создание эффективной системы оценки и контроля принимаемых решений;

выделение в организации специального подразделения (работника), которому будет поручено управление рисками;

выделение средств и формирование специальных резервов для страхования рисков, покрытия убытков и потерь.

Фирма очень часто использует трехэтапный подход к управлению рисками.

Первый этап -- определение типов риска, с которыми сталкивается фирма.

В первую очередь управляющий рисками идентифицирует тип потенциальных рисков для своей фирмы.

Второй этап -- измерение потенциального влияния идентифицированных рисков.

Некоторые риски настолько малы, что они не ощутимы, в то время как другие имеют гибельное значение для потенциала фирмы.

Полезно различать риски по их потенциальному значению и затем сфокусировать ресурсы по управлению рисками на наиболее серьезных направлениях.

Третий этап -- решение вопроса, как следует минимизировать каждый релевантный риск.

В большинстве ситуаций обнаруженный риск можно минимизировать, используя один или несколько из следующих приемов:

1. Перевод риска на страховую компанию.

При этом необходимо помнить, что доступность риска для страхования не обязательно означает, что данный риск следует покрывать страховкой. В большинстве случаев было бы лучше для компании самостраховаться. Это означает, что лучше самому покрыть риск, чем осуществлять платеж другой стороне ради перевода на нее ответственности за риск.

2. Перевод фактора, порождающего данный риск, на третью сторону.

В некоторых ситуациях риски могут быть уменьшены путем перевода их на другую компанию, причем не обязательно на страховую (например, при заключении контракта с компанией по перевозке грузов риск переходит на эту компанию).

3. Снижение вероятности наступления неблагоприятного события.

Ожидаемые события потери, связанные с каким-либо риском, -- это фактор как вероятности наступления, так и величины денежных потерь, если это событие происходит. В ряде случаев можно предпринять действия по снижению вероятности наступления нежелательного события. Например, вероятность пожара может быть уменьшена программой противопожарных тренировок, заменой старого электрооборудования и т.д.

4. Снижение величины потерь, связанных с неблагоприятными событиями. Продолжая пример с пожаром, заметим, что денежные затраты, связанные с пожаром, можно уменьшить установкой системы водяного тушения и т.п.

5. Абсолютный запрет на деятельность, которая порождает риск.

Например, компания может прекратить производить какой-либо товар или услуги из-за того, что риск превысит доход. Практика подтверждает также целесообразность и необходимость разработки специальной инструкции по управлению рисками, в которой регламентировались бы действия отдельных работников и структурных подразделений организации, связанные с возможными рисками.

Основные величины оценки экономического риска связаны с выигрышем или проигрышем, с потерей или прибылью в результате хозяйственной или предпринимательской деятельности. Можно предположить, что теоретический способ экономической оценки риска базируется на двух параметрах: размер возможных потерь и их вероятность, а это означает, что нужно определить количественную величину обеих характеристик, после чего риски становятся сравнимыми между собой.

Рассмотрим это предположение подробнее, построив на рис. 2. схему вероятности получения прибыли. На нем представлена кривая риска и зоны риска: допустимая повышенного риска r2, и критического риска r3 в зависимости от величины прибыли, а также безрисковая зона, в которой не ожидается непредвиденных потерь. Кривая вероятности риска представляет собой множество точек, которые устанавливаются для каждого значения величины возможной прибыли и соответствующей вероятности возникновения такой величины. Построение этой кривой является сложной задачей, поэтому следует ограничиваться упрощенными подходами, оценивая риск по наиболее важным параметрам. Кривая риска, являясь начальной стадией анализа рисковой ситуации, наглядно показывает предпринимателю эффективные зоны риска и дает количественную оценку рисковой прибыли, которую желает получить предприниматель.



ГЛАВА 2. ХАРАКТЕРИСТИКА ОСНОВНЫХ МОДЕЛЕЙ РАСЧЕТА РИСКОВ ПРИ РЕШЕНИИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЗАДАЧ

2.1 Методы и модели оценки рисков

Риск -- это сложное явление, характеристиками которого является: неизвестность (неопределенность) будущих результатов, вероятность отрицательных результатов деятельности, их величина, а также значимость для принимающего решение.

Риск является объективным явлением, природа которою обусловлена недетерминированностью (неоднозначностью) событий будущего Он связан с ущербом, потерей, упущенной возможностью. Когда наступает ущерб, потеря, происходит практическое проявление риска. До этого риск остается гипотетической опасностью.

Хотя будущее принципиально не предсказуемо, ожидаемые события можно предвидеть с той или иной погрешностью (часто очень низкой) в зависимости от того, какова природа событий: вероятностная или неопределенная.

Неопределенность можно охарактеризовать как множество состояний внутренней и внешней среды. При реализации цели всегда необходимо осуществлять поиск единственного наилучшего (в каком-нибудь смысле) решения на заранее заданном множестве допустимых решений. Основная трудность состоит в том, что последствия, связанные с принятием того или иного решения, зависят от неизвестной ситуации. Степень неприемлемости этих последствий измеряется в условных единицах -- потерях, которые, по предположению, может понести лицо, принимающее решение (ЛПР).

Неопределенность привносит риск. Риск -- одно из важнейших понятий, сопутствующих любой активной деятельности человека. Вместе с тем, это одно из самых неясных, многозначных и запутанных понятий. Однако, несмотря на его неясность, многозначность и запутанность, во многих ситуациях суть риска очень хорошо понимается и воспринимается. Эти же качества риска являются серьезной преградой для его количественной оценки, которая во многих случаях необходима и для развития теории и на практике.

В рамках нормативного подхода к исследованию процесса разработки решений выработано понимание риска во многом отличное от привычного его толкования в повседневной деятельности менеджеров, что затрудняет применение развитых теоретических идей.

Суть дела в следующем. Нормативная теория связывает риск преимущественно с колеблемостью, изменчивостью результативного показателя (используются термины вариабельность, вола-тнльность). Особенно характерным является отождествление риска с дисперсией показателя. Расчет характеристик типа дисперсии предполагает комбинирование возможных значений результативного показателя и их вероятностей. При этом значения показателей и их вероятность одинаково важны для расчета характеристики изменчивости. В то же время исследования в рамках дескриптивного подхода свидетельствуют о том, что практические менеджеры при оценке рискованности ситуации придают разный вес возможным значениям результативного показателя и их вероятностям. Значения результативного показателя гораздо более важны, чем их вероятности.

Второе принципиальное отличие постулатов нормативной теории от практики состоит в том, что в этой теории отклонения результативного показателя (скажем доходности) в большую и в меньшую сторону в одинаковой степени считаются проявлением риска. На практике менеджеры в большинстве случаев считают иначе. Только отклонения в негативную сторону (меньшей доходности, больших затрат и т.п.) считаются проявлением риска. Это связано с тем, что в большинстве деловых организаций менеджеры несут совершенно различную ответственность за убытки и упущенную выгоду.

Практически для любой операции, связанной с экономической деятельностью, начальное и конечное состояния имеют денежную оценку и цель ее проведения, естественно, заключается в максимизации прибыли -- разности между конечной и начальной оценками (или какого-нибудь подобного показателя).

Как правило, подобные операции, особенно финансовые, проводятся в условиях неопределенности и поэтому их результаты невозможно предсказать заранее. Эти операции рискованны: при их проведении возможны как прибыль, так и убыток (или не очень большая прибыль по сравнению с той, на что надеялись проводившие эту операцию). Операция является рискованной, если она может иметь несколько не равноценных исходов. Лицо, принимающее решение, конечно, заинтересованно в успехе операции и является за нее ответственным.

Ех Е2

О,: |-61 j-20|

О2: |-12| |-40|

О3: | 9| | 151

Для примера рассмотрим три операции с одним и тем же множеством двух исходов -- альтернатив Е ] и Е2> которые характеризуют доходы, получаемые ЛПР.

Все эти операции рискованные. В первой и второй операциях возможны убытки (они со знаком минус), в третьей операции можно получить доход в размере 15 единиц, поэтому возможность получения дохода в 9 единиц рассматривается как неудача, как риск недобрать 6 единиц дохода.

Видовое разнообразие рисков и способов их выражения достаточно большое. Однако какова бы ни была форма выражения риска, обусловленного неопределенностью экономической ситуации, содержание его составляет отклонение фактически установленных данных от типичного, устойчивого, среднего уровня или альтернативного значения оцениваемого признака.

Понятно, что риск обязательно предполагает рискующего -- того, к кому этот риск относится, кто озабочен результатом операции. Сам риск возникает только, если операция может окончиться исходами не равноценными для него, несмотря на, возможно, все его усилия по управлению этой ситуацией.

Для множества возникающих в условиях рыночной неопределенности и риска хозяйственных задач классические методы и модели оказываются недостаточными.

Во-первых, в системе рыночной экономики мировая экономическая наука столкнулась с необходимостью изучать весьма сложные объекты и процессы, для которых нет и не предвидится в ближайшее время целостной теории, позволяющей использовать имеющийся математический арсенал классических методов и моделей. Риск и неопределенность рыночных отношений возникают в результате взаимодействия многочисленных объектов, внутрифирменных и межхозяйственных процессов. Способы взаимодействия и количество объектов, подлежащих анализу, нередко определяются в ходе самого процесса.

Во-вторых, если даже математические модели и могут быть построены и имеются методы их решения, все же в ряде случаев они остаются непригодными из-за огромного объема различных операций, которые необходимо выполнить.

В-третьих, возникают ситуации, когда хорошей на первый взгляд моделью системы является определенный метод, например задача линейного, нелинейного или динамического программирования. Однако, процессы, происходящие в реальной экономической системе, не поддаются формализации (слабоструктуризуемые или неструктуризуемые системы).

Не существует единого мнения, какие методы должны быть использованы при выборе решения и способа определения приемлемого риска. Все существующие подходы можно разделить на две группы:

Процессо-ориентированные подходы и стратегически ориентированные подходы. При первом подходе лицо, вырабатывающее решение, берет за основу процесс, который будет использован для принятия решения по управлению риском. Когда такой процесс выбран, уже не требуется никакого обоснования правил, по которым происходит процесс принятия решений.

Стратегически ориентированные подходы более обоснованы, централизованы и публичны, а также имеют более ясную логику.

Рынок можно рассматривать как ярко выраженный процессо-ориентированный подход, при котором предполагается, что взаимодействие производителей и потребителей продукции приведет к таким решениям по риску, при которых продукция и действия «слишком рискованные» не будут конкурентоспособны по сравнению с лучшими альтернативами.

Баланс «затраты-выгода» можно рассматривать как типичный стратегически ориентированный подход. Конечно, стратегически ориентированные подходы вписываются в общественные процессы и часто определяют стратегию деятельности внутри этих процессов.

Подходы, которые объединены общим названием «формальный анализ», исходят из предпосылки, что задача управления риском может быть решена умозрительно с помощью различных формальных математических методов на основе достаточно адекватно сформулированной модели системы. Все такие подходы, базирующиеся на экономических теориях и теории управления, имеют некоторые общие особенности:

концептуализация проблем приемлемого риска как проблем принятия решения, т.е. требование выбора между альтернативными способами действия. Например, подход «затраты-выгода» пытается связать выбор с наибольшим преобладанием выгод над затратами;

методология «разделяй и властвуй». Сложные комплексные задачи разбиваются на более простые компоненты, которые могут быть решены независимо и затем скомбинированы, чтобы получить полную оценку;

жестко предписанные правила принятия решения. Все элементы комбинируются в соответствии с формальной процедурой, и решение принимается в строгом соответствии с полученными результатами;

использование единой метрики. Все компоненты анализа сводятся к единому критерию (например, к стоимостным характеристикам или вероятностям и пр.);

беспристрастность принятия решения.

