CC BY
70
ИННОВАЦИИ
УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ ИННОВАЦИОННОЙ
ДЕЯТЕЛЬНОСТИ1
М.В. РОМАНОВА, кандидат экономических наук, ассистент кафедры инновационного менеджмента Государственного университета управления
Инновационная деятельность характеризуется высоким уровнем неопределенности динамики всех факторов, определяющих ее результаты. Инновации в отличие от стабильных процессов могут закончиться полной неудачей. "Отрицательный результат в науке - тоже результат". Тем не менее все большее число предпринимателей, приступая к реализации нововведений, предпочитают просчитать свои риски и шансы, предусмотреть "узкие места" и попытаться снизить возможные негативные отклонения. Эти задачи решаются при создании системы управления рисками инновационной деятельности.
Риск как экономическая категория в российской науке является относительно новым понятием. Сравнительно недавно оценка риска использовалась преимущественно лишь в технических областях, главным образом, при проектировании машинных систем. Однако, когда речь заходила об организационных системах, методы оценки технического риска оказывались ненадежными. Количественные методы управления организациями исходили из предположения о детерминированности производственных процессов: считалось, что существует такое управленческое воздействие, которое неизбежно приведет управляемый объект в нужное состояние, а задача менеджмента сводилась к определению этого воздействия.
Вопросы управления риском в организационных системах не рассматривались в качестве перспективной области официального научного менеджмента. И хотя наиболее талантливые российские руководители вплотную приблизились к
■Окончание. Начало см. "Финансы и кредит", 2000, № 11.
современной концепции управления риском, это было всего лишь интуитивное понимание сущности производственных и инновационных процессов, противоречащее официальной точке зрения.
И лишь с развитием рыночных отношений в России, когда руководители предприятий столкнулись с проблемой самостоятельного принятия управленческих решений, с особой силой проявился фактор неоднозначной реакции объекта на одинаковые управленческие решения.
Рыночные условия хозяйствования поставили под сомнение правомерность безальтернативного использования детерминированных количественных методов управления организациями. И поэтому в течение последних лет в России большой научный и практический интерес вызывают проблемы управления риском в организациях.
Риск в организациях возникает в силу неопределенности условий и процессов в их деятельности. Очевидно, что инновационная деятельность, вносящая значительные, а порой - и радикальные изменения в производственные процессы, существенно увеличивает неопределенность динамики и результатов деятельности предприятия. Рост неопределенности увеличивает риск неудачного результата инновации.
Развитие рыночных отношений в России определило инновационную деятельность как единственный способ выживания российских предприятий независимо от формы собственности и сферы их деятельности по всем стадиями жизненных циклов организаций, технологий и продуктов труда. При этом результативность инновационной деятельности напрямую зависит от того, насколь-
ко точно была проведена оценка и экспертиза риска, а также от адекватности определения методов управления им.
Управление рисками - область управления, задачей которой является определение и контроль состояния различных областей деятельности или ситуаций, возникающих в результате возможных нежелательных изменений. Эта область относится к сфере упреждающего управления.
Особое значение управление рисками приобретает на стадии инвестиций при принятии решений о начале исследований и разработки, поскольку этот этап жизненного цикла инноваций имеет максимальную неопределенность, а следовательно, характеризуется высокими рисками.
Внутри жизненного цикла инновации - управление рисками осуществляется по повторяющемуся от стадии к стадии типовому циклу (рис. 1).
Жизненный цикл рисковой ситуации
Сигналы о возможности возникновения рисковой ситуации
Признаки возникновения рисковой ситуации
Развитие рисковой ситуации
Разрешение рисковой ситуации
Идентификация рисков
Оценка рисков
Разработка мер по управлению рисками
Реализация мер по управлению рисками
Рис. 1. Жизненный цикл в управлении рисками
При этом процесс управления рисками включает выполнение задач по стадиям цикла управления:
I. Идентификация рисков: формирование перечня и классификация рисков и критериев рисковых ситуаций;
II. Оценка рисков: качественная или количественная оценка вероятности и влияния рисковых ситуаций; определение порядка (очередности) возникновения и разрешения рисковых ситуаций;
III. Разработка мер по управлению рисками - альтернатив для снижения последствий рисковых ситуаций;
IV. Реализация мер по управлению рисками: снижение последствий рисковых ситуаций; оценка результатов; оформление документации (базы данных).
