РОЗДІЛ 2

КІЛЬКІСНИЙ АНАЛІЗ РИЗИКУ

Якісний аналіз ризику є чи не найскладнішим у економічній ризикології. Він потребує ґрунтовних знань як з теорії економіки, бізнесу, фінансів, так і з низки спеціальних предметів, необхідних для підготовки конкурентоздатного на ринку праці фахівця певного напряму. Необхідна також наявність певного практичного досвіду в обраній сфері економічної діяльності. Однак у більшості випадків одного лише якісного аналізу недостатньо для ідентифікації та виокремлення суттєвих чинників ризику й нехтування несуттєвими (надуманими). З цією метою необхідно здійснювати кількісний аналіз ризику. А це потребує здобуття відповідної інформації (даних). За кордоном існують компанії та агентства, які спеціалізуються на її збиранні й опрацюванні. Однією з багатьох таких компаній є Dun & Bradstreet, що збирає дані про платіжні звички фірм (чи допускають вони собі можливість прострочення платежів), про їхню кредитну історію (чи їм відносно не важко було отримання банківських позик) тощо. Ця фірма володіє базою даних щодо 41 млн. підприємств, фірм, банків та інших організацій у 200 країнах.

В Україні, на жаль, ринок інформаційних послуг поки що розвинутий мало. Часто буває досить важко отримати не лише фактичні дані, які необхідно відповідним чином обробляти, а навіть і нормативно-регулюючу інформацію.

2.1. Статистична та нестатистична (суб'єктивна) ймовірність

Більшість теоретичних і практичних підходів щодо кількісного аналізу ризику ґрунтується на його визначенні у термінах теорії ймовірностей і математичної статистики. Проте в самій аксіоматиці теорії ймовірностей чітко визначаються межі її адекватного застосування. Йдеться насамперед про повторюваність подій (наявність репрезентативного статистичного ансамблю). Більшість нетривіальних результатів теорії ймовірностей і математичної статистики отримані за умови прийняття певних гіпотез щодо розподілу ймовірностей випадкових величин, що розглядаються. В економічних працях, зокрема навчальних посібниках, дуже рідко в явному вигляді визначаються межі адекватного використання відповідних методів аналізу, що є причиною неправильних висновків, особливо це стосується низки популярних викладів і легковірних компіляцій. Йдеться, зокрема, про те, що частотну інтерпретацію ймовірностей не завжди можна адекватно застосувати в економічному аналізі.

У проблемах подолання нестачі чи принципової неможливості отримання необхідних статистичних даних для вирішення практичних завдань, а також у теоретичних проблемах економіки, зокрема теорії економічного ризику, широко використовується інший підхід (див., наприклад, працю О.І.Ястремського [8]). Так, у наукових дослідженнях де Фінетті, Дж. фон Неймана, О. Моргенштерна, Л. Севіджа (див. [4]) досить переконливо показано, що ймовірності можна дати інтерпретацію, відмінну від статистичної, яка дістала назву «суб'єктивної ймовірності». Суб'єктивні ймовірності визначаються за допомогою спеціально організованих експертних процедур [9]. Отже, у разі відсутності репрезентативної статистичної інформації особу, яка приймає рішення, вважають компетентною, здатною оцінювати ймовірності подій (сценаріїв) на підставі різноманітної інформації, зокрема вербальної (неформалізованої).

На практиці нерідко виникають проблеми прийняття рішень в умовах невизначеності та конфліктності, що зумовлюються не концепцією випадковості (стохастики), а є наслідком нечіткості суджень і описуються розпливчастими (нечіткими) множинами, тобто класами множин, у яких неможливо визначити чітку межу, яка відділяла б елементи, що не належать до цього класу. Про основні заса­ди та інструментарій щодо застосування цієї теорії до аналізу та моделювання економічного ризику, зокрема для визначення «суб'єктивних ймовірностей», можна дізнатися з низки наукових праць, наприклад з [1, 10].

Для кількісного аналізу ризику використовують ряд методів. Серед них [1]:

• метод аналогій;

• аналіз чутливості (вразливості);

• методи імітаційного моделювання;

• аналіз ризику збитків тощо.

2.2. Метод аналогій

Для аналізу ризику, яким може бути обтяжений, скажімо, новий проект, доцільно виявити дані про наслідки впливу несприятливих чинників ризику якихось близьких за сутністю до раніше виконуваних проектів. У цій сфері діяльності найбільшу ініціативу виявляють страхові компанії. Так, на Заході вони регулярно публікують коментарі щодо тенденцій у найбільш суттєвих сферах ризику, наприклад стосовно природничо-кліматичних збурень і пов'язаних з цим значних за обсягом збитків. На підставі таких даних можна зробити певні висновки загального характеру.

Під час використання аналогів застосовують бази даних та знань щодо чинників ризику. Ці бази будуються на матеріалах літературних джерел, пошукових робіт, моніторингу, опитувань фахівців тощо.

Одержані дані обробляють, використовуючи відповідний математичний апарат та обчислювальну техніку для виявлення залежностей та з метою врахування потенційного ризику.

Проте навіть у відносно простих і широко відомих випадках невдалого завершення проектів досить важко створити передумови, у яких ситуації повторювали б минулий досвід, яким можна було скористатися для нових проектів. Тому метод аналогій може виявитися достатнім лише в простих випадках, а в основному він використовується як допоміжний у низці інших методів.