Риски в инновационной деятельности предприятия

Оценка инновационного риска осуществляется по правилам, аналогичным оценке коммерческих рисков. В отличие от коммерческих, инновационные риски связаны с коммерциализацией новых видов товаров и услуг.

 

 

 

 

 

3.Методы анализа рисков

 

Анализ рисков производится как  на основе расчетно-аналитических методов, так и с привлечением экспертных оценок. При этом необходимо учитывать  ряд факторов инновационных рисков, которые принято подразделять на фундаментальные, конъюнктурные и внутренние⁵.

Фундаментальные факторы рисков определяются на основе анализа политической, экономической  и финансово-кредитной политики, как отдельных стран, так и  мирового сообщества в целом.

Конъюнктурные факторы обусловлены  наличием микросреды, непосредственно  влияющей на инновационную деятельность организации.

К внутренним факторам относятся факторы, характеризующие инновационный  потенциал предприятия.

Риск может оцениваться прямыми  и косвенными показателями.

К прямым показателям предпринимательского риска относятся индексы роста  основных экономических характеристик (объемы производства или реализации, чистая прибыль и другие).

Косвенные показатели риска используются в том случае, когда невозможно получить значения прямых показателей  или для проверки достоверности  значений прямых показателей. К ним  можно отнести характеристики качественного  состояния капитала (интенсивность  оборота активов, соотношение заемных  и собственных средств, ликвидность  активов и т.д.).

Главным методологическим принципом  анализа рисков является обеспечение  сопоставимости оценки эффективности  инновационного проекта и меры его  риска. Не случайно, среди принципов  американского менеджмента выделяется тезис о том, что «все хорошее и превосходное каждую минуту балансирует на тонкой грани между «это опасно» и «за это надо бороться», подчеркивая необходимость управления рисками на всех этапах производственного и инновационного циклов.

Существует бесконечное число  комбинаций факторов, определяющих успешность деятельности, ее результативность. Полный анализ их сочетаний не возможен. Поэтому  при принятии решений в области  управления рисками задачу, как правило, упрощают: анализ сводится лишь к рассмотрению наиболее возможных или критических  результатов.

Среди методов анализа рисков выделяют методы аналогии, бальной оценки, метод дерева решений, метод Монте-Карло (статистических испытаний), экспертные методы и другие⁶.

Метод аналогии представляет собой разработку стратегии управления риском конкретного инновационного проекта на основе анализа базы данных о реализации аналогичных проектов и условий их реализации. Данный метод позволяет учесть возможные ошибки, последствия воздействия неблагоприятных факторов и экстремальные ситуации как источники потенциального риска.

Метод аналогии применяется как  на отдельных стадиях жизненного цикла проекта, так и по всему  циклу. Часто метод аналогии используется для разработки сценариев реализации инновационного проекта.

Метод бальной оценки риска − это один из методов экспертизы риска на основе обобщающего показателя, определяемый по ряду экспертно оцениваемых частных показателей (факторов) степени риска. Он состоит из следующих этапов:

1) определение факторов, определяющих степень риска проекта;

2) выбор обобщенного критерия и частных показателей, характеризующих каждый фактор;

 

 

3) оценка обобщенного критерия степени риска инновационного проекта;

4) выработка рекомендаций по управлению риском при реализации инновационного проекта.

Данный метод широко используется в деятельности рейтинговых и аналитических агенств при оценке региональных, политических и кредитных рисков.

Метод дерева решений − это метод, оценивающий наиболее вероятные значения результатов инновационной деятельности в зависимости от вариантов реализации инновации. Он основан на построении пространственно-ориентированного графа, отражающего последовательность принятия решений и условий их реализации, оценке промежуточных результатов с учетом их вероятности. Метод позволяет рассчитать математическое ожидание результатов по каждому из вариантов реализации инновации.

Метод Монте-Карло (статистических испытаний) − это метод формализованного описания неопределенности, используемый в наиболее сложных для прогнозирования проектах. Он заключается в изучении статистики процессов реализации проектов на данном или аналогичном предприятии, что позволяет установить влияние и частоту получения конкретных результатов, а также ограничения на диапазон и динамику исходных значений и анализируемых показателей.

Статистические данные и ограничения  служат основой имитационных моделей, позволяющих создать множество  сценариев реализации проекта.

Метод позволяет разработать наиболее вероятный сценарий реализации проекта.

