Управление рисками в инновационной деятельности

     К прямым показателям  предпринимательского риска относятся индексы роста основных экономических характеристик (объемы производства или реализации, чистая прибыль и другие).

     Косвенные показатели риска используются в том случае, когда невозможно получить значения прямых показателей или для проверки достоверности значений прямых показателей. К ним можно отнести характеристики качественного состояния капитала (интенсивность оборота активов, соотношение заемных и собственных средств, ликвидность активов и т.д.);

     3.  Разработка методов  управления рисками.

     Методы  управления рисками в инновационной  деятельности принято разделять  в зависимости от природы рисков:

• Если параметры рисков не зависят от действий команды управляющих проектом (чистые риски), управление рисками ориентировано на смягчение последствий возникновения рисковых ситуаций (эти методы будут рассмотрены во втором учебном вопросе);
• В остальных случаях деятельность по управлению рисками инновационной деятельности направлена на полное исключение или снижение возможности возникновения рисковых ситуаций (профилактика рисков, тренинг, формирование системы управления рисками и другие).

     Поскольку в основу теории управления рисками  положены подходы теории вероятностей и математической статистики, то количественная оценка риска оперирует теми же понятиями, которые использованы в этих областях науки.

     4.   Мониторинг инновационного  процесса и принятие  решений по "снижению     рисков     необходимы     для     корректировки     инновационной деятельности и достижения целей организации в условиях нестабильности

окружающей  среды. 

2.2. Методы анализа рисков. 

     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: 

P_o= max {p_i} 

     где P_o - общая степень риска в данной области;

            p_i - 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) - q_с=0,95; поставщика комплектующих – q_к=0,9; надежность работы электроэнергии – q_э =0,97.

     Определить  максимальную степень риска (Р).

     Решение: 

     p=1 - q 

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

           р - вероятность отказа (риска).

р_с = 1-0,95 =0,05

р_э= 1-0,97 = 0,03                                     }              mах {р_i;}

р_к= 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: