Анализ риска в инновационной деятельности

Главным методологическим принципом анализа рисков является обеспечение сопоставимости оценки эффективности инновационного проекта и меры его риска. Не случайно, среди принципов американского менеджмента выделяется тезис о том, что «все хорошее и превосходное каждую минуту балансирует на тонкой грани между «это опасно» и «за это надо бороться», подчеркивая необходимость управления рисками на всех этапах производственного и инновационного циклов.

Существует бесконечное число комбинаций факторов, определяющих успешность деятельности, ее результативность. Полный анализ их сочетаний не возможен. Поэтому при принятии решений в области управления рисками задачу, как правило, упрощают: анализ сводится лишь к рассмотрению наиболее возможных или критических результатов.

Среди методов анализа рисков выделяют методы аналогии, балльной оценки, метод дерева решений, метод Монте-Карло (статистических испытаний), экспертные методы и другие.

Метод аналогии представляет собой разработку стратегии управления риском конкретного инновационного проекта на основе анализа базы данных о реализации аналогичных проектов и условий их реализации. Данный метод позволяет учесть возможные ошибки, последствия воздействия неблагоприятных факторов и экстремальные ситуации как источники потенциального риска.

Метод аналогии применяется как на отдельных стадиях жизненного цикла проекта, так и по всему циклу. Часто метод аналогии используется для разработки сценариев реализации инновационного проекта.

Метод балльной оценки риска - это один из методов экспертизы риска на основе обобщающего показателя, определяемый по ряду экспертно оцениваемых частных показателей (факторов) степени риска. Он состоит из следующих этапов:

1) определение факторов, определяющих степень риска проекта;

2) выбор обобщенного критерия и частных показателей, характеризующих каждый фактор;

3) оценка обобщенного критерия степени риска инновационного проекта;

4) выработка рекомендаций по управлению риском при реализации инновационного проекта.

Данный метод широко используется в деятельности рейтинговых и аналитических агентств при оценке региональных, политических и кредитных рисков.

Метод дерева решений - это метод, оценивающий наиболее вероятные значения результатов инновационной деятельности в зависимости от вариантов реализации инновации. Он основан на построении пространственно-ориентированного графа, отражающего последовательность принятия решений и условий их реализации, оценке промежуточных результатов с учетом их вероятности. Метод позволяет рассчитать математическое ожидание результатов по каждому из вариантов реализации инновации.

Метод Монте-Карло (статистических испытаний) - это метод формализованного описания неопределенности, используемый в наиболее сложных для прогнозирования проектах. Он заключается в изучении статистики процессов реализации проектов на данном или аналогичном предприятии, что позволяет установить влияние и частоту получения конкретных результатов, а также ограничения на диапазон и динамику исходных значений и анализируемых показателей.

Статистические данные и ограничения служат основой имитационных моделей, позволяющих создать множество сценариев реализации проекта.

Метод позволяет разработать наиболее вероятный сценарий реализации проекта.

Методы экспертных оценок риска - это методы прогнозирования и анализа рисков, которые основаны на заключениях экспертов. К числу наиболее распространенных методов экспертных оценок риска относят метод Дельфи, ранжирование, попарное сравнение, метод балльных оценок и другие.

Метод Дельфи - это метод прогноза, при котором в процессе исследования исключается непосредственное общение между членами группы и проводится индивидуальный опрос экспертов с использованием анкет для выяснения их мнения относительно будущих гипотетических событий.

Достоверность полученных оценок зависит от квалификации экспертов, независимости их суждений, а также от методического обеспечения проведения экспертизы. Одним из показателей достоверности полученных значений является коэффициент конкордации (согласованности) мнений экспертов.

Методы портфолио - это общее название группы методов анализа и управления инвестициями, позволяющих на основе экономико-математических, статистических и других методов разработать с учетом риска:

 принципы работы па финансовом рынке (направления инвестиций по сегментам, отраслям и/или рынкам);

 условия изменения структуры инновационного портфеля (покупки или продажи конкретных ценных бумаг и т.п.).

Методы портфолио разрабатываются финансовыми аналитиками для профессиональных участников финансового рынка, и, как правило, являются ноу-хау.

Моделирование риска - это метод анализа и оценки риска проекта, используемый в случае, если необходимо учесть большое число проявляющихся факторов риска. Для моделирования риска заранее определяется множество учитываемых параметров и возможный диапазон их значений.

Моделирование риска позволяет построить динамическую характеристику изменяемых факторов и их влияние на оцениваемые показатели. Затем произвольно выбираются значения переменных (с учетом присвоенных им заранее вероятностей) и рассчитывается конечный показатель.

Эти и другие методы анализа позволяют оценить риски. Оценка рисков - это один из этапов анализа рисков, который заключается в качественной или количественной оценке возможных потерь (ущерба, убытков) и возможности их возникновения. Она проводится преимущественно экспертными методами в условиях неопределенности и используется при сравнении ограниченного числа альтернатив принимаемых решений.

Качественная оценка рисков осуществляется в основном посредством рейтинга.

Рейтинг - это способ качественной оценки риска в какой либо области деятельности на основе формализации экспертных методов. Одной из первых и самой простой формой проведения рейтинговой оценки стал так называемый ранкинг, то есть ранжирование.

Ранжирование предполагает упорядочение оцениваемых объектов в порядке возрастания или убывания их качеств.

Ранжирование может осуществляться несколькими методами, но в основе каждого из них лежат экспертные методы. Рассмотрим лишь некоторые из них.

Мягкая рейтинговая оценка - наиболее распространенная форма проведения рейтинга. Согласно этому методу эксперты оставляют в списке, не указывая приоритет, наилучшие, с их точки зрения, оцениваемые объекты. Наивысший ранг получает объект, набравший большее число голосов экспертов.

