Курс лекций Оценка и анализ рисков. Т. Л. Первушина
 Скачать 0.86 Mb.
|
План лекции3.1 Методы оценки рисковых ситуаций 3.2 Методики оценки рисков 3.1 Методы оценки рисковых ситуаций Любая оценочная методика базируется на конкретном методе оценки или на сочетании нескольких методов. Различают три основных группы методов, которые могут использоваться при оценке уровня, степени и количественного выражения риска на предприятиях. Это следующие группы методов: статистические, экспертные и расчётно-аналитические методы. Статистические методы способствуют изучению статистики потерь, имевших место в аналогичных видах производственно-хозяйственной деятельности, установлению частоты появления определённых уровней потерь, а по частоте - прогнозированию вероятности потерь. Анализируются все статистические данные, имеющие отношение к результативности принимаемого решения. Статистические методы рассматриваются в связи с понятием зон и границ риска. Точки, определяющие уровень потерь и вероятность появления этих потерь, описываются при помощи статистического анализа достаточно большого массива данных. Наличие информации и правильность её использования в значительной степени предопределяют рациональность (оптимальность) выбранного решения. Существует довольно распространённое мнение о том, что многочисленные данные, содержащиеся в текущей статистической отчётности, а также в различных плановых и технических документах, и являются информацией. В действительности, кроме данных, состоящих из собранных (числовых) величин, информация включает в себя другие, не поддающиеся непосредственному измерению величины. Например, предположение о возможных решениях и результатах. Практика показывает, что основные трудности, возникающие при поиске и выборе решений в рисковой ситуации, обусловлены прежде всего недостаточно высоким качеством и неполнотой имеющейся информации. Основные “информационные” трудности в случае применения статистических методов оценки рисков можно подразделить на следующие: 1.Исходная статистическая информация зачастую бывает недостаточно достоверной. Однако, если присутствуют достоверные данные о прошлом, они не всегда могут служить надёжной базой для принятия решения, направленного в будущее, поскольку существующие условия и обстоятельства могут в дальнейшем измениться (непредсказуемые риски). 2.Некоторая часть информации имеет качественный характер и не поддаётся количественной оценке. Так, нельзя точно рассчитать степень влияния социальных и политических факторов на реализацию планов. 3.Возникают ситуации, когда необходимую информацию получить можно, но в момент принятия решения она отсутствует, поскольку это связано с большими затратами времени и средств. 4.Существенная трудность при выборе решения состоит в том, что любая идея содержит в себе потенциальную возможность различных схем её реализации, а любое экономическое действие может приводить к многочисленным исходам. Многозначность, многомерность и качественное различие показателей в случае применения статистических методов оценки являются серьёзным препятствием для получения правильного решения в рисковой ситуации. Экспертные методы основаны на обработке данных, составленных опытными специалистами, на обработке их мнений по конкретному вопросу. Экспертные методы применяются в ситуациях, когда выбор, обоснование и оценка последствий решений не могут быть выполнены на основе точных расчётов. Такие ситуации нередко возникают при разработке проблем управления производством и особенно при прогнозировании и планировании развития производства. Использование информации, полученной от специалистов, особенно результативно, если для её сбора, обобщения и анализа применяются логические приёмы и математические методы, получившие название методов экспертных оценок. Экспертные оценки не являются открытием нашего времени. Практика использования специалистов в качестве экспертов восходит своими истоками к глубокой древности. Слово “эксперт” латинского происхождения и означает “опытный”, “сведущий”. Однако, несмотря на древность профессии эксперта, научные методы анализа суждений специалистов получили своё развитие лишь во второй половине 20 века. Методы экспертных оценок предполагают сбор и изучение специалистами оценок вероятностей возникновения различных уровней потерь. Такие оценки строятся обычно на учёте всех факторов риска, а также - статистических данных. Следует стремиться к тому, чтобы эксперты дали свои оценки уровней потерь, по которым можно было бы найти средние значения экспертных оценок и с их помощью построить кривую распределения вероятностей. Особое значение представляет вопрос о точности и надёжности рекомендаций, основанных