Методические подходы к оценке влияния риск факторов на достижение стратегических целей ОАО "РЖД", Методы анализа и управления рисками стратегического развития - Анализ макроэкономических рисков ОАО "РЖД"

Методы анализа и управления рисками стратегического развития

Под идентификацией и анализом рисков понимается выявление рисков, их специфику, обусловленную природой и другими характерными чертами рисков, выделение особенностей их реализации, включая изучение размера экономического ущерба, а также изменение рисков во времени, степень взаимосвязи между ними и изучение факторов, влияющих на них. Без такого исследования невозможно эффективно и целенаправленно осуществлять процесс управления риском.

Основная цель второго этапа анализа альтернативных методов управления рисками заключается в исследовании тех инструментов, с помощью которых можно препятствовать реализации риска.

Содержание этапа исполнения выбранного метода управления риском заключается в выполнении принятых на предыдущем этапе решений о реализации тех или иных методов управления риском. Это предполагает, что в рамках этого процесса принимаются и реализуются частные управленческие и технические решения. Особенности процедур риск менеджмента проявляются на данном этапе в специфике принимаемых решений.

Этап мониторинга результатов и совершенствования системы управления риском обеспечивает обратную связь, обновление и пополнение информации о рисках, что является важным условием анализа рисков на первом этапе.

Оценка эффективности проведенных мероприятий способствует адаптации системы управления риском к изменению условий функционирования окружающей среды и совокупности, влияющих на бизнес-процессы рисков и осуществляется за счет:

- замены неэффективных мероприятий более эффективными в рамках выделенного бюджета на программу управления риском, повышающую общую результативность системы управления риском; - изменение организации выполнения программы управления риском.

Необходимо подчеркнуть особую роль второго этапа алгоритма и управления рисками, связанную не только с общими особенностями системы управления риском, рассмотренными ранее, но и с его значением как информационной основы для системы управления риском. На этом этапе может быть получена качественная информация о возможности реализации риска и его последствиях, а также даны количественные оценки самого риска, его параметров, величины экономического ущерба и других показателей, необходимых для принятия решения об управлении риском. Фактически на данном этапе обеспечивается информационная основа для всей процедуры риск менеджмента.

Первый этап оценки рисков связан с выявлением факторов, областей, видов рисков и является качественным анализом. Главная задача качественного анализа - определить факторы риска, этапы работы, при которых он возникает, затем идентифицировать все возможные риски. Методы качественного анализа:

- метод аналогий (историко-ассоциативный); - концептуальные переносы; - рейтинговый (метод шкал); - экспертный метод.

Метод аналогий используется в том случае, если другие методы оценки риска неприемлемы. При использовании аналогов применяются базы данных о риске аналогичных проектов. Полученные в результате таких обследований данные обрабатываются для выявления зависимостей в законченных проектах, что позволяет выявлять потенциальный риск при реализации новых проектов.

Концептуальные переносы как методы анализа риска и неопределенности исходят из того, что выдвигается предложение о возможности или невозможности тех или иных теоретических предложений (концепций) и, как следствие, производится анализ присущих им особенностей риска и неопределенности.

Метод рейтинга опирается на формализацию некоторых оценок. Наиболее простой формой проведения рейтинговой оценки считается ранжирование.

Одна из важнейших проблем ранжирования как одного из методов анализа риска и неопределенности, связана с тем, что сопоставление объектов осуществляется по нескольким показателям и строится на базе субъективных представлений. Результаты анализа нередко неоднозначны, а в отдельных случаях и противоречивы. Поэтому в отдельных случаях рейтинги проводят по каждому показателю отдельно. Право определить, какое из ранжированных свойств (показателей, качеств и т. д.) является наиболее важным, предоставляется пользователям рейтингов.

Достоверность результатов анализа проверяется по значению коэффициента конкордации -- согласованности мнений специалистов.

Качественные оценки риска проводят также с использованием метода экспертных оценок. В практической деятельности применяются как индивидуальные, так и коллективные экспертные оценки.

Основными целями использования индивидуальных экспертных оценок являются:

- прогнозирование хода развития событий и явлений в будущем, а также оценка их в настоящем. Применительно к анализу и оценке риска это выявление источников и причин риска, прогнозирование действий конкурентов, установление всех возможных рисков, оценка вероятности наступления рисковых событий, назначение коэффициентов относительной важности (значимости последствия) и ранжирование рисков, выявление путей снижения риска и многое другое; - анализ и обобщение результатов, представленных другими экспертами; - составление сценариев действий.

После проведения качественного анализа выявленных рисков можно приступать ко второй стадии - количественному анализу рисков и неопределенности, то есть численному определению степени влияния различных факторов риска на изменение критериев эффективности процесса в целом. Базой проведения количественного анализа является, как правило, инструментарий теории вероятности, математической статистики, теории игр, теории исследования операции и т. д.

В многообразии количественных приемов оценки риска выделяют обычно две основные группы: методы без учета распределения вероятностей и вероятностно-теоретический методы (табл. 2.1). К однофакторным методам первой группы относят анализ чувствительности, проводимый с помощью определения точки безубыточности, вычисление коэффициента чувствительности и прогнозируемости, а также оценку финансового состояния и устойчивости с помощью системы коэффициентов и их пороговых значений.

Таблица 2.1. Количественные методы оценки риска

Группа	Название метода	Сущность метода
1. Методы без учета распределения вероятностей
Однофакторные	Анализ чувствительности (определение точки безубыточности, расчет коэффициента чувствительности "бета", построение матрицы чувствительности и прогнозируемости).	Анализ поведения критериальных показателей процесса в результате изменения одного фактора риска.
Оценка финансового состояния и устойчивости	Вычисление системы коэффициентов и определение степени риска методом сравнения их значений с некоторыми пороговыми величинами.
Многофакторные	Анализ сценариев	Анализ поведения критериальных показателей процесса в результате изменения нескольких факторов риска.
2. Вероятностно-теоретические методы
Вероятностно-теоретические методы	Расчет вероятностных характеристик процесса	Оценка риска с помощью вычисления математического ожидания, дисперсии среднего квадратичного отклонения, коэффициентов вариации и корреляции
Построение "дерева решений"	Нахождение оптимальной стратегии в результате выбора одного из альтернативных вариантов процесса.
Метод имитационного моделирования	Определение интегральной рискованности процесса в целом путем проведения числовой оценки риска.
Системный анализ риска	Определение совокупного риска процесса с использованием различных показателей эффективности.
Использование инструментария теории игр	Нахождение оптимальной стратегии в условиях неопределенности и противоположных интересов участников конфликтных ситуаций.

Многофакторным методом первой группы считается метод сценариев, анализирующий конечное количество вариантов.

В группе теоретико-вероятностных методов выделяют метод расчета вероятностных характеристик (математического ожидания, дисперсии, среднего квадратичного отклонения, коэффициентов вариации и коррекции), построение дерева решений, имитационное моделирование (в частности метод Монте-Карло), системный анализ риска, использование аппарата теории игр и статистических решений, выборочные методы (планирование эксперимента).

1. Методы без учета распределения вероятностей. 1.1. Однофакторные методы оценки риска.

Анализ чувствительности основан на последовательном изменении всех проверяемых на рискованность переменных: на каждом шаге только одна из переменных меняет свое значение на прогнозное число процентов, что приводит к пересчету значения используемого критерия.

Показателями чувствительности могут служить точка безубыточности и коэффициент чувствительности "бета" ().

Главная цель анализа безубыточности состоит в нахождении объема реализации, необходимого для возмещения всех издержек. Проведение анализа безубыточности представляет собой моделирование реального процесса и базируется на системе достаточно жестких исходных предпосылок, при этом основой для проведения анализа безубыточности служат данные бухгалтерской отчетности. Безубыточность является точкой критического объема производства, в которой доходы от продажи продукции равны затратам на ее изготовление, т. е. в которой прибыль равна нулю.

Этот метод может быть использован ОАО "РЖД" для определения нижней границы допустимого риска.

