Решение задач теории статистических решений в условиях риска на примере выполнения инновационных проектов в вузах

Отметим, что рассмотренные  выше вероятностно-статистические подходы  к оцениванию рисков предполагают использование  в качестве критериев таких характеристик  случайной величины, как математическое ожидание, медиана, квантили, дисперсия  и др. Эти характеристики определяются функцией распределения случайного ущерба, соответствующего рассматриваемому риску. При практическом использовании  этого подхода перечисленные  характеристики оцениваются по статистическим данным. Они оцениваются по выборке, состоящей из наблюденных величин  ущерба. При этом необходимо вычислять  доверительные интервалы, содержащие оцениваемые теоретические характеристики с заданной доверительной вероятностью. Таким образом, критерий, на использовании  которого основана оптимизация, всегда определен лишь с некоторой точностью, а именно, лишь с точностью до полудлины доверительного интервала.

В риск-менеджменте компании целесообразно выделить оперативное управление риском и стратегическое управление риском. Первый вид деятельности – постоянно проводящаяся работа, связанная с обеспечением качества продукции, плановым снижением экологических рисков, работой с покупателями, поставщиками, персоналом, связанная с повышением лояльности, и т.д.

Стратегический риск-менеджмент – составная часть стратегического  менеджмента и тем самым стратегического  планирования. Надо оценивать риски  высокого уровня, например, прогнозировать наличие в продаже и цену тех  или иных товаров через 10-20 лет. Большое  значение на этом уровне имеет теория прогнозирования и экспертные оценки.

2. Практическая часть

(на примере выполнения  инновационных проектов в вузах)

2.1 Инновационные проекты в вузах.

Можно сказать, что большая  часть научного потенциала страны сейчас сосредоточена в российских вузах. Здесь квалификация работников была и остается очень высокой. Однако, хотя и не в таких масштабах, как  в науке и на промышленных предприятиях, наблюдается отток кадров, но тем не менее он присутствует. Причем в первую очередь речь идет о так называемой «внутренней утечке умов», т.е. прежде всего переходе квалифицированных специалистов из вузов в сферу бизнеса. Открывшиеся здесь широкие возможности позволили многим бывшим преподавателям и ученым относительно легко найти высокооплачиваемую, «перспективную» работу. Как следствие, многие руководители банков, инвестиционных и промышленных компаний, совместных предприятий и других крупных, средних и малых коммерческих структур имеют ученые степени, хотя и не владеют экономическими знаниями в должной степени. Подобного рода перераспределение квалифицированных кадров, возможно, способствовало подъему новых для России отраслей «рыночной экономики», но, очевидно, явилось и серьезным ударом по отечественной науке.

Произошло не только сокращение численности персонала научно-исследовательских  подразделений вузов, но и падение  занятости профессорско-преподавательского состава исследованиями и разработками (по совместительству). Исследовательская работа в условиях недостатка финансовых средств в высших учебных заведениях оплачивается значительно ниже, чем, например, преподавание в частных вузах, платных группах и на разного рода курсах, что снижает ее привлекательность в глазах преподавателей. Тем не менее, вузы являются одной из основных баз, где широкомасштабно, но ведутся научные исследования как фундаментального, так и прикладного характера.

Специфика инновационных  проектов в вузах связана с  небольшими объемами финансирования и  краткими сроками, а больше всего  – с рисками, относящимися  непосредственно  к научно-техническому развитию. Рассмотрим (в первом приближении) проблему оценивания рисков реализации инновационных проектов в вузах на основе вероятностных  экономико-математических моделей.

 Обычно под инновационным  проектом в вузе понимают проект, который опирается на ранее  проведенные научно-технические  разработки, приведшие к перспективным  для коммерческого использования  результатам. Поскольку вузы, как  правило, не занимаются сами  коммерческой деятельностью, то  предполагается, что коммерческая  реализация будет осуществляться  внешним партнером (или партнерами). При этом вуз получит доход  от реализации инновационного  проекта - либо в виде процента  от прибыли партнера, либо в  виде единовременной выплаты  (например, при покупке лицензии  партнером).

