Задачі ідентифікації та прогнозування внутрішніх ризиків у підприємницькій діяльності

Размещено на http://www.allbest.ru/

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ, МОЛОДІ ТА СПОРТУ УКРАЇНИ

ХМЕЛЬНИЦЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

Кафедра економіки підприємства і підприємництва

Реферат на тему:

«Задачі ідентифікації та прогнозування внутрішніх ризиків у підприємницькій діяльності»

Виконала: студентка гр. МН-10-1

Солонар Л.О.

Перевірила: Головач Т.В.

Хмельницький 2013

План

Вступ

1. Поняття ризику в організації

2. Методи прогнозування

3. Прогнозування та ідентифікація внутрішнього ризику

Висновки

Використана література

ризик проект загроза

Вступ

У практиці господарської діяльності практично щодня доводиться приймати різного роду рішення. Важливою умовою прийняття раціональних рішень є володіння по можливості більш повної і точної інформації про предмет рішення та його слідстві.

Однак, як і всі інші ресурси, інформація, як правило, обмежена, тому більшість рішень приймається в умовах неповної поінформованості. Наслідком прийняття рішень у даних умовах є невизначеність результатів, то є ризик.

З іншого боку, ризик викликаний спонтанним і суперечливим характером процесів, які протікають у складних соціально-економічних системах, їх неможливо адекватно і вичерпно описати (аналог - принцип невизначеності в галузі природничих наук). Таким чином, ризик слід розглядати як наслідок прийняття рішень в умовах неповної, неточної і (або) суперечливої інформації, тобто в умовах невизначеності або неповної визначеності.

1. Поняття ризику в організації

Ризик у загальному випадку слід розглядати як можливість або загрозу відхилення результатів конкретних рішень або дій від очікуваних.

Слід зазначити, що дані відхилення можуть бути пов'язані як з втратами, так і з додатковими придбаннями. Проте далі ми будемо розглядати загрози втрат підприємств, пов'язані з їх господарською діяльністю, які необхідні для розробки адекватних заходів, спрямованих на зниження даних втрат. Цьому в більшій мірі відповідає наступне визначення ризику.

Ризик - це загроза втрати підприємством частини своїх ресурсів, що не дополученіе доходів або появи додаткових витрат у результаті здійснення конкретних видів діяльності.

Ризик виникає внаслідок специфіки та особливостей ринкових і регулюючих механізмів, у тому числі певної свободи дій суб'єктів ринку, впливу факторів навколишнього середовища (її економічної, політичної, правової, технологічної, соціальної, екологічної та інших складових), суб'єктивних особливостей осіб, які приймають рішення і т.п.

Ризик має місце тільки там, де може бути як мінімум два сценарії розвитку подій, відповідно - два і більше можливих альтернативних результату. У ситуації, якщо можливий тільки один результат, незалежно від того чи йде мова про втрати або придбання, ризику немає (рис. 1.1), оскільки альтернатив немає.

Рис. 1.1 Графічна інтерпретація проектів: а- Ризикованого; б - безріскованного

Наприклад, якщо точно відомо, що при прийнятті певного єдино можливого в конкретній ринковій ситуації рішення підприємство зазнає збитків, то є ризик в цьому випадку відсутні, оскільки прийнятних альтернативних рішень просто немає.

Невизначеність і народжена нею ризик є невід'ємною частиною практично всіх прийнятих рішень в економіці та бізнесі. Вони існують об'єктивно, незалежно від того, приймають їх до уваги, або ігнорують. І, як показує досвід, у наш час без урахування невизначеності та ризику вже не обійтися.

Їх ігнорування може стати гальмом розвитку конкретних суб'єктів господарської діяльності та всієї національної економіки.

Наслідком ризику є те, що прийняті рішення часто виявляються помилковими; доходи - меншими, а витрати - більшими, ніж очікували. За помилки доводиться платити. Доводиться платити і за те, щоб застрахувати себе від помилок.

Дане положення є справедливим для всіх суб'єктів господарської діяльності - споживачів і виробників, покупців і продавців, і стає серйозним бар'єром на шляху до ефективного ринку, призводить до значних витрат сил, коштів, часу та енергії, неоптимального розподілу наявних ресурсів.

Більшість господарських (підприємницьких) рішень, наслідки яких проявляться в майбутньому, мають невизначений результат. Особливо значний ризик притаманний інноваційної діяльності. Наприклад, новий (модернізований) товар вже в стадії виробництва може виявитися непотрібним, тоді як на момент вирішення про його розробку і виробництво, яке спиралося на результати аналізу кон'юнктури ринку, потреб і запитів споживачів, напрямків і темпів розвитку НТП і т.п., передбачалося, що попит на нього буде стійким. Ризик може проявитися і в тому, що на даному ринку або його частини новий товар може бути і не реалізований в тих обсягах, які були розраховані за результатами маркетингових досліджень.

Приймаючи рішення про проведення великомасштабної рекламної кампанії нової продукції, як правило, не можна бути цілком впевненим в її ефективності. Так само, як і вибираючи варіанти цінової стратегії для проникнення на нові ринки, не можна з повною впевненістю стверджувати, що підприємство очікує успіх, оскільки конкуренти можуть відповісти адекватними діями. Як наслідок цих ситуацій є можливість понесення збитків або недоотримання доходу.

Однак ризик слід розглядати і як рушійну силу підприємництва, можливість досягнення успіху тими, хто здатний ризикнути.

Як показує вітчизняний і зарубіжний досвід, більшість з успішно працюючих підприємств зобов'язані своїми успіхами розробці і виведенню на ринок нових товарів, впровадження нових методів виробництва і збуту, проникненню на нові ринки, хоча ці заходи пов'язані з високим ступенем ризику. Бездіяльність ж у сфері бізнесу пов'язана з ризиком невикористаних можливостей.

Найбільш частіше доводиться вибирати ступінь ризику. У які області раціональніше направляти інвестиції? На які сегменти ринку слід, в першу чергу, орієнтуватися? Де найкраще працювати - на великому підприємстві, яке тривалий час працює на ринку, де забезпеченість роботою надійна, але обмежені можливості просування по службі, або на новому підприємстві, яке дає меншу гарантію зайнятості, але широкі можливості для росту? Щоб відповісти на подібні питання, необхідно спочатку кількісно визначити ризик, щоб порівняти ступінь ризику альтернативних варіантів.

Проблема ризику займає важливе місце в обгрунтуванні варіантів господарських рішень, як пов'язаних з активною діяльністю, так і з пасивним поведінкою. Розумність поведінки при прийнятті тих чи інших господарських рішень полягає в тому, щоб не ігнорувати невизначеність і ризик, діючи за принципом фіктивного зниження невизначеності (чим більша невизначеність, тим більшою мірою формулюється однозначність виводу про наслідки рішення), а належним чином їх враховувати й обгрунтовано розробляти заходи, спрямовані на їх запобігання, зниження або компенсацію.

Тому виникає об'єктивна необхідність у кількісній оцінці величини ризику і пов'язаних з ними втратами, оцінки частині будь-якого з факторів ризику в загальній сумі втрат.

Джерелом внутрішніх ризиків є сама підприємницька фірма. Ці ризики виникають у разі неефективного менеджменту, помилкової маркетингової політики, а також в результаті внутрішньофірмових зловживанні.

До них можна віднести:

1) Технічні ризики.

Ефективна підприємницька діяльність, як правило, пов'язана з освоєнням нової техніки і технології, пошуком резервів, підвищенням інтенсивності виробництва. Проте впровадження нової техніки і технології веде до небезпеки техногенних катастроф, що заподіюють значної шкоди природі, людям, виробництву. У даному випадку мова йде про технічне ризик.

Технічний ризик визначається ступенем організації виробництва, проведенням превентивних заходів (регулярної профілактики обладнання, заходів безпеки), можливістю проведення ремонту устаткування власними силами підприємницької фірми.

До технічних ризиків відносяться:

- Імовірність втрат внаслідок негативних результатів науково-дослідних робіт;

- Ймовірність втрат у результаті недосягнення запланованих технічних параметрів у ході конструкторських і технологічних розробок;

- Ймовірність втрат у результаті низьких технологічних можливостей виробництва, що не дозволяє освоїти результати нових розробок;

2) Майнові ризики.

Це ризики, пов'язані з імовірністю втрат майна підприємця через крадіжку, недбалості, диверсії, перенапруги технічної і технологічної систем і т.п.

3) Виробничі ризики.

Виробничий ризик пов'язаний з виробництвом продукції, товарів і послуг; із здійсненням будь-яких видів виробничої діяльності, в процесі якої підприємці стикаються з проблемами неадекватного використання сировини, зростання собівартості, збільшення втрат робочого часу, використання нових методів виробництва. До основних причин виробничого ризику відносяться:

- Зниження намічених обсягів виробництва і реалізації продукції внаслідок зниження продуктивності праці, простою устаткування, втрат робочого часу, відсутності необхідної кількості вихідних матеріалів, підвищеного відсотка шлюбу виробленої продукції;

- Зниження цін, за якими планувалося реалізовувати продукцію або послугу, у зв'язку з її недостатньою якістю, несприятливим зміною ринкової кон'юнктури, падінням попиту;

- Збільшення витрат матеріальних витрат у результаті перевитрати матеріалів, сировини, палива, енергії, а так само за рахунок збільшення транспортних витрат, торгових витрат, накладних та інших побічних витрат;

- Зростання фонду оплати праці за рахунок перевищення наміченої чисельності або за рахунок виплат більш високого, ніж заплановано, рівня заробітної плати окремим співробітникам;

4) Операційний ризик.

Ризик, пов'язаний з діяльністю персоналу фінансового інституту. Складовими частинами операційного ризику є:

Транзакційний ризик - пов'язаний з помилками персоналу компанії при виконанні транзакційних операцій, помилки в бухгалтерському обліку компанії, помилках розрахунків;

Ризик операційного контролю, при якому персонал компанії або банку перевищує виділені ліміти, виконує недобросовісні угоди, робить навмисне шахрайство;

Ризик систем - ризик збою програмного забезпечення при проведенні поточних операцій, помилки в методології роботи, відмову телекомунікаційних систем.

У своїй діяльності операційному ризику можуть бути схильні страхові компанії при несумлінному виконанні своїх службових обов'язків персоналом компанії (умисну ??змову з особою, страх майно), банки, при проведенні міжбанківських транзакційних перекладів, інвестиційні компанії, при перевищенні портфельними менеджерами виділених ринкових лімітів.

5) Інноваційні ризики.

Інноваційний ризик особливо важливий у сучасній підприємницькій діяльності, яка перебуває на етапі збільшення капіталів, що використовуються як для виробництва існуючих товарів і послуг, так і для створення нових, раніше непроізводімих.

Інноваційний ризик - це ймовірність втрат, що виникають при вкладенні підприємницької фірмою коштів у виробництво нових товарів і послуг, які, можливо, не знайдуть очікуваного попиту на ринку.

2. Методи прогнозування

Коротко розглянемо різні методи прогнозування (передбачення, екстраполяції), що використовуються в соціально-економічній галузі. З питаньпрогнозування є велика кількість публікацій.

Як частина економетрики існує наукова і навчальна дисципліна "Математичні методи прогнозування" . Її метою є розробка, вивчення і застосування сучасних математичних методів економетричного (зокрема, статистичного, експертного, комбінованого) прогнозування соціально-економічних явищ і процесів, причому методи повинні бути опрацьовані до рівня, що дозволяє їх використовувати в практичній діяльності економіста, інженера і менеджера. До основних завдань цієї дисципліни належать розробка, вивчення і застосування сучасних математико-статистичних методів прогнозування (у тому числі непараметричних методів найменших квадратів з оцінюванням точності прогнозу, адаптивних методів, методів авторегресії та ін), розвиток теорії та практики експертних методів прогнозування, в тому числі методів аналізу експертних оцінок на основі статистики нечислових даних, методів прогнозування в умовах ризику і комбінованих методів прогнозування з використанням спільно економіко-математичних та економетричних ( як статистичних, так і експертних) моделей. Теоретичною основою методів прогнозування є математичні дисципліни (перш за все, теорія ймовірностей і математична статистика, дискретна математика, дослідження операцій), а також економічна теорія, економічна статистика, менеджмент, соціологія, політологія та інші соціально-економічні науки.

