Субъективный и объективный подходы к оценке рисков

Оценка риска осуществляется с помощью двух вероятностных показателей: ве­роятности его наступления и возможной величины ущерба.

Вероятность означает возможность получения определенного результата. Вероятность позволяет прогнозировать случайные события (риски), давая им количественную и качественную харак­теристики.

Вероятность наступления события может быть определена объективным мето­дом, основанным на вычислении частоты, с которой происходит данное событие, или субъективным, основанным на мнении, логике оценивающего.

Объективный подход чаще всего базируется на трактовке вероятности как пре­дельного значения частоты при бесконечно большом числе экспериментов. Оцен­ка вероятности, согласно объективному подходу, производится посредством вы­числения частоты, с которой происходит данное событие. При таком подходе использование математических ожиданий обосновывается законом больших чисел, благодаря которому в многочисленных длительных процессах из неопределенно­сти возникает практическая достоверность.

Классическое определение вероятности Р(А) сводится к формуле:

Р(А) = т/п, (1)

где т — число благоприятных исходов опыта; п — число всех его исходов.

Формула полной вероятности будет иметь вид:

P(A) = P(B_k)P(A/B_k), (2)

где В₁, В₂,..., В_п — полная группа гипотез,

т. е. В_IВ. = , IJ, Ubi =  ( — достоверное событие).

Объективная вероятность имеет место прежде всего в том случае, когда суще­ствует возможность подсчитать число благоприятных и всех исходов. Объектив­ную вероятность используют тогда, когда располагают рядом предыдущих наблюдений за повторяющимся явлением, т. е. имеется своя накопленная база данных или статистические данные, собранные профессио­налами.

Субъективный подход основан на различных предположениях, суждениях, личном опыте, интуиции оценивающего (оценивающих). Этот метод определе­ния вероятности базируется на использовании субъективных критериев, которые нередко бывают далеки от объективных. Преимуществом метода субъективных вероятностей является возможность их применения для неповторяющихся собы­тий и в условиях отсутствия достаточного количества статистических данных. Но существенный недостаток субъективного подхода связан прежде всего с дифференциро­ванной информированностью оценивающих (асимметрией информации), а так­же с возможностью ее восприятия и интерпретации разными оценивающими. Частично избавиться от субъективизма оценок помогает метод экспертных оценок, который усред­няет количественные оценки опрашиваемых экспертов.

Вероятность наступления риска и возможная ве­личина ущерба постоянно изменяются, поскольку непрерыв­но меняются условия внутренней и внешней среды предприятий, однако риск все равно необходимо оценивать с помощью как количествен­ных, так и качественных методов.

Методы количественной и качественной оценки рисков

При всесторонней оценке риска следует устанавливать для каждого абсолют­ного или относительного значения величины возможных потерь соответству­ющую вероятность возникновения такой величины.

При количественной оценке риска могут использоваться различные методы. В настоящее время наиболее распространенными являются: статистический (построение кривой риска); комбинированный; анализ целесообразности затрат; аналитический; метод ана­логий; метод имитационного моделирования и др.

При качественной оценке могут использоваться следующие методы: методы экспертных оценок (роза рисков, спираль рисков, метод Дельфи); метод «дерева решений»; метод сценариев и др.

Статистический метод оценки риска заключается в том, что для расчета веро­ятностей возникновения потерь анализируются все статистические данные, каса­ющиеся результативности осуществления предприятием своей деятельности.

Чтобы количественно определить риск, необходимо знать все возможные по­следствия какого-нибудь отдельного действия и вероятность самих последствий. Значит, чтобы оценка риска была достоверной, отражающей реальное положение вещей, необходимо продуманно подойти как к оценке потерь, так и к оценке веро­ятностей их возникновения.

Как объективная, так и субъективная вероятности используются при опреде­лении двух важных критериев, которые помогают описывать и сравнивать выбор степени риска и являются главными инструментами статистического метода рас­чета риска:

• среднее (математическое) ожидаемое значение события (результата);

• изменчивость (колеблемость) возможного результата (дисперсия, стандарт­ное отклонение, коэффициент вариации).

Метод оценки риска с помощью построения кривой риска является самым при­емлемым способом статистической оценки риска для предприятий. Он не требует больших затрат, сложных математических вычислений и прост в ис­пользовании.

Для построения кривой риска и определения уровня потерь выделяют несколько зон (уровней, ступеней, областей) риска в зависимости от величины потерь:

-безрисковая;

-допустимого (минимального) риска;

-повы­шенного риска;

-критического риска;

-катастрофического (недопустимого) риска.

На рис.1 показаны основные зоны риска при расчете общего уровня риска предприятия.

Имущественное Расчетная Расчетная 0

состояние выручка прибыль

Рис. 1. Схема зон риска

Безрисковая зона — это область, в которой потери не ожидаются, ей соответ­ствуют нулевые или отрицательные потери.

Зона допустимого риска — это область, в которой потери меньше ожидаемой прибыли. Граница этой зоны соответствует уровню потерь, равному расчетной прибыли.

Зона критического риска — это область, в которой потери превышают величину ожидаемой прибыли, вплоть до величины полной расчетной выручки, представляющей сумму затрат и прибыли (валовой прибыли).

Зона катастрофического риска — это область потерь, кото­рые по своей величине превосходят критический уровень и в максимуме могут достигать величины, равной имущественному состоянию предприятия. Катаст­рофический риск способен привести к банкротству предприятия.

Каждому из приведенных уровней риска соответствует вероятность опреде­ленного уровня потерь (степени риска) и вероятность того, что потери (риск) ока­жутся выше определенного уровня.

Для оценки уровня риска необходимо построить кривую распределения веро­ятностей потерь. Кривая представляет собой графическое изображение зависи­мости вероятности от их уровня, показывающее, насколько вероятно возникно­вение тех или иных потерь. При этом предполагается, что прибыль как случайная величина подчинена нормальному закону распределения.

Исходя из кривой вероятностей получения прибыли (рис. 2), строят кривую распреде­ления вероятностей возможных потерь прибыли, которую и называют кривой рис­ка (рис. 3)

На кривой распределения вероятностей потерь (рис. 3)выделяют четыре характерные точки. Точка 1 (П= О и Р = Рр) определяет вероятность нулевых потерь прибыли. В соответствии с принятыми допущениями вероятность нулевых потерь максималь­на, но меньше единицы. Точка 2 (П = Пр и Р = Рд) характеризуется величиной воз­можных потерь, равной ожидаемой прибыли, т. е. полной потерей прибыли, вероят­ность которой равна Р_д . Точки 1 и 2 определяют положение зоны допустимого риска. Точка 3 (П = ВР и Р = Ркр ) соответствует величине потерь, равных расчетной вы­ручке ВР. Вероятность таких потерь равна Р_кр . Точки 2 и 3 определяют границы зоны критического риска. Точка 4 (Р=ИС и Р=Р_кт) характеризуется потерями, равными имущественному состоянию предприятия, вероятность которых равна Р_кт. Точки 3 и 4 определяют зону катастрофического риска.

Потери, превышающие имуществен­ное состояние предприятия, не рассматриваются, так как их невозможно взыскать.

Вероятности определенных уровней потерь являются важными показателями, позволяющими высказывать суждение об ожидаемом риске и его приемлемости, поэтому построенную кривую можно назвать кривой риска.

Если при оценке риска деятельности предприятия удается построить не всю кривую вероятностей риска, а только установить эти четыре точки, то за­дачу такой оценки можно считать успешно решенной. Знания величин этих пока­зателей в принципе достаточно, чтобы идти на обоснованный риск.

Статистический способ расчета степени риска требует наличия значительно­го массива данных, которые далеко не всегда имеются у предприятия.

Рис.2 Кривая распределения вероятностей получения прибыли

Рис.3. Кривая распределения вероятностей возникновения определенного уровня потерь прибыли.

Сбор и обработка данных могут потребовать массу времени и затрат. Поэтому часто при недостатке или отсутствии статистической информации приходится при­бегать и к другим методам.

Метод экспертных оценок может быть реализован путем опроса и обработки мнений опытных специалистов в данной области, экспертов. Свои выводы об оценке риска эксперты могут сопровождать количественными данными вероят­ности возникновения различных величин потерь. По этим оценкам затем можно найти средние значения экспертных оценок. Но можно ограничиться и получе­нием экспертных оценок вероятностей допустимого и критического риска (или минимального, среднего, максимального риска) либо просто оценить наиболее вероятные потери в данном виде деятельности.

Комбинированный метод - комбинация из статистического и экспертного способов оценки риска является наиболее приемлемым вариантом эффективной оценки уровня риска предприятия.

Анализ целесообразности затрат ориентирован на идентификацию потенциаль­ных зон риска.

Метод аналогий. При использовании аналогов применяются базы данных о риске аналогичных проектов, углубленные опросы менеджеров проектов.

Данный метод оценки риска следует использовать с осторожностью; в боль­шинстве случаев он мало пригоден. Прежде всего, из-за того, что очень трудно создать предпосылки для будущего анализа, подготовить исчерпывающий и ре­алистический набор возможных сценариев, создать соответствующий банк данных аналогий; для большинства отрицательных по­следствий характерны определенные особенности. Кроме того, очень трудно найти аналогичные по параметрам развития предприятия; для боль­шинства предприятий характерна своя собственная специфика.

Метод «дерева решений». Он предполагает графическое построение различных вариантов, которые могут быть приняты. По «ветвям дерева» соотносят субъек­тивные и объективные оценки данных событий (экспертные оценки, размеры по­терь и доходов и т. д.). Следуя вдоль построенных «ветвей дерева», используя спе­циальные методики расчета вероятностей, оценивают каждый вариант пути. Это позволяет достаточно обоснованно подойти к определению степени риска и вы­бору оптимального решения, учитывающего интересы предприятия.

Вероятность успеха проекта (решения), т. е. учет риска и оценка его степени опре­деляется в зависимости от ряда факторов. Каждый из них может быть определен по табл.1, помогаю­щей вычислить вероятность успеха проектов.

При расчетах каждому классу присваиваются определенные оценки вероятно­сти успеха. Так, если проект относится к первому классу, то вероятность успеха оценивается в 0,9 (90%), между первым и вторым — 0,7; ко второму классу — 0,5; между вторым и третьим — 0,3; к третьему классу — 0,1.

Таблица 1

Факторы, влияющие на оценку вероятности успеха проектов