---

Разделы На главную История денег и экономики История экономических знаний Формы безналичных денег Международные финансы Экономические концепции Экономические теории Экономика в реальной жизни Экономический анализ и интеграция Макроэкономика Экономика и социальное общество Социальная экономика Социология Кризисная экономика Инфляция в экономике Экономика зарубежных стран Иностранные деньги Государственное регулирование Бюджетная система Политическая экономия Политология Законы денег Налогообложение Аудит Банкротство Теория рынка Конкуренция Международная торговля Товарная биржа Нефть и газ на бирже Логистика Банки - услуги и операции Банки в России Банковский кредит Недвижимость Ипотека в банке Инвестирование Стратегии инвестирования Инвестиционные фонды Ценные бумаги Акции Вексель Облигации Опционы Фьючерсы Биржевая торговля Биржа Forex Фондовый рынок Фондовый рынок России Волны Эллиотта Теория фракталов Торговая теория Ганна Фибоначчи на бирже Графический анализ на бирже Паттерны Биржевой анализ "Крестики-нолики" Японские свечи Технический анализ Математика на бирже Фундаментальный анализ Биржевая торговля Стратегии торговли Механические торговые системы Программирование МТС Управление торговым капиталом Управление портфелем Управление риском Страхование Профессия трейдер Практический трейдинг Технологии инфосистем Информационный рынок Безопасность информации Криптология и криптография Реклама PR - Public Relations Маркетинг Финансовая система Начало бизнеса Предпринимательство Малый бизнес Микроэкономика Торговля Ценообразование Работа в Интернете Сайты, софт, дизайн Управление качеством Управление предприятием Производство продукции Стратегический менеджмент Учебники по менеджменту Системы и организации Теория систем Планирование Статистика финансов Управление персоналом Трудовые отношения Бухгалтерия «1С:Бухгалтерия» Управленческий учет Делопроизводство и офис Автоматизация делопроизводства Рынок труда Карьера Менеджер Лидерство и бизнес карьера Лидерство и карьера Общение и переговоры Общение в бизнесе Бизнес переговоры Инновации в моделировании Экономическое моделирование Нейронные сети Нейролингвистика Логика нейросетей Программирование Пакет Excel Технологии программирования Языки программирования Практическая психология Психологические тренинги Психология в медицине Возрастная психология Ваши скрытые резервы Здоровье и долголетие Работа с эмоциями Пикап Управление временем Гипнотерапия Подсознание Трансовые техники Магия Здоровье советы Спорт для здоровья Йога Религии Эзотерика Мистицизм

---

Глава 6 ПРИНЯТИЕ ОПТИМАЛЬНОГО РЕШЕНИЯ В УСЛОВИЯХ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РИСКА

..... 6.1. ВЕРОЯТНОСТНАЯ ПОСТАНОВКА ⁴

ПРИНЯТИЯ ПРЕДПОЧТИТЕЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ

Риск — категория вероятностная, поэтому в процессе оценки неопределенности и количественного определения риска используют вероятностные расчеты.

Вероятностные задачи характеризуются тем, что эффективность принимаемых решений зависит не только от детерминированных факторов, но и от вероятностей их появления, т.е. известен закон распределения управляемых факторов X в виде:

Каждой паре (х„ Р,) соответствует значение функции эффективности Е(х,; Р,). В качестве показателей эффективности могут выступать математическое ожидание Е, дисперсия D, среднее квадратическое отклонение и другие вероятностные характеристики.

E^x_lPi,D-=a²^ ^(х^Е)² -Р^ х² ~(Е)\У =±j-100%. (6.1.1)

где х² —среднее ожидаемое значение квадрата рассматриваемой величины.

Средняя величина Е представляет собой обобщенную количественную характеристику и не позволяет принять решение в пользу какого-либо варианта вложения капитала.

Среднее квадратическое отклонение <у является именованной величиной и указывается в тех же единицах, в каких измеряется варьирующий признак. Дисперсия и среднее квадратическое отклонение являются мерами абсолютной колеблемости.

372

Дисперсия не дает полной картины линейных уклонений ДА" = X - Е, более наглядных для оценивания рисков. Тем не менее, задание дисперсии позволяет установить связь между линейным и квадратичными отклонениями с помощью известного неравенства Чебышева.

Вероятность Р того, что случайная величина X отклоняется от своего математического ожидания больше, чем на заданный допуск е > 0, не превосходит ее дисперсии, деленной на г², т.е.

Р(\Х-Е\>?)<-~. (6.1.2)

Отсюда видно, что незначительному риску по среднеквадратическому отклонению соответствует малый риск и по линейным отклонениям: точки X с большой вероятностью будут располагаться внутри е — окрестности ожидаемого значения Е.

Все более признанным становится оценка рискованности посредством среднего квадратического отклонения с.

Итак, будем считать, что риском операции называется число <7 — среднее квадратическое отклонение управляемого фактора (например, дохода) X операции, которое обозначим г = <т.

Если, например, под X понимать случайный доход Q, то Eq представляет собой средний ожидаемый доход, или эффективность, а среднее квадратическое отклонение Cq является оценкой рискованности, риском и обозначается r_Q.

Коэффициент вариации V — безразмерная величина. С его помощью можно сравнивать даже колеблемость признаков, выраженных в разных единицах измерения. Коэффициент вариации изменяется от 0 до 100%. Чем больше коэффициент, тем сильнее колеблемость. Установлена следующая качественная оценка различных значений коэффициента вариации [14]: до 10% — слабая колеблемость, 10—25% — умеренная колеблемость, свыше 25% — высокая колеблемость.

С помощью этого метода оценки риска, т.е. на основе расчета дисперсии, стандартного отклонения и коэффициента вариации можно оценить риск не только конкретной сделки, но и предпринимательской фирмы в целом (проанализировав динамику ее доходов) за некоторый промежуток времени.

Преимуществом данного метода оценки предпринимательского риска является несложность математических расчетов, а явным

•л

15

недостатком—необходимость большого числа исходных данных (чем больше массив, тем достовернее оценка риска).

Рассмотрим данный метод на конкретном примере. Сравним по риску вложения в акции трех типов А, В, С, если каждая из них по своему откликается на возможные рыночные ситуации, достигая с известными вероятностями определенных значений доходности (табл. 6.1).

Табл и ца 6.1

Ситуация 1 Ситуация2 вероятность доходность вероятность доходность А 0,5 20% 0,5 10% В 0,99 15,1% 0,01 5,1% С 0,7 13% 0,3 7% По формулам (6.1.1) находим для акции А:

ьпч,*.'¦*>{* _Е =20.0,5 + ю • 0,5 = 15%, ' ^!-‘"‘

' , , «г '

• D_a = (20 - 15)² - 0,5 + (10 - 15)² • 0,5 = 25, ,:н

а_А=^ = 5%, ?_А =^-100% = ^-100% = 333%; . г

¦>. .-:ч>

для акции В:

Е_в= 15,1 -0,99+5,1 -0,01 = 15%,

D_B - (15,1 - 15)² • 0,99 + (5,1 - 15)² ¦ 0,01 = 0,99,

0995

а_в =0,995%, ?_в =^І.100%=6,63%;

дЛя акции С:

Е_с =13 -0,7 + 7 -0,3= 11,2%,

¦ • D_c={ 13 - Il,2)² - 0,7 + (7 - 11,2)² • 0,3 = 7,56,

а с =2,75%, ?_с =^~-100% = 24,6%.

Так как наименьшее значение коэффициента вариации имеем для акции В, то и вложения в эту акцию наиболее предпочтительны, тем более, что и а_в = г_в = 0,995% наименьшее.



Особый вариант риска связан с разорением. Так называется вероятность столь больших потерь (х < ?), которые ЛПР не может компенсировать и которые, следовательно, ведут к его разорению.

Пример 6.1. Пусть случайный доход операции О имеет следующий ряд распределения:

О: -60 -40 -30 80 0,1 0,2 0,5 0,2 и потери 30 или более ведут к разорению ЛПР. Следовательно, вероятность возникновения риска разорения в результате данной операции равна 0,1 + 0,2 + 0,5 = 0,8.

Серьезность риска разорения оценивается именно величиной соответствующей вероятности. Если эта вероятность очень мала, то ею часто пренебрегают (в конце концов вероятность разорения отлична от нуля почти в любой сделке — из-за весьма маловероятных катастрофических событий на финансовых рынках, в масштабах государства, из-за природных явлений и т.п.).

Определим вероятностную меру разорения, приписывая ей вероятность осуществления подобного события.

Пример 6.2. Предположим, что на рынке могут возникнуть только два исхода и на каждый из них акции А и В откликаются неслучайным образом. Вероятности этих исходов и соответствующих им значений доходности задаются табл. 6.2.

Таблица 6.2

Исход 1 Исход 2 вероятность доходность вероятность доходность А 0,3 6% 0,7 2% В 0,2 -1% 0,8 4,25% Ожидаемые доходности акций: Е_л = 6 - 0,3 + 2 • 0,7 = 3,2%, Е_в = - 1 • 0,2 + 4,25 - 0,8 = 3,2% совпадают, а дисперсии (квадратичные характеристики рисков) равны:

D_Aa(6- 3,2)² - 0,3 + (2 - 3,2)² • 0,7 = 3,35, а_А~г_А = 1,83,

D_B = (- 1 - 3,2)² - 0,2 + (4,25 - 3,2)² - 0,8 = 3,41, а_в = г_в = 1,85.

Предположим теперь, что инвестор взял деньги в долг под процент, равный 2,5%. Ставка процента по кредиту ниже ожидаемой доходности по акциям, которые будут приобретены на заемные деньги, поэтому действия инвестора вполне разумны.

Однако, если инвестор вложил деньги в акции А, то при исходе 1 он выиграет (6 - 2,5) = 3,5%, а при исходе 2 проиграет (2 - 2,5) = - 0,5%, причем с вероятностью Р₂ - 0,7. Напротив, если он вложит деньги в актив В, то разорение ему грозит с вероятностью Р, = 0,2 в первой ситуации (исход 1), когда он теряет (- 1 - 2,5) = - 3,5%.

Подсчитаем ожидаемые потери (77) при покупке акций А и В соответственно: П_А = 0,5 • 0,7 = 0,35, П_в = 3,5 • 0,2 = 0,7.

Как видим, в первом случае они меньше. Зато риски разорения, оцениваемые через вероятность наступления события, наоборот, при приобретении акций А будут больше (0,7 > 0,2). Это превышение возможности банкротства должно отпугивать осторожного вкладчика, который к тому же «играет» на заемном капитале, от акции А в пользу бумаг В.

В свою очередь, ожидаемый риск П_А < П_в склоняет его к выбору в пользу акций А. Как действовать в подобной ситуации инвестору? Это зависит от его индивидуальных предпочтений, выражаемых в том числе, функцией полезности инвестора.

В рассматриваемых статистических играх используются понятия: риск (функция риска), потери (функция потерь), решение (функция решения), функции распределения при определенных условиях.

Между определенностью и неопределенностью находится случай принятия решения в условиях риска, когда можно оценить вероятность возникновения каждого возможного условия. Широко используемый подход при таких обстоятельствах — критерий предполагаемого выигрыша.

Предполагаемый выигрыш рассчитывается для каждой альтернативы, после чего отбирается альтернатива с самым высоким показателем. Предполагаемый выигрыш — это сумма значений выигрыша для каждой альтернативы, причем, каждое значение взвешивается с точки зрения вероятности соответствующего условия. Таким образом, используя критерий предполагаемого выигрыша, можно определить возможное значение выигрыша для каждой альтернативы и выбирать вариант с наилучшим значением выигрыша.

В случае стохастической неопределенности, когда неуправляемым факторам (состояниям природы) поставлены в соответствие вероятности, заданные экспертно или вычисленные, решение обычно принимается на основе критерия максимума ожидаемого среднего выигрыша или минимума ожидаемого среднего риска.

Если для каждой игры с природой, задаваемой платежной матрицей Р = ||/^||, / = ),«, у = 1,я, стратегиям природы /7,-, соответствуют вероятности Рр то лучшей стратегией игрока один будет та, которая обеспечивает ему максимальный средний выигрыш, т.е.

П

, (6.1.3)

J—1 —"

Применительно к матрице рисков (матрице упущенных возможностей (выгод)) лучшей будет та стратегия игрока, которая обеспечивает ему минимальный средний риск

п

StZ^P>'^r»- (6.1.4)

j=1

Когда говорится о среднем выигрыше или риске, то подразумевается многократное повторение процесса принятия решений, хотя реально требуемого количества повторений чаще всего может и не быть.

Пример 6.3. Пусть платежная матрица имеет вид:

Р = ^5 2 8 4) 2 3 4 12 8 5 3 10 4 2 8 (I^s 4 -Р У* По формуле (5.2.2)

где в, - шахР_и при заданном j,

¹ ISiSm ’

строим матрицу рисков R.

Находим Д = max (5,2, 8, 1) = 8, ft = 5, /?₃ = 8, Д, = 12 и тогда ?'Ь>,

^;Г-^;

3 3 О 8^Л

6 2 4 0 0 0 5 2

7 16 4

¦.J U .1 «1UVJ Д

і< ,*ч ^{: ,} *:Л'с <і> и.чз

..-,vj ¦:Лімо; "і

Предположим, что вероятности Pj равны: Pj формуле (6.1.4) находим средний ожидаемый риск: .

^с • 2 6 6 63

: ^j ‘‘ — 1 1 1 1 •V я_{2 =}б'- + 2--+4.- + 0-2-=4,

2 6 6 6

Лз=0- —+ 0’ —+ 5--+2-- = -,

Гм !і

2’6’6’6

•К'

По

_?‘ Минимальный средний ожидаемый риск:

Лшіп =min(/?i, Ri, Ri, R*) = ~.

6

По формуле (6.1.3) найден средний ожидаемый выигрыш

Р, = 5-+2-—+8-+4'—= —,





^?3=8І⁺⁵Г³Г¹⁰-Г⁷’

~Ра =1- —+ 4- —+ 2—+ 8- —= —.





Максимальный средний ожидаемый доход

Р = тах(Рі, Рг, Рг, Р4) = 1.

Пример 6.4. Имеются два объекта инвестирования с одинаковой прогнозной суммой требуемых капитальных вложений. Величина планируемого дохода (тыс. руб.) в каждом случае неопределенна и приведена в виде распределения вероятностей:

Проект А Проект В Доход Вероятность Доход Вероятность 3000 0,10 2000 0,10 3500 0,20 3000 0,15 4000 0,40 4000 0,30 4500 0,20 5000 0,35 5000 0,10 8000 0,10 Тогда математические ожидания дохода для рассматриваемых проектов будут соответственно равны:

Е_а = 3000 • 0,10 + 3500 • 0,20 + 4000 - 0,40 + 4500 • 0,20 +

+ 5000 • 0,10 = 4000 тыс. руб.

Е_в - 4400 тыс. руб.

Таким образом, проект В более предпочтителен.

В данном случае основным критерием отбора варианта была максимизация математического ожидания дохода. Следует, правда, отметить, что этот проект является и относительно более рисковым, поскольку имеет большую вариацию дохода по сравнению с проектом Л.

Действительно, определяем по формулам (6.1.1):

D_a = (3000 - 4000)² - ОД + (3500 - 4000)² ¦ 0,2 + (4000 - 4000)² • 0,4 +

+ (4500 - 4000)² • 0,2 + (5000 - 4000)² - 0,1 = 300000, a_A=y[Dj = 547,7 руб., ?_л = ^ -100 = 13,7%.

D_B =^:1(2000 - 4400)² • 0,1 + (3000 - 4400)² • 0,15 + (4000 - 4400)² - 0,3 + '• + (5000 - 4400)² - 0,35 + (8000 - 4400)² • 0,1 = 2900000,

’і*

о_в =1702,9, У_в =11^.100 = 38,7%.

4400

Ді'

И так как о_е > <з_л, ?_в > ?_А> то проект В является более рискованным.

Вероятностная постановка задачи выбора оптимальных решений в экономике более адекватно отображает реальные ситуации. Поэтому применение вероятностных моделей во многих случаях позволяет уменьшить риск при выборе наиболее эффективных решений. Однако, применение указанных моделей связано с необходимостью определения вероятностных характеристик анализируемых процессов (ситуаций). Это существенно усложняет решение рассматриваемых задач. Во многих случаях вероятностное распределение экономических показателей бывает неизвестным. Поэтому возникает необходимость определения предпочтительных альтернатив при условии, что вероятностные характеристики экономических показателей являются неизвестными.

В условиях полной неопределенности, когда вероятности рассматриваемых ситуаций неизвестны, можно пользоваться правилом Лапласа, заключающимся в том, что все неизвестные вероятности Pj считают равными. После этого выбор эффективного решения можно принимать или по правилу максимизации среднего ожидаемого выигрыша (6.1.3) или по правилу минимизации среднего риска (6.1.4). Подобный критерий принятия решения можно назвать принципом недостаточного обоснования Лапласа.

¦w

6.2. ОЦЕНКА СТЕПЕНИ РИСКА В УСЛОВИЯХ ОПРЕДЕЛЕННОСТИ

Для всех состояний природы не существует одной наилучшей функции решения. От исследователя требуется применение таких методов, которые дают оптимальные функции решения в более узком диапазоне. Для этого необходимо использовать критерии оптимальности.

