Тема 8. Аналіз ризику. Методи оцінки ризиків.

1.     Загальні принципи аналізу ризику.

2.     Якісні методи оцінки ризику.

3.     Кількісні методи оцінки ризику.

4.     Кількісні показники оцінки ступеня ризику.

 

1.   Загальні принципи аналізу ризику.

Аналіз ризикуце систематичне використання інформації для визначення джерел (небезпек) і кількісної оцінки ризику. Аналіз ризику забезпечує базу для оцінювання ризику для подальших заходів з управління ризиком (з мінімізації ризику). При цьому використовується інформація, яка може включати в себе різні ретроспективні дані, результати теоретичних і експериментальних досліджень. В цілому аналіз ризику передбачає дослідження, спрямовані на виявлення небезпек і кількісне визначення ризику при здійсненні різних видів діяльності, будь-яких господарських проектів і т.п.

Підприємець, приймаючи рішення, в першу чергу повинен оцінити масштаби ризику, які загрожують його фірмі в разі вибору саме такого напряму дій. Логічно розглядати оцінку ризику як інтегрований етап процесу управління ризиком, що включає якісний і кількісний аналіз ризику, а також співвіднесення отриманого об’єктивного уявлення про ступінь ризику із суб’єктивним його сприйняттям особою, що приймає рішення.

У загальному вигляді аналіз ризиків здійснюється в такій послідовності:

1 етап. Виявлення невизначеності у поведінці господарської системи.

2 етап. Визначення показників, що характеризують невизначеність.

3 етап. Виявлення ризикових факторів невизначеності.

4 етап. Оцінка ризиків на основі методів виміряння ризиків.

5 етап. Використання якісних методів.

6 етап. Використання кількісних методів.

7 етап. Прогнозування рівня ризиків.

8 етап. Управління ризиками: використання методів запобігання ризиків.

Ступінь ризику визначає ймовірність того чи іншого сценарію розвитку подій. Кількісно ступінь ризику визначається суб’єктивною оцінкою ймовірної або очікуваної величини максимального і мінімального доходу (збитку) від вкладеного капіталу. При цьому чим більше діапазон між максимальним і мінімальним доходом (збитком) при рівній ймовірності їхнього одержання, тим вище ступінь ризику.

Невизначеність ситуації визначає фактор випадковості.

Випадковістьце те, що в подібних умовах відбувається неоднаково, тому її заздалегідь не можна передбачати й прогнозувати. Однак при великій кількості спостережень за випадками можна знайти, що у світі випадків діють певні закономірності. Математичний апарат для їхнього вивчення дає теорія ймовірності. Ризик має математично виражену ймовірність того, що відбудуться втрати. Спираючись на статистичні дані, можна з високим ступенем точності кількісно визначити величину ризику, всі можливі наслідки якої-небудь окремої дії та ймовірність самих наслідків.

Ймовірністьце можливість одержання визначеного результату:

 ,                                (8.1)

де Р (А) ймовірність настання події А;

ткількість можливих ситуацій, при яких настає подія А;

пзагальна кількість ситуацій.

При використанні імовірності для вимірювання ризику дану формулу можна трактувати як відношення кількості випадків, при яких наступає негативний результат (отримується збиток) до загальної кількості можливих результатів. При вимірюванні економічного ризику залишаються справедливими правила складання та множення ймовірностей, коли необхідно оцінити ризик при настанні однієї з переліку подій, або при одночасному настанні кількох подій відповідно.

 

2.   Якісні методи оцінки ризику.

Більшість сучасних вітчизняних та зарубіжних науковців розглядають дві групи методів оцінки підприємницького та маркетингового ризиків:

-       кількісні (математичні, статистичні та ймовірнісні, аналітичні);

-       якісні (моделювання, оптимізація та теорія гри, методи стохастичного програмування, аналогів).

Якісний аналіз ризиків передбачає також кількісний його результат, тобто процес  проведення якісного аналізу повинен включати не тільки опис конкретних видів ризиків маркетингової діяльності, виявлення можливих причин їх виникнення, аналізу непередбачуваних наслідків їх реалізації і пропозицій щодо мінімізації виявлених ризиків, але й вартісну оцінку можливих збитків та всіх заходів, що будуть мінімізувати ризики у сфері маркетингу.

Найпоширенішим методом, який використовується в процесі якісного аналізу, є метод експертних оцінок, який дає змогу визначити ступінь ризику у випадках відсутності повної й вірогідної інформації, достатньої для застосування статистичних методів. Основою методу є результати оброблення думок досвідчених підприємців або фахівців. На практиці застосовуються індивідуальні та групові (колективні) експертні оцінки, переваги й недоліки яких зведено в таблицю 8.1.