Все эти методы строятся на чисто формальных, объективных оценках независимо от характера рассматриваемой проблемы. Модели формируются таким образом, чтобы были четко описаны все возможные последствия событий, выбор был измеримым и все возможные решения четко идентифицированы.

Разработчики методов формального анализа навязывают лицам, принимающим решения, свою логику и строгость подходов, свое понимание возможности и доступности исходной информации. Но всегда существует вопрос, насколько все рассмотренные возможности могут реально осуществляться, насколько этот анализ доступен и удобен для лиц, принимающих решение, можно ли учесть все возможные события и их последствия.

Критики этих подходов часто выражают сомнения в возможности аналитиков адекватно оценить организационные препятствия при выполнении рекомендаций и опасаются идеологических пристрастий, скрытых в мнимо беспристрастных оценках, лежащих в основе таких методов.

Все чаще в современной российской практике топ-менеджеры привлекают к выполнению окончательного управленческого решения своих коллег, экспертов и консультантов, чем в известной мере страхуют себя. Это обычно относится к решениям стратегического характера, имеющим особое значение для коллектива в целом.

Есть многие объективные причины для развития коллективного управленческого творчества: расширяются процессы демократизации в управлении, становятся все более сложными проблемы, которые предстоит решать, приходится учитывать различные критерии, многообразные аспекты, причем, многие из них не могут быть решены с помощью количественных методов. В этих трудных случаях применяются различные варианты. Например, привлечение специалистов-экспертов со стороны, которые помогают использовать эвристические методы решения, принимаемые коллективно. Наиболее часто используется метод «брейнсторминга» (мозговой атаки). Мозговая атака -- это форма стимулирования творческой активности работников, средство использования интеллектуальных способностей, когда участникам работы предлагается высказать максимум вариантов управленческого решения, из которых отбираются самые удачные для использования на практике.

Технически это осуществляется следующим образом: приглашается группа экспертов, как работающих на предприятии, так и извне. Создаются две группы: участники, которые должны предложить новые варианты решения поставленной задачи, и комиссия, обрабатывающая предложенные идеи. В группе генерирования идей люди не должны быть связанными отношениями подчинения -- из-за этого может не сложиться атмосфера доверия и творчества. Суть решаемой проблемы обозначена заранее. При проведении мозговой атаки участники не должны бояться, что их высказывания не представляют ценности. Предложения запрещено оценивать негативно ни словом, ни жестом, ни интонацией. Желательно их развитие в откровенной и свободной обстановке. Чем больше идей, тем лучше. Обычно руководитель собирает группу в отведенном для нее помещении и еще раз подробно формулирует задачу. Поступившие предложения регистрируются и передаются в комиссию. Все длится около 2--3 часов. Выбранные идеи поступают в практическую разработку.

Особенностью эвристических методов и моделей является отсутствие строгих математических доказательств оптимальности получаемых решений. Однако использование эвристических методов и моделей позволяет сократить просмотр всех возможных вариантов решения задач планирования и управления, уменьшая трудоемкость поиска наилучших решений.

Эвристические методы и модели применяются при формировании прогнозов, планов и программ различных объектов. Особенности решения экономических задач эвристическими методами состоят в используемых приемах, логике решения, задаваемых критериях оптимальности и ограничительных условиях, принятой или выбранной приоритетности (правилах предпочтения), опенке приемлемости полученного результата, которые осуществляются экспертными методами.

Экспертные методы и модели особенно важны при решении сложных неформализуемых проблемных ситуаций, когда неполнота и недостоверность информации не позволяют применять в чистом виде формальные математические методы и модели для прогнозирования, планирования, контроля, анализа и управления и тем самым провести какие-либо расчеты по обоснованию решений. Общей направленностью этих процедур является использование человека как «измерительного прибора» для получения количественных оценок качественных суждений, не поддающихся непосредственному измерению. Для этого эксперты приводят интуитивно-логический анализ исследуемой ситуации с количественными или порядковыми оценками процессов или явлений и формальной обработкой результатов экспертизы. Получаемое в результате обработки обобщенное мнение экспертов принимается как решение проблемы.

Обработка количественных оценок группы экспертов позволяет получить более достоверные данные и новую информацию, не содержащуюся в явном виде в суждениях экспертов и позволяющую построить эффективные модели интуитивнологического анализа в сочетании с количественными методами оценки и обработки.

Характерными особенностями методов экспертных оценок и моделей их реализации, как научного инструмента решения сложных неформализуемых проблем, являются, во-первых, научно обоснованная организация проведения всех этапов экспертизы, обеспечивающая эффективность работы на каждом из этапов и, во-вторых, применение количественных методов как при организации экспертизы, так и при оценке суждений экспертов и формальной групповой обработке результатов на ПК. Эти две особенности и отличают методы экспертных оценок от обычной давно известной экспертизы, применяемой в различных сферах человеческой деятельности.

Для проведения экспертизы специалисты, организующие ее, должны обеспечить условия для эффективной деятельности экспертов, разработать процедуру экспертизы, наиболее соответствующую характеру данной проблемы. Повышение достоверности экспертных оценок требует соответствующих процедур отбора экспертов по многим критериям (компетентности, креативности, конформизма, отношения к экспертизе, аналитичности и широты мышления, коллективизма, конструктивности мышления, самокритичности) и количественных методов обработки характеристик экспертов, как индивидуальных, так и групповых.

Таким образом, в задачи организаторов экспертизы входят: постановка проблемы, определение целей и задач экспертизы, ее границ, основных этапов; разработка процедуры экспертизы; отбор экспертов, проверка их компетентности и формирование групп экспертов; проведение опроса и согласование оценок; формализация полученной информации, ее обработка, анализ и интерпретация.

При реализации основных функций управления (прогнозирование, планирование, оценка обстоятельств, анализ, контроль, учет и др.) с позиции принятия решений о минимизации риска эксперты описывают проблемную ситуацию, определяют множество целей прогноза (программы риска и др.), формируют множество альтернативных вариантов развития. Каждый из них конкретизируется в перечне причинно-следственных событий и сроков их совершения. Экспертно определяются предпочтения на вариантах развития в виде достоверностей (субъективных вероятностей) их реализации. Например, при прогнозировании в качестве критерия выбора может быть принят критерий максимума достоверности прогноза. Может быть множество критериев выбора.

Экспертные методы подразделяются на индивидуальные и коллективные. К индивидуальным относятся, например, метод «интервью», аналитические докладные записки, написание сценария. Индивидуальные методы предполагают полностью независимую работу каждого из экспертов над решением поставленной проблемы.

В методе «интервью» эксперт опрашивается по специально разработанной программе (опросному листу). Цель задаваемых ему вопросов состоит в выявлении: потенциальных источников опасности и экстремальных условий их функционирования; событий, инициирующих аварии и катастрофы; факторов, способствующих эскалации аварии; факторов безопасности; исходов аварий, катастроф и их последствий.

Составление аналитических экспертных записок включает самостоятельную работу эксперта над анализом ситуации. Результатом его работы является докладная записка с обоснованием возможности проявления неблагоприятного события и нанесения ущерба, принимая во внимание отмеченные выше факторы опасности и безопасности и их «вес».

Как модификацию аналитической экспертной записки можно рассматривать написание сценария зарождения и развития неблагоприятного события, нанесения ущерба различным объектам, хотя эта процедура по спектру используемых методов может быть значительно шире. В основе сценария лежит установление и описание реальной логической последовательности ситуаций, которые приведут к возникновению ущерба. Методика его написания обычно требует привязки предпосылок (этапов) формирования неблагоприятного события к определенным периодам времени. При этом должны учитываться возможности применения мер по предупреждению этих предпосылок, снижению ущерба от события и т.п.

Разработка сценария предполагает необходимость детального исследования взаимосвязей между явлениями, факторами, обусловливающими возникновение неблагоприятных событий и их воздействия на объекты, которые могут быть упущены на абстрактном уровне их анализа.

Как модификация метода «интервью» может рассматриваться анкетирование населения, проживающего, как правило, вблизи источника потенциальной опасности. Вопросы анкет обычно направлены на выявление причин беспокойства людей относительно ухудшения качества окружающей среды. Они помогают установить приоритетные направления снижения различных рисков, выявить причины ухудшения здоровья у отдельных индивидуумов и их групп, уточнить особенности контактов населения с загрязняющими веществами и проверить эффективность действующих мер по их предотвращению и снижению продолжительности воздействия.

Разновидностью экспертного метода является метод Дельфи. Он характеризуется анонимностью и управляемой обратной связью.

Анонимность членов комиссии обеспечивается путем их физического разделения, что не дает им возможности обсуждать ответы на поставленные вопросы. Цель такого разделения -- избежать «ловушек» группового принятия решения, доминирования мнения лидера. После обработки результата через управляемую обратную связь обобщенный результат сообщается каждому члену комиссии. Основная цель такого действия -- позволить ознакомиться с оценками других членов комиссии, не подвергаясь давлению из-за знания того, кто конкретно дал ту или иную оценку.

Обычно он проводится в несколько туров. На первом эксперты индивидуально пытаются решить поставленную перед ними проблему, отвечая на вопросы, разрабатывая сценарий или другим заранее оговоренным способом. Их ответы обрабатываются, рассчитываются обобщенные характеристики экспертизы (среднее, средние квадратические отклонения между предлагаемыми решениями, крайние мнения), которые сообщаются экспертам перед вторым туром.

Во втором туре эксперты решают поставленную перед ними проблему заново, но при этом объясняют, почему они изменили (или оставили без изменения) предыдущее решение. Результаты обработки ответов экспертов во втором туре вместе с их аргументацией, но с сохранением анонимности, снова передаются экспертам. После чего проводится третий тур экспертизы. Последующие туры организуются по той же схеме.

Как правило, на практике оказывается достаточно четырех туров опросов, после чего мнения экспертов либо сближаются, либо разделяются на несколько групп при идентификации рисков (обычно на две), характеризующихся принципиальными различиями в предлагаемых решениях.

Другие альтернативные подходы могут дать количественный ответ без обращения к сложным математическим формулам на основе анализа политики, проводимой в прошлом. Сторонники таких подходов утверждают, что общество достигает разумного баланса между рисками и выгодами только за длительный период времени на основе приобретенного опыта. Уровни безопасности, достигнутые со старыми рисками, обеспечивают наилучшее руководство управлением вновь возникающими рисками. Предполагая, что такое равновесное состояние может быть идентифицировано, баланс между затратами на обеспечение безопасности и выгодами, полученными в результате работы предприятий, который был достигнут прежде, следует сохранить и в будущих решениях. Таким образом, можно сократить и упростить процесс принятия решений, опираясь на прошлый опыт и действуя аналогично тому, как поступали прежде наши предшественники. Такой метод в англоязычной литературе называется «bootstrapping», т.е. метод шнурков для ботинок, которыми лицо, принимающее решение, привязывает себя к ранее принятым решениям. Этот метод является, по существу, методом аналогий или репродуцирования, так как решение принимается по аналогии с ранее принятыми решениями и воспроизводит их.

Один из таких методов, метод предпочтений, использует в качестве базы для аналогий баланс «затраты-выгода». В каждом из этих методов прошлая политика берется как основа и предписание для будущего. Политика принятия решений связана здесь с учетом всех последствий создания новых объектов и налагает довольно жесткие ограничения на вновь возникающие риски.

Одно из концептуальных ограничений этих методов связано с тем обстоятельством, что для новых рисков (новых опасностей вредных воздействий) не существует соответствующего опыта. Другой недостаток связан с тем, что эти методы оценивают приемлемость конкретного выбора без рассмотрения альтернативных решений.

Трудности, возникающие при создании и исследовании экономико-математических моделей, привели к возникновению и развитию имитационных методов и моделей, позволяющих моделировать с использованием ЭВМ систему, связанную с большим числом взаимодействующих подсистем и объектов. В этих ситуациях и системах большую роль играет применение методов неформального системного анализа, которые решаются рабочей экспертной группой, эвристическими методами, о которых будет сказано позже. Связь этих и других методов с имитационной моделью образует имитационную систему, представляющую совокупность моделей, имитирующую изучаемые явления и системы внешнего и внутреннего обеспечения.

Под имитационной моделью принято понимать вычислительную процедуру, формализованно описывающую изучаемый объект и имитирующую его поведение. Как отмечают отечественные ученые, для имитационного моделирования характерна имитация элементарных явлений, составляющих исследуемый процесс, с сохранением логической структуры, последовательности протекания во времени, характера и состава информации о состоянии процесса. Модель по своей форме является логико-математической (алгоритмической). При ее составлении нет необходимости упрощать описание явления, отбрасывая порой даже существенные детали, чтобы втиснуть рассматриваемый объект в рамки модели, удобной для применения тех или иных известных математических методов анализа.

Многие исследователи считают, что наиболее приемлемыми имитационными моделями для описания целевых разработок в рамках научно-технического прогресса являются модели, основанные на графах. Практическая роль графических методов и моделей особенно возросла в управлении экономикой в настоящее время в связи с автоматизацией вычислений и последующих отображений их результатов на графопостроителях, экранах дисплеев или выведенных на печать в виде различных сетей (сетевых моделей), деревьев решений, деревьев «цели -- мероприятия», графиков (Ганта) и других форм.

Еще один важный метод исследования риска -- моделирование задачи выбора с помощью «дерева решений». Данный метод предполагает графическое построение вариантов решений, которые могут быть приняты. По ветвям «дерева» соотносят субъективные и объективные оценки возможных событий. Следуя вдоль построенных ветвей и используя специальные методики расчета вероятностей, оценивают каждый путь и затем выбирают менее рискованный.

Однако этот метод очень трудоемкий. Кроме того, в «дереве» учитываются только те действия, которые намерен совершить предприниматель, и только те исходы, которые с его точки зрения могут иметь место. При этом совсем не учитывается влияние внешней среды на деятельность предпринимательской фирмы, а предприниматель не всегда может предвидеть действия партнеров, конкурентов.

Методы неформального системного анализа, упоминаемые ранее, связаны с эвристическими методами и моделями, которые представляют собой специальный класс методов и моделей, позволяющих использовать накопленный опыт решения вариантных задач планирования и управления, некоторые упрощения, правила и приемы, направленные на улучшение получаемых результатов, и др. Это неформализованные методы описания хозяйственных процессов и решения экономических задач на основе интуиции, прошлого опыта, экспертных оценок и др.

Почему стратегия риска является исключительно современным понятием? Почему должны были пройти тысячелетия, прежде чем добравшееся до Ренессанса человечество смогло пробиться через барьеры, стоящие на пути измерения риска и контроля над ним?

Ответить на этот вопрос нелегко. Мы начнем с главного. С самого начала писаной истории игра, эта квинтэссенция риска, была популярным развлечением, а частенько и пагубным пристрастием многих людей. Именно загадки азартной игры, а не глобальные вопросы о природе капитализма или проникновении в тайны грядущего подвигли Паскаля и Ферма на революционный прорыв в сферу вероятностных закономерностей. До этого момента на протяжении всей истории люди заключали пари и играли в азартные игры, не используя известной нам системы оценки шансов выигрыша или проигрыша. Выбор стратегии игры носил исключительно интуитивный характер и не направлялся никакими предписаниями теории.

В игре человек всегда склонен к безрассудству, поскольку она ставит его лицом к лицу с судьбой, никому не открывающей своих намерений. Мы ввязываемся в эту бескомпромиссную битву, потому что верим, что у нас есть могучий союзник -- госпожа Удача, которая непременно вмешается в наши отношения с судьбой и принесет победу. Адам Смит, тонкий знаток человеческой природы, определял мотивацию игрока как «свойственную большинству людей самонадеянную переоценку своих способностей и абсурдную веру в свою счастливую звезду». Следует отметить, что Смит, хотя и отдавал себе отчет в том, что человеческая предрасположенность к риску способствует экономическому прогрессу, высказал опасение, что общество может пострадать, если эта склонность перейдет разумные границы. Поэтому он осторожно балансировал на грани морализирующих предостережений касательно пользы свободного рынка. Спустя сто шестьдесят лет ему вторил другой великий английский экономист Джон Мейнард Кейнс: «Если основой развития страны становится прибыль от казино, пиши пропало» .

Однако жизнь была бы скучна, если бы людям недоставало смелости и веры в свою звезду. Кейнс допускал, что «если бы человеку по его природе не свойственно было искушение испытать свой шанс... то на долю одного лишь холодного расчета пришлось бы не так уж много инвестиций». Никто не рискует в ожидании проигрыша.

Игра приковывала к себе человечество в течение тысячелетий. Она завлекала всех -- и отбросы общества, и наиболее респектабельные его слои.

Достаточно часто решения приходится принимать в условиях неопределенности, то есть в таких условиях, когда или процесс выполнения операции является неопределенным, или нам сознательно противодействует противник, или нет ясных и четких целей операции.

Наличие неопределенностей значительно усложняет процесс выбора эффективных (оптимальных) решений и может привести к непредсказуемым результатам. На практике, при проведении экономического анализа, во многих случаях пытаются не замечать указанное зло», вызванное фактором неопределенности, и действуют (принимают решение) на основе детерминированных моделей. Иначе говоря, предполагается, что факторы, влияющие на принимаемые решения, известны точно. К сожалению, действительность часто не соответствует таким представлениям. Поэтому политика выбора эффективных решений без учета неконтролируемых факторов во многих случаях приводит к значительным потерям экономического, социального и иного содержания.

Рассматривая неопределенность, которая является наиболее характерной причиной риска в экономической деятельности, необходимо отметить, что выделение и изучение ее применительно к процессу экономической, управленческой, финансовой и других видов деятельности является крайне необходимым, поскольку при этом отображается практическая ситуация, когда нет возможности осуществлять перечисленные виды деятельности в условиях, которые не могут быть однозначно определены.

В целом ряде экономических задач приходится анализировать ситуации, в которых необходимо принимать решения в условиях неопределенности, то есть, например, возникают ситуации, в которых сталкиваются интересы двух или более конкурирующих сторон, каждая из которых преследует свою цель, причем результат любого мероприятия каждой из сторон зависит от того, какие действия предпримет противник. Это особенно характерно в условиях рыночной экономики. Такие ситуации называют конфликтными. Научно обоснованные методы решения задач с конфликтными ситуациями дает теория игр.

Теория игр -- это теория математических моделей принятия оптимальных решений в условиях неопределенности, противоположных интересов различных сторон конфликта. Матричные игры могут служить математическими моделями многих простейших конфликтных ситуаций из области экономики. В частности, теория игр применяется в вопросах борьбы фирм за рынки, в явлениях олигополии, в планировании рекламных компаний, при формировании цен на конкурентных рынках, в обменных и торговых операциях, в биржевой игре, в анализе коалиционного поведения и т.д. С позиций теории игр можно рассматривать вопросы централизации и децентрализации управления производством, оптимальное планирование по нескольким показателям, планирование в условиях неопределенности, порождаемой, например, техническим прогрессом, преодоление ведомственных противоречий и другие вопросы.

Как уже отмечалось, теория игр -- это теория математических моделей принятия оптимальных решений в условиях конфликта или неопределенности. При этом конфликт не обязательно должен быть антагонистическим, в качестве конфликта можно рассматривать любое разногласие.

Рассмотрим следующий экономический пример. Пусть требуется принять решение о выпуске на рынок некоторого товара. Может случиться, что объем спроса на этот товар известен точно; может быть, что известно лишь статистическое распределение возможных значений спроса; наконец, может оказаться, что известны лишь границы, в которых заключен спрос, но никаких даже вероятностных соображений о его предстоящих значениях нет. Последний случай квалифицируется как неопределенность. Такая неопределенность может возникнуть, когда спрос (например, на сезонные товары) зависит от метеорологических условий (конфликт с природой) или, в условиях рынка, от деятельности конкурента, уже удовлетворившего неизвестную часть спроса. Приведенные примеры при определенных условиях могут быть приведены к игре.

Всякая теоретико-игровая модель должна отражать, кто и как конфликтует, а также, кто и в какой форме заинтересован в том или ином исходе конфликта.

Действующие в конфликте стороны будем называть игроками, а решения, которые способны принимать игроки, -- стратегиями.

Содержание математической теории игр состоит, во-первых, в установлении принципов оптимального поведения игроков в играх, во-вторых, в доказательстве существования ситуаций, которые складываются в результате применения этих принципов, и, в-третьих, в разработке методов фактического нахождения таких ситуаций.

Теория игр является теорией математических моделей принятия решений в условиях конфликтов. Здесь под конфликтом будем понимать явление, применительно к которому можно говорить, кто и как в этом явлении участвует, какие у него могут быть исходы и кто и как в этих исходах заинтересован. Поэтому для формального задания конфликта необходимо указать:

множество участвующих в нем действующих начал, называемых коалициями действия;

семейство множеств стратегий каждой из коалиций действия;

множество ситуаций;

множество заинтересованных начал, называемых коалициями интересов;

семейства отношений, выражающих предпочтения между ситуациями для коалиций интересов.

Перечисленная система множеств и называется игрой. Содержание теории игр состоит в установлении связей между компонентами каждой игры и оптимальными ее исходами, и прежде всего, в уточнении самого понятия оптимальности, в доказательстве существования оптимальных исходов и в их фактическом определении.

Дли игр с одной коалицией действия множество всех ситуаций можно принять за множество стратегий этой единственной коалиции действия и далее о стратегиях не упоминать.

Поэтому такие игры называются нестратегическими. Важным классом таких игр являются игры с природой, применяемые для анализа экономических ситуаций, оценки эффективности принимаемых решений и выбора наиболее предпочтительных альтернатив, в которых риск связан с совокупностью неопределенных факторов окружающей среды, именуемых «природа». Поэтому термин «природа» характеризует некую объективную действительность, которую не следует понимать буквально, хотя вполне могут встречаться ситуации, в которых игроком действительно может выступать природа (например, обстоятельства, связанные с погодными условиями или с природными стихийными силами).

В отличии от нестратегических игр, все остальные игры, с двумя или более коалициями действия, называются стратегическими. В практических ситуациях часто появляется необходимость согласования действий компаний, объединений, министерств и других участников проектов в случаях, когда их интересы не совпадают. В подобных ситуациях теория стратегических игр позволяет найти оптимальное решение для поведения всех участников проекта, обязанных согласовывать действия при столкновении интересов.

