Научная статья на тему 'Методические рекомендации по совершенствованию механизма расчета индекса странового риска по модели beri'

Методические рекомендации по совершенствованию механизма расчета индекса странового риска по модели beri Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
1798
304
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ВНЕШНИЙ РЫНОК / ВНЕШНЕЭКОНОМИЧЕСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ / ДЕЛОВАЯ СРЕДА / КОНВЕРТИРУЕМОСТЬ ВАЛЮТЫ / МЕЖДУНАРОДНЫЕ КОМПАНИИ / МЕЖДУНАРОДНЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ / МОДЕЛЬ BERI / ПОЛИТИЧЕСКАЯ СТАБИЛЬНОСТЬ / СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ / СТРАНОВОЙ РИСК / EXTERNAL MARKET / FOREIGN ECONOMIC ACTIVITY / BUSINESS ENVIRONMENT / CURRENCY CONVERTIBILITY / INTERNATIONAL COMPANIES / INTERNATIONAL MANAGEMENT / BERI MODEL / POLITICAL STABILITY / COMPARATIVE ANALYSIS / COUNTRY RISK

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Кудасов Артем Евгеньевич, Тимохина Галина Сергеевна

В статье представлены авторские методические рекомендации по оптимизации и унификации вычислений индекса странового риска по модели BERI. Выявлена макроэкономическая проблема учета страновых рисков при разработке стратегий выхода компаний на внешние рынки. Описана базовая модель BERI сравнительного типа, распространенная в практике международных компаний, как инструмент определения уровня рискованности деловых сред стран мира. Поэтапно рассмотрен механизм расчета индекса странового риска по анализируемой модели. Разработаны предложения по улучшению модели BERI сравнительного типа, с целью понижения значимости субъективного фактора и повышения уровня объективности при проведении расчетов. Обоснован унифицированный перечень источников вторичной информации для оценки уровня страновых рисков. Представлен подробный разбор примера расчета индекса странового риска на основе улучшенной авторами модели BERI по 3 странам: Азербайджану, Армении и Казахстану. Сформулирован вывод о целесообразности использования усовершенствованной авторами модели BERI сравнительного типа в практике международных компаний.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

INSTRUCTIONAL GUIDELINES ON IMPROVING THE MECHANISM FOR COUNTRY RISK INDEX CALCULATION BY THE BERI MODEL

In this article, the author provides instructional guidelines for optimization and unification of country risk index calculation by the BERI model. The macroeconomic problem of country risks accounting is determined while developing strategies for companies to enter foreign markets. The basic BERI model of comparative type, which is widespread in experience of international companies as a tool for determining the level of risks of business environments in the world’s countries, is described. Step-by-step algorithm for calculating the country risk index by the analyzed model is considered. Proposals for improvement of the comparative BERI model in order to reduce the influence of the subjective factor and to increase the level of objectivity in calculations are developed. The unified list of secondary information sources for assessment of the level of country risks is justified. Detailed analysis of an example of country risk index calculation is presented on the basis of the BERI model improved by the authors for 3 countries: Azerbaijan, Armenia and Kazakhstan. A conclusion is made about practicability of using the comparative BERI model, improved by the authors, in experience of international companies.

Текст научной работы на тему «Методические рекомендации по совершенствованию механизма расчета индекса странового риска по модели beri»

УДК 339.13.024 DOI: 10.14529/ет180406

МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО СОВЕРШЕНСТВОВАНИЮ МЕХАНИЗМА РАСЧЕТА ИНДЕКСА СТРАНОВОГО РИСКА ПО МОДЕЛИ BERI

А.Е. Кубасов, Г.С. Тимохина

Уральский государственный экономический университет, г. Екатеринбург, Россия

В статье представлены авторские методические рекомендации по оптимизации и унификации вычислений индекса странового риска по модели ВЕШ. Выявлена макроэкономическая проблема учета страновых рисков при разработке стратегий выхода компаний на внешние рынки. Описана базовая модель ВЕШ сравнительного типа, распространенная в практике международных компаний, как инструмент определения уровня рискованности деловых сред стран мира. Поэтапно рассмотрен механизм расчета индекса странового риска по анализируемой модели. Разработаны предложения по улучшению модели ВЕШ сравнительного типа, с целью понижения значимости субъективного фактора и повышения уровня объективности при проведении расчетов. Обоснован унифицированный перечень источников вторичной информации для оценки уровня страновых рисков. Представлен подробный разбор примера расчета индекса странового риска на основе улучшенной авторами модели ВЕШ по 3 странам: Азербайджану, Армении и Казахстану. Сформулирован вывод о целесообразности использования усовершенствованной авторами модели ВЕШ сравнительного типа в практике международных компаний.

Ключевые слова: внешний рынок, внешнеэкономическая деятельность, деловая среда, конвертируемость валюты, международные компании, международный менеджмент, модель ВЕШ, политическая стабильность, сравнительный анализ, страновой риск.

Введение

Важным вопросом международного менеджмента является вопрос о выборе рынка для развития внешнеэкономической деятельности организации. Имеется в виду, что деятельность компании на рынке может быть оценена как неуспешная не только из-за ошибочной маркетинговой стратегии, но также и по причине ошибочности самого факта избрания данного рынка. Ключевой предпосылкой здесь является недостаточная информированность о рисках деловой среды конкретного рынка, зачастую основанная на отсутствии достоверной информации о страновых рисках [1].