на экспертных оценках, так как этим в конечном счёте определяется их полезность и применимость. Следует критически относиться к излишне оптимистическим высказываниям о точности и надежности данного метода. Равным образом практика не подтверждает и негативное отношение к возможности использования вероятностных оценок экспертов в различных областях управления. Расчетно-аналитические методы базируются на математических методах. В настоящее время, однако, прикладная теория риска недостаточно хорошо разработана и используется лишь применительно к страховому и игровому риску. Тогда, как прикладные математические методы оценочных расчетов рисков производственно-хозяйственных, финансовых, коммерческих пока не созданы или же широко не применяются. Формализация технико-экономических и управленческих решений осложняется сложностью производственно-хозяйственных и финансовых отношений. Реальные задачи управления требуют в качестве неотъемлемого элемента решения участие людей, т.е. представляют собой системы “человек-машина”. Использование математических методов и вычислительной техники позволяет принимать решения, основанные на более полной и надёжной информации, чем можно собрать в современных условиях на предприятиях при проведении процедуры оценки рисковых ситуаций. Особое значение сейчас приобрели методы оптимизации, основанные на применении математических моделей, обеспечивающих экономию времени и средств при решении практических задач. Построение моделей помогает привести сложные и подчас неопределённые факторы, связанные с проблемой принятия решения, в логическую схему, определить, какие данные необходимы для оценки и выбора альтернатив. Но данные методы применимы на этапе регулирования риска (рисковый менеджмент) при определении влияния уровня риска на результаты производственно-хозяйственной и финансовой деятельности предприятия. Развитие научных положений, которые применимы для оценки рисковой, неопределённой ситуации, в динамике можно представить на следующей схеме, предложенной на рисунке 3.1. 1900 Цепи Маркова 1910 Модели ожидаемого состояния Инвентаризационные (описывающие) модели 1920 1930 Модели назначения 1940 Транспортные модели Теория игр Линейное программирование 1950 Динамическое программирование Сетевые модели Дерево/таблица решений 1960 Целевое программирование 1970 Вспомогательные (обеспечивающие) системы Экспертные системы 1980 Рисунок 3.1- Развитие научных положений Таблица 3.1 – Зависимость между проблемами и методами анализа
В таблице 3.1 представлена взаимосвязь между проблемами и инструментами (методами) анализа ситуаций. На основе рассмотренной взаимосвязи между методами и проблемами можно проследить зависимость между принятием решений в различных ситуациях и научными инструментами для этого (см. Табл. 3.2). Таблица 3.2 – Методы принятия решений в различных ситуациях
Исходя из данных таблицы 3.2, можно сделать вывод о том, что в условиях рисковой ситуации не все инструменты пригодны для анализа. Если рассматривать ситуацию с точки зрения неопределённости (а это также рисковый вариант), то методов для анализа может быть применено только два. Таблицы решений содержат четыре основных элемента: 1).Альтернативные пути получения результата (альтернативные исходы) – переменные решений. 2).Положение дел – неуправляемые переменные событий. 3).Вероятности наступления событий. 4).Результаты – исходы (доход и т.п.). Деревья решений основываются при проведении анализа на следующих элементах: последовательность принятия решений, “узлы и разветвления” (ключевые события и альтернативные пути достижения результата), ветви, оценивание дерева (анализ путей принятия решений). Последовательность процедуры выбора наиболее предпочтительных альтернатив с помощью дерева решений можно представить в виде этапов: 1).Анализ проблемы, т.е. установление возможных вариантов решений, которые могут быть приняты, и факторов, которые могут оказать влияние на результаты решений. 2).Оценка вероятности каждого из событий сети и расчёт суммарной вероятности каждого исхода. 3).Распределение затрат по видам работ и оценка стоимости “задержки”. 4).Последовательная переоценка событий с учётом предварительных результатов. Pert (программа оценки методики) и СРМ (метод критического пути) были разработаны Дю Понтом в конце 1950-х годов. Процедура применения этого инструмента состоит из следующих этапов: 1).Формулировка (исходные данные): анализ предположений, порядок действий (алгоритм), оценка временных и стоимостных параметров. 2).Решение (выводы, результаты): графическое представление информации, анализ действий, анализ результатов. 3).Анализ и рекомендации по применению: рекомендации по контролю и регулированию, по использованию ресурсов. Анализ ситуации с помощью метода Pert основан на определении оптимистичной, пессимистичной и наиболее вероятной оценок события. На основе этих трёх оценок определяется ожидаемая продолжительность выполнения события. Эти оценки используются для определения вероятностей наступления события с течением времени, т.е. для - распределения. Рассчитывается стандартное отклонение и коэффициент вариации, который рассматривается как степень риска. Анализ Маркова назван по имени русского математика А. Маркова, который разработал свою методику (так называемые цепи Маркова) в 1907 году. Анализ Маркова представляет собой процедуру, которая может использоваться для описания поведения системы в динамической ситуации с учетом фактора времени. Известны следующие положения этого метода: 1).Система имеет ограниченное число дискретных величин, которые не могут быть выведенными из системы, однажды появившись. 2).Состояние системы в каждом данном периоде зависит только от условий в предшествующем периоде и от переходных вероятностей. 3).Вероятности постоянны по времени. 4).Изменения в системе могут происходить только один раз за каждый период (например, раз в месяц). 5).Переходные вероятности составляют переходную матрицу. Переходные периоды появляются с определённой вероятностью и регулярностью. Исходные данные Полученные данные Матрица перехода Устойчивое состояние (равновесие) Существующие Вероятность существования (исходные) системы в каждом положении положения в каждый заданный момент времени Рисунок 3.2 – Информационная база Процесс Маркова описывает движение системы из определённого состояния в текущий временной период к одному из nвозможных состояний в следующий период. Система движется (развивается) в неопределённой среде. Этот процесс связан с переходом вероятностей Pij, которые представляют собой вероятности того, что система, находясь в положении i, движется к положениюj в следующий период времени. Это основа анализа Маркова. Имитация – следующий метод анализа ситуации. Согласно словаря – это процесс подражания или симулирования действительности. В экономической практике и науке – это методика для проведения экспериментов с математическим обеспечением модели поведения системы в определённый период времени. Существуют следующие виды имитации:
Имитационное экспериментирование должно учитывать обстоятельства возможного риска ситуации. Экспертные системы основаны на субъективном знании процесса. Решение принимается на основе количественных (цифровых) данных, полученных в результате проведённой экспертизы на основе:
2) теорий о проблеме, 3) четких правил и процедур в отношении основной линии проблемы, 4) общих стратегий для решения конкретного вида проблем. Основные категории экспертных систем:
Таким образом, мы рассмотрели основные методы проведения анализа в рисковой ситуации, которые наиболее часто применяются в настоящее время. Специфика деятельности российских предприятий такова, что практически невозможно оценить ситуации полностью объективно. Ни один метод анализа не может быть применён в чистом виде. Чаще всего отправной точкой является составление суждений на основе экспертных оценок ситуации, в том числе и определение вероятностей потерь. 3.2 Методики оценки рисков Поскольку риск является вероятностной оценкой, его количественное значение не может быть однозначным. В зависимости от того, какая методика исчисления риска применяется, величина его может меняться. В настоящее время могут наиболее распространены следующие методики оценки рисков:
Данные методики опробованы на проведении анализа ситуации в деятельности российских предприятий. Коротко рассмотрим содержание этих методик. АНАЛИЗ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ Сущность данной методики заключается в следующем. Сначала рассчитывается базовый вариант, когда все переменные принимают свои предполагаемые значения. Затем только одна переменная меняет свое значение (например, на 10 %), на основе чего пересчитывается новое значение выбранного критерия (например, NPV). После этого оценивается процентное изменение критерия по отношению к базовому уровню и рассчитывается показатель чувствительности, представляющий собой отношение процентного изменения критерия к изменению значения переменной на 1 % (так называемая эластичность изменения показателя). Аналогично исчисляются показатели чувствительности каждой переменной. На основе этих расчетов проводится ранжирование переменных по степени важности (экспертное) и оценка прогнозируемости значений переменных. Далее эксперт может построить матрицу чувствительности и важности, которая позволит выделить