Ценные бумаги

Рис. 2. Классификация риска на уровне предприятия

¨ риск, связанный с решениям и в области экономи­ческого развития.

Риск ошибочных действий включает в себя риск упу­щенной прибыли с одной стороны и риск увеличения текущих расходов за период простоя оборудования – с другой. Риск, связанный с проявлением стихийных сил природы, является классическим риском возникновения потерь, который связан с акцией страхования (пожар, тайфун и т.п.).

В области экономического развития предприятия выделяют следующие виды риска.

· Риск капитальных вложений в производство — ис­ходя из производственного цикла, масштабов производ­ства, номенклатуры изделий (связан с модернизацией, заменой, установкой оборудования в зависимости от спроса на изделия).

· Риск, связанный с изменениями в масштабе госу­дарства системы и принципов управления.

Переходный период характеризуется нестабильностью экономической ситуации. Государство централизованно может изменять отдельные принципы и положения системы управления. Чем чаще происходят эти изменения, чем больший охват они имеют, тем с большим риском будут осуществляться решения на уровне предприятия. (При­мер: изменения в налоговой системе, изменение процен­тных ставок за кредит и т.д.).

· Риск, связанный с проблемами внутреннего и внеш­него рынка.

Виды риска, связанные с внутренним и внешним рын­ками, имеют много общих элементов, тесно взаимодей­ствующих и оказывающих влияние друг на друга. Из числа важнейших составляющих риска, связанного с внутренним рынком, выделяют следующие:

¨ риск в определении структуры и объемов произ­водства новых и старых изделий;

¨ возрастание риска в принятии решений о финан­сировании научных исследований при значительном по­вышении доли новых изделий в выпуске продукции;

¨ риск, связанный с производством, то есть будут ли иметься в распоряжении предприятия производствен­ные ресурсы в предусмотренном заранее количестве и качестве;

¨ риск, связанный с рынком (будет ли соответство­вать платежеспособному спросу предложение новых и старых изделий);

¨ риск, связанный с ценами и затратами (будет ли способен платежеспособный спрос покрытьрасходы по удовлетворению потребности в изделии, реализуемом по заранее рассчитанной цене, и может ли быть полу­чена прибыль с учетом фактических расходов).

При принятии решений о развитии предприятия все в большей степени становятся реальными требования ми­рового рынка, учет тенденций мировой экономики и их использование, расчет сравнительной выгоды. Другими словами, деятельность предприятия строится на основе изучения внешних факторов, которые оцениваются с известной степенью неопределенности. Принимается во внимание следующее:

Ö ожидаемый спрос на мировом рынке;

Ö ожидаемое предложение данного продукта;

Ö на какие цены реализации можно рассчитывать;

Ö ожидаемая себестоимость выпускаемого изделия, по сравнению с мировым уровнем (и с себестоимостью аналогичного изделия у конкурентов);

Ö каким будет механизм реализации данного продукта (монопольный, конкурентный);

Ö какие меры таможенной защиты будут действо­вать на планируемом рынке реализации продукта.

· Риск, связанный с финансовым рынком.

С развитием финансового рынка (рынка, где товара­ми являются сами деньги и ценные денежные бумаги), появлением фондовых бирж, коммерческих банков, ак­ционерных обществ, предприятия получили возможность самим стать участниками такого рынка: выпускать цен­ные бумаги, давать кредиты, производить инвестиции. Любой участникфинансовогорынкапреследует одну цель — приумножение капитала,но на­ряду с возможностью получения в будущем дохода су­ществует вероятность понести убытки. Поэтому появляется необходимость в анализе и прогнозировании риска та­кого рода инвестиций, расчете их эффективности, в оценке надежности банков, предприятий-партнеров и т.д.

Деление финансового рынка на денежный, кредитный и фондовый предопределяет виды риска, связанные с ним кредитный риск, риск вложений в ценные бумаги.

Кредитный риск возникает в процессе делового общения предприятия с его кредиторами (банк, другие финансо­вые учреждения), контрагентами (поставщики, посред­ники), акционеры. Уровень кредитного риска определяется степенью кредито- и платежеспособности предприятия.

