CC BY
29
УДК 338.2
Аспирант С.М. Агафонов (Воронеж, гос. архит.-строит, ун-т) кафедра экономики и основ предпринимательства, тел. 8 (4732) 71-54-00 E-mail: 2944424@mail.ru
Post Gradúate Student S.M. Agafonov
(Voronezh state architectural and construction university) chair of economy and bases of business, tel. 8 (4732) 71-54-00 E-mail: 2944424@mail.ru
Совершенствование системы формирования и внедрения управления рисками на предприятиях малого бизнеса в сфере туристских услуг
Improving the system of developing and implementing risk management in emergency situations for small businesses in the fíeld of tourism services
Реферат. В последние годы большое внимание уделяется исследованию перспектив роста мирового туризма, который имеет значение в качестве экспортного направления и в качестве источника притока иностранных финансовых ресурсов. Для расчета распределения рисков и доходов от оказания туристских услуг в данном исследовании предлагается использовать методику портфельного анализа. В рамках обозначенной методики каждый объект инвестирования (или турист) имеет уникальный уровень риска и ожидаемой доходности. При формировании инвестиционного портфеля (или целевой группы туристов) инвестор (или предприятие сферы гостеприимства) будет выбирать те объекты инвестирования (или туристов), которые, как ожидается, обеспечат максимальную отдачу для данного уровня риска. Проблема, с которой в настоящее время сталкивается предприятие сферы гостеприимства рынка туристских услуг, заключается в том, чтобы определить все возможные эффективные портфели, которые могут быть сформированы из имеющихся сегментов рынка. Методика портфельного анализа предоставляет некоторые предварительные ответы на вопрос о диверсификации и управлении рисками, которые могут быть использованы в процессе стратегического планирования и риск-менеджмента. В то время как отсутствие подробных данных о доходах для всех рынков не позволяет сделать портфель более информативным, методика портфельного анализа не может быть рассмотрена как высокоточный инструмент, однако она может быть использована в качестве помощи для лиц, принимающих решения в сфере риск-менеджмента на рынке туристских услуг, позволяя им сосредоточиться на факторах, которые влияют на стабильность рынка. Правильное рассмотрение этих вопросов должно привести к стабильному росту доходов, обеспечению прочного уровня занятости и повышению инвестиционной привлекательности российского рынка туристских услуг. Это отвечает не только краткосрочным интересам, но также долгосрочным целям стабильного развития сферы гостеприимства.
©Агафонов С.М., 2015
Summary. In recent years much attention is paid to research of prospects of growth of world tourism which matters as the export direction and as a source of inflow of foreign financial resources. For calculation of distribution of risks and the income from rendering tourist services in this research it is offered to use a technique of the portfolio analysis. Within the designated technique each object of investment (or the tourist) has unique risk level and the expected profitability. When forming an investment portfolio (or target group of tourists) the investor (or the enterprise of the sphere of hospitality) will choose those objects of investment (or tourists) which, as expected, will provide the maximum return for this risk level. The problem which the enterprise of the sphere of hospitality of the market of tourist services faces now, consists in defining all possible effective portfolios which can be created from the available segments of the market. The technique of the portfolio analysis provides some preliminary answers to a question of diversification and risk management which can be used process of strategic planning and a risk management. While absence of detailed data on the income for all markets doesn't allow to make a portfolio more informative, the technique of the portfolio analysis can't be considered as the high-precision tool, however, it can be used as the help for the persons making decisions with the sphere of a risk management in the market of tourist services, allowing them to concentrate on factors which influence stability of the market. The correct consideration of these questions has to lead to the stable growth of the income, providing a strong employment rate and increase of investment appeal of the Russian market of tourist services. It is equitable not only to short-term interests, but also long-term goals of stable development of the sphere of hospitality.
Ключевые слова: методика портфельного анализа, рынок туристских услуг, предприятия малого бизнеса, управление рисками.
Keywords: methods of portfolio analysis, the market of tourist services, emergency, risk management.
В последние годы большое внимание уделяется исследованию перспектив роста мирового туризма, который имеет значение в качестве экспортного направления и в качестве источника притока иностранных финансов [1].
Существует один важный аспект туристской отрасли. В некоторых странах туризм составляет большую часть их ВВП, поэтому они уязвимы к изменениям в спросе на туристские услуги.