Як загальноприйнято з часів основоположника наукового менеджменту Анрі Файоля, прогнозування і планування - основа роботи менеджера. Сутність економетричного прогнозування полягає в описі та аналізі майбутнього розвитку, на відміну від планування, при якому директивним чином задається майбутній рух. Наприклад, висновок прогнозиста може полягати в тому, що за годину ми зможемо відійти пішки від точки А не більш ніж на 5 км, а вказівку плановика - в тому, що через годину необхідно бути в точці Б. Ясно, що якщо відстань між А і Б не більше 5 км, то план реальний (здійснимо), а якщо більше 10 км - не може бути здійснений у заданих умовах. Необхідно або відмовитися від нереального плану, або перейти на інші умови його реалізації, наприклад, рухатися не пішки, а на автомашині. Розглянутий приклад демонструє можливості та обмеженість методів прогнозування. А саме, ці методи можуть бути успішно застосовані за умови деякої стабільності розвитку ситуації і відмовляють при різких змінах.

Один з варіантів застосування методів прогнозування - виявлення необхідності змін шляхом "приведення до абсурду". Наприклад, якщо населення Землі кожні 50 років буде збільшуватися вдвічі, то неважко підрахувати, через скільки років на кожен квадратний метр поверхні Землі буде доводитися по 10000 чоловік. З такого прогнозу випливає, що закономірності зростання чисельності населення повинні змінитися. Облік небажаних тенденцій, виявлених при прогнозуванні, дозволяє вжити необхідних заходів для їх попередження, а тим самим перешкодити здійсненню прогнозу.

Є й самоздійснюватися прогнози. Наприклад, якщо у вечірній телевізійній передачі буде зроблений прогноз про швидке банкрутство певного банку, то на ранок багато вкладників цього банку побажають отримати свої гроші, біля входу в банк збереться натовп, а банківські операціїдоведеться зупинити. Таку ситуацію журналісти описують словами: "Банк луснув". Зазвичай для цього достатньо, щоб в один "прекрасний" (для банку) момент вкладники побажали вилучити помітну частку (скажімо, 30%) коштів з депозитних рахунків.

Прогнозування - приватний вид моделювання як основи пізнання та управління.

Роль прогнозування в управлінні країною, галуззю, регіоном, підприємством очевидна. Необхідні облік СТЕП-факторів (соціальних, технологічних, економічних, політичних), факторів конкурентного середовища та науково-технічного прогресу, а також прогнозування витрат і доходів підприємств і суспільства в цілому (відповідно з життєвим циклом продукції - в часі і по 11-і стадіям міжнародного стандарту ІСО 9004). Проблеми впровадження та практичного використання математичних методів економетричного прогнозування пов'язані насамперед із відсутністю в нашій країні досить великого досвіду подібних досліджень, оскільки протягом десятиліть планування віддавався пріоритет перед прогнозуванням.

Статистичні методи прогнозування. Найпростіші методи відновлення використовуваних для прогнозування залежностей виходять із заданого тимчасового ряду, тобто функції, визначеної в кінцевому числі точок на осі часу. Завданням аналізу і прогнозу тимчасових рядів присвячена глава 6 вище. Часовий ряд при цьому часто розглядається в рамках ймовірнісної моделі, запроваджуються інші фактори (незалежні змінні), крім часу, наприклад, обсяг грошової маси (агрегат М2). Часовий ряд може бути багатовимірним, тобто кількість відгуків (залежних змінних) може бути більше одного. Основні розв'язувані завдання - інтерполяція і екстраполяція. Метод найменших квадратів у найпростішому випадку (лінійна функція від одного фактора) був розроблений К. Гауссом більше двох століть тому, в 1794-1795 рр.. Можуть виявитися корисними попередні перетворення змінних.

Досвід прогнозування індексу інфляції і вартості споживчого кошика накопичений в Інституті високих статистичних технологій та економетрики. При цьому виявилося корисним перетворення (логарифмування) перемінної - поточного індексу інфляції. Характерно, що при стабільності умов точність прогнозування виявлялася досить задовільною - 10-15%. Однак прогнозоване на осінь 1996 р. значне підвищення рівня цін не здійснилося. Справа в тому, що керівництво країни перейшло до стратегії стримування зростання споживчих цін шляхом масової невиплати зарплати і пенсій. Умови змінилися - і статистичний прогноз виявився непридатним. Вплив рішень керівництва Москви проявилося також у тому, що в листопаді 1995 р. (перед парламентськими виборами) ціни в Москві впали в середньому на 9,5%, хоча зазвичай для листопада характернийбільш швидке зростання цін, ніж в інші місяці року, крім грудня і січня.

Найбільш часто використовується метод найменших квадратів при декількох чинниках (2-5). Метод найменших модулів та інші методи екстраполяції застосовуються рідше, хоча їх статистичні властивості часто краще. Велику роль відіграє традиція і загальний невисокий рівень знань про економетричних методах прогнозування.

Оцінювання точності прогнозу - необхідна частина процедури кваліфікованого прогнозування. При цьому зазвичай використовують ймовірнісно-статистичні моделі відновлення залежності, наприклад, будують найкращий прогноз за методом максимальної правдоподібності. Розроблено параметричні (зазвичай на основі моделі нормальних помилок) та непараметричні оцінки точності прогнозу і довірчі межі для нього (на основі Центральної Граничною Теореми теорії ймовірностей). Так, нами запропоновані і вивчені методи довірчого оцінювання точки накладення (зустрічі) двох тимчасових рядів та їх застосування для оцінки динаміки технічного рівня власної продукції та продукції конкурентів, представленої на світовому ринку.

Застосовуються також евристичні прийоми, які базуються на який-небудь теорії: метод ковзних середніх, метод експоненціального згладжування.

Адаптивні методи прогнозування дозволяють оперативно коригувати прогнози при появі нових точок. Мова йде про адаптивних методах оцінювання параметрів моделей та про адаптивних методах непараметричного оцінювання. Відзначимо, що з розвитком обчислювальних потужностей комп'ютерів проблема скорочення обсягів обчислення втрачає своє значення.

