Досвід використання методів аналізу ризиків у діяльності провідних компаній Великобританії. 55

У період із 1986 по 1987 рік було проведене опитування фінансових директорів 350 провідних компаній Великобританії. Компанії були відібрані по розміру річного обігу. Після трьох звертань поштою вдалося зібрати 154 відгуки з котрих 146 виявилися придатними для аналізу. Відносно високий рівень відгуку свідчить про важливість питань для керівництва компаній.

У таблиці 1 наведені результати відповіді на питання як часто і якими методами аналізу ризиків користуються в організаціях.

Таблиця 1.

Використання методів аналізу ризиків.

		Частота використання метода (%)
Методи аналізу		Ніколи	Рідко	Мало	Нечасто	Часто	Дуже часто
		1	2	3	4	5	6
1	Аналіз чутливості	15.2	11.0	10.3	23.4	17.9	22.1
2	Аналіз ймовірностей	49.0	10.5	10.5	13.3	9.8	7.0
3	Імітаційне моделювання	78.0	8.5	5.0	5.7	2.8	0.0
4	Аналіз структури капіталу (CAPM) (бета аналіз)	73.6	10.0	1.4	9.3	3.6	2.1

З даних, що наведені у таблиці видно, що найбільше часто застосовувався аналіз чутливості (85% респондентів, які використовували його регулярно). Використання цього методу в спрощеному варіанті вимагає незначної кількості суб'єктивних оцінок і в силу цього розглядається менеджерами як надійний інструмент аналізу. Крім того, виконання розрахунків значно спрощується при використанні електронних таблиць. Лише незначне число опитаних використовували цей метод аналізу в розширеному варіанті, коли для кожної перемінної визначаються три оцінки: найбільше правдоподібна, песимістична й оптимістична. Проте, ріст використання спрощеного варіанта аналізу чутливості є важливим показником, оскільки виступає як попередній етап для застосування більш досконалих методів, таких як аналіз ймовірностей і імітаційне моделювання ризиків.

Більше половини респондентів (57%) повідомили про використання суб'єктивних оцінок розподілу імовірностей ключових перемінних. Біля 30% використовують даний вид аналізу регулярно. Опити керівників виявили, що при прийняття послідовних рішень для вибору взаємно виключних альтернатив, деякі використовували метод побудови дерева рішень, однак, у цьому випадку суб'єктивні ймовірності використовувалися не часто.

Дані досліджень, що проводилися раніше і проведене опитування дозволили виявити певну динаміку зростання значимості ролі аналізу ризиків (див. табл. 2). Біля 41% опитаних зазначили посилення ролі процедури аналізу ризиків і більш половини зазначили на очікуваний ріст важливості виконання аналізу. Опитування свідчить про значний ріст застосування аналізу ризиків, що зв'язаний з використанням персональних комп'ютерів і спеціалізованих пакетів програм.

Проведені дослідження дозволили виявити ряд бар'єрів і проблем на шляху впровадження й ефективного використання процедур аналізу ризиків у різних компаніях.

Таблиця 2.

Зміна ролі аналізу ризиків.

		Збільшилася	Не змінилася	Знизилася
1	Протягом останніх п'ятьох важливість аналіз ризиків	41,4%	57,1%	1,4%
		Зросте	Не зміниться	Знизиться
2	У наступні п'ять років необхідність аналізу ризиків	54,0%	46,0%	0,0%

Найбільш згадуваними проблемами є:

1. Розуміння методів аналізу менеджерами 69%

2. Одержання вихідних оцінок 62%

3. Необхідність приділити час для аналізу 61%

4. Співвідношення витрати - ефективність 57%

5. Протидія інноваційним методам 56%

6. Розуміння результатів аналізу 55%

Найбільш істотною проблемою, що відзначена більшістю опитуваних є одержання вихідних оцінок різних чинників. Для нових стратегічних проектів більшість таких оцінок є суб'єктивними і залежать від компетентності менеджерів і їхніх суджень. Особливо важким визнане виконання кількісних оцінок для якісних параметрів і виявлення взаємозалежностей між перемінними.

На основі опиту, що проводився, а також бесід із менеджерами були зроблені наступні виводи. Щоб аналіз ризиків був ефективним, по-перше, менеджери повинні усвідомлювати, що прийняті ними рішення містять непевність, а по-друге, що для кращого розуміння цієї непевності потрібно виконати хоча б формальний аналіз. Розуміння менеджерами суті методів, що використовуються для аналізу ризиків, істотно впливає на бажання застосовувати їх на практиці, а це в свою чергу впливає на якість рішень.

Відношення до аналізу ризиків не є статичним, а може змінюватися під впливом соціальних, технологічних, організаційних і інвестиційних умов. З посиленням глобалізації, конкуренції, та змінами зовнішнього середовища ведення бізнесу, а також враховуючи ріст поінформованості менеджерів у досягненнях інформаційних технологій, варто очікувати посилення попиту на інформацію в галузі аналізу ризиків.

ЗМІСТ

ПЕРЕДМОВА 3

Розділ 1.   Процес прийняття рішень 7

1.1   Визначення рішення 7

1.2   Чому важливо приймати обґрунтовані рішення 7

1.3   Класифікації рішень. 8

1.4   Раціональність в прийнятті рішень 14

1.5   Модель процесу прийняття рішень 16

Розділ 2.   Визначення та вимірювання ризиків 21

2.1   Визначення ризиків 21

2.2   Класифікації ризиків 24

2.3   Природа виникнення ризиків 25

Розділ 3.   Вибір рішень при визначеності 31

3.1   Постановка задачі вибору в умовах визначеності 31

3.2   Припущення у задачах вибору інвестиційних проектів 32

Розділ 4.   Прийняття рішень в умовах ризику 35

4.1   Постановка задачі вибору в умовах ризику 35

4.2   Традиційні правила вибору альтернатив 36

4.3   Санкт-Петербурзький парадокс 38

Розділ 5.   Основи теорії корисності 41

5.1   Аксіоми теорії корисності 42

5.2   Модель очікуваної корисності 44

5.3   Методи побудови функцій корисності 44

5.4   Відношення до ризику та вигляд функцій корисності 46

5.5   Міра несхильності до ризику 50

5.6   Важливі класи функцій корисності 52

Розділ 6.   Прийняття рішень в умовах невизначеності 56

Після вивчення матеріалу цього розділу Ви зможете: 56

виконати постановку задачі вибору за умов невизначеності; 56

порівнювати альтернативи, використовуючи вирішальні правила; 56

винайти рішення за допомогою імітаційного моделювання; 56

будувати моделі проблем за допомогою діаграм впливу. 56

6.1   Постановка задачі вибору в умовах невизначеності 56

6.2   Вирішальні правила 57

6.3   Імітаційне моделювання 61

6.4   Діаграми впливу 63

Розділ 7.   Цінність інформації 67

7.1   Цінність повної інформації 67

7.2   Цінність неповної інформації 70

Розділ 8.   Багатокритеріальні рішення 74

8.1   Постановка задач багатокритеріального вибору 74

8.2   Комплексні показники ефективності 76

8.3   Метод аналізу ієрархій 77

Розділ 9. Практика управління ризиком. 85

9.1   Формування поглядів на ризик-менеджмент 85

Додатки .................................................................................................................... 94

Навчальне видання

ГОНЧАРОВ  Ігор  В‘ячеславович

Навчальний посібник до курсу "Ризик та прийняття управлінських рішень" для студентів економічних спеціальностей.

Роботу до видання рекомендував: В.А. Міщенко.

В авторській редакції

План 2002р., поз. 120

Підписано до друку 24.11.2002. Формат 60 X 84 ¹/₁₆. Папір Morpa.

Друк – ризографія. Гарнітура Таймс. Умов. друк. арк. 5. Обл.–вид. арк. 6,5.

Тираж – 500 прим. Зам. № Ціна договірна

Видавничий центр НТУ “ХПІ”. Свідоцтво про реєстрацію ДК №116 від 10.07.2000р. 61002, Харків, вул.Фрунзе, 21

Друкарня НТУ “ХПІ”

1 Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента: Пер. с англ. - М.: Дело, 1992.-702с.

2 Іноді використовують термін зацікавлені сторони.

3 Льюс Р.Д., Райфа Х. Игры и решения. Введение и критический обзор. Пер. с англ. И.В. Соловьева. Под ред. Д.Б. Юдина М.: Изд-во иностранной литературы. 1961г.

4 Knight, F.H. Risk, Uncertainty and Profit. Boston: Houghton Mifflin, 1921.

5 Адаптовано із Eric J. Solberg Microeconomics for Business Decisions, p.242.

6 Друкер називає аналогічні категорії рішень загальними і унікальними.

7 H.I. Ansoff, Corporate Strategy. Penguin, Harmondsworth, 1968.

8 Gore Chris; Murray Kate; Richardson Bill Strategic Decision Making Cassell, 1992.

9 Samuel Eilon, “Structuring Unstructured Decisions”, OMEGA, The International Journal of Management Science 13, no.5 (1985), 369-378.

10 Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента: Пер. с англ. - М.: Дело, 1992.-702с.

11 Gore Chris; Murray Kate; Richardson Bill Strategic Decision Making. Cassell, 1992.

12 Моррис У.Е. Наука об управлениии. Байесовский подход / Пер. с англ. О.В. Редькиной. Под ред. Шахнова И.Ф. - М.:Мир, 1971. - 304 с.

13 Knight, F.H. Risk, Uncertainty and Profit. Boston: Houghton Mifflin, 1921.

14 Деякі автори вважають, що в ситуації прийняття рішень завжди існує як мінімум дві альтернативи: зробити що-небудь або залишити все як є (так звана нуль- альтернатива).

15 Математичним очікуванням дискретної випадкової величини називають суму добутків всіх її можливих значень на їх імовірності: .

16 Дисперсією (або розсіюванням) дискретної випадкової величини називають математичне очікування квадрата відхилення випадкової величини от її математичного очікування: .

17 Середнім квадратичним відхиленням випадкової величини Х називають квадратний корінь від дисперсії: .

18 Якщо ризик пов‘язують з негативними наслідками, що настають у разі, коли випадкова величина менше аніж її очікуване значення, напівваріація обчислюється за формулою: , де _i = 0 у разі сприятливого відхилення.

19 I. Goncharov, On the Systems Approach to the Business Risks Classification. // MicroCAD’96: International Meeting on Information Technology, Kharkov 30-31 May, 1996, Vol.2, pp.105-108.

20 Слід зауважити, що наведені класифікації можуть не відповідати робочій дефініції ризику, прийнятій в даному посібнику. Деякі ознаки пов’язані з факторами ризику, другі з величиною очікуваних наслідків, інші з можливістю управління ризиком.

21 Rowe William D. Understanding Uncertainty. Risk Analysis, Vol. 14, № 5, 1994, pp.743-750.

22 D. Teichroew, A.A. Robichek, and M. Montalbano (1965) “An Analysis of Criteria for Investment and Financing Decision Under Certainty”, Management Science, 12, 151.

23 В додатку 6 запропоновано декілька більш складних та цікавих задач, які вирішуються за наведеним правилом.

24 D. Bernoulli: Speciman theoriae novae de mensura sortis, Papers of the Imperial Academy of Sciences of St. Petersburg, 1738. English translation, Econometrica 22: pp.23-36, 1954.

25 Тут і далі по тексту – ОПР – особа, яка приймає рішення.

26 Їх також називають аксіоми раціонального вибору, або аксіоми теорії рішень.

27 Нагадаємо, що квадратом позначають вузол, в якому рішення обираються людиною, а кругом – вузол, у якому вибір здійснює випадок (природа) Більш докладно про правила побудови дерева рішень дивись у додатку 6.

28 Таку суму грошей також називають детермінованим еквівалентом лотереї.

29 Також можна запитувати якою має бути сума x, якщо ймовірність приймає значення p_i?

30 Припускається, що функцію корисності можна двічі диференціювати.

31 Інші випадки можна доказати аналогічно.

32 Іноді цю міру називають коефіцієнт Ерроу-Пратта.

33 U(w + E(x))  та її похідна – константи, тому їх можна винести за оператор математичного очікування.

34 Іноді зустрічається термін LRT (лінійна толерантність до ризику)

35 Ймовірності, які характеризують судження людини про стан зовнішнього світу, про майбутні події, або гіпотези, до отримання додаткової інформації, називаються апріорними (a prior) ймовірностями. Так в прикладі з гральною кісткою Р(Н₀) і Р(Н₁) – апріорні ймовірності.

36 Значення апріорних ймовірностей, що переглянуті після отримання додаткової інформації називають апостеріорними (a posterior) ймовірностями. Апріорність і апостеріорність визначаються по відношенню до певної інформації. Так у прикладі з монетою та гральною кісткою Р(Н₀) – апріорна ймовірність, Р(Н₀ | h) – апостеріорна ймовірність.

37 EVPI – це абревіатура від англійського Expected Value of Perfect Information

38 Відповідно теоремі додатку ймовірностей несумісних подій.

39 Англійський математик Байес опублікував в 1764 році формулу для переоцінки ймовірності гіпотези після проведення додаткових випробувань.

40 EVSI - це абревіатура від англійського Expected Value of Sample Information

41 EVPI – це абревіатура від англійського Expected Value of Perfect Information

42 Приклад вирішення задачі за допомогою метода наведено в додатку 8.

43 Див. наприклад Management Science Vol.36, No.3, 1990; Vol. 41, No 6, 1995.

44 Boehm Barry W., Software rіsk management, ІEEE Computer Socіety Press, 1989.

45 Прикм. автора

46 Адаптовано з Charles W.L. Hill and Gareth R. Jones Strategic management: An integrated Approach. Fourth edition. Houghton Mifflin Company, 1998, pp.37-39.

47 Gore Chris; Murray Kate; Richardson Bill Strategic Decision Making. Cassell, 1992.

48 Наведені визначення можна досить часто зустріти в тематичних публікаціях.

49 Валравен К.Д. Управление рисками коммерческого банка /Уч. Пособие// Под ред. Мери Э. Уорд и Якова М. Миркина, Мировой Банк Реконструкции и Развития, 1993.

50 Задачу складено по матеріалам статті David B. Hertz “Risk analysis in capital investment”, що увійшла до серії класичних статей журналу Harvard Business Review (September-October 1979, pp. 169-181)

51 Гончаров И.В. Оценка риска инвестиционного проекта методом имитационного моделирования // Технический прогресс и эффективность производства: Вестник Харьковского государственного политехнического университета. Сборник научных трудов. Выпуск 90: Харьков, ХДПУ.-1999. - 241с. - С. 36-40.

52 Примітка: Для переміщень між полями екранної форми можна використовувати клавішу табуляції або мишку. Оскільки програма "Analytica" не адаптована на російську або українську мову, то символи кирилиці можуть відображатися некоректно.

53 Така технологія ознайомлення клієнтів з об’єктами нерухомості використовується в США, приблизно, з 1993 року.

54 Наступний додаток містить роздруківку задачі, що виконана за допомогою програми MathCAD.

55 Матеріал додатку базується на публікації Pike R.H. & Ho S.S.M. Risk Analysis in Capital Budgeting: Barriers and Benefits OMEGA Int. J.of Mgmt. Sci., Vol. 19, No. 4, pp. 235-245, 1991.

137