1. Концепция риска: риск как экономическая категория; сущность экономических рисков; специфика логистических рисков.

Деятельность любого инновационного предприятия сопровождают многочисленные экономические риски, которые существенно влияют на результаты деятельности предприятия. Экономический риск присущ всем направлениям деятельности предприятия. Экономический риск связан с формированием ресурсов, капитала, доходов и финансовых результатов предприятия, характеризуется возможными денежными потерями в процессе осуществления экономической деятельности. Условия неопределенности, имеющие место в экономической деятельности, являются предметом исследования и объектом постоянного наблюдения экономистов самых различных профилей [10].

Неопределенность результата экономического риска обусловлена непредсказуемостью финансовых результатов экономического субъекта и уровнем доходности финансовых операций. Ожидаемый уровень результативности финансовых операций колеблется в зависимости от вида и уровня риска в довольно значительном диапазоне. Таким образом, экономический риск может сопровождаться как существенными финансовыми потерями для предприятия, так и формированием дополнительных его доходов

Таким образом, риск как экономическая категория описывает вероятность потерь в результате неопределенности, что может привести к наступлению непредвиденных или неблагоприятных для экономической деятельности обстоятельств. В общем виде можно определить, что риск, во-первых, это возможный ущерб (финансовых, материальных и иных потерь) от реализации принятого решения и, во-вторых, риск получения дохода или прибыли от реализации решения

2. Риски. Их классификация.

Например, если в качестве классификационного признака избрана сфера и отраслевая принадлежность хозяйственной деятельности, риски предприятия делятся на производственный, финансовый, коммерческий, инновационный [Миэринь Л.А].

Производственный риск связан с процессом производства продукции, товаров и услуг, с осуществлением любых видов производственной деятельности. Такие риски могут появляться вследствие воздействия различных факторов, например, таких как непредвиденный выход из эксплуатации основных и оборотных фондов в связи с внедрением в производство новых технологических схем, срыв поставок сырья и т.д.

Финансовый риск связан с вероятностью потерь денежных средств в процессе осуществления предприятием финансовой деятельности. Такой риск зависит от финансовой устойчивости предприятия, от соотношения источников финансирования, распределения прибыли и политики инвестирования.

Коммерческий риск – это риск, возникающий в процессе реализации товаров и услуг, обусловленный вероятностью потери ресурсов, недополучения доходов или появления дополнительных расходов в результате осуществления коммерческих операций.

Инновационный риск связан с вероятностью потерь, возникающих при вложении предприятием средств в производство новых товаров и услуг, а также при разработке, освоении и внедрении технологических, экономических, организационных и других нововведений.

В рамках общей классификации коммерческих рисков их иногда различают и по другому признаку, а именно – по сферам проявления. При этом выделяют экологические, транспортные, политические и специальные виды коммерческих рисков. Экологические риски связаны с загрязнением окружающей среды и обусловлены преобразующей деятельностью человека в процессе присвоения материальных благ. Транспортные риски принято разделять на риски «каско» и «карго». В первом случае источником риска являются транспортные средства, а во втором- грузы, перемещаемые с помощью транспортных средств.

Политические риски в основном проявляют себя в международной торговле и обусловлены акциями правительств иностранных государств в отношении экспортеров и импортеров.

Логистические риски предусматривают таможенные риски, риски срыва поставок, ущербы при выполнении логистических операций для каждого звена цепи поставок и т.д..

Специальные логистические риски подразумевают страхование перевозок особо ценных грузов и поэтому оговариваются в особых условиях договора страхования.

Классификационные признаки

Системный риск коммерческой структуры

риски на входе

риски в процессоре

риски на выходе

материальный риск

финансовый риск

информационный риск

Инновационный риск

Инфраструктурный риск

Производственный риск

Индивидуальный риск

Коллективный риск

Системный риск коммерческой структуры

Место в системе

логистика потоки связи

Сфера деятельности

субъективный фактор

СС

Рис 2.1 Структура системного классификатора-инварианта коммерческого предприятия

3. Модели представления рисков: вероятностный подход.

В большинстве случаев применяемая в компаниях система учета не дает наглядного представления об уровне рисков – кредитных, рыночных и страховых. Для мониторинга, контроля и управления рисками требуются меры риска, которые позволили бы представить уровень рисков («индикативные показатели»), прогнозировать последствия наступления рисков («прогностические показатели») и учитывать последствия изменения различных факторов рисков («показатели чувствительности»).

Для получения индикативных мер риска используется информация непосредственно из систем учета, администрирования или андеррайтинга. Индикативные показатели дают общее представление о тенденции риска. Индикативные показатели – это, например, страховые суммы по страхованию жизни, вероятный максимальный убыток, заработанная премия, стоимость активов, текучесть кадров, аудиторское заключение «об отклонениях» и некоторые другие.

Для получения прогностических показателей используются сложные и эффективные имитационные модели. Как правило, прогностические модели рисков явным или неявным образом основаны на вероятностном подходе к будущим событиям и предполагают измерение риска в виде убытка, возникающего при неких вероятных событиях или иных условиях. Прогностические показатели учитывают ожидаемые потери (expected shortfall) и рисковую стоимость (value-at-risk, или VaR).

Выбор показателя уровня риска должен соответствовать степени сложности этого риска, а также предполагаемому использованию. Также немаловажное значение имеют своевременность и доступность показателя риска. Комплексные прогностические модели не всегда самые эффективные из-за продолжительности обработки данных. Кроме того, при использовании сложных моделей появляется значительный риск моделирования. Он связан с операцией ввода данных о рисках, с закладываемыми в модель допущениями, касающимися внешних условий, а также с применимостью методологии моделирования к меняющимся условиям. Иногда в риск-менеджменте эффективнее оказываются не сложные индикативные показатели, а простые, которые проще проверить и уточнить и которыми можно пользоваться практически в реальном времени. Индикативные показатели могут служить единственными критериями риска лишь в редких случаях. Однако на основе использования индикативных показателей можно построить недорогой и вполне отвечающий требованиям процесс риск-менеджмента. Поскольку КРМ должен включать мониторинг всех серьезных рисков, лучше иметь систему мониторинга, основанную на индикативных показателях, чем вообще не отслеживать значительные риски.

Как правило, модели, позволяющие отдельно измерить величину риска и величину снижения риска, предпочтительнее, чем модели, позволяющие лишь экстраполировать чистый покрытый убыток.

4. Метод дерева решений при управлении рисками. Атрибуты метода.

Построение «дерева решений» чаще всего используется для анализа проектных рисков. Метод применяется для тех проектов, которые имеют обозримое количество вариантов развития. При этом аналитик, осуществляющий построение «дерева решений», для формулирования различных сценариев развития проекта должен обладать необходимой и достоверной информацией с учетом вероятности и времени их наступления. Можно предложить следующую схему управления проектом, последовательности сбора данных для построения «дерева решений»:

· определение состава и продолжительности фаз жизненного цикла проекта;

· определение ключевых событий, которые могут повлиять на дальнейшее развитие проекта;

· определение времени наступления ключевых событий;

· формулировка всех возможных решений, которые могут быть приняты в результате наступления каждого ключевого события;

· определение вероятности принятия каждого решения;

· определение стоимости каждого этапа осуществления проекта (стоимости работ между ключевыми событиями) в текущих ценах.

На основании полученных данных строится «дерево решений», структура которого содержит узлы, представляющие собой ключевые события (точки принятия решений), и ветви, соединяющие узлы, - работы по реализации проекта.

В результате построения «дерева решений» рассчитываются вероятность каждого сценария развития проекта, NPV по каждому сценарию, а также ряд других принципиально важных показателей.