Главным методологическим принципом управления рисками является обеспечение сопоставимости оценки эффективности проекта и
меры его риска за счет измерения обоих этих показателей в общих единицах изменения.
Существует бесконечное число комбинаций факторов, определяющих успешность деятельности, ее результативность. Полный анализ их сочетаний невозможен. Поэтому при принятии решений в области управления рисками задачу, как правило, упрощают: анализ сводится лишь к рассмотрению наиболее возможных или критических результатов.
На первом этапе управления рисками для конкретного проекта проводится идентификация возможных областей возникновения рисковых ситуаций. При этом обычно возникает необходимость использования экспертных методов и определения не только того, в каких областях проявится риск данного проекта, но и степени влияния этого риска на проект.
Многообразие возможных рисков и рисковых ситуаций обусловлено фактором неопределенности. Проявление рисковой ситуации состоит в
отклонении фактических значений критических показателей от нормального, устойчивого, среднего или альтернативного уровня.
Риск может оцениваться прямыми и косвенными показателями. Значения прямых показателей риска включаются в информационный поток от объекта управления к субъекту. Часто управление рисками строится на использовании прямых традиционных показателей управления. Например, часто прямыми показателями предпринимательского риска являются индексы роста основных экономических характеристик (объемы производства или реализации, чистая прибыль и др.).
Косвенные показатели риска используются в том случае, когда невозможно получить значения прямых показателей, или для проверки достоверности значений прямых показателей. Кроме того, косвенные показатели служат основой для сравнения при использовании методов аналогии или методов сценариев в управлении рисками. Они рассчитываются за редким исключением на основе прямых по специальным методикам и поэтому редко применяются для интерактивного управления рисками и преимущественно включаются в аналитические модели на стадии идентификации рисков. Это ограничение объясняется относительными, многофакторными, не позволяющими определить действительный источник риска характеристиками. Так, к числу косвенных показателей инвестиционного риска относятся характеристики качественного состояния капитала (интенсивности оборота активов, соотношения заемных и собственных средств, ликвидности активов и т.п.). Например, показатель рентабельности зависит как от себестоимости продукции (внутренний уровень организации производства), так и от прибыли (конъюнктура рынка).
Критерии риска строятся на основе прямых и косвенных показателей, значения которых анализируются по специальным методикам, позволяющим не только определить характеристики рисковых ситуаций, но и установить причины их возникновения.
Управление рисками является упреждающим, то есть основные решения по снижению риска должны приниматься на начальных стадиях жизненного цикла. В то же время эти стадии характеризуются более высокой неопределенностью, что повышает уровень риска. Минимизация риска, связанного с неопределенностью среды, как задача управления может решаться статистическими методами, одним из которых служит 2-стати-стика. А также на основе законов нормального распределения - математические методы количественной оценки риска.
Среднее (ожидаемое) значение и колеблемость в оценке рисков. Для рисковых инноваций в первую очередь оценивается параметр наиболее ожидаемого результата (г), оцениваемый по формуле математического ожидания:
п
гв = Е Р|П,
¡=1
где п - число возможных результатов;
р( - вероятность ¡-го результата;
Г; - ьй возможный результат инновации.
