CC BY
578
УДК 347.74
В.Д. Шалынин
ОБОСНОВАНИЕ НЕОБХОДИМОСТИ УЧЕТА РИСКОВ ПРИ ОЦЕНКЕ СТОИМОСТИ ОБЪЕКТОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ
Рассмотрен авторский подход к обоснованию необходимости учета факторов неопределенности, порождающих риск, при прогнозной оценке стоимости объектов интеллектуальной собственности. Изложен алгоритм учета риска, обоснован подход к выбору математического аппарата для анализа рисков при проведении оценки объектов интеллектуальной собственности.
Интеллектуальная собственность, оценка, риски.
V.D. Shalynin SUBSTANTIATION OF RISK ASSESSMENT NECESSITY FOR INTELLECTUAL PROPERTY OBJECTS EVALUATION
The article considers the author’s approach to substantiation of necessity to assess the uncertainty factors causing risk for predicative evaluation of intellectual property objects. The article also presents the algorithm for risk assessment and proves approach to choice of mathematical apparatus for risk analysis while evaluating intellectual property objects.
Intellectual property, estimation, risks.
Риск присущ любой сфере человеческой деятельности. В каждой области изучение риска основывается на предмете исследования данной отрасли науки и опирается как на общие, так и на специфические подходы и методы [4, 8].
Одной из сфер деятельности, подверженной рискам, является деятельность по оценке стоимости объектов интеллектуальной собственности (ОИС). Особая важность учёта рисков в этой области объясняется тем, что в результате проведения оценочных операций происходит сложный процесс перемещения значительной массы денежных, материальных средств, оборот юридических документов, а также информационных потоков. Под влиянием особенностей государственного права, сложно предсказуемых изменением цен на ОИС, поле рисков оценочной деятельности значительно расширяется, становится более динамичным. Всё это приводит к тому, что задача проведения оценки стоимости ОИС становится критически подверженной влиянию большого числа различных факторов риска.
Необходимость учёта рисков является одной из ключевых в предпринимательской деятельности. Она связана с возможностью наступления неблагоприятных событий.
Главной причиной возникновения рисков при оценке ОИС является неопределённость, обусловленная действием следующих факторов:
1. Нестабильность общих экономических процессов, трудно поддающихся реальному прогнозированию. Это и природные явления, и инновационные процессы, и потребительский спрос, и многое другое.
2. Ограниченность и неполнота информации об оцениваемых объектах интеллектуальной собственности.
3. Наличие «организованной» неопределённости, обусловленной сокрытием объективной информации об аналогах ОИС по экономическим, политическим и военным причинам.
4. Отсутствие чётко определённых критериев и целей оценки ОИС.
Исходя из вышеперечисленного, следует придерживаться следующего определения риска при оценке стоимости ОИС:
Риск - неопределённость хода, исхода и последствий отдельных операций, направлений и сегментов деятельности по оценке стоимости ОИС.
Учёт риска при оценке стоимости ОИС направлен на повышение экономической безопасности оценочной деятельности. В мировой практике до 50% коммерческих операций терпят неудачу из-за недостаточного внимания к проблеме рисков [1].
Решение проблемы учёта рисков при оценке стоимости ОИС достигается с помощью реализации принципов и подходов риск-менеджмента на основе алгоритма, предусматривающего последовательное проведение следующих этапов:
1. Идентификация рисков.
2. Анализ и оценка рисков.
3. Разработка стратегии и тактики управления рисками.
1. Идентификация рисков при оценке объектов интеллектуальной собственности
Идентификацией рисков называют процесс постоянного и систематического выявления источников рисков, определения факторов рисков, их классификации и предварительной оценки значимости различных факторов рисков при оценке стоимости ОИС. В процедуре оценки стоимости ОИС должны учитываться следующие виды рисков:
1. Риск аннулирования патента:
- риск опротестования патента;
- риск неуплаты пошлин за поддержание патента.
2. Риск нестабильности партнёрства:
- банковский риск;
- риск нестабильности снабжения;
- риск изменения налоговой политики;
- риск изменения бюджетных отчислений.
3. Рыночный риск:
- риск уменьшения спроса;
- риск избытка предложений;
- риск роста инфляции.
4. Внутренний риск (собственный риск):
- риск сокращения финансирования;
- риск недостаточности научно-технического потенциала;
- риск ошибочности научно-технических прогнозов.
2. Анализ и оценка рисков при оценке стоимости объектов интеллектуальной собственности
Необходимость этого этапа определяется потребностью выявить степень возможности возникновения риска и величину потерь в случае его возникновения. Этап анализа и оценки рисков включает:
а) моделирование последствий каждого фактора риска;
б) определение реальной возможности появления каждого фактора риска и потерь, связанных с ними;
в) построение структурно-элементной модели факторов риска с идентификацией каждого фактора и его количественной оценкой;
г) ранжирование факторов риска по значимости и выбор наиболее опасных (угрожающих) рисков;
д) создание базы данных по аналогам объектов оценки;
е) выбор критериев для выработки стратегии управления риском.
Основными критериями при анализе и оценке рисков являются:
- точность оценки количественных характеристик риска;
- степень важности влияния различных факторов риска на оценку стоимости ОИС;
- стоимостная оценка скрытых неблагоприятных факторов;
- финансовые риски.
3. Управление рисками при оценке стоимости объектов интеллектуальной собственности
Управление рисками предполагает правильное понимание степени риска, который постоянно угрожает имуществу, финансовым результатам деятельности организаций и предприятий.
В зависимости от результатов идентификации и анализа рисков возможно применение различных общих установок по их разрешению:
а) уклонение - отказ от проведения каких-либо действий, связанных с возможностью появления риска;
б) уменьшение - сокращение вероятности появления риска и объёма потерь;
в) оптимизация;
г) принятие - оставление риска за субъектом бизнеса, что влечёт полную ответственность за возможные последствия;
д) распределение или передача риска - субъект бизнеса передаёт ответственность за риск кому-то другому.
Конкретные процедуры управления рисками при оценке стоимости ОИС могут включать:
1. Создание баз данных и моделей для принятия решения о приемлемости каждого конкретного риска.
2. Разработка процедуры оценки рисков и проведение этой оценки.
3. Оценка рисков в каждый данный момент времени.
4. Определение формальной зависимости между методами учёта рисков и результатами учёта.
5. Разработка методов и средств для управления рисками и уменьшения рисков.
6. Создание программной (компьютерной) поддержки вышеперечисленных процедур.
Следует учитывать, что уровень рисков увеличивается, если:
- проблемы возникают внезапно и вопреки ожиданиям;
- поставленные новые задачи не соответствуют прошлому опыту или он отсутствует;
- существующий порядок, несовершенство законодательства, отсутствие
достаточной и достоверной информации мешают принятию оптимальных для конкретной ситуации мер.
4. Применение аппарата нечетких мер при анализе рисков
Прежде чем предпринимать конкретные шаги по влиянию на риски при оценке ОИС, необходимо их выявить, предварительно оценить, минимизировать и таким образом застраховать себя от ошибок.
В настоящее время во всём мире проблеме оценки рисков в бизнесе придаётся огромное значение. Свидетельством тому является присуждение Королевской академией
наук Швеции в 1997 году двум американским специалистам Роберту Мертону и Майрону Шолзу премии «В память Альфреда Нобеля» за разработку совершенно нового метода определения степени риска в сделках на рынке ценных бумаг.
Возможные способы оценки рисков и методы управления ими имеют широчайший спектр: от грубых и тривиальных до общепринятых в мировой практике, с
использованием современных подходов и технологий.
Для оценки рисков при оценке стоимости ОИС могут быть использованы методы анализа чувствительности операций, анализа её безубыточности, экспертных оценок, теории игр, анализа сценариев, построения дерева решений, моделирования по методу Монте-Карло, аналитического моделирования, использования коэффициентов дисконтирования, функции полезности или операций-аналогов.
Анализ источников [1, 3, 5, 8] показывает, что большинство из этих методов базируется на специальном математическом аппарате теории вероятностей и традиционно предполагают использование статистической информации об этих или подобных экономических операциях. Но в реальных условиях практически любая операция по оценке стоимости ОИС является уникальной, - статистический материал отсутствует, данные о подобных операциях недостоверны. Такое экономическое благо, как наличие полной исходной информации, недоступно или чрезвычайно дорого. Приходится принимать решения по оценке стоимости ОИС в условиях высокой информационной недостаточности и неопределённости. Кроме того, существует множество рисков, которые практически невозможно корректно представить и оценить средствами традиционного математического аппарата (политические, природные, экологические, криминальные или риски форс-мажорных обстоятельств).
Таким образом, главной особенностью решения задачи оценки стоимости ОИС является тотальность неопределённости, причём далеко не статистической природы. Как показали исследования и практический опыт [1, 3, 6, 7, 9], это обусловлено тем, что:
- имеется только или преимущественно вербальная или экспертная информация;
- имеет место разнородная по составу и источникам информация;
- недостаточна или искажена статистическая информация;
- невозможно получить требуемый объём необходимой информации;
- необходимо учитывать постоянно возникающие новые факторы;
- имеется устойчивая противоречивость экономической ситуации и правового
поля;
- отсутствует единый подход к оценке перспектив развития любой отрасли или сегмента рынка.
