Управление предпринимательскими рисками

7.Методы индексов опасности пригодны при оценке потенциальной опасности, существующей на промышленном предприятии, если требуется оценить риск интегрально, не вдаваясь в детали производственных процессов. Основная идея - оценить некоторым числовым значением (индексом) степень опасности рассматриваемой системы. Существуют различные способы, как это может быть сделано, но наиболее часто при оценке пожаро- и взрывобезопасности используется метод индекса Дау (Dow Fire and Explosion Index).

8. Понятие "риск" используется иногда при осуществлении экстремального управления и создания при этом модели, наименьшим образом отличающейся от управленческого объекта. Для вычисления того, во что с точки зрения конечной цели обойдется неточность модели объекта, используется так называемый риск изучения - (Н). Потери, связанные с неточностью управления и вызванные неточностью заданных (к данному моменту) свойств объекта, обозначают "риском-действия" - (Д). Сумма этих рисков (С) дает средние потери управления в настоящем и будущем:

С=Н+Д

Управление, минимизирующее эти потери, считается оптимальным

Для того, чтобы уменьшить степень вероятности риска, существует множество способов. Главными из них являются:

1. Поиск партнеров среди тех предприятий, которые располагают дополнительной рабочей силой, информацией о рынке, достаточными финансовыми средствами.

2. Услуги внешних консультантов - экспертов в той узкой области, где риск наиболее вероятен.

3. Ориентировка на определенную категорию потребителей, охотно воспринимающих нововведения или на постоянных клиентов. Крупным предприятиям целесообразно осуществлять "рисковое" финансирование небольших предприятий, занимающихся освоением новинок.

4. Прогноз возможностей риска, выявить узкие места м источники риска, трезво оценить возможности предприятия, разработать альтернативные варианты осуществления программы.

5. Образование специального резервного фонда для самострахования за счет части оборотных средств.

6.      Передача части риска другим лицам и организациям путем страхования бизнеса и служащих.

2.2.3 Оценка ущерба

Если итогом выполнения всех рассмотренных этапов анализа риска является качественное описание сценариев развития неблагоприятных ситуаций и оценка вероятности их возникновения, то у следующим этапом должна стать оценка размеров возможного ущерба.

Ущерб имуществу изначально выражается в натуральном виде (так назывемый "физический ущерб»), т.е. в форме утраты или ухудшения свойств объектов. Далее при помощи определенной методики характеристики ущерба могут быть переведены в денежную форму («денежный ущерб»).

Денежная форма выражения ущерба называется убытками

В финансовой сфере неблагоприятное событие, как правил уже выражено в количественной форме (например, «получение прибыли ниже запланированной»), и весь процесс оценки ущерба отталкивается от этого события.

Ущерб жизни и здоровью граждан также может быть определен в натуральном или денежном виде. Однако вопрос о том, как адекватно оценить, например, стоимость травмы или гибели человека, не имеет в настоящее время однозначного ответа, и на этот счет существуют различные методики, результаты которых могут! различаться в сотни раз.

Методика оценка ущерба от различных рисков в наиболее полном виде должна включать в себя учет как прямых (непосредственный ущерб), так и косвенных убытков (возникают как следствие невозможности какое-то время осуществлять нормальную деятельность предприятия). К их числу относятся: упущенная выгода, убытки в виде претензий и исков вследствие невыполнения обязательств перед контрагентами, потеря имиджа организации, расходы на юридическое урегулирование дел и т.д.

Как показывает практика, косвенные убытки часто во много раз превышают размер прямых.

Последствия большинства неблагоприятных событий не ограничиваются каким-либо одним видом ущерба. Первоначальная причина, будь то природное или техногенное воздействие, финансовый или коммерческий риск, влечет за собой последовательность событий, развивающихся по цепочке согласно «принципу домино».

В целом, все виды ущерба могут быть разделены на следующие большие группы.

1.      Ущерб имуществу предприятия (основным и оборотным фондам).

2.Убытки, связанные с потерей прибыли в результате снижения или остановки производства.