C целью решить проблему учета страновых рисков при выходе компаний на внешний рынок, в 1960-х годах Фредериком Ханером из Делавэрско-го университета (США) была разработана так называемая модель BERI (аббревиатура от англ. Business Environment Risk Index), что в дословном переводе означает «индекс риска деловой среды». Расчет данного индекса включает перевод экспертной оценки рисков деловой среды в количественное выражение. С течением времени в практике зарубежных компаний эта методика получила различные вариации алгоритма подсчета [2].

Одним из вариантов модели BERI является модель сравнительного типа для расчета страново-го риска 3 стран. Такая вариация модели BERI позволяет не просто определить уровень рискованности ведения бизнеса в конкретном государстве, но также сделать это на основании сравнения с другими странами, благодаря чему различия ме-

жду их деловыми средами будут более очевидными, чем при подсчете индексов в отдельности.

Наряду с достоинствами данной модели, она не лишена некоторых недостатков, которые выражаются в субъективности оценки ключевых показателей для ведения международного бизнеса в анализируемых странах, в отсутствии четкой методологии и однозначной интерпретации данных показателей. В настоящей статье авторами предложен ряд методических рекомендаций по совершенствованию механизма расчета данной модели, что позволит повысить объективность при проведении расчетов.

Совершенствование механизма расчета индекса странового риска по модели ВЕШ

Под страновым риском понимают совокупность политических, социально-экономических и технологических факторов, способных в позитивном или негативном ключе оказывать влияние на деятельность иностранных компаний и инвесторов на рынке данного государства [3, 4-8]. Модель ВЕК! - индекс риска деловой среды - позволяет выявить уровень странового риска конкретного государства. Расчеты по данной модели можно методологически разбить на 3 этапа.

На первом этапе измерения уровня странового риска по модели ВЕК! производится экспертная оценка 15 показателей рискованности деловой среды. Данные показатели Ф. Ханер определил на основе анализа практики международных компаний, как те самые страновые риски, которые наиболее часто способны привести к краху внешнеэкономической деятельности предприятий. Каждому из 15

показателей Ф. Ханер присвоил удельный вес в зависимости от степени влияния каждого фактора на общее состояние бизнес-климата государств (в сумме веса всех 15 показателей дают 25).

На втором этапе по каждому показателю отдельной стране экспертно присваивается оценка от 0 (показатель наименее благоприятен) до 4 (показатель наиболее благоприятен).

На третьем этапе для каждой страны вес каждого показателя умножается на его экспертно присвоенную оценку в данной стране. Сумма произведений весов и оценок (взвешенная оценка) по каждому из 15 показателей по данной стране и составит искомый индекс странового риска, характеризующий рискованность ведения бизнеса в данном государстве по шкале от 0 до 100. Более того, для упрощения сравнительного анализа уровня рискованности деловых сред Ф. Ханер выделил диапазоны качественной интерпретации значений индекса (табл. 1) [9].

Таблица 1

Диапазоны качественной интерпретации индекса странового риска по модели BERI*

Значение индекса Качественная оценка Интерпретация

0-39 Очень высокий риск Страны с неприемлемыми коммерческими условиями для зарубежных инвесторов

40-54 Высокий риск Страны с высоким уровнем риска для деятельности зарубежных инвесторов

55-69 Средний риск Страны с некоторыми трудностями в текущих коммерческих расчетах

70-100 Низкий риск Стабильная благоприятная инвестиционная среда, типичная для стран с передовой индустриальной экономикой

* Составлено авторами по [9].

Соответственно, чем выше (ближе к 100) значение искомого индекса, тем ниже степень рискованности деловой среды данного государства. В итоге, по результатам расчета индекса странового риска по модели БЕШ сравнительного типа, в распоряжении исследователей оказываются количественные данные, на основании которых можно аргументировать решение о выборе того или иного рынка для развития внешнеэкономической деятельности компании, основываясь на сравнении индексов.

Основными достоинствами модели БЕШ сравнительного типа являются:

- стандартизированный подход, позволяющий вычислять уровни страновых рисков различных государств мира на основе единого вычислительного шаблона;

- сравнительный подход, позволяющий приводить к единой шкале и сравнивать уровни стра-новых рисков различных национальных рынков;

- синтетический подход, позволяющий экспертам присваивать оценки на основании актуальной качественной и количественной информации и др.

Однако данная вариация модели БЕШ имеет и ряд очевидных недостатков:

- высокая роль субъективного фактора в силу учета в модели личного мнения экспертов, основанного на различных источниках информации;

- отсутствие подробных методических схем алгоритма ранжирования оценок, что приводит к необъективности присвоения баллов;

- отсутствие исчерпывающих разъяснений по интерпретации базовых 15 показателей, что приводит к их неоднозначному толкованию при использовании данной модели.

Чтобы избавиться от очевидных недостатков модели БЕШ сравнительного типа, авторы данной статьи предлагают ряд методических рекомендаций по совершенствованию механизма расчета данной модели.

Первая методическая рекомендация состоит в унификации системы присвоения балльных оценок для уменьшения степени субъективности расчетов. В частности, при оценке показателей Ф. Ханера предлагается опираться на международные рейтинги независимых агентств и институтов. Поскольку сравнительный тип модели БЕШ предусматривает анализ сразу 3 стран, установим следующий алгоритм сравнения и оценки, основанный на ранжировании (табл. 2).

