Экономика предприятия к.1 (стр. 112 из 125)

Факторы риска

Предпринимательский риск складывается под влиянием объективных (внешних) и субъективных (внутренних) факторов.

К наиболее важным внешним факторам относятся: инфляция (значительный и неравномерный рост цен как на сырье, материалы, топливо, энергоносители, комплектующие изделия, транспортные и другие услуги, так и на продукцию и услуги предприятия); изменение банковских процентных ставок и условий кредитования, налоговых ставок и таможенных пошлин; изменения в отношениях собственности и аренды, в трудовом законодательстве и др. Не менее опасно для деятельности предприятия влияние внутренних факторов, которые связаны с ошибками и упущениями руководства и персонала. Так, по оценкам зарубежных экспертов, 90% различных неудач малых фирм связано с неопытностью руководства, его неумением адаптироваться к изменяющимся условиям, консерватизмом мышления, что ведет к неэффективному управлению предприятием, к принятию ошибочных решений, потере позиций на рынке.

К субъективным факторам можно отнести и фактор отношения к риску. Люди различаются по своей готовности пойти на риск. Так, одним руководителям нравится рисковать, другие рисковать не хотят, а иные к риску безразличны. От поведения конкретных людей зависит и выбор рисковой стратегии в деятельности предприятия. Руководитель, который предпочитает стабильный доход, в предпринимательской деятельности выбирает стратегию, не расположенную к риску. При таком антирисковом поведении обычно имеет место невысокий доход (прибыль) предприятия. Руководитель, нейтрально относящийся к риску, ориентируется на ожидаемый доход, невзирая на возможные убытки. Расположенные к риску руководители готовы рисковать в надежде получить большую прибыль, т.е. готовы бороться за минимизацию потерь с целью максимизации результата.

Анализ риска

Риск, которому подвергается предприятие, – это вероятная угроза разорения или несения таких финансовых потерь, которые могут остановить все дело. Поскольку вероятность неудачи присутствует всегда, встает вопрос о методах снижения риска. Для ответа на этот вопрос необходимо количественно определить риск, что позволит сравнить величину риска различных вариантов решения и выбрать из них тот, который больше всего отвечает выбранной предприятием стратегии риска.

При анализе риска обычно используются допущения, предложенные известным американским экспертом Б. Берлимером:

• потери от риска независимы друг от друга;

• потеря по одному направлению деятельности не обязательно увеличивает вероятность потери по другому, за исключением форс-мажорных обстоятельств;

• максимально возможный ущерб не должен превышать финансовых возможностей участника.

Общая схема проведения анализа риска представлена на рис. 23.11.

Анализ рисков можно подразделить на два дополняющих друг друга вида: качественный и количественный.

Качественный анализ позволяет определить факторы и потенциальные области риска, выявить возможные его виды. Количественный анализ направлен на то, чтобы количественно выразить риски, провести их анализ и сравнение. При количественном анализе риска используются различные методы. В настоящее время наиболее распространенными являются:

• статистический метод;

• анализ целесообразности затрат;

• метод экспертных оценок;

• аналитические методы;

• метод аналогий;

• анализ финансовой устойчивости предприятия и оценка его платежеспособности.

Методы количественного анализа риска

Статистический метод заключается в изучении статистики потерь и прибылей, имевших место на данном или аналогичном предприятии, с целью определения вероятности события, установления величины риска. Вероятность означает возможность получения определенного результата. Например, вероятность успешного продвижения нового товара на рынке в течение года составляет – 3/4 а неуспех – 1/4. Величина, или степень, риска измеряется двумя показателями: средним ожидаемым значением и колеблемостью (изменчивостью) возможного результата.

Среднее ожидаемое значение связано с неопределенностью ситуации, оно выражается в виде средневзвешенной величины всех возможных результатов [Е (х)], где вероятность каждого результата (А) используется в качестве частоты или веса соответствующего значения (х). В общем виде это можно записать так:

Е (х) =А₁х₁ + А₂х₂+ ... + А_nх_n,.

Допустим, что при продвижении нового товара мероприятие. А из 200 случаев давало прибыль 20,0 тыс. руб. с каждой единицы товара в 90 случаях (вероятность 90 : 200 = 0,45), прибыль 25,0 тыс. руб. в 60 случаях (вероятность 60 : 200 = 0,30) и прибыль 30.0 тыс. руб. в 50 случаях (вероятность 50 : 200 = 0,25). Среднее ожидаемое значение прибыли составит:

20,0 × 0,45 + 25,0 × 0,30 + 30,0 × 0,25 = 24.