Рассмотрим задачу о выборе оптимального ассортимента швейного предприятия, сформулированную в п. 5.7.3. Предприятие смогло получить более точную информацию о состоянии погоды за последние одиннадцать лет. Обычная погода бывает с вероятностью 0,2, прохладная — 0,3 и теплая — с вероятностью 0,5.

Все исходные данные и платежную матрицу запишем в виде табл. 6.3.

Таблица. 6.3

-лц‘у: ' • • г-,

^? ' Вероятностная платежная матрица Вероятность 0,2 0,3 0,5 '¦-•n. Стратегия

^'\природы

Стратегия''--^

ппелпонятия^"'--. Обычная

п. Прохладная

п₂ Теплая

П₃ Теплая — Р_} 17900 5900 35900 Прохладная — Р₂ 22000 35400 6400 Обычная — Р_і 34800 22800 16000 Расчет средней ожидаемой прибыли сведем в табл. 6.4. Таблица 6.4 Погода Средняя ожидаемая прибыль Теплая 17 900 • 0,2 + 5900 - 0,3 + 35 900 • 0,5 = 23 300 ден.ед Прохладная 22 000 • 0,2 + 35 400 • 0,3 + 6400 • 0,5 = 18 220 ден.ед Обычная 34 800-0,2 + 22 800 0,3 + 16 000 ¦ 0,5=21 800 ден.ед Из табл. 6.4. следует, что наибольшая прибыль будет в случае, если предприятие выберет стратегию Р_ь и эта прибыль в среднем составит 23300 ден.ед.

Видим, что предприятие, приобретя дополнительную информацию о состоянии погоды, сократило риск и увеличило свою среднюю прибыль.

Ожидаемая ценность полной информации определяется как разность между ожидаемой денежной оценкой результата хозяйственной деятельности (23300 ден.ед.), когда имеется полное информационное обеспечение, и максимальной ожидаемой денежной оценкой (20833 ден.ед.), когда информация неполная, т.е. стоимость полной информации равна 23300 - 20833 = 2467 ден.ед.

Понятно, что, если предприятие за дополнительную информацию о вероятностях состояний погоды должно заплатить, то величина запрошенной платы должна быть меньше ожидаемой ценности информации.

Информационное обеспечение при оценке и программировании риска служит не только в качестве источника данных для анализа, но и само по себе является средством снижения риска. Однако, доступ к информации, на основе которой принимаются решения, связанные с выявлением и оценкой текущих и перспективных тенденций в условиях рынка, ограничен, так как получение данных о работе других компаний затруднено существованием коммерческой тайны, способностью каждой компании в любой момент принять любое решение, возможно, непредсказуемое для оценивающего окружающую среду субъекта решение, позицию, образ действий, что порождает неопределенность при выборе линии поведения и прогнозировании риска. Если информация более доступна, ее потребители могут сделать лучший прогноз и снизить риск. Поэтому информация на рынке имеет ценность, и предприниматели готовы платить за нее.

6.3. ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОГО ЧИСЛА РАБОЧИХ МЕСТ В ПАРИКМАХЕРСКОЙ С УЧЕТОМ РИСКА ОБСЛУЖИВАНИЯ

Исследуем работу одного из предприятий сферы сервиса — парикмахерской. Объективная цель развития сервисных предприятий — максимальное удовлетворение потребностей населения в услугах и потребностей владельцев (персонала) предприятий, которые выражаются в материальном и моральном стимулировании в зависимости от индивидуальных затрат живого труда.

Парикмахерскую, выбранную в Подмосковье, в терминах теории массового обслуживания, рассматриваем как многоканальную систему массового обслуживания (СМО) с простой дисциплиной очереди.

Исследование начинается с определения статистических характеристик прибытия клиентов (заявок) и времени, затрачиваемого мастерами (каналами обслуживания) на их обслуживание.

Изучение входящего потока производилось следующим образом. Каждый час (в течении ста двадцати последовательных часовых интервалов) отмечалось число клиентов, пришедших в парикмахерскую и подсчитывалась частота, соответствующая этим наблюденным числам. Результаты наблюдений представлены в табл. 6.5.

Среднее значение данной совокупности чисел равно



(6.3.1)

Таблица частот

ь.

Табл и ца 6.5

'ijm'"'!(-:? > or*.

ч ' іЗ І? j«.

Л — < Число

поступле

ний

клиентов за 1 час, т 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 Наблю

денная

частота,

Sh 0 2 4 6 7 9 12 15 14 12 10 8 7 5 4 4 0 Частота по закону Пуассона S, 0,5 1,1 2,2 3,8 6,1 8,1 10,5 12,1 12,9 12,8 12,2 10,5 8,4 6,8 4,9 3,5 2,2 1,4 Следовательно, среднее число клиентов, приходящих в парикмахерскую в единицу времени, равно А = 13,9 зак/час = 0,23 зак/мин.

Тогда теоретические значения частот, соответствующие распределению Пуассона, определяются как

т _е-Лі

(А/)

s₍ = p_m(/)-Xs« =

ml

(6.3.2)

/и. -13,9

13,9

-120.

ml

Чтобы сделать вывод, относительно того, будет ли принятый пуассоновский процесс с достаточной точностью описывать исследуемую статистическую совокупность, находим выражение для величины

¦*на6л

(6.3.3)

Далее следуя [72], по таблицам критических значений х²кр для числа степеней свободы при пуассоновском распределении А" = 5 - 2 = 18 - 2 = 16 (5 = 18 — число групп статистики) и уровне значимости 0,05 находим, что х^, =26,3. И так как x?_ta61 = 4,33 < xl_p = 263, то можно считать, что входящий поток клиентов действительно распределен по закону Пуассона.

Для определения среднего времени обслуживания и характера функции его распределения за двухнедельный период было сделано тысяча наблюдений. Их статистическая обработка показала, что среднее время обслуживания одного клиента т, ~ 18,5 мин, и, следовательно, интенсивность обслуживания равна m = ilm_l = 0,054 обс/мин. Время обслуживания клиентов также подчинено распределению Пуассона.

Рассмотрим зависимость между коэффициентом загрузки

Ха. А.

цг = — = — (параметром загрузки а = —) и временем ожидания пц п д

начала обслуживания F , где п — число мастеров (каналов).

Основные расчетные зависимости для выбранной СМО

возьмем из книги [77].

Среднее число заявок, находящихся в очереди равно:

, Р(п,а) а'П _п

^L ~ -П^-' ’

(л-ОГ)

где

J *=о^Л-

а

п-а

Р{п,а)=~, Р₀ = п\

R(n,a) + Р(п,а)-

причем, Р₀ есть вероятность простоя системы (доля времени простоя системы).

Вероятность того, что канал занят

Р,

₌ J_ ₌

п п пц

Вероятность того, что система полностью загружена

р

(й-«)-я! ⁰

Среднее время полной загрузки системы

і 1 Д(»-1;о:) Р„,

W Р(п,а) 1

I і а"*¹



A¹ fi(n-a)²-n\ ° Р₃._к

Среднее время ожидания клиента в очереди

— _L_

‘^ож - я •

Результаты вычислений по приведенным формулам при различных значениях коэффициента загрузки сведены в табл. 6.6.

Та б ли ца 6.6

Расчетная таблица 0,98 0,95 0,90 0,85 0,71 0,61 0,53 а = к 4,9 4,75 4,5 4,26 4,26 4,26 4,26 п 5 5 5 5 6 7 8 L 46,54 16,69 6,86 1,36 0,84 0,27 0,10 Ілмс 202,34 72,56 29,83 5,91 3,65 1,17 0,43 р,. 0,98 0,95 0,90 0,85 0,71 0,61 0,53 Р,г 0,95 0,88 0,69 0,66 0,34 0,17 0,08 /і.Л 183,69 74,13 25,17 25,16 10,08 6,53 4,94 tn„ 3,90 4,22 4,66 5,75 8,61 12,29 16,60 ^0 19,08 18,78 18,24 17,76 15,96 14,94 14,34 S 333,9 150,7 92,9 61,8 79,9 97,7 117,9 С 1402,4 1558,3 1566,9 1 554,4 1372,5 1261,8 1187,0 Проанализируем табл. 6.6, исходя из зависимости «время ожидания — коэффициент загрузки».

Коэффициент загрузки оборудования V определяет не только качество обслуживания, но и экономические показатели деятельности предприятия сферы сервиса. Совершенно очевидно, что предприятия стремятся полнее использовать производственные

мощности с тем, чтобы добиться высоких экономических показателей. И это соответствует отраслевому критерию эффективности, сущностью которого является минимизация затрат на производство услуг.Однако, такой односторонний подход к решению проблемы определения коэффициента загрузки оборудования и соответственно производственных мощностей может привести, и очень часто приводит, к ухудшению качества обслуживания населения. Так при возрастании коэффициента загрузки от 0,53 до 0,98 среднее время ожидания клиентом начала обслуживания возрастает от 0,43 мин. до 202,34 мин. Отсюда, увеличив число мастеров и, т.е. уменьшив коэффициент загрузки, можно улучшить качественные характеристики обслуживания. Однако, это оказывается неприемлемым с точки зрения коллектива парикмахерской, так как их.прибыль уменьшается.

Нужно выработать такие рекомендации по рациональному построению сферы услуг, рациональной их работе и регулированию потока заявок, чтобы обеспечить высокую эффективность обслуживания при малых затратах на создание и функционирование предприятий сервиса. Для определения оптимального числа рабочих мест устанавливаем зависимости удельных затрат на производство услуг от потока заявок, числа и производительности каналов обслуживания и «выходных» характеристик СМО, описывающих результаты ее работы.

Случайный характер поступления заявок (посетителей) и времени их обслуживания обуславливает наличие рисковых тенденций и необходимость применения статистических методов.

Введем следующие параметры: С\ — расходы одного клиента, С, — непроизводственные расходы клиента из-за потери времени в очереди, С г — расходы на создание одного рабочего места, С₃ — расходы на эксплуатацию одного рабочего места, С л— расходы на зарплату одного мастера. Все расходы отнесены к одному часу.

Составляем функцию суммарных расходов, которые складываются из стоимости времени, потерянного клиентами в очереди; из расходов на создание новых рабочих мест; из расходов на экс плуатацию этих рабочих мест и расходов на оплату занятых ма~ теров. Эта функция имеет вид:

S = (Сі • L + Сг ¦ п + Сі-п + С₄(л-к)), (6.3.4

где к = а — среднее число занятых рабочих мест.

За время t парикмахерская, если она рентабельна, принесет прибыль, равную:

(6.3.5)

С = (С, • А,, - С, ¦ L - С_г ¦ п - С₃ • п - С₄ (л - к)) -1,

_п Щп- 1,а)

где Л) ^---абсолютная пропускная способность системы.

R(n ,а)

Функцию S(n,а) нужно минимизировать, а функцию

С(и; _а) = 3*-^а>

нужно максимизировать.

Анализ этих двух функций показывает, что в зависимости от коэффициента загрузки функция S(n; а) имеет один минимум, а

функция С(п; а) —один максимум.

Результаты расчетов по формулам (6.3.4) и (6.3.5) для параметров С) = 91 руб. в час, С1 = 6,2 руб. в час, С₂ = 0,72 руб. в час,

С₃ = 8,1 руб. в час, С₄ = 12,5руб. в час приведены в табл.6.6.

Анализ таблицы 6.6 показывает, что эффективный коэффициент загрузки %ф = 0,85 и отвечает параметру загрузки а = 4,26, найденному из статистических исследований, и при этом число рабочих мест (мастеров) и = 5.

Тогда количество рабочих мест с учетом соблюдения оптимального показателя качества обслуживания клиентов равно

"* = и • ^* 5-0,85 = 4,25.

Поскольку в парикмахерской работало шесть мастеров, то нами было предложено сократить их до пяти человек, что принесло бы дополнительную прибыль в 181,9 руб. в час.

Снижение числа мастеров до четырех человек приводит к случаю, когда число клиентов, стоящих в очереди, будет с течением времени неограниченно расти. Нарушается стационарный режим работы функционирования СМО, который существует только при а < п.

Можно еще повысить прибыль парикмахерской, сведя экономический риск к минимальному. Для этого нужно провести дополнительные статистические исследования с учетом дней недели и работы парикмахерской в утренние и вечерние часы. Тогда при параметре загрузки а < 4 могут работать четыре мастера, а при 5 < а <6 — пять мастеров.

Здесь уже учитывается дискретный характер предоставления услуг, сезонность (часовая, дни недели, недельная, месячная, квартальная). При анализе эффекта бытового обслуживания нужно помнить, что результаты потребления бытовых услуг могут быть как экономические, так и социальные и они находятся в тесной взаимосвязи.

Уменьшая число мастеров, парикмахерская, естественно, получает большую прибыль, но резко увеличивается риск обслуживания заказчика. Недоучет его может привести к снижению постоянной клиентуры, репутации и в конечном итоге к сокращению прибыли.

•ч

6.4. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ РИСКА

о.

it Методы принятия решений в условиях риска разрабатываются и обосновываются также и в рамках так называемой теории статистических решений. Теория статистических решений является теорией проведения статистических наблюдений, обработки этих наблюдений и их использования. Как известно, задачей экономического исследования является уяснение природы экономического объекта, раскрытие механизма взаимосвязи между важнейшими его переменными. Такое понимание позволяет разработать и осуществить необходимые меры по управлению данным объектом, или экономическую политику. Для этого нужны адекватные задаче методы, учитывающие природу и специфику экономических данных, служащих основой для качественных и количественных утверждений об изучаемом экономическом объекте или явлении.

Любые экономические данные представляют собой количественные характеристики каких-либо экономических объектов. Они формируются под действием множества факторов, не все из которых доступны внешнему контролю. Неконтролируемые факторы могут принимать случайные значения из некоторого множества значений и тем самым обуславливать случайность данных, которые они определяют. Стохастическая природа экономических данных обуславливает необходимость применения специальных адекватных им статистических методов для их анализа и обработки.

Количественная оценка предпринимательского риска вне зависимости от содержания конкретной задачи возможна, как правило, с помощью методов математической статистки. Главные инструменты данного метода оценки — дисперсия, стандартное отклонение, коэффициент вариации.

В приложениях широко применяют типовые конструкции, основанные на показателях изменчивости или вероятности сопряженных с риском состояний. Так, финансовые риски, вызванные колебаниями результата вокруг ожидаемого значения, например, эффективности, оценивают с помощью дисперсии или ожидаемого абсолютного уклонения от средней. В задачах управления капиталом распространенным измерителем степени риска является вероятность возникновения убытков или недополучения доходов по сравнению с прогнозируемым вариантом.

Для оценки величины риска (степени риска) остановимся на следующих критериях:

1) среднее ожидаемое значение;

2) колеблемость (изменчивость) возможного результата.

Для статистической выборки

*1 *2 - .. X, И» Я| ^п2 - .. Щ где Xj — ожидаемое значение для каждою случая наблюдения (і = 1,2,...), л, — число случаев наблюдения (частота) значения х=Е — среднее ожидаемое значение, о² —.дисперсия,

V — коэффициент вариации, имеем:

e-i.Zzl. .• ?у'Ч

2Л Л”-

?=±~-т%.

X

(6.4.1)

Рассмотрим задачу об оценке риска по хозяйственным контрактам. ООО «Интерпродукт» решает заключить договор на поставку продуктов питания с одной из трех баз. Собрав данные о сроках оплаты товара этими базами (табл. 6.7), нужно, оценив риск, выбрать ту базу, которая оплачивает товар в наименьшие сроки при заключении договора поставки продукции.

Номер

события Сроки

оплаты

в днях Число случаев наблюдения п хп О-*) (х-х)² {х-х)²п І-я база 10 30 300 -5,61 31,47 944,10 2 14 28 392 -1,61 2,59 72,58 3 15 22 330 -0,61 0,37 8,19 4 18 40 720 2,39 5,71 228,40 5 20 30 600 4,39 19,27 578,10 S 150 2342 1831,37 2-я база 8 29 232 -6,61 43,69 1267,07 2 12 21 252 -2,61 6,81 143,05 3 13 36 468 -1,61 2,59 93,16 4 15 50 750 0,39 0,15 7,5 5 17 31 527 2,39 5,7] 177,07 6 21 33 693 6,39 40,83 1347,46 Z 200 2922 3035,31 3-я база 1 7 42 294 -8,58 73,62 3091,89 2 9 34 306 1

Я⁴

t_n

00 43,30 1472,20 3 15 32 480 -0,58 0,34 10,76 4 16 28 448 0,42 0,18 4,94 5 18 34 612 2,42 5,86 199,12 6 21 29 609 5,42 29,38 851,92 7 22 26 572 6,42 41,22 1071,63 8 23 25 575 7,42 55,06 1376,41 Z 250 3896 8078,87 Для первой базы, исходя из формул (6.4.1): ^? - ж ¦¹⁵-^61; ^ Hr - ³-^{49і r}-²²’^36%'

Для второй базы

2992

200

3035,31

200

= 14,61; а

-^-•100% = 26,69%. 14,61

= 3,90; К =

Для третьей базы

3896

250

'8078,87

250

—^•100% = 36,46%. 15,58

= 15,58; а

= 5,68;

Коэффициент вариации для первой базы наименьший, что говорит о целесообразности заключить договор поставки продукции с этой базой.

Рассмотренные примеры показывают, что риск имеет математически выраженную вероятность наступления потери, которая опирается на статистические данные и может быть рассчитана с достаточно высокой степенью точности. При выборе наиболее приемлемого решения было использовано правило оптимальной вероятности результата, которое состоит в том, что из возможных решений выбирается то, при котором вероятность результата является приемлемой для предпринимателя.

На практике применение правила оптимальной вероятности результата обычно сочетается с правилом оптимальной колеблемости результата.

Как известно, колеблемость показателей выражается их дисперсией, средним квадратическим отклонением и коэффициентом вариации. Сущность правила оптимальной колеблемости результата заключается в том, что из возможных решений выбирается то, при котором вероятности выигрыша и проигрыша для одного и того же рискового вложения капитала имеют небольшой разрыв, т.е. наименьшую величину дисперсии, среднего квадратического отклонения вариации. В рассматриваемых задачах выбор оптимальных решений был сделан с использованием этих двух правил.

6.5. ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОГО ПЛАНА МЕТОДОМ ПОСТРОЕНИЯ ДЕРЕВЬЕВ , СОБЫТИЙ

6.5.1. Дерево решений

Специфическим графическим инструментом анализа проблемных ситуаций являются, так называемые, деревья решений. Термин получил свое название от древообразующей структуры схемы.

С помощью этого метода решается целый ряд задач, когда имеются два или более последовательных множества решений, причем, последующие решения основываются на результатах предыдущих состояний среды, т.е. появляется цепочка решений, вытекающих одно из другого. Подобные задачи проще решать с использованием дерева решений, которое представляет собой графическое изображение последовательности решений и состояний среды с указанием соответствующих вероятностей и выигрышей для всевозможных комбинаций.

Для упрощения применения этого метода разобьем его на несколько этапов.

На первом этапе формулируем задачу. Отбрасываем не относящиеся к проблеме факторы, а оставшиеся подразделяем на существенные и несущественные. Далее: определяем возможности сбора информации для экспериментирования и реальных действий; составляем перечень событий, которые с определенной вероятностью могут произойти: устанавливаем временной порядок расположения событий, в исходах которых содержится полезная и доступная информация, и тех последовательных действий, которые можно предпринять.

На втором этапе строим дерево решений. Оно состоит из двух основных частей: «решений» и «вероятностных событий». Они представлены квадратами (рис. 6.1). Эти решения и вероятностные события связаны, что видно из последующих примеров.

. /: Решения

Вероятностные

события

Рнс. 6.1. Составные части дерева решений

Суть третьего этапа состоит в оценке вероятностей состояний среды, т.е. сопоставлении шансов возникновения каждого конкретного события.

Установление выигрышей (или проигрышей, как выигрышей со знаком минус) для каждой возможной комбинации альтернатив (действий) состояний среды составляют четвертый этап.

На пятом этапе решается задача.

Дерево решений состоит из ряда узлов и исходящих из них ветвей. Квадраты обозначают пункты принятия решений (или возможные события), а дуги соответствуют переходам между логически связанными решениями и случайными событиями. Из вершин —решения (квадратов) исходит столько дуг, сколько имеется вариантов (альтернатив), выбор конкретной дуги (вариант решения) осуществляется ЛПР. Из вершины — события также может исходить несколько дуг. Но здесь уже выбор осуществляется случайным образом в соответствии с заданными вероятностями отдельных исходов.

После того, как дерево решения построено, оно анализируется справа налево, т.е. начинать надо с последнего принятого решения. Для каждого решения выбирается альтернатива с наибольшим показателем отдачи (или с наименьшими затратами). Если за принятием решения следует несколько возможных вариантов событий, то выбирается альтернатива с наибольшей предполагаемой прибылью (или с наименьшей предполагаемой величиной затрат).

6.5.2. Оптимизация стратегии выхода на рынок

Пусть есть фирма А, которая единолично доминирует на рынке некоторого товара, имея 20 единиц прибыли за какой-то интервал. Фирма В хотела бы продавать тот же товар на этом рынке, для чего ей надо произвести какие-то первоначальные затраты. При вторжении фирмы В на рынок фирма А может и не сократить объем своего производства. Тогда на рынке товара будет очень много, цена на него упадет, и прибыли фирм будут: у фирмы А (+8) единиц, у фирмы В (-3) единицы, то есть фирма В понесет убыток. Если фирма А уступит фирме В половину рынка, то прибыли будут по (+10) единиц. Если фирма А, ожи-

дая вступления фирмы В на рынок, сократит производство, а фирма В на рынок не вступит, то прибыль фирмы А будет (+12) единиц. У фирмы В не будет ни расходов, ни доходов, ее прибыль будет нулевой. Позиционную игру удобнее представлять не матрицей, а деревом решений (в общем случае графом решений), которое приводит игроков из исходной позиции в конечную (рис. 6.2).



-Мі

Рис. 6.2. Схема позиционной игры о о

Можно проверить, что в данной игре есть пары стратегий равновесных по Нэшу (смысл ситуации в том, что никому из игроков в одиночку не выгодно от нее отклоняться, его выигрыш при этом не увеличится):

1) фирма В — воздержаться от вступления на рынок;

фирма А — сохранить объем производства;

2) фирма В — вступить на рынок;

фирма А — снизить объем производства.

Проверка проста, в первом случае она делается так. Пусть фирма В придерживается данной стратегии, а фирма А изменяет свою стратегию. Тогда фирма А вместо выигрыша (+20) единиц получит только (+12). Если фирма ,4 придерживается выбранной стратегии, а фирма В меняет свою стратегию, то она вместо выигрыша (0) единиц получает выигрыш (-3) единицы. Аналогично делается проверка и во втором случае.

В непозиционной игре, когда игроки одновременно и независимо принимают решения, нет оснований ожидать, что какой-то из этих двух исходов предпочтительнее. В позиционной игре надо учитывать, что фирма А принимает решение, уже зная о решении фирмы В, которая делает первый ход. Следуя принципу максимизации своего минимального выигрыша, то есть действуя осторожно, фирма В должна воздержаться от вступления на рынок. Но в позиционной игре, когда есть последовательные ходы, ситуация сложнее.

Фирма В, конечно, исходит из того, что фирма А будет вести себя рационально, будет стремиться максимизировать свой выигрыш. Рациональным ответом фирмы А на вторжение фирмы В является уменьшение своего производства, так как при этом ее прибыль больше, чем при сохранении прежнего объема выпуска. Поэтому для фирмы В разумно вторгаться на рынок, считая угрозу фирмы А (сохранение ею прежнего объема производства) неправдоподобной.

Совсем другое решение будет в том случае, когда дерево решений игры имеет вид, показанный на рис. 6.3.

Ясно, что фирме А не выгодно сократить объем своего производства при любом решении фирмы В. Поэтому угроза фирмы А (сохранить прежний объем производства) становится реальной, и для фирмы В разумным является отказ от вступления на рынок. Данная ситуация — случай так называемой устойчивой монопо-

Прибыль

ФирмаВ

Фирма А Объем

Рис. 63. Схема позиционной игры А В

8 -3

20 0

12 0 лии, когда фирма-монополист может реализовать угрозу подавления потенциальных конкурентов. Причины такой устойчивости могут быть разными. Возможно, сказываются какие-то естественные условия производства, технологические особенности или факторы, позволяющие фирме-монополисту гибко реагировать на действия потенциальных конкурентов (большой запас мощностей, реклама, научный задел, наличие завершенных опытно-конструкторских разработок и т.д.).

6.5.3. Максимизация прибыли от акций

Рассмотрим задачу максимизации ожидаемой прибыли от акций.

Предположим, что мы владеем акциями стоимостью 1000 у.е. Мы должны принять решение относительно того, держать ли акции, продать их все или купить еше акции на сумму 500 у.е. Вероятность 20%-го роста курсовой стоимости акции составляет 0,6, а вероятность снижения курсовой стоимости на 20% — 0,4. Какое решение необходимо принять с тем, чтобы максимизировать ожидаемую прибыль?

Сначала необходимо решить, что делать с акциями: купить еще, все продать или все держать. Это отображено с помощью дерева решений на рис. 6.4. Диаграмма содержит величину доходов или расходов в случае принятия того или иного решения. Например, вариант «продажи» даст доход в 1000 у.е. (показан

Рис. 6.4. Покупать, продавать или ни то, ни другое как + 1000 на дереве). В противоположность этому, вариант «покупки» принесет расходы в сумме 500 у.е. (показаны как — 500 на дереве). Если мы продадим акции, тогда их у нас будет ноль. Если мы просто будем держать акции, то в случае 20%-ного подъема на рынке их стоимость составит 1200 у.е., а в случает 20%-ного спада — 800 у.е. В другом случае, после покупки акций еще на 500 у.е., при подъеме рынка мы окажемся обладателями акций стоимостью 1800у.е., а при падении — стоимостью 1200у.е. Данные значения указаны в конце каждой ветви в правой части дерева решений (рис. 6.5). Дерево также показывает вероятности возможных событий (т.е. рост или падение курсовой стоимости акций), а также денежные средства, затраченные или полученные при этом. Например, покупка акции стоит 500 у.е. (т.е. в данной точке диаграммы указано — 500 у.е.). Аналогично, продажа акций даст доход в 1000 у.е., и это указано рядом с соответствующей ветвью дерева.

Рост курсовой Начиная с правой стороны и двигаясь влево, производится расчет ожидаемых значений, как это показано на рис. 6.6. Таким образом, ожидаемое значение в блоке вероятностных событий А рассчитывается путем умножения каждой вероятности на значение в конце ветви, т.е. ожидаемое значение в блоке А составляет



0,6 х 1800 + 0,4 х 1200 = 1560 у.е. Аналогично, ожидаемое значение для блока Б составляет 0,6 х 1200 + 0,4 х 800 = 1040 у.е.

И наконец, можно принимать решение на основании вывода ожидаемых значений по соответствующим ветвям обратно к блоку решений В. Три возможных пути обратно к блоку В дают следующие значения:

Вариант 1: 1560 - 500 = 1060 у.е.

Вариант 2: 0 + 1000 = 1000 у.е.

Вариант 3: 1040 + 0 = 1040 у.е.

Следовательно, на основании данного критерия с целью максимизации ожидаемой стоимости акций мы предпочтем вариант 1. Таким образом, мы решим купить еще акций на сумму в 500 у.е., что даст нам ожидаемую чистую прибыль в 1060 у.е. Это значение показано в блоке В, а путь решения выделен, как показано на рис. 6.6. Следует отметить, что этот простой способ принятия решений, основанный на максимизации ожидаемой отдачи, может не всегда оказаться приемлемым. Например, также необходимо учитывать факторы риска, о чем мы будем говорить в следующем примере.

6.5.4. Выбор оптимального проекта реконструкции фабрики — химчистки

С помощью дерева решений рассмотрим задачу выбора оптимального проекта реконструкции фабрики — химчистки.

Руководство компании решает реконструировать фабрику — химчистки по одному из трех проектов. Размер выигрыша, который компания может получить, зависит от благоприятного или неблагоприятного состояния рынка (табл. 6.8).

.дуг Таблица 6.8

Таблица проектов реконструкции Номер

стратегии Действия

компании Выигрыши, уел. руб., при состоянии экономической среды благоприятному неблагоприятному 1 По 1-му проекту 150000 - 80000 2 По 2-му проекту 200000 - 150000 3 По 3-му проекту 100000 - 40000 На основе данной таблицы выигрышей (потерь) построим дерево решений (рис. 6.7)

Процедура принятия решения заключается в вычислении для каждой вершины дерева (при движении справа налево) ожидаемых денежных оценок, отбрасывании неперспективных ветвей и выборе ветвей, которым соответствует максимальное значение ожидаемой денежной оценки (ОДО). ОДО — это средний выигрыш в игре, которая рассчитывается как сумма произведений размеров выигрышей на вероятности этих выигрышей.

Определяем ОДО: для 1-ой вершины

ОДО, = 150000 • 0,5 + (- 80000) • 0,5 = 35000 уел. руб.; для 2-ой вершины

ОД0₂ = 200000 ¦ 0,5 + (- 150000) - 0,5 = 25000 уел. руб.; для 3-ей вершины _?

ОД0₃ = 100000 - 0,5 + (- 40000) - 0,5 = 30000 уел. руб. »

Благоприятное

ш

150000

-80000

200000

-150000

100000

-40000

’1-ый проект

35000

Неблагоприятное

(0,5)

Благоприятное

П'.

(0,5)

Неблагоприятное

2-ой проект -ft-

25000

(0,5)

Благоприятное

(05)

3-ий проект -ft-

"Э'і

30000

Неблагоприятное

(0,5)

j | — решение (решение принимает игрок); Г~*~) — случай (решение принимает случай);

II — отвергнутое решение

Рис. 6.7. Дерево решений без дополнительного обследования конъюнктуры рынка

Так как истинные вероятности благоприятного и неблагоприятного состояний экономической среды нам неизвестны, то в соответствии с правилом Лапласа равновозможности принимаем наличие состояний с вероятностями 0,5 удачи и 0,5 неудачи.

Из приведенного расчета видим, что наиболее целесообразно выбрать первый проект, а вторую и третью ветви (стратегии) решений можно отбросить. ОДО наилучшего решения равна 35000 уел. руб.

Но на этом исследования не заканчиваются. Руководству компании стало известно, что можно провести дополнительное исследование рынка, причем, предоставляемая услуга обойдется компании в 12000 уел. руб. Руководство понимает, что дополнительное исследование по-прежнему не способно дать точной информации, но оно поможет уточнить ожидаемые оценки конъюнктуры рынка, изменив тем самым значения вероятностей.

Известно, что фирма, проводящая дополнительные исследования, способна уточнить значения вероятностей благоприятного или неблагоприятного исхода. Возможности фирмы в виде условных вероятностей благоприятности и неблагоприятности рынка представлены в табл. 6.9.

Таблица 6.9 Прогноз фирмы Фактически Благоприятный Неблагоприятный Благоприятный 0,81 0,19 Неблагоприятный 0,23 0,77 Например, когда фирма утверждает, что рынок благоприятный, то с вероятностью 0,81 этот прогноз оправдывается (с вероятностью 0,19 могут возникнуть неблагоприятные условия), прогноз о неблагоприятности рынка оправдывается с вероятностью 0,77.

Компания заказала фирме прогноз состояния рынка и фирма утверждает, что ситуация будет благоприятной с вероятностью 0,42 (дерево решений изображено в середине рис. 6.8) и ситуация будет неблагоприятной с вероятностью 0,58 (дерево решений построено на рис. 6.8 внизу) При построении дерева решений развитие событий происходит от корня дерева к исходам, а расчет прибыли выполняется от конечных состояний к начальным. Из анализа решения следует, что проведение дополнительных исследований конъюнктуры рынка существенно уточняет принимаемое решение. Если фирма прогнозирует благоприятную ситуацию на рынке, то целесообразно проводить реконструкцию по второму проекту, если прогноз неблагоприятный — по третьему проекту.

При отсутствии точной информации (верхнее дерево решений) максимальная ожидаемая денежная оценка равна ОДО = 35000 уел. руб.

Если точная информация об истинном состоянии рынка будет благоприятной (ОДО = 200000 уел. руб., табл. 6.8) принимается

::: ii

¦..••ТЧі

-Г. ? 'j/

,П«П’..

' чаг?'і г:/; ¦ •Г?П >

Не проводить обследование -Н-

1-й проект

Благоприятный

(0,5)

150000

35000

2-й проект -ft-

Неблагоприятный -8СЮ00 (0,5)

Благоприятный 200000

35000

• f С

іл?іьН I Hi.!¹ it:

25000

3-й проект -ft-і

Неблагоприятный -150000 (0,5)

Благоприятный ЮОООО (0,5)

44070

30000

1-й проект -Н-(

Неблагоприятный ^jooOO (0,5)

Благоприятный

_ (0,81)

150000

106300

133500

Прогноз

2-й проект

Неблагоприятный ЛОООО (0,19)

Благоприятный

(0,81)

200000

'Г'ЛІІОІ’.

РЭПй

.'.Of

Проводить

обследование

f* -12000

благоприятный

(0,42)

133500

3-й проект -ft-

73400

56070

1-й проект -ft-

Неблагоприятный .150000 (0,19)

Благоприятный ЮОООО (0,81)

Неблагоприятный .„wvi (0,19) '^4W0U

Благоприятный _н(а???\ (0,23) 1WAIW

-27100

-7600 Прогноз -ft-

2-й проект -ft-1

Неблагоприятный яооОО (0,77)

Благоприятный -vww\ (0,23) 20СООО

неблагоприятный

(0,58)

-69500

3-й проект і

Неблагоприятный нс (0,77)

Благоприятный --(0,23)

-7800

Неблагоприятный

(0,77)

? — решение (решение принимает игрок); ( » I — случай (решение принимает случай); // — отвергнутое решение

Рис. 6.8. Дерево решений при дополнительном обследовании рынка

второй проект, если неблагоприятной (ОДО = - 40000) принимав ется третий проект. Тогда ОДО точной информации равна: «

ОДО_{т и} = 200000 • 0,5 - 40000 - 0,5 = 80000 уел. руб. и ожидаемая ценность точной информации составит:

ОЦ_т„ = ОДО_{т и} - ОДО = 80000 - 35000 = 45000.

