Margaret24.ru

Деньги в период кризиса
3 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Измерение риска это

Методы измерения риска

Количественная оценка вероятности и последствий (или распределения случайных величин, с помощью которых моделируется рисковая ситуация) может осуществляться разными методами. Выбор того или иного способа зависит, в первую очередь, от объема доступной, в т.ч. статистической, информации о риске и требуемой точности оценок. Также приходится учитывать фактический уровень риска. Чем меньше вероятность наступления, тем труднее измерить риск.

Общий принцип при выборе методов измерения сводится к максимально возможному использованию доступных статистических данных. Если их нет, они недостаточны или неприменимы, фактический материал заменяется теоретическими гипотезами или экспертными оценками.

Всего можно выделить четыре группы методов количественной оценки рисков:

5.9.1. Статистические методы

В основе данных методов лежит оценка вероятности наступления случайного события исходя из относительной частоты появлений данного события в серии наблюдений. Данные методы являются наиболее предпочтительными, поскольку, во-первых, они достаточно просты, и, во-вторых, их оценки базируются на фактических данных (а, практика, как известно, является критерием истины).

Но статистические методы не применимы там, где нет достаточного объема наблюдений. Для корректной оценки рисков редких событий требуется очень больший объем статистических данных. Кроме того, сбор и обработка таких массивов информации может оказаться слишком долгой и дорогой.

Отдельный узел сложной технической системы разработан уже давно, производится и эксплуатируется достаточно длительный период. За это время накоплено большое число статистических данных, которые позволяют рассчитать частоту отказа данного узла, которая служит несмещенной оценкой вероятности реализации риска отказа.

5.9.2. Вероятностно-статистические методы

Если имеющаяся статистическая информация недостаточно полная, то иногда возможно восполнить имеющиеся пробелы за счет анализа дополнительных косвенных данных или за счет логических рассуждений. Использование комбинации статистических данных и теоретических гипотез для оценки риска составляет основную идею вероятностно-статистических методов. Это расширяет область применения данной группы методов, но надежность полученных результатов может оказаться ниже, чем при использовании статистических методов.

У страховой компании имеется достаточно большой объем статистических данных о заявленных убытках по страхованию гражданской ответственности. За все время наблюдений не было ни одного убытка, превышающего некоторую сумму. Однако возможность их наступления существует. Чтобы оценить вероятность убытков, превышающих эту сумму, актуарий страховой компании должен по имеющимся статистическим данным построить теоретическое распределение убытка и на его основе оценить вероятность убытков в той области, о которой еще нет фактических данных.

5.9.3. Теоретико-вероятностные методы

Две предыдущие группы методов требуют наличия достаточного или хотя бы ограниченного объема статистических данных об исследуемом явлении. Однако при управлении рисками приходится сталкиваться с необходимостью оценки редких событий, которые допускают очень тяжелые последствия. В прошлом данные события могли вообще не происходить в силу их «редкости» (т.е. малой вероятности) или уникальности рассматриваемых объектов. В этом случае статистика либо вообще отсутствует, либо относится к другим объектам, которые существенно отличаются от исследуемого. Это делает невозможным применение статистических и вероятностно-статистических методов. Приходится использовать теоретико-вероятностные методы, в основе которых лежит построение математической модели изучаемого риска и теоретической оценки его параметров. Данные методы очень трудоемки и имеют относительно невысокую точность, но в ряде случаев являются единственным возможным научно-обоснованным способом оценки. В частности, они применяются при разработке деклараций промышленной безопасности предприятий.

Разрабатывается новый уникальный технический объект. Статистики по отказам для него, разумеется, нет. В этом случае можно составить принципиальную схему функционирования объекта. На ее основе вывести аналитическую формулу для расчета вероятности отказа через вероятности отказа на каждом этапе (звене). Оценивать вероятность отказа отдельных звеньев, как правило, легче, т.к. некоторые используются в других объектах и для них есть статистика, для некоторых — можно оценить по аналогии или экспертным путем. В результате расчета по общей аналитической формуле получают оценку вероятности отказа для сложного объекта в целом.

