НОУ ІНТУЇТ | лекція | Ризик-менеджмент

1. Різні види ризиків Майбутнє нам невідомо. А тому невідомі і майбутні доходи і витрати, ми можемо...

Різні види ризиків

Майбутнє нам невідомо. А тому невідомі і майбутні доходи і витрати, ми можемо лише прогнозувати їх з тим або іншим ступенем впевненості. Як описувати невизначеність майбутнього? Чим ми ризикуємо і що взагалі розуміти під "ризиком"? Як відбивається невизначеність майбутнього на фінансових потоках (потоках платежів і надходжень), їх характеристиках і висновках про ефективність управляючих впливів на ті чи інші економічні процеси та інших рішеннях? Як зменшити можливі втрати і захиститися від ризиків?

Ризик - це небажана можливість. Ця можливість може реалізуватися в майбутньому. Тому методи аналізу та управління ризиками базуються на методах прогнозування майбутнього розвитку.

Щоб управляти ризиками, треба спочатку знати про існуючі ризики. Оскільки на діяльність будь-якої організації безпосередньо або потенційно впливають ризики різної природи, необхідна класифікація ризиків. Можливо, для різних цілей знадобляться різні класифікації, засновані на різних методологічних принципах.

Для побудови такої класифікації необхідно будь-якої впорядкує принцип. Візьмемо за основу рух від часткового до загального. Тоді природно виділити:

• особисті та сімейні ризики, пов'язані з долі окремої людини і його сім'ї;
• виробничі ризики (внутрішні ризики), пов'язані безпосередньо з діяльністю підприємства;
• комерційні ризики, викликані неповною передбачуваністю динаміки ринку, тобто дій споживачів і конкурентів;
• фінансові ризики, які визначаються макроекономічною ситуацією;
• ризики, що виникають на рівні держави і Землі в цілому.

Потім необхідно вивчити ступінь їх впливу на показники ефективності діяльності організації з метою виділення найбільш значущих.

Після цього доцільно провести вивчення різних способів оцінки фінансових та інших ризиків у випадках, коли вони моделюються за допомогою тих чи інших математичних структур. Зокрема, поширене моделювання ризиків за допомогою ймовірностей і випадкових величин. Перспективною видається розробка методів опису ризиків за допомогою теорії нечітких множин, лінгвістичних змінних, якісних ознак, інтервальних математичних і економетричних моделей та ін. Істотно, що опис може бути багатовимірним. Наприклад, кожна координата може відповідати своїм виглядом впливу (порушення, події) і описуватися кількісним або якісним ознакою. Тоді додатково виникає завдання агрегування (відомості разом) показників ризику. Для агрегування можуть бути використані різні методи, розроблені в теорії оцінки технічного рівня і в теорії експертних оцінок.

Наступний етап - розробка методології застосування різних методів управління ризиками з використанням експертних оцінок, сучасних методів прогнозування, економетричних та економіко-математичних моделей з метою підвищення ефективності діяльності організації в умовах ризику. При цьому необхідно навчитися практично вирішувати проблему многокритериальности (узгодження оцінок ризиків, отриманих за різними підставами, з метою ефективного управління ризиком).

До теперішнього часу накопичена величезна література з питань ризику, як загальна, наприклад, теорія статистичного ризику, так і з окремих питань - по екологічних ризиків, статистичним методам забезпечення якості, фінансових ризиків та ін.

Виробничі ризики. До них насамперед належать ризики, пов'язані з випуском дефектної продукції. Добре відомо, що при масовому виробництві неможливо забезпечити випуск продукції без дефектів. Тому діють відділи технічного контролю (ВТК), служби (бюро) якості та інші підрозділи, які здійснюють контроль якості продукції. Відомо, що в машинобудуванні вартість контрольних операцій складає в середньому близько 10% від вартості продукції. Частина втрат від ризику компенсується службами технічного обслуговування продукції, що вже перебуває у споживачів. Постійно використовуваними термінами в цій області є "ризик постачальника" і "ризик споживача". Питанням управління якістю присвячена велика література. Одна з важливих груп показників якості - характеристики надійності.

Інший вид ризиків пов'язаний із здійсненням діючих технологічних процесів. Йдеться про аварії різного ступеня тяжкості, від незначних порушень технологічних процесів до катастроф з людськими жертвами. Тут доцільно звернути увагу на екологічні ризики, зокрема, пов'язані з аварійними скидами у ріки технологічних рідин, викидами в атмосферу газів і зважених часток і ін. За подібні дії підприємства зобов'язані сплачувати штрафи згідно з приписами екологічних органів.