Следует отметить, что очень часто по различным причинам, в значительной мере в связи с отсутствием достоверной информации, использование статистического метода или метода «дерева решений» не представляется возможным.

В таких случаях применяются методы, использующие результаты опыта и интуицию, то есть эвристические методы или методы экспертных оценок.

5. Процедуры свертки и блокировки на дереве решений: критерий EVC.

Формат процедур свертки предусматривает, что для вершин круглого типа надо определить (с учетом информации, относящейся к исходящим из них ребрам и отражающей распределение вероятностей для анализируемого результата) определенный набор параметров. Такой набор должен соответствовать принятому критерию выбора с учетом заданного отношения Лпр к риску. Формат процедур блокировки предусматривает, что для вершин прямоугольного типа надо выбрать наилучший вариант развития событий среди анализируемых альтернатив для продолжения процесса (по имеющимся ветвям дерева решений).выбор реализуют по определенному критерию, что позволяет учитывать отношение Лпр к риску.

Выбор по критерию EVC. при нейтральном отношении криску для нахождения наилучшего решения используют критерий EVC- критерий ожидаемого значения (theexpectedvaluecriterion).при этом решение принимается только на основе математического ожидания для рассматриваемых вероятностных распределений дохода (чем больше ожидаемый доход, тем лучше решение). соответственно, функция выбора будет задаваться равенством f(σ, m)=m. возможные отклонения/разброс результата для дохода относительно его ожидаемого значения не учитывается.соответственно, наилучшее решение должно максимизировать именно ожидаемый доход.

6. Процедуры свертки и блокировки на дереве решений: критерий МVC.

Формат процедур свертки предусматривает, что для вершин круглого типа надо определить (с учетом информации, относящейся к исходящим из них ребрам и отражающей распределение вероятностей для анализируемого результата) определенный набор параметров. Такой набор должен соответствовать принятому критерию выбора с учетом заданного отношения Лпр к риску. Формат процедур блокировки предусматривает, что для вершин прямоугольного типа надо выбрать наилучший вариант развития событий среди анализируемых альтернатив для продолжения процесса (по имеющимся ветвям дерева решений).выбор реализуют по определенному критерию, что позволяет учитывать отношение Лпр к риску.

Выбор по критерию MVC с учетом отношения лпрк риску. Этот критерий соответствует ситуации, когда Лпручитывает риск, причем риск вводится как показатель среднего квадратического отклонения (т.е. как наиболее типичное значение суммы дохода, которую можно недополучить относительно планируемого математического ожидания дохода). Для принятия решения необходимо определять: 1)показатели математических ожиданий для концевых вершин дерева решений; 2) показатели дисперсий для каждой вершины круглого типа (они будут найдены на основе значений вторых моментов анализируемых случайных доходов, которые обозначим m(2) ).отношение к риску формализуется заданием функции выбора, на основе которой реализуются процедуры блокировки. Функция выбора задается как функция f(σ, m) двух переменных m и σв пространстве «доход—риск» .Чем больше значение такой функции, тем лучше анализируемое решение. при этом ее линии уровня для ситуации осторожного отношения Лпр к риску будут выпуклыми вниз. кроме того, для склонных к риску Лпр они будут выпуклыми вверх. например, их можно задавать на основе следующего подхода.

7. Уклонение от рисков.

Уклонение от риска - это наиболее простое и радикальное направление нейтрализации финансовых рисков. Оно позволяет полностью избежать потенциальных потерь, связанных с финансовыми рисками, но, с другой стороны, не позволяет получить прибыли, связанной с рискованной деятельностью. Кроме этого, уклонение от финансового риска может быть просто невозможным, к тому же, уклонение от одного вида риска может привести к возникновению других. Поэтому, как правило, данный способ применим лишь в отношении очень крупных рисков.

Решение об отказе от данного вида финансового риска может быть принято как на предварительной стадии принятия решения, так и позднее, путем отказа от дальнейшего осуществления финансовой операции, если риск оказался выше предполагаемого. Однако большинство решений об избежании рисков принимается на предварительной стадии принятия решения, так что отказ от продолжения осуществления финансовой операции часто влечет за собой значительные финансовые и иные потери для фирмы, а иногда он затруднен в связи с контрактными обязательствами.

Применение такого метода нейтрализации финансовых рисков, как уклонение от риска, эффективно, если:

- отказ от одного вида финансового риска не влечет за собой возникновение других видов рисков более высокого и однозначного уровня

- уровень риска намного выше уровня возможной доходности финансовой операции;

- финансовые потери по данному виду риска предпринимательская фирма не имеет возможности возместить за счет собственных финансовых средств, так как эти потери слишком высоки.

8. Процедуры и методы перераспределения рисков.

Существует три способа перераспределения рисков.

Стратегический союз между клиентом и вендором, предназначенный для распределения рисков и выгод, может принимать следующие формы:

• Контракт, специфицирующий условия распределения рисков и выгод:

- контракт, четко определяющий ожидаемые выгоды клиента от аутсорсинга бизнес-процесса и связывающий оплату с реализацией этих ожиданий (businessbenefitcontracting );

- "creativecontracting" – набор практик, использующих достигающую своего максимума в момент составления и заключения контракта силу клиента в споре. Примерами могут служить краткосрочные контракты, гибкая система оплаты, торги;

• Создание совместного предприятия для выполнения определенных бизнес-процессов;Создание клиентом и вендором совместного предприятия подразумевает обоюдную заинтересованность в успехе этого начинания. Ресурсы для функционирования совместного предприятия могут быть предоставлены обеими сторонами. Это позволяет клиенту получить доступ к опыту вендора, оптимизировать с его помощью свои бизнес-процессы, а также получить дополнительные источники дохода, от предоставления услуг совместного предприятия на внешнем рынке. Клиент, являясь инвестором совместного предприятия, не теряет контроль над своими бизнес-процессами, в то же время долгосрочные отношения позволяют вендору чувствовать себя более уверенно и инвестировать больше времени и сил для успеха совместного начинания.

• Обмен долями в капитале. Также является эффективным способом перераспределения рисков. Это, по сути, синхронизация целей и интересов, которая полностью исключает возможность оппортунистического поведения контрагента.

9. Синергетический эффект перераспределения рисков между участниками проекта.

Страхование как метод управления риском получило широкое распространение в связи с так называемым «синергетическим» эффектом диверсификации. Такой эффект возникает в результате синтеза достаточно большого количества предложений. Именно это и происходит, когда страховая компания (за вознаграждение) принимает на себя последствия независимых неблагоприятных событий для большого числа участников рынка. Суть данного эффекта заключается в том, что совокупный риск, принимаемый на себя страховой компанией, с ростом числа ее клиентов становится в расчете на одного клиента (в среднем) существенно меньше. В частности, при допущении, что экономические результаты участников рынка независимы и, кроме того, как случайные величины имеют одинаковые математические ожидания доходов m и их среднеквадратические отклонения σ, совокупный риск для страховой компании в связи с «синергетическим» эффектом диверсификации уменьшиться во столько раз, во сколько покажет величина, равная квадратному корню из числа обслуживаемых клиентов.

10. Процедуры диверсификации рисков: модель совершенной отрицательной корреляционной связи.

Распределение участия (своих ресурсов, например, капитала) в различных предложениях для достижения поставленной ЛПР цели - называют диверсификацией.

Предположим, ЛПР анализирует возможность использования только своих средств в следующих двух предложениях: А₁ с параметрами (σ₁; m₁) и А₂ с параметрами (σ ₂; m₂). При этом, если ЛПР вкладывает в первое предложение долю α (при 0≤ α ≤1) своего капитала, тогда, соответственно, во второе – с долю (1-α). Для такой ситуации в теории говорят, что портфель инвестиций определяется вектором участия (α;1-α). При этом

• вектор участия (1;0) означает вложение всего капитала только в первое предложение;

• вектор участия (0;1) предусматривает вложение всего капитала только во второе;

• вектор участия (0,5;0,5) предполагает участие в обоих предложениях с равными долями (половина всего капитала – в первое и половина – во второе) и т.д.

Анализируемый портфель в общем случае характеризуется параметрами (σ_w,m_w), причем при заданных долях участия (α;1-α) математическое ожидание портфеля инвестиций составит:

m_w = α ·m₁+ (1-α) ·m₂ = α ·( m₁- m₂)+ m_{2 .}

Для определения риска портфеля, то есть среднеквадратического отклонения (σ_w) рассматриваемого портфеля необходимо знать коэффициент корреляционной связи () между предложениями. Из теории вероятности известно, что такой коэффициент корреляции () может принимать значения -1≤≤1. Его знак характеризует направленность изменений конечных результатов для рассматриваемых предложений следующим образом.

• При -1≤  < 0 имеет место разнонаправленность изменения конечных результатов предложений: при увеличении дохода одного ожидается уменьшение дохода другого, и наоборот, при уменьшении дохода одного – увеличение дохода другого;

• При 0 ≤  < 1 имеет место однонаправленность изменения конечных результатов предложений: при увеличении дохода одного ожидается также и увеличение дохода другого, и соответственно, при уменьшении дохода одного – уменьшение другого;

• При  = 0 корреляционной связи между изменениями конечных результатов предложений нет (статистическая независимость).

В общем случае, в соответствии с положениями теории вероятности дисперсия дохода портфеля с учетом коэффициента корреляции ρ представляется равенством:

σ_w²= α² ∙ σ₁²+ (1- α) ² ∙σ₂²+2∙ρ∙ α ∙ σ₁ ∙(1- α) ∙ σ_2.

В случае совершенной отрицательной корреляционной связи ( = -1) для среднеквадратического отклонения портфеля имеем представления:

σ_w²= α² ∙ σ₁²+ (1- α) ² ∙σ₂²-2∙α ∙ σ₁ ∙(1- α) ∙ σ₂ = (α ∙ σ₁- (1- α) ∙ σ₂)²,

σ_w = | α ∙ σ₁- (1- α) ∙ σ₂| = | α ∙ (σ₁+σ₂ ) - σ₂| .

Зная приведенные формулы для параметров портфеля инвестиций (σ_w; m_w) и функцию выбора, характеризующую отношение ЛПР к риску в пространстве «Риск-Доход», можно искать оптимальное решение. Другими словами, опираясь на следующие соотношения:

m_w = α ·( m₁- m₂)+ m₂,

σ_w = | α ∙ (σ₁+σ₂ ) - σ₂|,

f(σ_w,m_w), 0≤ α ≤1,

можно найти такое значение α^* , при котором заданная функция выбора будет принимать максимальное значение. Другими словами, можно сформировать такой портфель (α^*;1-α^*) участия в рассматриваемых предложениях, который обеспечит оптимальное с точки зрения ЛПР сочетание ожидаемых доходов и возможных потерь.

В частности, при осторожном отношении к риску указанная задача сводится к следующей. Для оптимального решения нужно будет найти такое α^* при котором:

f_s(σ_w;m_w) = m_w – k_s·σ_w² max .

А именно, подставив известные параметры (σ_w;m_w), имеем:

α^* ·( m₁- m₂)+ m₂ – k_s· ( α ^*∙ (σ₁+σ₂ ) - σ₂)² max

в области 0≤ α^* ≤1

11. Процедуры диверсификации рисков: модель совершенной положительной корреляционной связи.

в случае совершенной положительной корреляционной связи ( = 1) среднеквадратическое отклонение портфеля составит:

σ_w²= α² ∙ σ₁²+ (1- α) ² ∙σ₂²+2∙α ∙ σ₁ ∙(1- α) ∙ σ₂ = (α ∙ σ₁+(1- α) ∙ σ₂)²,

σ_w = | α ∙ σ₁+(1- α) ∙ σ₂| =| α ∙ (σ₁-σ₂ ) + σ₂|, .

При этом для оптимизации решения требуется найти такое α^*, при котором:

f(σ_w;m_w) max,

где m_w = α^* ·( m₁- m₂)+ m_2,

σ_w = | α^* ∙ (σ₁-σ₂ ) + σ₂|,

в области 0≤ α^* ≤1

Замечание. В общем случае выбор наилучшего решения может учитывать и отрицательные компоненты «вектора-участия»; кроме того, необходимо учитывать также существующую на рынке возможность безрискового вложения активов

12. Графическое представление решений в пространстве «риск – доход».

В пространстве «Риск-Доход» удобно представлять геометрическое место точек, которое отражает множество различных возможных вариантов формирования портфеля инвестиций (σ_w;m_w) для 0≤ α ≤1. При этом различным значениям соответствующего коэффициента корреляции будут соответствовать «свои» расположения рассматриваемых точек в пространстве «Риск-Доход». Рассмотрим такие возможные ситуации.

I. Предположим, что анализируются два предложения: А₁ с параметрами (σ₁;m₁) и А₂ с параметрами (σ₂;m₂) (при допущении m₁>m₂, σ₁>σ₂). Пусть установлено, что между ними имеет место совершенная отрицательная корреляционная связь ( = -1). Зная параметры портфеля инвестиций (σ_w;m_w): m_w = α · (m₁- m₂)+ m_2, σ_w = |α ∙ (σ₁+σ₂ ) - σ₂|, перебирая различные значения α от 0 до 1 включительно, получим точки, которые отражают множество возможных вариантов портфеля инвестиций в пространстве «Риск-Доход». Они представлены отрезками А₁ А₀ и А₀ А₂ на рис 8.1. Линейный характер зависимости рассматриваемых параметров от α предопределяет их линейное графическое представление в указанном пространстве «Риск-Доход». Наличие модуля в выражении σ_w объясняет симметричное отражение получаемого отрезка от оси ординат.

Как видно на рис. 8.1. при такой корреляционной связи всегда существует безрисковый портфель. Его представляет точка А₀ (0; m₀). При этом можно определить и соответствующую долю α₀ участия, при которой достигается нулевой риск. Необходимо решить уравнение σ_w =0 или уравнение:

|α₀ ∙ σ₁- (1- α₀) ∙ σ₂| = 0.

Его решение дает:

α₀ = σ₂ / (σ₁+σ₂)

Соответственно, тогда имеем:

1- α₀ = σ₁ / (σ₁+σ₂)

При этом для соответствующего ожидаемого дохода получаем равенство:

m₀ = α₀ · (m₁- m₂)+ m₂

При этом очевидно, что концы отрезков – точки А₁ и А₂ представляют, соответственно, портфели (1;0) и (0;1).

II. Далее рассмотрим другие два предложения А₃ (σ₃;m₃) и А₄ (σ₄;m₄) (m₃>m₄, σ₃>σ₄), имеющие совершенную положительную корреляционную связь ( = +1). В таком случае при известных параметрах портфеля инвестиций (σ_w,m_w): m_w = α ·( m₁- m₂)+ m_2, σ_w = |α ∙ (σ₁-σ₂ ) + σ₂|, меняя параметр α в пределах 0≤α≤1 , получим отрезок А₃А₄ на рис. 8.2. Такой отрезок отражает множество возможных вариантов портфеля в случае указанной корреляционной связи ( = +1) в пространстве «Риск-Доход» .

Замечание. Продолжения такого отрезка (в обе стороны) соответствует ситуации, когда одна из компонент «вектора участия» будет отрицательной. Соответствующие обобщения представлены, например, в [Бродецкий Г.Л.]. Там же можно найти представление для общего случая.