Тогда, исходя из рассмотренных выше условий оценки рисков, наиболее рациональными оказываются специальные методы и соответствующие инструментальные средства, лишённые недостатков и ограничений классических вероятностных подходов. В частности, к ним относятся методы, основанные на использовании нечётких множеств [7,
9, 10, 80]. К такому выводу пришли ещё в 1965 году благодаря новаторским работам Лотфи Заде. Л. Заде была предложена теория нечётких множеств (Fuzzy Sets Theory), а впоследствии разработана специальная технология (Fuzzy-технология) решения практических задач бизнеса в условиях разнородных факторов неопределённости. К середине 80-х годов в Японии, США, Германии теория нечётких множеств внедряется в учебный процесс, появляется более 40 патентов по пользованию Fuzzy-технологии. Особое внимание развитию теории нечётких мер и интегралов уделяется в Японии. В 1989 г. по инициативе министерства торговли и промышленности Японии создан Международный институт нечётких технологий. Курсы Fuzzy читаются в Институте государства и права (г. Терано), Токийском политехническом университете, в университете Киото. Только в 1991 году в Японии издаётся 6 учебников по Fuzzy. В Германии курсы Fuzzy читаются в университете г. Аахен, в США - в Гарварде, в Массачусетском технологическом институте и других вузах. Спектр применения Fuzzy-
технологии огромен - от техники (управление доменной печью, г. Фукуяма, компания NKK; твердотопливным двигателем космического челнока NASA; скоростью автомобиля, компания Nissan Jidosha и т.д.), технологических процессов (управление холодной прокаткой) до сложных бизнес- и государственных процессов (управление ликвидностью банка г. Токио, решение вопросов внешней торговли металлургических фирм США, аналитическое обеспечение операции «Буря в пустыне» и т.д.).
К великому сожалению, Fuzzy-технология активно внедряется по всему миру, но не в России. Имеющиеся научные работы позволяют предполагать, что мы так и «застыли» в первой стадии (стадии научных разработок) развития Fuzzy-технологии и безнадёжно отстаём из года в год. В наших вузах до сегодняшнего дня практически не уделяется внимания такой истинно интеллектуальной технологии. Наибольших успехов в разработке и внедрении Fuzzy-технологии на постсоветском пространстве добилась Украина. На базе Европейского университета финансов, информационных систем, менеджмента и бизнеса, совместно с консалтинговой компанией «ИНЭКС», создан «Европейский центр подготовки педагогических кадров и специалистов по применению Fuzzy-технологии в бизнесе». Именно благодаря разработкам руководства и работников компании «ИНЭКС» В.П. Бочарникова, С.В. Свешникова, К.В. Захарова, В.В. Липовского, А.К. Захарова, А.В. Цыганок российскому исследователю в области нечётких множеств доступны теория и практика внедрения Fuzzy-технологии в Украине. Используя их теоретические наработки и практический опыт, имеется возможность заполнить возникшую «брешь» и приблизить теоретические посылки Fuzzy-технологии к практике.
ЛИТЕРАТУРА
1. Бочарников В.П. Нечеткая технология анализа и управления рисками / В.П. Бочарников, А.В. Цыганок // Проблеми економiчного ризику: Аналiз та управлшня: материалы 1-й Всеукр. конф. Киев: Эльга, Ника-Центр, 1998. 412 с.
2. Бочарников В.П. Fuzzy-Technology: модальность и принятие решения в
маркетинговых коммуникациях / В.П. Бочарников. Киев: Эльга, Ника-Центр, 2002. 224 с.
3. Бочарников В.П. Fuzzy-Technology: основы моделирования и решения
экспертно-аналитических задач / В.П. Бочарников, С.В. Свешников. Киев: Эльга, Ника-Центр, 2003. 296 с.
4. Грабовский П.Г. Риски в современном бизнесе / П.Г. Грабовский. М.: Аланс, 1994. 274 с.
5. Карлберг К. Бизнес анализ с помощью Excel: пер. с англ. / К. Карлберг. Киев: Диалектика, 1997. 450 с.
6. Козырев А. Н. Оценка интеллектуальной собственности / А. Н. Козырев. М.: Финансы, 1998. 296 с.
7. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств / А. Кофман. М.: Радио и связь, 1983. 196 с.
8. Лапуста М. Г. Риски в предпринимательской деятельности / М. Г. Лапуста, Л.Г. Маршукова. М.: ИНФРА-М, 1996. 206 с.
9. Поспелова Д.А. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Д. А. Поспелова. М.: Наука, 1986. 262 с.
10. Тэрано Т. Прикладные нечеткие системы: пер. с япон. / Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. М.: Мир, 1993. 368 с.
Шалынин Виктор Дмитриевич — Shalynin Victor Dmitrievich -
кандидат технических наук, доцент кафедры Candidate of Technical Sciences,
«Экономика и предпринимательство» Assistant Professor of the Department
Санкт-Петербургского института of «Economics and entrepreneurship»
машиностроения (ЛМЗ-ВТУЗ) of ST-Petersburg Institute of Machine Building
Статья поступила в редакцию 24.06.08, принята к опубликованию 05.09.08