Відзначимо ризики, пов'язані з проектованим продукції або технологічних процесів. Вони можуть бути пов'язані з помилками розробників або фізичною неможливістю здійснення того чи іншого процесу. Так, протягом усієї другої половини ХХ століття фізики постійно говорили про появу найближчим часом невичерпного джерела енергії на основі перетворення керованого термоядерного синтезу. Ця пропаганда, безсумнівно, стримувала фінансування і розвиток ресурсозберігаючих технологій. Ще на початку ХХ ст. Д.І. Менделєєв писав, що спалювати нафту - це те ж саме, що топити піч асигнаціями. Проте і зараз нафта використовують як паливо, розвіданих запасів залишається все менше. Зайвий оптимізм фізиків нам всім ще дорого обійдеться.

Серед виробничих ризиків є і соціальні, пов'язані з тими чи іншими конфліктами. Тут треба виділити конфлікти між службами (відділами, цехами), з якими можна боротися, оптимізуючи організаційну структуру підприємства. Далі - різного походження конфлікти між менеджерами вищої ланки; конфлікти між профспілками і адміністрацією з приводу заробітної плати або умов праці, та ін. Сучасні методи управління персоналом дозволяють заздалегідь спрогнозувати багато з таких конфліктів і запропонувати шляхи їх вирішення.

Комерційні ризики. Йдеться про ризики, пов'язані з невизначеністю майбутньої ринкової ситуації в країні. Зокрема, про майбутніх дій постачальників у зв'язку з мінливими перевагами споживачів. Нагадаємо, наприклад, про швидкі зміни на ринку обчислювальної техніки в зв'язку з появою персональних комп'ютерів. Мода в тій чи іншій мірі відбивається на поведінці споживачів у багатьох областях.

Дуже істотні ризики, пов'язані з діяльністю партнерів організації - учасників економічного життя, зокрема, з їх діловою активністю, фінансовим становищем, ставленням до дотримання зобов'язань (в тому числі їх законослухняністю як платників податків). Особливо треба відзначити роль конкурентного оточення, від дій якого залежить багато в долі конкретного підприємства. Зокрема, важливі інформаційні ризики, пов'язані з промисловим шпигунством і можливостями проникнення конкурентів в комерційні таємниці і іншого впливу на внутрішні справи організації, зокрема, через комп'ютерні мережі типу Інтернет.

До цього ж типу можна віднести ризики, пов'язані з соціальними та адміністративними факторами в конкретних регіонах, із взаємовідносинами розглянутої організації з органами місцевої та регіональної влади, як офіційними, так і кримінальними.

Фінансові ризики. Відзначимо насамперед ризики, пов'язані з коливаннями цін на товари і послуги (динамікою інфляції), ставки рефінансування Центрального банку, норм банківських відсотків за кредитами і депозитами, валютних курсів і інших макроекономічних показників, в тому числі котирувань державних і приватних (корпоративних) цінних паперів . Частина цих ризиків носить об'єктивний, а частина - число спекулятивний характер. До цього ж типу можна віднести ризики, пов'язані з нестабільністю законодавства і поточної економічної політики (тобто з діяльністю керівництва країни, міністерств і відомств). Додаткові проблеми створює множинність нормативно-правових актів, що регулюють господарсько-економічну діяльність організації (близько 104, якщо рахувати не тільки федеральні нормативно-правові акти, а й нормативно-правові акти суб'єктів федерації, наприклад, м Москви), часто суперечать один одному, що викликає необхідність в участі в роботі організації юристів, в тому числі в судових процесах.

Ризики, що виникають на рівні держави і Землі в цілому. До цього типу віднесемо ризики, пов'язані з політичною ситуацією, діями партій, профспілок, екологічних та інших організацій в масштабі країни. Типовим прикладом є ризики, пов'язані з помітною зміною курсу країни в результаті тих чи інших виборів. Інший приклад - російський "дефолт" (відмова держави від ряду фінансових зобов'язань), що почався в серпні 1998 р і безпосередньо викликаний рішенням трьох чиновників. Велике значення мають ризики, пов'язані з соціальною боротьбою ( "рейкова війна", страйки, масові зіткнення, тероризм, і ін.) ...

Зовнішньоекономічні ризики, наприклад, пов'язані з динамікою ціни на нафту, великомасштабними закордонними фінансовими (в Південно-Східній Азії) або військовими (Югославія, Ірак) кризами і т.д., можуть зробити істотний вплив на розглянуту організацію (підприємство).

Велике число ризиків пов'язано з природними явищами. Їх можна об'єднати під ім'ям "екологічні". До них відносяться, зокрема, ризики, пов'язані з невизначеністю низки природних явищ. Типовим прикладом є погода, від якої залежать врожайність (а тому і ціни на сільськогосподарські товари), витрати на опалення і прибирання вулиць, доходи від туризму і ін.

Звернемо увагу на ризики, пов'язані з недостатніми знаннями про природу (наприклад, нам невідомий точний обсяг корисних копалин в тому чи іншому родовищі, а тому ми не можемо точно передбачити розвиток добувної промисловості та обсяг податкових надходжень від її підприємств). Не можна забувати про ризики екологічних лих і катастроф, типу ураганів, смерчів, землетрусів, цунамі, селів та ін.

Кожен з перелічених видів ризиків може бути структурований далі. Так, є великі розгорнуті розробки з аналізу ризиків технологічних аварій, зокрема, на хімічних виробництвах і на атомних електростанціях. Ясно, що аварії типу Чорнобильської істотно впливають на значення Степ-факторів (прийняте скорочення для комплексу соціальних, технологічних, економічних, екологічних та політичних факторів, що діють на організацію) і тим самим на надходження і виплати з бюджету як на місцевому, так і на федеральному рівні (що істотно, якщо "організація" - це муніципальний або державний орган влади або його підрозділ типу податкової інспекції).

Управління ризиками

Підходи до обліку невизначеності при описі ризиків. В теорії прийняття рішень в даний час при комп'ютерному та математичному моделюванні для опису невизначеностей найчастіше використовують вероятностно- статистичні методи (насамперед методи статистики нечислових даних, в тому числі інтервального статистики та інтервального математики). Корисні методи теорії нечіткості і методи теорії конфліктів (теорії ігор). Математичний інструментарій застосовуються в імітаційних, економетричних, економіко-математичних моделях, реалізованих зазвичай у вигляді програмних продуктів.

Деякі види невизначеностей пов'язані з байдужими до організації силами - природними (погодні умови) або суспільними (зміна уряду). Якщо явище досить часто повторюється, то його природно описувати в імовірнісних термінах. Так, прогноз врожайності зернових цілком природно вести в імовірнісних термінах. Якщо ж подія одинично, то розподіл усіх опис викликає внутрішній протест, оскільки частотна інтерпретація ймовірності неможлива. Так, для опису невизначеності, пов'язаної з наслідками виборів або зі зміною уряду, краще використовувати методи теорії нечіткості і інтервального математики (інтервал - зручний окремий випадок опису нечіткої множини). Нарешті, якщо невизначеність пов'язана з активними діями суперників або партнерів, доцільно застосовувати методи аналізу конфліктних ситуацій, тобто методи теорії ігор, перш за все антагоністичних ігор, але іноді корисні і більш нові методи кооперативних ігор, націлених на отримання стійкого компромісу.

Підходи до оцінювання ризиків. Поняття "ризик", як вже зазначалося, багатогранно. Наприклад, при використанні статистичних методів управління якістю продукції ризики (точніше, оцінки ризиків) - це ймовірності деяких подій. У статистичному приймальному контролі "ризик постачальника" - це ймовірність забракованих партії продукції хорошої якості, а "ризик споживача" - приймання "поганий" партії. При статистичному регулюванні технологічних процесів розглядають ризик непоміченою розладнання і ризик зайвої налагодження.

Тоді оцінка ризику - це оцінка ймовірності, точкова або інтервальна, за статистичними даними або експертна. У такому випадку для управління ризиком задають обмеження на ймовірності небажаних подій.

Іноді під зменшенням ризику розуміють зменшення дисперсії випадкової величини, оскільки при цьому зменшується невизначеність. В теорії прийняття рішень ризик - це плата за прийняття рішення, відмінного від оптимального, він зазвичай виражається як математичне очікування. В економіці плата вимірюється зазвичай в грошових одиницях, тобто у вигляді фінансового потоку (потоку платежів і надходжень) в умовах невизначеності.

Методи математичного моделювання дозволяють запропонувати і вивчити різноманітні методи оцінки ризику. Широко застосовуються два види методів - статистичні, засновані на використанні емпіричних даних, і експертні, що спираються на думки і інтуїцію фахівців.

Щоб продемонструвати складність проблеми оцінювання ризику і різні існуючі підходи, розглянемо найпростіший випадок. Нехай невизначеність носить імовірнісний характер, а втрати описуються одновимірної випадкової величиною (а не випадковим вектором і не випадковим процесом). Іншими словами, збиток адекватно описується одним числом, а величина цього числа залежить від випадку.

Отже, нехай величина породженого ризиком збитку моделюється випадковою величиною (В сенсі теорії ймовірностей). Як відомо, випадкова величина описується функцією розподілу

де - дійсне число (тобто, як говорять і пишуть математики, будь-який елемент дійсної прямої, традиційно позначається ). оскільки зазвичай інтерпретується як величина збитку, то Х - невід'ємна випадкова величина.

Залежно від припущень про властивості функції розподілу імовірнісні моделі ризику діляться на параметричні і непараметричні. У першому випадку мається на увазі, що функція розподілу входить в одне з відомих сімейств розподілів - нормальних (тобто гауссовских), експоненційних чи інших. Однак зазвичай подібне припущення є мало обгрунтованим - реальні дані не хочуть "втискуватися" в заздалегідь заданий сімейство. Тоді необхідно застосовувати непараметричні статистичні методи, що не припускають, що розподіл збитку взято з того чи іншого популярного серед математиків сімейства. При використанні непараметричних статистичних методів зазвичай приймають лише, що функція розподілу є безперервною функцією числового аргументу .

Обговоримо два поширених помилки. По-перше, часто говорять, що оскільки величина збитку залежить від багатьох причин, то вона повинна мати т.зв. нормальний розподіл. Це не вірно. Все залежить від способу взаємодії причин. Якщо причини діють адитивно, то, дійсно, в силу Центральної Граничною Теореми теорії ймовірностей є підстави використовувати нормальне (гауссових) розподіл. Якщо ж причини діють мультиплікативно, то в силу тієї ж Центральної Граничною Теореми теорії ймовірностей варто наближати розподіл величини збитку за допомогою логарифмически нормального розподілу. Якщо ж основний вплив має "слабка ланка" (де тонко, там і рветься), то відповідно до теореми, доведеним академіком Б.В.Гнеденко, слід наближати розподіл величини збитку за допомогою розподілу з сімейства Вейбулла-Гнеденко. На жаль, в конкретних практичних випадках розрізнити ці варіанти зазвичай не вдається.

Як і друга, невірно Традиційне уявлення про ті, что реальні похібкі вимірювання нормально розподілені. Проведень багатьма фахівцямі ретельній аналіз похібок реальних СПОСТЕРЕЖЕНЬ показавши, что їх Розподіл в переважній більшості віпадків відрізняється від гауссова. Зведення ціх ДОСЛІДЖЕНЬ наведено в работе [9.10] . Серед фахівців поширене таке жартівливе твердження: "Прикладники зазвичай думають, що математики довели, що похибки розподілені нормально, а математики вважають, що прикладники встановили це експериментально". І ті, и інші поміляються. На жаль, в даний час в екологічній та економічній літературі є маса помилкових тверджень. Істотна частина помилок відноситься до використання математичних методів. Особливо це стосується статистики та економетрики.

Отже, розглянемо ситуацію, коли можлива величина збитку, пов'язаного з ризиком, описується функцією розподілу . Зазвичай намагаються перейти від функції, що описується (з точки зору математики) нескінченно великим числом параметрів, до невеликого числа числових параметрів, найкраще до одного. Для позитивної випадкової величини (величини збитку) часто розглядають такі її характеристики, як

• математичне очікування;
• медіана і, більш загально, квантилі, тобто значення , При яких функція розподілу досягає певного значення ; іншими словами, значення квантилі знаходиться з рівняння ;
• дисперсія (часто позначається як - "сигма-квадрат");
• середньоквадратичне відхилення (квадратний корінь з дисперсії, тобто - "сигма");
• коефіцієнт варіації (середнє відхилення, поділене на математичне очікування);
• інейная комбінація математичного очікування і середнього квадратичного відхилення (наприклад, типово бажання вважати, що можливі значення збитку розташовані в такому інтервалі: математичне очікування плюс-мінус три сигма);
• математичне сподівання функції втрат, і т.д.

Цей перелік, очевидно, може бути продовжений.

Тоді задача оцінки збитку може розумітися як завдання оцінки тієї чи іншої з перерахованих характеристик. Найчастіше оцінку проводять за емпіричними даними (за вибіркою величин збитків, відповідним тим, що сталося раніше аналогічних випадків). При відсутності емпіричного матеріалу залишається спиратися на експертні оцінки, котрим присвячується означена значна частина наступній лекції. Найбільш обгрунтованим є модельно-розрахунковий метод, який спирається на моделі управлінської, економічної, соціально-психологічної, еколого-економічної ситуації, що дозволяють розрахувати характеристик збитку.

Підкреслимо тут, що характеристик випадкового збитку є багато. Вище перераховано 7 видів, причому деякі з них - другий, шостий і сьомий - містять нескінченно багато конкретних характеристик. Не можна обмежуватися тільки середнім збитком, під яким зазвичай розуміють математичне очікування, хоча медіана збитку не менше відповідає цьому терміну. Дуже важливі верхня межа для шкоди, тобто квантилі порядку , де близько до 1, наприклад, . При цьому з імовірністю, що не перевищує 0,000001, реальний збиток буде менше . Складні проблеми полягають в обгрунтованому обчисленні кордону , Їх ми не будемо тут торкатися.