Математическое обоснование процедур риск-менеджмента в инновационном предпринимательстве Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ ПРОЦЕДУР РИСК-МЕНЕДЖМЕНТА В ИННОВАЦИОННОМ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВЕ

Г.Ю. Силкина,

профессор Санкт-Петербургского государственного политехнического университета,

доктор экономических наук

С.Ю. Шевченко,

профессор Санкт-Петербургского государственного университета экономики и финансов,

доктор экономических наук comilog@yandex.ru

В статье описывается универсальная постановка задачи принятия решений в инновационном предпринимательстве с учетом фактора риска реализации инновационного проекта. Предлагаются математические методы решения задачи на основе критериев выбора, согласованных с мерой неприятия риска лица, принимающего решение.

Ключевые слова: риск-менеджмент, инновационное предпринимательство, эффективная альтернатива, принцип доминирования, критерий ожидаемого значения, критерий минимальной вариации, критерий «ожидаемое значение — стандартное отклонение», лицо принимающее решение, показатель неприятия риска, карта безразличий.

ББК У29(2)+У9(2)-13-21

Управление риском в предпринимательстве рассматривается инвариантно как комплексный процесс, связанный с идентификацией, анализом рисков и принятием решений, которые предусматривают максимизацию положительных и минимизацию отрицательных последствий наступления рисковых ситуаций. Процесс управления рисками инновационного проекта обычно включает выполнение следующих процедур:

1. Планирование управления рисками — выбор подходов и планирование деятельности по управлению рисками проекта.

2. Идентификация рисков — определение рисков, способных повлиять на проект, и документирование их характеристик.

3. Качественная оценка рисков — качественный анализ рисков и условий их возникновения с целью определения их влияния на успех проекта.

4. Количественная оценка — количественный анализ вероятности возникновения и влияния последствий рисков на проект.

5. Планирование реагирования на риски — определение процедур и методов по ослаблению отрицательных последствий рисковых ситуаций и использованию возможных преимуществ.

6. Мониторинг и контроль рисков — определение остающихся рисков, выполнение плана управления рисками проекта и оценка эффективности действий по минимизации рисков.

На практике реализация этих действий находит применение при обосновании и принятии решений на этапах жизненного цикла инновационного проекта [9].

В самом общем виде постановка задачи принятия управленческого решения в условиях риска может быть представлена следующим образом [1, 4, 5]. Принимающий решение должен выбрать одну из имеющихся альтернатив АгА,..,Ат, каждая из которых, в конечном счете, будет иметь своим результатом некоторый исход, зависящий от обстановки. Условия обстановки точно неизвестны, однако о них можно сделать п предположений в1,в2,...,вп и для каждого варианта обстановки известной считается вероятность ее реализации р. Оценка предпочтительности возможных исходов принятия решения осуществляется с помощью одного показателя Х (доход или затраты); результаты, т.е. возможные значения показателя Х для каждой пары сочетаний решения А1 и обстановки в,, известны и равны а.

Обобщенно информация для принятия решения представляется таблицей (табл. 1). Иногда выбрать оптимальное решение (оптимальную в том или ином смысле альтернативу) удается непосредственно на основе анализа информации, сосредоточенной в этой таблице.

Однако, как правило, выбор решения А* является заключительным и наиболее ответственным этапом процесса принятия решений. В реальных задачах к моменту выбора все еще сохраняется большая неопределенность информации, обусловленная наличием многих ситуаций и целей, в инновационном

Таблица 1

Условия обстановки 01 02 0 п

Вероятности реализации вариантов условий Р1 Р2 Рп

Альтернативы Количественные оценки альтернатив

А1 а11 а12 а1п

А2 а21 а22 а2п

А т ат1 ат2 а тп

предпринимательстве — особенно в силу его сопряженности с получением и применением новых научно-прикладных знаний. Поэтому одномоментно выбрать лучшее решение из множества альтернатив не представляется возможным. В связи с этим используется принцип последовательного уменьшения неопределенности, заключающийся в сужении множества альтернатив.

Выделяют три последовательные стадии такого сужения. На первом этапе исходное множество альтернатив А сужается до множества допустимых альтернатив АД с А. Эта процедура может выполняться путем логического мышления или формально, в зависимости от степени формализации доступной информации. Зачастую данный процесс происходит еще на этапе формирования исходного множества альтернатив.

На второй стадии множество допустимых решений сокращается до множества эффективных альтернатив: АЭ с АД. Эти альтернативы еще не являются лучшими, но они заведомо не являются худшими, и оптимальное решение необходимо находить среди них.

На третьем этапе находится собственно оптимальное решение А* е АЭ. Весь процесс выбора символически записывается в виде цепочки включений А* е АЭ с АД с А.

При принятии решений в условиях риска первичный отбор из множества допустимых альтернатив А = {АгА,..,Ат) (а в некоторых случаях и выбор оптимальной альтернативы) может быть осуществлен на основе принципов доминирования, смысл которых заключается в следующем.

Для определенности предположим, что показатель Х является положительно направленным (подлежащим максимизации), например, доходом.

Очевидно, что, если минимальное значение этого показателя для одной альтернативы А1 не меньше, чем его максимальное значение для другой — Ак, т.е., какими бы ни были условия обстановки, получаемый доход при выборе альтернативы А1 будет лишь превышать доход при выборе Ак, то первую альтернативу естественно предпочесть второй. В этом случае говорят, что

альтернатива At абсолютно доминирует Ak; формально это записывается следующим образом:

A. > ,A ö min. a > max a (-a

°бС k j=\X.S j=1,2,...$ . (1)

Абсолютно доминируемая альтернатива (в данном случае A) ни при каких условиях оптимальной не является и из дальнейшего рассмотрения может быть без ущерба исключена. Напротив, абсолютно доминирующая все остальные альтернатива, если таковая существует, может быть признана безусловно лучшей и рекомендована к выбору; к сожалению, ее существование — скорее исключение, чем правило.

Вследствие этого, наряду с абсолютным доминированием, выделяют также доминирование по состояниям. Говорят, что альтернатива Ai доминирует по состояниям альтернативу Ak и обозначают это Ai > Ak, когда для любых условий обстановки возможный доход при выборе первой альтернативы не меньше, чем возможный доход при выборе второй, и хотя бы для одного варианта условий обстановки этот доход строго больше. Формально доминирование по состоянию можно записать следующим образом:

A > A ö a.. > a,.,

i k ij kj'

j = 1,2,.,n, a.. > a

J ' ' ' ' Uo kjo

(2)

Альтернатива, доминирующая по состояниям все остальные альтернативы, при условии ее существования, может быть рекомендована к выбору в качестве оптимальной.

Решение в том случае, когда одна альтернатива доминирует все остальные, может быть принято без использования вероятностей реализации различных вариантов условий обстановки, и соответственно, оценок риска. Однако условия, как абсолютного доминирования, так и доминирования по состояниям, встречаются в практических ситуациях достаточно редко.

Выделяют также доминирование по вероятности достижения рассматриваемых уровней дохода. Говорят, что альтернатива А1 доминирует по вероятности альтернативу А, если для любого значения дохода а е О, где О — множество рассматриваемых уровней дохода, вероятность получения большего или равного а дохода для альтернативы А1 не меньше, чем для альтернативы Ак (или, что эквивалентно, вероятность получения меньшего а дохода для альтернативы А1 меньше, чем для альтернативы А).

В терминах кумулятивной функции распределения доминирование по вероятности записывается следующим образом:

А ^ А « РА(а)< (а), а е О (3) и хотя бы для одного а е О имеет место строгое неравенство.

Доминирование по вероятности, в отличие от доминирования по состояниям, имеет смысл и в том случае, когда разные варианты обстановки для альтернатив различны (т.е. разные значения дохода достигаются с разными вероятностями). Альтернатива, доминирующая по вероятности все остальные, может быть признана оптимальной.

В общем случае применение принципов доминирования не позволяет выбрать единственный оптимальный вариант решения, а лишь сокращает исходное множество А = { А1,А^...,Ап) до множества эффективных (недоминируемых) альтернатив

А £ А

Следует отметить, что ситуация доминирования по вероятности на практике встречается тоже достаточно редко. Более типичен случай, когда нет полного доминирования по вероятности, и для выработки оптимальных управленческих решений приходится руководствоваться другими принципами, например, использовать критерии принятия рискованных решений с использованием масштабных характеристик риска.

