CC BY
1349
Н.Е. Брюховецкая, д.э.н., проф., И.А. Педерсен, к.э.н.
МЕТОДОЛОГИЯ ОЦЕНКИ РИСКОВ ПРЕДПРИЯТИЯ
Деятельность современных предприятий связана с множеством рисков, влияние которых стало особенно ощутимо при переходе к рыночным отношениям. Это связано с тем, что неопределенность экономических явлений и процессов - распространенная характеристика рыночной экономики, проявление которой может привести как к потерям, так и к получению прибыли. Рыночные условия хозяйствования делают предпринимательскую деятельность сложнопрогнозируе-мым процессом. Это означает, что предприятиям при разработке стратегии и тактики своей деятельности следует учитывать наличие множества рисков, без которых эффективная предпринимательская деятельность не представляется возможной. Именно поэтому вопросы оценки рисков и управления ими при реализации финансовой, управленческой и других видов деятельности предприятия являются актуальными.
Целью данной статьи является исследование сущности риска и критический анализ существующих подходов к его оценке.
Задачами статьи являются: изучение существующих подходов к понятию "риск", исследование особенностей проведения качественного и количественного анализа рисков, выявление преимуществ и недостатков существующих методов оценки рисков.
В современной экономической теории и практике риск является одной из основополагающих категорий. Ряд специалистов по вопросам рискологии - И.Т. Балабанов, В.М. Гранатуров, Б.А. Колтынюк, М.В. Грачева [1-4] - считают, что риск в экономике - это возможность понесения убытков или недополучения прибыли в ожидаемом объеме. Другие авторы - Т. Т. Клиновский [5], В. Паляница, С. Попина, Д. Штефанович, О. Штефанович [6], О.Д. Шарапов [7] - рассматривают риск как многогранное явление (действие наудачу; событие, ситуацию, неопределённость поведения; вероятность возможной опасности, возможность счастливого исхода; подверженность возможности ущерба или потери), т.е., выделяется три составляющих: величина ущерба, вероятность потерь, реальная подверженность субъекта убыткам.
В. В. Витлинский и Г. Т. Великоиваненко под риском понимают объективно-субъективную экономическую категорию в деятельности субъектов хозяйствования, которая связана с преодолением неопределенности и конфликтности в ситуации неизбежного выбора и отражает степень отклонения от целей, желаемого результата в неблагоприятную сторону, степень убытков, неудачи с учетом влияния управляемых и неуправляемых факторов, прямых и обратных связей [8, 9].
Ю. А. Долгоруков и И. Д. Падерин риск трактуют как меру потенциально возможного отклонения ожидаемых результатов от установленных целей вследствие нарушения устойчивости системы материальных, финансовых и информационных потоков в процессе функционирования предприятия [10]. И. Ю. Ивченко считает, что под риском следует понимать вероятность (угрозу) возникновения потерь, убытков, недопоступлений запланированных доходов, прибыли [11]. Б. Ф. Заблоцкий [12] под риском понимает вероятность проявления негативных или позитивных отклонений показателей общественных явлений от предсказуемых, величина отклонений которых обусловлена степенью соответствия способа мышления и действий субъектов, действия общественных законов.
Таким образом, под риском следует понимать вероятность отклонения фактических результатов от запланированных как в сторону увеличения ожидаемой прибыли, так и в сторону возникновения убытков.
Оценить риск означает определить качественно или количественно величину риска. Поэтому оценка степени влияния рисков на результаты финансово-хозяйственной деятельности предприятия предполагает использование качественных и количественных методов оценки.
Качественная оценка рисков предусматривает несколько этапов (рис. 1).
Рис. 1. Последовательность проведения качественного анализа рисков
Качественный подход не позволяет определить численную величину риска. Он является основой для проведения дальнейших исследований с помощью количественных методов, широко использующих математический аппарат теории вероятностей, математической статистики, теории исследования операций. Качественные (экспертные) методы основаны на субъективном анализе риска, который позволяет разделить выявляемые риски на такие классы, как: высокий, средний, низкий; приемлемый полностью, частично приемлемый, неприемлемый; допустимый, критический, катастрофический.
А. Александров [13] предложил при качественной оценке величины риска (неприемлемый, серьезный или незначительный) использовать комбинацию принимаемых значений для величин вероятности (низкая, средняя и высокая) и тяжести последствий (низкая, средняя и высокая). Значения вероятности и степени тяжести могут варьировать от 1 до 10. Соответственно, и величина риска также будет варьировать от
1 (1x1) до 100 (10x10).
