Стратегия учета экономических рисков

Второй источник рисков связан с  условиями реализации произведенной продукции. Формы его проявления - ухудшение соотношения спроса и предложения и связанное с этим неблагоприятное для производителя изменение рыночных цен, усиление конкурентной борьбы, повышение тарифов на транспортировку или затрат на хранение продукции.

Третий источник рисков, особенно в нестабильных экономических системах, зарождается в финансовой сфере, при изменении денежно-кредитной  политики. Это - дефицит бюджета, изменение  курса национальной валюты, темпы  инфляции, повышение ставок рефинансирования ЦБ и процентов по кредитам коммерческих банков, колебания курсов государственных и корпоративных ценных бумаг и прочее. Девальвация рубля  привела к трехкратному повышению рублевых импортных цен. Это вынудило повышать оптовые цены на свою продукцию, рискуя существенным снижением на нее потребительского спроса.

Четвертый источник рисков - изменение  экономической политики в большей  либерализации экономики, ослабления или ужесточения налогового бремени, регулирования экспорта и импорта и т.п.

Рассмотренные источники экономических  рисков характерны для любой отрасли  народного хозяйства. В лесном хозяйстве, кроме того, есть еще специфические  причины появления рисков. Это - погодные риски. Неблагоприятные погодные условия  прямо влияют, например, на вывоз пиловочника с лесных делянок, а, следовательно, на издержки производства, объемы реализации продукции, размер прибыли и рентабельность.

Таким образом, в лесном секторе  экономики переплетаются общие  для всех отраслей и специфические  для лесного хозяйства источники рисков. Их совокупное воздействие на производство может быть весьма чувствительным, особенно при неблагоприятном стечении случайных обстоятельств.

В централизованно планируемой  экономике проблема рисков в лесном комплексе не приобретала такой остроты, как в переходной период. Это объясняется тем, что значительную часть потерь от рисков брало на себя государство, распределяя затем ущерб между другими отраслями и конечными потребителями. Достаточно вспомнить сравнительно низкие цены на лесозаготовительную технику для леспромхозов. Финансовым источником дотаций их производителям служили средства, получаемые от экспорта нефти и газа. Аналогичный механизм распределения рисков существовал в кредитовании лесопромышленных предприятий. Обязательное требование реального кредитования - своевременный возврат кредита и оплата процентов - заменялось регулярным списанием задолженности. Разумеется, в прошлом такого распределения рисков не существовало. Напротив, весь ущерб от случайных факторов несли рабочие леспромхозов, которым определяли уровень заготовительных цен, который часто не покрывал издержек производства.

В развитых рыночных системах существует богатая практика распределения  рисков посредством их страхования  специальными государственными и частными компаниями. Благодаря этому сформирован специальный страховой фонд, позволяющий снизить кредитные риски, как для самих банков, так и для заемщиков.

Риски распределяются, кроме того, благодаря различным программам поддержки цен или доходов  производителей. Одна из форм снижения риска для производителей - субсидированный государством экспорт продукции, закупочные интервенции на внутреннем рынке при ухудшении его конъюнктуры. Но даже при наличии таких механизмов проблема рисков не перестает существовать. Одна из ее граней - перепроизводство продукции, что ведет к повышению затрат на хранение избыточных запасов, а также к дополнительным расходам на программы консервации.

В России система распределения  рисков пока не создана. Более того, само государство нередко становится главным «индуктором риска». Это проявляется в несвоевременной оплате закупленной продукции, установлении новых таможенных правил, которые дезориентируют производителей. Это и высокий уровень задолженности по заработной плате работникам лесных хозяйств, что прямо влияет на потребительский спрос.

Таким образом, различные системы  существенно различаются по формам распределения рисков в лесозаготовительной  промышленности и лесном хозяйстве. Наиболее эффективны те из них, в которых  используются формы рационального распределения рисков между непосредственными производителями, торговыми посредниками, перерабатывающими предприятиями, страховыми компаниями, государственными органами.

Если лесозаготовительное производство относится к системам повышенного риска и, тем не менее, обеспечивает свою эффективность в нормальных условиях, выживает в кризисных ситуациях, значит, оно обладает некоторым внутренним механизмом адаптации, позволяющим компенсировать потери от риска или снизить его уровень. Это предположение требует доказательства методом сравнения с другими отраслями.