У свою чергу для колективного обговорення найчастіше використовується метод колективної генерації ідей (метод «мозкової атаки»), зміст та спрямованість якого саме на отримання великої кількості ідей. Згаданий метод дозволяє виявити джерела та причини ризику, встановлення можливих ризиків; визначення напрямів і шляхів зниження ризиків; формування і оцінка варіантів з різними засобами зниження ризику тощо.

Таблиця 8.1

Переваги й недоліки методу експертних оцінок в процесі якісного аналізу ризиків підприємства

Індивідуальна експертиза

Колективна (групова) експертиза

Переваги

Недоліки

Переваги

Недоліки

Оперативність отримання інформації для прийняття рішень і невеликі витрати

Відсутність упевненості в достовірності оцінок, зумовленої високим рівнем суб’єктивності

Менш суб’єктивні і, як наслідок, більш достовірні

Відсутність гарантій вірогідності отриманих оцінок, труднощі в проведенні опитування експертів, обробці одержаних даних

 

Якісна оцінка ризику є складною, оскільки необхідні ґрунтовні знання теорії економіки, бізнесу, фінансів; знання спеціальних предметів, необхідних для підготовки фахівця певного напряму; наявність певного практичного досвіду, інтуїції в певній сфері економічної діяльності. Підсумкові результати якісного аналізу ризику є вихідною інформацією для проведення кількісного аналізу.

 

3.   Кількісні методи оцінки ризику.

Методи кількісної оцінки ризику дають змогу виявити чисельне визначення розмірів окремих ризиків і ризику конкретного виду діяльності в цілому. При кількісній оцінці ризиків підприємства застосовують різноманітні методи. Обирання того чи іншого з них буде залежати від виду і джерел ризику, характеристик сфери і виду діяльності, фінансового стану, величини підприємства тощо.

Загалом такі методи поділяються на:

1) об’єктивні (ті, що використовують характеристики випадкових процесів, отримані на основі даних, що не залежать від думки конкретно особи);

2) суб’єктивні (які ґрунтуються на експертних оцінках ризику).

Основними методами кількісної оцінки ступеню ризику є: статистичний метод, метод експертних оцінок, метод використання аналогів, метод критичних значень, метод оцінки ризику за допомогою «дерева рішень», аналіз чутливості, аналіз сценаріїв, імітаційне моделювання.

В таблиці 8.2 зведено переваги й недоліки основних методів кількісної оцінки ступеню ризику.

Таблиця 8.2

Кількісні методи оцінки ризику

Метод

Переваги

Недоліки

Статистичний

Можливість моделювання сценаріїв, висока точність розрахунків, часткова стандартизація, нескладність математичних розрахунків

Необхідність великої кількості спостережень; ризик відповідності обраної моделі; високі витрати на інформатизацію та аналіз інформації

Розрахунково-аналітичний

Широке застосування, можливість об’єктивної оцінки за невисоких витрат

Суб’єктивізм оцінок, відсутність стандартів

Метод експертних оцінок

Невисока вартість; відсутність необхідності в точних початкових даних і дорогих програмних засобах, можливість здійснювати оцінку до розрахунку ефективності проекту, простота розрахунку

Складність з отриманням фінансової оцінки ризику, висока залежність від суб’єктивної думки експертів; складність залучення незалежних експертів

«Дерево рішень»

Висока точність оцінки; детальний облік факторів ризику; можливість різних сценаріїв розвитку подій

Потребує багато часу на дослідження; високі витрати при великій кількості варіантів

Аналіз чутливості

Можливість за його допомогою вирішити проблему зіставлення впливу різних (натуральних, вартісних) характеристик проекту, що варіюються.

Врахування одного чинника проекту, що приводить до нестачі можливостей зв’язків між окремими чинниками або недообліку їхньої кореляції.

Аналіз сценаріїв

Можливий для різноманітних варіантів реалізації проекту; застосування програмних засобів (можливість збільшити кількість можливих сценаріїв і таким чином значно підвищиться ефективність оцінки ризику)

Для високої цінності сценарію з метою прогнозування необхідний великий об’єм вихідної інформації; низька можливість реалізації точного прогнозування при кожному сценарію; потребує масштабних підготовчих робіт

Метод Монте-Карло

Дозволяє реалізувати моделі складних систем; можливість використання будь-яких розподілів; моделювання складної поведінки ринку.

Складність методу; необхідна велика кількість експериментальних даних необхідність потужних розрахунків; складність презентації.

Метод аналогій

Невисока вартість; простота розрахунку.

