1. Сущность и система классификации рисков

Риск – это случайный характер событий, который определяет какой из возможных исходов будет реализован на практике.

Риск – это деятельность, связанная с преодолением неопределенности в ситуации неизбежного выбора в процессе, которой имеется возможность количественно и качественно оценить вероятность достижения предполагаемого результата, неудачи и отклонения от цели.

Риски можно классифицировать по различным признакам:

1. по влиянию, оказываемому на финансовое состояние предприятия:

• допустимый риск – риск потери прибыли;

• критический риск – потеря выручки в краткосрочном периоде;

• катастрофический риск – риск потери всех активов, долговременная потеря выручки.

2. по срокам проявления:

• краткосрочный риск – риск возникновения дополнительных денежных затрат в результате дефицита наличных средств на первых этапах реализации инвестиционного проекта (риск потери ликвидности)

• долгосрочный риск – риск потери инвестиций

3. по устранимости:

• устранимые, диверсифицируемые, нерыночные, несистематические риски – это риски присущие группе инвестиций, по разному реагирующие на наступление рискового фактора и в совокупности обеспечивающие стабильность доходности этих инвестиций (например, риск изменения отраслевых цен, изменения структуры и конъюнктуры определенного рынка, риск управления и т.д.)

• неустранимые, недиверсифицируемые, систематические, рыночные риски – это риски, оказывающие влияние на все виды инвестиций; риски присущие всему инвестиционному рынку как системе (изменение налогового законодательства, инфляция, изменение курса валют).

4. по характеру последствий:

• чистые риски – они всегда несут в себе потери для предпринимательской деятельности (стихийные бедствия);

• спекулятивные риски – риск прибыли или убытков для предпринимателя в результате коммерческой деятельности (изменение курса валюты).

5. по сфере возникновения:

• производственный;

• финансовый;

• коммерческий и т.п.

6. В зависимости от основной причины возникновения:

• природно-естественные риски

• экологические

• политические транспортные

• имущественные

• торговые

В финансовых рисках различают риски, связанные с изменением покупательной способности денег, и инвестиционные риски (риск упущенной выгоды, риск снижения доходности, риск прямых финансовых потерь).

2. Система неопределенностей

Характерной причиной возникновения экономического риска является наличие неопределенности.

Неопределенность – это неполное или неточное представление о значении различных параметров в будущем, порождаемых различными причинами, и связанные с неполнотой или неточностью информации при реализации решения. Неопределенность, связанная с возможностью возниконовения в ходе реализации решений неблагоприятных ситуаций и последствий, характеризуется понятием риска.

С точки зрения вероятности неопределенность можно подразделить на:

• полную неопределенность

• полную определенность

• частичную неопределенность

В экономике под неопределенностью понимается неполнота или неточность информации об условиях хозяйственной деятельности, в том числе связанных с ней затрат и полученных результатов. Причинами неопределенности являются три основных группы факторов: незнание, случайность и противодействие. Условия неопределенности, имеющие место при любых видах предпринимательской деятельности обусловлены тем, что экономические системы в процессе своего функционирования испытывают зависимость от целого ряда факторов.

По времени возникновения неопределенности распределяются на ретроспективные, текущие и перспективные. Необходимость учета фактора времени при оценке экономической эффективности принимаемых решений обусловлена тем, что как эффект, так и затраты могут быть распределены во времени. Равные по величине затраты, по-разному распределены во времени, обеспечивают неодинаковый полезный результат того или иного вида.

По факторам возникновения неопределенности подразделяются на экономические и политические. Экономические неопределенности обусловлены неблагоприятными изменениями в экономике предприятия или страны, к ним относятся: неопределенность рыночного спроса, слабая предсказуемость рыночных цен, неопределенность рыночного предложения, недостаточность информации о действиях конкурентов.

Политические неопределенности обусловлены изменениями политической обстановки, влияющей на предпринимательскую деятельность. Эти виды неопределенностей связаны между собой, и часто на практике их достаточно трудно разделить.

Природная: неопределенность описывается совокупностью факторов, среди которых могут быть: климатические, погодные условия, различного рода помехи.

Неопределенность внутренней среды обусловлена деятельностью самой фирмы и ее контактами. Внешняя среда представлена факторами, которые непосредственно не связаны с деятельностью предпринимателя и имеют более широкий социальный, демографический и иной характер.

