 |
Статистические методы оценки рисков
|
|
|
|
Лекция 7. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ РИСКОВ
1. Общие подходы к оценке рисков предприятия
2. Статистические методы оценки рисков
3. Расчетно-аналитические методы оценки рисков
4. Методы экспертных оценок рисков
Общие подходы к оценке рисков предприятия
Оценка рисков заключается в определении степени (величины) риска. Как отмечают многие современные исследователи, в настоящее время в России не сложилась целостная теория оценки рисков вследствие того, что в отечественной практике еще недостаточно накоплено опыта инвестиционной деятельности. Порядок оценки рисков предприятия можно рассмотреть в виде схемы, предложенной на рис. 2.
Рис. 2. Порядок оценки риска предприятия
В практике инвестиционного анализа методы оценки рисков делятся на две группы: качественные и количественные.
Качественный анализ носит описательный характер и посуществу приводит аналитика к количественному анализу риска. Основная задача качественного анализа заключается в выявлении и идентификации всех возможных видов рисков. Кроме того, необходимо описать и дать стоимостную оценку всех возможных последствий гипотетической реализации выявленных рисков. В условиях нестабильной экономической среды качественный анализ как первый этап анализа рисков, имеющий своей целью выявить факторы, все виды риска и произвести возможную стоимостную оценку, приобретает особое значение. Это связано с наличием нетрадиционных рисков и относительно более высокой степенью обычных рисков, поверхностная оценка которых может привести к негативным последствиям. Необходимым условием при этом является наличие ранжирования и систематизации рисков, полностью отражающих всю ту их совокупность, с которой придется иметь дело при реализации проекта.
|
|
|
Следующий этап анализа рисков – количественный анализ. В литературе выделяется ряд методов, обеспечивающих количественную оценку риска инвестиционных проектов. В методических рекомендациях по оценке эффективности инвестиционных проектов оценку риска рекомендуется проводить с использованием таких методов, как укрупненная оценка устойчивости; расчет уровней безубыточности; метод вариации параметров; оценка ожидаемого эффекта проекта с учетом количественных характеристик неопределенности.
Количественный анализ базируется на определении численных величин отдельных рисков и риска проекта в целом. Основу количественной оценки риска составляют теории вероятностей, математической статистики, теории исследования операций. Как правило, количественному анализу риска должен предшествовать качественный анализ, при этом должен быть проведен базисный вариант расчета проекта.
В исследованиях, посвященных проблеме риска, выделяется несколько групп методов, позволяющих провести количественную оценку риска отраженных в схеме классификации методов оценки рисков (рис.3):
• статистические методы;
• расчетно-аналитические методы;
• экспертные методы.
Рис.3. Классификация методов оценки рисков
Статистические методы оценки рисков
Статистические методы основываются на исследовании статистики потерь, имевших место в аналогичных видах производственно-хозяйственной деятельности, определении частоты появления определенных уровней потерь и прогнозировании вероятности потерь. Статистические методы рассматриваются в связи с понятием зон и границ риска. Точки, определяющие уровень потерь и вероятность появления этих потерь, описываются при помощи статистического анализа достаточно большого массива данных. Основа данной группы методов – расчет среднеквадратичного отклонения, коэффициента вариации и дисперсии.
|
|
|
Многие из основных идей статистической теории решений были разработаны Нейманом и Пирсоном в 1933 году. Систематическая теория для ситуации, когда не имеется априорного распределения, развивалась Вальдом, основные идеи теории изложены в книге Вальда, изданной в 1950 году. В этом издании изложены известные статистические задачи на языке теории принятия решений.
В 1951 году Гиршик и Сэвидж продолжили исследования Вальда в области теории принятия решений. Фон Нэйман и Моргенштерн развили аксиоматический подход к субъективным полезностям в связи с их работами по теории игр.
В конце 1950-х и начале 1960-х годов теоретический интерес переместился от ситуации без априорных распределений к байесовской теории решения, в которой субъективные априорные распределения и полезности являются основой системы и доводов. Авторитетное изложение данного подхода осуществлено Райффом и Шлайфером (1961).
Дальнейшее развитие данной группы методов привело к разработке широкоиспользуемого в настоящее время метода «дерева решений». Данный метод применяется для оценки рисков тех решений, которые имеют обозримое количество вариантов развития. При этом для построения дерева аналитик должен обладать необходимой и достоверной информацией с учетом вероятности и времени наступления различных сценариев проекта. Последовательность сбора данных для построения «дерева решений» можно представить следующим образом: определение состава и продолжительности фаз жизненного цикла проекта, ключевых событий; формулировка всех возможных решений; определение вероятности принятия каждого решения и стоимости каждого этапа осуществления проекта.
На основании полученных данных строится «дерево решений», в состав которого включаются узлы – работы по реализации проекта. Использование данного метода оценки рисков в условиях нестабильной экономической среды не представляется эффективным, так как невозможно рассмотреть все количество вариантов развития. При этом для формулирования различных сценариев развития проекта необходимо иметь достоверную информацию с учетом вероятности и времени их наступления.
|
|
|
Вероятностный подход к измерению риска предложен Г.Б. Клейнером, В.Л. Тамбовцевым, Р.М. Качаловым. Авторы предлагают измерять риск на основе теории измерений, которая включает системный анализ, построение специальной модели, выбор шкалы измерения риска и способа определения значений показателя измерения риска.
Также в данной работе предлагается формировать обобщенную количественную оценку риска проекта с учетом всех его участников, для каждого из которых вначале оцениваются риски отдельных исходов и альтернатив.
Использование статистических методов в современных условиях развития экономики России, а именно в условиях нестабильной среды экономики имеет ряд ограничений. Данная группа методов не учитывает взаимосвязь между переменными проекта, в силу этого данные методы могут быть использованы для ограниченного круга проектов. Для эффективного использования этой группы методов необходимо построить распределение вероятностей. Распределение вероятностей можно определить либо по статистическим данным за прошлые периоды, что в условиях нестабильной экономической среды невозможно, либо путем имитации поведения основной случайной переменной, но необходимым здесь элементом является многократное повторение процесса, но этот метод тоже не дает точных результатов и требует использования компьютерных мощностей.
|
|
|