Значение ОЦ_ти показывает, какую максимальную цену должна быть готова заплатить компания за точную информацию об истинном состоянии рынка в тот момент, когда ей это необходимо. I

6.6. СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА ВАРИАНТОВ РЕШЕНИЙ

6.6.1. Выбор оптимального варианта ¹ решения с помощью статистических оценок

В предыдущей главе рассматривалась сравнительная оценка вариантов решений в условиях неопределенности в зависимости от критериев эффективности.

На практике для сравнительной характеристики проектов по степени риска особенно в инвестиционно-финансовой сфере, в качестве количественного критерия широко используется, как уже указывалось, среднее ожидаемое значение результата деятельности (доход, прибыль, дивиденды и т.п.), среднее квадратическое отклонение, как мера изменчивости возможного результата, а также коэффициент вариации.

Для задачи, рассматриваемой в п. 6.2, исходные данные которой представлены в табл. 6.3, определяем основные показатели эффективности.

Для стратегии Р_І:

Е = ?"(ДГ) = 23300, Е(Х^г) = Х² =718930000,

D_e = Е(Х²)-(Е(Х))² = 718930000 - 23300² =176040 000,

о г = Jd7 = Jl 76040000 =13268, V ₌ Ц268 _Q = 56,9%.

^{Б ? Е ?} 23300

Для стратегии Р₂.

? = 18220, X² =493228000, ?>^,= 161259600, <?g *12698* ^*69,7%. Для стратегии Ру

?=21800, X² = 526160000, D_E =50920000, о* =7135, У = 32,7%.

Эти данные сведем в табл. 6.10.

Таблица 6.10 Е а V Теплая — Р, 23300 13268 56,9 Прохладная — Р_г 18220 12698 69,7 Обычная — Р_г 21800 7135 32,7 Из этой таблицы однозначно можно лишь сказать, что стратегию прохладной погоды, как заведомо проигрышную, предприятие не должно рассматривать. Остается сравнить две стратегии: Р, и Ру

Если имеются две стратегии А и В, для которых известны Е_л, Eg, (У_А и <7_В, то предложение должно быть отдано стратегии А, если:

\.Е_а>Е_в, а_А=а_вп ?_А< ?_в,

5:.,...... 2. Е_а > Е_в, <У_А < о_в и V_А < V_в, (6.6.1)

3- Е_л = Е_в, а_А<а_вн У_л < Уд.

' Предпочтение варианту В следует отдавать при:

4. Е_л < Е_в, а_А = а_в и V_А> ?_в,

5. Е_а < Ед, а_А > а_в и ?_А > У_в, >" (6.6.2)

. 6. Е_Л = Ед, О_а > Од и ?_А > Уд.

В общем случае, когда Е_л > Е_в, <з_А > а_в или Е_л < Е_в, о_А < <7_В, требуются дополнительные исследованию, как и в нашей ситуации.

Заказчик может выбрать стратегию с большим ожидаемым доходом, связанным, однако, с большим риском, или стратегию с меньшим ожидаемым доходом, но более гарантированным и менее рискованным.

Можно также отдать предпочтение стратегии, которая характеризуется меньшим коэффициентом вариации V и, как следствие, обеспечивает более благоприятное соотношение риска (и) и дохода (Е).

Использование одного из этих двух подходов к выбору оптимальной стратегии может привести к заметным ошибочным результатам.

6.6.2. Нормальное распределение

Рассмотрим другой метод исследования, основанный на предположении о том, что большинство результатов хозяйственной деятельности (прибыль, доход и т.д.) как случайные величины подчиняются закону, близкому к нормальному. Этот закон характерен для распределения событий в случае, когда их исход представляет собой результат совместного воздействия большого количества независимых факторов, и ни один из этих факторов не оказывает преобладающего влияния.

Нормальное распределение является основным элементом большинства систем управления риском. На нем целиком основан страховой бизнес, потому что от пожара в Москве не загораются дома в Самаре, а смерть определенного человека в одном месте, как правило, не имеет отношения к смерти другого человека в другом месте и в другое время. Когда страховые компании собирают сведения о миллионах людей обоего пола всех возрастов, значения ожидаемой продолжительности жизни оказываются распределенными по нормальной кривой. В силу этого страховые компании способны с большой степенью надежности оценивать продолжительность жизни разных групп населения. Они могут не только определять ожидаемую среднюю продолжительность жизни, но и диапазоны, в которых она может колебаться из года в год. Уточняя эти оценки на основе дополнительных данных, таких, как истории болезней, число курильщиков, постоянные места проживания, профессиональная деятельность, эти компании повышают точность оценки ожидаемой продолжительности жизни.

Порой нормальное распределение дает гораздо больше важной информации, чем простые оценки представительности выборки. Нормальное распределение менее вероятно, хотя и не исключено, когда наблюдения зависимы друг от друга, то есть когда вероятность события определяется предыдущим событием. Например, если у лучника проблемы со зрением, стрелы будут ложиться слева от яблочка, т.е. центр распределения окажется сдвинутым. В подобных ситуациях распределение относительно среднего значения обычно оказывается асимметричным.

В таких случаях мы можем воспользоваться рассуждением наоборот. Если независимость событий является необходимым условием нормального распределения, можно предположить, что данные, распределение которых представлено нормальной кривой, получены на основе независимых наблюдений. Теперь мы можем поставить несколько интересных вопросов.

Насколько точно изменения курса акций на бирже подчинены законам нормального распределения? Некоторые знатоки рынка утверждают, что курс подвержен случайным колебаниям, напоминающим пошатывающегося пьяного, пытающегося ухватиться за фонарный столб. Они полагают, что у курса не больше памяти, чем у рулетки или пары костей, и что каждое наблюдение здесь независимо от предыдущего наблюдения. Сегодняшнее движение цен не зависит от того, что произошло минуту назад, вчера или позавчера.

Лучший способ решения вопроса о том, являются ли изменения курса акций независимыми событиями, заключается в сравнении колебаний курса с нормальным распределением. У нас есть веские основания утверждать, что эти колебания подчиняются нормальному закону, и в этом нет ничего удивительного. В условиях постоянной изменчивости и конкурентной борьбы на нашем рынке капитала, когда каждый инвестор стремится переиграть других, новая информация мгновенно отражается на котировках. Когда выясняется падение прибыли у General Motors или Merck объявляет о выпуске нового чудодейственного лекарства, котировки не стоят на месте в ожидании, пока инвесторы переварят информацию. Ни один инвестор не станет ждать, пока начнут действовать другие. На рынке действуют сворой, и новая информация немедленно изменит котировки акций General Motors или Merck. При этом сама новая информация поступает в случайном порядке. В силу этого изменения котировок непредсказуемы.

Интересные данные в поддержку этой точки зрения были приведены в 1950-х годах профессором Чикагского университета Гарри Робертсом. Робертс с помощью компьютера брал случайные числа из наборов с тем же средним и тем же средним квадратичным отклонением, какие наблюдались у цен на фондовой бирже. Затем он начертил диаграмму последовательной смены этих случайных чисел. Результаты оказались идентичными с результатами аналитиков рынков ценных бумаг, пытающихся предугадать движение котировок. Реальная динамика цен и динамика случайных чисел, выданных компьютером, оказались практически неразличимыми. Возможно, что и на самом деле биржевые котировки не имеют памяти.

Нормальность распределения — это жесткая проверка гипотезы случайных колебаний рынка. Но нужна одна важная оговорка. Даже если гипотеза случайных колебаний адекватно описывает ситуацию на фондовом рынке, даже если изменения котировок описываются нормальным распределением, среднее значение изменений всегда отлично от нуля. Тенденция к повышению котировок не должна нас удивлять. Состояние владельцев акций со временем растет, как и сбережения, доходы и прибыли корпораций. Поскольку по большей части котировки не падают, а растут, среднее значение их изменений оказывается положительным.

На практике для проверки предположения о нормальном распределении исследуемой совокупности случайных факторов применяются различные критерии согласия, устанавливающие соответствие между эмпирическим (опытным) и теоретическим (нормальным) распределением, и которые для задаваемой надежности (вероятности) позволяют принять или отвергнуть принятую гипотезу о нормальном законе распределения.

Нормальное распределение (распределение Гаусса) представляет собой вид распределения случайных величин, с достаточной точностью описывающий распределение плотности вероятности результатов производственно-хозяйственной, финансовой, инновационной деятельности или изменений условий внешней среды, поскольку показатели, характеризующие их, определяются большим числом независимых случайных величин, каждая из которых в отдельности относительно других играет незначительную роль и непредсказуема. Применение нормального распределения для оценки рисков также связано с тем, что в основе данных, как правило, используется ряд дискретных значений. Эти теоретические предпосылки, а также апробация моделей для анализа рисков на основе нормального распределения доказывают адекватность этого теоретического инструмента реальным процессам экономической деятельности.

Плотность вероятности нормального распределения имеет вид:



(6.6.3)

где х = а — математическое ожидание,

а — среднее квадратическое отклонение случайной величины X.

Из курса теории вероятностей известно, что попадание случайной величины X в заданный интервал (от, Д) определяется как

а

(6.6.4)

(¦«-* )²

е ^2с dx есть интеграл вероятностей или функция Лапласа, ее значения в зависимости от параметра х приводятся в специальных таблицах, эта функция четная и она изменяется от 0 до 0,5.

Если предположить, что ожидаемое значение результата (прибыль, потери и т.д.) должны принадлежать интервалу (а; Д) длиной Л = Д - а, то вероятность того, что достигаемый результат будет находиться в указанном интервале, определяется из формулы (6.6.4) и пусть равна P_t. На графике рис. 6.9 заштрихованная площадь численно равна Р,. Тогда вероятность попадания рассматриваемого результата за пределы допустимых границ, исходя из того, что вся площадь под кривой нормального распределения равна единице, будет равна Р₂ = 1 - Р,.

Вероятность Р₂ оценивает неопределенность результата и отдельные авторы считают непосредственным измерителем риска величину Р₂. На наш взгляд, лишь в относительно простых случаях для оценки степени риска можно использовать величину вероятности получения отрицательного результата (Р₂), так как при этом не затрагиваются существенные факторы понятия риска, от-



сутствует сравнение возможных выигрышных исходов и обстоятельств, способствующих им, с возможными потерями в случае неудачи.

Средняя арифметическая ,х = а определяет центр распределения и ее размерность та же, что и размерность случайной величины X. Среднее квадратическое отклонение сг определяет разброс центра распределения и размерность сг совпадает с размерностью случайной величины X. На рис. 6.10 показано, как разница в значениях средней арифметической влияет на положение графика, а на рис. 6.11 показано, как увеличение значения сг меняет размах кривой.

Параметр сг характеризует не положение, а саму форму кривой распределения. Это есть характеристика рассеивания. Наи-

Рнс. 6.10. Изменения в значении средней арифметической >•

х

Рас. 6.11. Изменения в значении среднего квадратического отклонения

большая ордината кривой распределения обратно пропорциональна <х, при увеличении а максимальная ордината уменьшается. Так как площадь кривой распределения всегда должна оставаться равной единице, то при увеличении а кривая распределения становится более плоской, растягиваясь вдоль оси абсцисс; напротив, при уменьшении о кривая распределения вытягивается вверх, одновременно сжимаясь с боков, и становится более иглообразной. На рис. 6.11 показаны три нормальные кривые (/, II, III) при а = 0; из них кривая I соответствует самому большому, а кривая III — самому малому значению <7. Изменение параметра сг равносильно изменению масштаба кривой распределения — увеличению масштаба по одной оси и такому же уменьшению по другой.

В процессе принятия управленческих решений предпримате-лю целесообразно различать и выделять определенные области (зоны риска) в зависимости от уровня возможных (ожидаемых) потерь. Для этого разработаны и используются так называемые шкалы риска, позволяющие классифицировать поведение лиц, идущих на хозяйственный риск. В табл. 6.11 приведена эмпирическая шкала риска, которую рекомендуют применять предпринимателям при использовании ими в качестве количественной оценки риска вероятность наступления рискового события авторы книги [50].

Дадим математический анализ этой таблицы.

В практике общеупотребительной характеристикой рассеивания служит не среднее квадратическое отклонение сг, а другая ве-

Эмпирическая шкала допустимого уровня риска № Вероятность нежелательного исхода (величина риска) Наименование градаций риска 1 0,0—0,1 минимальный 2 0,1—0,3 малый 3 0,3—0,4 средний 4 0,4—0,6 высокий 5 0,6—0,8 максимальный 6 0,8—1,0 критический личина, называемая вероятным отклонением (иначе — «срединным отклонением» или «срединной ошибкой»).

Вероятным отклонением называется половина длины участка, симметричного относительно центра рассеивания, вероятность попадания в который равна половине.

Геометрически вероятное отклонение Е есть половина длины участка оси абсцисс, симметричного относительно центра рассеивания, на который опирается половина площади кривой распределения (рис. 6.12).

Вероятное отклонение мы будем обозначать буквой Е.

Поясним смысл термина «срединное отклонение», часто применяемого в практике вместо «вероятного отклонения». Вероя-ность того, что величина X отклонится от центра рассеяния а



меньше чем на Е, по определению вероятного отклонения Е, рав* 1

^наІ

(6.6.5)

Р(\Х~а\<Е) = ±.

Вероятность тш^, что это отклонение будет больше.^ также 1

равна -

Р(\Х-а\>Е) = -.

Таким образом, при большом числе опытов в среднем половина значений случайной величины X будет отклоняться от а больше чем на Е, а половина — меньше; отсюда и термин «срединное отклонение».

Из курса теории вероятностей известно, что вероятность того, что отклонение случайной величины X от среднего значения а по абсолютной величине не превысит положительного числа е= at, определяется соотношением

— \ = 2ф(1). а

Р(\х-а\<е) = 2ф

(6.6.6)

Очевидно, вероятное отклонение как характеристика рассеивания должно находиться в прямой зависимости от среднего квадратического отклонения а. Установим эту зависимость. Для этого вычислим вероятность события jX-aj<E в уравнении (6.6.5) по формуле (6.6.6)

Р(\Х -д)<?') = Ф 1

2 (6.6.7)

Формулы (6.6.4), (6.6.6) и (6.6.7) применяются на практике для попадания случайной величины X в заданный интервал.

Для примера вычислим вероятности попадания случайной величины X, подчиненной нормальному закону, на последовательные участки длиной Е, отложенные от центра рассеивания. По определению вероятного отклонения, вероятность попадания на участок длины Е, примыкающий к центру рассеивания, равно 0,25. Так как плотность вероятности по мере удаления от центра рассеивания убывает,





то, откладывая от центра последовательные участки длиной Е, мы будем получать все меньшую и меньшую вероятность попадания (рис. 6.13). Вычислим вероятность попадания случайной величины на эти участки по формуле (6.6.7) с точностью до 0,01:

Р(а < X < а + Е) = 0,25;

Р(а + Е < X < а + 2Е) = 0,16;

Р(а + 2Е < X < а + ЗЕ) = 0,07;

Р{а + 3? < X < а + 4?) = 0,02.

Складывая эти четыре числа, получаем 0,5. Из этого заключаем, что если пренебречь вероятностями менее 0,01, можно считать практически достоверным, что случайная величина, подчиненная нормальному закону, отклоняется от центра рассеивания не более чем на четыре вероятных отклонения. Строго говоря, такие отклонения все же возможны и встречаются примерно в 0,5% всех случаев (в ту и другую сторону).

6.6.3. Кривая рисков

Используя соотношение (6.6.6) и выбирая вероятности из табл. 6.11, по таблицам функции Лапласа Ф(г) находим соответствующие значения параметра t (табл. 6.12).

Наносим значения ?= at на график нормальной кривой влево и вправо от х = а и строим зоны риска (не нарушая общности, значения е откладываются только вправо) (рис. 6.14).

Таблица значений вероятностен и параметра / р 0 0,1 0,3 0,4 0,5 0,6 0,6826 0,8 0,9544 0,9973 / 0 0,126 0,386 0,524 0,674 0,842 1 1,281 2 3 Кривую представленную на рис 6.14, можно называть кривой риска. На ней выделены следующие характерные точки и зоны.



Рис. 6.14. Зоны риска для кривой нормального распределения Я вероятностей

и ¦

т Первая точка определяет вероятность нулевых потерь, ее можно считать максимальной, но, конечно, меньше единицы.

Вторая точка вероятности нежелательного исхода, соответствует «нормальному», «разумному» риску, при котором рекомендуется принимать обычные предпринимательские решения. Зона приемлемого (минимального) риска характеризуется уровнем потерь, не превышающим размера чистой прибыли. Третья точка характеризуется величиной возможных потерь, равной ожидаемой прибыли, т.е. полной потери прибыли. Зона допустимого (повышенного) риска характеризуется уровнем потерь, не превышающим размеры расчетной прибыли. Осторожные предприниматели стараются действовать так, чтобы возможная величина потерь не выходила за пределы допустимого риска.

Четвертая точка соответствует величине потерь, равных расчетной выручке. Зона критического риска характеризуется тем, что в границах этой зоны возможны потери расчетной прибыли, т.е. есть опасность потерять и средства, вложенные предпринимателем в операцию.

Пятая точка характеризуется потерями, равными имущественному состоянию предпринимателя. Зона катастрофического (недопустимого) риска характеризуется тем, что в границах этой зоны ожидаемые потери способны превзойти размер ожидаемых доходов от операций и достичь величины, равной всему имущественному состоянию предпринимателя (фирмы).

