Риск и неопределенность

Каждый человек в течение своей жизни сталкивается с проблемами, которые не имеют однозначного решения. Возникшая неопределенная ситуация предполагает возможность выбора из нескольких альтернатив. Принимая решение в таких условиях, человек попадает в ситуацию риска. Неопределенность – это состояние неоднозначности событий в будущем и невозможность их спрогнозировать, что вызвано неполнотой или неточностью информации.

С одной стороны, ряд авторов понимают под неопределенностью особое явление, которое предшествует или сопутствует риску, с другой стороны, воспринимают ее как фактор риска. Очевидно, что инновационная деятельность увеличивает неопределенность в связи с изменением производственных процессов. Рост неопределенности повышает риск неудачного результата инновации. Ярким примером принятия решения в условиях неопределенности может быть решение о разработке нового, очень сложного оборудования. На его разработку требуется длительное время, за которое конкурентами могут быть совершены открытия, исключающие применение этого оборудования, либо разработано более совершенное оборудование. Снижения неопределенности результатов инновационной деятельности можно достичь путем создания базы данных об инновационных проектах и накопления информации о реализованных инновациях. Создание однозначных условий протекания бизнеса – желаемое явление для предпринимателей. Однако состояние полной неопределенности в реальной жизни невозможно. Это происходит потому, что в любом случае можно либо собрать дополнительную информацию по явлению, либо принять решение на основе накопленного опыта и интуиции.

Важную роль в риск-менеджменте играет наличие информации. Если компания располагает полной информацией, она может сделать лучший прогноз и снизить риск. Информация является ценным товаром, за который предприниматели готовы заплатить большие деньги. Стоимость полной информации равна разнице между ожидаемой стоимостью какого-либо приобретения или вложения капитала (когда имеется полная информация) и ожидаемой стоимостью (когда информация неполная). Необходимая информация может быть получена из различных источников, как внешних (статистические данные министерств, данные социологических исследований и т. д.), так и внутренних (внутренние отчеты и исследования). Для того чтобы выпустить на рынок новый продукт, необходимо провести маркетинговое исследование, изучить спрос и потребности потребителей, рассчитать примерные объемы продаж в зависимости от конъюнктуры рынка.

Пример. Предприниматель стоит перед выбором, сколько закупить товара: 50 или 100 ед. При закупке 50 ед. товара затраты составят 120 руб./ед., а при закупке 100 ед. – 100 руб./ед. Предприниматель данный товар будет продавать по 200 руб./ед. Однако он не знает, будет ли спрос на него. Весь непроданный в срок товар может быть реализован только по цене 100 руб. и менее.

При продаже товара вероятность составляет «50:50», т. е. существует вероятность 0,5 для продажи 50 ед. товара и 0,5 для продажи 100 ед. товара. Прибыль составит при продаже 50 ед. товара 4 000 руб. [50 × (200 – 120)], при продаже 100 ед. товара – 10 000 руб. [100 × (200 – 100)]. Средняя ожидаемая прибыль – 7 000 руб. [(0,5 × 4 000) + (0,5 × 10 000)].

Ожидаемая стоимость информации:

– при условии определенности составляет 7 000 руб.,

– при неопределенности – 5 000 руб. (покупка 100 ед. товара: 0,5 × 10 000 = 5 000 руб.).

Тогда стоимость полной информации 7 000 – 5 000 = 2 000 руб.

Таким образом, для более точного прогноза необходимо получить дополнительную информацию о спросе на товар. Компания должна заплатить за нее 2 000 руб. Компаниям выгодно вкладывать средства в изучение спроса и рынка сбыта даже с учетом того, что прогноз может оказаться не совсем точным.

Существуют ситуации, приближенные к полной определенности. Например, в развитых странах менеджер может достаточно точно рассчитать затраты на производство продукции на ближайшую перспективу. Примером принятия решения в условиях риска является принятие решения о страховании. Руководитель компании может принять решение о страховании или об отказе от страхования, посчитав вероятность наступления страхового случая. Ведь статистика страховых случаев ведется очень полно. Руководитель же страховой компании на основании этих же данных определяет сумму возможных страховых выплат и сумму, на которую необходимо заключить страховые полисы для покрытия возможных убытков и получения прибыли. Например, перед руководителем автотранспортного предприятия «АВТО» стоит вопрос: на какую сумму застраховать автомобильный парк? Допустим, из статистики известно, что каждый десятый водитель попадает в аварию один раз в год, а сумма ущерба одной аварии – 70 000 руб. В компании имеется 100 машин. Значит, в аварию может попасть 10 машин и ущерб может составить 700 000 руб. Располагая этими данными, руководитель может принять решение о страховании на такую сумму.