План лекции
1 Статистические методы оценки рисковых ситуаций
2 Экспертные методы оценки рисковых ситуаций
Любая оценочная методика базируется на конкретном методе оценки или на сочетании нескольких методов. Различают три основных группы методов, которые могут использоваться при оценке уровня, степени и количественного выражения риска на предприятиях.
Это следующие группы методов: статистические, экспертные и расчётно-аналитические методы.
Статистические методы способствуют изучению статистики потерь, имевших место в аналогичных видах производственно-хозяйственной деятельности, установлению частоты появления определённых уровней потерь, а по частоте - прогнозированию вероятности потерь. Анализируются все статистические данные, имеющие отношение к результативности принимаемого решения. Статистические методы рассматриваются в связи с понятием зон и границ риска. Точки, определяющие уровень потерь и вероятность появления этих потерь, описываются при помощи статистического анализа достаточно большого массива данных.
Наличие информации и правильность её использования в значительной степени предопределяют рациональность (оптимальность) выбранного решения. Существует довольно распространённое мнение о том, что многочисленные данные, содержащиеся в текущей статистической отчётности, а также в различных плановых и технических документах, и являются информацией. В действительности, кроме данных, состоящих из собранных (числовых) величин, информация включает в себя другие, не поддающиеся непосредственному измерению величины. Например, предположение о возможных решениях и результатах. Практика показывает, что основные трудности, возникающие при поиске и выборе решений в рисковой ситуации, обусловлены прежде всего недостаточно высоким качеством и неполнотой имеющейся информации.
Основные “информационные” трудности в случае применения статистических методов оценки рисков можно подразделить на следующие:
1.Исходная статистическая информация зачастую бывает недостаточно достоверной. Однако, если присутствуют достоверные данные о прошлом, они не всегда могут служить надёжной базой для принятия решения, направленного в будущее, поскольку существующие условия и обстоятельства могут в дальнейшем измениться (непредсказуемые риски).
2.Некоторая часть информации имеет качественный характер и не поддаётся количественной оценке. Так, нельзя точно рассчитать степень влияния социальных и политических факторов на реализацию планов.
3.Возникают ситуации, когда необходимую информацию получить можно, но в момент принятия решения она отсутствует, поскольку это связано с большими затратами времени и средств.
4.Существенная трудность при выборе решения состоит в том, что любая идея содержит в себе потенциальную возможность различных схем её реализации, а любое экономическое действие может приводить к многочисленным исходам.
Многозначность, многомерность и качественное различие показателей в случае применения статистических методов оценки являются серьёзным препятствием для получения правильного решения в рисковой ситуации.
Экспертные методы основаны на обработке данных, составленных опытными специалистами, на обработке их мнений по конкретному вопросу. Экспертные методы применяются в ситуациях, когда выбор, обоснование и оценка последствий решений не могут быть выполнены на основе точных расчётов. Такие ситуации нередко возникают при разработке проблем управления производством и особенно при прогнозировании и планировании развития производства.
Использование информации, полученной от специалистов, особенно результативно, если для её сбора, обобщения и анализа применяются логические приёмы и математические методы, получившие название методов экспертных оценок.
Экспертные оценки не являются открытием нашего времени. Практика использования специалистов в качестве экспертов восходит своими истоками к глубокой древности. Слово “эксперт” латинского происхождения и означает “опытный”, “сведущий”. Однако, несмотря на древность профессии эксперта, научные методы анализа суждений специалистов получили своё развитие лишь во второй половине 20 века.
Методы экспертных оценок предполагают сбор и изучение специалистами оценок вероятностей возникновения различных уровней потерь. Такие оценки строятся обычно на учёте всех факторов риска, а также - статистических данных. Следует стремиться к тому, чтобы эксперты дали свои оценки уровней потерь, по которым можно было бы найти средние значения экспертных оценок и с их помощью построить кривую распределения вероятностей. Особое значение представляет вопрос о точности и надёжности рекомендаций, основанных на экспертных оценках, так как этим в конечном счёте определяется их полезность и применимость. Следует критически относиться к излишне оптимистическим высказываниям о точности и надежности данного метода. Равным образом практика не подтверждает и негативное отношение к возможности использования вероятностных оценок экспертов в различных областях управления.
Расчетно-аналитические методы базируются на математических методах. В настоящее время, однако, прикладная теория риска недостаточно хорошо разработана и используется лишь применительно к страховому и игровому риску. Тогда, как прикладные математические методы оценочных расчетов рисков производственно-хозяйственных, финансовых, коммерческих пока не созданы или же широко не применяются.
Формализация технико-экономических и управленческих решений осложняется сложностью производственно-хозяйственных и финансовых отношений. Реальные задачи управления требуют в качестве неотъемлемого элемента решения участие людей, т.е. представляют собой системы “человек-машина”. Использование математических методов и вычислительной техники позволяет принимать решения, основанные на более полной и надёжной информации, чем можно собрать в современных условиях на предприятиях при проведении процедуры оценки рисковых ситуаций.
Особое значение сейчас приобрели методы оптимизации, основанные на применении математических моделей, обеспечивающих экономию времени и средств при решении практических задач. Построение моделей помогает привести сложные и подчас неопределённые факторы, связанные с проблемой принятия решения, в логическую схему, определить, какие данные необходимы для оценки и выбора альтернатив. Но данные методы применимы на этапе регулирования риска (рисковый менеджмент) при определении влияния уровня риска на результаты производственно-хозяйственной и финансовой деятельности предприятия.
Экспертные системы основаны на субъективном знании процесса. Решение принимается на основе количественных (цифровых) данных, полученных в результате проведённой экспертизы на основе:
7. фактов в масштабе проблемы,
2) теорий о проблеме,
3) четких правил и процедур в отношении основной линии проблемы,
4) общих стратегий для решения конкретного вида проблем.
Основные категории экспертных систем:
n Интерпретация – заключение о ситуации, её описание строится на основе интуиции.
n Предсказание – заключение о ситуации строится на основе вероятностных значений параметров данной ситуации и аналогичных.
n Диагноз – выводы об отклонениях в функциях системы строятся на основе результатов исследований.
n Предположение – составление суждений об объекте исследования строится на основе сравнения данной ситуации с аналогичной и привязки тенденций аналогичной ситуации к данной.
n Планирование – разработка планов с четкой постановкой целей.
n Наставление – указание на уязвимость отдельных сторон плана и сообщение возможных исключений.
n Исправление – предписание средств для выполнения плана реализации решения.
n Инструктирование – постановка диагноза и корректировка исполнения.
n Контроль – объяснение, предсказание, исправление и наставление по поведению системы в ходе реализации решения.
Таким образом, мы рассмотрели основные методы проведения анализа в рисковой ситуации, которые наиболее часто применяются в настоящее время.
Специфика деятельности российских предприятий такова, что практически невозможно оценить ситуации полностью объективно. Ни один метод анализа не может быть применён в чистом виде. Чаще всего отправной точкой является составление суждений на основе экспертных оценок ситуации, в том числе и определение вероятностей потерь.