Методы и методики оценки степени риска предприятия в современных условиях хозяйствования

1. Использование кредитов:

1. уровень риска высок, если предприятие не может осуществить текущую деятельность без использования заемных средств;

2. уровень риска средний, если предприятию необходимы инвестиционные кредиты на развитие, расширение бизнеса;
3. низкий уровень риска, когда предприятие не прибегает к кредитам или использует их изредка.

2. Уровень собственного оборотного капитала:

1. риск высокий, если существуют проблемы (дефицит) собственных 
   оборотных средств;
2. риск средний – коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами равен нормативному;
3. риск низкий – коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами выше нормативного.

3. Ликвидность активов

1. высокий уровень риска связан с большими сверхнормативными запасами сырья и материалов, готовой продукции на складе, просроченной дебиторской задолженностью.

4. Вероятность банкротства:

1. высокая;
2. существует;
3. низкая.

5. Рентабельность:

1. низкая рентабельность по сравнению со среднеотраслевой означает высокий риск.

6. Уровень дебиторской задолженности

1. 60% от текущих активов, период оборота более 180 дней – высокий риск;
2. 40 - 60% от текущих активов, период оборота 30-60 дней – средний риск;
3. менее 40% от текущих активов, период оборота менее 30 дней-низкий.

7. Финансовые вложения предприятия:

1. если доля финансовых вложений в активах велика, а рентабельность активов ниже рентабельности основной деятельности, следовательно, предприятие занималось рискованными спекуляциями, не оправдавшими ожидания высокой доходности.

     Пример  постановки задачи для анализа чувствительности инвестиционного проекта: оценить, как изменятся критерии экономической эффективности (NPV, PI, IRR, РВ), если:

1. снизится объем продаж,
2. упадут рыночные цены на продукты проекта,
3. возрастут цены на ресурсы и т.д.

     Решение этой задачи требует многократного повторения плановых расчетов для всех возможных значений исходных параметров, что даже с использованием компьютерного обеспечения трудоемко и дорого. Поэтому на практике зачастую довольствуются анализом нижнего предела прибыли, а именно – определением точки безубыточности и того объема производства и сбыта, который обеспечивает безубыточную работу. Если запланированный объем сбыта существенно выше, тогда риск потерь невелик.

     Применяя  метод дерева решений, оценивают значения денежных потоков по нескольким вариантам развития: оптимистический, пессимистический, нормальный. Дерево решений - это сетевые графики, отражающие моменты наступления событий и вероятность получения финансовых результатов. Каждая ветвь дерева - это различные варианты развития. Чем больше разброс значений прогнозируемых критериев (например, NPV), тем более рискованным кажется проект.

     По  методу процентной ставки для более рискованных проектов применяют повышенную ставку дисконтирования, под более высокий процент предоставляют кредиты - с учетом премии за риск.

     Метод сценариев позволяет перейти от детализированного описания стратегических и оперативных рисков, характерных для каждого вида деятельности предприятия (Бизнес1, Бизнес2 и т.д.) к проработке вероятного, пессимистического (worst-case) и оптимистического (best-case) вариантов развития. На заключительном этапе перспективного планирования такая оценка риска должна воплощаться в показателях плановых заданий: напряженных – соответствующих оптимистическому сценарию, наиболее реальных (вероятный сценарий) и заниженных (пессимистический сценарий). Кроме того при разработке сценариев согласовываются стратегические риски развития предприятия в целом и отдельных видов деятельности с оперативными рисками - рисками управления обеспечением, производством и сбыто.

     Кроме рассмотренных способов оценки риска  в специальной литературе описываются  метод машинного моделирования  Монте-Карло, Дельфи-модели, модель вероятности  банкротства Альтмана, метод VAR (Value-at-Risk) и другие. 

     

2. Количественная  оценка риска

 

     Количественная  оценка рисков определяет вероятность  возникновения рисков и влияние  последствий рисков на проект, что  помогает группе управления проектами  верно принимать решения и  избегать неопределенностей. Количественная оценка рисков позволяет определять[8, c.14-18]:

1. Вероятность достижения конечной цели проекта
2. Степень воздействия риска на проект и объемы непредвиденных затрат и материалов, которые могут понадобиться.
3. Риски, требующие скорейшего реагирования и большего внимания, а также влияние их последствий на проект.
4. Фактические затраты, предполагаемые сроки окончания.

     Количественная  оценка рисков часто сопровождает качественную оценку и также требует процесс  идентификации рисков. Количественная и качественная оценка рисков могут использоваться по отдельности или вместе, в зависимости от располагаемого времени и бюджета, необходимости в количественной или качественной оценке рисков.

     Мера  риска – это степень неопределенности финансовых результатов, степень вероятности потерь. Например, риск вложения капитала в бизнес связан с неопределенностью ожидаемого дохода. Для его оценки применяют математический инструментарий теории вероятностей – стандартное отклонение, дисперсия, математическое ожидание, коэффициент вариации. Чем меньше значение стандартного отклонения а и коэффициента вариации по основным параметрам деятельности, тем меньше риск. Это количественный подход к оценке риска.

     Для моделирования вероятностей может быть использована таблица нормального распределения вероятностей. Присвоение вероятностей осуществляется на основании обработки статистической информации (объективная вероятность) или экспертным путем (субъективная вероятность).

     Имитационная  модель Д.Хертца основана на присвоении вероятностей значениям основных параметров (факторов), влияющим на денежные потоки:

1. Размер рынка (объем продаж).
2. Сегментация рынка.
3. Отпускные цены.
4. Темп роста продаж.
5. Уровень переменных затрат.
6. Уровень постоянных затрат.
7. Объем необходимых инвестиций.
8. Ликвидационная стоимость активов.
9. Срок полезного использования оборудования.

     Факторы рассматриваются как независимые. Диапазоны величин по каждому  фактору оценивается экспертно, а вероятность присваивается  по методу "рулетки". Шесть первых факторов определяют прибыль, которая соотносится с объемом инвестиций. В результате многократного повторения имитационного моделирования получают кривую вероятностного распределения нормы прибыли – вероятность того, что инвестиции обеспечат прибыль, большую или меньшую, чем некоторая средняя величина.

     К способам измерения риска относятся  также следующие.

     Метод оценки доходности активов САРМ –  количественный метод анализа прибыльности, доходности инвестиций в сопоставлении с доходностью рынка при помощи коэффициента р, который указывает на совпадение тенденций изменения цен акций предприятия с тенденциями изменения цен акций других предприятий (входящих в состав Индекса 500 акций Standard & Poor, индекса Dow Jones и других). Несовпадение тенденций, когда коэффициент не равен 1, отражает повышенный риск по сравнению со средним рыночным.

     Метод эквивалентов состоит в учете риска при помощи корректировки составляющих денежных потоков в зависимости от объективно или субъективно оцененных вероятностей. Применяемый коэффициент корректировки а характеризует соотношение значений денежных потоков при среднем и высоком уровнях риска.

     Недостатки  количественных методов прогнозирования состоят в том, что для их применения:

1. необходим большой объем исходной информации, основанной на анализе статистических данных;
2. вероятностные распределения различаются по каждой позиции притоков и оттоков денежных средств, меняются со временем;
3. некоторые составляющие зависят от развития в предыдущих периодах (условная вероятность), некоторые нет (безусловная вероятность);
4. существует вероятность появления определенной последовательности потоков денежных средств и пр.

     На  этапе количественного анализа  риска вычисляются числовые значения величин отдельных рисков и риска  объекта в целом. Также выявляется возможный ущерб и дается стоимостная оценка от проявления риска и, наконец, завершающей стадией количественной оценки является выработка системы антирисковых мероприятий и расчет их стоимостного эквивалента.

     Количественный  анализ можно формализовать, для  чего используется инструментарий теории вероятностей, математической статистики, теории исследования операций. Наиболее распространенными методами количественного анализа риска являются статистические, аналитические, метод экспертных оценок, метод аналогов.

     Суть  статистических методов оценки риска заключается в определении вероятности возникновения потерь на основе статистических данных предшествующего периода и установлении области (зоны) риска, коэффициента риска и т.д. Достоинствами статистических методов является возможность анализировать и оценивать различные варианты развития событий и учитывать разные факторы рисков в рамках одного подхода. Основным недостатком этих методов считается необходимость использования в них вероятностных характеристик. Возможно применение следующих статистических методов: оценка вероятности исполнения, анализ вероятного распределения потока платежей, деревья решений, имитационное моделирование рисков, а также технология «Risk Metrics».

     Метод оценки вероятности исполнения позволяет  дать упрощенную статистическую оценку вероятности исполнения какого – либо решения путем расчета доли выполненных и невыполненных решений в общей сумме принятых решений.

     Метод анализа вероятностных распределений  потоков платежей  позволяет при известном распределении вероятностей для каждого элемента потока платежей оценить возможные отклонения стоимостей потоков платежей от ожидаемых. Поток с наименьшей вариацией считается менее рисковым. Деревья решений обычно используются для анализа рисков событий, имеющих обозримое или разумное число вариантов развития. Они особо полезны в ситуациях, когда решения, принимаемые в момент времени t = n, сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего развития событий. Имитационное моделирование является одним из мощнейших методов анализа экономической системы; в общем случае под ним понимается процесс проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями сложных систем реального мира. Имитационное моделирование используется в тех случаях, когда проведение реальных экспериментов, например, с экономическими системами, неразумно, требует значительных затрат и/или не осуществимо на практике. Кроме того, часто практически невыполним или требует значительных затрат сбор необходимой информации для принятия решений, в подобных случаях отсутствующие фактические данные заменяются величинами, полученными в процессе имитационного эксперимента (т.е. генерированными компьютером).

     Технология  «Risk Metrics» разработана компанией  «J.P. Morgan» для оценки риска рынка ценных бумаг. Методика подразумевает определение степени влияния риска на событие через вычисление «меры риска», то есть максимально возможного потенциального изменения цены портфеля, состоящего из различного набора финансовых инструментов, с заданной вероятностью и за заданный промежуток времени[5].

     Позволяют определить вероятность возникновения  потерь на основе математических моделей  и используются в основном для  анализа риска инвестиционных проектов. Возможно использование таких методов, как анализ чувствительности, метод корректировки нормы дисконта с учетом риска, метод эквивалентов, метод сценариев.

     Анализ  чувствительности сводится к исследованию зависимости некоторого результирующего  показателя от вариации значений показателей, участвующих в его определении. Другими словами, этот метод позволяет получить ответы на вопросы вида: что будет с результирующей величиной, если изменится значение некоторой исходной величины?