13.4 Методы измерения риска
Для количественной оценки хозяйственного риска могут использоваться две группы методов. Первая построена на априорных (предварительных) выводах, базирующихся на теоретических положениях и выражающих требования к результатам определенных решений на основе логических рассуждений. Вторая основана на эмпирических выводах, когда при определении ожидаемого риска используют экстраполяцию его на базе прошлого опыта, явлений и фактов.
Приведенное разделение методов в некоторой степени условно, так как на практике все они взаимосвязаны и дополняют друг друга. Это вытекает из того, что в целом ряде случаев ни один из них сам по себе не может обеспечить требуемую степень достоверности и точности оценки. Применяемые же в определенных сочетаниях, они оказываются весьма эффективными: достоинства одного метода компенсируют недостатки другого.
В основе первой группы методов измерения хозяйственного риска лежит попытка выразить те или иные ситуации с помощью полностью или частично формализованных процедур, отображающих логику развития исследуемых явлений путем учета взаимосвязей между ними. Их использование предполагает выдвижение рабочих гипотез о возможном характере взаимосвязей между изучаемыми процессами, формализацию в виде либо математического закона, непосредственно отображающего логику развития явлений, либо совокупности правил, количественно отражающих развитие рассматриваемых явлений, и построение модели на базе имеющейся информации.
В ситуации, когда механизм взаимодействия процессов не выявлен, могут быть использованы методы имитационного моделирования, осуществляемые человеко-машинной имитационной системой. Здесь исследователь по результатам сопоставления расчетных данных с реальной информацией уточняет исходные теории и предпосылки, саму модель, ее характеристики, все более приближаясь к изучаемой действительности.
Применение методов математической логики характеризуется наличием сложного вычислительного аппарата и большой трудоемкости расчетов и анализа. Поэтому в практической деятельности предприятий в чистом виде используются редко.
Более широкое распространение в практике оценки и измерения риска нашли методы второй группы, а именно экспертные и статистические.
Экспертные методы направлены на выявление и формулирование обобщенного мнения экспертов по количественной оценке хозяйственного риска с целью принятия эффективных решений. Они позволяют спрогнозировать возможные риски в ситуациях, когда закономерности явлений не поддаются однозначной формализации.
Экспертные оценки по своей сути субъективны: разные люди по одному и тому же вопросу могут высказать несовпадающие мнения. Но поскольку каждое из них основывается на вполне определенной информации, накопленном опыте, результатах анализа ситуации, то предполагается, что различия либо не будут очень велики, либо могут быть преодолены путем их взаимной коррекции с использованием дополнительной информации. Формальные методы при этом выступают как способы обработки результатов опроса экспертов, позволяющие систематизировать всю полученную информацию, снизить неопределенность при оценке возможных хозяйственных рисков. К их числу относятся методы: мозговой атаки, Дельфи, усредненных данных, эвристического прогнозирования, априорного ранжирования и другие.
Статистические методы анализа и прогнозирования используются в тех случаях, когда необходимая информация может быть получена на основе обработки и анализа конкретных данных о состоянии изучаемых явлений за некоторый период времени. С их помощью, например, решаются задачи выявления наиболее существенных факторов, обусловивших наличие риска тех или иных потерь. Большие возможности в этой связи предоставляют методы экономического моделирования. При их использовании обычно исходят из предположения о постоянстве причинно-следственных отношений между характеристиками исследуемого процесса и влияющими на него факторами, которые имели место в прошлом. Допускается, что эти отношения могут быть представлены в виде некоторого уравнения, отражающего зависимость рассматриваемого явления от факторов. Затем, основываясь на реальной информации о значениях явлений и факторов за достаточно продолжительный период времени в прошлом, с помощью известных методов математической статистики, например, корреляционного, регрессионного, можно получить формулу (уравнение) расчета величины потерь от риска по различным факторам.
Методологической основой оценки количественного значения риска при этом являются вероятностные расчеты, основанные на использовании следующих понятий:
– вероятность того, что какой-либо результат попадает в ограниченный заданными пределами интервал, называется уровнем вероятности;
– уровень неопределенности оценки любого конечного результата зависит от случайных факторов;
– результат принятия решения зависит от конкретных значений факторов и объема совокупности выборочных наблюдений;
– учет возможности наступления неблагоприятных обстоятельств и связанных с ними потерь или благоприятное их стечение и получение дополнительной прибыли является принятием риска. С помощью математического аппарата оценивается вероятность получаемого результата и рассчитывается коэффициент риска.
Заслуживает внимания подход к определению степени хозяйственного риска, предложенный американскими экономистами при оценке технических нововведений. В его основе лежит формула расчета эффективности реализации нововведения
(111)
где П – ежегодный объем продаж нового изделия;
С – продажная цена изделия;
Т – жизненный цикл новшества (предполагаемый срок производства но-
вого изделия);
Рт– вероятность технического успеха (возможность практического прет-
ворения исследовательских идей в новой, усовершенствованной
продукции);
Рк – вероятность коммерческого успеха (возможность сбыта новой про-
дукции на рынке и получение ожидаемых прибылей);
З – сумма затрат на реализацию, включая затраты на разработку, освоение
производства и текущие производственные затраты.
Вероятность технического и коммерческого успехов определяется экспертным методом исходя из факторов их обусловливающих. К факторам относятся информационный, производственно-технический, научно-технический, юридический и кадровый.