Риск и неопределенность исходов игры обусловливаются случайным состоянием среды или выбором образа действия противоположной стороной, или вероятностным характером появления желаемого результата по возможным стратегиям.

В этой главе рассматриваются различные экономические ситуации, в которых риск связан с совокупностью неопределенных факторов окружающей среды, именуемых «природа».

В играх с природой, как и в стратегических играх, создание модели должно начинаться с построения платежной матрицы. Это наиболее трудоемкий и ответственный этап подготовки принятия решения, так как ошибки в платежной матрице не могут быть компенсированы никакими вычислительными методами и могут привести к неверному итоговому результату.

Отличительная особенность игры с природой состоит в том, что в ней сознательно действует только один из участников, в большинстве случаев называемый игроком 1. Игрок 2 (природа) сознательно против игрока 1 не действует, а выступает как не имеющий конкретной цели и случайным образом выбирающий очередные «ходы» партнер по игре.

Критерии эффективности в условиях полной неопределенности

Неопределенность, связанную с отсутствием информации о вероятностях состояний среды (природы), называют «безнадежной» или «дурной».

В таких случаях для определения наилучших решений используются следующие критерии:

критерий гарантированного результата (максиминный критерий Вальда) -- это пессимистический по своей сути критерий, потому что принимается во внимание только самый плохой из всех возможных результатов каждой альтернативы. Этот подход устанавливает гарантированный минимум, хотя фактический результат может и не быть настолько плохим;

критерий оптимизма (критерий максимакса) соответствует оптимистической наступательной стратегии; здесь не принимается во внимание никакой возможный результат, кроме самого лучшего;

критерий пессимизма характеризуется выбором худшей альтернативы с худшим из всех худших значений окупаемости;

критерий минимаксного риска Сэвиджа можно рассматривать как критерий наименьшего вреда, который определяет худшие возможные последствия для каждой альтернативы и выбирает альтернативу с лучшим из плохих значений;

критерий обобщенного максимина (пессимизма -- оптимизма) Гурвица позволяет учитывать состояние между крайним пессимизмом и безудержным оптимизмом. В определенных обстоятельствах каждый из этих методов имеет свои достоинства и недостатки, которые могут помочь в выработке решения.

При сравнительном анализе критериев эффективности нецелесообразно останавливаться на выборе единственного критерия, так как в ряде случаев это может привести к неоправданным решениям, ведущим к значительным потерям экономического, социального и иного содержания. Поэтому в указанных ситуациях имеется необходимость применения нескольких критериев в совокупности. Например, наряду с критерием гарантированного результата может быть использован критерий Сэвиджа, критерий оптимального поведения может дополняться применением пессимистического критерия и т.д.

Применение различных критериев эффективности для различных задач выбора оптимальных решений в условиях неопределенности показывает, что подход, базирующийся на комплексном применении указанных критериев, может стать определяющим.

КРИТЕРИЙ ОБОБЩЕННОГО МАКСИМИНА (ПЕССИМИЗМА-ОПТИМИЗМА) ГУРВИЦА

Критерий Гурвица позволяет учитывать комбинации наихудших состояний. Этот критерий при выборе решения рекомендует руководствоваться некоторым средним результатом, характеризующим состояние между крайним пессимизмом и безудержным оптимизмом.

В соответствии с этим компромиссным критерием для каждого решения определяется линейная комбинация минимального и максимального выигрышей.

и предпочтение отдается варианту решения, для которого окажется максимальным показатель Eit т.е.

где к -- коэффициент, рассматриваемый как показатель оптимизма (О < к < I).

При к = 0 критерий Гурвица совпадает с максимаксным критерием, т.е. ориентация на предельный риск, так как больший выигрыш сопряжен, как правило, с большим риском. При к = 1 -- ориентация на осторожное поведение. Значения к между 0 и 1 являются промежуточными между риском и осторожностью и выбираются в зависимости от конкретной обстановки и склонности к риску ЛПР.

Пример 5.7. Анализируется матрица полезного результата, имеющая вид табл. 5.4. При значении коэффициента оптимизма к -- 0,6 найдем оптимальную стратегию Pt.

Вычисляем для каждой стратегии линейную комбинацию;

Ei = 0,6 • 49 300 + (1 - 0,6) • 197 200 = 108 460, Е2 = 0,6 * (-60) + (1 - 0,6) -297800 = 119 084,

Еъ - 0,6 • (- 1140) + (1 - 0,6) * 393 600 = 147 756.

Выбираем наибольшее из этих значений:

Еи = тах{108460; 119084; 147756}.

В соответствии с критерием Гурвица средний размер прибыли будет равен 147 756 у.е. при выборе объема производства Р3 = 1 980 000 у.е.

Применительно к матрице рисков R критерий Гурвица имеет

вид:

Пример 5.8. Рассматривается матрица коммерческого риска, приведенная в табл. 5.5. Необходимо определить оптимальную стратегию с помощью критерия Гурвица (5.3.9).

Вычисляем при коэффициенте оптимизма к ~ 0,6 линейные комбинации:

Ел = 0,6 * 196400 + (1 - 0,6) * 0 = 117840,

Ег2 = 0,6 * 95800 + (1 - 0,6) * 0 = 57480,

Ј,э = 0,6 * 101000 + (1 - 0,6) * 0 = 60600.

Находим Eri = min{ 11784; 57480; 60600} = 57480, что отвечает выбору объема производства Р2 = 1500000 у.е.

Пример 5.9. Анализируется матрица выпуска новых видов продукции, приведенная в табл. 5.2. Исследовать зависимость Е{ от различных значений коэффициента оптимизма к и показать оптимальные решения.

Значения показателей с,- и 1	Jj, для различных к
Решение	Значение коэффициента к
	0,0	0,2	0,4	0,6	0,8	1,0
Л	0,4	0,37	0,34	0,31	0,28	0,25
Pi	0,75	0,64	0,53	0,42	0,31	0,2
Ръ	0,8	0,66	0,52	0,38	0,24	0,1
Pi	0,9	0776	0,62	0,48	0,34	0,2
Ей	0,9	0,76	0,62	0,48	0,34	0,25
Оптимальное решение	Ра	Ра	Ра	Ра	Ра	Л

Таблица коэффициентов оптимальности

По числу критериев оценки альтернатив выделяют одно- и многокритериальные задачи принятия решения (ЗПР). Принципиальная разница между этими двумя классами задач состоит в том, что в условиях многокритериальности возникает проблема соизмерения, совокупного учета требований разных критериев, которая в отличие от задачи упорядочения альтернатив одному единственному критерию не может быть решена формальным путем и требует обращения к ЛПР, организации взаимодействия с ним в процессе решения задачи диалога между человеком и компьютером.

В специальной литературе можно встретить термин «методы решения многокритериальных задач», иногда говорят даже о методах «преодоления» многокритериальности. Необходимо иметь в виду, что какого-либо формального математического метода «преодоления» многокритериальности не может быть в принципе. Все без исключения методы решения многокритериальных задач представляют собой различные способы организации взаимодействия (диалога) с ЛПР и по существу отличаются друг от друга формой вопросов, которые задаются лицу, принимающему решение, в процессе диалогового взаимодействия с ним компьютерной программы.

По числу лиц, принимающих решение, различают задачи индивидуального и группового выбора, иначе говоря, задачи с индивидуальным и групповым ЛПР. В особую группу выделяются задачи, в' которых возникает проблема интеграции мнений разных участников группового ЛПР. Для этого используются различные схемы «голосования», а также менее демократические процедуры, предполагающие наличие так называемого «диктатора».

По кратности решения ЗПР разделяют на уникальные и повторяющиеся (типовые). Если ЗПР относится к классу повторяющихся, при оценке целесообразности затрат времени и средств на разработку формальной процедуры ее решения (скажем, компьютеризированной) учитывают как прямой эффект -- качество решения, так и косвенный -- сокращение затрат на выработку решения. Если же речь идет об уникальной задаче, весь полезный эффект от использования формального алгоритма будет, скорее всего, получен за счет повышения качества решения. Следует различать кратность решения задачи и кратность использования результатов решения. Есть задачи, которые решаются однократно, но результаты решения их используются многократно.

Кратность использования результатов предопределяет, в какой форме может формулироваться критерий оптимальности решения. Особенно это относится к условиям риска. Если результат решения используется многократно, возможно применение в качестве критерия оценки показателей среднего эффекта (средних ожидаемых затрат, выручки и т.п.). Если же результат используется однократно, то средняя величина эффекта не дает никакого представления о том, что будет при однократной реализации решения. Более того, кратность реализации решения предопределяет класс стратегий, в котором можно искать решение задачи. При многократной реализации возможно использование так называемых смешанных стратегий, т.е. стратегий, предусматривающих смешивание в определенной пропорции тех или иных действий. При этом в какой-то доле ситуаций применяется один вариант действия, в другой доле -- иной. Совершенно ясно, что апеллирование к таким смешанным стратегиям в случае однократной реализации решения задачи бессмысленно.



ГЛАВА 3. МЕТОДЫ АНАЛИЗА РИСКОВ

В мировой практике финансового менеджмента используются различные методы анализа рисков инвестиционных проектов. К наиболее распространенным из них следует отнести: метод корректировки нормы дисконта, анализ чувствительности критерия эффективности (чистый дисконтированный доход, внутренняя норма доходности и другие), метод сценариев, анализ вероятностных распределений потоков платежей, деревья решений, метод Монте-Карло (имитационное моделирование), метод нечетко-множественной оценки.

Метод корректировки нормы дисконта

Данная методика заключается в определении поправки к коэффициенту дисконтирования, учитывающей риск. Данная поправка выбирается в зависимости от характера инвестиционной деятельности. Автор в приводит пример поправок к коэффициенту дисконтирования, который показан в таблице 2.

Таблица 2 - Поправки на риск к коэффициентам дисконтирования показателей инвестиционного проекта

Уровни риска	Пример цели проекта	Премия за риск, %
Очень низкий	Вложения в государственные облигации	0
Низкий	Вложение в надежную технику	3 - 5
Средний	Увеличение объема продаж существующей продукции	8 - 10
Высокий	Производство и продвижение на рынок нового продукта	13 - 15
Очень высокий	Вложения в исследования и инновации	18 - 20

Чем выше степень рискованности проекта, тем больше значение поправки и, соответственно, меньше значение приведенной стоимости проекта и тем менее охотно инвесторы склонны вкладывать капиталы в такие проекты

Метод не дает никакой информации о степени риска (возможных отклонениях результатов). При этом полученные результаты существенно зависят только от величины надбавки за риск.

Он также предполагает увеличение риска во времени с постоянным коэффициентом, что вряд ли может считаться корректным, так как для многих проектов характерно наличие рисков в начальные периоды с постепенным снижением их к концу реализации. Таким образом, прибыльные проекты, не предполагающие со временем существенного увеличения риска, могут быть оценены неверно и отклонены.

Анализ сценариев

Это прием анализа риска, который, как отмечает автор в , на ряду с базовым набором исходных данных проекта рассматривает ряд других наборов данных, которые, по мнению разработчиков проекта, могут иметь место в процессе реализации. В анализе сценария, финансовый аналитик просит технического менеджера подобрать показатели при “плохом” стечении обстоятельств (малый объем продаж, низкая цена продажи, высокая себестоимость единицы товара, и т. д.) и при “хорошем”. После этого, NPV при хороших и плохих условиях вычисляются и сравниваются с ожидаемым NPV.

...