Предпринимательские решения: моделирование рисков инновационных проектов

     Поскольку характер и параметры внешних (и  внутренних) возмущений объекта для  экономико-производственных (и особенно инновационных) систем не могут быть определены с достаточной надежностью, управление таким процессом принципиально  должно быть адаптивным, при котором  происходит подстройка параметров и  структуры регулятора в процессе управления. 

1.2. Роль концепции риска в управлении инновационными проектами

     Итак, "неопределенность" - один из главных  признаков инновационного проекта. Тогда совершенно естественен вопрос об отношениях инноватора к риску, о  риск-менеджменте инноваций, о балансе  доходности и риска при конкретных инновационных проектах. Следует отметить основные компоненты концепции риска для инновационных проектов[3]: 
- риск имеет место по отношению к будущему, а значит тесно связан с принятием решения;

- категории "неопределенность" и "риск" тесно связаны, однако это не синонимы; 
- риск возникает в тех случаях, когда надо принять решение (один из вариантов перевода слова "риск" - "принятие решения, результат которого неизвестен"); 
- риск субъективен, а  неопределенность объективна;

- для инновации справедливо правило: "если нет риска, то нет и ничего нового" - инновация, как орудие глобальной конкуренции, становится бессмысленной.

     Цена  риска для принимающего решение  связана с вероятностью наступления  события риска и величиной  ущерба от этого события. Субъективная сторона риска связана с индивидуальным отношением к его последствиям ЛПР, его толерантности по отношению  к риску. Отношение инвестора  к риску можно описать кривыми  индифферентности, а также в терминах теории полезности.

     Итак, можно суммировать главное следующим образом: 
- неопределенность - объективное условие существования риска; 
- необходимость принятия решения - субъективная причина существования риска; 
- будущее – источник риска ;

- величина  потерь – основная угроза от  риска;

- возможность  потерь – степень угрозы от  риска;

- взаимосвязь  "риск-доходность" - стимулирующий фактор принятия решения в условиях неопределенности;

- толерантность  к риску - субъективная составляющая риска.

     Любой риск инновационного проектирования многогранен  в своих проявлениях и представляет собою сложную конструкцию из элементов других рисков. Проявления риска индивидуальны для каждого участника ситуации (председатель совета корпорации, президент, основные вице-президенты, руководитель разработки, основные специалисты, маркетологи, финансисты и т.д.).

     Таким образом риск, инновационного проекта - это система факторов, проявляющаяся в виде комплексов рисков, индивидуальных для каждого участника проекта в количественном и качественном отношении. Такую систему можно представить в следующем виде[2]:

где: n - возможное количество отдельных рисков; 
              m - число участников выполнения проекта, 
              R_ij - частный риск для частного участника процесса.

       Итак, значение любого риска для каждого участника индивидуально, а общий риск инновационного проекта есть сложная система частных (в том числе индивидуальных) рисков со сложными многочисленными связями. Система риск-менеджмента инновационного проекта должна содержать стадии в соответствии с рис. 1.

Рис. 1. Структура риск-менеджмента инновационного проекта.

 

2. Систематизированный подход к оценке проектов с высоким уровнем неопределенности (система STAR)

     Наибольшие знания в оценке рискованности проекта, особенно нового и наукоемкого, имеют частные риски по тем критериям, техническим и маркетинговым характеристикам нового продукта, которые имеют ключевое значение для технического и коммерческого успеха проекта. Этот достаточно естественный вывод позволяет вернуться к системам оценки проекта, их мониторинга и принимаемым при этом решениям [4].

     Вопрос  достаточно старый - какие критерии, какой инструментарий их оценок следует использовать при оптимизации портфеля инновационных проектов фирмы? Ответ на вопрос "почему сложилось такое положение?" достаточно прост и ясен - не может быть однозначно установленного перечня критериев ("метрики"), оценки которых к тому же субъективны, выражают частные интересы отдельных субъектов глобального рынка. Очевидно, не надо обсуждать пожалуй и коренную, но не решенную в практическом смысле проблему свертки частных критериев оценки систем в некий обобщенный критерий. Тем не менее для оценки валидности тех или иных неопределенностей (и связанных с ними рисков) следует остановиться на, пусть временном, но каком-либо достаточно общем подходе к этой проблеме.

     Разработаны таблицы оценки основных рисков при разработке сложных наукоемких систем на основе системы критериев оценки альтернативных вариантов проекта, изложенной в [3] (Strateqic technology assesment review - STAR - свод стратегических технологических оценок).

     Авторы  этой работы профессора всемирно признанных университетов -- Колумбийского и  Пенсильванского (Уортоновская школа бизнеса - первая по мировому рейтингу Financial Times). Разработанная ими система основана на многолетнем опыте сотрудничества с такими фирмами, как: Dn Pont, Intel, Hewlett-Packard, Sonera Co., General Electric, IBM, Citibank, Matsushita, Texas Instrument и другие. Авторы [3] исходят из следующих посылок.

     Реальные  основания выбора - логика нахождения проектов, которые максимизируют обучение и доступ к возможностям, которые позволяют снизить издержки и риск. Хотя это существенные преимущества по сравнению с обычными подходами, инструментарий их использования остается скудным. В курсовой работе будет описан метод оценки неопределенных проектов с помощью приближенных критериев выбора путем накопления ряда оценок. Переменными являются размеры и устойчивость потенциальных потоков дохода, скорость или задержки в рыночной адаптации, издержки на разработку, коммерциализацию, а также рыночные оценки силы компании такие, как позиция в конкуренции, зависимость от стандартов и степень неопределенности. Каждая переменная измеряется путем опроса экспертов, что может использоваться и для оценок рисков альтернативных проектов и использования тех и ли иных рецептов, даже если они связаны с отказом от проекта или с его реконфигурацией.