Например, инновационная компания разработала новый витамин, стимулирующий творческую активность персонала. Затраты на проведение исследований и испытаний препарата составили 20 тыс. руб. Себестоимость сырья для фир-мы-инноватора - 10 тыс. руб. К препарату проявили интерес две фармацевтические компании. Они готовы купить технологию и сырье для производства витамина за 40 тыс. руб. Вероятность того, что компании купят или не купят технологию и сырье, одинакова: 50:50. Возможные результаты инновационной деятельности представлены следующими вариантами (табл. 1):
а) ни одна из компаний не купит технологию и сырье: фирма-инноватор понесет убытки в размере затрат на проведение исследований и испытаний (20 тыс. руб.);
б) сырье и технологию производства приобретет лишь одна из компаний, тогда прибыль фир-мы-инноватора составит:
40 - 10 - 20 = 10 тыс. руб.;
в) сырье и технологию закупят обе фармацевтические компании:
(40 - 10) х 2 - 20 = 40 тыс. руб.
Таблица 1
Эффект от инновационной деятельности, тыс. руб.
2-я компания 1-я коми шипи
■улет ве купит Вероятность
купит +40 +10 0,5
ве купит +10 -20 0,5
Вероятность 0,5 0,5
Тогда наиболее ожидаемый доход от инновации составит:
ге = 40 • 0,5 • 0,5 + 10 • 0,5 ■ 0,5 + 10 ■ 0,5 ■ 0,5 -20 • 0,5 • 0,5 = 10 тыс. руб.
Дисперсия, стандартное отклонение и коэффициент вариации в оценке рисков. Количественной оценкой риска той или иной инновации принято считать вариацию (уаг) - разброс возможных результатов инновационной операции отно-
сительно ожидаемого значения (математического ожидания). В соответствии с теорией вероятности и математической статистикой этот показатель рассчитывается как среднее квадратичное отклонение от ожидаемого результата.
п
var = (п - ге)
¡=i
Также для оценки риска используется показатель среднего линейного отклонения (су), называемый иногда дисперсией:
ст = Vvar.
Относительное линейное отклонение оценивается с помощью показателя стандартного отклонения, или колеблемости (у).
Y = о / ге .
Чем он выше, тем более рискованной считается инвестиция.
Для инновационной фирмы в приведенном примере данные показатели составят:
var = (40 - 10)2 • 0,5 • 0,5 + (10 - 10)2 • 0,5 ■ 0,5 + (10 - 10)2 ■ 0,5 ■ 0,5 + (-20 - 10)2 • 0,5 • 0,5 = 450 тыс. руб.
ст = л/450 я 21 тыс. руб.; у =21/10=2,1 = 210%.
Нормальное (дискретное) распределение в оценке рисков. Как показывают наблюдения за инновационной деятельностью, распределение результатов инноваций носит характер нормального распределения (рис. 2).
Как видно из рис. 2, вероятность наиболее ожидаемого результата инновационного проекта оценивается в 50%. Если расчетный (требуемый) результат превышает наиболее вероятный (то есть стандартное отклонение принимает положительное значение), то риск данной инновации превышает 50%. А если расчетный (требуемый) результат ниже наиболее вероятного (то есть стандартное отклонение принимает отрицательное значение), то риск данной инновации составляет менее 50%.
Нормальное распределение (распределение Гаусса) - вид распределения случайных величин, с достаточной точностью описывающий распределение плотности вероятности результатов производственно-хозяйственной, финансовой или инновационной деятельности или изменений условий внешней среды. Показатели, характеризующие их, определяются большим числом независимых случайных величин, каждая из которых в отдельности относительно других играет незначительную роль и непредсказуема.
Применение нормального распределения для оценки рисков инновационной деятельности также связано с тем, что в основе данных используется, как правило, ряд дискретных значений. Эти теоретические предпосылки, а также апробация моделей для анализа рисков на основе нормального распределения доказывают адекватность этого теоретического инструмента реальным инновационным процессам.
(х-М0)2
где р(х) - плотность вероятности распределения случайной величины х;
ст - дисперсия (рассеивание) случайной величины х;
М0 - математическое ожидание.