Принятие решений с большим уровнем риска зависит от склонности ЛПР. Однако, принятие таких решений возможно только в случае, если наступление нежелательного исхода не приведет предпринимателя к банкротству.

Рассмотренным точкам риска соответствуют следующие значения вероятностей:

Р, < 0,1; Р₂ = 0,25; Р₃ = 0,4; Р₄ = 0,75; Р₅ > 0,75.

Вероятности определенных уровней потерь являются важными показателями, позволяющими высказывать суждение об ожидаемом риске и его приемлемости, поэтому построенную кривую и можно назвать кривой риска. Так, если вероятность катастрофической потери выражается показателем, свидетельствующим об ощутимой угрозе потери всего состояния, то осторожный предприниматель заведомо откажется от такого дела и не пойдет на подобный риск.

Знание предельных значений вероятностей возникновения допустимого P_D, критического Р_кр и катастрофического Р_кат рисков позволяет сформулировать самые общие условия приемлемости анализируемого вида предпринимательства:

• показатель допустимого риска не должен превышать предельного значения, т.е. Р₃ < Рр,

• показатель критического риска должен быть меньше предельной величины, т.е. Р₄ < Р_кр;

• показатель катастрофического риска не должен быть выше предельного уровня, т.е. Р₅ < Р_кр.

6.6.4. Выбор оптимального решения с помощью доверительных интервалов

Если результаты экономической деятельности подчиняются нормальному закону распределения вероятностей, то в этом случае имеет место, так называемое, правило трех сигм, которое в более широкой постановке позволяет установить область возможных значений случайной величины X как

E-ta<X <E+ta, (6.6.8)

где величина t характеризует доверительную вероятность попадания случайной величины Xв интервал {E-ia\E + ta), а Е = х = а — среднее случайной величины X.

При t - 1 с вероятностью 0,6826 (или в 68% случаев) можно утверждать, что значение случайной величины лежит в пределах Е ± <т ; при ! =2 с вероятностью 0,9544 можно утверждать, что х € (Е - 2 а, Е + 2а), и при 1 = 3 вероятность того, что значение случайной величины х е (Е - За, Е + За); составляет 0,9973, т.е. это событие практически достоверно.

Для пояснения сказанного рассмотрим три ситуации: ситуация 1, ситуация 2, ситуация — стратегия предприятия (табл. 6.10), которые характеризуются параметрами, приведенными в табл. 6.13.

Таблица 6.13 Е сг Е- а Е-2а Е-За ?% Ситуация 1 А 100 10 90 80 70 10 В 86 6 80 74 68 8,8 Ситуация 2 А 90 8 82 74 66 8,9 В 86 6 80 74 68 7,0 Стратегия предприятия а = р_! 23300 13268 10032 -3236 -16504 56,9 В ⁼ Р} 21800 7135 14665 7530 395 32,7 Для наглядности результаты табл. 6.13 изобразим графически на рис. 6.15 а,б,в. На графиках по оси/отложены значенияО,1,2,3, а по оси ординат ОЕ отложены значения (Е - ta).

О 1 2 3 t

Рис. 6.15. Зависимость ожидаемого результата от параметра t Величину ?_min = Е- to назовем минимальным значением ожидаемого результата (отдачей). Из рис. 6.15 а видим, что в ситуации 1 стратегия А обеспечивает более высокое минимальное значение отдачи при всех уровнях доверительной вероятности. Поэтому выбор стратегии А является более предпочтительным, чем выбор стратегии В, хотя и ?_А > ?_в.

Рассмотрим ситуацию 2. Если использовать коэффициент вариации, то следует выбрать стратегию В. Из зависимости минимальных значений отдачи (рис. 6.15 б) для стратегии А и В при различных ( видно, что при доверительной вероятности, не превышающей 0,9544, которой соответствует t = 2, оптимальной является стратегия А, в противном случае предпочтение следует отдать стратегии В.

Из взаимного положения прямых Р, и Р_}, представленных на рис. 6.15 в, можно сделать вывод, что при доверительной вероятности не превышающей 0,251, которой соответствует значение t = 0,32, наиболее эффективной является стратегия Р, и при доверительной вероятности больше 0,251 предпочтительнее стратегия Ру

Предприниматель, понимая, что риск неизбежен, стремится учитывать риск в своей работе руководствуясь идеей, что требуемая доходность и риск должны изменяться в одном направлении (пропорционально друг другу). Если риск является вероятным, то его количественное измерение не может быть однозначным и предопределенным и его величина может меняться в зависимости от метода определения риска.

Результаты практической реализации прошлых аналогичных решений, принятых в условиях неопределенности, подсказывают ЛПР тактику поведения. Понесенные потери диктуют выбор осторожной политики, успех же побуждает к риску. Большинство людей предпочитает малорискованные варианты действий. Вместе с тем, отношение к риску во многом зависит от величины капитала, которым располагает предприниматель.

При анализе альтернативных вариантов решений ЛПР приходится прогнозировать возможные последствия принимаемых решений. Наиболее благополучной при этом является такая ситуация, когда руководитель достаточно точно может оценить результаты каждого из альтернативных вариантов решения. Примером могут служить инвестиции в депозитные сертификаты и в государственные облигации, когда имеется государственная гарантия и точно известно, что на вложенные средства будет получен оговоренный в условиях процент.

Если нельзя оценить вероятности возможных результатов, то рассмотрение решений с известной вероятностью получения любого результата относится к рисковым случаям. Когда требующие анализа и учета факторы весьма сложны, а достоверной или достаточной информации о них нет, то вероятность того или иного результата невозможно предсказать более или менее точно. Неопределенность характерна для многих решений, принимаемых в быстро меняющихся обстоятельствах. В этом случае предприниматель пытается получить дополнительную информацию, еще раз проанализировать проблему и, следовательно, учесть ее новизну и сложность, сочетая информацию и результа

те

ты анализа с накопленным опытом. Привлечение к этой работе специалистов для составления экспертных оценок является иногда решающим.

Если времени на сбор дополнительной информации мало или затраты на нее очень велики, то целесообразно действовать в соответствии с прошлым опытом и интуицией. По мере увеличения уязвимости бизнеса от финансовых рисков многие компании и предприниматели понимают, что поиск решений проблем риска должен быть поставлен на профессиональную основу, т.е. риском нужно профессионально управлять.

W * I I

6.6.5. Модель прогнозирования издержек производства

В результате обработки статистических данных составлена табл. 6.14, в которой для десяти предприятий приведены размеры товарооборота в зависимости от суммы издержек производства.

Таблица 6.14 Товарооборот 480 510 530 540 570 590 620 640 650 660 Издержки

обращения 30 25 31 28 29 32 36 36 37 38 Предприятие 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Эти данные изображены на графике рис. 6.16, рассматривая который можно отметить, что при увеличении размера товарооборота сумма издержек в среднем также возрастает.

Это понятно — большой оборот требует и больших издержек. Если бы представить издержки в виде их уровня, то есть в процентах к обороту, то можно было бы констатировать снижение последнего при росте товарооборота. Вместе с тем наблюдаемый в среднем рост суммы издержек не следует строго за ростом товарооборота. Ломанная линия на графике показывает, что в ряде случаев увеличение товарооборота влечет за собой не увеличение, а уменьшение суммы издержек. Это происходит потому, что помимо размера товарооборота, сумма издержек определяется и другими условиями, которые здесь не учтены и которые под углом поставленной задачи носят посторонний характер.

Предприятия

Рис. 6.16. Изменение суммы издержек обращения в связи с ростом товарооборота Эти нарушения обшей тенденции роста суммы издержек при росте товарооборота могут быть учтены, если разметить ранги по обоим сопоставляемым признакам, то есть порядковые номера по возрастанию этих признаков (табл. 6.15).

Таблица 6.15

Товарооборот

N_x Сумма издержек аГ

и

33 d² = (N_x-N_y)² і 4 -3 9 2 1 1 3 5 -2 4 4 2 2 4 5 3 2 4 6 6 0 0 7 7,5 -0,5 0,25 8 7,5 0,5 0,25 9 9 0 0 10 10 0 0 Показатель корреляции рангов определяется формулой:

П{п² -1)

6-22,5

10(100-1)

Р= 1- = 0,864.

(6.6.9)

Полученный показатель свидетельствует о достаточно тесной связи между суммой издержек и величиной товарооборота.

Показатель корреляции рангов учитывает лишь согласованность в изменениях сопоставляемых признаков. Размеры же этих изменений совершенно не принимаются во внимание. Между тем при статистической характеристике тесноты связи не безразлично то обстоятельство, что в одном случае значительные изменения признака-фактора влекут за собой столь же значительные изменения связанного с ним признака, в другом же случае обнаруживаются лишь слабые изменения последнего. Это может быть учтено при построении уже более совершенных показателей тесноты корреляционной зависимости. Один из таких показателей, имеющий в теории корреляции очень большое, если не первостепенное значение, называется коэффициентом корреляции.

Наиболее удобной формулой для подсчета этого коэффициента является формула, позволяющая оперировать только суммами, что значительно облегчает процесс вычислений:

1^ху-^г~

(6.6.10)

t²- ГХ*'¹ 2 5У- гх/ г' и п . ^ ) . \ У . Согласно этой формуле, коэффициент корреляции может быть вычислен следующим образом с помощью данных табл. 6.16:

/ \ 2 / \ X* = 5 790² = 3 3 524100; Х^ ч , к = 322² -103684; 188600-5790-322:10 ,/(3 388100- 3 352 410)(Ю 540-10 368,4) 216,2

247,4

= 0,876.

Таблица 6.16 Товарооборот

X х² Суммы издержек У / ху 480 230 400 30 900 14 400 510 260 100 25 625 12 750 530 280 900 -и 31 961 16430 540 291 600 ? 28 784 15 120 570 324 900 29 841 16 530 590 348 100 .ч 32 ЧІ 1 024 18 880 620 384 400 г> 36 /;q: 1 296 22 320 -. 640 409 600 36 1 296 23 040 іо 650 422 500 37 ' I 369 24050 660 435 600 38 1 444 25 080 5790 3 388 100 322 10 540 188 600 Для составления прогноза относительно дальнейшего развития изучаемого явления в его связи с данными условиями табл. 6.14 следует определить форму корреляционной связи.

Если регрессия линейная, то, следовательно, ее можно выразить уравнением прямой линии:

у, - а + Ьх, (6.6.11)

где >] — значения признака по линии регрессии — теоретические зна-чения;

а и Ь — параметры уравнения;

х — значения признака-фактора. ?

1

Параметры а и Ь находятся из системы, которая получена применением метода наименьших квадратов

^у = ап + ь?х, [322 = 10а + 57906,

^_{ху =} а^х + Ь^х², 1188600 = 5790а + 33881006.

Параметры уравнения равны:

а = -2,8758; Ь * 0,«06

Следовательно, уравнение линии регрессии, представляющее связь между суммами издержек и величиной товарооборота, имеет вид: , .

,/_1Л _ __2і8758 + о,0606 - х. ^ІІТ' • (6.6.12)

і іЧір'.і.! •i'xnnir.w

Подставляя в это уравнение соответствующее значения х, можно рассчитать регрессию по д- (табл. 6.17).

Таблица 6.17 X У У\ у-у (у-у)² Уі "У (Уі - у)² У-Уі (у-уі)‘ 480 30 26,2 -2,2 4,84 -6,0 36,00 3,8 14,44 510 25 28,0 -7,2 51,84 -4,2 17,64 -3,0 9,00 530 31 29,2 -1,2 1,44 -3,0 9,00 1,8 3,24 540 28 29,8 -4,2 17,64 -2,4 5,76 -1,8 3,24 570 29 31,7 -3,2 10,24 -0,5 0,25 -2,7 7,29 590 32 32,9 -0,2 0,04 0,7 0,49 -0,9 0,81 620 36 34,7 3,8 14,44 2,5 6,25 1,3 1,69 640 36 35,9 3,8 14,44 3,7 13,69 0,1 0,01 650 37 36,5 4,8 23,04 4,3 18,49 0,5 0,25 660 38 37,1 5,2 33,64 4,9 24,01 0,9 0,81 5790 322 322 171,6 131,58 40,78 Известно соотношение:

Кіі *х

(6.6.13)

где Ь у/х = Ь, а о_х. о у — средние квадратические отклонения.

Из этого соотношения следует, что вычисленный по формуле (6.6.10) коэффициент корреляции г - 0,876, можно трактовать и так, что суммы издержек производства возрастают в среднем на 0,876 своего среднего квадратического отклонения при росте товарооборота также на величину среднего квадратического отклонения. 0,876 составляет ббльшую долю величины среднего квадратического отклонения, близкую к единице, и это может свидетельствовать об очень тесной связи между коррелируемыми признаками.

Смысл коэффициента корреляции раскрывается с наибольшей ясностью, если представить его в виде показателя, носящего название теоретического корреляционного отношения. Этот показатель имеет следующий вид: ,_f,



(6.6.14)

В числителе подкоренного выражения содержится дисперсия, вычисленная для теоретических значений У|, а в знаменателе — дисперсия, вычисленная для эмпирических значений у. Если учесть, что теоретические значения y_h вычисленные по уравнению регрессии, характеризуют среднее изменение этого признака только в связи с изменениями признака-фактора, то, очевидно, дисперсия в числителе отношения выражает вариацию, обусловленную влиянием признака-фактора. Поскольку же изменения признака у связаны в действительности не только с изменениями признака-фактора, но и с действием посторонних, не учтенных в данном случае причин, то дисперсию в знаменателе отношения следует рассматривать как показатель колеблемости, обусловленной влиянием всех причин имевших здесь место. Таким образом, корреляционное отношение как бы представляет ту долю, которую имеет данный признак-фактор в общем действии всех условий колеблемости коррелируемого с ним другого признака. Но это и определяет тесноту связи, в которой находится признак у с признаком х.

Теоретическое корреляционное отношение часто представляют по форме индекса корреляции:



. «. (6.6.15)

Производим вычисления: Теоретическое корреляционное отношение по формуле (6.6.14) равно:

г,_г= = о,876. .

пмгч ' :и-;? ?^,17 -‘э*<.л *:•••:<

е

і>:.Индекс корреляции по формуле (6.6.16),-равен:

4,08

17,16 = 0,873.

Первый показатель в точности совпал с коэффициентом корреляции, величина же индекса корреляции разошлась с ним в третьем десятичном знаке за счет округления чисел.

Нами получена регрессия (6.6.12). Найдем ошибку коэффициента регрессии и проверим его существенность.

Нами найдено:

?(Л0² =5>-х)² =5>-579)² =35 690;

2>у=5>-^=.пбо_;

5>У=?(*-*ХУ-У) = 298.

Найдем сумму квадратов отклонений от регрессии:

^е,} =?(/)² -0,0606-?*У = 171,60-0,0606-298 =153.54. Дисперсия относительно регрессии равна:

_ 153,54 ^

я-2 10-2

» .7 и»

s²

Квадратическая ошибка параметров b равна:

<

Si = —= 0,000538; S_b =0,023. ^b ^(х')² 35690 ^b

Критическое значение t_a меньше, чем полученное нами і (при числе степеней свободы равном 8 г₀₀5 = 2,31). Так как і > І_а, то это является статистическим подтверждением существования линейной зависимости соответствующих переменных.

В силу того, что оценивание параметров уравнения (6.6.11) осуществляется по выборочным данным, оценки а и Ь содержат некоторую погрешность. Причем, погрешность в значении а приводит к вертикальному сдвигу линии регрессии, а колеблемость оценки Ь, связанная с ее выборочным происхождением — к «покачиванию» линии регрессии. Тогда дисперсия значения зависимой переменной у_{, обозначим ее Sy², будет складываться из двух компонент—дисперсии параметра а и дисперсии параметра Ь. Ее выражение имеет вид:

• Следовательно,



0,0606

0,023

b_

S_b

= 2,63.

Ох'_ру

Ум?

(6.6.16)

где х'_р — значение переменной х (выраженное в виде отклонения от средней), для которого определяется у₍.

Тогда доверительные интервалы будут:

(6.6.17)

Доверительная зона (6.6.17) определяет местоположение линии регрессии, но не отдельных возможных значений зависимой переменной, которые отклоняются от нее.

Доверительные интервалы для прогнозов индивидуальных значений будут равны:

(6.6.18)

где

' \2

, 1 (*,)

1+-+ ---

S²P=S²

s ’.'и к:!

(6.6.19)

По регрессии (6.6.12), оценим среднее значение суммы издержек, соответствующее товарообороту, равному 700.

Тогда

¦л

. y_t = -2,8758 + 0,0606 ¦ 700 = 39,544,

l₊±₊(⁷⁰⁰-⁵⁷⁹)

= 28,991. ,_wi

s; =19,19

¦j.'

10

35690

^•Откуда при r_0>05 = 2,31 получим:

y_p = 39,544 ±2,31^28,991 = 39,544±I2,438.

- a¹

Доверительные интервалы, подсчитанные по формуле (6.6.17), показаны на рис. 6.17 в виде пунктирных линий.

Рнс. 6.17. Линейная форма связи Таким образом, нами рассмотрен пример построения доверительных интервалов для прогноза издержек производства в условиях неопределенности (без учета всех причин, воздействующих на признак у).