Невисока точність; проблематичність підбору аналогів; не враховується розвиток певного виду діяльності.

 

Статистичний метод оцінки ризику ґрунтується на принципі екстраполяції на майбутнє тенденцій зміни деякого досліджуваного показника за певний проміжок часу в минулому. Застосовується для оцінки економічних ризиків у тих випадках, коли підприємство має значний обсяг аналітико-статистичної інформації за певний час щодо результативності здійснення господарських угод та ін. Сутність статистичного методу оцінки ступеня ризику базується на теорії ймовірностей розподілу випадкових величин. Це означає, що, маючи достатню інформацію про реалізацію певних ризиків у минулих періодах конкретних видів господарської діяльності, будь-який суб’єкт господарювання може оцінити ймовірність їх реалізації у майбутньому. За допомогою статистичного методу можна оцінити ризик не тільки конкретної угоди, але й підприємства в цілому, коли проаналізувати динаміку його прибутків за певний час.

Розрахунково-аналітичний метод базується на методології дисконтування грошових потоків.

Норма дисконтування – норма складного відсотка, яка застосовується при перерахунку вартості грошових потоків на визначений проміжок часу

Передбачає використання традиційних показників, які частіше за все застосовуються при оцінці ефективності інвестиційних та інноваційних проектів:

− чиста теперішня вартість (NPV – net present value);

індекс дохідності (PI – profitability index);

період окупності інвестицій (PP – payback period);

внутрішня норма рентабельності (IRR – internal rate of return).

Про рівень ризику судять за величиною відхилення розрахункових величин цих показників від граничних або рекомендованих значень, а також від значень цих показників за альтернативними проектами.

Чиста теперішня вартість – це сума дисконтованих фінансових підсумків за всі роки реалізації проекту, починаючи з дати початку інвестування.

                  (8.1)

де СFtгрошові надходження від інвестицій у період t;

Itгрошові інвестиційні потоки в період t;

r – норма дисконту (необхідна ставка прибутковості інвестицій);

tперіод часу;

nтривалість інвестиційного проекту.

Чим ближче до нуля значення чистої теперішньої вартості проекту, тим вищий ризик проекту.

Індекс дохідності – це співвідношення дисконтованих доходів до дисконтованих інвестиційних витрат:

                       (8.2)

Чим менше різниця між значенням індексу рентабельності і одиницею (за умови, що індекс рентабельності перевищує одиницю), тим вищий ризик проекту.

Період окупності визначає кількість періодів часу, протягом яких буде повернуто вкладені інвестиції.

                       (8.3)

Але цей показник має один істотний недоліквін не може слугувати в якості міри прибутковості, оскільки не враховує грошові потоки, які надходять після строку окупності, а також вартість капіталу проекту, тому при використанні цього показника перевага надається короткостроковим проектам.

Внутрішня норма рентабельності – це розрахункова ставка відсотка, за якої проект є безризиковим і безприбутковим:

                          (8.4)

Чим менша різниця між значенням внутрішньої норми рентабельності і ставкою дисконту (середньозваженою ціною капіталу, необхідною нормою прибутковості), тим ризик проекту вищий/

Метод експертних оцінок дає можливість використовувати досвід експертів для аналізу маркетингової діяльності та обліку впливу різноманітних якісних чинників. Частіше за все використовуються наступні експертні методики:

1) SWOT-аналіз;

2) «зірка (троянда) ризиків» (зіставляння різних чинників, побудова «спіралі ризиків», що відображає ранжування чинників ризику);

3) метод Дельфі (виключення взаємного впливу експертів один на одного, отже, знімається можливість психологічного дискомфорту, пов’язаного з персоніфікацією кожної оцінки).

Метод оцінки ризику за допомогою «дерева рішень» передбачає побудування гілок, слідуючи вздовж яких оцінюють кожен шлях і обирають менш ризикований з них, використовуючи спеціальні методики розрахунку ймовірності.

Відстежити варіацію ключових припущень під час прогнозування грошових потоків з метою визначення впливу, який вони можуть чинити на проектовану вигоду дає змогу аналіз чутливості. При застосуванні аналізу чутливості розраховується еластичність (відносна величина, яка відображає зміну величини критерального показника при одиничній зміні ризик-змінної). Результатом проведення розрахунків за даного методу є виявлення найчутливіших змінних, які потребують додаткових досліджень.

Проведення аналізу чутливості передбачає наступну послідовність операцій:

1. Визначається математичний взаємозв’язок між вихідними і результуючим показниками.

2. Визначаються найбільш імовірні значення для вихідних показників і можливі діапазони їх змін.

3. Розраховується найбільш ймовірне значення результуючого показника.

4. Кожен з досліджуваних вихідних параметрів змінюється на певну величину в допустимому діапазоні, в результаті чого визначається нове значення результуючого критерію (для коректності обчислень рекомендують змінювати вихідні параметри на один і той же відсоток).

5. Всі вихідні параметри ранжуються залежно від впливу на зміну величини зміни результуючого критерію, що дозволяє згрупувати їх залежно від ступеня ризику.

За результатами проведених розрахунків здійснюється експертне ранжування змінних за ступенем їх важливості та прогнозованості.

Далі будується матриця чутливості, яка дозволяє виділити найменш та найбільш ризикові для проекту змінні (рис. 8.1).

Передбачуваність змін

Чутливість змін

Висока

Середня

Низька

Низька

І

І

ІІ

Середня

І

ІІ

ІІІ

Висока

ІІ

ІІІ

ІІІ

Рис. 8.1. Матриця чутливості

Перша зона – лівий верхній кут матриці – зона подальшого аналізу чинників, що потрапили в неї, оскільки до їх зміни найбільш чутлива NPV проекту, і вони мають найменшу прогнозованість.

Друга зона співпадає з елементами головної діагоналі матриці і вимагає пильної уваги до змін розташованих в ній чинників (для цього робився розрахунок критичних значень кожного чинника).

Третя зона – зона “найбільшого благополуччя”: ті чинники, які при усіх інших зроблених нами припущеннях і розрахунках потрапили в правий нижній кут таблиці, є найменш ризикованими і не підлягають подальшому розгляду.

При використанні аналізу сценаріїв відхилення параметрів розраховуються з урахуванням їхніх взаємозалежностей (кореляції), що є перевагою методу. За цим методом найчастіше розраховуються три можливі сценаріїпесимістичний, оптимістичний і найімовірніший.

Для кожного сценарію розвитку розраховуються середні значення результативних показниківурахуванням ймовірності здійснення кожного сценарію) та визначається розмах їх варіації або середньоквадратичне відхилення. Із двох порівнюваних проектів більш ризиковим є той, в якого розмах варіації критеріального показника більший або більше значення середньоквадратичного відхилення.

Практичне застосування даного методу досить розповсюджене, найбільш яскравим прикладом сценарного аналізу є стрес-тестування.

Стрес-тестування широко використовується для оцінки кредитного ризику, ризику ліквідності, валютного ризику, ризику зміни процентної ставки та вартості активів. Метою стрес-тестування є оцінка ризиків та визначення спроможності протистояти потрясінням на фінансовому та інших ринках.

Найбільш поширеними об’єктами стрес-тестування банку є: різка зміна відсоткових ставок за внутрішніми чи зовнішніми запозиченнями, кредитами, цінними паперами тощо; суттєві коливання валютних курсів; кредитний ризик у кредитних портфелях; різкі зміни в обсягах і структурі капіталу фінансової установи, вартості застави при іпотеці; зниження ліквідності та можливість дефолту банку; ймовірність виникнення системного ризику на основі різкого зниження ліквідності чи втрати капіталу тощо.

Метод Монте-Карло (метод статистичних випробувань, метод імітаційного моделювання) використовується в тих випадках, коли виникає необхідність в обліку великої сукупності факторів ризику, що проявляються в різних областях підприємницької діяльності.

Для здійснення процесу моделювання заздалегідь фіксується сукупність врахованих параметрів, визначаються діапазони зміни їх значень і кожному параметру присвоюється певна ймовірність. Потім із заданого діапазону довільним чином вибираються значення параметрів і розраховується інтегральний показник ризику.

Імітаційне моделювання уможливлює створення випадкових сценаріїв. Результат виражається у вигляді імовірнісного розподілу всіх можливих передбачуваних значень результативних показників. Цей метод використовується в найбільш складних для прогнозування випадках. Багато аналітиків відзначають, що він часто дає більш оптимістичні оцінки, ніж сценарний метод, що пояснюється перебором більшого числа проміжних варіантів.

В межах методу Монте-Карло аналіз ризику виконується за допомогою моделей можливих результатів. При створенні таких моделей будь-який фактор, якому властива невизначеність, замінюється діапазоном значеньрозподілом ймовірностей. Потім виконуються багаторазові розрахунки результатів, причому кожен раз використовується інший набір випадкових значень функцій ймовірності. Часом для завершення моделювання буває необхідно провести тисячі і навіть десятки тисяч розрахункових операційзалежно від кількості невизначеностей і встановлених для них діапазонів. Моделювання за методом Монте-Карло дозволяє отримати розподіл значень можливих наслідків.