На методы принятия решений в условиях риска существенный отпечаток накладывает многообразие критериев и показателей, посредством которых оценивается уровень риска. Однако, несмотря на многообразие, все критерии построены по одному принципу: сначала количественно оценивается случайная величина, характеризующая возможные исходы альтернативных решений, и затем из сопоставления найденных оценок выбирается оптимальная альтернатива. Критерии разнятся лишь методами оценки случайных величин, характеризующих результаты принятия решений.

Критерий ожидаемого значения (критерий Байеса). Каждый исход принятия решений оценивается величиной дохода или затрат Х, которые в условиях риска становятся случайными величинами и могут быть охарактеризованы, например, их математическими ожиданиями. Использование критерия ожидае-

мого значения, обусловленное стремлением максимизировать ожидаемый доход (MX^max) или минимизировать ожидаемые затраты (MX^min), представляет собой переход от условий полной определенности к ситуации риска.

Каждая альтернатива Al оценивается средним значением

n

Mi = ХPjav, ' = 1,2,.,m , (4)

j=i

и выбирается альтернатива, доставляющая максимум ожидаемого дохода (минимум ожидаемых затрат):

A* = arg max M. или A* = arg min Mt (5)

7=1,2.....m ' i=1,2.....m

соответственно.

Обоснованием критерия ожидаемого значения являются предельные теоремы теории вероятностей, и его применение целесообразно в том случае, когда одно и то же решение приходится принимать многократно.

Следует отметить, что в критерии ожидаемого значения риск в явном виде не фигурирует и учитывается лишь косвенно при подсчете среднего ожидаемого значения оценочного показателя Х. Следующий критерий основан на оценке риска как такового.

Критерий минимальной вариации При выработке оптимальных управленческих решений критерий ожидаемого значения целесообразно дополнять мерой риска, такой как вариабельность возможных результатов, рассчитанной в форме стандартного отклонения или коэффициента вариации, что позволяет более точно упорядочить альтернативы по предпочтительности.

Каждая альтернатива Al оценивается (для определенности) величиной стандартного отклонения количественной оценки исходов

^=Ё p j (aij- Mi )2

(6)

j=1

Вне зависимости от того, является оценочный показатель Х положительно или отрицательно направленным, выбирается альтернатива, для которой вариабельность минимальна

A* = arg min a.. (7)

1=1,2.....m '

Критерий«ожидаемое значение—стандартное отклонение». Критерий ожидаемого значения является наиболее подходящим для повторяющихся ситуаций. Однако его можно модифицировать таким образом, чтобы он стал приемлемым и для редких ситуаций тоже.

В основе указанной модификации лежит следующий математический факт (один из вариантов закона больших чисел): выборочное среднее

— 1 " X = -£ X'.

n и

имеет дисперсию о2/п, где n — объем выборки. Один из способов уменьшить дисперсию — увеличить объем выборки (такой подход использует критерий ожидаемого значения), второй — уменьшить о2. Если о2 уменьшается, то дисперсия выборочного среднего также уменьшается и вероятность того, что выборочное среднее близко к математическому ожиданию, увеличивается.

Это показывает целесообразность «соединения» указанных двух критериев — ожидаемого значения и минимальной вариации — в единый (обобщенный) критерий, т.е. введения такого критерия, в котором оптимизация ожидаемого результата сочеталась бы с минимизаций его дисперсии. Возможным критерием, отвечающим этим требованиям, является функция, подлежащая максимизации

Ф(Х, X) = MX - XoX , (8)

где Х - случайная величина, представляющая доход, оХ - ее стандартное отклонение, X - заданная постоянная.

Фактически этот критерий представляет собой взвешенную сумму частных показателей ожидаемого значения и вариации с весовыми коэффициентами 1 и (-X), соответственно. Постоянная X может быть интерпретирована как отношение лица, принимающего решение, — ЛПР к риску (неприятие риска). Действительно, X определяет «степень важности» стандартного отклонения оХ по отношению к среднему ожидаемому значению дохода МХ. Например, предприниматель, остро реагирующий на большие отрицательные отклонения дохода вниз от МХ, может выбрать X много больше 1. Это придает больший вес стандартному от-

клонению и приводит к решению, уменьшающему вероятность больших потерь дохода.