6.7. ВОЗНИКНОВЕНИЕ РИСКОВ ПРИ ПОСТАНОВКЕ МИССИИ И ЦЕЛЕЙ ФИРМЫ

До недавнего времени деятельность большинства российских фирм основывалась лишь на получении сиюминутной выгоды, без ориентации на будущее. Не секрет, что огромное количество компаний создавалось лишь для реализации какой-либо краткосрочной цели, без стремления сохранить свое присутствие на данном рынке в будущем. Однако, в связи с переходом бизнеса в более цивилизованные рамки деятельности и относительная экономическая стабилизация, заставляют компании переходить к стратегическому управлению. Одной из насущных потребностей этого является необходимость формального описания определенных ориентиров, направлений деятельности организации, причем, это удел как вновь создаваемых фирм, так и уже работающих на рынке. Это обуславливается не только проблемой выживания фирмы в условиях конкурентной среды, но также и необходимостью объединить работников фирмы на пути достижения определенных результатов, т.е. создать корпоративную культуру. В данном случае речь идет о таких понятиях, как миссия и цель фирмы. Миссия — сжатое определение направления работы организации, ее целевая ориентация, расположение организации к процессам внутри и вне ее, которые мотивируют сотрудников. Цель — желательное состояние организации или ее частей в будущем, к достижению которой должна стремиться организация и все ее члены. Сегодня для фирмы миссия и цель выступают главной составляющей и залогом ее успешной работы в будущем.

У руководства, столкнувшегося с этой проблемой, возникает необходимость активизации внутренних ресурсов, а в некоторых случаях, привлечения консалтинговых услуг, что требует трудовых и материальных затрат как на этапе разработки, так и в дальнейшем при использовании этих ориентиров в будущем. Поэтому при формировании миссии и целей перед фирмой возникает насущная потребность оценки рисков и потерь, которые могут возникнуть на пути решения этих задач.

Оценка рисков в организации имеет следующие стороны: определение видов рисков, с которыми можно столкнуться в данных условиях, определение показателей риска и оценка этих показателей, распределение рисков между участниками и их снижение.

На наш взгляд можно выделить четыре основных вида рисков, присущих постановке миссии и целей организации. Первым и основным риском является риск неправильного или неполного определения миссии фирмы. Например, формулировка миссии, как получение максимальной прибыли, является неверной, потому что это лишь ситуационная задача фирмы, которая не может претендовать на долгосрочность. Вторым риском является риск непонимания или непринятия миссии и целей организации ее членами. Основной ошибкой руководства в этом случае является то, что миссия и цели организации ставятся без участия сотрудников, по крайней мере менеджеров среднего звена, что приводит к возникновению подобного риска. Третьим возможным риском является риск неправильной передачи информации о поставленных миссией и целями задач от руководителей фирмы к основной массе сотрудников через менеджеров среднего и низшего звена, а также вообще игнорирование необходимости передачи этой информации. Это ведет к тому, что новые ориентиры деятельности фирмы не поддерживаются инициативами снизу, например, новая рекламная компания, основанная на выработанной миссии (к примеру пропагандирующая новый уровень качества услуги), может провалиться, не получив основу в виде поддержки сотрудников, из-за неизменности их подхода к проблеме качества. Еще одним возможным риском является риск изменения внешней и внутренней среды фирмы во времени. С одной стороны, меняются потребности населения, условия конкурентной среды, создаются новые рынки, достигаются намеченные цели и здесь возникает необходимость корректировки старых и формирования новых задач фирмы. С другой стороны, уходят старые, приходят новые сотрудники и руководители со своими ценностями, целями, установками на достижение определенных результатов, которые не участвовали в выработке миссии и целей фирмы и которые имеют свои представления об этом. Поэтому задачи, выработанные в прошлом, могут уже стать им непонятными.

Руководство фирмы должно понимать, что прямым следствием возникновения риска являются возможные потери. Условно их можно разделить на прямые финансовые, связанные с уже понесенными расходами, и косвенные, которые возникнут в будущем. К прямым можно отнести ресурсы, затраченные на привлечение консультантов, потраченное время сотрудников, средства, затраченные на пропаганду новых направлений деятельности фирмы, неудачные рекламные компании. К косвенным — потеря имиджа фирмы, клиентов, рынков. Все это создает угрозу банкротства компании.

Наиболее важным моментом для организации является максимально возможное предотвращение вероятности наступления выше перечисленных рисковых ситуаций. Рассмотрим более подробно приемы, которые можно для этого применить.

Риск неправильного или неполного определения миссии и целей фирмы. Миссия фирмы должна отражать интересы следующих групп людей: собственников и сотрудников организации, покупателей продукта организации, деловых партнеров и общества в целом. Влияние интересов каждой из этих групп на миссию фирмы зависит от размера организации, вида ее бизнеса, места расположения. В наибольшей степени влияние оказывают собственники, сотрудники и покупатели. Поэтому важно, чтобы в формулировке миссии обязательно были отражены интересы этих групп людей. Миссия должна прояснять то, чем является организация и общую цель ее существования, а также ее отличие от других ей подобных. Процесс постановки целей предполагает прохождение следующих ступеней: выявление и анализ тенденций в окружении организации, установление целей для организации в целом, построение иерархии целей и установление индивидуальных целей. При постановке целей целесообразно применять матрицу SWOT анализа (по первым буквам: сила, слабость, возможности и угрозы). Это матрица анализа среды фирмы. Она позволяет выявить сильные и слабые стороны организации, а также угрозы и возможности, что позволяет установить цепочки связи между ними и использовать их для постановки целей фирмы.

В первую очередь на основе анализа внешней и внутренней среды, конкретной ситуации, в которой находится предприятие, формируется перечень ее слабых и сильных сторон, а также перечень угроз и возможностей.

После этого определяются связи между ними. Составляется матрица SWOT. Приведем пример подобной матрицы по данным одного из предприятий (табл. 6.18).

Из данных этой матрицы видно, сколь сложны взаимосвязи в рамках одного предприятия и сколь трудно находить оптимальные решения, эффективно используя имеющиеся преимущества и устраняя или нивелируя слабые моменты бизнеса и возможные угрозы со стороны внешней среды. Используя метод SWOT, ре-

SWOT-аналнз Сильные стороны (S) Слабые стороны (??) Большой опыт работы на рынке. Хороший имидж.

Достаточные финансовые ресурсы. Прочные рыночные позиции. Доверие со стороны партнеров и покупателей.

Стабильные партнерские отношения Оснащенность бизнеса техникой на высоком уровне. Неудовлетворительный маркетинг. Недостаточное внимание к стратегическому планированию. Монопольно узкий ассортимент выпускаемой продукции. Недостаток управленческой подготовки ряда менеджеров. Возможности (О) Угрозы (Т) Расширение ассортимента за счет выхода на новые сегменты рынка. Рост товарооборота за счет увеличения доли собственной продукции в обшем ее объеме. Улучшение квалификации менеджеров и всего персонала. Повышение технико-технологического уровня производства продукции что, сделает ее более конкурентоспособной. Наращивание потребительского спроса за счет диверсификации производства. Увеличение конкуренции в связи с выходом на рынок большого количества новых родственных фирм.

Неблагоприятные тенденции в экономической и политической ситуации на мировом рынке.

Угрозы технологического характера ально определить связи между сильными и слабыми сторонами бизнеса, а также внешними угрозами и реальными возможностями. Обычно сначала определяются сильные и слабые стороны предприятия, а затем угрозы и возможности, после чего анализируются взаимоотношения между ними, которые учитываются менеджментом при принятии управленческих решений.

Наиболее распространенными целями организации могут быть: прибыльность, производительность, положение на рынке, изменения в управлении, человеческие ресурсы и т.д. Цели могут иметь как долгосрочный, так и краткосрочный характер. Важно помнить и то, что цели имеют статус закона и обязательны для всех членов организации.

Риск непонимания или неприятия миссии и целей организации ее членами. Как уже говорилось выше, миссия и цель должны отражать также и интересы сотрудников. Проблемой может быть и то, что старые миссия и цели могут быть более приемлемыми для них. Поэтому в процессе разработки этих задач необходимо с одной стороны выяснять отношение сотрудников к возможным переменам, а с другой привлекать, их к постановке миссии и целей и разъяснять среди сотрудников необходимость этих мероприятий посредством собраний, анкетирования и т.д. Однако, зачастую такие мероприятия можно провести лишь в мелких и крупных фирмах. Поэтому приходится ограничиваться лишь участием высшего и среднего менеджмента, а отношение остального персонала к поставленным миссии и целям выяснять в дальнейшем. О путях оценки лояльности будет сказано ниже. Важно и то, чтобы миссия и цели были ясно сформулированы, т.е. были легко понятны субъектам, взаимодействующим с организацией, а также исключалась возможность разнотолков.

Риск неправильной передачи информации о поставленных миссией и целями задач от руководителей фирмы к основной массе сотрудников. Исследования средних и крупных западных компаний на предмет передачи информации привели к интересным результатам: руководитель, желая довести до сведения своего заместителя информацию, может рассчитывать на понимание максимум 60% своего сообщения. Если заместитель станет объяснять то же своему подчиненному — до того дойдет не больше половины того, что хотел сказать шеф. В результате дальнейшей трансляции самый младший менеджер усвоит лишь 13% первоначального сообщения. Причем, чем больше управленческих звеньев, тем большее искажение может получить первоначальная формулировка миссии и целей. Для сведения к минимуму влияния коммуникации необходимо, чтобы все сотрудники имели доступ к первоначальным формулировкам миссии и целей. Например, формулировка миссии может стать девизом организации и быть написанной на календарях, ручках, в заголовке корпоративной газеты. А цели могут быть изложены в стенгазете, плакате, вывешенном в холле офиса, проходной или другом общедоступном месте. При этом каждый сотрудник должен знать свою цель, являющуюся составной частью обшей цели. Как уже было сказано выше, миссия и цели должны быть сформулированы в простой и общедоступной форме. При этом их доведение до всех сотрудников должно быть обязательным.

Риск изменения внешней и внутренней среды фирмы во времени. В силу динамизма внешней среды цели могут меняться, поэтому нужно подходить к этой проблеме таким образом, что цели корректируются всякий раз, когда этого требуют обстоятельства. В таком случае процесс изменения целей будет носить ситуационный характер. Однако, возможно и систематическое изменение целей, при котором периодически проводится анализ внешней среды и соответствующее изменение целей. Что касается изменения внутренней среды, то оптимальным для фирмы является снижение текучести кадров, при этом каждому вновь приходящему сотруднику разъясняются миссия и цели организации и его место в ней.

Для прогнозирования возможного возникновения рисков при постановке миссии и целей фирмы возникает необходимость использования универсального числового коэффициента, который мог бы отражать возможность наступления рисковых ситуаций в будущем. Для этого мы предлагаем использовать коэффициент враждебности среды по отношению к выбранной миссии и целям.

Рассмотрим этот показатель для оценки враждебности сотрудников фирмы по отношению к миссии или целям организации. Основными критериями оценки здесь служат два показателя: согласие сотрудников следовать выбранной миссии (целям) и правильное понимание миссии (цели). Можно рассмотреть матрицу возможных вариантов отношения к миссии (целям) каждого сотрудника (рис. 6.18).

согласие сотрудника следовать выбранной Вариант 2 Вариант 1 Вариант 4 Вариант 3 понимание

неверное-^-выбранной-> верное

миссии (цели) согласие



миссии (цели)

1

несогласие

. .'(>0 К* Н

„ Матрица вариантов отношения к миссии

Анкетируя сотрудников с использованием специально поставленных вопросов, в том числе вопросов контроля правдивости, руководителю необходимо определить отношение сотрудника к поставленной миссии (целям) (в дальнейшем цель). Первый вариант характеризуется полным пониманием цели и согласием с ней. Это наиболее оптимальный вариант для организации. Такому сотруднику присваивается 3 балла. Второй вариант—согласие следовать выбранной цели, но неверное ее понимание. Это отношение характеризуется лояльностью сотрудника, но неверным пониманием цели, что говорит о проблемах в коммуникации. Ему присваивается 2 балла. Третий вариант — пониманием цели, но непринятием ее. С точки зрения фирмы это нелояльный сотрудник, ему присваивается 1 балл. Четвертый вариант характеризуется и непринятием цели, и неверным ее пониманием — это самый опасный вариант для организации, такому сотруднику присваивается 0 баллов.

Оценив отношение каждого сотрудника к выбранной цели, можно ввести коэффициент враждебности среды (В) по отношению к данной цели

т число сотрудников, набравших к, баллов; численность всех сотрудников.

где



При Я = 0 враждебность среды отсутствует, а при В = І враждебность максимальная Также нужно ввести коэффициент лояльности К_л и коэффициент информированности К_и:

К, «^-100%; К_и = —-100%, п п

где и, — число сотрудников, готовых принять поставленную цель, п_и— число сотрудников, правильно понявших поставленную цель.

Коэффициент лояльности показывает общий настрой сотрудников фирмы выполнять поставленную перед ними цель, а коэф* фициент информированности — состояние информационных каналов организации. Чем меньше значение второго показателя, тем больше вероятность того, что коэффициент враждебности определен неправильно, потому что возможна ситуация, что негативное отношение сотрудника к данной цели вызвано именно ее непониманием. Другой момент заключается в том, что понимание и принятие цели одним из руководителей более важно для организации, чем понимание и принятие рядовым сотрудником. Поэтому необходимо рассчитывать коэффициент враждебности для групп сотрудников, проранжированных с точки зрения их значимости для организации. Данным способом можно определять отношение сотрудников как к миссии, так и к любой из поставленных целей.

Рассмотрим ситуацию. В аппарате компании, занимающейся посредническими услугами в сфере сервиса и насчитывающей 80 сотрудников, проведено анкетирование. Его результаты следующие: по варианту 1 — 50 сотрудников, по варианту 2 — 10, по варианту 3 — 5 и по варианту 4 — 15.

Запишем матрицу В вариантов сотрудников и матрицу Б набранных баллов

⁵ = СІ5 5°И⁼Ро° ¹⁵5°)

Если считать, что между согласием и пониманием существует конфликт, то на основе принципа минимакса для матрицы В находим нижнюю цену игры а = 10, которая гарантирует наличие согласия 10 сотрудников и верхнюю цену игры 0 = 15, которая показывает, что в худшем случае 15 сотрудников неверно понимают миссию. Матрица Б имеет седловую точку а = 0- 150, а это показывает, что согласие и верное понимание являются для данного опроса оптимальным.

Коэффициент враждебности, равный

N’

.;этэд ¦;

.) .Jw № К

¦JH*- Г

_{д = 1}__150+20 + 5 + 0_

3 (50 + 10 + 5 +15) л

показывает наличие проблем во взаимоотношениях руководства и сотрудников.

Далее определим

К_д =-~100% = 75%; К_и =—100% = 68,75%.

80 80

Чтобы использовать эти коэффициенты для исследований, нужно разбить их на группы минимальных и максимальных допустимых значений.

Далее рассмотрим ряд распределения случайной величины х— числа распределения баллов

0 1 2 3 15 5 10 50 3 1 2 10 л - _п 16 16 16 16 для которого найдем основные характеристики:

х = 3—+ 2—+1—+0—= 2,19;

16 16 16 16

\2 Ю./*, 2 *,_1Лч2 1 *,._Лч2 3

Г?

Я = (3-2,19)² ^ ₊ (2-2,19)²~ ₊ (1-2,19)²~ + (0-2,19)²? = 1,40;

И' 16 16 16 16

^ а = 4Ъ = 1,18; F = ~! 00% = — • 100% = 53,9%.

^ ¹ ж 2,19

На их основе можно построить доверительные интервалы.

Если анкетирование проведено с помощью специальных тестов, учитывающих правдивость ответов (в пределе детектор лжи), то к матрице В применяем критерий максимакса. С его помощью определяется стратегия, максимизирующая максимальные выигрыши для каждого состояния понимания миссии. Это критерий крайнего оптимизма. Наилучшим признается решение, при котором достигается максимальный выигрыш, равный

М — max max by = 50. Естественно, оптимальное решение — верное понимание и согласие.

И, наконец, остановимся на вероятностном подходе к исследованию подобных задач.

Пусть руководство компании решило назначить случайным образом одного из 80 сотрудников на руководящий пост. Известно, что он согласен следовать выбранной миссии. Оценить вероятность того, что он из первого варианта, из второго варианта.

Воспользуемся формулой Байеса количественной переоценки доли сотрудников.

Введем обозначения:

А — событие заключающееся в том, что сотрудник согласен;

Р(А) — полная вероятность того, что сотрудник согласен;

Р_В\(А), РюіА) — условные вероятности того, что сотрудник согласен и он, соответственно, верно понимает миссию, неверно понимает миссию;

Р{В [), Р(В₂) — вероятность того, что, соответственно, верно понимает, неверно понимает. ;

Нам известно:

2_

16’

10

16’

-?Я >

Р(В_І)^Р(В₂) = ~, ДЛ)* — •- + — •- = -^{? 1} ' ^2> 2 16 2 16 2 8

Вероятности того, что сотрудник из первого варианта согласен и сотрудник из второго варианта согласен, соответственно равны:

1 10

P(Bj)-Рв,(А) 2І6_5. Р{А) "3 6’

8

1 2

Р(В₂)Р_В2(А) ум 1 Р(А) '3 6

8

Ъ(*і)

РліВ₂)

Следовательно, согласных по первому варианту 83%, а по второму —17%.