наименее и наиболее рискованные переменные (показатели). АНАЛИЗ СЦЕНАРИЕВ Эта методика является развитием предыдущей методики. В данном случае непротиворечивому изменению подвергается вся группа переменных. Рассчитывается пессимистический и оптимистический варианты (сценарии) с определением новых значений выбранных критериев. Затем они сравниваются с базисным значением и даются соответствующие рекомендации. АНАЛИЗ ВЕРОЯТНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ДОХОДНОСТИ Сущность данной методики заключается в определении вероятного распределения значений доходности и исчислений стандартного отклонения от средней доходности, а также определении коэффициента вариации, который рассматривается как степень риска. Чем выше коэффициент вариации, тем более рискованным является данный вид актива. Основные процедуры этой методики следующие:
KB=  (3.1)-рассчитывается стандартное отклонение Oc по формуле: Oc=(  (3.2)-рассчитывается коэффициент вариации V по формуле: V=Oc /KB (3.3) ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ Данный подход связан с корректировкой денежного потока и последующим расчётом чистой стоимости денежных потоков (NPV) для всех вариантов (имитационное моделирование). Методика анализа в этом случае следующая: по каждому проекту (плану) строят три его возможных варианта развития: пессимистический, наиболее вероятный, оптимистический; по каждому из вариантов рассчитывается размах вариации NPV по формуле: R(NPV)=NPVo–NPVп (3.4) из двух сравниваемых вариантов плана (проекта) более рискованным считается тот, у которого размах вариации NPV больше. Существуют модификации рассмотренной методики, предусматривающие применение количественных вероятностных оценок. В этом случае методика может принимать вид: по каждому варианту рассчитываются пессимистическая, наиболее вероятная и оптимистическая оценка денежных поступлений и NPV; для каждого варианта данные оценки связываются с вероятностями их осуществления; рассчитывается вероятное значение NPV ,взвешенное по присвоенным вероятностям, и среднее квадратическое отклонение от него; вариант с большим значением среднего квадратического отклонения считается более рискованным. Другая методика имитационного моделирования рисковой ситуации основана на методе МОНТЕ-КАРЛО. Эта методика состоит из четырёх этапов: 1). Построение закона совокупного распределения. 2). Определение ранга произвольных чисел для описания совокупного распределения. 3). Выбор произвольных чисел, элементов системы. 4). Проектирование процесса на основе полученных значений переменных. Данная методика может быть реализована только с помощью компьютера, так как она достаточно трудоёмка. АНАЛИЗ ЦЕЛЕСООБРАЗНОСТИ ЗАТРАТ Данная методика ориентирована на идентификацию потенциональных зон риска (см. Главу 1). Основные факторы могут быть детализованы путём составления перечня для конкретного плана, проекта. Следует определять показатели устойчивости предприятия с целью определения степени риска финансовых средств. Вычисление этих показателей позволяет определить для каждой области финансового состояния степень устойчивости (см. Главу 1). Анализ абсолютных показателей финансовой устойчивости (излишек или недостаток собственных, заемных источников формирования запасов и затрат), который включает в себя исследование состояния запасов и затрат, равен возможным потерям в зоне риска. МЕТОДИКА ОЦЕНКИ РИСКОВ НА ОСНОВЕ ЭКСПЕРТНОГО МЕТОДА Данная методика разработана Инвестиционно – финансовой группой и Российской финансовой корпорацией. (17) Первой задачей является составление исчерпывающего перечня рисков. Второй задачей является определение удельного веса каждого простого риска во всей их совокупности. Обозначим через Si - простой риск, относящийся к стадии проекта S, n-общее число рисков, т.е. i=1,2 .. n; k – число групп приоритетов, если простые риски разделяются по степени их значимости, причем k   , MI – число рисков, входящих в приоритетную группу l, т.е. Mi= 1,2..k. Принципиальное значение для расчетов имеет предположение о том, во сколько раз первый приоритет весомее последнего, т.е.Wi:Wk=f Первым шагом является определение веса групп с наименьшим приоритетом из условия: Wk=  (3.5)Вторым шагом является определение веса по группам приоритетов: Wi=Wk*  (3.6)На третьем шаге определяются веса простых факторов Wi=Wi*Mi для каждого простого риска, входящего в соответствующую приоритетную группу. Это означает, что все простые риски внутри одной и той же приоритетной группы имеют одинаковые веса. Если приоритеты по простым рискам не устанавливаются, то все они имеют равные веса, т.е. Wi =1:n . Результаты оформляются таблицей (табл. 3.3.). Таблица 3.3.
Третьей задачей является оценка вероятности наступления событий, относящихся к каждому простому риску. Для проведения этой работы желательно иметь трех экспертов, хорошо знакомых с существом проблемы. Каждому эксперту, работающему отдельно, предоставляется перечень первичных рисков по всем стадиям проекта и предлагается оценить вероятность их наступления, руководствуясь следующей системой оценок: 0 – риск рассматривается как несущественный, 25 – риск скорее всего не реализуется; 50 – о наступлении события ничего определенного сказать нельзя; 75 – риск скорее всего проявится,100 – риск наверняка реализуется. Оценки экспертов подвергаются анализу на их непротиворечивость, который выполняется по следующим правилам: 1. max |Ai-Bi|  i=1,2 ... N; 2.  25 , (3.7)где Ai и Bi – оценки каждой i-ой пары экспертов. Всего должно быть сделано три оценки соответственно для попарно сравненных мнений первого и второго экспертов; первого и третьего экспертов; второго и третьего экспертов. Результаты работ экспертов оформляются таблицей (табл.3.4.). Таблица 3.4.
Четвертой задачей является подсчет риска по каждой группе простых рисков, который производится по формуле: R=  , (3.8)где Vi – средняя вероятность наступления риска. Расчет оформляется таблицей (табл.3.5.). Таблица 3.5
Наиболее существенные риски определяются так : по рассматриваемой методике из таблиц, составленных для простых рисков, выбираются все значения, превышающие 10, т.е. Wi*Vi>10.Для каждого из них указываются мероприятия по противодействию. Расчет рисков проекта является необходимым аналитическим средством для обнаружения слабых мест проекта. Однако этого недостаточно. Важно разработать как мероприятия по снижению возможной опасности, так и по страхованию проекта. Необходимо учитывать, что оценка риска – процесс субъективный. Какой бы методикой не была рассчитана величина риска, в каждом конкретном случае специалист должен определить риск данных операций. Каждая из перечисленных методик имеет свои преимущества и недостатки. Методика “Анализ чувствительности” позволяет оценить показатели, влияющие на ситуацию в зависимости от выбранного критерия. В результате есть возможность выделить наиболее и наименее рискованные показатели (возмущающие факторы) для ситуации. Недостатком этой методики является то, что не анализируется корреляционная взаимозависимость и связь между изменяемыми показателями, а также не рассматривается вероятность осуществления альтернативных решений. Методика “Анализ вероятностного распределения доходности” позволяет определить коэффициент вариации, который рассматривается как степень риска с учетом фактора времени. Все расчеты проводятся на основе прогнозируемых оценок значений доходности и вероятностей их осуществления, которые устанавливаются экспертным путем. Поэтому на получение значения степени риска влияет субъективный фактор, а следовательно, теряется достоверность полученных результатов. Методика на основе имитационных моделей позволяет анализировать и оценивать различные варианты разрешения проблемы и учитывать сразу несколько факторов риска. Но так как в основе этой методики лежат вероятностные характеристики, это затрудняет практическое ее применение для конкретной ситуации. К тому же очень трудно учесть все возможные варианты решений в рисковой ситуации, даже если использовать точно оцененный и достоверно проанализированный случай-аналог. Методика оценки рисков на основе экспертного метода позволяет выявить наиболее существенные риски и средние вероятности их наступления. Недостатком этой методики является субъективность определения количественного соотношения между первым и последним приоритетом (во сколько раз первый приоритет весомее последнего). Таким образом, изначально задается первая и последняя по приоритетности группы рисков, что сводит на нет весь последующий анализ. Ситуация становится детерминированной и фактор случайности, неопределенности не учитывается. Предлагается приоритетность групп рисков определять методом парного сравнения объектов. Данный метод основан на математической обработке субъективных оценок экспертов. Каждый эксперт методом парного сравнения определяет значимость каждой возможной пары объектов на качественный показатель. Возможные результаты оценок характеризуются величинами: 1, если объект i предпочтительнее объекта j Aij= 0,5, если объект i эквивалентен объекту j 0, если объект i менее предпочтителен, чем объект j Индивидуальные матрицы парных сравнений каждого эксперта используются для построения обобщающей матрицы, которая является основой для определения коэффициентов значимости сравниваемых объектов (групп рисков). Далее объекты упорядочиваются в последовательности убывания коэффициентов значимости, т.е. объекту, который наиболее значим, соответствует больший коэффициент значимости. Коэффициенты значимости не только позволяют качественно оценить объект, но и дать количественное сравнение одного исследуемого объекта с другим. Поэтому данный метод дополняет рассмотренную методику и результат получается более достоверными. (6) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||