Непосредственное ранжирование - самый простой способ проведения рейтинга. Сущность этого метода состоит в том, что эксперты располагают в определенном порядке (как правило, возрастания или убывания качеств) оцениваемые объекты, затем рассчитывается среднее арифметическое место каждого объекта и в соответствии с этим значением составляется окончательно упорядоченный список. Достоверность результатов экспертизы проверяется по значению коэффициента конкордации - согласованности методов экспертов.

Попарное сравнение - более сложный вариант ранжирования, в соответствии с которым эксперты, сопоставляя поочередно каждые дна оцениваемых объекта, определяют, какой из них лучше, затем эти мнения усредняются и составляется окончательный рейтинг по правилу; «Если А лучше В, В лучше С, то А лучше С». Проблема применения этого способа связана с тем, что экспертам приходится анализировать большое число пар, при этом усреднение может привести к логическому тупику: «А лучше В, В лучше С, С лучше А». Кроме того, непосредственное ранжирование невозможно применить, если список оцениваемых объектов остается открытым.

Ранжирование на основе балльной оценки сочетает в себе преимущества непосредственного ранжирования и ранговой корреляции. При этом список оцениваемых объектов может быть неограничен. Эксперты сами называют число объектов и оценивают их в баллах или располагают их в определенном порядке. При этом порядковому номеру присваивается соответствующее число баллов. Для получения окончательного упорядоченного списка ранжируемых объектов баллы складываются, а объекты располагаются в порядке возрастания или убывания баллов. Балльное ранжирование стало одним из наиболее популярных методов рейтинговой оценки среди российских информационных и аналитических агентств.

Главная проблема ранжирования связана с тем, что сравнения объектов осуществляются по нескольким показателям, и результаты могут быть неоднозначными: лидер по одному показателю может стать аутсайдером по-другому.

Чтобы снизить субъективное влияние экспертов, в рейтинг включаются объективные характеристики объектов, реально поддающиеся измерению без участия экспертов. Рейтинг в этой форме получил наименование скоринга, который является оцениваемым на основе системы показателей и балльной оценки.

Количественная оценка рисков. При оценке риска вполне обосновано применения аппарата математической статистики и теории вероятностей.

Для обобщенной оценки риска используются следующие правила:

а) правило поглощения рисков: если риски относятся к одной области деятельности, но проявление негативных факторов происходит независимо друг от друга, вероятность их проявления оценивается по максимальному значению:

Po= max {pi}

где Po - общая степень риска в данной области;

pi - степень частных рисков в одной области.

Пример. Для реализации инновационного проекта необходимо обеспечение производства сырьем, электроэнергией и комплектующими.

Надежность поставщика сырья (вероятность своевременной поставки качественного сырья) - qс=0,95; поставщика комплектующих – qк=0,9; надежность работы электроэнергии – qэ =0,97.

Определить максимальную степень риска (Р).

Решение:

p=1 - q

где q - вероятность свершения события (например, надежность);

р - вероятность отказа (риска).

рс = 1-0,95 =0,05

рэ= 1-0,97 = 0,03 } mах {рi;}

рк= 1 -0,9= 0,1

Максимальная степень риска (вероятность остановки внедряемого

производственного процесса)

Р=0,1 (или 10%).

б) правило математического сложения рисков: если риски относятся к различным областям деятельности, но проявление негативных факторов происходит независимо друг от друга, вероятность их проявления (р0) оценивается по правилам теории вероятности для суммы вероятностей независимых событий. Для двух факторов:

p0 = p1+p2 +p1* p2

Пример. На реализацию инноваций влияют: квалификация персонала и точность работы оборудования. Ошибки персонала совершаются в среднем 3 на каждые 100 операций. Сбои оборудования в среднем происходят 12 раз на каждые 1000 часов работы. Определить степень риска всего инновационного проекта.

Решение. Степень риска может составить в результате:

 ошибок персонала - 3:100=3%;

 сбоя оборудования - 12:1000=1,2%.

Тогда степень риска всего инновационного проекта равна:

Ро= (0,03 + 0,012 + 0,3*0,012) * 100% = 4,236%.

в) правило логического сложения рисков: если риски относятся к разным областям деятельности, а негативные факторы проявляются в зависимости один от другого, вероятность их проявления оценивается на основе правила логического сложения - степень риска в этом случае рассчитывается как сумма произведений риска одного события на шансы других:

Р0 = f [pi * П * qj],

где pi - степень риска для i-го случая;

qj - оценка шанса для j-го случая (qj = 1 - pi)

Пример. Инновационный проект реализуется в три этапа.

Вероятность прекращения проекта на первом этапе составляет - 0,5; на втором - 0,3; на третьем - 0,1. Определить степень риска проекта в целом.

Решение. Степень риска всего проекта составит:

Р0=0,5*(1-0,3)*(1-0,1)+0,3*(1-0,5)*(1-0,1)+0,1*(1-0,3)*(1- 0,5)=0,485=48,5%.

Степень риска учитывается в коэффициенте дисконтирования, включающего премию за риск:

d = а + b + с,

где а - цена капитала;

в - уровень премии за риск;

с - уровень инфляции.

Существуют и другие показатели оценки риска, например:

 степень риска (вероятность неблагоприятной динамики инновационного процесса и негативных результатов инновационной деятельности);

 цена риска (вероятность результата инновационной деятельности, т.е. экономический результат, ради которого инвестор пошел на риск);

 мера риска (возможные потери, наиболее негативный ожидаемый результат или пессимистическая оценка возможного риска);

 зоны риска (качественная характеристика степени риска в зависимости от вероятности его возникновения).