6.8. ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ ПРЕДПРИЯТИИ СЕРВИСА В УСЛОВИЯХ РИСКА

Анализ деятельности и управления предприятий сервиса в условиях риска, определяющий пути и возможности обеспечения устойчивости предприятий, их сособности противостоять неблагоприятным (рисковым) ситуациям проведем по Гончаренко Л.П. [25].

6.8.1. Фирма по отделке и дизайну Щ помещений. Характеристика предприятия

Предприятие расположено в городе Москве. Относится к строительной отрасли. В настоящее время является обществом с ограниченной ответственностью. Основные виды деятельности:

1. Отделка помещений.

2. Консультационные услуги по дизайну и перепланировке помещений.

Число занятых на предприятии 18 человек, в том числе:

• административный персонал — 3 человека; , ?зь

• разнорабочие—10 человек;

• водители — 2 человека;

• дизайнеры-консультанты — 3 человека.

На время сезонных работ или для выполнения отдельных видов работ предприятие заключает договора с временными работниками.

Предприятие имеет собственное офисное помещение площадью 50 кв. м, собственное складское помещение площадью 50 кв. м в том же здании. Имеется собственный транспорт — а/м Газель.

. Основные направления деятельности:

• заключение договоров на поставку материалов;

• заключение договоров на работы и услуги по ремонту и отделке помещений;

• заключение договоров с рабочими на производство работ;

• заключение договоров на информационно-консультационные услуги;

• размещение рекламы.

Ситуация на рынке отделки и дизайна помещений благоприятна. Отмечаются тенденции к ее изменению в сторону улучшения — строительство в данной местности жилых домов, школ, детских садов. Предлагаемые услуги обеспечены устойчивым спросом с тенденцией к росту.

Опасности и угрозы для строительной фирмы 1. Источники опасности естественно-природного происхождения: 1. Угрозы естественноприродного происхождения:

• - ухудшение среды обитания - ухудшение здоровья, заболеваемость сотрудников - ухудшение погодных условий - наводнение, ураган, смерч, удар молнии - истощение природных ресурсов - перебои и дефицит в снабжении стройматериалами - экологически опасное

воздействие - причинение вреда окружающей среде и здоровью человека 2. Источники опасности техногенного происхождения: 2. Угрозы техногенного происхождения: - авария - авария автотранспорта

- авария на строительном объекте

- износ зданий и сооружений, поломка оборудования 3. Источники опасности социального происхождения: 3. Угрозы социального происхождения: - конфликт между сотрудниками - забастовка

- ошибки персонала - ухудшение экономической ситуации в стране _; - банкротство банка

- изменение процентных ставок

- падение спроса

- недобросовестная конкуренция

- злоумышленные действия - изменение действующего законодательства - срыв сроков сдачи объекта

- неполучение лицензии

- судебные издержки Риски для строительной фирмы

I группа. Экологические и природные риски, і 1. Экологические риски:

• ухудшение экологической обстановки — влечет за собой рост заболеваемости сотрудников;

<• * экологически опасное воздействие — риск штрафов и дру-

, гих издержек за причинение вреда окружающей среде и здоровью других людей.

; 2. Техногенные риски:

• аварии автотранспорта — убытки, связанные с поломкой транспорта, порчей груза, увечьем сотрудников, причине-нием вреда третьим лицам;

• износ зданий и сооружений — потери и убытки, связан-

: ные с ремонтом и восстановлением изношенного имуще-

ства;

• поломка машин и оборудования — потери и убытки, свя-₍ занные с ремонтом и покупкой нового оборудования.

I 3. Природные риски:

¦ • стихийные бедствия — потери и убытки, связанные с раз

рушением и поломкой имущества, нарушением сроков вы-; полнения работ, срывом графиков поставки материалов;

\ • истощение природных ресурсов — потери, связанные с де-

і фицитом строительных и отделочных материалов;

• погодные условия — штрафы и пени за просрочку сдачи ; объекта заказчику, порча материалов на складе.

^1 группа. Финансовые риски:

1. Валютные риски:

• операционный валютный риск — недополучение прибы-; ли в связи с наличием временного лага между выполнением работ и расчетом при изменении валютного курса;

; . • экономический валютный риск — связан с дололнитель-

' ными затратами на приобретение импортных материалов из-за повышения закупочных цен.

2. Процентный риск:

• позиционный процентный риск — риск дополнительных затрат и разорения при повышении процентных ставок за кредитные ресурсы.

III группа. Коммерческие риски:

• недобросовестная конкуренция и мошенничество со стороны партнеров по бизнесу;

• падение спроса на работы и услуги, недополучение прибыли;

• нарушение своих обязательств поставщиками — срыв графиков работ из-за недопоставки сырья или поставки некачественного сырья;

• неплатежеспособность покупателя;

• судебные издержки.

і

IV группа. Страновые риски:

• военные действия и связанные с ними задержки поставки материалов, срыв графиков работ, свертывание деятельности фирмы, разрушение объектов собственности фирмы;

• изменение законодательства — дополнительные расходы, связанные с лицензированием деятельности фирмы, заключением договоров и др.;

• мировой финансовый кризис — ухудшение экономической ситуации в стране.

V группа. Социальные риски:

• забастовка — риск невыполнения в срок работ, риск порчи оборудования и материалов, риск потери рабочей силы;

• ошибка персонала — нарушение технологии, и, как следствие, плохое качество работ;

• злоумышленные действия — порча оборудования, воровство материалов.

Опросный лист и карта потоков

Опросный лист позволяет путем опроса экспертов выявить угрозы и риски для данного предприятия. Для составления опросных листов необходимо проанализировать финансовую и управленческую документацию, поскольку в документах фиксируются все произошедшие инциденты, приведшие к убыткам, а также события, имеющие отношение к увеличению или уменьшению риска.

Карта потоков для ремонтных работ 1. Финансовые документы.

Бухгалтерский баланс и отчет о прибылях и убытках дают возможность оценить основные финансовые показатели компании, сопоставить полученные результаты с результатами других компаний и сравнить финансовую отчетность за разные периоды времени. Первостепенное значение имеют сведения о величине и структуре активов, а также размер обязательств предприятия.

2. Управленческая отчетность.

Учредительный договор — определяет как, в каких случаях и чем отвечает компания по своим обязательствам, определяет процедуру банкротства.

Договоры с поставщиками — предусматривают пени и штрафы за неисполнение поставщиками своих обязательств по качеству, количеству и срокам поставки материалов.

3. ГОСТы и технологические нормативы по ремонту и строительству, правила техники безопасности — позволяют оптимально рассчитать сроки работы оборудования, распределить нагрузку и защититься от несчастных случаев.

На основе этих и других документов составляются опросные листы двух видов:

• универсальный — охватывает все стороны деятельности предприятия,

• специализированный — для конкретного вида деятельности или технологии производства. Другой вид информации, позволяющий выявить основные элементы производственного процесса и связанные с ними риски, — карта потоков.

Расчет рисков

1. Определение наиболее важных с точки зрения последствий и вероятности рисков:

• операционный валютный риск;

• экономический валютный риск;

• процентный позиционный риск;

• падение спроса на работы;

• нарушение своих обязательств поставщиками;

• отказ заказчика оплатить работы;

• ошибки персонала;

• авария автотранспорта.

2. Экспертная оценка степени вероятности выделенных рисков. Вид риска Вероятность Операционный валютный риск 0,01 Экономический валютный риск 0,1 Процентный позиционный риск 0,2 Падение спроса на работы 0,15 Нарушение своих обязательств поставщиками 0,15 Отказ заказчика оплатить работы 0,2 Ошибки персонала 0,1 Авария автотранспорта 0,09 ИТОГО: 1 3. Расчет точки безубыточности.

Анализ безубыточности предполагает определение расчетным путем показателей производства (объема выпуска, цены продукции, затрат на производство), при которых еще возможно безубыточное производство продукта (продуктов). Анализ безубыточности включает в себя изучение взаимосвязи следующих факторов:

1. Цена продукта.

2. Объем или уровень производства.

3. Переменные издержки.

4. Постоянные издержки.

• 5. Долю продаж каждого товара в общем объеме продаж.

Анализ безубыточности является ключевым в принятии решений, включая выбор выпускаемой продукции, установление цены на выпускаемую продукцию, маркетинговую стратегию и использование производственных мощностей.

Последовательность анализа:

1. Аккуратное разделение всех затрат на постоянные и переменные:

Общие _ Переменные ₊ Постоянные затраты затраты затраты.

2. Преобразование «Отчета о прибылях и убытках»: Всего На единицу Продажи в единицах продукции 400 Цена единицы продукции 250 Объем продаж 100 000 250 Минус: переменные затраты 60 000 150 Вклад в формирование прибыли 40 000 100 Минус: постоянные издержки 35 000 Чистый доход 5 000 3. Определение вклада в формирование прибыли.

Величина, остающаяся после исключения из объема продаж

переменных издержек и состоящая из двух частей: постоянных издержек и прибыли.

4. Определение точки безубыточности. <

Объем продаж (рубли)



200 000,00 180 000,00 160 000,00 140 000.00 120 000,00 100 000,00 80 000,00 60 000,00 40 000,00 20 000,00 0,00

0.00 350,00 700,00

Безубыточный объем Объем продаж продаж (шт.) (шт.)

4. Анализ сценариев развития

Наименее трудоемким методом формализованного описания неопределенности является анализ возможных сценариев развития. Достоинством этого метода является то, что он позволяет оценить одновременное влияние нескольких параметров на конечные результаты проекта через вероятность наступления каждого сценария.

В результате исследования рынка было признано, что существует три варианта развития Проекта С.

1. По «оптимистическому» сценарию: приведенные результаты составят 50 тыс. руб., приведенные затраты составят 5 тыс. руб.

2. По «нормальному» сценарию: приведенные результаты составят 30 тыс. руб., приведенные затраты составят 15 тыс. руб.

3. По «худшему» сценарию:

приведенные результаты составят 15 тыс. руб., приведенные затраты составят 20 тыс. руб.

Вероятность наступления сценариев 0,25, 0,5 и 0,25 соответственно.

Для определения NPV — чистой приведенной стоимости — с учетом вероятности наступления каждого сценария сведем исходные данные в таблицу:

Сценарии Вероятность

Ъ NPV, тыс. руб. NPV с учетом вероятности, тыс. руб. (Э,) I 2 3 4 = 2-3 «оптимистичный» 0,25 50 - 5 = 45 11,25 «нормальный» 0,5 30-15= 15 7,5 «пессимистичный» 0,25 15-20 =-5 -1,25 Всего (Э_олс) - - 17,5 Как видно из таблицы, NPV с учетом различных сценариев проекта и вероятности их наступления (17,5) отличается от NPV, рассчитанного только на основании наиболее вероятного варианта развития событий (15).

5. Страхование риска.

Страхование риска есть, по существу, передача определенных рисков страховой компании. Обычно это осуществляется с помощью имущественного страхования и страхования от несчастных случаев.

Имущественное страхование может иметь следующие формы:

• страхование риска подрядного строительства,

¹ • страхование морских грузов,

• страхование оборудования, принадлежащего подрядчику.

Страхование от несчастных случаев включает:

• страхование общегражданской ответственности,

• страхование профессиональной ответственности.

6. Расчет сумм на покрытие непредвиденных расходов.

Резервирование средств на покрытие непредвиденных расходов представляет собой способ борьбы с риском, предусматривающий установление соотношения между потенциальными рисками, влияющими на стоимость проекта, и размером расходов, необходимых для преодоления сбоев в выполнении проекта.

Основной проблемой здесь является оценка потенциальных последствий рисков, то есть сумм на покрытие непредвиденных расходов.

6.1. Операционный валютный риск.

Ситуация.

Предоплата по договору подряда составила 50% стоимости работ — 50 000$ по курсу ЦБ РФ на день оплаты — 28,86 руб./$ (1 443 000 руб.) К моменту расчета за выполненные работы и услуги курс доллара был установлен ЦБ РФ на уровне 20,00 руб./$. (1 000 000 руб.). В этом случае потери фирмы составят 443 000 руб.

С учетом того, что вероятность наступления данной ситуации -0,01, следует зарезервировать сумму в размере 4 430 руб. на покрытие данного риска.

6.2. Экономический валютный риск.

Ситуация.

Сегодня фирма может приобрести ламинат для настила полов по цене — 340 руб. за 1 шт. Для выполнения работ по настилу полов в помещении необходимо 400 шт. материала. Сумма составит: 340 руб. • 400 = 136 000 руб.

При увеличении импортных цен на 20% затраты фирмы возрастут на 136 000 • 0,2 = 27 200 руб. С учетом того, что вероятность такого роста цен -0,1, необходимо зарезервировать сумму — 272 рубля на покрытие данного риска.

6.3. Процентный позиционный риск.

Ситуация.

Фирма получила кредит в банке на условиях — 50 000 рублей на 1 год под 15% годовых. Что составит: 50 000 • 0,15 = 7 500 руб. В случае повышения банком в одностороннем порядке ставок за пользование кредитом на 5% (50 000 руб. • 0,2 = 10 000 руб.), потери фирмы составят — 2500 руб. С учетом того, что вероятность такого роста процентной ставки — 0,2, необходим резерв денежных средств в размере — 500 руб.

6.4. Падение спроса на работы.

' Ситуация.

Для поддержания жизнедеятельности фирмы необходимо выполнять от 10 до 12 крупных заказов на ремонт в год, обеспечивающих прибыль в размере 50 000$. В случае снижения спроса на услуги фирмы на 50% недополученная прибыль фирмы составит 25 000$. С учетом вероятности такого падения спроса-0,15, необходимо зарезервировать сумму — 3 750$, или 108 225 руб.

6.5. Нарушение своих обязательств поставщиками.

Ситуация.

Фирмой заключен договор на поставку цемента в количестве 10 тонн по цене 900 руб. за тонну. Непоставка условленного количества цемента приведет к дополнительным затратам по покупке цемента у другого поставщика по завышенной цене — 950 руб. за тонну и к срыву сроков сдачи объекта на 3 дня, штраф за просрочку —0,1% от суммы договора 10000 руб. за каждый день просрочки. Итого затраты: (9500-9000) + 10000' 0,1 '3 = 3500 руб.С учетом вероятности непоставки цемента — 0,15, получим резервную сумму в размере 525 руб.

6.6. Отказ заказчика оплатить работы.

Ситуация.

Фирмой произведен ремонт объекта общей стоимостью 10 000$, отказ заказчика от оплаты повлечет за собой прямые убытки фирмы в размере 10 000$ плюс судебные издержки — 5% (500$)

от суммы работ. Итого затраты фирмы в этом случае с учетом вероятности 0,2 наступления такого события: (10 000$ + 500$)' 0,2 = = 2100$, или 60600 руб.

6.7. Ошибки персонала.

Ошибки персонала могут привести к нарушению технологии работ.

Ситуация.

Заказчик отказывается принимать работы по бетонированию пола из-за неровностей и требует устранить брак. На устранение брака требуется дополнительно 1 куб. метр бетона стоимостью 1000 руб. Заказчик требует оплатить просрочку в выполнении работ в размере 0,1% от обшей стоимости работ по договору (50 000 руб.) за каждый день просрочки — 5 дней. Затраты фирмы составят: 1000 + 50 000 • 0,1 • 5 = 26 000 руб., с учетом вероятности — 0,1 — 2600 руб. необходимо зарезервировать фирме.

6.8. Авария автотранспорта.

Ситуация.

Автотранспорт, перевозивший инструмент стоимостью 1500$, попал в аварию: нанесен ущерб здоровью 3-их лиц и их имуществу в сумме 2000$, сломан инструмент, автотранспорт фирмы требует ремонта стоимостью 3000$. Расходы фирмы в этом случае составят — 6500$, при вероятности наступления данного события — 0,09, необходимо застраховаться от аварии на сумму 585$, или 16 883,1 руб.

ИТОГО: Фирме необходимо иметь минимальный резервный фонд в размере 194 035,1 рубля.

Данный резервный фонд должен пополняться по мере расходования средств из него и увеличиваться в пропорции к увеличению вероятности наступления того или иного риска.

6.8.2. Предприятие по выпечке хлебобулочных и кондитерских изделий и их последующей продаже

Для осуществления своей деятельности предприятие арендует производственную площадь под пекарный цех, небольшой склад, офисное помещение и магазин.

Для оснащения пекарни оборудованием предприятием был взят долгосрочный кредит в банке на его покупку.

Число занятых на предприятии составляет 16 человек, в том числе:

• администрация — 3 человека (директор, главный бухгалтер, помощник бухгалтера);

• офис — 5 человек (менеджеры по продажам, секретарь, охрана);

• магазин — 3 человека (продавцы-кассиры, охрана);

• пекарня — 5 человек (пекари, инженер по ремонту оборудования, грузчик).

Весь персонал работает на постоянной основе. Заработная плата — фиксированная.

Для осуществления своей деятельности предприятие заключило следующие договора:

• договор на поставку сырья для производства хлебобулочных и кондитерских изделий;

• договор на поставку своей продукции для сети универсамов «Столица», «Копейка»;

• договор аренды цеха, склада, офисного помещения и магазина;

• договор перевозки с транспортной фирмой;

• кредитный договор.

Расчеты с оптовыми клиентами осуществляются через безналичный расчет.

