Методы и способы оценки степени рисков. Механизмы управления рисками. Особенности антикризисного управления рисками

,

где T – выручка, получаемая от использования вложенного капитала за определенный период ( обычно за год ), грн;

К – сумма вложенного капитала, грн.

Рентабельность капитала, или норма прибыли на вложенный капитал, определяется процентным отношением прибыли к капиталу:

,

где  Р_к – рентабельность капитала, %;

П – сумма прибыли полученная от использования вложенного капитала за год, грн.

Норма прибыли на вложенный  капитал является интегральным показателем эффективности использования капитала, т.к. представляет собой произведение двух показателей – капиталоотдачи и рентабельности произведенного и реализованного товара.

Рентабельность произведенного и реализованного товара измеряется процентным отношением прибыли к объему выручки:

где П – прибыль, полученная от производства и реализации товара ( т.е. об использовании вложенного капитала ) за определенный период, грн;

Т – выручка от реализации произведенного товара ( т.е. получения от использования вложенного капитала ) за определенный период, грн.

Связь между произведенными показателями выражается следующим образом:

  или  Р_К = К_О · Р_Т .

 

 

 

 

 

 

3.  Способы  оценки степени риска.

3.1.  Понятие степени риска.

Многие финансовые операции связаны  с существенным риском. Они требуют  оценить степень риска и определить его величину.

Степень риска – это вероятность наступления случая потерь, а также размер возможного ущерба от него.

Риск предпринимателя  количественно характеризуется  субъективной оценкой вероятной  величины максимального и минимального дохода (убытка) от данного вложения капитала. При этом, чем больше диапазон между максимальным и минимальным  доходом (убытком) при равной вероятности их получения, тем выше степень риска. Принимать на себя риск предпринимателя вынуждает неопределенность хозяйственной ситуации, которая во многом определяется фактором случайности.

2. Случайные события и их вероятность.

Случайность – это то, что в похожих условиях происходит неодинаково, и поэтому ее заранее нельзя предвидеть и запрогнозировать. Однако в мире случайностей действуют определенные закономерности (теория вероятности); случайные события становятся предметом теории вероятности только тогда, когда с ними связываются определенные числовые характеристики – их вероятности. Случайные события в процессе их наблюдения повторяются с определенной частотой, которая представляет собой отношение числа появлений случайного события к общему числу наблюдений.

Частота обладает статистической устойчивостью в том смысле, что  при многократном наблюдении ее значение мало меняются. Устойчивость частоты  отражает некоторое объективное  свойство случайного события, заключающееся  в определенной степени его возможности.

Мера объективной возможности  случайного события « А » называется его вероятностью. Именно около числа  этой вероятности группируются частоты  события « А ».

Вероятность любого события  колеблется от 0 до 1,0. Если вероятность  равна 0, то событие считается невозможным. Если же вероятность равна 1,0 то событие является достоверным.

Вероятность позволяет  прогнозировать случайные события, она дает им количественную и качественную характеристику. При этом уровень  неопределенности и степень риска уменьшаются.

В хозяйственной ситуации на любое действие всегда имеется  противодействие. Предприниматель  в процессе своих действий должен выбрать такую стратегию, которая  позволит ему уменьшить степень  противодействия, что снизит и степень  риска.

Математический аппарат для выбора стратегии в конфликтных ситуациях дает теория игр – наука о риске, позволяющая решать многие экономические проблемы, связанные с выбором, определением наилучшего положения.

Риск имеет математически выраженную вероятность наступления потери, которая опирается на статистические данные и может быть рассчитана с достаточно высокой степенью точности.

Вероятность означает возможность  получения определенного результата. Применительно к экономическим  задачам  методы теории вероятности  сводятся к определению значений вероятности наступления событий и к выбору из возможных событий самого предпочтительного события, исходя из наибольшей величины математического ожидания.

Иначе говоря, математическое ожидание какого – либо события равно абсолютной величине этого события умноженной на вероятность его наступления.

Вероятность наступления  события может быть определена объективным  или субъективным методом.

Объективный метод определения  вероятности основан на вычислении частоты, с которой происходит данное событие.

Субъективный метод  определения вероятности основан  на использовании субъективных критериев, которые базируются на разных предположениях (личный опыт оценивающего, оценка эксперта, мнение финансового консультанта).

При этом важное место занимает путем экспертной оценки, т.е. проведение экспертизы, обработка и использование его результатов при обосновании значения вероятности.

3. Измерение величины  риска  (степени риска).

Величина риска (степени риска) измеряется двумя критериями: средним  ожидаемым значением и колеблемостью (изменчивостью) возможного результата.

Средне  ожидаемое значение – это то значение величины события, которое связано  с неопределенной ситуацией; оно  является средневзвешенным для всех возможных результатов, где вероятность  каждого результата используется в качестве частоты или веса соответствующего значения, оно измеряет результат, который мы ожидаем в среднем.

Колеблемость возможного результата представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от средней величины.

Для этого на практике обычно применяют два близко связанных критерия: дисперсия и средне квадратическое отклонение.

Дисперсия представляет собой среднее  взвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних  ожидаемых:

;

где, х – ожидаемое значение для каждого случая наблюдения;

х – средне ожидаемое значение;

n – число случаев наблюдения (частота)

Среднее квадратическое отклонение:

;

При равенстве частот имеет место  частный случай:

; ;

Среднее квадратическое отклонение указывается в тех же единицах, в каких измеряется варьирующий признак.

Дисперсия n среднее квадратическое отклонение являются мерами абсолютной колеблемости.