Риск = Вероятность хТяжесть последствий нанесенного вреда. (1)
Матрица качественной оценки рисков, предложенная А. Александровым, представлена в табл. 1.
Таблица 1
Матрица качественной оценки рисков [13]
Тяжесть последствий вреда
низкая средняя высокая
л о я н « о Низкая Незначительный риск Незначительный риск Серьезный риск
Средняя Незначительный риск Серьезный риск Неприемлемый риск
5Г со Высокая Серьезный риск Неприемлемый риск Неприемлемый риск
Преимуществами качественной оценки риска являются:
простота, удобство и возможность использования без дополнительных расчетов;
качественная оценка позволяет еще на начальном этапе анализа определить степень рискованности по количественному составу рисков и отказаться от определённого решения;
результаты качественного анализа риска служат исходной информацией для проведения количественного анализа, то есть оцениваются конкретно те риски, которые выявлены в ходе качественного анализа.
Наряду с указанными преимуществами нельзя недооценивать сложности качественной оценки риска:
принимаемые решения о вероятности и величине рисков субъективны, а поэтому не всегда правильны;
применение качественной оценки имеет смысл только при привлечении опытной группы экспертов, хорошо знающих не только ситуацию в стране, но и четко представляющих цели исследования;
существуют сложности, с которыми специалисты сталкиваются при определении значений вероятности риска, тяжести последствий, величины риска, учете факторов, способствующих появлению и росту рисков.
Наличие существенных недостатков качественной оценки рисков определяет необходимость применения количественных методов оценки рисков. Количественный анализ рисков предполагает определение численного значения риска. Численное значение риска позволит сравнить величину риска различных вариантов решения и выбрать из них тот, который больше всего отвечает выбранной предприятием стратегии риска. При количественной оценке рисков предприятия выделяют несколько последовательных блоков (рис. 2).
Рис. 2. Последовательность проведения количественной оценки рисков
Наиболее распространенными методами оценки риска являются: статистический, аналитический, анализ чувствительности операций, анализ размера относительных рисков, метод экспертных оценок, метод сценариев, метод «дерева» решений, метод использования аналогов, анализ целесообразности затрат, метод имитационного моделирования. В табл. 2 приведены преимущества и недостатки основных методов оценки рисков.
Выбор метода количественной оценки риска зависит от объема доступной информации о риске и требуемой точности оценок. Например, статистический метод оценки риска целесообразно использовать в том случае, когда имеется достаточно обширная база статистической информации. При использовании этого метода степень риска характеризуется показателем среднеквадра-тического отклонения от ожидаемых размеров. Сущность статистического метода основывается на теории вероятностного распределения случайных величин (то есть, имея достаточный объём информации о рисках в прошлых периодах для конкретных видов предпринимательской деятельности, можно оценить возможность реализации этих рисков в будущем) [14].
Таблица 2
Преимущества и недостатки методов оценки риска _предприятия_
Метод оценки Преимущества метода Недостатки метода
1 2 3
Статистический 1) простота расчётов; 2) простота трактовки и интерпретации полученных результатов 1) необходимость в достаточно обширной и достоверной статистической базе; 2) возможные сложности в получении исходных данных, которые могут быть уникальными
Аналитический 1) простота расчётов; 2) простота трактовки и интерпретации полученных результатов 1) не всегда достаточная адекватность отражения уровня риска по причине чрезвычайной уникальности реализуемого проекта
Метод анализа размера относительных рисков 1) простота расчётов; 2) простота трактовки и интерпретации полученных результатов 1) качество получаемых конечных результатов может быть невысоким, так как некоторые данные, используемые для расчётов, имеют трудно прогнозируемые значения; 2) ограниченность применения из-за того, что требуемые исходные данные могут быть уникальными; 3) отсутствие представления о реальном уровне риска; 4) сложности соотнесения полученных значений показателей с реальными рисками и угрозами
Метод анализа чувствительности операций 1) простота расчётов; 2) простота трактовки и интерпретации; 3) отсутствие потребности в значительном количестве статистических данных 1) обеспечивается возможность оценить эффективность проекта, а не его риски; 2) не учитываются специфические особенности отдельных проектов
Метод экспертных оценок 1) простота и быстрота получения результата; 2) отсутствие потребности в данных, являющихся 1) существенно влияние человеческого фактора; 2) высокая гипотетичность полученных результатов; 3) риск недостаточной квалификации пригла-
коммерческой тайной шённых экспертов
Анализ целесообразности затрат 1) простота расчётов; 2) использование данных финансовой отчётности предприятия 1) достаточно слабая взаимосвязь полученных показателей с рисками проекта
Метод имитационного моделирования 1) отсутствие необходимости в сложных математических вычислениях и проведении экспериментов на реальном объекте; 2) возможность получения большого количества вариантов развития событий с учётом сложно прогнозируемых показателей; 1) необходимость привлечения компьютерной техники и программного обеспечения; 2) необходимость в наличии умений и знаний аналитика в области имитационного моделирования