 Таким образом, в  инновационном проекте участвуют  как минимум две организации  - вуз (в лице его представителя)  и внешний партнер. Работа внутри  вуза часто разбивается на  два этапа - 1) собственно научно-исследовательскую  работу прикладного характера  и 2) разработку технологии выпуска  продукции. В деятельности внешнего  партнера также можно выделить  этапы, например, такие: 

1) освоение выпуска продукции, 

2) переход к массовому выпуску,

3)  продажу первых партий  продукции, 

4) первое получение оплаты  от покупателей, 

5) первое поступление  средств на расчетный счет  вуза, и т.д.

 Таким образом, для  успешного завершения инновационного  проекта, как правило, необходим  внешний партнер, с деятельностью  которого связана своя группа  рисков.

Структура и выраженность рисков реализации инновационных проектов в вузах несколько отличаются от таковых для инновационных  проектов вообще и тем более от рисков разнообразных инвестиционных проектов.

 На первое место  выходят риски невыполнения работы  в соответствии с техническим  заданием и невозврата (полного или частичного) средств. Риски могут быть, в частности, связаны с различными трудностями:

- Риск невыполнения работ в соответствии с техническим заданием;

- Риск невозврата средств;

- Риск недооценки сложности научно-технической задачи;

- Риск смены научного  руководителя;

- Риск, связанный с нехваткой  времени;

- Риск, связанный с решением  руководства;

- Риск, связанный с ненадежностью  деловых партнеров и заказчиков.

 Возможные итоги выполнения  инновационной работы можно описать  следующим образом:

 а) работа и финансовые  обязательства всех партнеров  выполнены в полном объеме;

 б) научно-исследовательская  часть работы выполнена полностью,  но по каким-либо причинам внешний  партнер свои обязательства, в  том числе финансовые, выполнил  не в полном объеме;

 в) научно-исследовательская  часть работы выполнена полностью,  но коммерческая часть проекта  сорвана (внешним партнером), финансовые  обязательства не выполнены;

 г) научно-исследовательская  часть работы не выполнена  полностью, но получены существенные  научные результаты; для окончания  работы требуется некоторое время;

 д) научно-исследовательская часть работы не выполнена, но получены некоторые интересные научные результаты; однако планируемый вначале научный результат не будет достигнут в обозримое время;

 е) выполнение в  вузе инновационной работы сорвано  полностью.

 Также при любом  из вышеперечисленных исходов  существует вероятность осуществления  макроэкономического риска, которое  может еще более ухудшить результат  выполнения инновационного процесса.

 Таким образом, только  в двух случаях из шести  оценка однозначна: итог а) - это  полный успех, а итог е) - это  полный провал. В остальных случаях  - итоги б), в), г), д) - получены некоторые научные результаты, а в случае итога б) - также и некоторые коммерческие результаты. При этом в случае итогов а), б), в) научно-исследовательский коллектив выполнил все, что от него требовалось, хотя "полный успех" имеет место только в одном из этих трех случаев - в зависимости от результатов работы внешнего партнера.

 

 

 

 

 

2.2 Модель инновационного проекта.

 Начнем с выделения  основных факторов, определяющих  риски реализации инновационных  проектов в вузах.

 Будем исходить из  двухступенчатой схемы: сначала  работает научно-исследовательский  коллектив, затем он передает  свои разработки внешнему партнеру, и тот начинает коммерческий  этап. Считаем, что научно-исследовательский  коллектив и внешний партнер  работают независимо друг от друга.

 Вероятность того, что  научно-исследовательский коллектив  полностью выполнит свою работу, зависит от двух групп факторов, определяемых ситуациями соответственно  внутри коллектива исполнителей  и внутри вуза. Будем считать,  что эти группы факторов также  независимы между собой. Четвертый  фактор риска - макроэкономический, т.е. ситуация в народном хозяйстве  (степень выраженности неплатежей, инфляции, нерациональной налоговой  политики и т.д.).

Таким образом, выделяются четыре основные группы факторов риска:

- связанные с коллективом исполнителей,

- связанные с вузом,

- связанные с внешним партнером,

- связанные с общей экономической обстановкой.

 Принимаем, что все  четыре фактора независимы между  собой (в теоретико-вероятностном  смысле).

 В соответствии со  сказанным выше основная формула  математической модели расчета рисков реализации инновационных моделей в вузах имеет вид:

P = P₁ * P₂ * P₃ * P₄ ,

где Р - вероятность "полного успеха", т.е. итога а) согласно приведенной выше классификации, при этом риск того, что инновационный проект не будет осуществлен полностью, оценивается вероятностью "отсутствия полного успеха", т.е. величиной (1 - Р),

P₁ - вероятность того, что ситуация внутри коллектива исполнителей не помешает выполнению инновационного проекта (следовательно, риск коллектива оценивается величиной 1- P₁),

 P₂ - вероятность того, что ситуация внутри вуза не помешает выполнению инновационного проекта (1- P₂ - риск вуза),

 P₃ - вероятность того, что внешний партнер полностью выполнит свою работу, после того, как научно-исследовательский коллектив полностью выполнит свою часть работы (1- P₃ - риск партнера)

 P₄ - вероятность того, что ситуация в народном хозяйстве не помешает выполнению инновационного проекта (1- P₄ – макроэкономический риск, т.е. риск ситуации в стране).

 Следующий шаг - оценивание  четырех перечисленных вероятностей. Будем их приближать с помощью  линейных функций, т.е. представлять  в виде:

Рn = 1 - А₁nХ₁n - А₂nХ₂n - ... - А_КnХ_Кn,

где

- индекс n принимает одно из значений 1, 2, 3, 4,

- Х₁n, Х₂n,..., Х_Кn - факторы (переменные), используемые при вычислении оценки риска типа n,

- А₁n, А₂n,..., А_Кn - коэффициенты весомости (важности) этих факторов.

 Приведенный ниже первоначальный  перечень факторов при практическом  использовании может быть дополнен  в соответствии со спецификой  вуза или проекта. 

 Значения факторов  Х₁n, Х₂n,..., Х_Кn оценивают эксперты для каждого конкретного инновационного проекта, в то время как значения коэффициентов весомости А₁n, А₂n,..., А_Кn задаются одними и теми же для всех проектов - по результатам специально организованного экспертного опроса.

 На основе практического  опыта работ, проведенных Институтом  высоких статистических технологий  и эконометрики, можно дать следующие  рекомендации по организации  работы вузовской экспертной  комиссии, оценивающей инновационные  проекты.

 Члены экспертной комиссии  в вузе оценивают факторы X_mn по качественной шкале:

0 - практически невозможное  событие (с вероятностью менее  0,01),

1 - крайне маловероятное  событие (с вероятностью от 0,02 до 0,05),

2 - маловероятное событие  (вероятность от 0,06 до 0,10),

 

3 - событие с вероятностью, которой нельзя пренебречь (от 0,11 до 0,20),

4 - достаточно вероятное  событие (вероятность от 0,21 до 0,30),

5 - событие с заметной  вероятностью (более 0,30).

Согласно теории измерений  итоговая оценка дается как медиана  индивидуальных оценок (при четном числе членов экспертной комиссии - как правая медиана).

 Поскольку максимально  возможный балл - это 5, то сумма  всех весовых коэффициентов выбиралась  равной 1/5 = 0,2. Таким образом, если по всем факторам (переменным) экспертами выставлены максимальные баллы, то соответствующая вероятность оценивается как 0, т.е. выполнение инновационного проекта признается невозможным.

 Для упрощения описания  переменные X_m1 будем ниже обозначать X_m, переменные X_m2 - как Y_m, вместо X_m3 будем писать Z_m, а вместо X_m4 - W_m. При описании числовых значений коэффициентов A_mn будем опускать индекс n, равный соответственно 1,2,3,4.