-3-2-1 о 1 2 3
Стандартное отклонение
Рис. 2. Вероятность риска инновационного проекта
Вероятность
I
Z'
\
S. -------
-За -2а -а Mo а 2 а За
Стандартное отклонение
Рис. 3. Плотность вероятности риска
щиеся нормированию, что позволяет применять таблицы стандартного нормального распределения к расчету вероятности неблагоприятных значений.
Т.-статистика как инструмент количественной оценки риска инновационных процессов. Если применение законов нормального распределения при анализе риска обеспечивает адекватность выводов и оценок, на практике широко используется такой инструмент, как /-статистика. При анализе результатов инновационной деятельности используют статистические таблицы стандартного нормального распределения (табл. 2), по которым исходя из коэффициента Ъ оценивает-
Таблица 2
Стандартное нормальное распределение
Значащая цифра сотых долей Хо
г0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0,00 0,500 0,496 0,492 0,488 0,484 0,480 0,476 0,472 0,468 0,464
0,10 0,460 0,456 0,452 0,448 0,444 0,440 0^436 0,433 0,429 0,425
0,20 0,421 0,417 0,413 0,409 0,405 0,401 0,397 0,394 0,390 0,386
0,30 0,382 0,378 0,374 0,371 0,367 0,363 0,359 0,356 0,352 0,348
0,40 0,345 0,341 0,337 0,334 0,330 0,326 0,323 0,319 0,316 0,312
0,50 0,309 0,305 0,302 0,298 0,295 0,291 0,288 0,284 0,281 0,278
0,60 0,274 0,271 0,268 0,264 0,261 0,258 0,255 0,251 0,248 0,245
0,70 0,242 0,239 0,236 0,233 0,230 0,227 0,224 0,221 0,218 0,215
0,80 0,212 0,209 0,206 0,203 0,200 0,198 0,195 0,192 0,189 0,187
0,90 0,184 0,181 0,179 0,176 0,174 0,171 0,169 0,166 0,164 0,161
1,00 0,159 0,156 0,154 0,152 0,149 0,147 0,145 0,142 0,140 0,138
1,10 0,136 0,133 0,131 0,129 0,127 0,125 0,123 0,121 0,119 0,117
1,20 0,115 0,113 0,111 0,109 0,107 0,106 0,104 0,102 0,100 0,099
1,30 0,097 0,095 0,093 0,092 0,090 0,089 0,087 0,085 0,083 0,081
1,40 0,081 0,079 0,077 0,076 0,075 0,074 0,072 0,071 0,069 0,068
1,50 0,067 0,066 0,064 0,063 0,062 0,061 0,059 0,058 0,057 0,056
1,60 0,055 0,054 0,053 0,052 0,051 0,049 0,048 0,047 0,046 0,046
1,70 : 0,045 0,044 0,043 0,042 0,041 0,040 0,039 0,038 0,038 0,037
1,80 0,036 0,035 0,034 0,034 0,033 0,032 0,031 0,031 0,030 0,029
1,90 0,029 0,028 0,027 0,027 0,026 0,026 0,025 0,024 0,024 0,023
2,00 0,023 0,022 0,022 0,021 0,021 0,020 0,020 0,019 0,019 0,018
2,10 0,018 0,017 0,017 0,017 0,016 0,016 0,015 0,015 0,015 0,014
2,20 0,014 0,013 0,013 0,013 0,013 0,012 0,012 0,012 0,011 0,011
2,30 0,011 0,010 0,010 0,010 0,010 0,009 0,009 0,009 0,009 0,008
2,40 0,008 0,008 0,008 0,008 0,007 0,007 0,007 0,007 0,007 0,006
2,50 0,006 0,006 0,006 0,006 0,006 0,005 0,005 0,005 0,005 0,005
2,60 0,005 0,005 0,004 0,004 0,004 0,004 0,004 0,004 0,004 0,004
ШШ' 0,003 0,003 0,003 0,003 0,003 0,003 0,003 0,003 0,003 0,003
2,80 0,003 0,002 0,002 0,002 0,002 0,002 0,002 0,002 0,002 0,002
2,90 0,002 0,002 0,002 0,002 0,002 0,002 0,002 0,001 0,001 0,001
Нормальное распределение позволяет количественно оценить вероятность неблагоприятного значения (рис. 3). Пусть X' - предельное положительное значение оцениваемого фактора, распределение которого подчиняется нормальному закону. Тогда вероятность того, что значение фактора (х) окажется хуже X', составит площадь заштрихованной фигуры:
X' 1*-м°)д р(х < X') = —■== |е 2°2 с1х.