Багатовимірна регресія, у тому числі з використанням непараметричних оцінок щільності розподілу - основний на справжній моментеконометричний апарат прогнозування. Підкреслимо, що нереалістичне припущення про нормальність похибок вимірювань та відхилень від лінії (поверхні) регресії використовувати не обов'язково. Однак для відмови від припущення нормальності необхідно спертися на інший математичнийапарат, заснований на багатовимірної центральній граничній теоремі теорії ймовірностей і економетричної технології лінеаризації. Він дозволяє проводити точкове та інтервальний оцінювання параметрів, перевіряти значимість їх відмінності від 0 у непараметричної постановці, будувати довірчі межі для прогнозу.

Дуже важлива проблема перевірки адекватності моделі, а також проблема відбору факторів. Справа в тому, що апріорний список факторів, що впливають на відгук, зазвичай досить великий, бажано його скоротити, і велике напрям сучасних економетричних досліджень присвячено методам відбору "інформативного безлічі ознак". Однак ця проблема поки ще остаточно не вирішена. Виявляються незвичайні ефекти. Так, в розділі 5 встановлено, що зазвичай використовуються оцінки ступеня полінома мають геометричне розподіл. Перспективні непараметричні методи оцінювання щільності ймовірності та їх застосування для відновлення регресійної залежності довільного виду. Найбільш загальні постановки в цій галузі одержані за допомогою підходів статистики нечислових даних

До сучасних статистичних методів прогнозування належать також моделі авторегресії, модель Бокса-Дженкінса, системи економетричних рівнянь, засновані як на параметричних, так і на непараметричних підходах. Для встановлення можливості застосування асимптотичних результатів при кінцевих обсягах вибірок корисні комп'ютерністатистичні технології. Вони дозволяють також будувати різні імітаційні моделі. Відзначимо корисність методів розмноження даних (бутстреп-методів). Системи прогнозування з інтенсивним використанням комп'ютерів об'єднують різні методи прогнозування в рамках єдиного автоматизованого робочого місця прогнозиста.

Прогнозування на основі даних, які мають нечислову природу, зокрема, прогнозування якісних ознак грунтується на результатах статистики нечислових даних. Вельми перспективними для прогнозування представляються регресійний аналіз на основі інтервальних даних, що включає, зокрема, визначення і розрахунок нотні та раціонального обсягу вибірки, а також регресійний аналіз нечітких даних, розроблений в монографії [10]. Загальна постановка регресійного аналізу в рамках статистики нечислових даних та її окремі випадки -дисперсійний аналіз і дискримінантний аналіз (розпізнавання образів з учителем), даючи єдиний підхід до формально різних методів, корисна при програмній реалізації сучасних статистичних методів прогнозування.

Експертні методи прогнозування. Необхідність і загальне уявлення про застосування експертних методів прогнозування при прийнятті рішень на різних рівнях управління - на рівні країни, галузі, регіону, підприємства - випливає з розглядів глави 12. Відзначимо велике практичне значення експертиз при порівнянні та виборіінвестиційних та інноваційних проектів, при управлінні проектами, екологічних експертиз. Ролі осіб, які приймають рішення (ОПР), та фахівців (експертів) у процедурах прийняття рішень, критерії прийняття рішень і місце експертних оцінок у процедурах ухвалення рішень розглянуті вище. В якості прикладів конкретних експертних процедур, широко використовуваних при прогнозуванні, вкажемо метод Дельфі та метод сценаріїв. На їх основі формуються конкретні процедури підготовки та прийняття рішень з використанням методів експертних оцінок, наприклад, процедури розподілу фінансування науково-дослідних робіт (на основі бальних оцінок або парних порівнянь), техніко-економічного аналізу, кабінетнихмаркетингових досліджень, оцінки, порівняння та вибору інвестиційних проектів.

У співвідношенні з завданнями прогнозування нагадаємо про деякі аспекти планування та організації експертного дослідження. Повинні бути сформовані Робоча група та експертна комісія. Основні етапи проведення експертного дослідження розглянуті в главі 12. Вельми відповідальними етапами є формування цілей експертного дослідження (збір інформації для ЛПР і / або підготовка проекту рішення для ОПР тощо) і формування складу експертної комісії (методи списків (реєстрів), "снігової кулі", самооцінки, взаємооцінки) з попереднім рішенням проблеми апріорних переваг експертів. Різні варіанти організації експертного дослідження, що розрізняються за кількістю турів (один, кілька, не фіксоване), порядку залучення експертів (одночасно, послідовно), способу врахування думок (з вагами, без ваг), організації спілкування експертів (без спілкування, заочне, очне з обмеженнями ("мозковий штурм") або без обмежень) дозволяють врахувати специфіку конкретного експертного дослідження. Комп'ютерне забезпечення діяльності експертів та Робочої групи, економічні питання проведення експертного дослідження важливі для успішного проведення експертного дослідження.

Нагадаємо, що експертні оцінки можуть бути отримані в різних математичних формах. Найбільш часто використовуються кількісні або якісні (порядкові, номінальні) ознаки, бінарні відношення (ранжировки, розбиття, толерантності), інтервали, нечіткі множини, результати парних порівнянь, тексти та ін . Основні поняття (репрезентативною) теорії вимірів: основні типи шкал, допустимі перетворення, адекватні висновки та ін - важливі стосовно до експертного оцінювання. Необхідно використовувати середні величини, що відповідають основним шкалами вимірювання. Стосовно до різних видів рейтингів репрезентативна теорія вимірювань дозволяє з'ясувати ступінь їх адекватності прогностичної ситуації, запропонувати найбільш корисні для цілей прогнозування .

Основними процедурами обробки прогностичних експертних оцінок є перевірка узгодженості, кластер-аналіз і знаходження групової думки. Перевірка узгодженості думок експертів, виражених ранжировками, проводиться з допомогою коефіцієнтів рангової кореляції Кендалла і Спірмена, коефіцієнта рангової конкордації Кендалла і Бебінгтона Сміта. Використовуються параметричні моделі парних порівнянь - Терстоуна, Бредлі-Террі-Льюс - і непараметричні моделі теорії люсіанов .

При відсутності узгодженості розбиття думок експертів на групи схожих між собою проводять методом найближчого сусіда чи іншими методами кластерного аналізу (автоматичної побудови класифікацій, розпізнавання образів без вчителя). Класифікація люсіанов здійснюється на основі ймовірнісно-статистичної моделі.

Використовують різні методи побудови підсумкового думки комісії експертів. Своєю простотою виділяється метод середніх рангів. Комп'ютерне моделювання [11] дозволило встановити ряд властивостей медіани Кемені, часто рекомендується для використання в якості підсумкового (узагальненого, середнього) думки комісії експертів. Інтерпретація закону великих чисел для нечислових даних в термінах теорії експертного опитування така: підсумкове думку стійко, тобто мало змінюється при зміні складу експертної комісії, і при зростанні числа експертів наближається до "істини". При цьому відповідно до прийнятого в монографії [12] підходом передбачається, що відповіді експертів можна розглядати як результати вимірювань з помилками, всі вони - незалежні однаково розподілені випадкові елементи, імовірність прийняття певного значення зменшується в міру віддалення від деякого центру - "істини", а загальне число експертів досить велике.

3. Прогнозування та ідентифікація внутрішнього ризику

Численні приклади ситуацій, пов'язаних із соціальними, технологічними, економічними, політичними, екологічними та іншими ризиками. Саме в таких ситуаціях зазвичай і необхідно прогнозування. Відомі різні види критеріїв, які використовуються в теорії прийняття рішень в умовах невизначеності (ризику). Через суперечливості рішень, одержуваних за різними критеріями, очевидна необхідність застосування оцінок експертів.

У конкретних задачах прогнозування необхідно провести класифікацію ризиків, поставити завдання оцінювання конкретного ризику, провести структуризацію ризику, зокрема, побудувати дерева причин (и іншою термінологією, дерева відмов) і дерева наслідків (дерева подій). Центральним завданням є побудова групових і узагальнених показників, наприклад, показників конкурентоспроможності та якості. Ризики необхідно враховувати при прогнозуванні економічних наслідків прийнятих рішень, поведінки споживачів і конкурентного оточення, зовнішньоекономічних умов і макроекономічного розвитку Росії, екологічного стану навколишнього середовища, безпеки технологій, екологічної небезпеки промислових та інших об'єктів. Метод сценаріїв незамінний стосовно аналізу технічних, економічних та соціальних наслідків аварій.

Є деяка специфіка застосування методів прогнозування в ситуаціях, пов'язаних з ризиком. Велика роль функції втрат і методів її оцінювання, в тому числі в економічних термінах. У конкретних областях використовують імовірнісний аналіз безпеки (для атомної енергетики) та інші спеціальні методи. Економетрики ризику присвячено ряд подальших розділів цієї глави.

Сучасні комп'ютерні технології прогнозування. Перспективні інтерактивні методи прогнозування з використанням баз економетричних даних, імітаційних (у тому числі на основі застосування методу Монте-Карло, тобто методу статистичних випробувань) та економіко-математичних моделей динамічних, поєднують експертні,статистичні та моделюють блоки. Звернемо увагу на схожість і відмінність методів експертних оцінок та експертних систем. Можна сказати, щоекспертна система моделює поведінку експерта шляхом формалізації його знань за спеціальною технологією. Але інтуїцію "живого експерта" не можна закласти в ЕОМ, а при формалізації думок експерта (фактично - при його допиті) поряд з уточненням одних його уявлень відбувається і огрубіння інших. Іншими словами, при використанні експертних оцінок безпосередньо звертаються до досвіду та інтуїції висококваліфікованих фахівців, а при застосуванні експертних систем мають справу з комп'ютерними алгоритмами розрахунків і висновків, при створенні яких колись давно залучалися експерти як джерело даних і типових висновків.

Звернемо увагу на можливість використання в прогнозуванні виробничих функцій, статистично описують зв'язок випуску з факторами виробництва, на різні способи обліку науково-технічного прогресу, зокрема, на основі аналізу трендів і за допомогою експертного виявлення точок зростання. Приклади економічних прогнозів всіх видів є в літературі. До теперішнього часу розроблені комп'ютерні системи та програмні засобикомбінованих методів прогнозування. Одна з перших таких систем була створена в 70-і роки в ІМЕМО АН СРСР під керівництвом С. А. Петровського.

Основні ідеї технології сценарних експертних прогнозів . Соціально-економічне прогнозування, як і будь-яке прогнозування взагалі, може бути успішним лише за деякої стабільності умов. Однак рішення органів влади, окремих осіб, інші події змінюють умови, і події розвиваються по-іншому, ніж раніше передбачалося. Об'єктивно є точки вибору (фуркації), після яких розглядається прогнозистами розвиток може піти по одному з декількох можливих шляхів (ці шляхи і називають зазвичай сценаріями). Вибір може робитися на різних рівнях - конкретною особистістю (перейти на іншу роботу або залишитися), менеджером (випускати ту або іншу марку продукції), конкурентами (співробітництво чи боротьба), владними структурами (вибір тієї чи іншої системи оподаткування), населенням країни (вибір президента), "міжнародним співтовариством" (вводити чи ні санкції проти Росії).

Наприклад, робота [13] мала на меті прогноз динаміки валового внутрішнього продукту (ВВП) на 9 років (1999-2007). При її проведенні було ясно, що за цей час відбудуться різні політичні події, зокрема, принаймні два цикли парламентських і президентських виборів (за умови збереження нинішньої політичної структури), результати яких не можна передбачити однозначно. Тому прогноз динаміки ВВП міг бути зроблений лише окремо для кожного сценарію з деякої гами, що охоплює можливі шляхи соціально-економічної динаміки України.

Метод сценаріїв необхідний не лише в соціально-економічній галузі. Наприклад, при розробці методологічного, програмного та інформаційного забезпечення аналізу ризику хіміко-технологічних проектів необхідно скласти детальний каталог сценаріїв аварій, пов'язаних з витоками токсичних хімічних речовин. Кожен з таких сценаріїв описує аварію свого типу, зі своїм індивідуальним походженням, розвитком, технічними, економічними та соціальними наслідками, можливостями попередження.

Таким чином, метод сценаріїв - це метод декомпозиції (поділу на частини) завдання прогнозування, що передбачає виділення набору окремих варіантів розвитку подій (сценаріїв), в сукупності охоплюють всі можливі варіанти розвитку. При цьому кожен окремий сценарій повинен допускати можливість досить точного прогнозування, а загальне число сценаріїв повинно бути оглядатися.

Можливість подібної декомпозиції не очевидна. При застосуванні методу сценаріїв необхідно здійснити два етапи дослідження: - Побудова вичерпного, але доступного для огляду набору сценаріїв; - Прогнозування в рамках кожного конкретного сценарію з метою отримання відповідей на питання, що цікавлять дослідника питання. Кожен з цих етапів лише частково формалізуємо. Істотна частина міркувань проводиться на якісному рівні, як це прийнято в суспільно-економічних і гуманітарних науках. Одна з причин полягає в тому, що прагнення до зайвої формалізації і математизації приводить до штучного внесення визначеності там, де її немає по суті, або до використання громіздкого математичного апарату. Так, міркування на словесному рівні вважаються доказовими в більшості ситуацій прийняття рішень, у той час як спроба уточнити зміст використовуваних слів за допомогою, наприклад, теорії нечітких множин призводить до дуже громіздким математичним моделям і розрахунками. Для побудови вичерпного, але доступного для огляду набору сценаріїв необхідно попередньо проаналізувати динаміку соціально-економічного розвитку аналізованого економічного агента і його оточення. Коріння майбутнього - у цьому і минулому, причому найчастіше - у дуже далекому минулому. Крім макроекономічних і мікроекономічних характеристик, відомих лише з похибками, які не можна вважати випадковими або малими, необхідно враховувати стан і динаміку вітчизняного масової свідомості, політичних, в те числі зовнішньополітичних реалій, оскільки на зазвичай даному інтервалі часу (до 10 років) економіка часто слідує за політикою, а не навпаки.

Так, наприклад, до початку 1985 р. економіка СРСР перебувала в досить стабільному стані з щорічним зростанням в середньому 3-5%. Якби керівництво країни знаходилося в руках інших людей, то розвиток тривало б в колишніх умовах і до кінця тисячоліття ВВП СРСР збільшився б на 50% і склав би приблизно 150% від рівня 1985. Реально ж через політичні причини ВВП України за ці 15 років впав приблизно в 2 рази, тобто склав близько 50% в порівнянні з 1985 р., або в 3 рази менше, ніж можна було б очікувати з чисто економічних причин при збереженні стабільних умов 1985. Доводиться виключати різні малоймовірні події - приліт інопланетян, падіння астероїда, масові епідемії раніше невідомих хвороб, і т.д.

Саме по собі створення набору сценаріїв - предмет експертного дослідження, проведеного відповідно до описаної вище методологією. Крім того, експерти можуть оцінити ймовірності реалізації того чи іншого сценарію. Ясно, що ці оцінки не є надійними.

Часто використовують спрощений підхід до прогнозування методом сценаріїв. А саме, формулюють три сценарії - оптимістичний, ймовірний і песимістичний. При цьому для кожного із сценаріїв досить довільно вибирають значення параметрів, що описують виробничо-економічну ситуацію (по-англійськи - case). Мета такого підходу - розрахувати інтервали розкиду для характеристик і "коридори" для тимчасових рядів, що цікавлять дослідника (і замовника дослідження). Наприклад, прогнозують фінансовий потік (по-англійськи - cash flow) і чисту поточну вартість (по-англійськи - net divsent value або NPV) інвестиційного проекту.

Ясно, що такий спрощений підхід не може дати максимального чи мінімального значення характеристики, він дає лише уявлення про порядок кількісної міри розкиду. Проте його розвиток призводить до байєсівської постановці в теорії прийняття рішень. Наприклад, якщо сценарій описується елементом конечномерного евклідового простору, то будь-імовірнісний розподіл на безлічі вихідних параметрів перетворюється на розподіл цікавлять дослідника характеристик. Розрахунки можуть бути проведені за допомогою сучасних інформаційних технологій методу статистичних випробувань. Треба відповідно із заданим розподілом на безлічі параметрів вибирати за допомогою датчика псевдовипадкових чисел конкретний вектор параметрів і розраховувати для нього підсумкові характеристики. У результаті вийде емпіричне розподіл на безлічі підсумкових характеристик, яке можна різними способами аналізувати, знаходити оцінку математичного сподівання, розкиду та ін Залишається тільки незрозумілим, як ставити розподіл на безлічі параметрів. Природно, для цього можна використовувати експертів.

Прогнозування в рамках кожного конкретного сценарію з метою отримання відповідей на питання, що цікавлять дослідника питання також здійснюється відповідно до описаної вище методологією прогнозування. При стабільних умовах можуть бути застосовані статистичні методи прогнозування тимчасових рядів. Проте цьому зазвичай передує аналіз за допомогою експертів, причому найчастіше прогнозування на словесному рівні є достатнім (для отримання потрібних дослідника і ОПР висновків) і не потребують кількісного уточнення.

Питання про використання результатів прогнозування відноситься не до економетрики, а до суміжної науці - теорії прийняття рішень. Як відомо, при прийнятті рішень на основі аналізу ситуації, в тому числі результатів прогнозних досліджень, можна виходити з різних критеріїв. Так, можна орієнтуватися на те, що ситуація складеться найгіршим, або найкращим, або середнім (у будь-якому сенсі) чином. Можна спробувати намітити заходи, що забезпечують мінімально допустимі корисні результати при будь-якому варіанті розвитку ситуації, і т.д.

Отже, розглянута концепція сучасної методики експертного оцінювання методом сценаріїв. Вона використовувалася, наприклад, для прогнозування соціально-економічного розвитку України.[13].

Різні види ризиків .Майбутнє нам невідомо. А тому невідомі і майбутні доходи і витрати, ми можемо лише прогнозувати їх з тією чи іншою мірою впевненості. Як описувати невизначеність майбутнього? Чим ми ризикуємо і що взагалі розуміти під "ризиком"? Як відбивається невизначеність майбутнього на фінансових потоках (потоках платежів і надходжень), їх характеристики і висновках про ефективність управляючих впливів на ті чи інші економічніпроцеси та інших рішеннях? Як зменшити можливі втрати і захиститися від ризиків?

Щоб управляти ризиками, треба спочатку знати ризики. Оскільки на діяльність будь-якої організації безпосередньо або потенційно впливають ризики різної природи, необхідна класифікація ризиків. Можливо, для різних цілей знадобляться різні класифікації, засновані на різних методологічних принципах.

Для побудови такої класифікації необхідно будь-якої впорядкує принцип. Візьмемо за основу рух від приватного до загального. Тоді природно виділити: виробничі ризики, пов'язані безпосередньо з діяльністю підприємства; комерційні ризики, викликані неповною передбачуваністю динаміки ринку, тобто дій споживачів і конкурентів; фінансові ризики, що визначаються макроекономічною ситуацією; ризики, що виникають на рівні держави і Землі в цілому. Потім необхідно вивчити ступінь їх впливу на показники ефективності діяльності організації з метою виділення найбільш значимих.

Після цього доцільно провести вивчення різних способів оцінки фінансових та інших ризиків у випадках, коли вони моделюються за допомогою тих чи інших математичних структур. Зокрема, поширене моделювання ризиків за допомогою ймовірностей та випадкових величин. При цьому використовуються такі характеристики випадкової величини, як математичне сподівання, дисперсія, квантами, коефіцієнт варіації, лінійні комбінації математичного сподівання і середнього квадратичного відхилення та ін Підкреслимо, що ці характеристики слід розглядати в непараметричної постановці, оскільки немає ніяких підстав припускати, що розподіл характеристики ризику входить в ту чи іншу з відомих параметричних сімей. Перспективною видається розробка методів опису ризиків за допомогою теорії нечітких множин, лінгвістичних змінних, якісних ознак, інтервальних математичних та економетричних моделей та ін

Істотно, що опис може бути багатовимірним. Наприклад, кожна координата може відповідати своєму виду впливу (порушення, події) і описуватися кількісним або якісною ознакою. Тоді додатково виникає завдання агрегування (відомості разом) показників ризику. Для агрегування можуть бути використані різні методи, розроблені в теорії оцінки технічного рівня і в теорії експертних оцінок.

Наступний етап - розробка методології застосування різних методів управління ризиками з використанням експертних оцінок, сучасних методів прогнозування, економетричних та економіко-математичних моделей з метою підвищення ефективності діяльності організації в умовах ризику. При цьому необхідно навчитися практично вирішувати проблему многокритериальности (узгодження оцінок ризиків, отриманих за різними підставами, з метою ефективного управління ризиком). До теперішнього часу накопичена величезна література з питань ризику, як загальна, наприклад, теорія статистичного ризику, так і з окремих питань - з екологічних ризиків, статистичним методам забезпечення якості, фінансових ризиків та ін

Виробничі ризики. До них можна передусім віднести ризики, пов'язані з випуском дефектної продукції. Добре відомо, що при масовому виробництві неможливо забезпечити випуск продукції без дефектів. Тож діють відділи технічного контролю (ВТК), служби (бюро) якості та інші підрозділи, що здійснюютьконтроль якості продукції. Відомо, що в машинобудуванні вартість контрольних операцій становить у середньому близько 10% від вартості продукції. Частина ризику компенсується службами технічного обслуговування продукції, що вже перебуває у споживача. Постійно використовуваними термінами в цій галузі є «ризик постачальника» та «ризик споживача». Питанням управління якістю присвячена велика література . Одна з важливих груп показників якості - надійність. Інший вид ризиків пов'язаний із здійсненням діючих технологічних процесів. Мова йде про аварії різного ступеня тяжкості, від незначних порушень технологічних процесів до катастроф з людськими жертвами. Тут доцільно звернути увагу на екологічні ризики, зокрема, пов'язані з аварійними скидами у річки технологічних рідин, викидами в атмосферу газів і зважених часток і ін За подібні дії підприємства зазвичай зобов'язані платити штрафи згідно з приписами екологічних органів.

Відзначимо ризики, пов'язані з проектованим продукції або технологічних процесів. Вони можуть бути пов'язані з помилками розробників або фізичною неможливістю здійснення того чи іншого процесу. Так, протягом усієї другої половини ХХ століття фізики постійно говорили про появу найближчим часом невичерпного джерела енергії на основі перетворення важкої води за допомогою керованого термоядерного синтезу. Ця пропаганда, безсумнівно, стримувала фінансування і розвиток ресурсозберігаючих технологій. Ще на початку ХХ ст. Д.І. Менделєєв казав, що спалювати нафту - це те ж саме, що топити піч асигнаціями. Тим не менш і зараз нафта використовують як паливо, розвіданих запасів залишається все менше. Зайвий оптимізм фізиків нам усім ще дорого обійдеться. Серед виробничих ризиків є і соціальні, пов'язані з тими чи іншими конфліктами. Тут треба розділяти конфлікти між службами (відділами, цехами), з якими можна боротися, оптимізуючи організаційну структуру підприємства; різного походження конфлікти між менеджерами вищої ланки; конфлікти між профспілками та адміністрацією з приводу заробітної плати або умов праці, та ін Сучасні методи управління персоналом дозволяють наперед спрогнозувати багато хто з таких конфліктів і запропонувати шляхи їх вирішення.

Комерційні ризики. Мова йде про ризики, пов'язані з невизначеністю майбутньої ринкової ситуації в країні. Зокрема, про майбутніх дій постачальників у зв'язку з мінливими перевагами споживачів. Нагадаємо, наприклад, про швидкі зміни на ринку обчислювальної техніки у зв'язку з появою персональнихкомп'ютерів. Мода в тій чи іншій мірі відбивається на поведінці споживачів у багатьох областях.

Дуже істотні ризики, пов'язані з діяльністю партнерів організації - учасників економічного життя (у тому числі їх законослухняністю як платниківподатків), зокрема, з їх діловою активністю, фінансовим становищем, ставленням до дотримання зобов'язань. Особливо треба відзначити роль конкурентного оточення, від дій якого залежить багато що в долі конкретного підприємства. Зокрема, важливі інформаційні ризики, пов'язані з промисловим шпигунством і можливостями проникнення конкурентів у комерційні таємниці та іншого впливу на внутрішні справи організації, зокрема, через комп'ютерні мережі типу Інтернет.

До цього ж типу можна віднести ризики, пов'язані з соціальними та адміністративними факторами в конкретних регіонах, із взаємовідносинами аналізованої організації з органами місцевої та регіональної влади, як офіційними, так і кримінальними.

Фінансові ризики. Відзначимо насамперед ризики, пов'язані з коливаннями цін на товари та послуги (динамікою інфляції), ставки рефінансування Центрального банку, норм банківських відсотків за кредитами і депозитами, валютних курсів і інших макроекономічних показників, у тому числі котирувань державних і приватних (корпоративних) цінних паперів . Частина цих ризиків носить об'єктивний, а частина - число спекулятивний характер. До цього ж розділу можна віднести ризики, пов'язані з нестабільністю законодавства і поточної економічної політики (тобто з діяльністю керівництва країни, міністерств і відомств). Додаткові проблеми створює множинність нормативно-правових актів, що регулюють господарсько-економічну діяльність організації часто суперечать один одному , що викликає необхідність в участі в роботі організації юристів, у тому числі в судових процесах.

Ризики, що виникають на рівні держави і Землі в цілому. До цього типу віднесемо ризики, пов'язані з політичною ситуацією в цілому, діями партій, профспілок, екологічних та інших організацій в масштабі країни. Типовим прикладом є ризики, пов'язані з помітною зміною курсу країни в результаті тих чи інших виборів. Інший приклад - російська криза, що почалася в серпні 1998 р. і безпосередньо викликаний рішенням трьох чиновників. Велике значення мають ризики, пов'язані з соціальною боротьбою («рейкова війна», страйки, масові сутички, тероризм, та ін) ... Зовнішньоекономічні ризики, наприклад, пов'язані з динамікою ціни на нафту, великомасштабними закордонними фінансовими (у Південно-Східній Азії) або військовими (Югославія) кризами і т.д., можуть зробити істотний вплив на розглянуту організацію (підприємство).

Велика кількість ризиків пов'язано з природними явищами. Їх можна об'єднати під ім'ям «екологічні». До них відносяться, зокрема, ризики, пов'язані з невизначеністю низки природних явищ. Типовим прикладом є погода, від якої залежать врожайність (а тому і ціни на сільськогосподарські товари), витрати на опалення і прибирання вулиць, доходи від туризму і ін Звернемо увагу на ризики, пов'язані з недостатніми знаннями про природу (наприклад, нам невідомий точний обсяг корисних копалин в тому чи іншому родовищі, а тому ми не можемо точно передбачити розвиток добувної промисловості й обсяг податкових надходжень від її підприємств). Не можна забувати про ризики екологічних лих і катастроф, типу ураганів, смерчів, землетрусів, цунамі, селів та ін

Кожен з перелічених видів ризиків може бути структуризовано далі. Так, є великі розгорнуті розробки з аналізу ризиків технологічних аварій, зокрема, на хімічних виробництвах і на атомних електростанціях (відповідна теорія іменується ІАБ - імовірнісний аналіз безпеки). Ясно, що аварії типу Чорнобильської істотно впливають на значення СТЕП-факторів (прийняте скорочення для комплексу соціальних, технологічних, економічних і політичних чинників, що діють на організацію) і тим самим на надходження і виплати з бюджету як на місцевому, так і на федеральному рівні ( що суттєво, якщо «організація» - це муніципальний або державний орган влади чи його підрозділ типу податкової інспекції).

Підходи до обліку невизначеності й опису ризиків. В даний час при комп'ютерному та математичному моделюванні для опису невизначеностей найчастіше використовують такі математичні засоби, як:

- Ймовірносно-статистичні методи,

- Методи статистики нечислових даних, у тому числі інтервальної статистики та інтервального математики, а також методи теорії нечіткості,

- Методи теорії конфліктів (теорії ігор).

Вони застосовуються в імітаційних, економетричних, економіко-математичних моделях, реалізованих зазвичай у вигляді програмних продуктів.

Деякі види невизначеностей пов'язані з байдужими до організації силами - природними (погодні умови) або суспільними (зміна уряду). Якщо явище досить часто повторюється, то його природно описувати в імовірнісних термінах. Так, прогноз врожайності зернових цілком природно вести в імовірнісних термінах. Якщо подія одинично, то імовірнісний опис викликає внутрішній протест, оскільки частотна інтерпретація ймовірності неможлива. Так, для опису невизначеності, пов'язаної з наслідками виборів або зі зміною уряду, краще використовувати методи теорії нечіткості, зокрема, інтервальної математики (інтервал - зручний окремий випадок опису нечіткої множини). Нарешті, якщо невизначеність пов'язана з активними діями суперників або партнерів, доцільно застосовувати методи аналізу конфліктних ситуацій, тобто методи теорії ігор, перш за все антагоністичних ігор, але іноді корисні і більше нові методи кооперативних ігор, націлених на отримання стійкого компромісу.

Підходи до оцінювання ризиків. Поняття "ризик", як вже зазначалося, багатогранно. Наприклад, при використанні статистичних методів управління якістю продукції ризики - це ймовірності деяких подій (у статистичному приймальному контролі ризик постачальника - це ймовірність забракованія партії продукції гарної якості, а ризик споживача - приймання "поганий" партії; при статистичному регулюванні процесів розглядають ризик непоміченою розладнання і ризик зайвої налагоджування). Тоді оцінка ризику - це оцінка імовірності, точкова або інтервальна, за статистичними даних або експертна. У такому випадку для управління ризиком задають обмеження на ймовірності небажаних подій. Іноді під зменшенням ризику розуміють зменшення дисперсії випадкової величини, оскільки при цьому зменшується невизначеність. У теорії прийняття рішень ризик - це плата за прийняття рішення, відмінного від оптимального, він зазвичай виражається як математичне сподівання. В економіці плата вимірюється зазвичай в грошових одиницях, тобто у вигляді фінансового потоку (потоку платежів і надходжень) в умовах невизначеності.

Методи математичного моделювання дозволяють запропонувати і вивчити різноманітні методи оцінки ризику. Широко застосовуються два види методів - статистичні, засновані на використанні емпіричних даних, і експертні, які спираються на думки і інтуїцію фахівців. Щоб продемонструвати складність проблеми оцінювання ризику і різні існуючі підходи, розглянемо найпростіший випадок. Нехай невизначеність носить імовірнісний характер, а втрати описуються випадковою величиною (не вектором і не процесом). Тоді мінімізація ризику може полягати: