатоцільових задач прийняття рішень
- •5.3.2. Теоретико-ігровий підхід з урахуванням множини цілей
- •5.3.3. Критерій мінімальної відстані між інформаційними кубами
- •5.3.4. Ієрархічна модель прийняття багатоцільових багатокритеріальних рішень
- •5.3.5. Аналіз ієрархій: теоретико-ігровий підхід
- •5.5. Ігровий розпливчастий метод аналізу ієрархій (ірмаі)
- •6.4. Класифікація підходів до управління ризиком
- •6.6. Загальні підходи до зниження ступеня ризику
- •7.1. Класична теорія портфеля
- •7.3. Теоретико-ігрова концепція вибору портфеля
- •7.3.1. Теоретико-ігрова модель вибору
- •7.3.2. Теоретико-ігрова модель вибору
- •7.4. Оптимізація структури портфеля
- •8.1. Вартість, час, ризик
3.5. Системні показники ступеня ризику
У багатьох випадках, щоб кількісно визначити ризик, необхідно знати можливі наслідки (події) та ймовірності цих подій. У 2.7.4 йшлося про аналіз ризику збитків, де говорилося про те, що кожній із запропонованих зон ризику слід поставити у відповідність кількісні показники — критерії ризику. Такими показниками можуть бути ймовірності певного рівня збитків або ж імовірності того, що збитки виявляться вищими якогось певного рівня (див. рис. 2.8).
Розглянемо три найважливіші базові показники підприємницького ризику [18, 226].
Показник
допустимого ризику
—
імовірність
того, що збитки виявляться більшими,
ніж їх граничний допустимий рівень
).
Показник
критичного ризику
—
імовірність того, що збитки виявляться
більшими, ніж їх граничний критичний
рівень
.
Показник
катастрофічного ризику
—
імовірність
того, що збитки виявляться більшими,
ніж гралактичний катастрофічний рівень
.
Знання
цих показників дозволяє прийняти рішення
стосовно здійснення певної підприємницької
діяльності. Але для такого рішення
недостатньо лише оцінити значення
названих показників. Необхідно ще
на підставі системи раціональних гіпотез
задати (встановити, прийняти) їх
граничні величини, щоб не потрапити в
зону неприйнятного ризику. Такі величини
називають критеріями відповідно
допустимого, критичного та катастрофічного
ризиків
Отже, маючи значення трьох показників ризику та критеріїв граничного ризику приходимо до таких умов прийнятності рівня ризику в досліджуваному виді підприємництва:
Ці основні умови прийнятності ризику можна пояснити за допомогою графіка таким чином (рис. 3.4): крива (1) очікуваної (прогнозованої") ймовірності перевищення певного рівня збитків не повинна виходити за межі критеріальної кривої (2).
Якщо в
результаті певного виду підприємницької
діяльності здійснена оцінка величин
,
а
також встановлені для даної фірми
величини критеріїв допустимого,
критичного та катастрофічного ризиків
,
то граничні значення можна оцінити
таким чином. Нехай
(випадок хдп<т
характеризує
ситуацію, що є несприятливою Щодо
підприємницької діяльності, оскільки
верхня межа зони допустимих збитків є
меншою від величини сподіваних
(математичне
сподівання)
збитків). Тоді
Отже, мінімальні значення порогових значень можливих збитків, що задовольняють висунутим вимогам, будуть:
При оцінці доцільності державних проектів різного спрямування — законодавчих, інституціональних, інвестиційних, зазначається [9], аналіз вигід і витрат є просто раціональним методом прийняття рішень. Люди користуються ним щодня і він старіший за писану історію людства. Проте наше природне розуміння витрат і вигід може бути неадекватним реальній ситуації, коли альтернативи відносно складні або ж (чи) інформація невизначена. Тоді ми відчуваємо гостру потребу у формальних способах чіткого ситемного і раціонального мислення. Дедалі частіше використовуються економіко-математичні моделі для проведення аналізу вигід і витрат та прийняття оптимальних (чи раціональних) рішень.
У низці наукових праць наводяться деякі кількісні методи, котрі допомагають прийняти рішення стосовно доцільності каліталовкладень. Хоча у більшості фундаментальних праць з фінансового менеджменту перевага віддається чистій поточній (приведеній) вартості (MPV), не слід ігнорувати інші методи, позаяк кожен з них несе у собі корисну інформацію. Метод періоду окупності пропонує інформацію стосовно ліквідності і ризику проекту. Метод NPV дає прямий грошовий вираз щодо прибутку, котрий належатиме акціонерам підприємства (компанії). Метод внутрішьої норми дохідності (прибутку) IRR також вимірює прибутковість, але вона виражена у відсотках, що зручніше для більшості керівників (менеджерів). При визначенні доцільності капіталовкладень використовується також індекс дохідності (PI), або, як його інколи називають, співввідношення доходів і витрат. Цей метод найчастіше використовують у державному секторі. Метод модифікованої lRR (МІRR) дає таку саму інформацію, але його слід використовувати при виникненні конфліктів.
Слід зауважити, що наведені методи не завжди досить глибоко враховують ризик, яким обтяжений проект, про що йдеться у ряді наукових праць, зокрема [253]. Протягом останніх років опубліковано низку фундаментальних праць [24, 32, 33, 294], присвячених проблемам прийняття фінансово-економічних рішень та вибору ефективних проектів з низки альтернативних варіантів в умовах невизначеності, конфліктності та породженого ними ризику. Постає запитання: як враховувати вплив чинників невизначеності при оцінюванні стратегій (проектів) і прийнятті рішень щодо вибору однієї з множини альтернативних варіантів?
Необхідною умовою науково обґрунтованого підходу до врахування впливу невизначеності є її опис на якісному та кількісному рівнях. Останнє передбачає використання адекватних математичних понять та інструментарію. Зазначимо, що основна відмінність між ризиком і невизначеністю полягає у тому, що невизначеність існує об'єктивно, а породжений нею ризик є об'єктивно-суб'єктивною економічною категорією.
Один з методологічних підходів до кількісної оцінки ступеня ризику, зокрема ризику інвестиційних проектів, ґрунтується на припущенні, за якого показники ефективності проекту та окремі чинники, від яких залежать значення показників, трактуються як випадкові величини. Це припущення дає можливість використовувати потужний апарат теорії ймовірностей і математичної статистики. Отже, значення показників NPV, ІRR, МІRR тощо доцільно трактувати як випадкові величини. Нехай R — випадкова величина, що характеризує один із згаданих вище показників ефективності проекту. Припустимо, що випадкова величина R має додатній Інгредієнт (R=R+, тобто ми прагнемо її максимізу-вати). Позначимо через т=M[R] математичне сподівання випадкової величини R, М0 — моду випадкової величини R. Аналіз проекту (ефективності проекту) пов'язаний з аналізом його ризи-ковостІ. Використовується багато різних показників ризику [52]: середньоквадратичне відхилення (а), семіквадратичне відхилення (SSV), коефіцієнт варіації (СV), коефіцієнт семіваріації (СSV), середньоквадратичне відхилення відносно моди (ам ), семіквадратичне відхилення відносно моди (SSVm0) тощо.
Нехай задано певний рівень надійності у (тобто ймовірність того, що значення випадкової величини R знаходитимуться у межах відповідного інтервалу). У такому разі величину а = 1-у можна вважати теж одним з показників кількісної оцінки ступеня ризику.
Згідно з викладеним ризик можна характеризувати вектором:
де gi — певні кількісні оцінки ступеня ризику (наприклад, O, SSV, СV, СSV, а і можливо ще багато інших). Серед компонент gi, i = 1,...,n є об'єктивні (наприклад, а, SSV), а решта —cуб'єктивні показники міри ризику (наприклад, а).
Наведемо кілька величин, які є прикладами системного використання показників кількісної оцінки ступеня ризику:
де т
—
математичне сподівання випадкової
величини R;
— середньоквадратичне відхилення
цієї випадкової величини; а
—
коефіцієнт ризику, який задається
експертним шляхом і показує міру
несхильності до ризику (в разі, коли а
>1);
де т
—
математичне сподівання випадкової
величини R;
— середньоквадратичне відхилення
цієї випадкової величини;
—
коефіцієнт, який є функцією від
;
В+
— ефективне значення [55] (нижня межа)
економічного показника R,
R=R+
тощо.
Розглянемо детальніше величину В+. Аналізуючи ризик проекту, необхідно з'ясувати, для яких значень к(а) виконуватиметься умова
2) якщо
менеджеру необхідно мати рівень
надійності
то можна обрати другий проект;
3) у
разі, коли необхідно мати рівень
надійності
,
слід обрати третій проект.
Зауважимо,
що у випадку, коли
на наш погляд,
доцільно вибрати проект з меншим
значенням коефіцієнта варіації.
Аналогічно можна зробити і у разі, коли
Аналізуючи (3.46), можна отримати:
Якщо
суб'єкта прийняття рішення цікавить
певне (порогове) значення
,
то
дістанемо показник ризику, який
називається модифікованим коефіцієнтом
варіації [57]:
Використання
модифікованого коефіцієнта варіації
доцільне у
тих випадках, коли суб'єкт
прийняття рішення може задати поро
гове
значення досліджуваного економічного
показника R. Напри
клад,
—
це норма прибутку безризикових цінних
паперів. За
уважимо, що коефіцієнт:
використовується при побудові лінії ринку капіталів.
Якщо за
міру ризику обираються семіквадратичне
відхилення (SSV)
та коефіцієнт семіваріації (СSV),
то
аналогічні результати легко отримати
для показника
.
Аналізуючи ризик проекту, необхідно з'ясувати для яких значень виконуватиметься умова
Із
співвідношення (3.48) легко одержати, що
За заданих т та 55У величина В+ є лінійною функцією від k.
Зобразимо це графічно (рис. 3.10).
Бачимо,
що має сенс розглядати тільки ті значення
k,
де
,
тобто такі значення k,
які
задовольняють нерівність:
Розглянемо
два
альтернативні проекти. Позначимо
через R1,R2
випадкові
величини обраного показника
ефективності відповідно першого і
другого проектів,
i
= 1, 2 — сподівані значення показника
ефективності відповідного проекту
,2
—
семіквадратичні відхилення показника
ефективності відповідного проекту,
,
коефіцієнти
семі варіації. порівняємо показники:
Бачимо,
що
для всіх значень
тобто
такому разі кращим є перший проект, який
має менше значення коефіцієнта семі
варіації
Викладене
дає підстави дійти певних висновків.
Зокрема, такі показники ризику у
відносному вираженні, як коефіцієнт
варіації (чи
коефіцієнт семіваріації), будучи
об'єктивними складовими вектора
кількісної" оцінки ступеня ризику,
можуть вважатися також
пороговими значеннями (характеристичними
точками) ризику. Розглядаючи у
комплексі такі показники, що характеризують
проект
з позицій ризику та ефективності, як
де
l
—
кількість альтернативних стратегій
(проектів),
бачимо:
для значень
відповідні
значення
будуть
від'ємними.
Тобто, відповідна (i-та)
стратегія є неефективною. Аналогічний
висновок можна зробити й у разі
використання показників
семіквадратичного відхилення та
коефіцієнта семіваріації.
Отже,
коли суб'єкт прийняття рішень обирає
нормативне (прийнятне
для нього) значення суб'єктивного
показника ступеня ризику а , то, маючи
відповідні закони розподілу випадкової
величини
можна
обчислити відповідні коефіцієнти
Порівнюючи величину kі
з
об'єктивним показником
ступеня ризику, яким є величина СVi; (або CSVi), можна або відхи
лити
відповідну і-ту стратегію, якщо
,
або прийняти
її для подальшого аналізу, якщо
Неважко
також дійти висновку, що, знайшовши
точки перетину
прямих
обчисленням таких
,
для
яких
, можна
отримати ламану
(рис.
3.9), кожний відрізок якої дозволяє
відшукати
інтервали стійкості відповідної і-ї
стратегії.
З рис. 3.9 легко
помітити, зокрема, що для значень
домінуючою
(найкращою у певному розумінні) є перша
стратегія. Отже4
якщо
суб'єкта прийняття рішення задовольняє
таке значення
(суб'єктивна
складова кількісної оцінки ступеня
ризику), для якого
перебуває
в інтервалі [0,
],
то
перша стратегія є оптимальною
(для даного суб'єкта).
Аналогічно,
знайшовши точки перетину прямих
через
обчислення таких кі},
для яких
,можна
отримати ламану
(див.
рис. 3.14),
кожний відрізок якої дозволяє відшукати
інтервали стійкості відповідної і-ї
стратегії.
З рис. 3.14 легко помітити, зокрема, що для
значень
к:0<к<к12
домінуючою
(найкращою у певному розумінні)
є перша стратегія. Отже, якщо суб'єкта
прийняття рішення задовольняє
таке значення
(суб'єктивна
складова кількісної оцінки
ступеня ризику), для якого к*
= к(а*) перебуває
в інтервалі [0,А12],
то перша стратегія є оптимальною (для
даного суб'єкта).
Аналогічно,
знайшовши точки перетину прямих
через
обчислення таких кij,
для яких
можна
отримати ламану
(див.
рис. 3.14),
Інтервал стійкості є важливою категорією, оскільки суб'єктові прийняття рішень, як правило, складно абсолютно точно встановити бажане (нормативне) значення . Інша справа, коли йому відомий інтервал стійкості та його задовольняють ті значення , які належать до цього інтервалу.
Аналогічний
аналіз можна провести для показників
,
тобто
якщо за базу обрати модальне або медіанне
значення випадкової величини, що
характеризує один із згаданих показників
ефективності
проекту.
Одним з основних способів оцінки ризику у різноманітних сферах економічної діяльності є метод фінансових коефіцієнтів. Наприклад, для оцінки кредитного ризику комерційного банку [162] здійснюють аналіз платоспроможності та кредитоспроможності потенційного позичальника на основі методу фінансових коефіцієнтів. Кількість розрахункових коефіцієнтів з груп коефіцієнтів (ліквідності, ділової активності, рентабельності, фінансової стійкості), що рекомендується для аналізу фінансового стану, може бути дуже великою. Деякі комп'ютерні програми для здійснення цього аналізу розраховують 100 і більше коефіцієнтів. Кількість І набір необхідних коефіцієнтів визначається метою фінансового аналізу. З одного боку, чим більше коефіцієнтів розраховується, тим детальніший аналіз можна провести, з іншого боку, зі зростанням числа показників, які повинні бути відстежені, завдання аналізу ускладнюються.
Зазначимо, що у разі необхідності можна здійснити і складніший комплексний аналіз ризику у фінансово-економічній сфері, використовуючи інші як об'єктивні, так і суб'єктивні показники ступеня ризику, що адекватно відображають цілі Дослідження, реальну ситуацію і прийняту систему гіпотез (обмежень).