Су/2п -За
Так как основные параметры нормального распределения - математическое ожидание и дисперсия с любыми их соотношениями, поддаю-
ся вероятность того, что результат инновации окажется не хуже некого критического уровня, определяемого инноватором или инвестором.
где г - критический уровень результата инновации.
По значению Ъ на основе табличных значений оценивается вероятность риска, если критический уровень превосходит среднее ожидаемое значение:
г > ге, инноватор заинтересован в максимизации результата;
г < ге, инноватор заинтересован в минимизации результата.
Вероятность того, что результат нововведе-
ния превзойдет уровень хуже ожидаемого оценивается по формуле:
Р = 1 - р,
где р - значение вероятности, полученное по табл. 2.
Например, вероятность того, что результат реализации инновации компанией из предыдущего примера превысит 15 тыс. руб., можно определить по табл. 2, предварительно рассчитав коэффициент Ъ\
Поскольку критическое значение меньше ожидаемого, а инноватор заинтересован в увеличении прибыли, по таблице 2 для 2=0,24 определяется значение риска (табл. 3):
Таблица 3
Фрагмент таблицы 2 для г=0,24
г0 Значащая цифра сотых долей
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0,20 * Ф 0,405
То есть, вероятность того, что доход превы- лее 5 тыс. руб., определяется аналогично (табл. 4). сит 15 тыс. руб., составляет 40,5%. _ ,
Вероятность того, что результат реализация 2 = II_I_I = 0 71-
инновации компанией не принесет ей убытка бо- 21
Таблица 4
Фрагмент таблицы 2 для 2=0,71
г0 Значащая цифра сотых долей То
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0,70 Ф 0,239
Но убыток в 5 тыс. руб. - результат хуже ожидаемого (ожидаемая прибыль составляет 10 тыс. руб.). Таким образом, вероятность того, что убыток не превысит 5 тыс. руб., оценивается:
1 - 0,239 = 66,1%.
Оценка вероятности риска может также производиться с помощью графиков, на которых по оси абсцисс (X) откладываются значения результатов инновации (стандартное отклонение), а по оси ординат (У) - плотности вероятности получения этих результатов (рис. 4).
-3-2-10123 Стандартное отклонение
Рис. 4. Плотность вероятности риска инновационного проекта
При сравнении вариантов инновационных решений инноватор или инвестор предпочитает либо более высокодоходный вариант (более "правый график"), либо менее рисковый (менее "широкий график") (рис. 5, 6).
Про< :кт № 2 . г/^
/у \ Проект N° 1
V //
У
-3-2-10123 Стандартное отклонение
Рис. 5. Сравнение инновационных проектов по критерию ожидаемой доходности
Проект № 1
-1^ -1 -0,5 0 0,5 1 Стандартное отклонение
1,5
Рис. 6. Сравнение инновационных проектов по критерию колеблемости
Степень и цена риска. Риск как экономическая категория совмещает в себе оценку вероятности неблагоприятного развития событий и меру этой неблагоприятности. Поэтому для описания
риска используется двухмерная характеристика: степень и цена риска. Степень риска количественно характеризует вероятность неблагоприятной динамики инновационного процесса и негативных результатов инновационной деятельности. Степень риска оценивается традиционными методами теории вероятностей, чаще всего - на основе Ъ-статистики. Цена риска отражает количественную оценку вероятного результата инновационной деятельности, то есть показывает экономический результат, ради которого инвестор или инноватор пошел на риск.
Например, финансовому директору АО "Звезда" предстоит выбрать один из двух вариантов вложения временно свободных средств предприятия в размере 15 млн руб.:
1) купить государственные ценные бумаги с гарантированной доходностью 3% годовых;
2) разместить средства на депозите в коммерческом банке "Слава" под 5% годовых.
Риск вложений в государственные бумаги составляет 1%, надежность банка оценивается рейтинговым агентством в 90%. Таким образом, степень риска операции с ценными бумагами составляет 1%, а депозитных операций - 10%.
Ожидаемый доход по государственным ценным бумагам за год составит 450 тыс. руб., а по депозитным операциям - 750 тыс. руб.
Цена риска вложений в ценные бумаги составляет:
450 • 0,99(100% - 1%) = 445,5 тыс. руб.
Цена риска размещения средств на депозите в банке составляет:
750 • 0,9(100% - 10%) = 675 тыс. руб.
При этом ожидаемые потери при вложении средств в ценные бумаги составят:
450 • 0,01(1%) = 4,5 тыс. руб.
Ожидаемые потери депозитной операции составят:
750 • 0,1(10%) = 75 тыс. руб.
То есть, вкладывая в банк деньги и стремясь получить более высокий доход, финансовый директор должен иметь в виду, что его ожидаемые потери от этой операции значительно выше, чем от размещения средств в государственных ценных бумагах.
Мера риска - осуществляемая в процессе принятия управленческих решений экономическая оценка риска, показывающая возможные потери либо в результате какой-либо производственно-хозяйственной или финансовой деятельности, либо вследствие неблагоприятного изменения
состояния внешней среды. В зависимости от конкретных условий принятия решения мера риска может оцениваться либо как наиболее ожидаемый негативный результат, либо как пессимистическая оценка возможного результата. Если для описания риска адекватно применение нормального распределения (см. 2-статистика), то мера риска соответственно может оцениваться как математическое ожидание:
IV:
¡=1
где Мр - мера риска;
М0 - наиболее ожидаемый результат (математическое ожидание);
п - общее количество наблюдаемых результатов;
Х| - размер потерь в ходе ¡-го наблюдения;
р1 - вероятность возникновения потерь в результате ¡-го наблюдения;
V; - число случаев наблюдения ьго результата.
Если показатель меры риска используется как пессимистическая оценка результата, то применяется формула максимально возможного негативного отклонения - "три сигмы":
Мр = |М0 - Зст|,
где су- дисперсия.
Если же для оценки риска невозможно использовать статистические методы (например, из-за нерепрезентативности данных), применяются экспертные методы. В последнее время также высокую эффективность показали аналитические методы оценки риска, моделирование данных в которых позволяют восполнить недостаточность располагаемой информации. Так, оценки предпринимательского риска могут быть получены при анализе возможных сочетаний условий сбыта продукции (емкость рынка, положение компании на рынке, ценовая политика, наличие товаров-заменителей и т.п.) и ресурсного потенциала (надежность системы материально-технического снабжения, цены поставщиков, транспортно-заготовительные расходы и т.д.). При анализе сочетаний, определяющих условия работы предприятия, можно составить перечень экономических последствий и разработать оптимистические, пессимистические и наиболее вероятные сценарии развития ситуаций (динамики управляемого процесса).
Метод аналогии в управлении риском - разработка стратегии управления риском конкретного инновационного проекта на основе анализа базы данных о реализации аналогичных проектов и аналогичных условий их реализации (состояния внешней среды). Дает возможность учесть ошибки, последствия воздействия неблагоприятных факторов и экстремальные ситуации как источники потенциального риска. Метод аналогии применяется как на отдельных стадиях жизненного цикла проекта, так и по всему жизненному циклу проекта в целом. Часто этот метод используется для разработки сценариев реализации инновационного проекта.
