Методы анализа риска

Все участники проекта понимают рисковый характер заключаемых сделок и, естественно, заинтересованы в снижении уровня риска.

Назначение анализа риска - дать потенциальным партнерам необходимые данные для принятия решений о целесообразности участия в проекте или конкретного управленческого решения.

Анализ рисков делится на 2 дополняющих друг друга и неразрывных вида:

а) качественный анализ;

б) количественный анализ.

Задача качественного анализа - определить факторы риска, этапы и работы, при выполнении которых возникает риск, т.е. задача заключается в установлении потенциальных зон риска.

Этот этап чрезвычайно важен, так как от выявленного риска можно застраховаться, даже от непредсказуемого, невыявленный или проигнорированный риск чреват серьезными экономическими последствиями.

Целью количественного анализа риска является определение размеров отдельных рисков и риска проекта в целом.

Наиболее распространенными методами количественного анализа риска являются:

а) статистический;

б) экспертный метод;

в) метод аналогий;

г) моделирование и др.

Содержание статистического метода анализа.

Этот метод заключается в сборе и классификации данных о последствиях воздействия неблагоприятных факторов риска на другие (аналогичные) проекты.

Изучив данные о поведении каждого элемента явления и выразив их через среднеквадратичные отклонения, можно математически рассматривать вероятное поведение системы в целом.

Естественно, что поскольку все составляющие системы проанализировать из-за их большого числа невозможно, анализ ограничивается анализом элементов, которые представляются важнейшими.

На основе этих методов можно сделать определенные заключения общего характера.

Этот метод обладает одним недостатком: при недостаточной статистике неразличимы последствия отдельных факторов (они «маскируются» друг другом), конечный результат представляется как результат сложного (и непонятного) взаимодействия ряде непредсказуемых причин.

Содержание экспертного метода анализа риска.

Этот метод представляет собой фактически еще один вариант статистического анализа.

Он заключается в привлечении возможно большего числа экспертов для определения количественной оценки последствий действия какого-либо фактора, либо их комбинации.

Полученные оценки анализируются с точки зрения их разброса и выявляются наиболее вероятные последствия исследуемого явления.

Преимуществом этого метода перед статистическим заключается в том, что каждый эксперт самостоятельно проводит анализ своего банка данных. Его недостаток в субъективности мнений.

Метод аналогий предполагает использование данных по другим предприятиям.

Моделирование ситуации с помощью программного обеспечения позволяет проводить испытания ситуации на внешние воздействия.