Наталья Ермасова - Риск-менеджмент организации

Оценка риска – это этап анализа риска, имеющий целью определить его количественные характеристики: вероятность наступления неблагоприятных событий и возможный размер ущерба. Можно выделить основные методы оценки риска для конкретных процессов:

1) анализ статистических данных по неблагоприятным событиям, имевшим место в прошлом;

2) теоретический анализ структуры причинно-следственных связей процессов.

Используя имеющиеся статистические данные, можно оценить вероятность возникновения неблагоприятных событий и размер ущерба. Этот метод подходит для частых и однородных событий.

К методам, обеспечивающим отдельную оценку уровня риска, относится дисперсия, которая представляет собой средневзвешенное из квадратов отклонений действительных результатов рискованных инвестиционных вложений от средних ожидаемых.

Дисперсия рассчитывается:

где q – дисперсия;

Х – ожидаемое значение для каждого случая вложения инвестиционных ресурсов;

Х— – среднее ожидаемое значение риска инвестиционной деятельности;

n – число вложений инвестиционных ресурсов (частота).

Дисперсия характеризует абсолютную колеблемость частоты инвестиционного риска, а относительную степень колеблемости показывает коэффициент вариации, который рассчитывается по формуле:

где V – коэффициент вариации;

q – среднее квадратическое отклонение;

х – среднее ожидаемое значение риска инвестиционной деятельности.

Коэффициент вариации может изменяться от 1 до 100%.

Чем выше коэффициент вариации, тем сильнее колеблемость. Установлена следующая качественная оценка различных значений коэффициента вариации:

до 10% – слабая колеблемость риска инвестиционной деятельности;

10–25% – средняя, умеренная колеблемость риска инвестиционной деятельности;

более 25% – высокая колеблемость риска инвестиционной деятельности.

При использовании дисперсии и вариации учитывают, что риск имеет математически определенную вероятность получения результата от реализации инвестиционного проекта. Эта вероятность в свою очередь может быть определена субъективно экспертным путем или объективно на основании математических вычислений частот степени риска.

Дисперсия и среднеквадратическое отклонение служат мерами абсолютного рассеяния и измеряются в тех же физических единицах, в каких измеряется варьирующий признак.

Коэффициент вариации – относительная величина. Поэтому с его помощью можно сравнивать колеблемость признаков, выраженных в различных единицах измерений.

Поскольку на формирование ожидаемого результата (например, величины прибыли) воздействует множество случайных факторов, то он, естественно, является случайной величиной.

Одной из характеристик случайной величины Х является закон распределения ее вероятностей.

Характер, тип распределения отражают общие условия, вытекающие из сущности и природы явления, и особенности, оказывающие влияние на вариацию исследуемого показателя (ожидаемого результата).

Ситуации, когда убытки редки, но их величина существенна, возникают в результате таких катастрофических обстоятельств, как взрыв на заводе или землетрясение. Напротив, ситуации, когда убытки происходят часто, но их размер относительно невелик, имеют обычный характер. Примером является физический ущерб автомобилю (например, в результате аварии) из большого автопарка.

Значительная часть организаций несет большое число убытков относительно небольшого размера (hazard, accidental) по рискам опасности. Например, в больших производственных компаниях ежегодно с работниками происходит большое число незначительных случаев травматизма. Другие организации страдают от таких катастрофических потерь, как большой пожар или взрыв на заводе, что, хотелось бы верить, происходит не часто. Между этими двумя крайними ситуациями располагаются убытки средней величины, которые могут наступить или не наступить с некоторой периодичностью.[34]

Принятие решений с большим уровнем риска зависит от склонности к риску лиц, принимающих решение. Однако принятие таких решений возможно только в случае, если наступление нежелательного исхода не приведет предпринимателя (фирму) к банкротству.

Для оценки приемлемости отклонения используется коэффициент вариации V. При этом приводятся следующие шкалы колеблемости (риска) коэффициента вариации: до 0,1 – слабая; от 0,1 до 0,25 – умеренная; свыше 0,25 – высокая.

При оценке приемлемости коэффициента, определяющего риск банкротства, существует несколько не противоречащих друг другу точек зрения. Одни авторы считают, что оптимальным является коэффициент риска, составляющий 0,3, а коэффициент риска, ведущий к банкротству, – 0,7 и выше. В других источниках приводится шкала риска со следующими градациями указанного выше коэффициента: приемлемый риск – до 0,25, допустимый риск – 0,25–0,50, критический риск – 0,50–0,75, катастрофический риск – свыше 0,75.

По мнению практически всех авторов, в границах коэффициента, определяющего риск банкротства от 0,3 до 0,7, находится зона повышенного риска. Принятие решения о реализации рискового мероприятия в границах этой зоны определяется величиной возможного выигрыша в случае, если нежелательный исход (рисковое событие) не произойдет, и склонностью к риску лиц, принимающих решение.

Как показывает практика, для характеристики распределения социально-экономических явлений наиболее часто используется так называемое нормальное распределение.

Допущение о том, что большинство результатов хозяйственной деятельности (доходы, прибыль и т.п.) как случайные величины подчиняются закону, близкому к нормальному, широко используется в литературе по проблеме количественной оценки экономического риска. Известно, что закон нормального распределения характерен для распределения событий в случае, когда их исход представляет собой результат совместного воздействия большого количества независимых факторов и ни один из этих факторов не оказывает преобладающего влияния.

В действительности нормальное распределение экономических явлений в чистом виде встречается редко, однако, если однородность совокупности соблюдена, часто фактические распределения близки к нормальному.

На практике для проверки обоснованности принятого распределения используются различные критерии согласия (между эмпирическим и теоретическим распределением), которые позволяют принять или отвергнуть принятую гипотезу о законе распределения.