Риск инвестиций в ценные бумаги возникает при функционировании на фондовом рынке. Принятие обоснованных решений по поводу таких инвестиций базируется на анализе и соотношении риска и дохода (насколько ожидаемый доход компенсирует рискованность вложений в конкретный вид ценных бумаг).

Анализ и прогнозирование экономического риска

Анализ риска является инструментом в области принятия решений и имеет многочисленные применения и возможности использования. Он может быть использован как мощное средство принятия решений в области маркетинга, стратегического управления, разработки финансовых бюджетов, управления производством, оценки инвестиций или во многих других областях, где моделируются отношения, основанные на неопределенных переменных, для облегчения и расширения процесса принятия решений.

Цель оценки деятельности предприятия – возможность определить экономические перспективы дальнейшего функционирования. Во многих случаях это методология вычисления планируемой ставки доходности на прогнозируемые денежные потоки, при многочисленных, часто взаимосвязанных переменных процесса принятия решений. Поскольку риск является следствием неопределенности, охватывающей эти переменные, то оценка риска зависит:

во-первых – от способности идентифицировать и понимать природу неопределенности, окружающей основные переменные проекта принимаемого решения;

во-вторых – от наличия инструментария и методологии при оценке влияния риска на доходность (прибыльность) принимаемого решения.

Можно выделить следующие основные этапы по анализу риска:

Þ выявление наиболее вероятных для исследуемого объекта типов риска, источников этих рисков (факторов риска) и момента их возникновения;

Þ оценка возможных потерь;

Þ разработка организационных мер по сокращению рисков и минимизации возможных потерь: в частности, может быть разработка программы страхования от рисков.

Для оценки уровня риска используются различные методы. Выбор метода зависит от масштаба и сложности исследуемого объекта, уровень подверженности данного типа объектов риску, наличия необходимых исходных данных и ресурсов: времени, компьютеров и математического обеспечения, финансовых возможностей и отношения к риску лица, принимающего решения.

Для любого принимаемого решения в процессе реализации характерны свои факторы (переменные) оказывающие влияние на его результат. Все методы оценки уровня риска должны позволять лицу, принимающему решения, получить многовариантную картину возможный последствий (эффектов) в зависимости от изменения условий – входных параметров анализируемых систем.

Имеющиеся методы оценки уровня риска можно объединить в следующие группы: метод расчета критических точек; анализ чувствительности; сценарный подход; вероятностный анализ (статистические методы).

Метод расчета критических точек проекта обычно представляет расчет «точки безубыточности». Его смысл заключается в определении минимально допустимого (критического) уровня производства (продаж), при ко­тором производство остается безубыточным. Чем ниже будет этот уровень, тем более вероятно, что данный проект будет жизнеспособен в условиях непредсказуемого рынка сбыта, и следовательно, тем ниже будет риск.

Данный метод используется обычно, если речь идет о целесообразности инвестирования средств в создание и модернизацию основных фондов предприятий. Выби­рается интервал планирования, на котором достигается полное освоение вводимых производственных мощностей, и затем методом итераций подбирается искомое значе­ние объема производства или продаж. Проект призна­ется устойчивым, если найденная величина не превышает 75—80 % от нормального уровня.

Анализ чувствительности предполагает изменение значения переменной (входного параметра анализируе­мой системы) для того, чтобы определить ее влияние на конечный результат. Тем самым определяются наиболее важные, в высшей степени чувствительные переменные. Этот анализ позволяет выявить закономерности динамики результатов функционирования анализируемой системы в зависимости от изменения каждого из этих парамет­ров.

Он состоит из следующих этапов:

Þ выбор основного ключевого показателя, относитель­но которого производится оценка чувствительности;

Þ выбор факторов, влияние которых на ключевые показатели желательно выявить; в первую очередь это параметры, значения которых могут варьировать в от­носительно широких диапазонах, например, ожидаемые цены выпускаемой продукции, динамика производствен­ных затрат, уровень инфляции;

Þ расчет значений ключевого показателя для неко­торого диапазона параметров модели.

В результате анализа чувствительности лицу, прини­мающему решение, предоставляется не единственная оценка эффективности, а развернутая картина (в виде таблиц и графиков) возможных значений эффективнос­ти для разнообразных возможных ситуаций. Для уверен­ного суждения об экономической эффективности проек­та его экономические показатели должны оставаться благоприятными во всем диапазоне анализа чувствитель­ности или, по крайней мере, в большей его части.

Анализ сценариев (сценарный подход) является одним из наиболее распространенных методов учета фак­тора неопределенности. Он преодолевает один из недо­статков анализа чувствительности, допустив одновремен­ное изменение значений нескольких ключевых переменных проекта (изменение значений только одной переменной может создать нереалистический сценарий, потому что конкретная переменная может коррелировать с други­ми переменными на входе модели).

Первоначально производятся расчеты для некоторо­го базового сценария, в котором фиксируются наиболее вероятные условия для функционирования производствен­ной системы. Далее аналогичные оценки получают для пессимистического и оптимистического вариантов. Сово­купность полученных расчетных оценок дает возможность надежнее представить предполагаемые финансовые пос­ледствия (эффекты) принимаемого решения.

Наиболее очевидным способом учета фактора неоп­ределенности является вероятностный анализ (статис­тические методы).

Вероятностный анализ основан на статистических методах с использованием довольно сложного матема­тического аппарата теории вероятностей. Он представ­ляет собой методологию, с помощью которой неопреде­ленность, охватывающая основные переменные прогнозной модели принимаемого решения, подвергается анализу для оценки влияния риска на предполагаемые результаты и составления прогноза на будущее.

Применение такого анализа дает возможность исполь­зовать богатство информации, будь она в форме объек­тивных данных или оценок экспертов, для количествен­ного описания неопределенности, существующей в отно­шении основных переменных, и для логически после­довательных и обоснованных расчетов возможного воздействия неопределенности на прибыльность. Результат анализа выражается в виде вероятностного распределения всех возможных предполагаемых значений прибыльности. И следовательно, руководитель (или инвестор) обеспе­чен полным набором данных, характеризующих риск и прибыль по проекту, необходимых для принятия реше­ния.

Использование компьютеров позволяет рассматривать различные варианты моделей принимаемого решения с множеством переменных, преодолевая ограниченность решения, основанного на одном ответе (эквиваленте оп­ределенности). До недавнего времени анализ риска был довольно-таки дорогим и занимал много времени, пос­кольку модели оценки разрабатывались под конкретные проекты на больших вычислительных машинах, исполь­зующих компьютерные языки низкого уровня. Исполь­зование ЭВМ делает возможным разработку програм­мы анализа риска, применимую к различным моделям оценки принимаемых решений.

Процесс анализа и оценки риска, используемый в последнем методе, представляет собой прием, с помощью которого математическая модель подвергается ряду имитацион­ных прогонов, обычно с помощью компьютера (4, гл. 6). Имитируются последовательные сценарии, с использованием ис­ходных данных для основных неопределенных переменных проекта, которые отбираются из вероятностных распре­делений, имеющих множественные значения. Процесс имитации проводится таким образом, чтобы случайный выбор значений из определенных вероятностных распре­делений не нарушал известных или предполагаемых отношений корреляции среди переменных проекта.

Результаты имитации собираются и анализируются статистически, с тем, чтобы получить вероятностное распределение потенциальных результатов проекта и оценить различные меры риска проекта.

Весь процесс анализа риска представлен на рис. 3 и связан со следующими шестью шагами:

Рис. 3. Процесс анализа риска

Шаг 1. Формулирование понятийной прогнозной мо­дели.

Первый этап в процессе анализа риска — это созда­ние прогнозной модели (часто с использованием компь­ютера). Она представляет собой набор формул, которые определяют математические отношения между числовыми переменными, где переменные — это исходные данные для получения результата.

Хорошей можно назвать модель, которая основана на достоверных данных о переменных, включает в себя только относящиеся к рассматриваемой ситуации переменные, исключая лишние (не относящиеся) и постулирует пра­вильные отношения между ними.

Шаг 2. Отбор переменных риска.

Вторая стадия анализа риска предполагает отбор переменных риска модели. Эти переменные определяются как критические точки для жизнеспособности проекта. То есть, любые отклонения от предполагаемого значения даже малые, являются вероятностными и потенциально наносящими вред. Для отбора таких переменных используется анализ чувствительности и неопределенности.

Анализ чувствительности определяет наиболее важные переменные в модели оценки и измеряет реакцию результатов проекта на изменения в значении переменной. Недостаток этого анализа заключается в том, что не существует правил проверки степени влияния измене­ний значений переменной на предполагаемые результаты. Анализ чувствительности, применяемый одинаково на целом ряде переменных проекта, не принимает во внимание, насколько реалистичны предполагаемые изменения значений анализируемой переменной.

Для того, чтобы полученные в результате анализа чувствительности данные имели смысл, проходится анализ неопределенности. С его помощью определяется тип и масштаб (величина) неопределенности, охватывающей проверяемые переменные, и отбираются переменные повышенного риска.

Причина, по которой в анализ риска включаются только наиболее важные переменные, имеет двойственный ха­рактер.

Во-первых, чем большее число распределений веро­ятности используется в случайных имитациях, тем выше вероятность создания непоследовательных сценариев. Это связано с трудностями в установлении и отслеживании отношений для коррелированных переменных.

Во-вторых, большие денежные издержки и затраты времени экспертов, которые потребуются для определения точных распределений вероятности и отношений корре­ляции, для многих переменных с малым возможным вли­янием на конечные результаты, могут превысить все возможные выгоды Поэтому, вместо расширения анализа путем охвата большого количества переменных, увели­чивают глубину допущений при рассмотрении ограничен­ного числа наиболее чувствительных и неопределенных переменных в проекте.

Шаг 3. Оценка распределения вероятностей.

Хотя будущее в целом неопределенно, мы можем ожи­дать и предсказывать наступление неких событий. Точ­ность прогнозов зависит от многих факторов: это и слож­ность рассматриваемой системы, определяющей результаты, и источники неопределенности, от которых зависят эти результаты, понимание природы и уровня неопределенности какой-то конкретной переменной, ка­чество и количество информации, имеющейся в момент оценки.

В любом случае точность прогнозов будет тем выше, чем:

· больше сходство данных для переменной, по ко­торой делается прогноз;

· больше выборка этих данных;

· меньше разброс значений;

· короче период экстраполяции от основных, базо­вых данных.

Имеющийся в распоряжении исследователя набор данных, на основе которых делается прогноз какой-либо переменной проекта, не всегда бывает достаточного объема или может содержать ошибки, поэтому необходимо рас­ширять рамки неопределенности.

Хотя нельзя точно предсказать конкретное значение переменной в будущем, можно определить границы рас­пределения вероятностей, в которых находится истин­ное значение переменной. Совокупность предполагаемых значений должна быть достаточно широкой, а вероятнос­тный вес, приписанный этим значениям, должен быть распределен так, чтобы получающееся в результате ве­роятностное распределение было достаточно репрезен­тативным в отношении оценки ожидаемых результатов и имеющихся данных.

Подготовка вероятностного распределения для отобран­ных переменных на стадии анализа чувствительности и анализа неопределенности включает также установку ряда значений и определениеих весовой значимости.

Установление границ диапазона. Уровень воз­можных вариантов для каждой выявленной рисковой переменной назначается установлением границ, (ми­нимального и максимального значений), то есть зада­ется диапазон возможных значений. Определение гра­ниц диапазона представляет собойобычный процесс обработки данных для того, чтобы получить распреде­ление вероятностей. Например, распределение вероят­ностей может быть представлено распределением частностей. Такая форма выводится путем группировки результатов по последовательным интервалам значений, и подсчета количества попавших в каждый интервал зна­чений. Причем, частота выражается не в абсолютном, а в относительном виде (значения в диапазоне от 0 до 1, где общая сумма равна 1).

Не всегда бывает возможно иметь такое количество информации, которое позволило бы обосновать установ­ление диапазона значений и распределение вероятнос­тей весов рисковой переменной на полностью объектив­ных критериях. Хорошо иметь в таком случае мнения экспертов, которые обладают определенными представ­лениями о предмете рассмотрения.

Еще один момент при установлении границ диапазо­на значений. Если к набору значений добавляется рас­пределение вероятностей, сосредоточивающее вероятные значения вокруг средних значений диапазона, то лучше выбрать самые широкие границы диапазона, полученные в ходе анализа. С другой стороны, если присутствует равномерное распределение вероятностей, то лучше брать средний или даже узкий диапазон значений.

Оценка функционального вида распределения. Распределения вероятностей дают возможность выбора значений, принадлежащих определенному диапазону. С их помощью придается вес всем возможным резуль­татам, чем контролируется случайный выбор значений для переменной в ходе моделирования.

Необходимость применять распределения вероятностей обусловлена попытками прогнозировать будущие собы­тия, а не простым применением анализа риска. Инфор­мация, используемая для анализа, содержится в распре­делениях вероятностей с множественными значениями.

Можно выделить две основные категории распреде­лений вероятностей.

¨ Различные формы симметричного распределения (нормальное, равномерное, треугольное). Они разносят вероятность в границах диапазона с разными степеня­ми концентрации, по отношению к средним значениям. Такие распределения лучше соответствуют ситуациям, в которых окончательное значение рассматриваемой переменной будет определяться взаимодействием рав­ных по важности противодействующих сил по обеим сторонам определенного диапазона.

¨ Ступенчатые и дискретные распределения. При дискретном распределении выделяются интервалы ди­апазона, каждомуиз которых присваивается определенный вес по вероятности ступенчатым образом. Это распреде­ление лучше подходит для ситуаций, когда в системе, определяющей значение проектной переменной, имеют­ся односторонние ограничения, и когда имеется множество экспертных мнений.

Шаг 4. Установление взаимосвязей между перемен­ными.

Определив рисковые переменные и придав им соот­ветствующее распределение вероятностей, переходят к стадии выработки ряда сценариев. Однако, такой пере­ход возможен только, если среди рисковых переменных, включенных в модель, будут отсутствовать какие-либо значимые корреляции. Наличие коррелирующих пере­менных может привести к серьезным искажениям резуль­татов анализа риска. Поэтому нужно ввести ограниче­ния, которые снижали бы вероятность выработки сценариев, нарушающих такие корреляции.

Точно определить отношения коррелирующих пере­менных очень сложно, можно лишь установить направ­ление таких связей и предполагаемую силу корреляции. Поэтому, для предотвращения выработки сценария со значительным отклонением от разумного диапазона, достаточно принять, что отношение имеет линейный характер. Далее применяют анализ регрессии и корреляции, с целью облегчить прогнозирование зависимой переменной от реальных значений независимой перемен­ной. В результате выводятся уравнение регрессии и ко­эффициент корреляции.

Задача анализа корреляции применительно к анали­зу риска — контроль значений зависимой переменной та­ким образом, чтобы сохранять соответствие с противо­положными значениями независимой переменной. Уравнение регрессии является частью допущений, ко­торые регулируют данное отношение.

Шаг 5. Имитационные эксперименты.

Прогоны модели представляютсобой последователь­ные перерасчеты модели до тех пор, пока не будет по­лучена репрезентативная выборка, используемая в дальнейшем для статистического анализа на шаге 6 (анализ результатов).

В ходе неоднократных прогонов значения рисковых переменных выбираются случайно в границах заданных диапазонов и в соответствии с набором распределений вероятности и условий корреляции. Результаты каждого прогона рассчитываются и сохраняются для последующей статистической обработки.

Литература

1. Современный экономический словарь. – М.:ИНФРА – М, 1998.

2. Бачкаи Т., Месена Д. и др. Хозяйственный риск и методы его измерения. Пер. с венг. – М.:Экономика, 1979.

3. Первозванский А.А., Первознанская Т.Н. Финансовый рынок: расчет и риск. – М.:ИНФРА – М, 1994.

4. Захарченко В.И. Экономический механизм процесса нововведений. – Одесса:ИРЭНТиТ, 1999.

Дата добавления: 2015-07-25