Для расчета распределения рисков и доходов от оказания туристских услуг в данном исследовании предлагается использовать методику портфельного анализа. В рамках обозначенной методики каждый объект инвестирования (или турист) имеет уникальный уровень риска и ожидаемой доходности. При формировании инвестиционного портфеля (или целевой группы туристов) инвестор (или предприятие сферы гостеприимства) будет выбирать те объекты инвестирования (или туристов), которые, как ожидается, обеспечат максимальную отдачу для данного уровня риска.
После того, как различные портфели оценены и сравнены необходимо определить сочетаемость туристов в рамках выбранной целевой аудитории [5]. Это даст разработчикам системы риск-менеджмента четкие руководящие принципы для маркетинговой программы, которые могли бы быть направлены на обеспечение стабильности и прибыльности предприятия сферы гостеприимства.
Проведем портфельный анализ сферы гостеприимства российского рынка туристских услуг. Как видно из рис. 1, высокий уровень циклической изменчивости ощущается на протяжении всего исследуемого периода. Инфляция в сочетании с политической нестабильностью, возможно, способствовали этой волатильности.
Учитывая дисперсию и ожидаемые доходы отдельных активов (туристов), можно прогнозировать дисперсию и ожидаемую окупаемость инвестиций,
основываясь на характеристиках активов (туристов). Здесь принимается предположение, что ставка доходности - это случайная величина, которая может быть описана средним значением дисперсии, а также, что дисперсия является показателем риска ценной бумаги.
Для того чтобы применить эту методику к российскому рынку туристских услуг, иностранные туристы должны быть разделены на несколько отдельных сегментов рынка, что позволит провести экспертизу отдельных эффектов в общей картине внешнего туризма. Из-за ограниченной доступности данных в исследовании выделено семь таких сегментов: Австрия, Швейцария, Великобритания, Ирландия, США, Италия, Израиль (табл. 1).
80 70 60 50 40 30 20 10 0
■Доходы от иностранного туризма в России, млрд. руб.
'V'" 'V' "V* "V' Я»'* "V "V' V 'У' 'V' 'V' 'V' V' 'V' 'V
Рис. 1. Динамика доходов от туризма в России в 2000-2014 гг. [2]
Ожидаемая доходность и дисперсия любого портфеля, образованного с помощью комбинации указанных сегментов рынка будет зависеть от ожидаемой доходности и дисперсии каждого сегмента, содержащегося в портфеле, в отдельности. Это можно увидеть в формуле (1), которая используется для расчета ожидаемой отдачи от портфеля, состоящего из N сегментов:
^■рон (1)
где К/л,-, - это ожидаемая доходность портфеля; X, - доля начальной стоимости портфеля, вложенного в безопасность г; И, - ожидаемая доходность от инвестиций в риск-менеджмент г; г - сегмент рынка туристских услуг; N - количество сегментов в портфеле.
Дисперсия портфеля зависит от дисперсии и ковариации его компонентов, а также относительных весов сегментов рынка туристских услуг в портфеле. Интересно фактором здесь является то, что диверсификация может принести пользу инвестору, распределяя риск на несколько сегментов. Например, дисперсия портфеля, включающего два сегмента, будет иметь следующий вид:
Х22б22+ Х21б2!+ 2X1X2612, (2)
где Ь2Роп- дисперсия портфеля, включающего два сегмента рынка туристских услуг; б21, б22- дисперсии двух сегментов рынка туристских услуг; 612- их ковариация; Х1, Х2 - соответствующие веса двух сегментов рынка туристских услуг в портфеле, где 0 5ХЬ0< Хз иХ1+Хз=1.
Поскольку ковариации между безопасностью 1 и безопасностью 2 меньше, чем 1, то дисперсия портфеля будет меньше, чем взвешенная сумма отдельных сегментов. Если мы рассмотрим случай некоррелированных инвестиций, где 612=0, то увидим, как диверсификация портфеля уменьшает риск:
52ро„=Х21б21+ Х22622. (3)
Так как Х1 и Хз находятся между Он 1, то Х21<Х1 и Х21<Хз, следовательно, дисперсия портфеля должна быть меньше, чем взвешенная сумма дисперсий отдельных сегментов. В этих условиях правильная диверсификация может снизить риск портфеля, содержащего несколько сегментов, по сравнению с риском, связанным только с одним из сегментов с самым низким уровнем риска. Это произойдет только тогда, когда ковариация активов будет меньше, чем 1, за что отвечает третий член в (2). Очевидно, что в случае отрицательной корреляции выгоды от диверсификации будут еще больше по сравнению с идеальной ситуацией, связанной с отрицательной корреляцией, которая сводит дисперсию портфеля к нулю.
Проблема, с которой в настоящее время сталкивается предприятие сферы гостеприимства рынка туристских услуг, заключается в том, чтобы определить все возможные эффективные портфели, которые могут быть сформированы из имеющихся сегментов рынка.
Для этого ожидаемая доходность и дисперсия каждого сегмента должна быть оценена, и, кроме того, должна быть получена попарная ковариация между сегментами. Задача сводится к оптимизации квадратичной функции при линейных переменных. Разницу ожидаемых доходностей отдельных эффективных портфелей можно рассчитать, используя следующую модель:
минимизация: + (4)
с учетом: формулы (1) = 1, (2) - £"=1 ВД =&роп , (3) - Х>0, т=
Таблица 1
Динамика доходов от иностранного туризма в России в 2000-2014 гг. [3]
Год Австрия Швейцария Великобритания Ирландия США Италия Израиль Всего
2000 1115 (32.5) 216 15.5) 22 (1,0) (1.0) 29 (1.3) 6 (0.3) 19 (0.8) 20 (1.1) 1427 (52,1)
2001 1 125 (33.6) 267 (19.3) 32 (1.5) 36 (1.7) 9 (0.4) 27(1.3) 26(1.5) 1522 (59.3)
2002 1061 (32.9) 258 (19.6) 31 (1.6) 41 (2.0) 11 (0.6) 27(1.3) 30(1.9) 1459 (59.9)
2003 947 (31.3) 279 (24.4) 35 (2.1) 52 (3.1) 14 (0.8) 34 (2.0) 36 (2.7) 1397 (66.4)
2004 750 (25.1) 259 (23.5) 28 (1.8) 50 (3.1) 15 (0.9) 34 (2.2) 28 (2.2) 1 164 (58.8)
2005 845 (34.9) 261 (25.6) 34 (2.1) 53 (3.7) 20(1.0) 41 (1.7) 30(1.6) 1284 (70.6)
2006 820 (39.7) 252 (31.4) 37 (2.4) 60 (5.4) 25 (1.7) 43 (3.1) 28 (1.6) 1265 (85.3)
2007 817 (45.5) 256 (34.4) 43 (3.9) 64 (5.8) 28 (2.4) 53 (3.9) 28 (2.2) 1289 (98.1)
2008 797 (47.5) 266 (41.7) 51 (4.7) 67 (7.9) 30 (2.7) 59 (6.2) 27 (3.2) 1297 (113.9)
2009 864 (58.0) 297 (51.6) 66 (7.3) 77 (10.9) 37 (3.9) 72 (8.8) 55 (7.2) 1468 (148.5)
2010 1055 (79.0) 309 (52.7) 84 (9.4) 94(12.8) 43 (5.1) 99(10.7) 71 (8.0) 1755 (177.7)
2011 1077 (95.4) 293 (57.8) 94 (12.3) 102(17. 2) 47 (6.5) 115 (16.3) 66(11.9) 1794 (217.4)
2012 1068 (113.8) 260 (50.9) 85 (12.8) 95 (17.3) 43 (6.7) 113 (18.7) 67 (13.5) 1731 (233.7)
2013 1008 (110.5) 278 (68.4) 92 (14.8) 90(17.2) 39 (6.7) 81 (16.7) 75 (17.2) 1680 (251.5)
2014 1031 (123.4) 315 (97.3) 93 (17.6) 86 (18.8) 38 (8.0) 78 (19.8) 60(16.5) 1719 (301.4)
Примечание: Число туристов из различных стран, в скобках - доходы в тыс. р.
Изменяя Rporf алгоритм будет идентифицировать состав диапазона портфелей от одного с высокой ожидаемой доходностью до минимальной дисперсии портфеля.
Возможность изменения сочетания сегментов туристов, прибывающих в страну, в портфеле будет зависеть от времени задержки, чтобы перенаправить средства маркетинга в данные сегменты рынка [4].