Методы экспертных оценок риска  − это методы прогнозирования и анализа рисков, которые основаны на заключениях экспертов. К числу наиболее распространенных методов экспертных оценок риска относят метод Дельфи, ранжирование, попарное сравнение, метод балльных оценок и другие.

Метод Дельфи − это метод прогноза, при котором в процессе исследования исключается непосредственное общение между членами группы и проводится индивидуальный опрос экспертов с использованием анкет для выяснения их мнения относительно будущих гипотетических событий.

Достоверность полученных оценок зависит  от квалификации экспертов, независимости  их суждений, а также от методического  обеспечения проведения экспертизы. Одним из показателей достоверности  полученных значений является коэффициент  конкордации (согласованности) мнений экспертов.

Методы портфолио − это общее название группы методов анализа и управления инвестициями, позволяющих на основе экономико-математических, статистических и других методов разработать с учетом риска:

− принципы работы па финансовом рынке (направления инвестиций по сегментам, отраслям и/или рынкам);

− условия изменения структуры инновационного портфеля (покупки или продажи конкретных ценных бумаг и т.п.).

Методы портфолио разрабатываются  финансовыми аналитиками для  профессиональных участников финансового  рынка, и, как правило, являются ноу-хау.

Моделирование риска - это метод анализа и оценки риска проекта, используемый в случае, если необходимо учесть большое число проявляющихся факторов риска. Для моделирования риска заранее определяется множество учитываемых параметров и возможный диапазон их значений.

Моделирование риска позволяет  построить динамическую характеристику изменяемых факторов и их влияние  на оцениваемые показатели. Затем  произвольно выбираются значения переменных (с учетом присвоенных им заранее  вероятностей) и рассчитывается конечный показатель⁷.

Эти и другие методы анализа позволяют оценить риски. Оценка рисков − это один из этапов анализа рисков, который заключается в качественной или количественной оценке возможных потерь (ущерба, убытков) и возможности их возникновения. Она проводится преимущественно экспертными методами в условиях неопределенности и используется при сравнении ограниченного числа альтернатив принимаемых решений.

Качественная оценка рисков осуществляется в основном посредством рейтинга.

Рейтинг - это способ качественной оценки риска в какой либо области деятельности на основе формализации экспертных методов. Одной из первых и самой простой формой проведения рейтинговой оценки стал так называемый ранкинг, то есть ранжирование.

Ранжирование предполагает упорядочение оцениваемых объектов в порядке возрастания или убывания их качеств.

Ранжирование может осуществляться несколькими методами, но в основе каждого из них лежат экспертные методы. Рассмотрим лишь некоторые из них.

Мягкая рейтинговая оценка − наиболее распространенная форма проведения рейтинга. Согласно этому методу эксперты оставляют в списке, не указывая приоритет, наилучшие, с их точки зрения, оцениваемые объекты. Наивысший ранг получает объект, набравший большее число голосов экспертов.

Непосредственное ранжирование − самый простой способ проведения рейтинга. Сущность этого метода состоит в том, что эксперты располагают в определенном порядке (как правило, возрастания или убывания качеств) оцениваемые объекты, затем рассчитывается среднее арифметическое место каждого объекта и в соответствии с этим значением составляется окончательно упорядоченный список. Достоверность результатов экспертизы проверяется по значению коэффициента конкордации − согласованности методов экспертов.

Попарное сравнение − более сложный вариант ранжирования, в соответствии с которым эксперты, сопоставляя поочередно каждые дна оцениваемых объекта, определяют, какой из них лучше, затем эти мнения усредняются и составляется окончательный рейтинг по правилу; «Если А лучше В, В лучше С, то А лучше С». Проблема применения этого способа связана с тем, что экспертам приходится анализировать большое число пар, при этом усреднение может привести к логическому тупику: «А лучше В, В лучше С, С лучше А». Кроме того, непосредственное ранжирование невозможно применить, если список оцениваемых объектов остается открытым.

Ранжирование на основе балльной оценки сочетает в себе преимущества непосредственного  ранжирования и ранговой корреляции. При этом список оцениваемых объектов может быть неограничен. Эксперты сами называют число объектов и оценивают их в баллах или располагают их в определенном порядке. При этом порядковому номеру присваивается соответствующее число баллов. Для получения окончательного упорядоченного списка ранжируемых объектов баллы складываются, а объекты располагаются в порядке возрастания или убывания баллов. Балльное ранжирование стало одним из наиболее популярных методов рейтинговой оценки среди российских информационных и аналитических агентств.