Более точно значение параметра X можно оценить в силу неравенства Чебышева. Неравенство Чебышева дает оценку сверху для вероятности того, что абсолютное отклонение |Х - МХ| случайной величины Х от центра ее распределения (математического ожидания) превзойдет данное число а, Р(1х - МХ| > а) < с2/а2, а > 0 .

При применении обобщенного критерия ЛПР оценивает каждую альтернативу величиной = а - Ас(. «Неприятность» (непредвиденные потери) для ЛПР начинаются в том случае, когда действительное значение дохода окажется меньше найденной оценки, т.е. при выполнении неравенства Х < МХ - ХсХ. Вероятность последнего события и оценивается в силу неравенства Чебышева. При Х < МХ - ХсХ выполняется МХ - Х > ХсХ, следовательно, |МХ - Х| > ХсХ.

По неравенству Чебышева

_ 2 1

Р(X -МХ| > Хст )<-

(Хст )

Х2

упорядоченность альтернатив зависит от того, какое из двух неравенств выполнено.

В то же время, предпочтения между парето-оптимальными альтернативами имеют единообразный характер (речь идет об одном ЛПР, который составило вполне определенное представление о том, что для него более значимо — выигрыш или риск) и потому для всех парето-оптимальных альтернатив одновременно выполняется одно из двух неравенств.

Формально это можно выразить следующим образом. Положим

Х0 = шт

М. - М,

ст,. - ст.

Х* = шах

М. - М,

ст -ст

(10)

где минимум и максимум берутся по всем парето-оптимальным альтернативам. Параметр

, 0 ■ Г М, - М,, Х = 1

ст.. - ст

т.е. вероятность того, что случайная величина Х примет значение, меньшее ее оценки МХ - Х*сХ, не превосходит 1 /X2. В частности, при Х=3 вероятность того, что случайная величина Х «не опустится» ниже оценки (МХ - 3сХ) будет не менее (1 - 1/9) « 0,9; такую степень риска можно считать невысокой.

В случае, когда показатель Х представляет величину затрат, оптимальное решение находится из условия минимума функции: Т(Х, X) = МХ + ХсХ. (9)

Проблему выбора оптимальной альтернативы по критерию ожидаемого значения с учетом риска можно интерпретировать как типичную задачу многокритериальной оптимизации и решать ее с помощью аппарата этой теории. Один из возможных подходов к решению этой проблемы — построение обобщенного критерия — иллюстрируют приведенные выше рассуждения. Альтернативный способ действия связан с ранжированием по значимости отдельных показателей.

Критерии ожидаемого значения и минимальной вариации представляются приемлемыми для оценивания альтернатив в каждой конкретной ситуации, при этом, однако, необходимо установить подходящее упорядочение по предпочтительности двух этих показателей для ЛПР. Предпочтения альтернатив можно определить, в том числе, и по обобщенному критерию, однако в общем случае построения обобщенного критерия не требуется; достаточно лишь той информации, которая может быть получена из непосредственного анализа альтернатив.

Пусть каждая из имеющихся альтернатив оценивается векторным показателем «доход — риск», т.е. парой (а, с). Зафиксируем какие-то две альтернативы Аi = М ст), Ак = (Мк, ск) и сопоставим их оценки, которые были бы получены в силу критерия (8).

Оцениваем каждую альтернативу, вычисляя Ф1 = М1 - Хс( и Фк = Мк -Хсск. Возможны два случая.

1. Альтернативы сравнимы по Парето. Пусть, например, А1 > Ак, тогда Mi > Мк, о, < ок и хотя бы одно из этих неравенств строгое. В этом случае > Фк независимо от меры неприятия ЛПР риска (т.е. от значения показателя X).

2. Альтернативы не сравнимы по Парето. Предположим, что Mi > Мк, с > ск (больший ожидаемый выигрыш сопровождается большим риском). Условие Фi > Фк (выигрыш важнее риска) равносильно тому, что X < ^ - Мк) / (а( - ск); оценки связаны противоположным неравенством Фi < Фк (риск важнее выигрыша), если X > Ц - Мк) / (о, - ск).

В многокритериальной задаче принятия решений основная проблема при определении оптимальной альтернативы состоит в выборе одной альтернативы из парето-оптимального множества. Эта проблема легко решается (в случае конечного множества альтернатив), если выполнено их полное ранжирование по предпочтению.