Предлагаемая авторами методика состоит в ранжировании 14 из 15 показателей трех стран на основе нескольких критериев. По умолчанию присваиваем каждой стране балльную оценку, равную 0 (нулю). Далее обращаемся к такому международному рейтингу стран, который, по мнению исследователей, в большей степени удовлетворяет формулировке показателя по Ф. Ханеру, и производим ранжирование, опираясь на 2 критерия.

Первым критерием является позиция анализируемых стран в рейтинге по отношению друг к другу. Так, лучшая позиция (первое место) в рейтинге среди 3 анализируемых стран будет соответствовать балльной оценке 2 (два); средняя позиция (второе место) - балльной оценке 1 (один); худшая позиция (третье место) - балльной оценке 0 (нуль). Следовательно, к изначальной балльной оценке каждой страны, равной 0, прибавляется балл, соответствующий позициям данных стран в данном рейтинге по отношению друг к другу.

Таблица 2

Предлагаемая методика присвоения балльной оценки в рамках модели BERI сравнительного типа*

Показатели рискованности деловой среды Методика присвоения балльной оценки

Политическая стабильность Доступность долгосрочных кредитов Доступность краткосрочных кредитов Темп экономического роста Стоимость рабочей силы Опасность национализации Осуществимость контрактов Отношение к иностранным инвестициям Профессиональная подготовка экспертов Состояние платежного баланса Уровень инфляции Взаимодействие власти, бизнеса и общества Развитие инфраструктуры связи Степень бюрократизации предпринимательства По месту страны в рейтинге Прибавка балльной оценки (к исходному нулю), балл

В первой половине странового рейтинга +2

Во второй половине странового рейтинга +0

Первое место из 3 анализируемых стран +2

Второе место из 3 анализируемых стран +1

Третье место из 3 анализируемых стран +0

Конвертируемость валюты По характеристикам конвертируемости валюты Прибавка балльной оценки (к исходному нулю)

Свободно конвертируемая валюта +4

Частично конвертируемая валюта +2

Неконвертируемая валюта +0

* Разработано авторами.

Вторым критерием является позиция анализируемых стран по отношению к началу и концу данного рейтинга. Так, если одна из 3 интересующих нас стран занимает позицию в первой (лучшей) половине рейтинга, то ей присваивается балльная оценка 2; во второй (худшей) половине рейтинга - 0.

Далее балльные оценки по первому и второму критериям суммируются и образуют итоговую балльную оценку страны по анализируемому показателю.

Например, в условном рейтинге по показателю Х (Икс) на данное время имеются 150 позиций (1 место - лучшее, 150 - худшее). Страна А в данный момент занимает 34 место, страна Б занимает 72 место, страна В занимает 103 место. Исходя из предложенной методики, присвоим странам А, Б и В следующие баллы: страна А - 4 балла (2 балла за первое место среди трех анализируемых стран и 2 балла за нахождение в первой половине рейтинга); страна Б - 3 балла (1 балл за второе место среди трех анализируемых стран и 2 балла за нахождение в первой половине рейтинга); страна В - 0 баллов (0 баллов за третье место среди трех анализируемых стран и 0 баллов за нахождение во второй половине рейтинга).

Такой подход позволяет проводить перекрестный сравнительный анализ, что делает явным конечный разрыв между значениями индексов странового риска анализируемых стран - и именно

это позволяет однозначно количественно определить, деловая среда какой из анализируемых стран сравнительно менее или более рискованна для ведения бизнеса. Также при присвоении балльных оценок полностью исключается субъективная сторона мнения конкретных отдельно взятых экспертов, поскольку способ присвоения оценки, основанный на рейтинговой системе, строго регламентирует алгоритм ранжирования. Более того, предлагаемая методика целиком покрывает предложенный Ф. Ханером диапазон оценки от 0 до 4, что говорит о высокой степени согласованности авторского метода с базовой моделью.

Как видно из табл. 2, единственным исключением из предлагаемой системы ранжирования оценок будет являться показатель конвертируемости валюты, поскольку характер конвертируемости национальной валюты государства не подлежит адекватному рейтинговому распределению по странам мира. Чтобы включить данный показатель в предлагаемую модель, разработаем систему ранжирования оценок специально для данного показателя. Исходя из классификации национальных валют по степени конвертируемости, проран-жируем присвоение балльных оценок по критерию свободы обращения национальной валюты анализируемой страны на мировом рынке: свободно конвертируемые валюты - 4 балла; частично (ограниченно) конвертируемые валюты - 2 балла; неконвертируемые валюты - 0 баллов [10].

Например, на предмет рискованности деловой среды анализируются Соединенные Штаты Америки (США), Российская Федерация (РФ) и Корейская Народно-Демократическая Республика (КНДР). Исходя из предлагаемой системы оценок, присвоим следующие баллы: США - 4 (американский доллар - свободно конвертируемая валюта); РФ - 2 (российский рубль - частично конвертируемая валюта); КНДР - 0 (северокорейская вона -неконвертируемая валюта) [11].

Такой подход позволяет учесть степень конвертируемости национальной валюты при определении уровня странового риска, исходя из объективной макроэкономической конъюнктуры, а сравнительно большой разброс в балльной оценке валют (разница между группами по конвертируемости - 2 балла) актуализирует значимость характеристик валюты при выходе на внешний рынок. К слову, Ф. Ханер присвоил показателю конвертируемости валют один из самых высоких весов - 2, что подтверждает целесообразность предлагаемой системы оценки данного показателя.

Вторая методическая рекомендация по совершенствованию модели BERI сравнительного типа состоит в регламентации рейтингов, соответствующих базовым показателям Ф. Ханера по смысловой нагрузке и полноте данных.

Для наглядной иллюстрации авторских рекомендаций по совершенствованию методики расчета модели BERI сравнительного типа, вычислим индексы странового риска трех стран: Азербайджана, Армении и Казахстана, c соответствующими пояснениями алгоритма вычислений. Все вычисления актуализированы по наиболее свежим рейтингам, данные которых находятся в свободном доступе на 1 октября 2018 г. (табл. 3).

При вычислении индексов странового риска авторами предлагается оценивать представленные в таблице пятнадцать показателей рискованности деловой среды на основе следующих данных:

1. Показатель политической стабильности предлагается объективно оценивать на основе Индекса слабости государств (от англ. Fragile States Index, или FSI). FSI - это комплексный показатель, характеризующий способность властей контролировать целостность своего государства с учетом социальной, политической и экономической обстановки в стране. Показатели FSI ежегодно рассчитываются независимыми экспертами международной организации Фонд Мира (от англ. The Fund for Peace) и публикуются в форме рейтингов и отчетов. По последним данным, из 178 мест в рейтинге (178 - лучшее, 1 - худшее) Казахстан на 117 месте, Армения на 102 месте, Азербайджан на 78 месте [12]. Исходя из этого, присвоим следующие баллы: Казахстан - 4 (первое место, первая половина); Армения - 3 (второе место, первая половина); Азербайджан - 0 (третье место, вторая половина).

2. Показатель доступности (наличия) долгосрочных кредитов предлагается объективно оценивать на основе Индекса инвестиционного климата, который отражает совокупность экономических, политических и социальных условий для вложения иностранного капитала. Индексы каждой страны рассчитываются экспертами международной экспертной организации BDO (от нем. Binder Dijker Otte, или BDO). Из 174 мест в рейтинге по показателю индекса (1 - лучшее, 174 -худшее) Казахстан на 65 месте, Азербайджан на 68 месте, Армения на 73 месте [13]. Исходя из этого, присвоим следующие баллы: Казахстан - 4 (первое место, первая половина); Азербайджан -

3 (второе место, первая половина); Армения -

2 (третье место, первая половина).

3. Показатель доступности (наличия) краткосрочных кредитов можно объективно оценить на основе Рейтинга доступности кредитов (от англ. Getting credit ranking), ежегодного исследования Всемирного банка (от англ. The World Bank) на предмет доступности кредитования физических и юридических лиц, прозрачности и эффективности банковских систем стран мира. Из 186 стран (1 место - лучшее, 186 - худшее) Армения на 42 месте, Казахстан на 77, Азербайджан на 122 [14]. Исходя из этого, присвоим следующие баллы: Армения - 4 (первое место, первая половина); Казахстан - 3 (второе место, первая половина); Азербайджан - 0 (третье место, вторая половина).

4. Показатель «темп экономического роста» предлагается объективно оценивать на основе данных темпа прироста валового внутреннего продукта страны (ВВП) по паритету покупательной способности (ППС). Рейтинги стран по данному показателю ежеквартально публикуются, к примеру, независимым агентством Экономика Торговли (от англ. Trading Economics). Оцениваются 185 стран (1 место - лучшее, 185 - худшее), из них Армения на 11 месте, Казахстан на 71 месте, Азербайджан на 157 месте [15]. Исходя из этого, присвоим следующие баллы: Армения -

4 (первое место, первая половина); Казахстан -

3 (второе место, первая половина); Азербайджан -0 (третье место, вторая половина).

5. Показатель «стоимость рабочей силы» может быть объективно оценен на основе показателя уровня средней заработной платы по паритету покупательной способности в долларовом эквиваленте. Рейтинги стран по данному показателю ежеквартально публикуются, например, Международной организацией труда (от англ. International Labor Organization). Так, из 108 анализируемых стран (1 место - лучшее, 108 - худшее) Казахстан на 80 месте, Азербайджан на 94 месте, Армения на 95 месте [16]. Исходя из этого, присвоим следующие баллы: Казахстан - 2 (первое место, вторая половина); Азербайджан - 1 (второе место, вторая половина); Армения - 0 (третье место, вторая половина).

Таблица 3

Пример расчета индекса BERI по деловым средам Азербайджана, Армении и Казахстана*

