Неопределенность реализации проектов в рисковых ситуациях
Неопределенность реализации проектов в рисковых ситуациях
ФЕДЕРАЛЬНОЕ
АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
РОСТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ
СТРОИТЕЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Институт экономики и
управления
Кафедра маркетинга и
логистики
Реферат
по дисциплине «Управление
коммерческим риском»
на тему: Неопределенность
реализации проектов в рисковых ситуациях
Выполнила: Иванова
С.К.
Группа – Э-588
Проверила:
Власова М.Ю.
Ростов-на-Дону 2006
План
Введение. 3
1. Понятие, виды рисков. 4
2. Неопределенность системы рисков реализации проекта. 6
3. Принятие решений в условиях полной неопределенности.. 12
Заключение. 14
ЛИТЕРАТУРА.. 15
В условиях рыночной экономики риск — ключевой, важнейший элемент
предпринимательства. Предприниматель, умеющий вовремя рисковать, зачастую
оказывается вознагражденным.
Риском принято считать «действие наудачу в надежде на счастливый
случай». Характерные особенности риска — неопределенность, неожиданность,
неуверенность, предположение, что успех придет.
В условиях политической и
экономической неустойчивости степень риска значительно возрастает. В современных
кризисных условиях экономики России проблема усиления рисков весьма актуальна.
Риск — это возможность возникновения
неблагоприятных ситуаций в ходе реализации планов и выполнения бюджетов
предприятия.
В средствах массовой информации постоянно рекламируются предложения
мелких и средних фирм, пытающихся поправить свое финансовое положение в
результате операций на рынке, основанных на финансовой компетентности
предпринимателей. Чтобы преодолеть последствия риска, нужны не только смекалка
и опыт, но и достаточное количество финансов. Фирмы-консультанты, поставщики
средств производства, да и подрядчики, как правило, имеют ограниченные денежные
ресурсы для компенсации риска, поэтому высокая степень риска проекта заставляет
разработчика искать способы его снижения.
В предпринимательской деятельности важно правильно распределить риски
между контрагентами. Ответственным за риск должен стать тот компаньон проекта,
который лучше других может рассчитывать и контролировать риски.
Основные виды риска: производственный, коммерческий, финансовый
(кредитный), инвестиционный и рыночный.
Понятие «риск» прочно вошло в нашу
жизнь как неотъемлемый атрибут любого вида человеческой деятельности. Это обстоятельство,
с одной стороны, является дополнительным стимулом развития науки о риске:
определения его функций, характерных свойств и элементов, изучения факторов и
природы риска, а с другой — объясняет разноплановость исследований, наличие
большого количества подходов к основным понятиям теории экономического риска.
В Толковом словаре С.И. Ожегова слово «риск» определяется как «возможная
опасность; действие наудачу в надежде на счастливый исход»[1].
Среди наиболее часто используемых в специальной литературе определений
понятия «риск», раскрывающих сущность данного явления с позиций экономической
науки, встречаются следующие:
-«деятельность,
связанная с преодолением неопределенности в ситуации неизбежного выбора, в
процессе которой имеется возможность количественно и качественно оценить вероятность
достижения предполагаемого результата, неудачи или отклонения от цели»[2];
-
«вероятность возникновения убытков или недополучения доходов по сравнению с
прогнозируемым вариантом»[3];
-
«вероятность (угроза) потери предприятием части своих ресурсов, недополучения
доходов или получения дополнительных расходов»[4];
- «не
ущерб, наносимый реализацией решения, а возможность отклонения от цели, ради
которой принималось решение»[5];
Обобщая приведенные формулировки, определим экономический риск как
вероятность возникновения убытков или недополучения доходов по сравнению с
прогнозируемым вариантом в результате осуществления определенной
производственной, финансовой и некоммерческой деятельности.
Вопрос о необходимости присутствия фактора риска в экономике
рассматривается многими специалистами. Ученые продемонстрировали по этой
проблеме редкую склонность к согласию. Наиболее ярко свое мнение выразил Г.
Клейнер в статье «Риски промышленных предприятий»[6]7. Он отметил, что
само по себе наличие риска, присутствующего в деятельности того или иного
рыночного агента, не является ни достоинством, ни недостатком. Кроме того,
отсутствие риска, т.е. опасности наступления непредсказуемых и нежелательных
для субъекта
По сфере происхождения экономические риски делятся на производственные,
коммерческие, финансовые и инновационные.
Производственные риски присутствуют в процессе производства (товаров и
услуг), связаны с осуществлением любых видов производственной деятельности и
обусловлены изменениями микро- и макросреды, способными оказать влияние на
количество и качество выпускаемой продукции.
Коммерческие риски возникают в процессе реализации уже произведенных
товаров и услуг, а также присутствуют в посреднической деятельности, не
связанной непосредственно с осуществлением значительных капитальных затрат.
Инновационные риски возникают в
высокотехнологичных сферах, наукоемких отраслях и видах деятельности,
требующих концентрации интеллектуального потенциала академических ученых и
практиков. Среди ведущих отраслей, подверженных этому виду экономических
рисков, находятся приборостроение, машиностроение, атомная энергетика,
создание компьютерных систем, отдельные направления медицинских, военных
исследований.
Появление риска (системы рисков) фактически
означает переход рассматриваемой системы в новое качественное состояние или
возникновение новой системы. Вероятность наступления события является
численной мерой степени объективной возможности наступления события.
Переход от возможности наступления события,
возникновение которой сопровождается появлением риска, к вероятности
наступления события происходит через преодоление неопределенности в
пространстве событий или ее уменьшение. В свою очередь это вызывает снижение
неопределенности в системе рисков до уровня, позволяющего дать количественную
оценку риска.
На рис. 1 показаны основные взаимосвязи между
важнейшими понятиями от появления возможности наступления события до
количественной оценки величины риска.
Рис.1. Взаимосвязь основных представлений
при управлении риском реализации инвестиционного проекта
Показанное на рис.1 и дерево решений инвестиционного
проекта может быть адекватно отражено с помощью сетевой модели, содержащей
полную совокупность всех работ, которые необходимо выполнить для успешной
реализации проекта. Если в данной модели появится информация о трудоемкости
работ и других затратах, необходимых для их выполнения, то можно получить
сетевой график работ по реализации проекта. Такой график фактически является
информационной моделью сложной системы, элементы которой работы и их комплексы
в свою очередь часто сами являются непростыми системами.
Таким образом, есть основания считать, что
ключевой проблемой количественной оценки риска реализации инвестиционного проекта
является снижение степени неопределенности в системе рисков его реализации.
В свою очередь это означает, что необходимо
искать пути и создавать методики, позволяющие оценивать реально существующую
неопределенность. В реальной практике реализации инвестиционных проектов
необходимо признать, что большинство рисков возникает как следствие
неопределенности состояния системы и проблем с получением достоверной
информации.
Очевидно, что значение риска реализации проекта
?4 достоверно определяется лишь в момент его завершения. Не менее очевидно и
то, что инвесторам, ответственным исполнителям проекта и другим участникам его
реализации важно иметь представление о вероятной динамике данного риска в
течение всего времени осуществления проекта. Реально ли это в действительности?
Задача не простая, но выполнимая. Любое решение в
дереве решений инвестиционного проекта (см. рис.1) или выполнение работы в ходе
реализации инвестиционного проекта с точки зрения теории информации
представляет собой совокупность сведений, отражающих риск реализации данного
проекта. Если бы информация обо всех решениях, которые будут приняты в ходе реализации
проекта, была известна заранее, то потеряло бы смысл определение вероятности
достижения успеха.
Вместе с тем это представляется практически
нереальным. В действительности, в самом начале в момент времени участники
реализации проекта имеют самую высокую неопределенность в отношении
существующего риска реализации проекта, который выявится лишь после его
завершения. В дальнейшем эта неопределенность постепенно уменьшается, но не
исчезает до конца.
Оценивать
эффективность принятия решений в ходе реализации проекта полезно всегда, но
наибольший смысл это имеет тогда, когда мы не знаем заранее состояния системы
принятия решений, т.е. если есть основания полагать, что на принятие решений
будут оказывать влияние случайные факторы, которые невозможно исключить.
Возникает вопрос: что значит «большая» или
«меньшая» степень неопределенности и чем можно ее измерить?
Может показаться, что степень неопределенности
определяется числом возможных состояний системы. Однако это не совсем так.
Рассмотрим, например, техническое устройство, которое может быть в двух
состояниях: 1) исправно и 2) отказало. Предположим, что до получения сведений
(априори) вероятность исправной работы устройства 0,99, а вероятность отказа
0,01. Такая система обладает только очень малой степенью неопределенности:
можно предугадать, что устройство будет работать исправно. При бросании,
например, монеты тоже имеются два возможных состояния, но степень
неопределенности гораздо больше. Степень неопределенности системы определяется
не только числом ее возможных состояний, но и вероятностями состояний.
В качестве меры априорной неопределенности
системы (или дискретной случайной величины X) в теории информации применяется специальная
характеристика, называемая энтропией. Понятие энтропии является в теории
информации важнейшим. Оно подходят как для развития представлений о риске
реализации инвестиционных проектов, фактически являющихся сложными
информационными системами, так и для проведения конкретных исследований,
связанных с оценкой рисков.
Энтропией
системы называется сумма произведений вероятностей различных состояний системы
на логарифмы этих вероятностей, взятая с обратным знаком.
Энтропия Н(Х) обладает рядом свойств,
оправдывающих ее выбор в качестве характеристики степени неопределенности.
Во-первых, она обращается в ноль, когда одно из состояний системы достоверно,
а другие — невозможны. Во-вторых, при заданном числе состояний она обращается
в максимум, когда эти состояния равновероятны, а при увеличении числа
состояний — увеличивается. Наконец, и это самое главное, она обладает свойством
аддитивности, т.е. когда несколько независимых систем объединяются в одну, их
энтропии складываются.
Перемена основания равносильна простому умножению
энтропии на постоянное число, а выбор основания равносилен выбору определенной
единицы измерения энтропии. Если за основание выбрано число 10, то говорят о
«десятичных единицах» энтропии, если 2 — о «двоичных единицах». На практике
удобнее пользоваться логарифмами при основании 2 и измерять энтропию в двоичных
единицах, поэтому обычно при определении энтропии, если не оговорено иное, под
символом 1о§ принято понимать двоичный логарифм.
Согласно теореме сложения энтропии при
объединении независимых систем их энтропии складываются.
Если объединяемые системы зависимы, простое
сложение энтропии уже неприменимо. В этом случае энтропия сложной системы
меньше, чем сумма энтропии ее составных частей. Чтобы найти энтропию системы,
составленной из зависимых элементов, используется понятие условной энтропии.
Согласно теореме об энтропии сложной системы,
если две системы X иУ объединяются в одну, то энтропия объединенной системы равна
энтропии одной из ее составных частей плюс условная энтропия второй части
относительно первой.
Теорема об энтропии сложной системы
распространяется на любое число объединенных систем, где энтропия каждой последующей
системы вычисляется при условии, что состояние всех предыдущих известно.
Выше энтропия была определена как мера
неопределенности состояния некоторой системы. В результате получения сведений
неопределенность системы может быть уменьшена. Чем больше объем полученных
сведений, чем они более содержательны, тем менее неопределенным будет ее
состояние. Естественно поэтому количество информации измерять уменьшением энтропии
той системы, для уточнения состояния которой предназначены сведения.
Вряд ли стоит утверждать, что практическое
применение описанного выше подхода для снижения неопределенности в пространстве
событий при реализации инвестиционных проектов не будет сопровождаться
некоторыми трудностями, но его использование, особенно при творческом
применении и развитии, может стать весьма полезным.
Какие наиболее важные практические выводы можно
извлечь из понимания сущности рисков инвестиционных проектов:
1. Участники реализации проекта должны
стремиться создать механизмы, позволяющие решать задачи, связанные с оценкой
риска реализации проекта. Динамику данного риска необходимо отслеживать с
самого начала, т.е. с момента появления бизнес-идеи. Существующая неопределенность
в отношении принятия решений не снижает актуальность этой работы, а скорее ее
обостряет.
2.
Принятие решений инвестором, связанных с вложением основной части средств в
инвестиционный проект, должно осуществляться не ранее момента завершения подготовки
бизнес-плана реализации проекта после выполнения тщательного его анализа на
предмет адекватного учета всей системы имеющихся рисков и оценки способности
лиц, ответственных за реализацию проекта, к принятию качественных решений,
обеспечивающих успешную реализацию.
3.
Технология принятия решений и их практическое выполнение при реализации
инвестиционных проектов должны учитываться в специфике управления риском, что
делает ее существенно отличающейся от управления риском в других сферах
деятельности, например, при выполнении основных банковских операций или при
работе на фондовом рынке. При реализации инвестиционных проектов зависимость
между доходом инвестора и риском не имеет столь прямолинейный характер, как это
происходит на финансовых рынках. Сложный характер имеет сочетание влияющих
факторов как случайных, так и неслучайных. Соответственно применение некоторых
методов количественной оценки рисков, в частности, основанных на применении
теории вероятностей, может в ряде случаев становиться проблематичным, что
делает актуальным поиск более адекватных методов.
Неопределенность, связанную с полным отсутствием
информации о вероятностях состояний среды (природы), называют «безнадежной»
или «дурной».
В таких случаях для определения наилучших решений
используются следующие критерии: максимакса, Вальда, Сэвиджа, Гурвица.
Альтернативные подходы, в частности принципы Байеса - Лапласа,.
Критерий максимакса. С его помощью определяется
стратегия, максимизирующая максимальные выигрыши для каждого состояния природы.
Это критерий крайнего оптимизма. Наилучшим признается решение, при котором
достигается максимальный выигрыш, равный М= тах о,у.
Следует отметить, что ситуации, требующие
применения такого критерия, в экономике, в общем, нередки, и пользуются им не
только безоглядные оптимисты, но и игроки, поставленные в безвыходное
положение, когда они вынуждены руководствоваться принципом «или пан, или
пропал».
Максиминный критерий Вальда. С позиций данного
критерия природа рассматривается как агрессивно настроенный и сознательно
действующий противник типа тех, которые противодействуют в стратегических
играх.
В соответствии с критерием Вальда из всех самых
неудачных результатов выбирается лучший. Это перестраховочная позиция крайнего
пессимизма, рассчитанная на худший случай. Такая стратегия приемлема, например,
когда игрок не столько заинтересован в крупной удаче, сколько хочет себя
застраховать от неожиданных проигрышей. Выбор такой стратегии определяется
отношением игрока к риску.
Критерий минимаксного риска Сэвиджа. Выбор
стратегии аналогичен выбору стратегии по принципу Вальда с тем отличием, что
игрок руководствуется не матрицей выигрышей, а матрицей рисков.
Критерий пессимизма-оптимизма Гурвица. Этот
критерий при выборе решения рекомендует руководствоваться некоторым средним
результатом, характеризующим состояние между крайним пессимизмом и безудержным
оптимизмом.
В случае когда по принятому критерию рекомендуются
к использованию несколько стратегий, выбор между ними может делаться по
дополнительному критерию, например в расчет могут приниматься
среднеквадратичные отклонения от средних выигрышей при каждой стратегии.
Таким
образом, в случае отсутствия информации о вероятностях состояний среды теория
не дает однозначных и математически строгих рекомендаций по выбору критериев
принятия решений. Это объясняется в большей мере не слабостью теории, а
неопределенностью, отсутствием информации в рамках самой ситуации. Единственный
разумный выход в подобных случаях - попытаться получить дополнительную
информацию, например, путем проведения исследований или экспериментов. В
отсутствие дополнительной информации принимаемые решения теоретически
недостаточно обоснованы и в значительной мере субъективны. Хотя применение
математических методов в играх с природой не дает абсолютно достоверного
результата и последний в определенной степени является субъективным
(вследствие произвольности выбора критерия принятия решения), оно тем не менее
создает определенное упорядочение имеющихся в распоряжении ЛПР данных:
определяются множество состояний природы, альтернативные решения, выигрыши и
потери при различных сочетаниях состояния «среда - решение». Такое упорядочение
представлений о проблеме само по себе способствует повышению качества
принимаемых решений.
1. Ожегов С.И. Толковый словарь
русского языка. М,, 1970. С. 672.
2. Альгин А.П. Риск и его роль в
общественной жизни. М., 1989. 187 с.
3. Финансовый менеджмент / Под
ред. Е.С. Стояновой. М., 1993. С. 74.
4. Грабовой П.Г., Петрова С.Н.,
Романова К.Г. и др. Риски в современном мире.М, 1994. 237 с.
5. Бачкаи Т., Месена Д., Мико Д.
и др. Хозяйственный риск и методы его измерения / Пер. с венг. М., 1979. 184
с.
6. Клейнер Г. Риски промышленных
предприятий. Как их уменьшить или компенсировать // Российский экономический
журнал. 1994. № 6. С. 85.
7. Моделирование рисковых
ситуаций в экономике и бизнесе. Учебное пособие. Под ред. Б.А.Лагоши.-
М:Финансы и статистика,2003.224с.
8. Москвин В.А. Управление
рисками при реализации инвестиционных проектов.- М.:Финансы и статистика, 2004.
352 с.
[1] Ожегов С.И. Толковый словарь русского языка. М,,
1970. С. 672.
[2] Альгин А.П. Риск и его роль в общественной жизни.
М., 1989. 187 с.
[3] Финансовый менеджмент / Под ред. Е.С. Стояновой.
М., 1993. С. 74.
[4] Грабовой П.Г., Петрова С.Н., Романова К.Г. и др.
Риски в современном мире.М, 1994. 237 с.
[5] Бачкаи Т., Месена Д., Мико Д. и др. Хозяйственный
риск и методы его измерения / Пер. с венг. М., 1979. 184 с.
[6] Клейнер Г. Риски промышленных предприятий. Как их
уменьшить или компенсировать // Российский экономический журнал. 1994. № 6. С.
85.
|