27.4. Методы измерения риска

Для количественной оценки хозяйственною 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 рассуждении. Вторая основана на эмпи­рических выводах, когда при определении ожидаемого риска используют экстраполя­цию его на базе прошлого опыта, явлений и факторов.

Приведенное разделение методов в некоторой степени условно т.к. 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 оценки. Применяемые же в определенных сочетаниях, они оказыва­ются весьма эффективными: достоинства одного метода компенсирует 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 ситуациях, когда механизм взаимодействия не выявлен, могут быть исполь­зованы методы имитационного моделирования, осуществляемые человеко-машиной имитационной системой. Здесь исследователь по результатам сопоставления рас­четных данных с реальной информацией уточняет исходные теории и предпосылки, саму модель, ее характеристики, все больше приближаясь к изучаемой действитель­ности.

Применение методов математической логики характеризуется наличием сложно­го вычислительного аппарата и большой трудоемкости расчетов и анализа. Поэтому в практической деятельности предприятия в чистом виде используются редко.

Более широкое распространение в практике оценки 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, 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, усреднения 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 явлении 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 нею 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 знамениях явлении 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 попадет 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 объе­ ма совокупности выборочных наблюдений;

-учет возможности наступления неблагоприятных обстоятельств и связанных с ними потерь или благоприятное их стечение и получение дополнительной прибыли называется 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 (Э).

где П − ежегодный объем продажи нового изделия;

С − продажная цена изделия;

Т - жизненный цикл новшества (предполагаемый срок производства нового изделия);

Р_т − вероятность технического успеха (возможность практического претворения исследовательских идей в новой, усовершенствованной продукции);

Р_к - вероятность коммерческого успеха (возможность сбыта повой продукции на рынке и получение ожидаемых прибылей);

3 - 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 обуславливающих. К факторам относятся информаци­онный, производственно-технический, научно-технический, юридический и кадровый.