В отличие от статистического метода, где объект рассматривается как «черный ящик», в приведенном примере изучается структура объекта и влияние каждого его элемента на вероятность реализации риска. Но при использовании подобных теоретических методов полученное абсолютное значение вероятности может быть неточно, т.к. оно зависит от правильности определения вероятности отказа всех звеньев. Зато, если модель адекватна, то хорошо учитывается влияние изменения схемы (структуры) объекта. Поэтому теоретико-вероятностные методы лучше работают при сравнении надежности различных схем, чем при абсолютной оценке степени их безопасности.

5.9.4. Экспертные методы

В ситуации, когда нет ни статистики, ни возможности построить математическую модель, остается использование опыта и знаний экспертов. Это имеет место при исследовании объектов с неопределенными параметрами или неизученными свойствами. Количественная оценка риска происходит на основе обработки ответов специально отобранных экспертов. При этом большое внимание должно уделяться процедуре отбора экспертов и формированию шкал оценок. Для организации процесса может использоваться так называемый метод Дельфи. Однако и он не дает гарантии достоверности результатов.

5.9.5. Область применения методов измерения риска

Особенности рассмотренных методов количественной оценки рисков определяют области их применения в зависимости от имеющихся статистических данных и возможности построения теоретических моделей (см. Рис.5.5).

Следует также отметить, что поскольку в подавляющем большинстве случаев понятие риска относится к будущим событиям, то при любом методе количественной оценки приходится учитывать возможное изменение существующего уровня риска, то есть делать прогноз. Выбор метода прогнозирования также является сложной задачей.

Рис.5.5. Области применения методов измерения риска.

«Управление риском в социально-экономических системах»
© Богоявленский С.Б., 2010

Общие методы измерения рисков (стр. 1 из 2)

1. Классификация методов измерения риска. Общие методы

2. Статистический метод измерения риска

3. Метод анализа целесообразности затрат

4. Аналитический метод

5. Метод аналогов

1. Классификация методов измерения риска. Общие методы

Методы, измеряющие риск, можно классифицировать на общие и специальные; количественные и качественные.

Общие методы измерения риска применяются вне зависимости от сферы деятельности предпринимателей. К ним относятся:

— метод анализа целесообразности затрат;

— метод экспертных оценок;

Специальные методы измеряют риск конкретной ее деятельности производителей.

Качественные методы — это методы измерения помощью экспертного анализа. Количественные методы характеризуются получен количественной оценки, которая является удобной для интерпретации экономистами.

Читать еще:  Внешний риск это

2. Статистический метод измерения риска

Статистический метод по определению риска некоторого проекта заключается в том, что для расчета вероятностей возникновения потерь анализируются все статистические данные, касающиеся результативности осуществления фирмой аналоги операций.

Данный метод позволяет получить оценку риска торой операции графическим и расчетным способами.

Графический способ основан на том, что ЛПР определяет частоту возникновения потерь для каждой рисковой области и строит линию Лоренца. Частота возникновения потерь определяется по формуле

где n’ – число случаев наступления определенного уровня потерь;

nобщ – число случаев наблюдения (как потерь, так и успеха).

Для построения кривой риска и определения уровня потерь необходимо выделение областей риска.

Предлагается использовать 5 областей риска:

— безрисковая область — характеризуется отсутствием потерь (0%);

— область минимального риска — характеризуется уровнем потерь, не превышающим размеры чистой прибыли (25%);

— область повышенного риска — потери не превышают размеры расчетной прибыли (25-50%);

— область критического риска — потери превышают размеры расчетной прибыли, но не превышают размеров валовой прибыли (50-75%)’;

— область недопустимого риска — потери, близкие к размеру собственных средств (75 -100%).

Зная области риска, ЛПР определяет частоту возникновения потерь по данным операциям (проектам). Затем строится линия Лоренца (кривая риска) и по графику рассчитывается коэффициент риска по следующей формуле:

Если Y = 0, т. е. отсутствуют потери, линия Лоренца будет прямой (рис. 5.1).

Если Y > 0, т. е. уровень риска повышается, частота возникновения потерь будет распределяться неравномерно и линия будет вогнута.

Надо отметить, что кривизна линии Лоренца может иметь противоположное изображение в зависимости от того, как распределились частоты возникновения риска в областях риска (т. е. в областях критического и недопустимого риска частота меньше).

Тогда в формуле (1) единица отсутствует, и она принимает, следующий вид:

Отличительной особенностью линии Лоренца является то, что она накопительная. Это означает, что уровень потерь, откладываемый на графике, от области к области суммируется. Если, например, в области минимального риска (II) потери составили 15%, а в области повышенного риска (III) — 35%, то точка на графике в области повышенного риска будет соответствовать 50% (15% + 35%). Так как линия риска строится на квадрате размером 100 х 100, то накопительная частота возникновения потерь для области недопустимого риска будет равна 100%.

Достоинством и недостатком графического способа статистического метода определения риска является то, что расчет уровня риска ведется по графику.

С одной стороны, данный метод легок и прост в построении, что позволяет, хотя и приблизительно, но быстро определить уровень риска. С другой — расчет уровня риска во многом зависит от чистоты построения графика Лоренца.

Расчетный способ основан на применении формулы проф. П. П. лова, которая имеет две модификации:

формула для ранжированного ряда значений

где n – число рисковых зон;

Y1,2,…n – удельный вес частоты возникновения потерь f;

формула для неранжированного ряда значений

К статистическим методам оценки риска также относится метод Монте-Карло. Достоинством этого метода является возможность анализировать и оценивать различные «сценарии» реализации проекта и учитывать разные факторы риска в рамках одного проекта.

Однако разные типы проектов различны в своей уязвимости со стороны рисков, что выясняется при моделировании. Недостатком метода Монте-Карло является то, что в нем для оценок и выводов используются вероятностные характеристики, что не удовлетворяет менеджеров проекта.

3. Метод анализа целесообразности затрат

Метод анализа целесообразности затрат ориентирован на идентификацию потенциальных зон риска, исходя из имеющихся на предприятии источников покрытия запасов и затрат.

В настоящее время с целью определения степени риска финансовых средств предлагается определять три показателя финансовой устойчивости фирмы:

— излишек (+) или недостаток (-) собственных средств (Е с );

— излишек или недостаток собственных, среднесрочных и долгосрочных заемных источников формирования запасов и затрат (Е т );

— излишек или недостаток общей величины основных источников для формирования запасов и затрат (Е н ).

Эти показатели соответствуют показателям обеспеченности запасов и затрат источником их формирования.

Балансовая модель устойчивости финансового состояния фирмы имеет вид:

где F- основные средства и вложения;

Z — запасы и затраты;

R a -денежные средства, краткосрочные финанасовые вложения, дебиторская задолженность и прочие активы;

U c — источники собственных средств;

K T — средне-, долгосрочные кредиты и заемные средства;

K t — краткосрочные (до 1 года) ссуды, не погашенные в срок;

R p — кредиторская задолженность и заемные средства.

Для анализа средств, подвергаемых риску, общее состояние фирмы следует разделить на 5 финансовых областей:

область абсолютной устойчивости — когда имеется минимальная величина запасов и затрат, соответствующая безрисковой области;

область нормальной устойчивости соответствует области минимального риска, имеется нормальная величина запасов и затрат;

область неустойчивого состояния соответствует области повышенного риска, имеется избыточная величина запасов и затрат;

область критического состояния соответствует области критического риска, когда присутствует затоваренность продукции, низкий спрос на нее;

область кризисного состояния соответствует области недопустимого риска, имеются чрезмерные запасы, затоваренность, а фирма на грани банкротства.