При використанні розподілів ймовірностей змінні можуть мати різні ймовірності настання різних наслідків. Розподіл ймовірностей являє собою більш реалістичний спосіб опису невизначеності змінних в процесі аналізу ризику. Нижче наведено найбільш розповсюджені типи розподілу ймовірностей.

Нормальний розподіл (або «крива Гауса»). Щоб описати відхилення від середнього значення, дослідник визначає середнє або очікуване значення та стандартне відхилення. Значення, розташовані посередині, поруч із середнім, характеризуються найбільш високою ймовірністю. Нормальний розподіл симетричний і описує безліч звичайних явищнаприклад, розподіл населення певного віку за розміром взуття, одягу, масою тіла, тощо. До прикладів змінних, які описуються нормальними розподілами, належать темпи інфляції та ціни на енергоносії.

Логнормальний розподіл. Значення мають позитивну асиметрію і на відміну від нормального розподілу несиметричні. Такий розподіл використовується для відображення величин, які не опускаються нижче нуля, але можуть мати необмежені додатні значення. Приклади змінних, що описуються логнормальним розподілом, включають вартість нерухомого майна, ціни на акції та нафтові запаси.

Рівномірний розподіл. Всі величини можуть з однаковою ймовірністю приймати ті чи інші значення, аналітик просто визначає мінімум і максимум. До прикладів змінних, які можуть мати рівномірний розподіл, належать виробничі витрати або доходи від майбутніх продажів нового продукту.

Трикутний розподіл. Аналітик визначає мінімальне, найбільш ймовірне і максимальне значення. Найбільшу імовірність мають значення, розташовані біля точки максимальної ймовірності. В число змінних, які можуть бути описані трикутним розподілом, входять обсяги продажу за минулий період в одиницю часу і рівні запасів матеріальних оборотних коштів.

PERT-розподіл. Аналітик визначає мінімальне, найбільш ймовірне і максимальне значення – так само, як при трикутному розподілі. Найбільшу ймовірність мають значення, розташовані біля точки максимальної ймовірності. Однак величини в діапазоні між найбільш ймовірним і граничними значеннями проявляються з більшою ймовірністю, ніж при трикутному розподілі, тобто відсутній акцент на граничних значеннях. Приклад використання PERTрозподілуопис тривалості виконання завдання в рамках моделі управління проектом.

Дискретний розподіл. Користувач визначає конкретні значення з числа можливих, а також ймовірність отримання кожного з них.

Таким чином, моделювання за методом Монте-Карло дає більш повне уявлення про можливі події. Воно дозволяє судити не тільки про те, що може статися, але і про те, яка ймовірність такого результату.

Метод аналогій дає можливість побудувати так звану криву ризику за допомогою зіставлення даних, що були раніше, тобто застосовуються бази даних та знань про ризик аналогічних об’єктів або угод. Даний метод доцільний у випадку, коли інші методи оцінки ризику неприйнятні [7]. Часто аналогом виступають підприємства іншої потужності і необхідно перерахувати вартість підприємства однієї потужності на вартість підприємства іншої потужності. Те саме стосується і характеристик ризиків. При перерахунку з однієї потужності на іншу слід враховувати ефект концентрації виробництва, тобто вплив потужності підприємства на його питому капіталомісткість.

 

4.   Кількісні показники оцінки ступеня ризику.

Кількісні показники оцінки ступеня ризику обчислюють у абсолютних або відносних величинах.

Кількісна оцінка ступеня ризику має абсолютне вираження, якщо вона вимірюється в тих самих одиницях, що й економічний показник, на підставі якого вона була розрахована (наприклад, у грошових).

Система кількісних оцінок ризику в абсолютному вираженні складається з таких:

1)       У випадку, коли рішення є альтернативним (можливі лише два наслідки його реалізації), показник ризику розраховують як добуток величини можливих збитків на ймовірність їх понесення:

,                                                 (1)

де  – кількісна оцінка ризику в абсолютному вираженні;

 – величина збитків, спричинених прийняттям певного рішення;

 – ймовірність понесення цих збитків.

2) У випадку, коли рішення мають декілька (безліч) наслідків реалізації, для оцінки ризику використовують, зокрема, такий показник, як математичне сподівання.

Математичне сподівання дискретної величини  є сумою добутків всіх можливих варіантів цієї величини  на їх імовірність :

= p1x1+ p2x2+ p3x3+…+ pnxn,     де .    (2)

3) У випадку, коли величина  має асиметричний розподіл ймовірностей, як оцінку ступеня ризику можна використовувати модальне значення  цієї випадкової величини:

.                                               (3)

Для дискретної випадкової величини мода - це найбільш ймовірне значення цієї випадкової величини.