Сравнительный анализ показывает, что  лесное хозяйство обладает весьма сильными и только ему присущими компенсаторными  возможностями. У лесозаготовительного производства по сравнению с другими больше адаптационных рыночных возможностей. Это объясняется следующими обстоятельствами. Многие виды производимых продуктов имеют низкую эластичность спроса от изменения рыночных цен и доходов населения, поскольку являются предметами первой необходимости. По этой причине часть рынка, связанного с продукцией повседневного спроса, не подвержена сильным колебаниям даже при снижении уровня доходов населения или при росте розничных цен. Кроме того, в потреблении различных групп населения происходят активные структурные изменения путем замещения одних видов продукции другими в зависимости от соотношения цен. Это позволяет поддерживать относительное равновесие на рынке, что несколько снижает риски для производителей.

Другая особенность лесной отрасли  связана с использованием в качестве главного средства производства лесных угодий. В отличие от промышленных средств производства, подверженных физическому и моральному износу, лес, при правильном его использовании не снижает своих продуктивных возможностей, а увеличивает их.

Одним из адаптационных факторов в  лесном комплексе является пригодность  к достаточно длительному хранению некоторых видов продукции,  что  позволяет создавать резервы  на случай ухудшения хозяйственной  или рыночной ситуации.

Возможности для снижения уровня риска с помощью структурной адаптации имеются и в деревообрабатывающей отрасли. Используя одно и то же сырье, можно менять ассортимент производимой продукции, учитывая рыночную конъюнктуру. Конкуренция с импортом заставила производителей модернизировать производство, улучшать качество, упаковку, расширять ассортимент продукции. В результате потребители сейчас явно предпочитают отечественную продукцию. Каждое предприятие уже заняло свою нишу на рынке и теперь конкурирует за ее расширение не столько с импортными, сколько с товарами других отечественных предприятий.

Таким образом, можно сделать вывод, что лесопромышленный комплекс в  целом и лесное хозяйство в  частности имеют свои адаптационные  механизмы или, образно говоря, располагают  некоторым «антирисковым противоядием». Для реального использования этих возможностей необходимо, чтобы лица, принимающие решения, способны были правильно оценить уровень рисков, выбрать обоснованную стратегию и тактику хозяйственной деятельности в условиях рынка.

Измерение рисков - сложная задача, решать которую помогают интуиция и опыт. Используя эвристические методы (экспертные оценки, опросы, ситуационные аналоги, мозговые атаки и др.), можно получить удовлетворительные оценки экономических рисков и своевременно принять решения о снижении их уровня или ослаблении негативных последствий4[4].

Это не означает, что наука бессильна  в деле измерения рисков, позволяющего получать оценки, отвечающие строгим  математическим критериям. Риск принадлежит  к понятиям вероятностного характера. Поэтому вполне естественно, что при обработке статистической информации об изменении объемов и издержек производства, цен должны применяться методы математической статистики. Они позволяют определить степень колебания показателей, выявить некоторую тенденцию, определить уровень математического ожидания показателей производства, а также вероятность изменения рыночной конъюнктуры, связанной, в частности, с движением цен [7].

Другим инструментом исследования экономических рисков может служить  аппарат стохастического программирования. Для этого вводятся переменные, коэффициенты которых представляют собой математическое ожидание уровней лесозаготовок, издержек для разных погодных условий.

Полезными являются также статистические модели для прогнозирования возможного изменения уровня рыночных цен с последующей оценкой риска потери дохода производителей или потребителей.

Однако следует признать, что  при слабом развитии теоретической  основы изучения рисков в отечественной  экономической науке пока нет  систематического применения математических методов измерения экономических рисков. Препятствием на этом пути оказываются неполнота и недостоверность исходной информации для расчетов. Задачу обеспечения качественной информацией предстоит решать лесной экономической науке в ближайшие годы.

Изучение природы, источников, размеров и последствий рисков нужно для  принятия наилучших управленческих решений на предприятиях лесного  комплекса. Иногда говорят, что хозяйственному руководителю не до оценки рисков, если его предприятие находится на грани полного развала и банкротства. Это глубокое заблуждение. Именно в критических ситуациях при жестких ограничениях финансовых ресурсов возрастает необходимость оценить риск предпринимаемых шагов по выходу из кризиса. Осознанный, а еще лучше оцененный риск помогает избежать новых потерь или, по крайней мере, уменьшить их. Поэтому в методических материалах, предназначенных для хозяйственных руководителей, менеджеров, необходимо предлагать способы оценки рисков, особенно в связи с освоением новых видов продукции или технологии, получением кредитов и прочее.