3.Ущерб жизни и здоровью персонала

4. Нанесение ущерба окружающей среде

5. Нанесение прямого ущерба третьим лицам.

6. Убытки, связанные с недопоставкой продукции или У^* луг потребителям.

Первые две группы рассмотренных ущербов связаны с имущественными рисками и непосредственно отражаются на имущественном положении предприятия.

Ущерб, нанесенный персоналу предприятия в результате наступления чрезвычайных событий, обычно связывается с так называемыми коллективными рисками

Три последние группы убытков возникают как следствие наступившей в силу закона гражданской ответственности предприятия перед третьими лицами. Их объем определяется в судебном порядке на основе рассмотрения претензий и исков пострадавших лиц к виновнику происшествия.

2.2.4 Статистическое моделирование рисков и ущерба

Модели используют для прогнозирования, планирования рисков, уменьшения степени неопределенности знаний о рисках объекта исследований и результатах его использования. Могут использоваться модели и для диагностики риска - установления источника и природы риска.

Широко используется моделирование и при оценке ущерба. Ущерб случаен, так как зависит от большого числа факторов, в том числе факторов влияния (конъюнктура биржевого рынка, влажная или сухая погода, прочность кирпича, хрупкость металла при температуре окружающей среды и др.).

Достаточно универсальным и распространенным методом моделирования при оценке и прогнозировании рисков и ущербов является имитационное моделирование. Это связано с тем, что большинство реальных объектов и операций в силу сложности, дискретного характера функционирования отдельных подсистем, не могут быть адекватно описаны с помощью толь­ко аналитических математических моделей.

Важно и то, что имитационная модель позволяет использовать всю располагаемую информацию вне зависимости от ее формы представления (словесное описание, графические зависимости, блок-схемы, математические модели отдельных блоков и др.) и степени формализации. Имитационные модели получили большое распространение потому, что не накладывают жестких ограничений на используемые исходные данные. Наоборот, они позволяют творчески, гибко использовать всю имеющуюся информацию об объекте прогнозирования.

Имитационная модель строится по образцу и в соответствии с функциями, структурой, параметрами объекта прогнозирования и возможных условий его функционирования. Для описания элементов модели возможно произвольное использование методов, по мнению прогнозиста, соответствующих условиям и задачам прогнозирования. Затем эти элементы объединяют в единую модель.

Имитационная модель может быть с фиксированными входными параметрами и параметрами модели. Это детерминированная имитационная модель.

Если же входные параметры и (или) параметры модели могут иметь случайные значения, то говорят о моделировании в случайных условиях, а модель может быть названа статистической.

Для статистического моделирования в случайных условиях был разработан метод статистических испытаний (метод Монте - Карло).

Идея метода Монтв - Карло состоит в реализации «розыгрышей» - моделировании случайного явления с помощью некоторой процедуры, дающей случайный результат.

В соответствии с этим методом при моделировании с использованием вычислительной техники выполняют некоторое количество (множество) реализации прогнозируемого объекта или процесса. Затем результаты такого моделирования обрабатывают с использованием методов математической статистики.

При статистическом моделировании используют случайный механизм розыгрыша.

Реализация случайного явления методом Монте – Карло состоит из цепочки единичных жребиев, перемежающихся обычными расчетами. Расчетами учитывается влияние исхода единичного жребия на ход операции .

Так как при статистическом моделировании часто не бывает достоверных данных о виде и параметрах распределения случайных величин, влияющих на исход единичного жребия, то очень важно проверять результат такого моделирования на робастность. При этом выясняют, является ли результат моделирования устойчивым (робастным) к возможным ошибкам в определении вида и параметров распределения случайных величин, характеризующих либо входные параметры, либо параметры модели.

Если выяснится, что результат моделирования не является робастным, т.е. сильно зависит от вида и параметров случайных величин - параметров модели, то это может рассматриваться как свидетельство высокого риска при принятии решения по варианту облика системы или проведения операции. В этих условиях лицо, принимающее решение, должно рассмотреть необходимость предупреждения, снижения или страхования этого риска.