Вычисление трех показателей финансовой устойчивости позволяет определить для каждой финансовой области степень их рисковости.

Наличие собственных средств равно разнице между источником собственных средств и величиной основных средств и вложений:

тогда излишек или недостаток собственных средств

Излишек или недостаток собственных и средне- и долгосрочных источников формирования запасов и затрат равен:

Излишек или недостаток общей величины основных источников формирования запасов и затрат определяется так:

При идентификации области финансовой ситуации используется трехкомпонентный показатель:

Методы измерения риска

Количественная оценка вероятности и последствий (или распределения случайных величин, с помощью которых моделируется рисковая ситуация) может осуществляться разными методами. Выбор того или иного способа зависит, в первую очередь, от объема доступной, в т.ч. статистической, информации о риске и требуемой точности оценок. Также приходится учитывать фактический уровень риска. Чем меньше вероятность наступления, тем труднее измерить риск.

Общий принцип при выборе методов измерения сводится к максимально возможному использованию доступных статистических данных. Если их нет, они недостаточны или неприменимы, фактический материал заменяется теоретическими гипотезами или экспертными оценками.

Читать еще:  Более рискованный актив

Всего можно выделить четыре группы методов количественной оценки рисков:

5.9.1. Статистические методы

В основе данных методов лежит оценка вероятности наступления случайного события исходя из относительной частоты появлений данного события в серии наблюдений. Данные методы являются наиболее предпочтительными, поскольку, во-первых, они достаточно просты, и, во-вторых, их оценки базируются на фактических данных (а, практика, как известно, является критерием истины).

Но статистические методы не применимы там, где нет достаточного объема наблюдений. Для корректной оценки рисков редких событий требуется очень больший объем статистических данных. Кроме того, сбор и обработка таких массивов информации может оказаться слишком долгой и дорогой.

Отдельный узел сложной технической системы разработан уже давно, производится и эксплуатируется достаточно длительный период. За это время накоплено большое число статистических данных, которые позволяют рассчитать частоту отказа данного узла, которая служит несмещенной оценкой вероятности реализации риска отказа.

5.9.2. Вероятностно-статистические методы

Если имеющаяся статистическая информация недостаточно полная, то иногда возможно восполнить имеющиеся пробелы за счет анализа дополнительных косвенных данных или за счет логических рассуждений. Использование комбинации статистических данных и теоретических гипотез для оценки риска составляет основную идею вероятностно-статистических методов. Это расширяет область применения данной группы методов, но надежность полученных результатов может оказаться ниже, чем при использовании статистических методов.

У страховой компании имеется достаточно большой объем статистических данных о заявленных убытках по страхованию гражданской ответственности. За все время наблюдений не было ни одного убытка, превышающего некоторую сумму. Однако возможность их наступления существует. Чтобы оценить вероятность убытков, превышающих эту сумму, актуарий страховой компании должен по имеющимся статистическим данным построить теоретическое распределение убытка и на его основе оценить вероятность убытков в той области, о которой еще нет фактических данных.

5.9.3. Теоретико-вероятностные методы

Две предыдущие группы методов требуют наличия достаточного или хотя бы ограниченного объема статистических данных об исследуемом явлении. Однако при управлении рисками приходится сталкиваться с необходимостью оценки редких событий, которые допускают очень тяжелые последствия. В прошлом данные события могли вообще не происходить в силу их «редкости» (т.е. малой вероятности) или уникальности рассматриваемых объектов. В этом случае статистика либо вообще отсутствует, либо относится к другим объектам, которые существенно отличаются от исследуемого. Это делает невозможным применение статистических и вероятностно-статистических методов. Приходится использовать теоретико-вероятностные методы, в основе которых лежит построение математической модели изучаемого риска и теоретической оценки его параметров. Данные методы очень трудоемки и имеют относительно невысокую точность, но в ряде случаев являются единственным возможным научно-обоснованным способом оценки. В частности, они применяются при разработке деклараций промышленной безопасности предприятий.