В теории и практике управления рисками (риск-менеджмент) наилучшим образом  отработаны приемы оценки рисков в  банковской сфере (кредитные риски) и в сфере инвестиционного  проектирования. Освоение этого опыта начато и в лесном производстве.

Следовательно, задача измерения экономических  рисков должна решаться с помощью  всего доступного арсенала методов, начиная с эвристических оценок и кончая сложными стохастическими  моделями.

Вероятность возникновения ситуации, приводящей к большим потерям на сравнительно устойчивом рынке довольно мала5[5]. Ориентация на такие ситуации при текущем управлении рисками, приведет к неоправданному сокращению объемов операций. Для получения оценки рыночного риска, имеющей практическую ценность, из рассмотрения имеет смысл исключить небольшую долю (обычно 5 % или 1 %) самых неблагоприятных случаев, то есть сузить интервал возможных значений случайной величины. Тогда оценкой риска будут убытки, которые возникнут в самом неблагоприятном из оставшихся 95 % или 99 % случаев. Ширина интервального прогноза и, следовательно, и оценка риска, зависит от длины временного горизонта и от доли отброшенных неблагоприятных случаев, то есть задаваемой вероятности того, что предсказанное значение попадет в этот интервал.

Значение нижней границы интервала  изменения стоимости портфеля является мерой (оценкой) риска, Value-at-Risk - VaR. Считается, что с вероятностью, равной разности между 100 % и принятой долей отброшенных  неблагоприятных случаев, убытки портфеля не превысят значения VaR. Эта вероятность называется доверительной вероятностью.

В качестве длины временного горизонта  для расчета VaR может быть выбран срок, определяемый выбранной стратегией управления портфелем (например, срок между заседаниями коллегиального органа, принимающего решения о судьбе инвестиционной позиции), или срок, за который портфель можно реализовать на рынке. Таким образом, значение VaR может учесть риск ликвидности. Что касается выбора уровня доверительной вероятности, то тут нельзя дать однозначного совета. В разных организациях используются различные значения доверительной вероятности. Чаще всего используются значения 95 %, 99 %, 97,5 %, 99,9 %.

Метод исторического моделирования  VaR состоит в использовании исторических изменений цен на составляющие портфель финансовые инструменты для построения распределения будущих изменений цен и потенциальных прибылей и убытков портфеля в целом.

В самой простой и очевидной  реализации данный метод подразумевает  переоценку портфеля в течение некоторого значительного исторического периода (от нескольких месяцев до нескольких лет) с фиксацией максимальных убытков на выбранном временном горизонте с заданной доверительной вероятностью.

Такой подход позволяет рассмотреть инструменты, составляющие портфель «так как они есть», без каких либо погрешностей, привносимых моделями. Однако это не всегда возможно и не всегда дает однозначно положительный результат.

Во-первых, использование исторических котировок для конкретных инструментов может быть невозможно (например, в связи с трудностями их получения) или явно некорректно, когда инструмент явно поменял свои характеристики на момент расчета по сравнению с историей. Например, риск облигации или векселя не может оцениваться «в лоб» историческим методом, т.к. со временем у них снижается дюрация и, следовательно, риск. Акции, векселя, иные ценные бумаги могут перейти из одного эшелона в другой, что также поменяет их свойства и т.д.

Данные проблемы могут быть решены, если оценивать не инструменты по отдельности, а перейти к факторной модели. Это позволит использовать только историю изменений факторов риска, которую проще получить, и которая значительно более устойчива с точки зрения сохранения актуальности.

Второй возможной проблемой может быть значительное изменение актуальной конъюнктуры рынков по сравнению с накопленной историей. Для российской практики это весьма актуально. Могут кардинально измениться волатильности рынков, доходности, измениться поведение регулирующих органов, произойти политические события, существенно влияющие на финансовую сферу и т.д. К сожалению, в данной ситуации опираться на значительную историю вряд ли будет возможно, расчеты VaR желательно будет проводить с учетом текущих оценок и прогнозов, т.е. параметрическим методом или методом Монте-Карло.