Так как любые две парето-оптимальные альтернативы не сравнимы, для них имеет место второй случай. В этом случае

к

называется нижней границей неприятия риска,

ai - ас

Х* = шах

ст. - ст

— соответственно верхней границей.

Обоснованным считается следующий способ действия. Если у принимающего решение его субъективный показатель неприятия риска меньше нижней границы

Х0 =

М.. - М,,

ст. - ст,.

то для него ранжирование множества парето-оптимальных альтернатив осуществляется по показателю ожидаемого выигрыша (т.е. более предпочтительной является та альтернатива, для которой ожидаемый выигрыш больше).

Если у принимающего решение его субъективный показатель неприятия риска больше большей границы

Х* = шах

а1 - а к ст.. - ст,

то для него ранжирование множества парето-оптимальных альтернатив осуществляется по показателю риска (т.е. более предпочтительной является та альтернатива, для которой риск меньше).

В случае, когда у принимающего решение его субъективный показатель неприятия риска попадает в промежуток между нижней и верхней границей, выполнить ранжирование множества парето-оптимальных альтернатив без привлечения дополнительной информации не представляется возможным.

Таким образом, полупрямая (0, +<») разбивается на три промежутка

— (0, X0) - зона малого неприятия риска (зона малой осторожности);

— [X0, X*] - зона неопределенности;

— (X*, +<») - зона большого неприятия риска (зона большой осторожности).

Для задач принятия решений в условиях риска применение обобщенного критерия «ожидаемое значение — стандартное отклонение» сводит проблему отыскания оптимального решения к проблеме определения меры неприятия риска. В этой связи возникает закономерный вопрос: существует ли эта мера вообще?

Заметим, что этот вопрос относится к психологии, поскольку приятие (или неприятие) риска является субъективно-психологическим фактором. Многие психологи положительно отвечают на вопрос о существовании меры склонности к риску; более того, они предлагают способы для ее измерения.

Более существенные возражения против изложенного подхода связаны с тем, что он базируется на предположении о постоянстве меры неприятия риска для данного ЛПР, в то время как для большинства людей эта степень зависит от ожидаемого выигрыша и предполагаемого риска. Обойти эти ограничения можно построением и анализом карты безразличии.

Литература:

1. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. — М.: Финансы и статистика, 2000. — 368 с.

2. Воронцовский А.В. Управление рисками: Учебное пособие. — СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2000. — 206 с.

3. Грачева М.В Анализ проектных рисков: Учебное пособие. — М.: ЗАО «Финстатинформ», 1999. — 216 с.

1 6 1

4. Катулев АН., Северцев НА. Исследование операций: принципы принятия решений и обеспечение безопасности: Учебное пособие. — М.: Физико-математическая литература, 2000. — 320 с.

5. Моделирование рискованных ситуаций в экономике и бизнесе: Учебное пособие / A.M. Дубров, Б А. Лагоша, Е.Ю. Хрусталев, Т.П. Барановская; Под ред. Б.А. Лаюши. — М.: Финансы и статистика, 2001. — 224 с.

6. Силкина Г.Ю., Шевченко С.Ю. Модели и методы управления экономическими рисками: Учебное пособие. — СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2009. — 200 с.

7. Управление инновациями: Учебное пособие / Рук. авт. колл. В.П.Васильев. — М.: Дело и Сервис, 2011. — 400 с.

8. Черноруцкий И Г. Методы оптимизации и принятия решений: Учебное пособие. — СПб: Изд-во «Лань», 2001. — 384 с.

9. Шевченко С.Ю. Об управляемости и управлении жизненным циклом инновационного продукта // Маркетинг взаимодействия: Концепция. Стратегии. Эффективность / Науч. ред. Г.Л. Багиев, Х.Мефферт. — СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2009. — С. 578-590.

СТАНОВЛЕНИЕ ИНСТИТУЦИОНАЛЬНОЙ СРЕДЫ ВЕНЧУРНОГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА В РОССИИ

Р.Ж. Цыдыпов

аспирант Восточно-Сибирского государственного университета технологий и управления (г Улан-Удэ)

super.aob@yandex.ru, tamara.rom@mail.ru

В статье рассматривается становление институциональной среды венчурного предпринимательства в новейшей истории России. В частности, рассмотрены периоды становления венчурного предпринимательства, начиная с 1989 г. С позиций институционального подхода схематично представлена институциональная среда, формальные и неформальные институты, функционирующие в этой среде. Институты венчурного предпринимательства представляют совокупность формальных и неформальных правил, позволяющую субъектам венчурного предпринимательства организовывать и вести свою деятельность.

Ключевые слова: венчурное предпринимательство, институциональная среда, формальные и неформальные институты.

УДК 330.837:338.22(470+571) ББК 65.010.11:65.29(2Рос)

Периоды становления венчурного предпринимательства в России

В начале «перестройки» (середина 1980-х гг.) в стране впервые всерьез заговорили о необходимости освоения зарубежного опыта привлечения акционерного капитала в мелкие и средние частные компании. Большие надежды возлагались на иностранные инвестиции. Однако необходимые для этого экономические и политические условия полностью отсутствовали, а рынок свободного капитала до сих пор еще не сложился, поэтому и привлекать особенно нечего. Таково, во всяком случае, мнение большинства мелких и средних предпринимателей в России1.

В становлении венчурного предпринимательства в России выделяют следующие периоды2.

В 1988 г. определенные надежды в этом направлении возлагались на первые коммерческие банки. Однако этим надеждам не суждено было сбыться. Доля инновационных проектов в портфеле подобных «инвесторов» редко превышала 5%, что было вызвано вполне объективными экономическими причинами. Практика показала, что созданные инновационные банки нежизнеспособны, если не занимаются ради самосохранения традиционным для банков коммерческим кредитованием.

Радикальная экономическая реформа (1992 г.) открыла дорогу развитию предпринимательской инициативы, но в это время в стране еще не существовало цивилизованных институтов фондового рынка. К тому же доходившая временами до 20% в месяц инфляция делала любое размещение финансовых средств на срок больше нескольких недель экономически бессмысленным3.

В 1997 г. создана Российская ассоциация венчурного инвестирования (РАВИ). В это же время появились сообщения о создании первых венчурных фондов, опирающихся на средства крупных российских банков и диверсифицированных холдингов. Однако наметившийся процесс был остановлен финансовым кризисом (1998 г.), который заострил проблему ликвидности рисковых капиталовложений и задержал распространение вен-

чурного механизма в России, по меньшей мере, на несколько лет. Одним из негативных последствий августовского кризиса стала утрата доверия к институтам фондового рынка среди широких слоев населения. Кризис больно ударил и по отрасли, существенно снизив доходность, поставив под угрозу само существование большинства реализуемых проектов. Предстояло получать обратно предоставленное до кризиса в долларовом исчислении финансирование. Осенью 1998 г. многие фонды произвели переоценку стоимости своих вложений, в ряде случаев было списано 40-60% их стоимости. Консервативные инвесторы принимали в расчет худшие макроэкономические сценарии — снижение ВВП на 10-20% в годовом исчислении, введение контроля над ценами, гиперинфляцию, существенное усиление государственного вмешательства в экономику4.

К весне 1999 г. значительная часть инвесторов продали свои российские проекты либо, прекратив новые инвестиции, искали возможности выхода из них (в особенности это относится к американским инвесторам). В частности, свернули свою деятельность в России Providence Capital, Junction Investors, CEENIS Property Fund/PBO New Europe Property Fund; Russian Venture Capital Fund of America. Деятельность продолжили около 50-60% инвестиционных фондов «первой волны», причем активно действующих из них осталось не более двадцати5. Покупателями являлись либо смежные отраслевые группы, либо более успешные и более укоренившиеся в России управляющие компании.

Во многом именно этим и объясняется резко усилившийся после кризиса процесс консолидации, и с этого момента и следует начать отсчет этого процесса. Сменили управляющие компании фонды Lower Volga RVF, Defense Enterprise Fund, перешедшие под управление группы Russia Partners; Sector Capital Fund, перешедшего под управление BVCP. Двумя фондами ЕБРР управляют компании NORUM и Quadriga Capital, SEAF.

В поисках интересных инвестиционных проектов часть фондов расширили географию своей деятельности, рассматривая