Разрабатывается новый уникальный технический объект. Статистики по отказам для него, разумеется, нет. В этом случае можно составить принципиальную схему функционирования объекта. На ее основе вывести аналитическую формулу для расчета вероятности отказа через вероятности отказа на каждом этапе (звене). Оценивать вероятность отказа отдельных звеньев, как правило, легче, т.к. некоторые используются в других объектах и для них есть статистика, для некоторых — можно оценить по аналогии или экспертным путем. В результате расчета по общей аналитической формуле получают оценку вероятности отказа для сложного объекта в целом.

В отличие от статистического метода, где объект рассматривается как «черный ящик», в приведенном примере изучается структура объекта и влияние каждого его элемента на вероятность реализации риска. Но при использовании подобных теоретических методов полученное абсолютное значение вероятности может быть неточно, т.к. оно зависит от правильности определения вероятности отказа всех звеньев. Зато, если модель адекватна, то хорошо учитывается влияние изменения схемы (структуры) объекта. Поэтому теоретико-вероятностные методы лучше работают при сравнении надежности различных схем, чем при абсолютной оценке степени их безопасности.

5.9.4. Экспертные методы

В ситуации, когда нет ни статистики, ни возможности построить математическую модель, остается использование опыта и знаний экспертов. Это имеет место при исследовании объектов с неопределенными параметрами или неизученными свойствами. Количественная оценка риска происходит на основе обработки ответов специально отобранных экспертов. При этом большое внимание должно уделяться процедуре отбора экспертов и формированию шкал оценок. Для организации процесса может использоваться так называемый метод Дельфи. Однако и он не дает гарантии достоверности результатов.

5.9.5. Область применения методов измерения риска

Особенности рассмотренных методов количественной оценки рисков определяют области их применения в зависимости от имеющихся статистических данных и возможности построения теоретических моделей (см. Рис.5.5).

Следует также отметить, что поскольку в подавляющем большинстве случаев понятие риска относится к будущим событиям, то при любом методе количественной оценки приходится учитывать возможное изменение существующего уровня риска, то есть делать прогноз. Выбор метода прогнозирования также является сложной задачей.

Рис.5.5. Области применения методов измерения риска.

«Управление риском в социально-экономических системах»
© Богоявленский С.Б., 2010

РИСК И ЕГО ИЗМЕРЕНИЕ

СОДЕРЖАНИЕ

1 РИСК И ЕГО ИЗМЕРЕНИЕ. 2

1.1. РИСК И ПРИБЫЛЬ. 2

1.2. МЕРЫ РИСКА. 5

2 СТРАТЕГИЧЕСКИЕ ИГРЫ. 6

2.1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ СТРАТЕГИЧЕСКИХ ИГР. 6

2.2. СМЕШАННЫЕ СТРАТЕГИИ. 11

3 ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И РИСКА (ИГРЫ С ПРИРОДОЙ). 14

3.1. ПОНЯТИЕ ИГРЫ С ПРИРОДОЙ. 16

3.2. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ПОЛНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ. 20

3.3. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ РИСКА. 21

3.4. ВЫБОР РЕШЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ (ПОЗИЦИОННЫЕ ИГРЫ). 22

3.4.1. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ. 23

3.4.2. АНАЛИЗ И РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ С ПОМОЩЬЮ ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ. 24

4 ФУНКЦИЯ ПОЛЕЗНОСТИ НЕЙМАНА — МОРГЕНШТЕРНА. 25

4.1. ОСНОВНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ И АКСИОМЫ. 25

4.2. ИЗМЕРЕНИЕ ОТНОШЕНИЯ К РИСКУ. 28

5 СТАТИСТИЧЕСКИЕ ИГРЫ. 30

5.1. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ. 30

5.2. СВОЙСТВА СТАТИСТИЧЕСКИХ ИГР. 32

5.2.1. ВЫБОР ФУНКЦИЙ РЕШЕНИЯ. 37

5.2.2. МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИЕ РЕШЕНИЯ. 39

КРАТКИЙ СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ. 40

РИСК И ЕГО ИЗМЕРЕНИЕ

1.1. РИСК И ПРИБЫЛЬ

Любая сфера человеческой деятельности, в особенности эко­номика или бизнес, связана с принятием решений в условиях неполноты информации. Источники неопределенности могут быть самые разнообразные: нестабильность экономической и/или по­литической ситуации, неопределенность действий партнеров по бизнесу, случайные факторы, т.е. большое число обстоятельств, учесть которые не представляется возможным (например, погод­ные условия, неопределенность спроса на товары, неабсолютная надежность процессов производства, неточность информации и др.). Экономические решения с учетом перечисленных и множе­ства других неопределенных факторов принимаются в рамках так называемой теории принятия решений — аналитического подхода к выбору наилучшего действия (альтернативы) или последователь­ности действий. В зависимости от степени определенности воз­можных исходов или последствий различных действий, с которы­ми сталкивается лицо, принимающее решение (ЛПР), в теории принятия решений рассматриваются три типа моделей:

Читать еще:  Методы управления риском ликвидности

• выбор решений в условиях определенности, если относи­тельно каждого действия известно, что оно неизменно приводит к некоторому конкретному исходу;

• выбор решения при риске, если каждое действие приводит к одному из множества возможных частных исходов, причем каж­дый исход имеет вычисляемую или экспортно оцениваемую веро­ятность появления. Предполагается, что ЛПР эти вероятности известны или их можно определить путем экспертных оценок;

• выбор решений при неопределенности, когда то или иное действие или несколько действий имеют своим следствием мно­жество частных исходов, но их вероятности совершенно не из­вестны или не имеют смысла.

Проблема риска и прибыли — одна из ключевых в экономи­ческой деятельности, в частности в управлении производством и финансами. Под риском принято понимать вероятность (угрозу) потери лицом или организацией части своих ресурсов, недопо­лучения доходов или появления дополнительных расходов в результате осуществления определенной производственной и финансовой политики.

Различают следующие виды рисков:

производственный, связанный с возможностью невыполне­ния фирмой своих обязательств перед заказчиком;

кредитный, обусловленный возможностью невыполнения фирмой своих финансовых обязательств перед инвестором;

процентный, возникающий вследствие непредвиденного изменения процентных ставок;

риск ликвидности, обусловленный неожиданным изменени­ем кредитных и депозитных потоков;

инвестиционный, вызванный возможным обесцениванием инвестиционно-финансового портфеля, состоящего из собствен­ных и приобретенных ценных бумаг;

рыночный, связанный с вероятным колебанием рыночных процентных ставок как собственной национальной денежной единицы, так и зарубежных курсов валют.

Риск подразделяется на динамический и статический. Дина­мический риск связан с возникновением непредвиденных изме­нений стоимости основного капитала вследствие принятия уп­равленческих решений, а также рыночных или политических обстоятельств. Такие изменения могут привести как к потерям, так и к дополнительным доходам. Статический риск обуслов­лен возможностью потерь реальных активов вследствие нанесе­ния ущерба собственности и потерь дохода из-за недееспособно­сти организации.

Все участники проекта заинтересованы в том, чтобы не до­пустить полного провала проекта или хотя бы избежать убыт­ка. В условиях нестабильной, быстро меняющейся ситуации необходимо учитывать все возможные последствия от действий конкурентов, а также изменения конъюнктуры рынка. Поэто­му основное назначение анализа риска состоит в том, чтобы обеспечить партнеров информацией, необходимой для приня­тия решений о целесообразности участия в некотором проек­те, и предусмотреть меры по защите от возможных финансо­вых потерь.

При анализе риска могут использоваться следующие условия или предположения:

• потери от риска не зависят друг от друга;

• потери по одному из некоторого перечня рисков не обяза­тельно увеличивают вероятность потерь по другим;

• максимально возможный ущерб не должен превышать фи­нансовых возможностей участников проекта.

Все факторы, влияющие на рост степени риска в проекте, можно условно разделить на объективные и субъективные. Объек­тивные факторы непосредственно не зависят от самой фирмы: это инфляция, конкуренция, анархия, политические и экономичес­кие кризисы, экология, налоги и т.д. Субъективные факторы непосредственно характеризуют данную фирму: это производствен­ный потенциал, техническое оснащение, уровень производитель­ности труда, проводимая финансовая, техническая и производствен­ная политика, в частности выбор типа контракта между инвесто­ром и заказчиком. Последний фактор играет особо важную роль для фирмы, поскольку от типа контракта зависят степень риска и величина вознаграждения по окончании проекта.

Исследование риска целесообразно проводить в следующей последовательности:

• выявление объективных и субъективных факторов, влияю­щих на конкретный вид риска;

• анализ выявленных факторов;

• оценка конкретного вида риска с финансовых позиций, определяющая либо финансовую состоятельность проекта, либо его экономическую целесообразность;

• установка допустимого уровня риска;

• анализ отдельных операций по выбранному уровню риска;

• разработка мероприятий по снижению риска.

Финансирование проекта, являясь одним из наиболее важных условий эффективности его выполнения, должно быть нацелено на обеспечение потока инвестиций для планомерного выполнения проекта, на снижение капитальных затрат и риска проекта за счет оптимальной структуры инвестиции и получения налого­вых преимуществ. В плане финансирования проекта должны учитываться следующие виды рисков:

• риск нежизнеспособности проекта;

• риск неуплаты задолженностей;

• риск незавершения строительства.

Высокая степень риска проекта приводит к необходимости поиска путей искусственного снижения его (риска) возможных последствий на состояние фирмы.

В существующей практике применяются главным образом четыре основных способа управления риском: распределение риска между всеми участниками проекта (передача части риска соисполнителям), страхование, резервирование средств на покры­тие непредвиденных расходов и диверсификация.

Анализ рисков подразделяется на два взаимно дополняющих друг друга вида: качественный, главная задача которого состоит в определении факторов риска и обстоятельств, приводящих к рисковым ситуациям, и количественный, позволяющий вычис­лить размеры отдельных рисков и риска проекта в целом.

Наиболее распространена точка зрения, согласно которой мерой риска некоторого коммерческого (финансового) решения или операции следует считать среднее квадратичное отклонение (положительный квадратный корень из дисперсии) значения показателя эффективности этого решения или операции. Действи­тельно, поскольку риск обусловлен недетерминированностью исхода решения (операции), то, чем меньше разброс (дисперсия) результата решения, тем более он предсказуем, т.е. меньше риск. Если вариация (дисперсия) результата равна нулю, риск полно­стью отсутствует. Например, в условиях стабильной экономики операции с государственными ценными бумагами считаются безрисковыми.

Чаще всего показателем эффективности финансового реше­ния (операции) служит прибыль.

Рассмотрим в качестве иллюстрации выбор некоторым ли­цом одного из двух вариантов инвестиций в условиях риска. Пусть имеются два проекта А и В, в которые указанное лицо может вложить средства. Проект А в определенный момент в будущем обеспечивает случайную величину прибыли. Предположим, что ее среднее ожидаемое значение, математическое ожидание, рав­но тА с дисперсией . Для проекта В эти числовые характери­стики прибыли как случайной величины предполагаются равны­ми соответственно mB и . Средние квадратичные отклонения равны соответственно SA и SB.

Подробнее описание числовых характеристик дано, напри­мер, в [2, гл.4] и [7, гл. 14].

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector