4. Свв, причиненного природным объектам и ресурсам.

(5)

где Л_О4 – лимит ответственности для возмещения вреда, причиненного природным объектам и ресурсам;

О – суммарная стоимостная оценка природного капитала Республики Беларусь;

S – площадь территории Республики Беларусь, га;

S_з– площадь распространения загрязнения, га;

К_п – коэффициент предполагаемых потерь, принят на уровне 0,5.

Суммарная стоимостная оценка природного капитала Республики Беларусь составляет 60 млрд. долл. США.

5. Общий (предельный) лимит ответственности определяется на основе данных официальной статистики о размере ущерба от чрезвычайных ситуаций техногенного характера.

Пример определениялимита ответственности страховщика

Рассчитать лимит ответственности при страховании имущества юридических лиц промышленности и сельского хозяйства (условно их величина принята равной 7), если известны величины выручки и себестоимости реализованной продукции. Необходимые для расчета данные представлены в таблице 5.

Решение:

Таблица 5 – Расчет суммарной прибыли от деятельности предприятий

Предприятие	Выручка от реализации продукции, млн. руб.	Себестоимость реализованной продукции, млн. руб.	Прибыль от реализации продукции, млн. руб.
1	33844	29768	4076
2	29540	25897	3643
3	43568	39600	3968
4	25345	21450	3895
5	19400	15489	3911
6	31200	30123	1077
7	20100	18769	1331
Всего	202997	181096	21901

По данным таблицы необходимо определить суммарную прибыль от реализации продукции предприятий, как сумму разниц между выручкой и себестоимостью (21901 млн. руб.).

Расчет лимита ответственности проводится на основе средней прибыли от реализации продукции по формуле (4):

млн. руб.

Вывод: страховщик может выплачивать страхователюсумму в 31,287 млн. руб. по конкретному страховому случаю исходя из своих финансовых возможностей и максимально возможного возмещения экологического вреда.

Методические указания по выполнению задания 3.3

Статистический анализ рисков

Статистический анализ рисков основан на сравнении различных вариантов целевых показателей, по которым имеется достаточная статистическая информация. Сравнения средних величин показателей не всегда достаточно, чтобы сделать релевантный вывод о степени риска, присущей им. Поэтому при достаточной репрезентативности статистической выборки анализ проводится на основе такойхарактеристики как математическое ожидание показателя, который в этом случае выступает случайной величиной. В принципе, оно представляет собой среднее значение показателя, и может быть рассчитано на основе формулы средней арифметической взвешенной величины :

(6)

где А_i – i-е значение признака;

n_i– частота его повторения;

N – сумма частот повторений признака.

Если средний показатель представляет собой показатель эффективности, то его рост рассматривается как положительная тенденция. В связи с этим, сравнивая несколько подобных показателей, мы выбираем наибольший.

Для того, чтобы оценить, насколько адекватен показатель средней величины, рассчитывают его среднеквадратическое отклонение, который показывает, насколько в среднем значения признаков отклоняются от их математического ожидания:

(7)

Чем меньше величина σ, тем меньше уровень риска.

Нередко возникают ситуации, когда при сравнении двух средних величин и соответствующих им среднеквадратических отклонений оказывается, что большему среднему значению соответствует и большая ошибка выборки. В связи с этим анализ целесообразно проводить по коэффициенту вариации , который представляет собой долю среднеквадратического отклонения в средней величине признака. Чем меньше эта доля, тем ниже уровень риска:

(8)

В зависимости от значения коэффициента вариации, ранжируется риск анализируемого проекта и присваивается соответствующий класс риска (таблица 6).

Таблица 6 – Классы проектных рисков

Уровень риска	Коэффициент вариации, , %	Класс риска
Незначительный	<10	1
Допустимый	10–20	2
Критический	20–50	3
Катастрофический	>50	4

Таким образом, можно столкнуться с ситуацией, когда коэффициенты вариации по нескольким вариантам попадают в один интервал. В этом случае оба варианта обладают одинаковой привлекательностью.

Пример определения оптимального варианта инвестирования на основе статистического анализа

Определить вариант отрасли инвестирования капитала, сравнить рентабельность деятельности предприятий этих отраслей, используя формулу среднеквадратического отклонения и коэффициента вариации случайной величины.

Вариант 1:

А) Рентабельность 16% в 45 случаях,

Б) Рентабельность 12% в 50 случаях,

В) Рентабельность 10% в 20 случаях.

Вариант 2:

А) Рентабельность 10% в 10 случаях,

Б) Рентабельность 22% в 40 случаях,

В) Рентабельность 12% в 45 случаях.

Вариант 3:

А) Рентабельность 26% в 15 случаях,

Б) Рентабельность 21% в 55 случаях,

В) Рентабельность 17% в 35 случаях.

Решение:

Для выбора отрасли, инвестирование капитала в которую сопровождалось бы минимальной величиной риска, воспользуемся статистическими показателями: средняя величина показателя, среднеквадратическое отклонение σ, коэффициент вариации случайной величины K_v. Рассчитаем их в соответствии с методическими рекомендациями по решению 3.3. Решение будет состоять из трех этапов:

1. Расчет средней величины рентабельности по формуле средней арифметической взвешенной (6):

Аналогично рассчитаем средние уровни рентабельности по двум другим отраслям:

2. Расчет среднеквадратического отклонения среднего уровня рентабельности от его фактического значения по формуле (7):

Аналогично найдем среднеквадратические отклонения σ₂ и σ₃:

σ₂=6,19%

σ₃=10,96%

3.Расчет коэффициента вариации

Коэффициент вариации рассчитаем по формуле (8):

Если анализировать только средние величины показателей эффективности, наиболее оптимальной для инвестирования отраслью покажется третья, так как для нее характерна максимальная величина показателя рентабельности. Однако данные выводы не подтверждаются расчетом коэффициентов вариации, характеризующих долю среднеквадратического отклонения в среднем значении показателя. В соответствии с таблицей 6 методических рекомендаций к заданию 3.3 уровень риска по первой отрасли является допустимым, по второй – критическим, а по третьей – катастрофическим. Инвестору следует выбрать первую отрасль, так как риск потерять деньги при инвестировании в ее предприятия минимален.

Методические указания по выполнению задания 3.4

Сценарный анализ рисков

В процессе сценарного анализа рисков устанавливаются факторы, которые в наибольшей степени влияют на эффективность проекта. Как правило, в процессе сценарного анализа рисков число факторов невелико, иначе расчеты значительно усложняются. На основе факторов риска обычно формируется три основных варианта развития проекта: «оптимистический», «пессимистический», «базовый», или «оптимальный». Каждому из них соответствует своя величина чистого дисконтированного дохода¹ (ЧДД), которая представляет собой приведенный эффект от реализации проекта, учитывающий временной фактор, и определяется по следующей формуле:

ЧДД=ПР–ПЗ, (9)

где ПР – приведенные результаты проекта, тыс. руб.;

ПЗ – приведенные затраты по проекту, тыс. руб.

Затем группа экспертов присваивает каждому сценарию определенную обоснованную вероятность реализации. На основе этой информации можно рассчитать ожидаемый экономический эффект Э_ож, усредненный с учетом возможной реализации всех трех сценариев:

Э_ож = ЧДД₁·Р₁+ЧДД₂·Р₂+ЧДД₃·Р₃, (10)

где ЧДД₁,ЧДД₂,ЧДД₃– чистые дисконтированные доходы по трем вариантам развития проекта, тыс. руб.

Р₁,Р₂,Р₃– вероятность реализации каждого из сценариев

Пример определения ожидаемого экономического эффекта проекта на основе сценарного анализа рисков

В результате исследования рынков было признано, что существует три варианта развития проекта «С»:

1.По «оптимистическому» сценарию: приведенные результаты составят 50 тыс. руб.; приведенные затраты составят 5 тыс. руб.

2. По «базовому» сценарию: приведенные результаты составят 30 тыс. руб.; приведенные затраты составят 15 тыс. руб.;

3. По «пессимистическому» сценарию:приведенные результаты составят 15 тыс. руб.; приведенные затраты составят 20 тыс. руб.

Вероятность наступления сценариев составляет соответственно 0,25, 0,5 и 0,25.

Для определения ЧДД – чистого дисконтированного дохода – с учетом вероятности наступления каждого сценария сведем исходные данные в таблицу 7:

Таблица 7 – Исходные данные

Сценарии	Вероятность, Рi	ЧДД, тыс. руб.	ЧДД с учетом вероятности, тыс. руб. (Эi)
1	2	3	4=стр.2×стр.3
«Оптимистический»	0,25	50–5=45	11,25
«Базовый»	0,5	30–15=15	7,5
«Пессимистический»	0,25	15–20=–5	–1,25
Всего, Эож	–	–	17,5

Как видно из таблицы,ЧДД с учетом различных сценариев проекта и вероятностей их наступления (17,5) отличается от ЧДД, рассчитанного только на основании наиболее вероятного из вариантов развития событий (15).

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Таблица А1 – Классы опасности некоторых загрязняющих веществ

№	Наименование вещества	Класс опасности
1	Азота диоксид	2
2	Аммиак	4
3	Аммония хлорид	-
4	Ацетон	4
5	Бензол	2
6	Бутилацетат	4
7	Водород хлористый	2
8	Железа оксид	3
9	Поташ	4
10	Кислота серная	2
11	Кислота уксусная	3
12	Кремния диоксид	-
13	Ксилол	3
14	Марганец	2
15	Натрия бикарбонат	-
16	Натрия гидроокись	-
17	Натрия карбонат	-
18	Натрия ортофосфат	-
19	Пыль древесная	3
20	Пыль неорганическая	3
21	Сольвент	-
22	Спирт бутиловый	3
23	Спирт метиловый	3
24	Спирт этиловый	4
25	Толуол	3
26	Уайт-спирит	4
27	Углеводороды предельные С1-С10	4
28	Углеводороды предельные С11-С19	4
29	Углеводороды непредельные С2-С5	4
30	Углерода оксид	4
31	Формальдегид	2
32	Фтористый водород	2
33	Этилбензол	3
34	Этилцеллозольв	-

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Таблица Б1 – Ставки экологического налога за выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух (Налоговый кодекс Республики Беларусь (особенная часть) 29 декабря 2009 г. № 71-з: зарегистрировано в национальном реестре правовых актов Республики Беларусь 30 декабря 2009 г. № 2/1623)

За выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух, за 1 тонну:	Величина налога, белорусских рублей
вещества первого класса опасности:	54623520
вещества второго класса опасности:	1635215
вещества третьего класса опасности:	540580
вещества четвертого класса опасности:	268610
вещества, для которых не определены классы опасности:	1353150

ПРИЛОЖЕНИЕВ

Таблица В1 – Страховые тарифы (брутто-ставки) для страхователей различных видов деятельности (с указанием критерия отнесения к экологически опасной деятельности) и групп экологической опасности

Код ОКЭД	Группировка страхователей по отраслям экономики, видам деятельности с указанием критерия отнесения к экологически опасной деятельности	Значение страхового тарифа
Химическая промышленность
Из 24	Химическое производство
	1. серийное производство следующих органических химических веществ: простые, кислородсодержащие, сернистые, азотные, фосфорсодержащие, галогенизированные углеводороды металлорганические соединения основные пластические материалы (полимеры, синтетические волокна и волокна на базе целлюлозы) синтетический каучук поверхностно-активные вещества	8,70
	2. серийное производство красок, пигментов, лаков, растворителей всех видов для различного применения	8,70
	3. эксплуатация установки для производства углехимических продуктов и твердого бездымного топлива	8,16
	4. серийное производство следующих неорганических химических веществ: газы (аммиак, хлор, фтор, оксиды углерода, соединения серы, оксиды азота, водород, диоксид серы, хлорокись углерода) кислоты щелочи соли неметаллы, оксиды металлов или другие неорганические соединения	8,70
	5. серийное производство основных продуктов для растениеводства и биоцидов (включая производство фосфорных, азотных или калийных минеральных удобрений)	8,70
	6. эксплуатация объекта, на котором используются химические или биологические процессы для серийного производства основных фармацевтических продуктов, биопрепаратов, косметических препаратов	6,12
	7. среднесерийное, крупносерийное, массовое производство взрывчатых веществ, ракетного топлива и пиротехнических продуктов	8,70
251	Производство резиновых изделий крупносерийное, массовое производство резиновых изделий	6,12
252	Производство пластмассовых изделий крупносерийное, массовое производство пластмассовых изделий	6,12
Из 26	Производство прочих неметаллических минеральных продуктов 1. эксплуатация объекта для производства: цементного клинкера во вращающихся обжиговых печах с производственной мощностью 500 тонн в сутки и более извести во вращающихся обжиговых печах с производственной мощностью 50 тонн в сутки и более цементного клинкера или извести в других печах с производственной мощностью 50 тонн в сутки и более	8,70 8,16 8,16
	2. эксплуатация объекта для производства, изготовления, извлечения, переработки и преобразования асбеста и асбестосодержащих продуктов мощностью: асбестосодержащих продуктов 10 тысяч тонн в год и более фрикционных материалов 25 тысяч тонн в год и более других видов применения асбеста объемом 100 тонн в год и более	8,70
	3. эксплуатация объекта для производства стекла, включая стекловолокно, с плавильной мощностью 20 тонн в сутки и более	6,12
	4. эксплуатация объекта для плавления минеральных веществ, включая производство минеральных волокон с плавильной мощностью 20 тонн в сутки и более	6,12
	5. эксплуатация объекта для производства керамических продуктов путем обжига (кровельной черепицы, кирпича, огнеупорного кирпича, керамической плитки, каменной керамики или фарфоровых изделий) с производительностью 75 тонн в сутки и более и (или) емкостью печей 4 куб. метров и более с плотностью садки на одну печь 300 килограммов на куб. метр и более	6,12
	6. серийное, массовое производство гипса	8,16
	7. серийное, массовое производство изделий из бетона, гипса и цемента	6,12
	8. серийное, массовое производство абразивных изделий	6,12
	9. серийное, массовое производство асфальтобетона	8,16
Лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бумажная промышленность
20102	Антисептирование древесины эксплуатация объекта для обработки химикатами (кроме обработки инсектицидами) древесины и изделий из древесины с мощностью 150 куб. метров в сутки и более	3,71
Из 21	Производство целлюлозы, древесной массы, бумаги, картона и изделий из них	4,46
	1. эксплуатация объекта для производства целлюлозы из древесины или аналогичных волокнистых материалов с производительностью по продукции 100 тысяч тонн в год и более	5,83
	2. эксплуатацияобъекта для производства бумаги, картона или продукции на основе их переработки (включая картон, древесноволокнистые плиты, фанера, обои и другое) с мощностью 20 тонн в суткииболее	4,46
361	Производство мебели эксплуатация объекта для производства мебели, с мощностью по исходному сырью 50 куб. метров в сутки и более	3,71

ПРИЛОЖЕНИЕ Г

Таблица Г1 – Расчетные вероятности (q) аварийного загрязненияокружающей среды (наступления страхового случая) страхователями различных отраслей экономики и групп экологической опасности

Группировка страхователей по отраслям экономики, видам экологически опасной деятельности	Код ОКЭД	Расчетные вероятности (q) аварийного загрязненияокружающей среды
1. Для химической промышленности
1.1.Химическое производство
серийное производство следующих органических химических веществ: простые, кислородсодержащие, сернистые, азотные, фосфорсодержащие, галогенизированные углеводороды металлорганические соединения основные пластические материалы (полимеры, синтетические волокна и волокна на базе целлюлозы) синтетический каучук поверхностно-активные вещества	из 24	0,095
серийное производство красок, пигментов, лаков, растворителей всех видов для различного применения	из 24	0,095
эксплуатация установки для производства углехимических продуктов и твердого бездымного топлива	из 24	0,087
серийное производство следующих неорганических химических веществ: газы (аммиак, хлор, фтор, оксиды углерода, соединения серы, оксиды азота, водород, диоксид серы, хлорокись углерода) кислоты щелочи соли неметаллы, оксиды металлов или другие неорганические соединения	из 24	0,095
серийное производство основных продуктов для растениеводства и биоцидов (включая производство фосфорных, азотных или калийных минеральных удобрений)	из 24	0,095
эксплуатация объекта, на котором используются химические или биологические процессы для серийного производства основных фармацевтических продуктов, биопрепаратов, косметических препаратов	из 24	0,059
среднесерийное, крупносерийное, массовое производство взрывчатых веществ, ракетного топлива и пиротехнических продуктов	из 24	0,095
1.2.Производство резиновых изделий крупносерийное, массовое производство резиновых изделий	251	0,059
1.3.Производство пластмассовых изделий крупносерийное, массовое производство пластмассовых изделий	251	0,059
1.4.Производство прочих неметаллических минеральных продуктов эксплуатация объекта для производства: цементного клинкера во вращающихся обжиговых печах с производственной мощностью 500 тонн в сутки и более извести во вращающихся обжиговых печах с производственной мощностью 50 тонн в сутки и более цементного клинкера или извести в других печах с производственной мощностью 50 тонн в сутки и более	252	0,095 0,087 0,087
эксплуатация объекта для производства, изготовления, извлечения, переработки и преобразования асбеста и асбестосодержащих продуктов мощностью: асбестосодержащих продуктов 10 тысяч тонн в год и более фрикционных материалов 25 тысяч тонн в год и более других видов применения асбеста объемом 100 тонн в год и более	252	0,095
эксплуатация объекта для производства стекла, включая стекловолокно, с плавильной мощностью 20 тонн в сутки и более	из 26	0,059
эксплуатация объекта для плавления минеральных веществ, включая производство минеральных волокон с плавильной мощностью 20 тонн в сутки и более	из 26	0,059
эксплуатация объекта для производства керамических продуктов путем обжига (кровельной черепицы, кирпича, огнеупорного кирпича, керамической плитки, каменной керамики или фарфоровых изделий) с производительностью 75 тонн в сутки и более и (или) емкостью печей 4 куб. метров и более с плотностью садки на одну печь 300 килограммов на куб. метр и более	из 26	0,059
1.5 Серийное, массовое производство гипса	из 26	0,087
1.6 Серийное, массовое производство изделий из бетона, гипса и цемента	из 26	0,059
1.7 Серийное, массовое производство абразивных изделий	из 26	0,059
1.8 Серийное, массовое производство асфальтобетона	из 26	0,087
2. Для лесной, деревообрабатывающей и целлюлозно-бумажной промышленности
2.1.Антисептирование древесины эксплуатация объекта для обработки химикатами (кроме обработки инсектицидами) древесины и изделий из древесины с мощностью 150 куб. метров в сутки и более	20102	0,025
2.2. Производство целлюлозы, древесной массы, бумаги, картона и изделий из них	из 21	0,032
эксплуатация объекта для производства целлюлозы из древесины или аналогичных волокнистых материалов с производительностью по продукции 100 тысяч тонн в год и более	из 21	0,046
эксплуатация объекта для производства бумаги, картона или продукции на основе их переработки (включая картон, древесноволокнистые плиты, фанера, обои и другое) с мощностью 20 тонн в сутки и более	из 21	0,032
2.3.Производство мебели эксплуатация объекта для производства мебели, с мощностью по исходному сырью 50 куб. метров в сутки и более	361	0,025

ПРИЛОЖЕНИЕ Д

Расчет чистого дисконтированного дохода проводится для принятия решения о финансировании мероприятия. Чистый дисконтированный доход (превышение доходов над затратами нарастающим итогом за расчетный период Т с учетом дисконтирования) рассчитывается по формуле:

, (11)

где Т – период, в течение которого осуществляются инвестиции и эксплуатация оборудования, а также извлекается доход от реализации мероприятия, лет;

Д_t – чистый доход по проекту в t-ом году, ден. ед.;

К_t – капитальные вложения в t-ом году, ден. ед.;

Е – ставка дисконтирования.

Ставка дисконтирования (в %) при наличии заемных ресурсов рассчитывается как средневзвешенная величина по формуле:

E = (12)

где Р_СК, Р_ЗК – соответственно процентные ставки на собственные средства и заемные средства (принятый процент по кредиту), %;

Д_СК, Д_ЗК – доля собственных (0,2%) и заемных средств (99,8%) в общем объеме инвестиционных затрат, %.

Расчет внутренней нормы доходности производится так же для принятия решения о финансировании мероприятия и характеризует финансовую прочность проекта.

Внутренняя норма доходности (значение ставки дисконтирования, при которой чистый дисконтированный доход равен нулю) находится путем решения следующего уравнения:

, (13)

где Е_ВН – внутренняя норма доходности.

Если рассчитанная норма доходности оказывается выше нормативной ставки дисконтирования, то мероприятие экономически эффективно.

Индекс доходности определяется как отношение дохода при реализации мероприятия к величине капитальных вложений (с нарастающим итогом за расчетный период Т):

, (14)

где И_Д – индекс доходности.

Индекс доходности тесно связан с чистым дисконтированным доходом. Если ЧДД положителен, то И_Д больше единицы, и наоборот. Мероприятие считается экономически эффективным, если И_Д больше единицы.

ЛИТЕРАТУРА

1. Буянов В.П., Кирсанов К.А., Михайлов Л.М. Рискология (управле­ние рисками): Учебн. пос-е. – М.: Экзамен, 2003. – 348 с.

2. Гвозденко А.А. Финансово-экономические методы страхования. М.: Финансы и статистика, 1998. − 244 с.

3. Гончаров Д. С. Комплексный подход к управлению рисками для российских компаний. Москва: Вершина, 2008. – 224 с.

4. Грачева М.В. Анализ рисковых проектов. М., 1999. − 186 с.

5. Деревяго И. П. Экономические основы управления экологическим риском. ‑ Мн.: БГТУ, 2007. – 174 с.

6. Деревяго И. П. Менеджмент риска и страхования‑ Мн.: Тетрасистемс 98 с.

7. Дубров А.М., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе.– М.: Финансы и статистика, 2000. − 146 с.

8. Егоров С.А. Управление хозяйственными рисками, Мн., «Тетрасистемс», 2009, 128с.

9. Кабушко А.М. Экологическое страхование хозяйственной деятельности. − Минск, 1997. − 52 с.

10. Карданская А.Л. Принятие управленческого решения: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1999. − 408 с.

11. Князевский Н.В., Князевская В.С. Принятие рисковых решений в экономике и бизнесе. М.: Финансы и статистика, 1998. – 144 с.

12. Коваленко Н.Н. Правовое регулирование страхования в Республике Беларусь. – Минск: РИВШ, 1999. –368 с.

13. Лапченко Д.А. Оценка и управление экономическим риском: теория и практика. – Мн., «Амалфея», 2007 г., 149 с.

14. Рогов М.А. Риск-Менеджмент. − М.: Финансы и статистика, 2001. − 212 с.

15. Родионова Н.В. Антикризисный менеджмент: Учеб.пособие для вузов. − М.: ЮНИТИ, 2001. − 224 с.

16. Ступаков В.В., Токаренко Г.С. Риск-менеджмент. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 288 с.

17. Титович А. А. Менеджмент риска и страхования: учеб.пособие / А. А. Титович. – Минск: Выш. шк., 2008. – 271 с.

18. Устенко О.Л. Теория экономического риска. – Киев, 1997. – 178 с.

19. Шихов А.К. Страхование М.: Финансы и статистика, 2000. − 320 с.

1Более подробная информация о расчете ЧДД представлена в приложении Д