Системний аналіз ризику в економіці (стр. 6 из 7)

П’ятий крок призначений для виявлення взаємозалежності, яка на практиці може існувати між ключовими аргументами (чинниками ризику). Вважають, що дві та більше випадкові змінні корельовані в тому разі, коли вони змінюються систематично. У наборі ризикових чинників такі залежності (взаємозумовленість) зустрічаються досить часто. Наприклад, рівень собівартості значною мірою зумовлює величину ціни реалізації. Рівень ціни на певний товар, як правило, має обернене співвідношення з обсягом його продажу.

Ігнорування кореляції може призвести до неправильних результатів в аналізі ризику, тому важливо переконатися в наявності чи відсутності таких взаємозв’язків і, де це необхідно, ввести у моделюванні обмеження, що знизили б до раціонального рівня ймовірність вироблення сценаріїв, які порушують вплив кореляції (взаємозалежності). Фактично наявність кореляційного зв’язку обмежує випадковий вибір значень корельованих випадкових змінних (чинників ризику). Цей вибір стає зумовленим як межами відповідних характеристик, так і напрямом (прямо чи обернено пропорційним) зв’язку. Доцільно також використовувати лінійні моделі множинної регресії, які встановлюють взаємозв’язки між низкою чинників ризику (випадкових величин).

Необхідно зауважити, що соціально-економічні процеси, які обтяжені ризиком, не завжди можна описати за допомогою лише одного рівняння регресії. Для адекватнішого відображення багатосторонніх реальних взаємозв’язків між явищами, що їх відображають обрані чинники ризику, необхідно використовувати систему співвідношень. Для цього застосовуються економетричні моделі та методи.

Шостий крок полягає у здійсненні власне генерації випадкових сценаріїв, які ґрунтуються на системі прийнятих гіпотез щодо чинників ризику згідно з обраною моделлю на першому кроці. Після того, як усі гіпотези були ретельно досліджені і побудовано відповідні залежності, залишається лише послідовно здійснювати обчислення згідно з обраною на першому кроці моделлю до тих пір, доки не буде одержана досить репрезентативна вибірка з нескінченної множини можливих значень ключових аргументів, враховуючи накладені на них обмеження. Для цього, як свідчить досвід, достатньо, щоб вибірка була одержана в результаті здійснення 200—500 обчислень («прогонів»).

Серія «прогонів» здійснюється за методом Монте-Карло.

Після кожного «прогону» генеруються власне різні результати, бо значення ризикових чинників обираються випадково, з урахуванням законів розподілу у визначеному інтервалі значень ключових аргументів, урахуванням кореляційних зв’язків. Метод Монте-Карло можна розглядати як імітацію майбутнього в лабораторних умовах. Кожен одержаний результат (ефективність) відображає можливе значення результату «прогону». Результати кожного «прогону» зберігаються для подальшої статистичної обробки здобутої вибірки та її аналізу.

Сьомий крок. Після серії «прогону» можна одержати розподіл частот для результуючого показника (ефективності, чистої теперішньої вартості проекту, норми доходу тощо). Результати можуть бути подані як дискретним, так і неперервним законом розподілу результуючого показника як випадкової величини. Для перевірки гіпотез щодо закону розподілу можливо застосувати відповідні критерії. Можуть бути обчислені числові характеристики результуючого показника (сподівана величина показника, варіація (дисперсія), семіваріація, асиметрія, ексцес тощо).

Отримані результати вимагають їх інтерпретації. Коли обчислено сподіване значення результуючого показника (наприклад, чиста приведена вартість або норма доходу) об’єкта (проекту), то рішення щодо прийняття чи відхилення даного проекту залежить від того, який знак має ця величина. Якщо він додатний, то це є необхідною, але не достатньою умовою, щоб даний проект прийняти. Якщо знак відповідного показника (прибуток або ЧПВ) від’ємний, то такий проект слід відхилити.

Аналогічно у виборі альтернативних об’єктів (проектів) для подальшого аналізу та прийняття рішень залишаються ті, для яких, скажімо, сподіваний прибуток є додатною величиною.

Отже, сподіване значення величини проаналізованого показника (як випадкової величини), яке у детермінованому аналізі об’єктів (проектів) було підставою для остаточного рішення, при врахуванні ризику є лише одним з параметрів розподілу випадкової величини. Суттєва інформація міститься в законі (законах) розподілу (числових характеристиках випадкової величини). Тобто аналіз ризику створює додаткові можливості для адекватної оцінки об’єкта (проекту).

Остаточне рішення виявляється об’єктивно-суб’єктивним, тобто значною мірою залежить від того, як суб’єкт прийняття рішень (суб’єкт ризику) ставиться до ризику. Проблеми щодо різного ставлення до ризику в прийнятті рішень наведені, зокрема, в [3]. Загальним правилом може служити такий алгоритм: слід обрати об’єкт (проект) з таким розподілом імовірності норми доходу (прибутку), який найкраще відповідає ставленню до ризику суб’єкта (інвестора). Якщо хтось є «ризикованим гравцем», то він гроші швидше всього вкладе в проект з відносно великою віддачею, не звертаючи особливої уваги на ризик, яким цей проект обтяжений. Якщо ж особа, яка приймає рішення, обережніша (не схильна до ризику), то вона інвестує в проект з більш скромною, але гарантованішою віддачею.

Беручи до уваги традиційну поведінку суб’єкта прийняття рішення, розглядаємо кілька можливих спрощених ситуацій. У кожній ситуації подано як інтегральну (F(х)), так і диференційну (f(х)) функції певного закону розподілу їмовірностей випадкової величини економічного показника (наприклад, ЧПВ), яка характеризує доцільність інвестування в один проект або вибору між альтернативними проектами.

З аналізу ситуацій можна вивести кілька правил щодо того, який з альтернативних проектів є сенс прийняти, беручи до уваги ризик.

Правило 1. Якщо криві інтегральних функцій законів розподілу ЧПВ двох альтернативних (взаємовиключаючих) проектів не перетинаються в жодній точці, то завжди доцільно віддати перевагу тому проектові, в якого графік диференційної функції (щільність розподілу) розташований дещо правіше.

Правило 2. Якщо криві інтегральних функцій законів розподілу ЧПВ двох взаємовиключаючих проектів перетинаються в певній точці, то рішення залежить від суб’єкта (інвестора), від його схильності (несхильності) до ризику. Необхідні якісь додаткові гіпотези або додаткова інформація для прийняття одного з проектів.

6.4 Аналіз ризику можливих збитків

У пункті 2.2 йшлося про можливі в підприємництві (бізнесі) збитки і зумовлений цим ризик. Проаналізуємо ризик з позиції можливих (імовірних) збитків, які є характерними для будь-якого об’єкта (проекту).

У низці праць, вводиться поняття областей (зон) ризику. Виокремлюють такі зони ризику.

1. Безризикова зона — область, в якій випадкові збитки не очікуються, їй відповідають майже нульові збитки чи перевищення прибутку над очікуваним. Ця область — область виграшу підприємця.

2. Зона допустимого ризику — область, у межах якої зберігається економічна доцільність підприємницької діяльності, тобто випадкові збитки можуть мати місце, але вони менші за сподіваний прибуток від підприємницької діяльності.

3. Зона критичного ризику — область, де наявною є можливість обсягів збитків, що перевищують величину (обсяг) очікуваних прибутків, до величини обчисленої (розрахункової) виручки від підприємницької діяльності. Величина можливих (імовірних) збитків у цій зоні може призвести до втрати всіх коштів, вкладених підприємцем у справу.

4. Зона катастрофічного ризику — область можливих збитків, які за своєю величиною (обсягом) перевершують критичний рівень і можуть досягати величини (обсягу) майнового стану підприємця. Катастрофічний ризик може призвести до краху, банкрутства компанії (фірми), закриття та розпродажу її майна. До категорії катастрофічного ризику слід віднести також ризик, пов’язаний з безпосередньою загрозою для життя людей чи екологічною катастрофою.

У процесі прийняття економічних рішень про допустимість і доцільність ризику важливо з’ясувати ймовірність того, що збитки (ризик) не перевершать певного рівня

, тобто:

.

Згідно з абстрактною логікою (та здоровим глуздом) власне це і є основним показником ризику.

У прикладних проблемах економічного ризику, поряд з кривою щільності ймовірності збитків, ще важливішим є знання кривої функції розподілу ймовірностей F(x) (інтегральна функція), тобто ймовірність неперевершення певного рівня збитків

, (чи ймовірності обмеження збитків заданим рівнем) або оберненої величини

, (6.4)

тобто кривої ймовірностей перевищення певного рівня збитків.

На рис. 6.3 зображена типова форма такої кривої.

Рис. 6.3 Крива ймовірностей перевищення певного рівня збитків

У побудові кривої W(x) прийнято такі припущення:

· імовірність збитків, більших від нуля, дорівнює одиниці Р(x > 0) = W(0) = 1;

· зі зростанням заданого рівня збитків імовірність перевищення цього рівня монотонно спадає;

· за необмеженого зростання рівня збитків (

) імовірність його перевищення прямує до нуля W(x) →0, тобто

. (6.5)