Осуществление мероприятия Б из 200 случаев давало прибыль 19,0 тыс. руб. в 85 случаях, прибыль 24,0 тыс. руб. в 60 случаях, 31,0 тыс. руб. в 50 случаях. При мероприятии Б средняя ожидаемая прибыль составит;

19,0 – (85: 200) + 24,0 × (60 : 200) + 31,0 × (50 : 200) = 23,8.

Сравнивая величины ожидаемой прибыли при вложении капитала в мероприятия А и Б, можно сделать вывод, что величина получаемой прибыли при мероприятии А колеблется от 20,0 до 30,0 тыс. руб., средняя величина составляет 24,0 тыс. руб.; в мероприятии Б величина получаемой прибыли колеблется от 19,0 до 31,0 тыс. руб. и средняя величина равна 23,8 тыс. руб.

Средняя величина представляет собой обобщенную количественную характеристику и не позволяет принять решение в пользу какого-либо варианта вложения капитала. Для окончательного решения необходимо измерить колеблемость (размах или изменчивость) показателей, т.е. определить меру колеблемости возможного результата. Колеблемость возможного результата представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от средней величины. Для ее определения обычно вычисляют дисперсию или среднеквадратическое отклонение.

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

где s² – дисперсия; х – ожидаемое значение для каждого случая наблюдения; х$ – среднее ожидаемое значение; А – частота случаев, или число наблюдений.

Среднее квадратическое отклонение определяется по формуле:

Дисперсия и среднее квадратическое отклонение являются мерами абсолютной колеблемости. Они измеряются в тех же единицах, что и варьирующий признак, Для анализа степени отклонения обычно используется коэффициент вариации.

Коэффициент вариации – это отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической. Он показывает степень отклонения полученных значений.

где V– коэффициент вариации, %; от– среднее квадратическое отклонение; х – среднее арифметическое.

Коэффициент вариации позволяет сравнивать колеблемость признаков, имеющих разные единицы измерения. Чем выше коэффициент вариации, тем сильнее колеблемость признака. Установлена следующая оценка коэффициентов вариации:

• до 10% – слабая колеблемость;

• 10–25% – умеренная колеблемость;

• свыше 25% – высокая колеблемость1.

В нашем примере среднее квадратическое отклонение составляет:

• в мероприятии А : s_А = 16,5 = 4,06;

• в мероприятии Б: s_Б⁼⁼ 24,06 = 4,905.

Коэффициент вариации:

для мероприятия А: V_А = 16,917;

для мероприятия Б: V_Б = 20,609.

Коэффициент вариации при вложении капитала в мероприятие А меньше, чем при мероприятии Б. Следовательно, мероприятие А сопряжено с меньшим риском, а значит, предпочтительнее. Дисперсионный метод успешно применяется и при наличии более чем двух альтернативных признаков.

В тех случаях, когда информация ограничена, для количественного анализа риска используются аналитические методы, или стандартные функции распределения вероятностей, например нормальное распределение, или распределение Гаусса, показательное (экспоненциальное) распределение вероятностей, которое довольно широко используется в расчетах надежности, а также распределение Пуассона, которое часто используют в теории массового обслуживания.

Вероятностная оценка риска математически достаточно разработана, но опираться только на математические расчеты в предпринимательской деятельности не всегда бывает достаточным, так как точность расчетов во многом зависит от исходной информации.

Метод экспертных оценок основан на обобщении мнений специалистов-экспертов о вероятностях риска. Интуитивные характеристики, основанные на знаниях и опыте эксперта, дают в ряде случаев достаточно точные оценки. Экспертные методы позволяют быстро и без больших временных и трудовых затрат получить информацию, необходимую для выработки управленческого решения.

Метод аналогий обычно используется при анализе рисков нового проекта. Проект рассматривается как «живой» организм, имеющий определенные стадии развития. Жизненный цикл проекта состоит из этапа разработки, этапа выведения на рынок, этапа роста, этапа зрелости и этапа упадка. Изучая жизненный цикл проекта, можно получить информацию о каждом этапе проекта, выделить причины нежелательных последствий, оценить степень риска. Однако на практике бывает довольно трудно собрать соответствующую информацию.