Обособленную группу составляют задачи, в которых рассматриваются проблемы несовпадающих интересов и многокритериального выбора оптимальных решений в условиях неопределенности.

С точки зрения вероятности выпадения событий неопределенность можно подразделить на три вида: полная неопределенность, полная определенность, частичная неопределенность.

Полная определенность характеризуется близкой к нулю прогнозируемостью вероятности Р наступления события. Полной определенности соответствует близкая к единице прогнозируемость событий.

Наличие неопределенности значительно усложняет процесс выбора оптимальных решений и может привести к непредсказуемым результатам.

В частности, неопределенность объясняется тем, что экономические проблемы сводятся в своей сущности к задачам выбора из некоторого числа альтернатив, при этом экономические агенты - организации и индивиды - не располагают полным знанием ситуации для выработки оптимального решения. В современной экономической теории в качестве «индикатора», или «двойника», неопределенности выступает категория риска.[1] Основное различие между риском и неопределенностью заключается в том, известны ли принимающему решения субъекту количественные вероятности наступления определенных событий. Неопределенность существует, как правило, в тех случаях, когда вероятности последствий приходится определять субъективно из-за отсутствия статистических данных за предшествующие периоды.

3. Процесс управления риском

Н ас в первую очередь интересует оценка степени риска, т.е. количественный анализ, предполагающий численное определение отдельных рисков и риска проекта (решения) в целом. На этом этапе определяются численные значения вероятности наступления рисковых событий и их последствий, осуществляется количествен­ная оценка степени риска, определяется (устанавливается) также допустимый в данной конкретной обстановке уровень риска.

При анализе экономического риска, разделив рассматривае­мую систему или экономический процесс на подсистемы, исполь­зуя вербальные, математические методы, модели и приемы, экс­пертизы и опыт специалистов, вычислительную технику, ЛПР может анализировать неопределенность, связанную с каждым из элементов системы. Оно может рассматривать степень зависимо­сти между риском и составляющими данного объекта, оценивать совокупное влияние рисков подсистем на процесс.

В результате проведения анализа риска получается картина возможных рисковых событий, вероятность их наступления и последствий. После сравнения полученных значений рисков с пре­дельно допустимыми вырабатывается стратегия управления риском, и на этой основе — меры предотвращения и уменьшения риска.

П осле выбора определенного набора мер по устранению и минимизации риска, следует принять решение о степени доста­точности выбранных мер. В случае достаточности — осуществля­ется реализация проекта (принятие оставшейся части риска), в противном случае целесообразно отказаться от реализации про­екта (избежать риска).

Основные величины оценки экономического риска связаны с выигрышем или проигрышем, с потерей или прибылью в резуль­тате хозяйственной или предпринимательской деятельности. Мож­но предположить, что теоретический способ экономической оцен­ки риска базируется на двух параметрах: размер возможных по­терь и их вероятность, а это означает, что нужно определить количественную величину обеих характеристик, после чего риски становятся сравнимыми между собой.

Рассмотрим это предположение подробнее, построив схему ве­роятности получения прибыли. На рис. 1.5 представлена кривая риска и зоны риска: допустимая r₁ повышенного риска r₂ и кри­тического риска r₃ в зависимости от величины прибыли, а так­же безрисковая зона, в которой не ожидается непредвиденных

потерь. Кривая вероятности риска представляет собой множество точек, которые устанавливаются для каждого значения величины возможной прибыли и соответствующей вероятности возникно­вения такой величины. Построение этой кривой является слож­ной задачей, поэтому следует ограничиваться упрощенными под­ходами, оценивая риск по наиболее важным параметрам. Кривая риска, являясь начальной стадией анализа рисковой ситуации, наглядно показывает предпринимателю эффективные зоны рис­ка и дает количественную оценку рисковой прибыли, которую желает получить предприниматель.

1. Избежание риска – отказ от совершения тех или иных действий, принятия решений, характеризующихся высоким риском.

2. Контроль и предупреждение риска – собственное удержание риска при активном воздействии на него со стороны компании, направленном на снижение вероятности наступления рискового события или снижения потенциального ущерба от наступления рискового события. 3. Сохранение риска – применяется в случаях, когда уровень риска находится на приемлемом для компании уровне, а воздействие на этот риск невозможно или экономически не эффективно.

4. Передача риска – передача риска третьим лицам в случаях, когда воздействие на него со стороны компании невозможно или экономически не оправдано, а уровень риска превышает допустимый для компании. Передача риска осуществляется при помощи страхования, а также финансовых рынков, в случаях хеджирования или путем контрактных оговорок.