Предприятие расположено в спальном районе г. Москвы и является единственным в своем роде производителем свежей выпечки на территории данного района.

Анализируя ситуацию на рынке сбыта хлебобулочных и кондитерских изделий г. Москвы, можно сделать вывод, что основными конкурентами являются крупные московские хлебозаводы. Их продукция почти всегда отличается хорошим качеством, широким ассортиментом, средними ценами. Однако это не оказывает существенного влияния на изменение объема продаж нашего предприятия, поскольку данные хлебозаводы не имеют в этом районе и поблизости ни одной точки розничной торговли. Поэтому, можно считать, что хлебобулочные и кондитерские изделия мини-пекарни обеспечены устойчивым спросом с тенденцией к росту.



,;r Опасности и угрозы

*?; '•••'• •’

Источники опасности естественно-природного происхождения:

• стихийные природные бедствия и катастрофы, непосредственно приводящие к ухудшению окружающей среды и состояния человека;

• экологическое опасное воздействие — человеческая деятельность, причиняющая вред окружающей среде и существованию человека;

• эпидемии;

• истощение природных ресурсов и связанные с ним перебои и дефицит в поставке сырья для производства.

Источники опасности техногенного происхождения:

• аварии на предприятии — опасность причинения вреда окружающей среде и жизни сотрудников;

• автотранспортная авария;

• аварии в результате злоумышленных действий, являющиеся непосредственной причиной ухудшения природной среды и состояния человека;

• ошибки при проектировании или монтаже зданий, сооружений, машин и оборудования, вредящие здоровью и жизни людей.

Источники опасности социального происхождения:

• социально-экономическая ситуация в стране;

• изменение действующего законодательства;

• снижение уровня жизни;

• банкротство предприятий/банков.

Угрозы. і.

Экологические угрозы:

• стихийные природные бедствия и катастрофы: наводнения, ураганы, смерчи, удар молнии и т.д.;

• загрязнение или уничтожение лесных, водных, воздушных и земельных ресурсов, пожары, взрывы и т.д.;

• аварии на близлежащих экологически опасных объектах, которые являются угрозой жизни сотрудников и местных жителей.

Технологические угрозы:

• аварии в результате износа зданий, сооружений, поломки машин и оборудования;

• отказ машин и оборудования;

• аварии в результате ошибки персонала;

• производственный брак;

• аварии в результате злоумышленных действий, являющиеся непосредственной причиной ухудшения природной среды и состояния человека;

• падение летательных аппаратов или их частей.

• Политические угрозы:

г • смена правительства;

• изменение действующего экономического законодательства;

• военные действия, гражданские волнения, массовые беспорядки, влекущие за собой причинение вреда имуществу предприятия.

* Экономические угрозы:

⁴ * экономический кризис;

• снижение общего уровня покупательной способности;

• неплатежеспособность клиентов;

У • рост инфляции;

• недобросовестная конкуренция;

• разорение банков;

• срыв договорных обязательств.

“ Социальные угрозы:

• рост уровня преступности;

• снижение качества и уровня жизни;

• воровство;

• забастовки рабочих.

Правовые угрозы:

• изменения юридической базы, затрудняющие осуществление предпринимательской деятельности;

• изменение арбитражного права.

Угроза безопасности информации:

• несанкционированный доступ к конфиденциальной коммерческой информации лиц, не имеющих на это право.

Возможные риски.

Предпринимательские риски:

• нарушение своих обязательств контрагентами предприятия по сделкам (нестабильность поставок сырья);

• увеличение арендной платы;

- • удорожание энергии;

• получение некачественного сырья;

• недобросовестная конкуренция;

• непредвиденные расходы — судебные и иные;

• забастовки рабочих нашего предприятия;

• риск нанесения ущерба имуществу предприятия, в том числе зданиям и сооружениям, в результате умышленных действий: поджог, кражи.

Финансовые риски:

• риск изменения процентных ставок по кредиту, который предприятие взяло на техническое оснащение производственного

цеха пекарни;







• снижение общего уровня покупательной способности;! тнж





• изменение цен на продукцию после заключения контракта.

Политические риски:

• военные действия, гражданские волнения, массовые беспорядки, влекущие за собой причинение вреда имуществу предприятия;

• принятие законов, ущемляющих права производителей;

• изменения юридической базы, затрудняющие осуществление предпринимательской деятельности.

Экологические риски:

• риск наступления гражданской ответственности за нанесение ущерба окружающей среде в виде загрязнения или уничтожения лесных, водных и воздушных ресурсов, пожаров, взрывов;

• риск наступления гражданской ответственности за нанесение ущерба жизни и здоровью третьих лиц в результате вредного воздействия факторов производственной деятельности на окружающее предприятие население, а также сотрудников, выражающийся в виде увеличения заболеваемости и смертности;

• аварии на близлежащих экологически опасных объектах, которые могут привести к повреждению или уничтожению имущества предприятия, а также являющиеся угрозой жизни сотрудников и местных жителей.

Промышленные риски:

• риск разрушения зданий и сооружений предприятия, обрыва линии электричества, повреждения телефонной сети в результате урагана или смерча;

• риск затопления помещений производственного цеха пекарни в результате наводнения (обильные осадки или паводок);

• риск пожара в результате удара молнии;

• износ зданий и сооружений, машин и оборудования;

• повреждение, выход из строя или утеря производственного оборудования и машин.

Опросные листы и карта потоков'

Опросные листы.

Существуют два типа опросных листов:

• универсальный (стандартизированный) опросной лист содержит в себе позиции общего характера и годится для большинства типов производств.

• специализированный опросный лист разрабатывается обычно для конкретных видов деятельности с учетом их особенностей и детализации отдельных положений.

Документы, необходимые для составления опросных листов:

• бухгалтерский баланс;

• отчет о финансовых результатах (о прибыли и убытках);

• карточка учета основных средств;

г,." • данные других форм бухгалтерской отчетности;

• учредительный договор;

• договоры на поставку продукции;

• договоры с поставщиками сырья;

-w • договоры с транспортной фирмой.

Стандартный опросный лист

I. Общая информация о предприятии.

II. Финансовые и административные данные предприятия.

III. Данные об управлении предприятием.

IV. Сведения о территориальной структуре и расположении объкта.

V. Сведения о персонале и проживающем вблизи населении.

VI. Описание технологии производства.

VII. Перечень имущества.

VIII. Информация об убытках в результате аварий и отказов оборудования.

IX. Данные о заявленных исках и выплаченных коменсациях.

X. Дополнительные сведения._

Карта потоков ' ь

\

i

•) 'і

X 1

^п I

^е, к

а • Р I н і

И t

1

¦і

ч

I

Расчеты выявленных рисков.

Заключения по количеству сэкономленных средств за счет своевременного выявления рисков

Оценка риска — это этап анализа риска, имеющий целью определить его количественные характеристики: вероятность наступления неблагоприятных событий и возможный размер ущерба.

1. Риск нанесения ущерба имуществу предприятия. Ущерб может быть нанесен как в результате умышленных действий, так и в результате стихийных природных бедствий. Оценим данный риск на примере пожара на складе предприятия. На основе статистических данных можно сказать, что вероятность возникновения пожара на предприятии равна Р| = 0,25. Это объясняется тем, что на складе пекарни находятся деревянные лотки для перевозки хлебобулочных изделий, а также упаковочный материал, который хорошо воспламеняется.

Отметим, что сам склад, цех пекарни, офис и магазин находятся в одном здании и поблизости расположен целый ряд зданий общественных организаций. Поэтому можно сказать, что общая максимальная сумма убытков здесь представляет собой полную восстановительную стоимость оборудования и сооружений, товаров и запасов на складе, включая затраты на строительные ремонтные работы, монтаж и наладку оборудования, а также штрафы за невыполнение обязательств по поставкам продукции, судебные издержки. Если же в результате пожара также пострадают работники предприятия, то возникает необходимость компенсации и этого ущерба, а именно: оплата расходов на лечение травмированных работников, оплата санаторно-курортного лечения, выплаты по нетрудоспособности и инвалидности, компенсации родственникам в случае смерти, компенсации за вынужденные прогулы по болезни и другие виды выплат. В итоге сумма ущерба составляет Y ~ 200 000 д.е. Тогда можно вычислить средний ожидаемый ущерб У, = Р, - Y = 0,25 • 200 000 = 50 000 д.е.

Для предотвращения возникновения пожара необходимо принять меры безопасности, а именно: снабдить все пожароопасные объекты предприятия системой самосрабатывающих огнетушителей, установить систему круглосуточного наблюдения (что также необходимо на случай умышленного поджога или грабежа), использовать при оснащении склада огнестойкие материалы.

Затраты на снижение риска возникновения пожара на предприятии составили Z = 10 000 д.е.

После принятия вышеуказанных мер безопасности вероятность возникновения пожара на складе стала меньше Р₂ = 0,15. Тогда средний ожидаемый ущерб:

*2 = ¦ У = 0,15 - 200 000 = 30 000 д.е.

Можно сделать вывод, что, за счет своевременного выявления риска возникновения пожара на предприятии и принятия мер безопасности, величина сэкономленных средств предприятия равна:

У, -(T₂ + Z) = 50 000-30000-10000 = 10 000 д.е.

г і

^; Аналогично можно оценить и другие виды рисков, а также определить возможный размер ущерба для них.

2. Риск потери прибыли в результате снижения или остановки производства.

Это есть упущенная выгода, так как из-за наступления неблагоприятных событий была прервана нормальная производственная деятельность и предприятие недополучило запланированную прибыль.

3. Риск ущерба жизни и здоровья персонала.

Если по вине предприятия в результате аварии или несчастного случая пострадали его работники, то возникает необходимость компенсации этого ущерба, а именно: оплата расходов на лечение травмированных работников, оплата санаторно-курортного лечения, выплаты по нетрудоспособности и инвалидности, компенсации родственникам в случае смерти, компенсации за вынужденные прогулы по болезни и другие виды выплат.

4. Риск нанесение ущерба окружающей среде.

Ущерб связан с наступлением гражданской ответственности предприятия перед государством и населением, проживающим на загрязненной территории. В состав убытков входят выплаченные компенсации за ухудшение качества жизни на загрязненных территориях (воздуха, воды, продуктов питания), долговременные последствия проявления загрязнения окружающей среды, ухудшение качества и выбытие из оборота природных ресурсов (пахотных земель, водоемов, лесов, флоры и фауны).

5. Риск нанесения прямого ущерба третьим лицам.

В результате деятельности предприятия может быть нанесен ущерб гражданам и организациям, не связанным с предприятием хозяйственными отношениями. Например, в результате аварии может быть нанесен ущерб жизни, здоровью и имуществу населения, а также имуществу организаций, размещенных на территории, окружающей место аварии или другого инцидента. Общий размер убытков формируется из выплаченных штрафов и компенсаций по искам государственных органов и пострадавших лиц.

6. Риск недопоставки продукции потребителям.

К ним относятся штрафы за невыполнение обязательств по поставкам продукции или услуг, судебные издержки, компенсации за вынужденный простой предприятий-потребителей продукции.

6.8.3. Салон красоты

Рассматриваемый в данном пункте объект — салон красоты. Салон предлагает услуги парикмахера, косметолога, визажиста, маникюр и педикюр. Все мастера салона красоты — квалифицированные специалисты высокого уровня. Данный салон расположен в районе новостроек. Салон красоты арендует помещение на 1-м этаже многоэтажного жилого дома у администрации района.

Организационно-правовая форма предприятия — закрытое акционерное общество. На начальной стадии работы салона в Сбербанке взят кредит на 5 лет. Предприятие уже существует на рынке 2 года. Штат салона красоты: администрация — генеральный директор, администратор, бухгалтер; рабочие — 7 парикмахеров (4 в женском зале и 3 в мужском), 2 косметолога, стилист (он же визажист), специалист по маникюру/педикюру, а также 1 уборщица. У администрации зарплата повременная, у рабочих — сдельная.

Специалисты салона используют французские и германские материалы, оборудование также от зарубежных фирм-лроизводи-телей. Предприятие заключает с поставщиками импортной косметики в Москве договора поставки.

Выявить различные виды опасностей и угроз для данного вида предпринимательской деятельности.

Опасности: •'

• естественно-природного происхоаде***;'-'іпц

1 • техногенного происхождения; ; г•* ¦

• социального происхождения. ... гг

Угрозы ¦ .^:’.яуиканд:>н*

Естественно-природные: :> ¦?'-ф.же,: киг





. • землетрясения; и- • ,і і.^;' ¦

• ураганы;



2) экологические катастрофы:







. • кислотные осадки и др.

Техногенные угрозы:

• глобальная угроза производств, связанных с использованием атомной и химической энергии;

• физическое, биологическое и химическое загрязнение окружающей среды;

• катастрофы, аварии, пожары, вызванные несоблюдением технического режима, а также вследствие морального и физического устаревания оборудования, технологий.

Социальные угрозы:

• снижение уровня жизни населения — потенциальных потребителей услуг салона;

• криминализация экономических отношений;

• снижение инвестиционной активности;

• углубление имущественного расслоения общества;

• недовольство рабочих условиями труда, что может привести к забастовке.

Политические угрозы:

• смена политического строя в стране;

• отмена хождения доллара в России;

• изменение отношений со странами-производителями материалов.

Правовые угрозы:

• изменение законодательства, связанного с деятельностью предприятия.

Демографические угрозы: ' ’•

• демографический спад. '"

Возможные риски для данного вида предпринимательской деятельности:

• риск индивидуальный — вероятность смерти, травмы, забо-' левания каждого индивида, задействованного в работе салона красоты;

• ¦ риск возникновения чрезвычайной ситуации;

^А • риск поставки — риск недопоставки материалов, оборудования;

• валютный риск — риск потерь из-за изменения валютного курса;

• процентный риск — риск уменьшения дохода по активу и роста расходов по обязательству из-за изменения процент-

^;г ных ставок;

• риск ликвидности — риск нехватки наличности и краткосрочных кредитов для выполнения обязательств;

~^ь * операционный риск — риск того, что будет нарушена работа операционных систем банка и станет невозможным вовремя выплатить обязательства;

' • предпринимательский риск — опасность возникновения не

предусмотренных проектным замыслом потерь, убытков в '¦ ходе проведения предпринимательской деятельности, осуществления сделок:

- ошибки персонала,

- злоумышленные действия,

- нарушение своих обязательств контрагентами по сделкам,

- износ зданий и сооружений, поломки машин и оборудова-, ния,

- непредвиденные расходы — судебные и иные.

Коммерческий риск — риск недополучения прибыли или возникновения убытков в процессе проведения торговых операций:

• неплатежеспособность покупателя в момент оплаты услуги;

• отказ клиента от оплаты услуги;

• изменение цен на продукцию (материалы) после заключения контракта;

• снижение спроса на услуги.

Документы, необходимые для составления опросных листов, вид опросного листа, карта потоков.

Риск-менеджер должен обратить внимание на следующие документы:

1. Баланс.

2. Отчет о прибылях и убытках.

3. Карточка учета основных средств.

4. Учредительный договор.

5. Договоры с поставщиками на поставку материалов и оборудования.

6. Данные о претензиях и выплаченных предприятием по решению судебных или иных органов штрафов и компенсациях потребителям, государственным налоговым и другим органам, общественным организациям.

Существуют 2 типа опросных листов: универсальные и специализированные. Для данного предприятия вполне подходит стандартный опросный лист, который содержит в себе позиции общего характера и годится для большинства типов производств.

Типовая схема стандартизированного опросного листа:

I. Общая информация.

II. Финансовые и административные данные.

III. Данные об управлении предприятием.

IV. Сведения о территориальной структуре и расположении предприятия.

V. Сведения о персонале и проживающем вблизи населении.

VI. Описание технологии производства.

VII. Перечень имущества (кроме транспортных средств).

VIII. Перечень транспортных средств.

IX. Данные о страховании объектов.

X. Информация об убытках в результате аварий и отказов оборудования.

XI. Данные о заявленных исках и выплаченных компенсациях.

XII. Дополнительные сведения.

Карты потоков изображают графически отдельные технологические процессы производства и их взаимосвязь. Они полезны для выявления основных элементов производственного процесса, от которых зависит его надежность и устойчивость.

Карта потоков для процесса производства парикмахерской услуги



> Расчет выявленных рисков, заключение по количеству сэкономленных средств за счет своевременного выявления риска.

I Оценка размеров возможного ущерба в случае наступления рисковой ситуации.

Возьмем риск возникновения пожара в случае короткого замыкания оборудования. Допустим, эксперты оценили вероятность 0,008. Убытки (денежное выражение ущерба) можно оценить так: стоимость имущества предприятия 750 000 руб.; убытки, связанные с потерей прибыли в результате остановки работы (1 месяц простоя = 50 000 руб.);

ущерб жизни и здоровья персонала 20 000 руб.; нанесение ущерба третьим лицам (в квартире сгорел пол = 10 000 руб.).

Итого: ущерб (убытки) в денежном выражении в случае пожара равен 830 000 руб.

Риск возникновения пожара = вероятность х ущерб =

=830 000 • 0,008 = 6640 руб.

Способы снижения риска:

• страхование от пожара; ₍, ..,

• меры безопасности против пожара;

• ежемесячные инспекции пожарной охраны;

• проверка персонала на компетентность в использовании элек-ц троприборов.

---