Главная проблема ранжирования связана  с тем, что сравнения объектов осуществляются по нескольким показателям, и результаты могут быть неоднозначными: лидер по одному показателю может стать аутсайдером по

другому.

Чтобы снизить субъективное влияние  экспертов, в рейтинг включаются объективные характеристики объектов, реально поддающиеся измерению  без участия экспертов. Рейтинг  в этой форме получил наименование скоринга, который является оцениваемым на основе системы показателей и балльной оценки.

Существуют и другие показатели оценки риска, например:

− степень риска (вероятность неблагоприятной динамики инновационного процесса и негативных результатов инновационной деятельности);

− цена риска (вероятность результата инновационной деятельности, т.е. экономический результат, ради которого инвестор пошел на риск);

− мера риска (возможные потери, наиболее негативный ожидаемый I результат или пессимистическая оценка возможного риска);

− зоны риска (качественная характеристика степени риска в зависимости  от вероятности его возникновения).

 

 

3.1. Анализ рисков инновационных проектов

 

Риск инновационных проектов — неопределенность, зависящая от принятых решений, реализация которых происходит только с течением времени.

Управление рисками инновационных  проектов предполагает решение следующих  задач:

− обнаружение рисков;

− оценку рисков (частоту возникновения, масштабы и последствия рисков);

− воздействие на потенциальные  риски;

− контроль рисков (сбор и анализ информации о возникающих в процессе реализации проекта риска, действия, направленные на ликвидацию рисков).

Инновационные проекты являются одной  из наиболее эффективных форм продвижения  инноваций. Успешная реализация таких  проектов во многом определяется не только техническими, но и финансовыми параметрами, и, в частности, зависит от объемов  и способов их финансирования. С  этой точки зрения особое значение приобретает развитие партнерства  государства и частного бизнеса  в сфере инноваций. Участие частного капитала в этой сфере, безусловно создает дополнительные возможности для осуществления инновационных проектов и способствует формированию отечественной инфраструктуры, поддерживающей продвижение инноваций. Вместе с тем инновационный бизнес традиционно относится к наиболее рискованным видам деятельности, что часто препятствует привлечению инвестиций: потенциальных инвесторов останавливает значительная неопределенность параметров проектов, имеющих инновационную компоненту. Высокая вероятность неудачной реализации такого рода проектов может сказаться и на эффективности вложенных в них бюджетных средств, так как средства бюджета могут быть потрачены впустую или не с той отдачей, которая была запланирована первоначально. Поэтому при принятии решений, касающихся вопросов реализации инновационных проектов, именно оценка рисков приобретает роль одной из главных составляющих инвестиционно-проектного анализа⁸.

Главная задача анализа проектных  рисков заключается в предоставлении информации, на основании которой  можно принимать управленческие решения по проекту, в том числе  о целесообразности его осуществления  или финансирования. Необходимые  для этого данные получают в ходе исследований, связанных с идентификацией и оценкой факторов риска, воздействующих на проект; выявлением возможных механизмов управления рисками. При этом применяются  разнообразные методы и инструменты, различающиеся по степени сложности  и точности оценки риска.

Все методы анализа риска традиционно  разделяют на количественные и качественные. Ряд исследователей выделяет количественные методы как приоритетные для решения задач в области риска. Однако это представляется неправомерным, так как, во-первых, дифференциация методов по признаку «количественный - качественный» носит достаточно условный характер, а во-вторых, в некоторых случаях применение «качественных» методов оказывается не менее эффективным, чем «количественных». Если попытаться установить более четкие границы между различными группами методов, то, возможно, более эффективным будет подход, предполагающий разделение на неформализованные и формализованные методы анализа. В соответствии с ним в основе формализованных методов лежат строгие, четко установленные аналитические зависимости. К таким методам, например, относятся дисконтирование, анализ чувствительности, метод сценариев, метод Монте-Карло. В отличие от них неформализованные методы представляют собой по сути некоторое описание аналитических процедур на логическом уровне. В их число входят методы экспертных оценок, построение систем показателей, деревья решений, SWOT-анализ. Стоит отметить, что на практике все чаще используется комбинирование как различных методов, так и их отдельных элементов, что в принципе затрудняет дифференциацию методов по каким-либо признакам.