Основные методы оценки рисков

Оценка риска – один из этапов анализа рисков. Она заключается в качественной или количественной оценке возможных потерь (ущерба, убытков) и возможности их возникновения. Качественная оценка риска проводится преимущественно экспертными методами в условиях неопределенности и используется при сравнении ограниченного числа альтернатив принимаемых решений. Количественная оценка риска предполагает математическую оценку меры и степени риска. Полученные значения включаются в расчеты, обосновывающие экономическую эффективность принимаемых решений.

Качественная оценка рисков в основном проходит посредством рейтинга.

Рейтинг – способ качественной оценки риска в какой-либо области деятельности на основе формализации экспертных методов. Одной из первых и самой простой формой проведения рейтинговой оценки стал ранкинг (ranking), то есть – ранжирование. Ранжирование предполагает упорядочивание оцениваемых объектов в порядке возрастания или убывания их качеств. Ранжирование может осуществляться несколькими методами, но в основе каждого из них лежат экспертные мнения – суждения специалистов об оцениваемом объекте. Наиболее распространенной формой проведения рейтинга стала мягкая рейтинговая оценка, которая часто используется при формировании комиссий законодательных собраний. Согласно этому методу эксперты оставляют в списке, не указывая приоритет, наилучшие с их точки зрения оцениваемые объекты. Наивысший ранг получает объект, набравший большее число голосов экспертов.

Непосредственное ранжирование является самым простым способом проведения рейтинга. Сущность этого метода (ранговая корреляция) состоит в том, что эксперты располагают в определенном порядке (как правило, возрастания или убывания качеств) оцениваемые объекты, затем рассчитывается среднее арифметическое место каждого объекта, и в соответствии с этим значением составляется окончательно упорядоченный список. Достоверность результатов экспертизы проверяется по значению коэффициента конкордации – согласованности методов экспертов.

Более сложным вариантом ранжирования является попарное сравнение, в соответствии с которым эксперты, сопоставляя поочередно каждые два оцениваемых объекта, определяют, какой из них лучше, затем эти мнения усредняют, и составляется окончательный рейтинг по правилу: «Если А лучше В, В лучше С, то А лучше С». Проблема применения этого способа связана с тем, что экспертам приходится анализировать большое число пар, и при этом усреднение может привести к логическому тупику: «А лучше В, В лучше С, С лучше А». Кроме того, непосредственное ранжирование невозможно применить, если список оцениваемых объектов остается открытым.

Ранжирование на основе балльной оценки сочетает в себе преимущества непосредственного ранжирования и ранговой корреляции. При этом список оцениваемых объектов может быть неограничен. Эксперты сами называют ограниченное число объектов и оценивают их в баллах или располагают их в определенном порядке, при этом порядковому номеру присваивается соответствующее число баллов. Для получения окончательно упорядоченного списка ранжируемых объектов баллы складываются, а объекты располагаются в порядке возрастания или убывания баллов. Балльное ранжирование стало одним из наиболее популярных методов рейтинговой оценки среди российских информационных и аналитических агентств.

Главная проблема ранжирования как одного из методов оценки связана с тем, что сравнения объектов осуществляются по нескольким показателям, и результаты могут быть неоднозначными: лидер по одному показателю может стать аутсайдером по другому (классический пример: высокая доходность корпоративных ценных бумаг при высокой степени риска инвестиций). Поэтому встречается рейтинг, в который объекты проранжированы отдельно по каждому показателю. Право определения, какое из проранжированных качеств является наиболее важным, предоставляется тому, кто использует результаты рейтинга. Также предпринимаются попытки согласования ранжированных списков на базе элементарных методов расчета средневзвешенных величин с учетом коэффициентов весомости (важности для анализа) показателей или специального математического и логического аппарата.

Чтобы снизить субъективное влияние экспертов на результаты оценки, наряду с оцениваемыми показателями в рейтинг включаются объективные характеристики объектов, реально поддающиеся измерению и сопоставлению без участия экспертов. Рейтинг в этой форме получил наименование скоринга (scoring), то есть – оценивание на основе системы показателей и балльной оценки.

Методы сведения ранжированных списков по различным показателям к единому с учетом характеристик объекта представляют собой know-how конкретного рейтинга агентства. Для того, чтобы результаты обобщения не вызывали сомнения, агентство должно иметь достаточный авторитет независимого агентства и солидную репутацию. Методики рейтинга оценки агентства должны опробовать в течение достаточно длительного периода на практике. Оценка на основе стандартной методики позволяет отнести объект к тому или иному классу (группе), например, по кредитоспособности или надежности. Полученная оценка означает, что объект относится к группе, характеризующейся конкретными признаками, список которых зависит от целей рейтинга. При этом в группе вполне может оказаться единственный представитель.

Использование результатов рейтинга значительно упрощает аналитическую работу по управлению рисками: анализ рисков проводит рейтинговое агентство и разрабатывает рекомендации в отношении работы в данной области.

При оценке риска вполне обосновано применение аппарата математической статистики и теории вероятностей в случаях:

а) если речь идет об инновациях, имеющих аналоги. Тогда становится справедливым применение методов математической статистики для оценки наиболее вероятных параметров инновационного процесса и его результатов;

б) если инновация не имеет аналогов, либо организация-инноватор не обладает достаточным опытом для внедрения инновации, либо инновационный процесс реализуется в условиях нестабильности. Тогда используется аппарат теории вероятностей, позволяющий моделировать инновационные процессы с большей точностью, а, следовательно, более адекватно определять меры по управлению риском.

Стохастические методы позволяют также моделировать результаты инновационной деятельности с учетом разработанных мероприятий по снижению рисков и тем самым оценивать их эффективность.

Для формализованного представления риска в инновационной деятельности необходимо исходить из следующего:

• существуют объективные закономерности, определяющие результат и ход инновационной деятельности. Проявления этих закономерностей подтверждаются статистическими наблюдениями за инновационной деятельностью, однако, ход реализации каждой конкретной инновации и ее результат непредсказуем;

• статистика инновационных процессов подчиняется общим правилам математической статистики;

• важнейшими характеристиками риска являются вероятность возникновения неблагоприятной ситуации в ходе инновационной деятельности и количественная оценка этой «неблагоприятности»;

• для количественной оценки риска инновационной деятельности применяется методологический аппарат теории полезности, позволяющий учитывать не только экономические, но и все другие аспекты инновационной деятельности, а также дающий возможность применения комплексной оценки по нескольким аспектам процессов реализации нововведений.

В соответствии с этими допущениями формализованное описание риска инновационной деятельности необходимо можно представить в виде функции:

 

R = F(p,u),

 

где: F(...) – функция описания риска;

P – вероятность неблагоприятной ситуации в ходе реализации нововведений;

U – количественная оценка «неблагоприятности» ситуации в ходе реализации нововведений.

При принятии решения о реализации нововведений необходимо определить, возможно ли в данной области управление рисками. Если анализ показывает, что в ходе инновационной деятельности реально может быть достигнут только тот или иной конкретный результат (и никакой другой), то такие инновации являются безрисковыми.

Если в ходе анализа установлено, что в результате возможно иметь несколько результатов инновации, каждый из которых неодинаково оценивается инноватором (самый удачный, удачный,..., абсолютно неудачный), то подобные инновации называются рисковыми.

Для рисковых инноваций в первую очередь оценивается параметр наиболее ожидаемого результата (r_e), определяемый по формуле математического ожидания

r_i – i‑й возможный результат инновации;

p_i – вероятность i‑го результата;

n – число возможных результатов.

Количественной оценкой риска той или иной инновации принято считать дисперсию (D) – разброс возможных результатов инновационной операции относительно ожидаемого значения (математического ожидания). В соответствии с теорией вероятностей и математической статистикой этот показатель рассчитывается как среднее квадратичное отклонение от ожидаемого результата.

 

 

Также для оценки риска используется показатель среднего квадратического отклонения (s), который также иногда называется дисперсией:

 

 

Относительное линейное отклонение оценивается с помощью показателя колеблемости (g).

 

 

Чем выше коэффициент вариации, или колеблемость, тем более рискованной считается инвестиция.

Как показывают наблюдения за инновационной деятельностью, распределение результатов инноваций носит характер нормального распределения

Нормальное распределение (распределение Гаусса) представляет собой вид распределения случайных величин, с достаточной точностью описывающий распределение плотности вероятности результатов производственно-хозяйственной, финансовой или инновационной деятельности или изменений условий внешней среды, поскольку 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.

Поскольку основными параметрами нормального распределения являются математическое ожидание и дисперсия, любое их соотношение поддается нормированию, что позволяет применять таблицы стандартизированного нормального распределения к расчету вероятности неблагоприятных значений.

Если применение законов нормального распределения при анализе риска обеспечивает адекватность выводов и оценок, тона практике широко используется такой инструмент как Z‑статистика. При анализе результатов инновационной деятельности используют статистические таблицы стандартного нормального распределения), по которым, исходя из коэффициента Z, оценивается вероятность того, что результат инновации окажется не хуже некоего критического уровня, определяемого инноватором или инвестором.

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. Показатель цены риска отражает количественную оценку вероятного результата инновационной деятельности, то есть показывает экономический результат, ради которого инвестор или инноватор пошел на риск.

Осуществляемая в процессе принятия управленческих решений экономическая оценка меры риска показывает возможные потери либо в результате какой-либо производственно-хозяйственной или финансовой деятельности, либо вследствие неблагоприятного изменения состояния внешней среды. В зависимости от конкретных условий принятие решения о мере риска может оцениваться либо как наиболее ожидаемый негативный результат, либо как пессимистическая оценка возможного результата

Зоны риска – качественная характеристика степени риска в зависимости от вероятности его возникновения. Как правило, выделяют следующие зоны риска:

– зона допустимого риска: возникновение рисковой ситуации не приводит к существенному ухудшению финансового положения компании);

– зона умеренного риска: убытки от возникновения рискового события покрываются прибылью других областей деятельности;

– зона высокого риска: в результате возникновения рисковой ситуации ухудшается финансовое положение компании;

– зона недопустимого риска: рисковое событие приводит к неплатежеспособности или банкротству предприятия.

В противоположность зонам рискам выделяют безрисковую зону, характеризующую возможность ненаступления рискового события. Безрисковая зона является характеристикой шанса.