Метод балльной оценки риска - один из методов экспертизы риска на основе обобщающего показателя, вычисляемого по ряду экспертно-оцениваемых значений показателей (факторам) степени риска. Состоит из следующих этапов: 1) установление списка факторов, определяющих степень риска проекта; 2) разработка состава показателей, характеризующих влияние и риск (или их соотношение) в области проявления каждого фактора; 3) оценка влияния каждого показателя п&факторам, а факторов - на обобщающую оценку степени риска (в виде весовых коэффициентов оценки значимости показателей); 4) разработка шкалы оценок по каждому показателю (в том числе порядок присвоения качественных оценок); 5) формирование методики расчета обобщающей оценки риска (интегральная оценка, алгоритмическая (логико-математическая), кластерная и др.). Широко используется в деятельности рейтинговых и аналитических агентств при оценке региональных, политических и кредитных рисков.
Метод "дерева решений " в управлении риском - метод, оценивающий наиболее вероятные значения результатов инновационной деятельности в зависимости от вариантов реализации инновации. Основан на построении пространственно-ориентированного графа, отражающего последовательность приятия решений и условий их реализации, оценки промежуточных результатов с учетом их вероятности. Позволяет рассчитать математическое ожидание результатов по каждому из вариантов реализации инновации.
Моделирование риска - метод анализа и оценки риска проекта, используемый в случае, если необходимо учесть большое число проявляющихся в различных областях факторов риска. Для моделирования риска заранее определяется множество учитываемых параметров и возможный диапазон значений, с помощью которых можно построить динамическую характеристику изменяемых фак-
торов и их влияние на оцениваемые показатели. Затем произвольно выбираются значения переменных (с учетом присвоенных им заранее вероятностей) и рассчитывается конечный показатель. Одним из вариантов моделирования риска является метод Монте-Карло.
Метод Монте-Карло (статистических испытаний) в управлении риском - метод формализованного описания неопределенности, используемый в наиболее сложных для прогнозирования проектах. Заключается в изучении статистики процессов реализации проектов на данном или аналогичном предприятии, что дает возможность установить влияние и частоту получения конкретных результатов, а также ограничения на диапазон и динамику исходных значений и анализируемых показателей. Статистические данные и ограничения служат основой имитационных моделей, позволяющих создать множество сценариев реализации проекта и принять к разработке наиболее вероятный.
Методы экспертных оценок риска - группа методов прогнозирования и анализа рисков, основанных на заключениях экспертов. К числу наиболее распространенных методов экспертных оценок риска относят метод Дельфи, ранжирование, попарное сравнение, метод балльных оценок. Достоверность полученных оценок, обобщающих мнения экспертов, зависит от квалификации экспертов, независимости их суждений, а также от методического обеспечения проявления экспертизы. Одним из показателей достоверности полученных значений служит коэффициент конкор-дации (согласованности) мнений экспертов.