Коэффициент чувствительности бета () используется для количественной оценки систематического (недиверсифицированного) риска, который вызван общерыночными колебаниями цен и доходности. Этот показатель применяется в основном при принятии решений о вложении инвестиций в ценные бумаги и характеризует неустойчивость доходов по каждому виду ценных бумаг относительно доходов по "среднему" полностью диверсифицированному портфелю ценных бумаг, за который может быть принят весь рынок ценных бумаг. Для характеристики коэффициента чувствительности бета используется следующая шкала (табл. 2.2).

Таблица 2.2. Характеристика значений коэффициента

Значение коэффициента	Характеристика степени риска
B = 0	Риск отсутствует
0 b 1	Риск ниже среднерыночного
B = 1	Риск на уровне среднего по рынку для данного вида вложения
1 b ? 2	Риск выше среднерыночного

Диапазон значения от 0 до 2 рекомендуется также использовать при оценке коэффициента экспертным путем.

Как правило, в экономически развитых государствах расчетом показателей риска занимаются специализированные компании. Значения доходности и коэффициента акций ведущих компаний, а также среднерыночной доходности регулярно публикуются в финансовой периодической печати.

Следует отметить, что коэффициент используется при принятии решений о вложении инвестиций в определенную отрасль экономики. Он показывает уровень колебаний или отклонений в результате деятельности отрасли по отношению к результатам деятельности банка или всей экономики. При = 1 - состояние отрасли нормальное, 1 - отрасль подвержена повышенным изменениям и колебаниям.

1.2. Многофакторные методы оценки риска.

Анализ сценариев (Scenarie analysis, What it analysis) является развитием метода анализа чувствительности, реализирующим параллельное изменение нескольких факторов риска и тем самым, исправляющим основной недостаток анализа чувствительности.

В процессе проведения анализа сценариев определяется воздействие на выбранные критерии эффективности одновременного изменения всех основных переменных процесса.

Основным достоинством метода сценариев является то, что отклонения параметров рассчитываются с учетом коррекции (взаимозависимости).

Метод сценариев позволяет оценить стратегические и оперативные риски по нескольким схемам развития: наиболее вероятной, пессимистической и оптимистической. Вначале учитываются риски, характерные для каждого бизнес-процесса, затем, после сценарных подсчетов, они реализуются в заниженные, вероятные или напряженные показатели плановых заданий. При этом стратегические риски развития предприятия в целом согласовываются с оперативными рисками производства, обеспечения и реализации продукции.

Главной проблемой практического использования сценарного подхода для целей стратегического управления в ОАО "РЖД" является необходимость построения модели реализуемого процесса и выявления связей между переменными.

Кроме того, к недостаткам сценарного метода относятся:

- необходимость серьезного качественного исследования модели процесса, т. е. создания нескольких моделей, соответствующих каждому сценарию, включающих объемные подготовительные работы по отбору и аналитической переработке информации; - недостаточная определенность, "размытость" границ сценариев, правильность их построения зависит от качества построения модели и исходной информации, что значительно снижает их прогностическую ценность; - эффект ограниченного числа возможных комбинаций переменных, выражающийся в том, что количество сценариев, подлежащих детальной проработке ограничено, так же как и число переменных, подлежащих варьированию, в противном случае возможно получение чрезмерно большого объема информации, прогностическая сила и практическая ценность которой сильно снижаются.

Преимуществами метода являются:

- учет взаимосвязи между переменными и влияния этой зависимости на значения интегрального показателя; - построение различных вариантов осуществления процесса; - содержательность разработки сценариев и построения моделей, позволяющих проектному аналитику получить более четкое представление о процессе и возможностях его будущего осуществления.

Метод сценариев наиболее эффективен при ограниченном количестве возможных вариантов развития событий. Методом, позволяющим рассматривать большое количество сценариев, является метод имитационного моделирования, широко использующий математический аппарат теории вероятностей и математической статистики.

2. Вероятностно-теоретические методы оценки риска.

Риск является вероятностной категорией, поэтому при количественном определении степени риска широко используют вероятностные расчеты. Неопределенность экономической ситуации, вызывающая риск, определяется, в основном, такими факторами, как:

- недостаточность информации; - случайность; - противодействие. 2.1. Расчет вероятностных характеристик процесса.

На основе вероятностей рассчитываются стандартные характеристики риска:

A) Математическое ожидание (среднее ожидаемое значение) - средневзвешенное всех возможных результатов, где в качестве весов используются вероятности их ожидания.

Величина риска (степень риска) - измеряется двумя критериями:

- среднее ожидаемое значение; - колеблемость (изменчивость) возможного результата.

Среднее ожидаемое значение - это то значение величины события, которое связано с неопределенной ситуацией. Среднее ожидаемое значение является средневзешенным для всех возможных результатов, где вероятность каждого результата используется в качестве частоты или веса соответствующего значения.

Для окончательного принятия решения необходимо измерить изменчивость показателей, т. е. определить меру изменчивости возможного результата.

Изменчивость возможного результата представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от средней величины.

Для этого на практике обычно применяют два близко связанных критерия: дисперсия и среднее квадратическое отклонение.

B) Дисперсия - средневзвешенное квадратов отклонений случайной величины от ее математического ожидания (т. е. отклонений действительных результатов от ожидаемых), мера разброса.

Стандартное отклонение показывает степень разброса возможных результатов по проекту и, следовательно, степень риска, при этом более рискованные проекты дают большее значение величины стандартного отклонения.

Обе характеристики являются абсолютной мерой риска.

C) Коэффициент вариации служит относительной мерой риска. Он представляет собой отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической и показывает степень отклонения полученных значений.

Коэффициент вариации - относительная величина. Поэтому на его размер не оказывают влияние абсолютные значения изучаемого показателя. С помощью коэффициента вариации можно сравнивать даже колеблемость признаков, выраженных в разных единицах измерения. Коэффициент вариации может изменяться от 0 до 100%. Чем больше коэффициент, тем сильнее колеблемость. Установлена следующая качественная оценка различных значений коэффициента вариации: до 10 % - слабая; 10-25 % - умеренная; свыше 25 % - высокая.

D) Коэффициент корреляции (R) показывает связь между переменными, состоящую в изменении средней величины одной из них в зависимости от изменения другой.

Положительный коэффициент корреляции означает положительную связь между величинами, и, чем ближе R к единице, тем сильнее эта связь.

Если R = 1 это означает, что между x1 и x2 связь линейная.

2.2. Построение "дерева решений"

Одним из количественных способов принятия решений с учетом возможных рисков является метод построения "дерева решений", который представляет собой графическое изображение последовательности решений и состояний среды с указанием соответствующих вероятностей и выигрышей для всевозможных комбинаций.

Построение "дерева решений" обычно используется для анализа рисков тех событий, которые имеют обозримое количество вариантов развития. При этом риск-аналитик, осуществляющий построение "дерева решений", для формулирования различных сценариев развития событий должен обладать необходимой и достоверной информацией с учетом вероятности и времени их наступления. Построение "дерева решений" производится обычно по следующей схеме:

- определение ключевых событий, которые могут повлиять на ход развития процесса; - определение времени наступления ключевых событий; - формулирование всех возможных решений, которые могут быть приняты в результате наступления каждого ключевого события; - определение вероятности принятия каждого решения; - определение стоимости каждого этапа принятия решения (стоимости работ между ключевыми событиями) в текущих ценах; - непосредственное построение и анализ "дерева решений".

Использование данного метода целесообразно для разового использования при анализе конкретного риска ОАО "РЖД".

2.3. Метод имитационного моделирования Монте-Карло является развитием сценарного метода анализа рисков и одновременно может быть отнесен к группе теоретико-вероятных способов анализа рисков.

Методом Монте-Карло называют численный метод решения математических задач при помощи моделирования случайных величин.

Алгоритм использования метода Монте-Карло для количественного анализа следующий:

- построение математической модели результирующего показателя как функции от переменных и параметров. (Переменными считаются случайные составляющие процесса, параметрами -- те составляющие процесса, значения которых предполагаются детерминированными); - математическая модель пересчитывается при каждом новом имитационном эксперименте, в течение которого значения основных неопределенных переменных выбираются случайным образом на основе генерирования случайных чисел; - результаты всех имитационных экспериментов объединяются в выборку и анализируются с помощью статистических методов с целью получения распределения вероятностей результирующего показателя и расчета основных измерителей риска процесса.

Выделяют следующие особенности количественной оценки рисков, проводимых с помощью имитационного моделирования метода Монте-Карло:

- применение метода имитаций Монте-Карло; - системное построение модели, означает отказ от ориентации на принятие решений в пользу анализа реальной системы. В результате получают описательную модель, не ограниченную в охвате реальности и сложности; - модульное построение модели конструируется из отдельных модулей, каждый из которых смоделирован таким образом, что может работать независимо. Обмен информацией между модулями происходит только в точно определенных и описанных точках соединения. - описание поведения посредством таблиц решений, которые позволяют описывать поведение модели независимо от ее построения. Таблицы дают наглядное представление взаимосвязей в форме "если -- то". Исходя из всех существующих условий и возможных действий, определяются действия, возможные для каждого случая; - имитационные расчеты по модели, которые производятся пошагово, что отвечает требованиям прозрачности для понимания столь комплексных моделей, а результат получается интегрированием множества промежуточных результатов. Это облегчает прямой анализ причин каждого результата, т. е. обеспечивает возможность контроля, не связанную с особыми затратами. Ошибки в определении взаимосвязей в модели или в предположениях о поведении модели могут быть легко определены и перепроверены при конкретном изменении модели.

Применение системного анализа рисков позволяет максимально полно учесть все выявленные риски процесса, но требуют при этом значительных затрат на реализацию этого метода, делая его пригодным в основном для анализа широкомасштабных и дорогостоящих проектов.

2.5. Теория игр. Одним их факторов, определяющих неопределенность экономической ситуации, является так называемая ситуация конфликта, противодействия (например, действия на рынке в условиях конкуренции).

Математический аппарат для выбора стратегии в конфликтных ситуациях дает теория игр. Теория игр позволяет риск-аналитику понять конкурентную обстановку и свести к минимуму степень риска.

Анализ риска с помощью приемов теории игр дает возможность рассматривать все возможные альтернативы как своих действий, так и стратегии партнеров, конкурентов; теория игр позволяет решать многие экономические проблемы, связанные с выбором, определением наилучшего положения, подчиненного только некоторым ограничениям, вытекающим из условий самой проблемы. Матричные игры могут служить математическими моделями многих простейших конфликтных ситуаций из области экономики. С позиций теории игр можно рассматривать вопросы централизации и децентрализации управления производством, оптимальное планирование по нескольким показателям, планирование в условиях неопределенности, порождаемой, например, техническим прогрессом, преодоление ведомственных противоречий и другие вопросы.

Системный подход является наиболее приспособленным для анализа рисков, так как ориентирован на любые виды зависимостей и распределений, позволяет использовать различные показатели эффективности, предполагает непосредственный учет рисков и вычисление совокупного риска.

Таким образом, эффективное проведение анализа риска требует от риск-аналитика умение квалифицированно подобрать те методы оценки риска, которые наиболее соответствуют оцениваемой ситуации.

В целях ранжирования выявленных рисков стратегического развития железнодорожного транспорта до 2030 года по степени значимости и выработки механизма реагирования произведена качественная оценка с использованием критериев вероятности возникновения риска и уровня его воздействия на реализацию Стратегии развития железнодорожного транспорта. По результатам оценки сформирована карта рисков стратегического развития железнодорожного транспорта до 2030 года

Полученное распределение рисков по степени вероятности и уровню воздействия позволяет выявить наиболее критичные риски стратегического развития железнодорожного транспорта до 2030 года, по которым сочетание указанных факторов является наиболее негативным, требующие первоочередных мер, направленных на их предотвращение.

Помимо наиболее критических рисков, карта отражает риски, характер влияния которых в долгосрочном периоде будет носить значительный характер. Данная группа рисков требует осуществления регулярного мониторинга с целью заблаговременного выявления негативной динамики развития.

В целях своевременного выявления и предотвращения рисковых ситуаций формируется система индикаторов риска, позволяющая оценивать и анализировать причины, приводящие к развитию негативных сценариев. Индикаторами макроэкономических рисков стратегического развития железнодорожного транспорта являются определенные тенденции экономики, способные существенно ослабить позиции железнодорожного транспорта. К основным индикаторам макроэкономических рисков относятся: опережающая динамика цен в топливной промышленности, черной металлургии, электроэнергетике, отставание динамики показателей технической модернизации основных предприятий машиностроения от интенсивности развития железнодорожного транспорта, снижение запланированного объема государственных инвестиций.

Основным индикатором возникновения социальных рисков служит динамика темпов роста и структуры населения, а также динамика структуры трудоспособного населения в регионах Сибири и Дальнего Востока, где планируется реализация крупных инфраструктурных проектов.

Вероятность и степень проявления операционных рисков характеризуется такими индикаторами, как: соотношение динамики структуры ВВП и динамики изменений структуры вагонного парка, изменение структуры и объемов перевозок по различным направлениям, динамика показателей износа основных фондов железнодорожного транспорта, соотношение показателей технической оснащенности и уровня развития технологий на железнодорожном транспорте и других видах транспорта, динамика показателей развития трубопроводного транспорта, интенсивность инновационных разработок и уровень их использования при реализации инфраструктурных проектов.

Регулярный мониторинг и анализ индикаторов возникновения рисков обеспечит возможность своевременной и эффективной выработки мер по предотвращению рисков или снижению ущерба от их наступления.

Мероприятия и способы реагирования на рисковые ситуации будут определяться, прежде всего, в зависимости от характера источников возникновения рисков. В этой связи управление макроэкономическими рисками наиболее целесообразно осуществлять комплексно с использованием инструментов государственной поддержки, направленных на развитие отечественного машиностроения, совершенствование системы тарифного регулирования железнодорожного транспорта, содействие реализации проектов по развитию портовой и терминальной инфраструктуры, обеспечение запланированного объема государственных инвестиций и развитие системы государственно-частного партнерства при реализации инфраструктурных проектов.

Возможность снижения социальных рисков стратегического развития железнодорожного транспорта также во многом определяется степенью использования инструментов государственного регулирования, направленных на улучшение демографической ситуации в стране, снижение неравномерности развития регионов и количества трудоспособного населения в них.

На отраслевом уровне возможность снижения рисков социального характера будет определяться способностью обеспечить престиж профессий железнодорожного транспорта путем повышения конкурентоспособности заработной платы по сравнению с другими отраслями экономики и формирования мотивационных механизмов для закрепления высокопрофессиональных кадров на железнодорожном транспорте.

Приоритетное значение в области снижения операционных рисков будет иметь сокращение диспропорций в структуре вагонного парка для обеспечения растущих объемов перевозок высокотехнологичных грузов, развитие железнодорожных линий на новых интенсивно развивающихся направлениях, максимальное использование новейших научно-технических разработок в области железнодорожного транспорта, внедрение инновационных технологий.

Сущность реагирования на операционные риски будет заключаться в недопущении ситуаций, приводящих к возникновению необеспеченного спроса на железнодорожные перевозки по причинам недостаточного оснащения техникой, инфраструктурой, необходимыми технологиями и трудовыми ресурсами.

Характер реагирования на природно-климатические и техногенные риски будет формироваться исходя из результатов долгосрочных изменений природных, метеорологических и сейсмологических условий в регионах деятельности железнодорожного транспорта. Результаты данных наблюдений будут учитываться в качестве обязательных исходных условий при проработке технических параметров реализации проектов по развитию железнодорожной инфраструктуры. Такой подход обеспечит возможность максимального снижения ущерба в случае наступления данной группы рисков.

Формируемый механизм управления рисками будет являться в долгосрочной перспективе одним из эффективных управленческих инструментов, направленных на бесперебойное обеспечение качественных транспортных услуг, повышение конкурентоспособности отечественного железнодорожного транспорта и рост доверия со стороны частного капитала и крупнейших международных инвесторов.

Методы анализа и управления рисками стратегического развития

Похожие статьи