Выводы по главе 3
Методологическое исследование современной теории и практики управления инновационным риском привело к следующим выводам и предложениям:
Для обеспечения модернизации современной экономики на основе инновационного развития, на неблагоприятном фоне кризиса и изменения ситуаций риска в мире, необходимы более адекватные системы управления инновационным предпринимательским риском, ориентированные не только на управление микрорисками, но и оценку рисков ускоряющейся и усложняющейся внешней среды бизнеса (макрориски и мезориски), и функционирующие в качестве элемента стратегического управления предприятий. При этом изменение функционала риск-менеджмента потребует в организационном плане корректировки структуры управления предприятия, а в методологическом плане – перехода к более широкому использованию экспертных методов оценки инновационного предпринимательского риска.
В современной теории менеджмента управление риском рассматривается как один из важнейших компонентов подсистемы принятия решений. При этом под управлением инновационным предпринимательским риском понимается совокупность практических мер, формируемых на основе принципов, методов и инструментария принятия решений с учетом сформулированных критериев эффективности, что позволяет снизить неопределенность результатов инновационной предпринимательской деятельности, повысить эффективность инновационной стратегии предприятий.
Изучение литературных источников показало, что наиболее современные представления об управлении инновационным риском предпринимательским основаны на положении, что такое управление должно осуществляться не только и не столько для снижения рисков, сколько для повышения качества и обоснованности управленческих решений, особенно в области стратегического управления. Такой подход существенно отличаются от концепции приемлемого риска (Т. Бартон, Р.М. Качалов, П. Уокер и другие), которая ориентирована лишь на ограничение возможных потерь вследствие реализации отдельных видов риска. Тем не менее, по-прежнему, остаются без должного рассмотрения вопросы соотнесения вероятных потерь с возможными приобретениями (выгодами, преимуществами, позитивными результатами) в процессе инновационной предпринимательской деятельности, что существенно ограничивает возможности организаций. Принятие стратегических решений только на основе концепции приемлемого риска сужает перспективы организации и может привести к необоснованному отказу от внедрения стратегически значимых новшеств с широким спектром рыночных возможностей.
Управление инновационным предпринимательским риском с учетом уровня возможных негативных и позитивных результатов реализации риска требует существенного развития механизма и инструментария управления риском, критериев управленческих решений и компетенций на основе широкого разнообразия подходов к идентификации сущности и содержания риска, объекта и субъекта инновационной предпринимательской деятельности, появления разработок междисциплинарной направленности.
Изучение проблем математического описания инновационного риска в условиях современных промышленных предприятий, привело к следующим выводам и обобщениям:
Возникновение нечетко-множественных описаний экономических процессов было обусловлено недостатками традиционных методов на основе вероятностных подходов, неклассических (аксиологических) вероятностей, минимаксных подходов, в том числе метода Гурвица, охватывающих конечное дискретное количество сценариев развития событий. Выход за пределы статистической неопределенности массовых явлений и недостаток исходной информации в исследовании инновационных процессов вызвало потребность в использовании субъективных вероятностей и нечеткой логики.
Вероятностный подход не может быть признан надежным и адекватным инструментом решения слабоструктурированных задач, к которым относятся и задачи управления инновационными проектами. Попытка использования статистических методов для решения такого рода задач представляет собой редукцию к хорошо структурированным (формализованным) задачам, при этом редукция существенно искажает исходную постановку задачи.
Преимущества метода нечетко-множественных описаний основаны на том, что исследователь оперирует не косвенными данными (вероятностями), а прямыми данными инновационных проектов о разбросе параметров в рамках интервального подхода, что позволяет охватить не только отдельные дискретные сценарии развития событий, но все возможные сценарии инновационного процесса, образуя их непрерывный спектр. Нечетко-интервальный метод не требует абсолютно точного задания функций принадлежности, так как в отличие от вероятностных методов, получаемый результат характеризуется низкой чувствительностью (высокой устойчивостью) к изменению вида функций принадлежности исходных нечетких чисел, что важно в условиях недостаточного качества исходной информации и делает применение данного метода более привлекательным.
В практике инновационного менеджмента часто избегают прямого определения риска, ориентируясь на методы оценки результативности проектов с учетом неопределенности, к которым относятся метод корректировки ставки дисконтирования (премия за риск), метод достоверных эквивалентов (коэффициентов достоверности), анализ чувствительности показателей, метод сценариев, методы теории игр (на основе критериев максимина, максимакса), метод построения «дерева решений», имитационное моделирование по методу Монте-Карло. Такой подход, несмотря на широкую распространенность, имеет свои недостатки, в частности, он не дает никакой информации о степени риска, его возможных негативных и позитивных последствиях.
Нечетко-множественные описания инновационных рисков предопределяют широкое использование гибридной информации для имитационного моделирования исследуемых процессов и явлений на основе экспертных методов. Применение указанного подхода для изучения рисков должно опираться на современное видение экспертов, на новую, немарковскую парадигму научного исследования.
Исследование применения аппарата теории нечетких множеств в оценке инновационных рисков, привело к следующим выводам:
Теория нечетких множеств опирается на обобщение и переосмысление важнейших направлений классической математики с применением квантовой (многозначной) логики, что позволяет осуществить переход от двух значений истинности (бинарная логика) к произвольному числу значений истинности и поставить проблему оперирования понятиями с изменяющимся содержанием.
Нечеткая логика оперирует понятием лингвистической переменной, которая отличается от числовой переменной тем, что ее значениями являются не числа, а слова или предложения в естественном или формальном языке, для определения которых используют «смысл» и «гибрид». Лингвистическая переменная дает возможность приближенно описывать сложные явления, не поддающиеся описанию в общепринятых количественных терминах, что имеет важное методологическое значение: не все модели немарковских процессов могут быть сегодня описаны в терминах классической математики, в том числе модели оценки и управления риском инновационного предприятия. Однако использование аппарата теории нечетких множеств позволяет преодолеть многие затруднения, обеспечить накопление фактологического материала для дальнейших исследований.
1 См.: Gordon W.J.J. Sinectics: The Development of Creative Capacity. New York, 1961. 180 p.; Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2000. С. 318-319.
2 См., например: Грачева М.В. Управление рисками в инновационной деятельности / М.В. Грачева, С.Ю. Ляпина. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010. С. 70; Балабанов В.С. Инновационный менеджмент: Учебное пособие / В.С. Балабанов, М.Н. Дудин, Н.В. Лясников. М.: Российская Академия предпринимательства; АП «Наука и образование», 2008. С. 202 и другие.
3 См.: Кравец А.С. Природа вероятности. Монография. М.: Мысль, 1976. 173 с.
4 См.: Смоляк С.А. Учет специфики инвестиционных проектов при оценке их эффективности // Аудит и финансовый анализ. 1999. № 3. С. 71-98.
5 См.: Кофман А., Хил Алуха Х. Введение теории нечетких множеств в управлении предприятиями / Пер. с исп.. Минск: Вышэйшая школа, 1992. 224 с.
6 См., например: Трухаев Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. М.: Наука, 1981. 258 с.; Севастьянов П.В., Севастьянов Д.П. Оценка финансовых параметров и риска инвестиций с позиций теории нечетких множеств // Надежные программы. 1997. № 1. С. 10-19 и другие.
7 См.: Смоляк С.А. Учет специфики инвестиционных проектов при оценке их эффективности // Аудит и финансовый анализ. 1999. № 3. С. 71-98.
8 См.: Hurwicz L. Optimality Criteria for Decision Making under Ignorance // Cowles commission papers. 1951. № 370.
9 См.: Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов. Теория и практика. М.: Дело, 2004. 888 с.
10 См.: Дилтс Р. Моделирование с помощью нечетко-логических подходов. – СПб.: Издательский дом «Питер», 2000; Рыков А.С., Титаренко А.А. Диалоговый алгоритм выбора лучшего решения при статистической неопределенности // Теория активных систем / Труды международной научно-практической конференции. 14-15 ноября 2007 г. Москва, Россия. Общая редакция В.Н. Бурков, Д.А. Новиков. М.: ИПУ РАН, 2007 и другие.
11 См.: Рыков А.С. Модели и методы системного анализа: принятие решений и оптимизация: учебное пособие для вузов. М.: «МИСИС», Издательский дом «Руда и металлы», 2005. С. 193-200.
12 См., например: Дилтс Р. Моделирование с помощью НЛП. СПб.: Издательский дом «Питер», 2000; Недосекин А.О. Оценка риска бизнеса на основе нечетких данных. Монография. СПб.: 2002; Недосекин А.О., Павлов К.Е., Абдулаева З.И. Стратегический подход к управлению рисками корпорации // Стратегический менеджмент. 2008. № 4.