Управление рисками является основным элементом стратегии предприятий и организаций. К числу стратегических решений управления рисками относят:
избежание риска - разработку стратегических и тактических решений, исключающих возникновение рисковых ситуаций, или отказ от реализации проекта;
удержание (ограничение) риска - разграничение системы прав, полномочий и ответственности таким образом, чтобы последствия рисковых ситуаций не влияли на реализацию проекта (например, включение в договор поставки оборудования условий перехода прав собственности на поставляемый груз при его получении заказчиком);
передачу риска - организацию управления проектами, компенсирующую наступление рисковых ситуаций при участии сторонних организаций. Передача риска также используется при реализации сложных проектов с участием не-
скольких предприятий (организаций), выполняющих различные этапы работ и принимающих на себя весь риск проекта в момент своей непосредственно проектной деятельности. Таким образом, передача риска означает переход ответственности от одного участника проекта к другому по стадиям инновационного или инвестиционного процесса;
самострахование - создание резервов, компенсирующих последствия рисковых ситуаций;
распределение рисков - организацию управления проектами, предусматривающую коллективную ответственность за результаты реализации проекта (например, привлечение акционерного капитала позволяет распределить риск между инвесторами пропорционально их доле в уставном капитале компании);
диверсификацию - снижение рисков за счет возможности компенсаций убытков в одной из сфер деятельности предприятия прибылями в другой (например, ухудшение конъюнктуры на одном из рыночных сегментов может сопровождаться ростом эффективности на другом). Диверсификация широко используется на финансовых рынках и является основой для управления портфельными инвестициями. В финансовом менеджменте доказано, что портфели, состоящие из рисковых финансовых активов, могут быть сформированы таким образом, что совокупный уровень риска портфеля окажется меньше риска любого отдельного финансового актива, входящего в него;
лимитирование - установление предельных значений показателей при принятии тактических решений (например, ограничение сумм расходов, установление экспортных квот и т.п.);
хеджирование - эффективный способ снижения риска неблагоприятного изменения ценовой конъюнктуры с помощью заключения срочных контрактов (фьючерсов и опционов). Позволяет зафиксировать цену приобретения или продажи на выгодном уровне путем компенсации потерь на спот-рынке (рынке наличного товара) прибылью на рынке срочных контрактов. Покупая и продавая срочные контракты, предприниматель защищает себя от колебания цен на рынке и тем самым повышает определенность результатов своей производственно-хозяйственной деятельности;
страхование - система экономических отношений, включающая образование специального фонда средств (страхового фонда) и его использование (распределение и перераспределение) для преодоления и возмещения разного рода потерь, ущерба, вызванных неблагоприятными событиями (страховыми случаями), выплачивая страховые возмещения и страховые суммы. При страхо-
вании обязательно присутствие двух сторон: специальной организации, ведающей созданием и использованием страхового фонда (страховщика), и юридических и физических лиц, вносящих в фонд установленные платежи (страхователей). Взаимные обязательства страховщика и страхователей регламентируются договором страхования в соответствии с условиями страхования.
В зависимости от системы страховых отношений, реализуемых в процессе страхования, кроме чистого страхования, используют сострахование, двойное страхование и перестрахование.
Сострахование - вид страхования, при котором два страховщика и более участвуют определенными долями в страховании одного и того же риска, составляя совместный договор с указанием степени участия каждого страховщика или отдельные договоры на страховые доли каждого страхователя;
двойное страхование - страхование у нескольких страховщиков одного и того же объекта от возникновения одних и тех же рисковых ситуаций. Как правило, является незаконным;
перестрахование - страхование одним страховщиком (перестрахователем) на определенных договором условиях риска исполнения всех или части своих обязательств перед страхователем у другого страховщика (перестраховщика). При наступлении страхового события страховая организация-перестраховщик несет ответственность в объеме принятых на себя обязательств по перестрахованию.
Методы управления риском делятся на аналитические и практические методы. Аналитические методы управления риском применяются как инструмент упреждающего управления рисками и позволяют разработать прогнозы и стратегии управления рисками до начала реализации проекта. Главная задача аналитических методов управления риском состоит в определении рисковых ситуаций и разработке мер, направленных на снижение негативных последствий их возникновения, а также профилактику рисковых ситуаций. Практические методы управления риском призваны снизить негативный результат, возникший в ходе реализации рисковых ситуаций. Как правило, они базируются на аналитических методах управления риском. В то же время практические методы управления риском являются основой для создания информационной базы управления рисками и для последующего развития аналитических методов.
Перечисленные стратегии и решения по управлению риском можно рассматривать как способы воздействия управляющего субъекта на управляемый объект в целях минимизации потерь или как методы управления рисками (это вопрос терминологии). Для учета факторов неопределенности и риска при оценке целесообразности проведения какого-либо рискового мероприятия или в процессе его реализации используется вся имеющаяся информация, и на ее основе рассматриваются все возможные способы управления рисками.
