К субъективным факторам можно отнести также и фактор отношения к риску. Люди различаются по своей готовности пойти на риск, и по отношению к риску людей можно разделить нa три группы: предпочтение риска, антипатия к риску и нейтралитет к риску. Оценка риска и выбор решения во мног зависят от человека, его принимающегo.
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.
Несомненно, учесть все рисковые факторы невозможно, но вполне реально выделить главные из них, а также определить, какой эффект обусловливает то или иное рисковое событие и велика ли вероятность его наступления.
Количественная оценка рисков. 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 количественной оценке риска используются различные методы. В настоящее время наиболее распространенными являются:
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+···+АnXn.
Пример: при вложении денежных средств в мероприятие А из 150 случаев прибыль в сумме 20,0 тыс. руб. была получена в 75 случаях (вероятность - 75: 150 = 0,5), прибыль 25,0 тыс. руб. - в 60 случаях (вероятность - 60 : 150 = 0,4) и прибыль 30,0 тыс. руб. - в 15 случаях (вероятность - 15 : 150 = 0,1).
Среднее ожидаемое значение прибыли составит:
20,0 х 0,5 + 25,0 х 0,4 + 30.0 х 0,1 = 23.
Осуществление мероприятия Б из 150 случаев давало прибыль 19,0 тыс. руб. в 60 случаях (вероятность - 60 : 150 = = 0,4), прибыль 24,0 тыс. руб. - в 45 случаях (вероятность 45 : 150 = 0,3), 31,0 тыс. руб. - в 45 случаях (вероятность 45: 150=0,3).
При проведении мероприятия Б средняя ожидаемая прибыль составит:
19,0 х 0,4+24,0 х 0,3+1,0 х 0,3=24,1.
Сравнивая величины ожидаемой прибыли при вложении денежных средств в мероприятия А к Б, можно сделать вывод, что вепичина получаемой прибыли при мероприятии А колеблется от 20,0 до 30,0 тыс. руб., средняя величина составляет 23 тыс. руб.; в мероприятии Б величина получаемой прибыли колеблется от 19,0 до 31,0 тыс. руб. и средняя величина равна 24,1 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:
Коэффициент вариации - это отношение среднего квадратичного отклонения к средней арифметической.
Он показывает степень отклонения полученных значений.
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 колеблемость.
В нашем примере среднее квадратическое отклонение составляет:
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 испопьзуют 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 мнения 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 экспертных оценок применяется в случаях, когда:
1) длина исходных динамических рядов недостаточна для оценивания с использованием экономико-статистических методов;
2) связь между исследуемыми явлениями носит качественный характер и не может быть выражена с помощыо традиционных количественных измерителей;
З) входная информация неполная и невозможно предсказать влияние всех факторов;
4) возникли экстремальные ситуации, когда требуется принятие быстрых решений. Суть экспертных методов заключается в организованном сборе суждений и предположений экспертов с последующей обработкой полученных ответов и формированием результатов.
Выделяют следующие стадии экспертного опроса:
1) формулировка цели экспертного опроса;
2) подбор основного состава рабочей группы;
3) разработка и утверждение технического задания на проведение экспертного опроса;
4) разработка подробного сценария проведения сбора и анализа экспертных мнений (оценок), включая как конкретный вид экспертной информации (слова, условные градации, числа, ранжирование, разбиения или иные виды объектов нечисловой природы), так и конкретные методы анализа этой информации;
5) подбор экспертов в соответствии с их компетентностью;
6) формирование экспертной комиссии;
7) проведение сбора экспертной информации;
8) анализ экспертной информации;
9) интерпретация полученных результатов и подготовка заключения;
10) принятие решения - выбор альтернативы.
Существует масса методов получения экспертных оценок. В одних с каждым экспертом работают отдельно, он даже не знает, кто еще является экспертом, а потому высказывает свое мнение независимо от авторитетов.
В других - экспертов собирают вместе, при этом эксперты обсуждают проблему друг с другом, учатся друг у друга, и неверные мнения отбрасываются. В одних методах число экспертов фиксировано, в других - число экспертов растет в процессе проведения экспертизы.
Среди наиболее распространенных методов получения экспертных оценок можно выделить:
1) метод "Дельфы"
2) метод "снежного кома";
З) метод "дерева целей";
4) метод "комиссий круглого стола";
5) метод эвристического прогнозирования;
6) матричный метод.
Рассмотрим пример количественной оценки экспертами возможного приращения платежеспособного спроса на пищевую продукцию (по методу Дельфы).
К участию в эксперименте привлечено 8 человек, после оценки уровня компетентности - 5 человек.
На первом этапе ответы на вопросы даются в произвольной форме (числовые характеристики, словесные описания).
На второй стадии называются конкретные значения возможного приращения платежеспособного спроса с аргументацией данных значений. Далее проводится статистическая обработка результатов экспертизы. Для этого находят медиану и квартили.