Для снижения затрат на диагностику или прогноз всегда существует соблазн использовать в процессе прогнозирования более простые модели. При этом возникает риск принятия неправильного решения. Для снижения такого риска проверяют адекватность одной более простой модели более сложной модели.

Для обеспечения точности и достоверности результатов моделирования (снижения возникающих при этом рисков) необходима проверка адекватности или верификация прогнозной модели.

Проверка адекватности модели выполняется с использованием .формальных статистических критериев, например, статистической проверкой гипотез о принадлежности и оригинала и модели к одному классу объектов. Однако такая проверка возможна при наличии надежных статистических оценок параметров как оригинала, так и модели. Если по каким-то причинам такие оценки отсутствуют и не могут быть получены, то с достаточной для практических целей точностью это делают сравнением отдельных свойств оригинала и модели.

Верификация модели - это оценка функциональной полноты, точности и достоверности модели с использованием всей доступной информации в тех случаях, когда проверка адекватности по тем или иным причинам невозможна.

В случае моделирования процессов и систем, еще не существующих, или при отсутствии достоверной информации судят о сходстве свойств прогнозной модели и оригинала посредством процедур верификации.

В прогнозировании чаще всего реальный объект отсутствует или (что одно и то же) разрабатываются новые, еще не существующие функции объекта прогнозирования. Поэтому в прогнозировании чаще используют верификацию. При планировании (когда объект планирования реально существует), чаще, чем в прогнозировании, имеются условия для проверки адекватности моделей. Наиболее часто используют следующие методы верификации.

Прямая верификация модели - это верификация путем разработки модели того же объекта с использованием другого математического метода.

Косвенная верификация модели - это верификация путем сопоставления результатов, полученных с использование данной модели, с данными, полученными из других источников.

Консеквентная верификация модели - это верификация результатов моделирования путем аналитического или логического выведения прогноза из ранее полученных прогнозов.

Верификация модели оппонентом - путем опровержения критических замечаний оппонента по прогнозу.

Верификация модели экспертом - верификация сравнением прогноза с мнением эксперта. |

Инверсная верификация модели - путем проверки адекватности прогнозной модели и объекта в ретроспективном периоде (за прошедший период времени).

Необходимо помнить, что использование моделей может снижать риски только при корректности такого использования. Применение неадекватных, неверифицированных моделей, а также моделей, не обладающих свойством робастности может, наоборот приводить к возрастанию риска.

2.3 Сущность риск-менеджмента предпринимательской деятельности

2.3.1 Риск-менеджмент как форма предпринимательства

Поскольку любого рода предпринимательская деятельность связана с возможностью возникновения негативных последствий, неблагоприятных результатов, возникает потребность разработки методов и средств, уменьшающих вероятность их появления либо локализирующих отрицательные последствия. Подобного рода действия, если пользоваться терминологией зарубежных специалистов, могут быть названы системой "менеджмент риска" или "управления риском".

Итак, целенаправленные действия по ограничению или минимизации риска в системе экономических отношений носят название риск-менеджмент (управление риском).

Предпринимательство без риска не бывает. Наибольшую прибыль, как правило, приносят рыночные операции с повышенным риском. Однако во всеем нужна мера. Риск обязательно должен быть рассчитан до максимально допустимого предела. Как известно, все рыночные оценки носят многовариантный характер. Важно не бояться ошибок в своей рыночной деятельности. Поскольку от них никто не застрахован, а главное – оплошностей не повторять, постоянно корректировать систему действий с позиций максимума прибыли. Менеджер призван предусматривать дополнительные возможности для смягчения крутых поворотов на рынке. главная цель менеджера, особенно для условий сегодняшней России. Добиться, чтобы при самом худшем раскладе речь могла идти только о некотором уменьшении прибыли, но не в коем случае не стоял вопрос о банкротстве. Поэтому особое внимание должно уделяться постоянному совершенствованию риск-менеджмента.