Были выражены доходы от этих рынков в 2014 г. Темпы их роста были рассчитаны между 2000 и 2014 гг., определена ожидаемая доходность и ковариационная матрица, также был применен квадратичный алгоритм программирования с использованием специализированного пакета программного обеспечения «Invest» (рис. 2).
OirrnMH-lMlufi
СШАпортфель
Изранф
Австрия » | ' ■ • ■ f • - •
♦
10
15
20
7S
30
Рис. 2. Минимальные границы дисперсии
Каждый из портфелей с минимальными границами дисперсии имеет самое низкое стандартное отклонение, достижимое при имеющемся составе рынка для заданного уровня ожидаемой доходности. Минимальная дисперсия портфеля (MVP) будет представлять наименее рискованный портфель.
Портфель с наибольшей ожидаемой доходностью состоит только из одного сегмента рынка, которым в данном случае является сегмент Италии. Есть бесконечное число портфелей между MVP и портфелем с высокой ожидаемой доходностью. Состав различных эффективных портфелей, соответствующих различным уровням риска, приведен в табл. 2.
Таблица 2
Состав портфелей сегментов рынка туристских услуг
Портфель MVP 2 3 4 5 6 7 8 9 Оптимальный портфель
Ожидаемая доходность,% 3,8 5,0 6,0 7,0 8,0 9,0 10,0 12,0 13,0 14,5
Стандартное отклонение 8,1 8,4 8,9 9,7 10,6 11,6 12,0 15,6 17,5 22,4
Австрия 36,4 32,0 29,3 26,1 23,2 20,3 17,3 00,0 00,0 00,0
Швейцария 48,5 39,6 31,7 24,4 16,9 9,3 01,8 00,0 00,0 00,0
Великобритания 00,0 01,5 04,3 07,0 09,8 12,6 15,4 18,1 10,7 00,0
Ирландия 01,0 06,9 09,9 13,0 16,0 19,0 22,1 19,5 01,4 00,0
США 14,1 14,4 14,0 13,4 12,6 12,0 11,6 15,5 19,0 00,0
Италия 00,0 02,6 06,1 09,7 13,2 16,8 20,5 30,6 50,1 100,0
Израиль 00,0 03,0 04,7 06,4 08,3 10,0 11,9 16,3 18,8 00,0
Как видно из табл. 2, минимальная дисперсия портфеля, который предлагает стандартное отклонение 8,1 и ожидаемую доходность 3,8 %, в основном состоит из Австрии и Швейцарии. На эти два сегмента рынка приходится 84,9 % этого портфеля, в то время как США составляет большинство остатка (14,1 %). Из ковариационной матрицы в табл. 3 мы видим, что американский рынок имеет относительно низкую ковариацию по сравнению со всеми другими сегментами рынка.
Таблица 3
Ожидаемая доходность и ковариационная матрица сегментов рынка туристских услуг
Австрия Швейцария Великобритания Ирландия США Италия Израиль
Е.(К)% 2.0 1.7 10.4 9.8 12.6 14.5 11.1
Австрия 199.2 - - - - - -
Швейцария 3.8 163.0 - - - - -
Великобритания 69.2 43.8 534.6 - - - -
Ирландия 27.5 48.5 145.5 275.3 - - -
США 40.1 -106.8 245.0 170.6 681.9 - -
Италия -6.0 46.7 274.2 239.6 281.0 507.6 -
Израиль 46.5 116. 235.2 124.6 22.9 170.5 676.1
Великобритания также имеет вид ковариации, которая делает ее важным компонентом в любом портфеле, стремящемся диверсифицировать риск. Эти два рынка в сочетании наиболее важны для стабильной, умеренной скорости роста, так как они принимают крупнейшие веса во всех портфелях с точностью до 8,0 % ожидаемой доходности. После этого они стремятся к нулю, предполагая, что эти сегменты рынка не будут частью портфеля, который стремится достичь высоких уровней роста.
Важно отметить, что хотя вид распределения, предложенный в МУР, может быть невозможно достичь в реальности, это поможет определить тип и значение стратегии, чтобы снизить колебания спроса. Сегмент Италии имеет самую высокую ожидаемую доходность в размере 14,5 %, и, следовательно, представляет собой единственный рынок, содержащийся в оптимальном портфеле. Этот портфель будет выбран с помощью предпочтения риска (стандартное отклонение 22,4).
Состав различных портфелей с минимальными границами дисперсии также был включен в табл. 4, чтобы выделить изменения веса, принятые на отдельных сегментах рынка по мере движения вдоль границы. Это дает нам представление о типе структурных изменений, которые должны произойти в составе рынка, чтобы достичь более высоких темпов роста. Модель предполагает, что двигателем этого роста будут туристы из Италии.
Таблица 4
Минимальная дисперсия портфеля для целевой скорости роста
Распределение сегментов рынка в портфеле Австрия Швейцария Великобритания Ирландия США Италия Израиль
Целевая скорость роста 8,5% Стандартное отклонение 11,2 21,7 13,1 11,1 17,5 12,3 15,1 9,2
В эффективном портфеле с ожидаемой доходностью 8,5 % содержится стандартное отклонение 11,2 при условии, что веса отдельных сегментов рынка должны соответствовать значениям табл. 4. В целях удовлетворения целевой скорости роста доходности в размере 8,5 % в год и получения состава целевого портфеля, четвертое ограничение должно быть добавлены в (4):
где Б - целевая доходность.
Можно сделать вывод, что применение методологии портфельного анализа к определению оптимального сочетания сегментов иностранных туристов на российском рынке туристских услуг является эффективным, несмотря на фундаментальные различия в том, каким образом функционирует рынок ценных бумаг и рынок туристских услуг.
Правильное рассмотрение этих вопросов должно привести к стабильному росту доходов, обеспечению прочного уровня занятости и повышению инвестиционной привлекательности российского рынка туристских услуг. Это отвечает не только краткосрочным интересам, но также долгосрочным целям стабильного развития сферы гостеприимства.
ЛИТЕРАТУРА
1. Андреев, В.Д. Аудит и оценка рисков инвестиционно-инновационной деятельности в индустрии туризма [Текст]/ В.Д. Андреев // Известия Сочинского государственного университета. - 2013. - № 1-1. - С. 14-22.
2. Борисов, А.Н. Рейтинговое оценивание в условиях риска [Текст]: монография / А.Н. Борисов, О.С. Воищева, В.В. Давние, В.И. Тинякова.- М., 2012. - 243 с.
3. Зинякова, Н.В. Актуальные проблемы репутационных рисков в туризме [Текст] / Н.В. Зинякова, Ю.В. Грицков, С.В. Чепурных // Человеческий капитал.
- 2013. - № 3 (51). - С. 69-71.
4. Маликов, Е.Ю. Заимствование объектов интеллектуальной собственности как фактор риска в системе отечественной электронной коммерции [Текст] / Е.Ю. Маликов, Е.Г. Попкова, И.М. Кузлаева // Высшая школа. - 2015. - № 5.
- С. 33-34.
5. Платонова, Н.А. Стратегическое управление туризмом в регионе: факторы риска [Текст] / Н.А. Платонова, М.В. Виноградова / / Сервис plus. - 2014. -Т. 8. -№ 4. - С. 96-103.
REFERENCES
1. Andreyev, V.D. Audit and an assessment of risks of investment and innovative activity in the industry of tourism of [Text] / E.L. Andreyev / / News of Sochi State University. - 2013. - No 1-1. - P. 14-22.
2. Borisov, A.N. Rating estimation in the conditions of risk [Text]: monograph / A.N. Borisov, O.S. Voishcheva, V. V. Davnis, V. I. Tinyakova. - Moscow, 2012. - 243 p.
3. Zinyakova, N.V. Actual problems of reputation risks in tourism [Text] / N.V. Zinyakova, Yu.V. Gritskov, S.V. Chepurny // the Human capital. - 2013. - № 3 (51).
- P. 69-71.
4. Malikov, E.YU. Loan of objects of intellectual property as risk factor in system of domestic electronic commerce of [Text] / E.Yu. Malikov, E.G. Popkova, I.M. Kuzlayeva / / the Higher school. - 2015. - № 5. - P. 33-34.
5. Platonova, N. A. Strategic management of tourism in the region: risk factors [Text] / N. A. Platonova, M. V. Vinogradova//plus Service. - 2014. - T. 8. - № 4.
- P. 96-103.