Для анализа обычно используют коэффициент вариации – отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической и показывает степень отклонения полученных значений:

;

Коэффициент вариации – относительная  величина. Поэтому на его размер не оказывает влияние абсолютные значения изучаемого показателя. С его помощью можно сравнивать даже колеблемость признаков, выраженных в разных единицах измерения.

Он изменяется от 0 до 100 %.

Чем больше коэффициент, тем сильнее  колеблемость; чем ниже коэффициент, тем меньше размер относительного риска.

Установлена следующая качественная оценка различных значений коэффициента вариации:

до 10 % - слабая колеблемость;

10 – 25 % - умеренная колеблемость;

свыше 25 % - высокая колеблемость.

Существуют также несколько  упрощенный метод определения степени риска.

Количественно риск инвестора характеризуется  оценкой вероятной величины максимального  и минимального доходов. При этом чем больше диапазон между этими  величинами при равной их вероятности, тем выше степень риска. Тогда  для расчета дисперсии среднего квадратического отклонения и коэффициента вариации используют следующие формулы:

О²=Р_max(х_max – х)²+Р_min(х – х_min)²;

;

;

где Р_max – вероятность получения максимального дохода (прибыли, рентабельности);

х_max – максимальная величина дохода (прибыли, рентабельности);

Ơ – среднее квадратическое отклонение.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.  Оценка  предпринимательских рисков.

4,1Критерии количественной оценки риска.

Если исходить из того, что предпринимательский  риск – вероятность неудачи, то в  этом случае критерием оценки риска  является вероятность того, что полученный результат окажется меньше требуемого значения (намечаемого, планируемого, прогнозируемого).

R=P ( D_t2 –D ), где

 

R – критерий оценки риска;

P – вероятность;

D_t2 – требуемое (планируемое)значение результата;

D – полученный результат.

Недостатки такого расчета является возможность оценки только после  получения результата.

В качестве критерия оценки риска предполагается и абсолютная величина, которая определяется как произведение ожидаемого ущерба на вероятность того, что этот ущерб произойдет.

R=Y · P ( Y ), где

R – степень риска;

P (Y) – вероятность ущерба;

Y – ожидаемый ущерб.

При оценке технических нововведений американские экономисты предлагают определить эффективность реализаций нововведений:

, где

П – ежегодный объем продаж нового изделия;

С – продажная цена изделия;

Т – жизненный цикл новшества ( предполагаемый срок производства нового изделия или период от его освоения до снятия с производства);

Р_Т – вероятность технического успеха ( возможность практического повторения исследовательских идей в новой продукции ).

Р_К – вероятность коммерческого успеха ( возможность сбыта продукции на рынке и получение ожидаемых прибылей ).

Е_З – затраты на реализацию, включая затраты на разработку, освоение производства и текущие производственные затраты.

Вероятность коммерческого и технического успеха, то есть учет рынка и оценка его степени, определяются в зависимости от характера продукции, которую предполагается получить  в результате реализации и других факторов.

4.2Методы оценки предпринимательского рынка.

В общем плане существуют следующие  методы оценки предпринимательского риска:

• статистический метод оценки;
• метод экспертных оценок;
• использование аналогов;
• комбинированный метод.

 

Количественная оценка предпринимательского риска с помощью  методов математической статистики устанавливается главными инструментами  данного метода оценки – дисперсией, стандартным отклонением, коэффициентом вариации (3.3.).

Преимуществом данного метода оценки предпринимательского риска является несложность математических расчетов, а явным недостатком – необходимость  большого количества исходных данных ( чем больше массив, тем достовернее оценка риска ).

Кроме статистического метода существует метод экспертной оценки риска, который  может быть реализован путем обработки  мнений опытных предпринимателей и  специалистов.

Каждому эксперту, работающему отдельно, предоставляется перечень возможных рисков и предполагается оценить вероятность их наступления, основывали, например, на следующей системе оценок:

0 – несущественный  риск;

25 – рисковая ситуация, вероятнее  всего не наступит.

50 – о возможности рисковой  ситуации нельзя сказать ничего определенного;

75 – рисковая ситуация, вероятнее  всего, наступит;

100 – рисковая ситуация наступит  наверняка.

Затем оценки экспертов подвергаются анализу на их противоречивость и  должны удовлетворять следующему правилу:   максимально допустимая разница между оценками двух экспертов по любому виду риска не должна превышать 50, что позволяет устранить недопустимые различия в оценках экспертами вероятности наступления отдельного риска.

max |a_i – b_i| ≤ 50 ,

где  a, b – векторы  оценок каждого из двух экспертов. При трех экспертах                должно быть сделано три оценки: для попарного сравнения мнений  1^го и 3^го, 2^го и 3^го;

i – вид оцениваемого риска.

Разновидностью экспертного метода является метод Дельфи, характеризующийся анонимностью и управляемой обратной связью ( после обработки результата обобщенный результат сообщается каждому члену комиссии).

Важным методом исследования риска является моделирование задачи выбора с помощью “дерева решений”, где по ветвям “дерева” соотносят субъективные и объективные оценки возможных событий. Следуя вдоль построенных ветвей и используя специальные методики расчета вероятностей оценивают каждый путь и выбирают менее рискованный.

Однако для оценки предпринимательского риска данный метод не совсем подходит по ряду причин:

• это очень трудоемкий метод;
• в «дереве» учитываются только те действия, которые намерен совершить предприниматель, и совсем не учитывается влияние внешней среды на деятельность фирмы.