     Главным достоинством такого подхода является комплексность технологических  и стратегических аспектов.

     Отдельные факторы, подлежащие оценки по системе STAR, сводится в таблицы. Перечень этих таблиц: 
1.Факторы спроса; 
2. Факторы, связанные со стратегией проникновения на рынок; 
3. Факторы, определяемые возможной блокировкой вхождения фирмы в новый бизнес; 
4. Факторы, определяемые характером конкуренции; 
5. Факторы, определяющие устойчивость бизнеса; 
6. Факторы влияния условий стандартизации; 
7. Факторы, влияющие на издержки коммерциализации продукции; 
8. Факторы, определяющие преимущества в потенциале коммерциализации; 
9. Факторы ресурсов рычага коммерциализации бизнеса;  
10. Факторы, связанные с новизной отрасли; 
11. Факторы, определяющие издержки на разработку; 
12. Факторы, определяющие дополнительные возможности разработки; 
13. Оценки возможных потерь; 
14. Факторы внешней неопределенности проекта; 
15. Факторы внутренней неопределенности в деятельности фирмы.

     Всего таким образом авторами STAR разработано 15 таблиц, в значительной степени  содержащих оценки факторов, влияющих на коммерциализацию проекта.

     Различные варианты спроса зависят от свойств  продукта и определяют изменения потенциала прибыли из-за степени быстроты проникновения продукта на рынке и характера блокировки вхождения фирмы в новый бизнес.

     На  устойчивость денежных потоков влияют обстоятельства, связанные с быстротой  и агрессивностью реагирования конкурентов  на вход фирмы на рынок, их возможностью имитировать технологию, а также  степенью соответствия разработанной  продукции требованиям стандартизации.

     Оценка  общих издержек на коммерциализацию разработки (инвестиций, требуемых  для разработки и распределения  продукта, организационные расходы, затраты на позиционирование на рынке, расходы на продвижение).

Издержки  на разработку. Дополнительные возможности  и потенциальные потери из-за неопределенностей  разного рода. Неопределенности во внешней среде фирмы и внутренние неопределенности.

     Авторы  указывают, что система STAR была разработана  с целью упростить оценки в  условиях высокой неопределенности новых наукоемких проектов. Высокие  неопределенности предполагают и делают естественно разумным неточные и  качественные подходы к оценкам отдельных факторов.

     Философия STAR пригодна для мира, где нет  возможности выполнения ряда сложных  анализов. Победители в этом мире действуют  как предприниматели, отбрасывая оценки, которые не дают возможности существенного  прорыва в быстроменяющейся рыночной обстановке [5].

     Отдельного  упоминания заслуживает позиция  авторов [3] по обычной просьбе менеджеров отразить ситуацию не рядом оценок, а одним числом. Они считают, что если бы это было возможно, то конкуренты фирмы с теми же самыми калькуляторами сделали такие же вычисления. Во-вторых, действительная величина инвестиций во многом зависит от действий конкурентов и ресурсов, находящихся в распоряжении фирмы. Соответственно, универсального выбора в большинстве стратегических ситуаций нет. Это еще раз подчеркивает реальное значение общей оценки предпринимателем ситуации и его инициативы, отношения к риску и так далее.

Общая концепция системы STAR ("генетический код" по терминологии авторов) отражена на рис. 2.

Рис. 2. Концепция системы STAR

     Система STAR была выбрана ведущим в области  бизнеса изданием Nikkei Shimbun в 1998 г. в  качестве одной из 50 наиболее значимых инноваций в сфере менеджмента. Следует подчеркнуть, что приоритетность этой разработки следует из ее практической направленности.

     В [9] предлагается несколько иная версия оценок вероятности успеха проектов. Она состоит в использовании так называемых «закрепленных» (anchored) шкал. Авторы работы [9], известные ученые США в области теории и практики стратегического инновационного менеджмента, входили в подкомитет IRI (Industrial Research Institute) по исследованию лучших практик фирм США в управлении портфелем НИОКР. Этим подкомитетом была разработана система «закрепленных шкал» для определения вероятности успеха на основе оценок экспертов. Авторы [9] считают, что такая система оценок может быть легко модифицирована применительно к нуждам отдельных фирм. По методике производится два ряда оценок: вероятности технического успеха и вероятности коммерческого успеха. Эти оценки обрабатываются с учетом весов частных факторов. Представляют интерес перечень частных факторов и оценки уровня их составляющих.

     Анализ  показывает, что предполагаемая методика хорошо корреспондирует с системой STAR. Авторы [9] отмечают, что оценки в 5 баллов по большинству факторов соответствуют вероятностям успеха 0,85 -0,90, а оценки в один балл обычно коррелируют с вероятностью успеха менее 0,1.

     С теоретической точки зрения концепция  авторов [3] не противоречит общепринятым положениям. В качестве подтверждения можно привести статью М.А. Бендикова [6] с её схемами процедуры оценки реализуемости научно-технического проекта и финансовой реализуемости программы (рис. 3, 4).

Рис. 3. Общая схема оценки реализуемости научно-технического проекта (НТП) [6]

Рис. 4. Информационно-логическая схема оценки финансовой реализуемости НТП [6] 
 
 
 

 

3. Практика риск-менеджмента инновационного процесса

     Практически редко фирма выполняет только один инновационный процесс. Реальной является задача учета неопределенностей  при управлении портфелем НИОКР. Последние подходы к решению  этой проблемы можно оценить по работе. Рассматриваемая в курсовой работе задача распределения ограниченных ресурсов по проектам НИОКР является одной из наиболее трудных для руководства корпорации из-за всегда присутствующей неопределенности в оценке будущих результатов. Численный анализ и ранжирование идей на ранних стадиях процесса может ввести в заблуждение, так как: