13. Риск и неопределенность. Основные методы снижения риска.

Впервые проблема неопределенности была систематически ис­следована Фрэнком Найтом в 20-е годы XX века. Одно из главных нововведений, предложенных этим американским экономистом,— разграничение понятий «неопределенность» и «риск». О риске го­ворят в ситуации, когда известны все возможные исходы события и вероятности их наступления. Например, при игре в орлянку воз­можны два исхода (орел и решка) с одинаковой вероятностью 50%.

Под неопределенностью понимается принципиально иной случай, когда «список» исходов открыт (бесконечен) или вероятность наступления события установить невозможно. Например, при прогнозировании динамики курса акций какой-либо компании на три года вперед полный список исходов неизвестен, не говоря уже о невозможности точно определить вероятность наступления того или иного из них. для таких прогнозов не придумано научного метода подсчета вероятностей. Менеджер просто не знает, как будут развиваться события в будущем. Это и есть неопределенность.

Вероятность Как мы видим, в экономике неопределенности и риска ключевое значение имеет вероятность события, под которой принято понимать выраженную в количественной форме возможность определенного исхода. В зависимости от прогнозируемого события экономисты различают несколько видов вероятности.

Априорная. Это вероятность, подсчитанная на основе научного закона или определенного логического принципа. Так, вероят­ность выпадения цифры «3» на игральной кости равна 1/6. Мы можем судить об этом исходя из нашего знания геометрии (числа гра­ней куба) «убежденности в том, что шанс выпадения любой из цифр одинаков (кость не шулерская). для подобных исходов может быть вычислена математически строгая вероятность, которую, к сожале­нию, можно наблюдать лишь в весьма узком круге явлений (в част­ности, с ней чаше имеют дело в азартных играх, чем в экономике).

Статистическая. В реальной экономике большую часть исходов невозможно вывести из логических правил. Соответственно для определения вероятности наступления того или иного исхода при­бегают к эмпирическому методу — к статистическим наблюлениям. Например, никто не может с точностью определить вероятность возникновения пожара в данном здании, но ее можно вывести из статистики. Если из 1ООО аналогичных домов за год в среднем заго­рается один, то вероятность пожара в этом доме составит 1/1000

Убежденность менеджера, что статистическая вероятность точ­но отражает вероятность действительную, много ниже, чем в том случае, когда он оперирует априорной вероятностью. Камнем пре­ткновения обычно является неуверенность в том, что статистиче­ские данные относятся к объектам, полностью аналогичным исследуе­мому. Например, если статистика пожаров собрана по всем домам города, а страхуемый дом — старый и деревянный, то его шансы сгореть существенно выше среднестатистических (т.е. выше 1/1000)-

Ожидаемая. Для определения вероятности данного класса со­бытий не существует никакого рационального алгоритма. Это один из распространенных и одновременно наиболее сложных случаев. Менеджерам часто приходится иметь дело с уникальными события­ми, для прогнозирования которых не существует ни логических пра­вил, ни статистики. Примером может быть инвестиционное реше­ние предприниматели. Не существует априорного, математического алгоритма успеха (иначе никто не терпел бы убытков). Так же ниче­го не дает статистика: если однажды кому-то и удалось «раскрутить» аналогичный проект, это не говорит о том, что в другой раз все повторится.

Соответственно такого рода решения базируются на ожидани­ях. Обычно менеджеры при этом полагаются на собственное чутье или на оценки экспертов. Мы опять сталкиваемся с феноменом не­явного знания. Интуиция, свойственная подлинным знатокам дела, помогает им благодаря незаметным и, казалось бы, маловажным деталям правильно оценить обстановку. При этом сам эксперт час­то не может объяснить, как он пришел к данному выводу. Эта, разумеется, является самой гадатель­ной из всех видов вероятностей (внутренний голос вполне может подвести эксперта). Тем не менее, подсчитав такую вероятность, часто можно существенно повысить надежность принимаемого ре­шения. Аля этого нужно собрать группу экспертов и выяснить их мнение о том, какие исходы возможны и какова вероятность на­ступления каждого из них. Усредненное мнение квалифицирован­ных специалистов обычно оказывается близким к истине.

Для количественной оценки риска экономисты используют це­лый ряд показателей см. курс статистики.

Впервые проблема неопределенности была систематически ис­следована Фрэнком Найтом в 20-е годы XX века. Одно из главных нововведений, предложенных этим американским экономистом,— разграничение понятий «неопределенность» и «риск».

О риске го­ворят в ситуации, когда известны все возможные исходы события и вероятности их наступления.

Под неопределенностью понимается принципиально иной случай, когда «список» исходов открыт (бесконечен) или вероятность наступления события установить невозможно.

Различают три вида неопределенности:

1) Неопределенность первой степени (uncertainty) возникает в хорошо знакомой обстановке при обилии информации;

2) Неопределенность второй степени (ambiguity) возникает при минимальном количестве информации.

3) Неопределенность третьей степени (ignorance) возникает в условиях отсутствия ключевой информации о сути дела при наличии информации о повышенной ответственности принимаемого решения.

В экономике неопределенности и риска ключевое значение имеет вероятность события, под которой принято понимать выраженную в количественной форме возможность определенного исхода. В зависимости от прогнозируемого события экономисты различают несколько видов вероятности.

1) Априорная вероятность - подсчитанна на основе научного закона или определенного логического принципа.

2) Статистическая вероятность - определяется на основе эмпирического метода - статистических наблюдений.

3) Ожидаемая вероятность - для её определения не существует никакого рационального алгоритма.

Способы, позволяющие уменьшить неосведомленность субъектов и уравнять положение контрагентов. Более высокий уровень определенности «покупается» путем финансирования дополнительных расходов:

1)Гарантии (Обязательства производителя заменить по требованию потребителя некачественный экземпляр товара или иным способом компенсировать несоответствие характеристик продукта параметрам, заявленным при продаже (ремонт, возврат денег));

2)Бренды (Слово, выражение, знак, символ, дизайнерское решение или их комбинация, достаточные для идентификации потребителем товаров конкретного продавца);

3)Дипломы, сертификаты (Диплом позволяет уменьшить информационную асимметрию работодателя при найме сотрудника на работу. Выход производителя на международный рынок предполагает наличие международного сертификата качества (ISO 9000));

4)Судебная защита (Суверенитет потребителя (его диктат) проявляется в том, что он имеет возможность предъявить претензию и взыскать потерянные деньги в случае приобретения некачественного товара, при сокрытии части информации со стороны производителя (продавца) или непрофессиональном обслуживании);

5)Контрактная система (Составление договора (контракта), предусматривающего взаимные обязательства сторон и санкции к нарушителю, позволяет эффективно бороться с оппортунизмом)

Методы снижения рисков в бизнесе:

1. страхование

2. резервирование средств

3. диверсификация

4. лимитирование (ограничение допустимого уровня риска)

Если риск возникает из-за несовпадения интересов принципала и агента, то снижение риска достигается за счёт рационального распределения функций: управления; контроля; собственности между агентом и принципалом.

_____________________________________________________________________________________