<<
>>

5.5. Оценка и оптимизация рисков

Количественную оценку уровня риска можно осуществлять с раз­ной степенью точности расчетов. Приведем наиболее упрощенный метод оценки рисков.

На первом этапе рекомендуется попытаться установить зависимо­сти между внешними (внутренними) факторами и уровнем риска.

Ко­личество зависимостей определяется полнотой и качеством информа­ционного обеспечения системы управления рисками. Для этих целей следует строить корреляционные поля (рис. 5.3, б, в) и устанавливать статистические зависимости.
у У У

а) б) в)

Рис. 5.3. Корреляционные поля зависимостей уровня риска (У) от факторов риска (Х-), Х2,Хз, Х4)

На рис. 5.3 показаны криволинейная (X,) и прямолинейная (Х3) пря­мо пропорциональные зависимости факторов от функции (риска) и со­ответствующие обратно пропорциональные зависимости

В первом случае (X и Х3) с увеличением (ростом, повышением) фактора растет риск вложения инвестиций или выполнения какого- либо проекта.

Например, с повышением степени износа основных производственных фондов (постоянного капитала) организации, среднего возраста технологии, текучести кадров, среднего возраста работников (преподавателей, ученых, специалистов) и других анало­гичных факторов растет риск вложения инвестиций.

Во втором случае с уменьшением (снижением) фактора риск инвес­тиций растет и Например, с падением конкурентоспособности объектов (специалистов, менеджеров, технологии, оборудования, про­дукции, организации и т. д.), научного уровня принимаемых управлен­ческих решений, средней заработной платы работников, фондовоору­женности труда, социальной обеспеченности работников и других фак­торов аналогичного характера действия риск инвестиций растет.

Для использования этого инструмента управления рисками необ­ходимо:

1) сделать отбор внешних и внутренних факторов риска, охватыва­ющих макросреду, инфраструктуру региона и микросреду орга­низации;

2) наладить мониторинг за этими факторами;

3) проранжировать факторы с целью отбора важнейших из них (уп­равлять или осуществлять мониторинг за всеми факторами не­возможно);

4) установить форму связи между факторами и уровнем риска;

5) попытаться установить количественные зависимости (уравне­ния регрессии) между важнейшими факторами риска и уровнем риска;

6) определить эластичность между важнейшими факторами риска и уровнем риска вложения инвестиций.

Кроме выполнения этих исследований необходимо установить ко­личественные зависимости между конечными показателями проекта (прибылью, доходностью, ликвидностью и др.) и уровнем риска. На­пример, зависимость между уровнем риска и прибылью (доходно­стью) от вложения инвестиций описывается кривой риском и ликвидностью ценных бумаг кривой У =/(Х2), риском и устойчиво­стью функционирования организации функцией К=/(А',)и т. д.

При оценке рисков следует рассчитывать вероятность достиже­ния запланированного значения прибыли, которая описывается зако­ном Гаусса (рис. 5.4).

Для того чтобы управленческие решения в инновационных проектах находились в зоне + на рис. 5.4, необходимо исследовать влияние вне­шних и внутренних факторов риска на прибыль, снизить влияние нега­тивных (повышающих риск) факторов на прибыль и оптимизировать уровень риска.

Поэтапная оптимизация риска представляет собой:

отбор и ранжирование факторов внешней и внутренней среды объекта и субъекта риска с применением методов факторного анализа (математико-статистические и экспертные);

2) установление зависимостей между отобранными факторами рис­ка и объектом риска (доходом, прибылью и др.);

3) стохастическую оптимизацию риска.

Рис.

5.4. Кривая распределения прибыли и убытков в зависимости от уровня риска

Вероятность (частоту) получения прибыли или потерь можно оп­ределить по формуле:

к

ЛГ;

(5.1)

где Р — вероятность получения прибыли или убытков в 1-м случае; N. — число I — х случаев получения прибыли или убытков; N — общее число случаев в генеральной выборке.

п-

Среднее ожидаемое значение прибыли (потерь) определяется по формуле

(5.2)

где I = 1,2...и — номер случая (события); К — фактическое значение г-го случая.

Среднеквадратическое отклонение (5) фактических данных по рис­ку от расчетных определяется по формуле

С-

а .

где с — дисперсия; п — число случаев наблюдения; р — число параметров уравнения (в данном примере — один).

Чем больше «5», тем выше риск прогнозируемого события, больше разброс, поле допуска (см. рис. 5.4) анализируемого параметра от сред­ней величины (медианы, точка «0» на рис. 5.4), тем «грубее» модель

оптимизации риска. Необходимо сглаживать, избегать, уменьшать факторы риска с тем, чтобы сузить поле «5», поле риска. Хорошо, ког­да «5» меньше ±15%.

Более точные методы оптимизации риска приведены, например, в книге /23/.

<< | >>
Источник: Фатхутдинов Р. А.. Инновационный менеджмент. Учебник, 4-е изд. — СПб.: Питер, — 400 с: ил. — (Серия «Учебники для вузов»).. 2003

Еще по теме 5.5. Оценка и оптимизация рисков:

  1. Оптимизация портфеля из рискового и безрискового активов
  2. Математическое приложение 1: Оптимизация структуры портфеля из п разновидностей рисковых ценных бумаг
  3. 2.1.2. Оценка качества заемщиков по методике 1 — "Рейтинговой системе оценки рисков по кредитам юридических лиц"
  4. 6.19. Оценка рисков
  5. 17.2. Постадийная оценка рисков
  6. 80. ВИДЫ И ОЦЕНКА РИСКОВ
  7. Аудиторские процедуры, выполняемые на основе оценки рисков
  8. 63. Оценка финансовых рисков
  9. 152. Методы оценки банковских рисков
  10. Анализ и оценка проектных рисков
  11. 1.4.3.Методика 1. Рейтинговая система оценки рисков по кредитам юридических лиц.
  12. 153. Сущность и методики оценки кредитных рисков
  13. Методы оценки проектных рисков с учетом распределений вероятностей
  14. Глава 8.Оценка рисков: стоит ли начинать задуманное