4. Методы оценки экономических рисков

Роль количественной оценки экономического риска значитель­но возрастает, когда существует возможность выбора из совокуп­ности альтернативных решений оптимального решения, обеспе­чивающего наибольшую вероятность наилучшего результата при наименьших затратах и потерях в соответствии с задачами мини­мизации и программирования риска. Здесь следует выявить, ко­личественно измерить, оценить и сопоставить элементы рассмат­риваемых экономических процессов, выявить и определить взаи­мосвязи, тенденции, закономерности с описанием их в системе экономических показателей, что немыслимо без использования ма­тематических методов и моделей в экономическом анализе.

Применение экономико-математических методов позволяет провести качественный и количественный анализ экономических явлений, дать количественную оценку значения риска и рыноч­ной неопределенности и выбрать наиболее эффективное (опти­мальное) решение. Математические методы и модели позволяют имитировать различные хозяйственные ситуации и оценивать последствия при выборе решений, обходясь без дорогостоящих экспериментов.

Методы экономико-математического анализа, являясь регуля­тором экономической деятельности в единстве внешних и внут­ренних неопределенностей, обеспечивая выбор оптимальных ре­шений, позволяют также математически анализировать, измерять значение и возможности минимизации, программирования риска с целью наилучшего управления риском на основе повышения эффективности и качества хозяйственной деятельности, сокраще­ния неопределенности.

В качестве математических средств принятия решений в усло­виях неопределенности и риска будем пользоваться методами те­ории математических игр, теории вероятностей, математической статистики, теории статистических решений, математического программирования.

Теория игр — это теория математических моделей принятия оптимальных решений в условиях неопределенности, противопо­ложных интересов различных сторон, конфликта. Матричные игры могут служить математическими моделями многих простей­ших конфликтных ситуаций из области экономики. В частности, теория игр применяется в вопросах борьбы фирм за рынки, в явлениях олигополии, в планировании рекламных компаний, при формировании цен на конкурентных рынках, в биржевой игре и т.д. С позиций теории игр можно рассматривать вопросы цент­рализации и децентрализации управления производством, опти­мальное планирование по нескольким показателям, плани­рование в условиях неопределенности, порождаемой, например, техническим прогрессом, преодоление ведомственных противодей­ствий и т.д.

Риск — категория вероятностная, поэтому в процессе оценки неопределенности и количественного определения степени риска используют вероятностные расчеты.

Количественная оценка вероятности наступления отдельных рисков и то, во что онд могут обо_яйтись, дозволяет ЛПР выделить

наиболее вероятные по возникновению и весомые по величине потерь риски, которые будут являться объектом дальнейшего ана­лиза для принятия решения о целесообразности реализации про­екта. Оценка вероятности также поможет ЛПР уяснить практи­ческие возможности выборочных исследований и дать прогноз

будущих действий.

Применительно к экономическим задачам методы математи­ческой статистики сводятся к систематизации, обработке и исполь­зованию статистических данных для научных и практических вы­водов. Метод исследования, опирающийся на рассмотрение ста­тистических данных о тех или иных совокупностях объектов, называется статистическим. Основным элементом экономическо­го исследования является анализ и построение взаимосвязей эко­номических переменных. Изучение таких взаимосвязей осложне­но тем, что они не являются строгими, функциональными зависи­мостями. Бывает достаточно трудно выявить все основные наблюдений является ограниченным. В этих условиях математическая статис­тика (то есть теория обработки и анализа данных) позволяет стро­ить экономические модели и оценивать их параметры, проверять гипотезы о свойствах экономических показателей и формах их связи, что в конечном счете служит основой для экономического анализа и прогнозирования, создавая возможность для принятия обоснованных экономических решений. Теория вероятностей иг­рает важную роль при статистических исследованиях вероятност­но-случайных явлений. Здесь в полной мере находят применение такие, основанные на теории вероятностей разделы математичес­кой статистики, как статистическая проверка гипотез, статисти­ческое оценивание распределений вероятностей и входящих в пщ параметров и др.

Методы принятия решений в условиях риска также разраба­достатком статистического подхода к измерению риска является тот факт, что он основывается на имеющихся статистических дан­ных прошлых периодов, в то время как оценка риска относится к будущим событиям. Это снижает ценность Экономико-математические задачи, цель которых состоит в нахождении наилучшего (оптимального) с точки зрения некото­рого критерия (или критериев) варианта использования имею­щихся ресурсов (труда, капитала, и пр.), называются оптимиза­ционными. Оптимизационные задачи решаются с помощью оптимизационных моделей методами математического про­граммирования. Необходимым условием использования опти­мального подхода к планированию и управлению (принципа оптимальности) является гибкость, альтернативность производ­ственно-хозяйственных ситуаций, в условиях которых приходится принимать планово-управленческие решения. Именно такие си­туации, как правило, и составляют повседневную практику хо­зяйствующего субъекта (выбор оптимального ассортимента производственной программы, прикрепление к поставщикам, составление портфеля ценных бумаг, вложение инвестиций в оптимальный проект, маршрутизация, раскрой материа­лов и т.д.).

Структура оптимизационной модели состоит из целевой фун­кции, области допустимых решений и системы ограничений, определяющих эту область. Целевая функция в самом общем виде, в свою очередь, также состоит из трех элементов: управ­ляемых переменных, неуправляемых переменных и формы функции (вида зависимости между ними). Если все функции, описывающие некоторую экономическую ситуацию линейны, то имеем задачу линейного программирования, к которой и будет сведена задача игры с природой о нахождении оптимального ассортимента продукции, выпускаемой швейным производ­ством.

С каждой задачей линейного программирования связана дру­гая задача, называемая двойственной по отношению к исходной. Совместное изучение данной задачи и двойственной к ней задачи служит инструментом анализа и принятия правильных решений в условиях постоянно меняющейся экономической ситуации.

5. Риск как вероятностная категория. Количественное определение риска.

Риск — категория вероятностная, поэтому в процессе оценки неопределенности и количественного определения риска исполь­зуют вероятностные расчеты.

Вероятностные задачи характеризуются тем, что эффектив­ность принимаемых решений зависит не только от детерминиро­ванных факторов, но и от вероятностей их появления, т.е. извес­тен закон распределения управляемых факторов X в виде:

x	x1	…	хп
р	p1	…	pп

^{где Рi есть вероятность появления управляемого фактора хi, i = 1, п.}

Каждой паре (x_i p_i) соответствует значение функции эффек­тивности E(x_i p). В качестве показателей эффективности могут выступать математическое ожидание Е, дисперсия D, среднее квадратическое отклонение и другие вероятностные характеристики.

где Е² — среднее ожидаемое значение квадрата рассматриваемой величи­ны.

Средняя величина Е представляет собой обобщенную количе­ственную характеристику и не позволяет принять решение в пользу какого-либо варианта вложения капитала.

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

Дисперсия не дает полной картины линейных уклонений ∆Х = Х- Е , более наглядных для оценивания рисков. Тем не ме­нее, задание дисперсии позволяет установить связь между линей­ным и квадратичными отклонениями с помощью известного не­равенства Чебышева.

Вероятность Р того, что случайная величина X отклоняется от своего математического ожидания больше, чем на заданный до­пуск ε > 0, не превосходит ее дисперсии, деленной на ε², т.е.

Отсюда видно, что незначительному риску по среднеквадра-тическому отклонению соответствует малый риск и по линейным отклонениям: точки X с большой вероятностью будут распола­гаться внутри ε— окрестности ожидаемого значения Е.

Все более признанным становится оценка рискованности по­средством среднего квадратического отклонения а.

Итак, будем считать, Что риском операции называется число σ — среднее квадратическое отклонение управляемого фактора (например, дохода) x операции, которое обозначим г = ст.

Если, например, под x понимать случайный доход Q, то E_q представляет собой средний ожидаемый доход, или эффектив­ность, а среднее квадратическое отклонение _q является оценкой рискованности, риском и обозначается r_Q.

Коэффициент вариации V — безразмерная величина. С его помощью можно сравнивать даже колеблемость признаков, вы­раженных в разных единицах измерения. Коэффициент вариации изменяется 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.

С помощью этого метода оценки риска, т.е. на основе расчета дисперсии, стандартного отклонения и коэффициента вариации можно оценить риск не только конкретной сделки, но и предпри­нимательской фирмы в целом (проанализировав динамику ее до­ходов) за некоторый промежуток времени.

Преимуществом данного метода оценки предпринимательско­го риска является несложность математических расчетов, а явным недостатком — необходимость большого числа исходных данных (чем больше массив, тем достовернее оценка риска).