Окончание табл. 2
1 2 3
3) возможность получить оценку величины риска в случае, если характер зависимости трудно выразить математически; 4) высокая управляемость модели и точность полученных результатов; 5) возможность имитировать поведение системы во времени
Метод сценариев 1) возможность составить условные сценарии развития событий 1) высокий уровень гипотетичности и условности полученных результатов; 2) влияние субъективных человеческих факторов при составлении сценариев; 3) риск недостаточной квалификации «сценариста»; 4) отсутствие возможности получения численных значений риска
Метод «дерева» решений 1) возможность установить чёткую взаимосвязь между «причиной» и «следствием»; 2) возможность проанализировать все отклонения в развитии событий 1) высокий уровень гипотетичности полученных результатов; 2) сильное влияние субъективных человеческих факторов; 3) риск недостаточной квалификации «сценариста»; 4) отсутствие возможности получения численных значений риска
Метод использования аналогов 1) возможность получения реальных результатов; 2) возможность установления причинно-следственных взаимосвязей 1) потребность в широкой и достоверной статистической базе; 2) в ряде случаев отсутствие аналогов для сравнения из-за уникальности отдельных проектов; 3) значительная доля субъективизма полученных выводов
Аналитический метод оценки риска предполагает использование традиционных показателей, которые применяются при оценке эффективности инвестиционных и инновационных проектов, - расчёт точки безубыточности, периода окупаемости, внутренней нормы доходности, индекса рентабельности, чистого приведенного дохода [15]. Метод анализа относительного размера рисков применяется при необходимости расчета риска в относительном измерении (размер убытков, отнесённых к конкретной базе, выбранной предприятием, независимо от специфики и вида оцениваемого риска), коэффициент вариации, коэффициент риска [16].
Метод сценариев позволяет получать достаточно наглядную картину для различных вариантов реализации проектов, а также предоставляет информацию о чувствительности и возможных отклонениях, а применение программных средств позволяет значительно повысить эффективность подобного анализа путем практически неограниченного увеличения числа сценариев и введения дополнительных переменных. Метод «дерева решений» предполагает, что при его использовании выделяют различные варианты решений, которые могут быть приняты, а для каждого варианта - ситуации, которые могут наступить при принятии каждого из решений. Далее графически изображаются решения, ситуации по каждому решению и возможные последствия, тем самым образуя так называемое «дерево решений». Кроме того, этот метод используют также в случае, когда для анализа применяются коэффициенты уверенности - числа, которые отображают степень уверенности в истинности или ошибочности вывода о наличии риска [16].
Сущность метода использования аналогов состоит в применении данных о развитии аналогичных инновационных проектов в прошлом или же на других предприятиях. В основу данного метода положен сбор статистической информации, которая затем обрабатывается с целью проявления зависимостей между плановыми результатами инновационной деятельности и учётом потенциальных рисков [17]. Метод анализа целесообразности затрат предполагает установление зон риска путём анализа финансовой устойчивости предприятия (обеспеченности наличными средствами текущей деятельности) на основе данных финансовой отчётности. В ходе анализа финансовое состояние предприятия по каждому элементу затрат делится на зоны риска - области общих расходов, в границах которого конкретные расходы не превышают граничного значения установленного уровня риска. В соответствии с этим подходом выделяется пять областей [18]:
область абсолютной устойчивости - соответствует области без риска; имеется минимальная величина запасов и затрат;
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; имеется затоваренность готовой продукции, низкий спрос на продукцию;
область кризисного состояния - соответствует области недопустимого риска; имеются значительные запасы и затоваренность готовой продукции; предприятие пребывает на грани банкротства.
Метод анализа чувствительности является хорошей иллюстрацией влияния отдельных исходных факторов на конечный результат деятельности. Применение этого метода целесообразно в таких случаях [19]:
для определения факторов, которые в наибольшей мере влияют на результаты проекта; для сравнительного анализ проектов.
Метод имитационного моделирования является частным случаем математического моделирования и предполагает использование многократной (доходящей, при достаточности компьютерных ресурсов, до десятков тысяч вариантов) имитации условий генерирования факторов риска и их отражения на изменение стоимости отдельных показателей. Такая имитация носит случайный характер, но в пределах заданных параметров. Искусственное моделирование факторов риска позволяет избирать любой вид распределения их вероятностей и позволяет достичь наибольшей точности расчёта [20]. Данный метод особенно удобен для практического применения тем, что удачно сочетается с другими экономико-статистическими методами, а также с теорией игр и другими методами исследования операций.
Выводы. Принимая во внимание все позитивные стороны и возможности существующих методов для оценки рисков предприятия (табл. 2), не стоит ограничиваться каким-то одним методом. Следует использовать в совокупности те из них, которые в наибольшей степени соответствуют условиям проведения анализа рисков, сопутствующих деятельности предприятия. Выбор конкретного метода анализа риска зависит от наличия информационной базы, требований к конечным результатам, сложности расчетов, уникальности рисков и прочих факторов, определяющих риски.
Литература
1. Балабанов И.Т. Риск-менеджмент / И.Т. Балабанов. - М.: Финансы и статистика, 1996. -
192 с.
2. Гранатуров В.М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения: учеб. пособие / В.М. Гранатуров. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Дело и сервис, 2002. - 160 с.
3. Колтынюк Б.А. Инвестиционные проекты: учебник / Б.А. Колтынюк. - 2-е изд., перераб. и доп. - СПб.: Изд-во Михайлова В. А., 2002. - 622 с.
4. Риск-анализ инвестиционного проекта: учебник для вузов / под ред. М. В. Грачёвой. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 351 с.
5. Клиновский Т. Т. Основы управления рисками рыночной экономики / Т. Т. Клиновский. -М.: Полистрам, 2000. - 252 с.
6. Паляниця В. Управлшня тдприемницьким ризиком / В. Паляниця, С. Потна, Д. Штефанович, О. Штефанович. - Тернопшь: Економiчна думка, 1999. - 160 с.
7. Шарапов О.Д. Системний аналiз: навч.-метод. поабник для самост. вивч. дисц. - К.: КНЕУ, 2003.- 156 с.
8. Витлинский В. В. Рискология в экономике и предпринимательстве: моногр. / В В. Витлинский, Г.И. Великоиваненко. - К.: КНЕУ, 2004. - 293 с.
9. В^лшський В.В. Аналiз, моделювання та управлшня економiчним ризиком: навч.-метод. поабник для самост. вивч. дисц. / В.В.В^лшський, П.1. Верченко. - К.: КНЕУ, 2000. -292 с.
10. Долгоруков Ю.А. Методы измерения рисков в малом бизнесе в условиях неопределённости / Ю.А. Долгоруков, И.Д. Падерин // Економша промисловостк зб. наук. пр. - Донецьк: 1ЕП НАН Украши. - 2005. -№ 4 (30). - С. 15-21.
11. Ивченко 1.Ю. Моделювання економiчних ризиюв i ризикових ситуацш: навч. поабник / 1.Ю. Ивченко. - К.: ЦУЛ, 2007. - 344 с.
12. Заблоцький Б.Ф. Економжа й оргашзащя шновацшно! дiяльностi: навч. поабник / Б.Ф. Заблоцький. - Львiв: Новий Св^, 2000, 2007. - 456 с.
13. Александров А. Фактор субъективности при оценке риска по качеству // Фармацевтическая отрасль. - 2001. -№ 5. - С. 116-119.
14. Андреева Т. £. Ризик у ринковш економщк навч. поабник / Т.С.Андреева, Т.Е. Петровська. - Х.: Бурун Книга, 2005. - 128 с.
15. Сахарцева 1.1 Ризики еконономiчноl дiагностики тдприемства: навч. поабник / 1.1. Сахарцева, О.В. Шляга. - К.: Кондор, 2008. - 380 с.
16. Клименко С. М. Обгрунтування господарських ршень та оцшка ризиюв: навч. поабник / С.М. Клименко, О.С. Дуброва. - К.: КНЕУ, 2005. - 252 с.
17. Матвшчук А.В. Аналiз i управлшня економiчним ризиком: навч. поабник / А.В. Матвшчук. - К.: ЦУЛ, 2005. - 224 с.
18. Лук'яноваВ.В. Економiчний ризик: навч. поабник / В.В. Лук'янова, Т.В. Головач. - К.: Академвидав, 2007. - 464 с.
19. Машина Н.1. Економiчний ризик i методи його вимiрювання: навч. поабник / Н.1. Машина. - К.: ЦУЛ, 2003. - 188 с.
20. Бланк И.А. Управление финансовыми рисками: учебный курс / И.А. Бланк. - К.: Ника-Центр, Эльга, 2006. - 448 с.
Представлена в редакцию 29.02.2011 г.