№ Показатели рискованности деловой среды Вес Азербайджан Армения Казахстан

Оценка ВО** Оценка ВО Оценка ВО

1 Политическая стабильность 3 0 0 3 9 4 12

2 Доступность долгосрочных кредитов 2 3 6 2 4 4 8

3 Доступность краткосрочных кредитов 2 0 0 4 8 3 6

4 Темп экономического роста 2 0 0 4 8 3 6

5 Стоимость рабочей силы 2 1 2 0 0 2 4

6 Опасность национализации 1,5 2 3 0 0 1 1,5

7 Осуществимость контрактов 1,5 3 4,5 2 3 4 6

8 Отношение к иностранным инвестициям 1,5 3 4,5 0 0 4 6

9 Профессиональная подготовка экспертов 1,5 3 4,5 2 3 4 6

10 Состояние платежного баланса 1,5 4 6 0 0 3 4,5

11 Уровень инфляции 1,5 2 3 1 1,5 0 0

12 Взаимодействие власти, бизнеса и общества 1 2 2 3 3 4 4

13 Развитие инфраструктуры связи 1 3 3 2 2 4 4

14 Степень бюрократизации предпринимательства 1 2 2 3 3 4 4

15 Конвертируемость валюты 2 2 4 2 4 2 4

Итого 25 44,5 48,5 76

* Рассчитано авторами по: [1, 9, 11-20]. ** ВО - взвешенная оценка

6. Показатель «опасность (степень) национализации» предлагается объективно оценивать на основе Международного индекса защиты прав собственности (от англ. International Property Rights Index, или IPRI) - это комбинированный показатель Международного Альянса прав собственности (от англ. The Property Rights Alliance), который измеряет достижения стран мира с точки зрения защищенности прав собственности физических и юридических лиц. Рейтинг IPRI включает 125 мест (1 - лучшее, 125 - худшее), из которых Азербайджан на 78 месте, Казахстан на 88 месте, Армения на 95 месте [17]. Исходя из этого, присвоим следующие баллы: Азербайджан - 2 (первое место, вторая половина); Казахстан - 1 (второе место, вторая половина); Армения - 0 (третье место, вторая половина).

7. Показатель осуществимости контрактов можно объективно оценить на основе Индикатора соблюдения контрактов (от англ. The Enforcing Contracts Indicator), методики Всемирного Банка (от англ. The World Bank) по оценке качества судебного опротестования договоров и практике разрешения коммерческих споров. Рейтинг стран по

данному показателю включает 189 стран (1 место -лучшее, 189 - худшее), из которых Казахстан на 6 месте, Азербайджан на 38 месте, Армения на 47 месте [14]. Исходя из этого, присвоим следующие баллы: Казахстан - 4 (первое место, первая половина); Азербайджан - 3 (второе место, первая половина); Армения - 2 (третье место, первая половина).

8. Показатель «отношение к иностранным инвестициям (использование зарубежного капитала)» оценивается на основе данных об объеме прямых иностранных инвестиций (капиталовложений) в экономику государства. Рейтинг стран мира по данному показателю ежеквартально публикуется, например, независимым агентством Экономика Торговли (от англ. Trading Economics) и включает 127 стран (1 место - лучшее, 127 - худшее), из которых Казахстан на 27 месте, Азербайджан на 52 месте, Армения на 95 месте [15]. Исходя из этого, присвоим следующие баллы: Казахстан -4 (первое место, первая половина); Азербайджан -3 (второе место, первая половина); Армения -0 (третье место, вторая половина).

9. Показатель профессиональной подготовки (наличия) экспертов предлагается объективно оце-

нивать на основе Индекса уровня образования (от англ. Education Index), который отражает соотношение эффективности среднего и высшего образования, уровень профессионализма трудовых ресурсов и грамотности населения. Рейтинги стран по данному индексу ежегодно разрабатываются в рамках Программы Развития Организации Объединённых Наций (ПРООН). По последним данным, из 189 стран (1 место - лучшее, 189 - худшее) Казахстан на 58 месте, Азербайджан на 80 месте, Армения на 83 месте [18]. Исходя из этого, присвоим следующие баллы: Казахстан - 4 (первое место, первая половина); Азербайджан - 3 (второе место, первая половина); Армения - 2 (третье место, первая половина).

10. Показатель состояния платежного баланса может быть оценен на основе данных ежеквартального рейтинга сальдо платежного баланса стран мира, публикуемого, например, независимым агентством Экономика Торговли (от англ. Trading Economics). Так, по последним данным, из 178 мест (1 - лучшее, 178 - худшее) Азербайджан на 32 месте, Казахстан на 77 месте, Армения на 91 месте [15]. Исходя из этого, присвоим следующие баллы: Азербайджан - 4 (первое место, первая половина); Казахстан - 3 (второе место, первая половина); Армения - 0 (третье место, вторая половина).

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

11. Показатель «уровень (степень) инфляции» предлагается объективно оценивать на основе данных ежеквартального рейтинга уровня инфляции стран мира, публикуемого, к примеру, также независимым агентством Экономика Торговли (от англ. Trading Economics). Из 188 мест (1 - лучшее, 188 - худшее) Азербайджан на 101 месте, Армения на 114 месте, Казахстан на 153 [15]. Исходя из этого, присвоим следующие баллы: Азербайджан - 2 (первое место, вторая половина); Армения - 1 (второе место, вторая половина); Казахстан - 0 (третье место, вторая половина).

12. Показатель «взаимодействие власти, бизнеса и общества (наличие местных партнеров)» может быть оценен на основе Индекса легкости ведения бизнеса (от англ. Ease of Doing Business Index, или EDBI), который отражает сравнение стран мира по простоте открытия и ведения бизнеса, защищенности предпринимательской деятельности и степени влияния государства и общественных организаций на бизнес-процессы. Рейтинг стран мира по индексу EDBI ежегодно составляется Всемирным банком (от англ. The World Bank) по 190 странам мира (1 место - лучшее, 190 - худшее). По последним данным, Казахстан на 36 месте, Армения на 47 месте, Азербайджан на 57 месте [14]. Исходя из этого, присвоим следующие баллы: Казахстан - 4 (первое место, первая половина); Армения - 3 (второе место, первая половина); Азербайджан - 2 (третье место, первая половина).

13. Показатель развития инфраструктуры связи предлагается объективно оценивать на основе

Индекса развития информационно-коммуникационных технологий (от англ. Information and Communications Technology Development Index), который отражает инновационность, уровень внедрения и качество предоставления услуг связи на территории страны. Индекс ежегодно рассчитывается по методике Международного союза электросвязи (от англ. International Telecommunication Union) по 167 странам (1 место - лучшее, 167 -худшее). По последним данным, Казахстан на 52 месте, Азербайджан на 65 месте, Армения на 75 месте [19]. Исходя из этого, присвоим следующие баллы: Казахстан - 4 (первое место, первая половина); Азербайджан - 3 (второе место, первая половина); Армения - 2 (третье место, первая половина).

14. Показатель степени бюрократизации предпринимательства предлагается объективно оценивать на основе Индекса экономической свободы (от англ. Index of Economic Freedom, или IEF), который характеризует уровень правительственного вмешательства в частный бизнес и влияние бюрократических барьеров на деловую активность. Рейтинг стран по индексу IEF ежегодно составляется исследовательским Фондом «Наследие» (от англ. The Heritage Foundation). Оцениваются 180 государств (1 место - лучшее, 180 -худшее), из них в рейтинге Казахстан на 41 месте, Армения на 44 месте, Азербайджан на 67 месте [20]. Исходя из этого, присвоим следующие баллы: Казахстан - 4 (первое место, первая половина); Армения - 3 (третье место, первая половина); Азербайджан - 2 (третье место, первая половина).

15. Показатель конвертируемости валюты может быть объективно оценен по факту наличия ограничений по совершению валютных операций с ее использованием. Азербайджанский манат, армянский драм и казахстанский тенге являются частично конвертируемыми валютами, то есть их обмен в той или иной степени ограничен в различных банках и странах мира, но при этом они не являются полностью неконвертируемыми [11]. Исходя из этого, присвоим следующие баллы: Азербайджан - 2; Армения - 2; Казахстан - 2.

Вышеупомянутые рейтинги стран мира выбраны авторами статьи, как наиболее соответствующие смысловой нагрузке показателей Ф. Ха-нера, так как содержащиеся в них индикаторы, индексы и данные экономического характера наиболее полно отражают их значение. Стоит уточнить, что предлагаемый перечень рейтингов носит рекомендательный характер на текущий момент времени и, при появлении в информационном поле данных, более точно раскрывающих смысл показателей Ф. Ханера, следует руководствоваться более свежими и полными материалами. Неизменным предлагается оставить саму концепцию рейтингового ранжирования, поскольку ее объективность остается неизменной даже при замене отдельных рейтингов.

Третья авторская методическая рекомендация по совершенствованию модели ВЕК! сравнительного типа состоит в оптимизации представления итогов расчета. Имеется в виду, что в учебной и периодической литературе встречается большое число противоречивых рекомендаций по составлению сводной таблицы по данной модели. Авторы статьи предлагают свой вариант (табл. 3), суть которого состоит в сортировке 15 показателей не по алфавитному порядку их изначального английского перевода (из-за чего в русском переводе модели это вносит элемент хаотичности), а по удельному весу каждого показателя. Как видно из той же табл. 3, большая часть - 14 из 15 базовых показателей Ф. Ханера - упорядочены по убыванию в зависимости от присвоенных им весам. При этом единственный «исключительный» показатель конвертируемости валюты предлагается перенести в конец списка показателей, то есть на пятнадцатую позицию, независимо от его веса. Сделать это представляется необходимым, чтобы наглядно разграничить показатели по методу оценки. При таком подходе, не внося существенных изменений в саму концепцию модели, оптимизируем способ представления алгоритма расчета и упрощаем процесс последовательного вычисления и интерпретации результатов.

В итоге, с учетом данных табл. 1 и 3, индексы странового риска анализируемых стран имеют следующие значения:

- 3 место - Армения (48,5 баллов, высокий риск);

- 2 место - Азербайджан (44,5 балл, высокий риск);

- 1 место - Казахстан (76 баллов, низкий риск).

Как видно из полученных результатов вычисления индексов по модели ВЕК!, наилучший результат получила деловая среда Казахстана, которую можно характеризовать как среду низкого странового риска, исходя из сравнительного анализа 3 потенциальных внешних рынков. Это означает, что данный рынок на момент проведения исследования является сравнительно лучшим, чем 2 прочих по показателю рискованности деловой среды.

Заключение

Разработанные авторами методические рекомендации позволяют усовершенствовать процесс расчета индекса странового риска в контексте модели ВЕК! сравнительного типа сразу по нескольким аспектам. Авторская рекомендация по унификации способов присвоения оценки на основе рейтингов независимых агентств позволяет минимизировать степень влияния субъективного мнения экспертов при расчете индекса странового риска. Методическая рекомендация по регламентации перечня рейтингов, используемых в качестве вторичной информации при подсчете индекса, делает

более однозначной интерпретацию значений 15 показателей рискованности деловой среды, выбранных Ф. Ханером. Наконец, рекомендация по оптимизации представления расчетов рационализирует процесс вычисления итоговых индексов, а также упрощает интерпретацию представленных данных.

В конечном итоге использование усовершенствованной авторами модели BERI сравнительного типа позволяет избежать основных недостатков базовой модели (субъективность оценки, отсутствие четкой методологии и однозначной интерпретации показателей). Авторские методические рекомендации по совершенствованию механизма расчета представляются целесообразными, поскольку при формировании стратегии выхода компании на внешний рынок такой инструмент расчета индекса странового риска позволяет заручиться объективно структурированной количественной информацией об особенностях потенциальных внешних рынков на основании более объективных данных, в сравнении с базовой моделью.

Более того, применение усовершенствованной авторами модели BERI сравнительного типа в практике международных компаний упрощает процесс принятия решения, в том числе и за счет оптимизации имеющихся данных и, как следствие, учета наиболее вероятных страновых рисков в удобной для последующего анализа форме.

Литература

1. Кузнецова, Н.В. Управление рисками / Н.В. Кузнецова. -М.: НИЦИНФРА-М, 2004. - 222 с.

2. Business Environment Risk Intelligence. -http://www.beri.com/Publications.aspx (дата обращения: 01.10.2018).

3. Загурский, К. В. Определение странового риска инвестиционного проекта: противоречия и проблемы в современной теории риск-менеджмента / К.В. Загурский // Экономика: вчера, сегодня, завтра. - 2014. - № 8 (49). - С. 74-85.

4. Кадырбаев, И.А. Страновой риск и совершенствование методов его оценки при страховании политических рисков / И.А. Кадырбаев // Мир современной науки. - 2016. - № 2. - С. 87-92.

5. Матвеенко, Ю.И. Политический риск: о некоторых методах и прикладных моделях его анализа и изучения / Ю.И. Матвеенко // Социология власти. - 2012. № 1. - С. 147-158.

6. Хоробрых, Э.В. Страновый риск и его особенности / Э.В. Хоробрых, А.А. Литвинчук // Вестник МАНЭБ. - 2017. - Т. 22, № 1. - С. 8-16.

7. Хакимова, А.А. Страновой риск как фактор инвестиционной привлекательности государства / А.А. Хакимова, Р.К. Яримова, Л.Р. Курманова // Актуальные вопросы экономики региона: анализ, диагностика и прогнозирование: сборник материалов VI Международной студенческой научно-практической конференции. - Нижний Новгород: МИИТ (ф). - 2016. - С. 131-134.

8. Люкевич, И.Н. Оценка страновых рисков / И.Н. Люкевич, К.Ю. Зюзина // Современная экономика, социальные вызовы и финансовые проблемы XXI века: сборник статей Международной научно-практической конференции. -СПб.: СПбПУ, 2017. - С. 473-480.

9. Краснов, Б.И. Политический анализ, прогноз, технологии: Учебное пособие / Б.И. Краснов, Г.И. Авцинова, И.А. Сосина. - 3-е изд. - М.: Изд-во МГСУ, 2002. - 235 с.

10. Хабарова, А.А. Сущность валюты в современных экономических условиях / А.А. Хабарова, С.Г. Янченко //International innovation research: сборник статей X Международной научно-практической конференции. - Пенза. - 2017. -С. 146-148.

11. Частично конвертируемая валюта: понятие и примеры. -https://sprintinvest.ru/chastichno-konvertiruemaya-valyuta-ponyatie-i-primery (дата обращения: 01.10.2018).

12. The Fund for Peace. - http://fundfor-peace.org/fsi/ (дата обращения: 01.10.2018).

13. BDO International Business Compass. -https://www.bdo.global/en-gb/insights/bdo-

germany/bdo-international-business-compass-2018 (дата обращения: 01.10.2018).

14. Doing Business Index Ratings. -http://www.doingbusiness.org/en/rankings (дата обращения: 01.10.2018).

15. Trading economics worldwide indicators. -https://tradingeconomics.com/ (дата обращения: 01.10.2018).

16. Средние зарплаты в мире. -https://bcb.su/srednyaya-zarplaty-v-mire.htm (дата обращения: 01.10.2018).

17. International Property RightsIndex. -https://internationalpropertyrightsindex.org/ (дата обращения: 01.10.2018).

18. United Nations Development Programme: Human Development Reports. - http://hdr.undp.org/ en/indicators/ (дата обращения: 01.10.2018).

19. ICT facts and figures. -http://www.itu.int/en/ITU-

D/Statistics/Pages/facts/default.aspx (дата обращения: 01.10.2018).

20. Index of economic freedom. -http://www.heritage.org/index/ranking (дата обращения: 01.10.2018).

Кудасов Артем Евгеньевич, студент 1 курса магистратуры, Уральский государственный экономический университет (г. Екатеринбург), akudasov96@gmail.com

Тимохина Галина Сергеевна, доцент кафедры маркетинга и международного менеджмента, кандидат экономических наук, Уральский государственный экономический университет (г. Екатеринбург), GalinaTimokhina@yandex. га

Поступила в редакцию 2 октября 2018 г.

DOI: 10.14529/em180406

INSTRUCTIONAL GUIDELINES ON IMPROVING THE MECHANISM FOR COUNTRY RISK INDEX CALCULATION BY THE BERI MODEL

A.E. Kudasov, G.S. Timokhina

Ural State University of Economics, Yekaterinburg, Russian Federation

In this article, the author provides instructional guidelines for optimization and unification of country risk index calculation by the BERI model. The macroeconomic problem of country risks accounting is determined while developing strategies for companies to enter foreign markets. The basic BERI model of comparative type, which is widespread in experience of international companies as a tool for determining the level of risks of business environments in the world's countries, is described. Step-by-step algorithm for calculating the country risk index by the analyzed model is considered. Proposals for improvement of the comparative BERI model in order to reduce the influence of the subjective factor and to increase the level of objectivity in calculations are developed. The unified list of secondary information sources for assessment of the level of country risks is justified. Detailed analysis of an example of country risk index calculation is presented on the basis of the BERI model improved by the authors for 3 countries: Azerbaijan, Armenia and Kazakhstan. A conclusion is made about practicability of using the comparative BERI model, improved by the authors, in experience of international companies.

Keywords: external market, foreign economic activity, business environment, currency convertibility, international companies, international management, BERI model, political stability, comparative analysis, country risk.

References

1. Kuznetsova N.V. Upravlenie riskami [Risk Management]. Vladivostok, INFRA-M Publ., 2004. 222 p.

2. Business Environment Risk Intelligence. Available at: http://www.beri.com/Publications.aspx (accessed 1 October 2018).

3. Zagurskij K.V. [Definition of the country risk of the investment project: contradictions and problems in the modern theory of risk management]. Yekonomika: vchera, segodnya, zavtra [Economy: yesterday, today, tomorrow], 2014, no.8 (49), pp. 74-85. (in Russ.)

4. Kadyrbaev I.A. [Country risk and improvement of methods for assessing it when insuring political risks]. Mir sovremennoy nauki [The world of modern science], 2016, no. 2, pp. 87-92. (in Russ.)

5. Matveenko Yu.I. [Political risk: about some methods and applied models of its analysis and study]. Sociologiya vlasti [Sociology of power], 2012, no. 1, pp. 147-158. (in Russ.)

6. Horobryh Je.V., Litvinchuk A.A. [Country risk and its features]. VestnikMANJeB [Newsletter of MANEB], 2017, vol. 22, no. 1, pp. 8-16. (in Russ.)

7. Hakimova A.A., Jarimova R.K., Kurmanova L.R. [Country risk as a factor of the investment attractiveness of the state]. Aktual'nyye voprosy ekonomiki regiona: analiz, diagnostika i prognozirovaniye: sbornik materialov VI Mezhdunarodnoy studencheskoy nauchno-prakticheskoy konferentsii [Actual issues of the regional economy: analysis, diagnostics and forecasting: a collection of materials of the VI International Student Scientific and Practical Conference]. Nizhny Novgorod, 2016, pp. 131-134. (in Russ.)

8. Lyukevich I.N., Zyuzina K.Yu. [Estimation of country risks]. Sovremennaya ekonomika, sotsial'nyye vyzovy i fnansovyye problemy XXI veka: sbornik statey Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii [Modern economy, social challenges and financial problems of the XXI century: a collection of articles of the International Scientific and Practical Conference]. St. Petersburg, 2017, pp. 473-480. (in Russ.)

9. Krasnov B.I. Politicheskiy analiz, prognoz, tekhnologii [Political analysis, forecast, technologies]. Moscow, 2002. 235 p.

10. Khabarova A.A., Yanchenko S.G. [The essence of currency in modern economic conditions]. International innovation research: sbornik statey X Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii [International innovation research: Collection of articles of the Xth international scientific-practical conference]. Penza, 2017, pp. 146-148. (in Russ.)

11. Chastichno konvertiruyemaya valyuta: ponyatiye i primery (2016) [Partially convertible currency: concept and examples (2016)]. Available at: https://sprintinvest.ru/chastichno-konvertiruemaya-valyuta-ponyatie-i-primery (accessed 1 October 2018).

12. The Fund for Peace (2018). Available at: http://fundforpeace.org/fsi/ (accessed 1 October 2018).

13. BDO International Business Compass (2018). Available at: https://www.bdo.global/en-gb/insights/bdo-germany/bdo-international-business-compass-2018 (accessed 1 October 2018).

14. Doing Business Index Ratings (2018). Available at: http://www.doingbusiness.org/en/rankings (accessed 1 October 2018).

15. Trading economics worldwide indicators (2018). Available at: https://tradingeconomics.com/ (accessed 1 October 2018).

16. Sredniezarplaty v mire (2017) [Average salaries in the world (2017)]. Available at: https://bcb.su/srednyaya-zarplaty-v-mire.htm (accessed 1October 2018).

17. International Property Rights Index (2018). Available at: https://internationalpropertyrightsindex.org/ (accessed 1 October 2018).

18. United Nations Development Programme: Human Development Reports (2017). Available at: http://hdr.undp.org/en/indicators/ (accessed 1 October 2018).

19. ICT facts and figures (2017). Available at: http://www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/Pages/facts/default.aspx (accessed 1 October 2018).

20. Index of economic freedom (2018). Available at: http://www.heritage.org/index/ranking (accessed 1 October 2018).

Artem E. Kudasov, first-year master's degree student, Ural State University of Economics, Yekaterinburg, akudasov96@gmail.com

Galina S. Timokhina, Associate Professor at the Department of Marketing and International Management, Candidate of Sciences (Economics), Ural State University of Economics, Yekaterinburg, GalinaTimokhina@yandex.ru

Received October 2, 2018

ОБРАЗЕЦ ЦИТИРОВАНИЯ

Кудасов, А.Е. Методические рекомендации по совершенствованию механизма расчета индекса странового риска по модели BERI / А.Е. Кудасов, Г.С. Тимохина // Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». - 2018. - Т. 12, № 4. - С. 45-53. DOI: 10.14529/em180406

FOR CITATION

Kudasov A.E., Timokhina G.S. Instructional Guidelines on Improving the Mechanism for Country Risk Index Calculation by the BERI Model. Bulletin of the South Ural State University. Ser. Economics and Management, 2018, vol. 12, no. 4, pp. 45-53. (in Russ.). DOI: 10.14529/em180406

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.