Содержание к диссертации
Введение
1. Концептуальные основы процесса идентификации риска с позиции субъект-ориентированного управления рисками в сельскохозяйственном предпринимательстве 15
1.1. Нормативно-правовые и исторические аспекты процесса идентификации риска 16
1.2. Элементы процесса идентификации риска с позиции субъект-ориентированного управления рисками в сельскохозяйственном предпринимательстве 28
1.2.1. Вспомогательные средства процесса идентификации риска с позиции субъект-ориентированного управления рисками 28
1.2.2. Определение интересов субъекта сельскохозяйственного предпринимательства 40
1.2.3. Выявление опасностей, угрожающих интересам субъекта сельскохозяйственного предпринимательства 46
1.2.4. Оценка возможного ущерба интересам субъекта сельскохозяйственного предпринимательства 60
1.3. Понятие риска с позиции субъект-ориентированного управления рисками и классификация предпринимательских рисков в сельскохозяйственном предпринимательстве 63
1.4. Базисные принципы, методы и инструменты приоризации предпринимательских рисков 74
2. Теоретические и методологические положения оценки риска на базе теории принятия решений 86
2.1. Принципы формирования модели оценки риска на базе теории принятия решений 86
2.2. Квантификация и оценка риска в условиях неопределенности 87
2.3. Квантификация и оценка риска в теории принятия решений 92
2.4. Квантификация риска на основе статистики и теории полезности 98
2.4.1. Моменты общего распределения 98
2.4.2. Показатели усеченного (укороченного) распределения 101
2.4.3. Оценка квантификации риска с помощью статистических показателей и теории полезности 107
2.5. Анализ волатильности предпринимательских рисков субъектов сельскохозяйственного предпринимательства 120
3. Идентификация состояний окружающей среды и прогнозирование условий предпринимательской деятельности с помощью сценарного анализа 133
3.1. Основная идея сценарного анализа 133
3.2. Методика проведения сценарного анализа 136
3.2.1. Сценарное прогнозирование 156
3.2.2. Формирование сценариев 159
3.2.3. Описание сценариев 173
3.3. Трансфер сценариев 178
3.4. Программное обеспечение для построения сценариев 186
4. Методологические положения агрегирования предпринимательских рисков 191
4.1. Агрегирование рисков на основе теории портфеля 191
4.2. Особенности агрегирования предпринимательских рисков методом всех возможных комбинаций 193
4.3. Моделирование методом Монте-Карло 199
4.3.1. Образ действия 199
4.3.2. Определение исходных распределений 201
4.3.3. Модель расчета результативного показателя 204
4.3.4. Представление результатов симуляции 206
4.3.5. Оценка эффективности мероприятий по управлению рисками при ситуационном моделировании 207
4.3.6. Программные продукты для осуществления ситуационного моделирования 212
5. Управление предпринимательскими рисками сельскохозяйственных предпринимательских структур 219
5.1. Стратегии субъект-ориентированного управления
предпринимательскими рисками 219
5.1.1. Хозяйственно-экономические риски 220
5.1.2. Финансово-экономические риски 228
5.2. Концепция контроллинга рисков сельскохозяйственных предпринимательских структур 263
5.2.1. Цели и концепция контроллинга рисков 263
5.2.2. Система показателей оценки эффективности управления рисками в концепции контроллинга рисков 266
5.3. Стресс-тестирование – как инструмент управления рисками сельскохозяйственных предпринимательских структур 282
6. Оценка эффективности мероприятий по управлению рисками сельскохозяйственных предпринимательских структур 293
6.1. Построение модели сельскохозяйственных предпринимательских структур для оценки эффективности мероприятий по управлению рисками 293
6.2. Разработка имитационной стратегии для оценки эффективности управления рисками в сельскохозяйственном предпринимательстве 302
6.3. Представление и интерпретация результатов оценки эффективности управления рисками в сельскохозяйственном предпринимательстве 315
6.4. Верификация модели сельскохозяйственных предпринимательских структур для оценки эффективности мероприятий по управлению рисками 332
Заключение 340
Список литературы
- Вспомогательные средства процесса идентификации риска с позиции субъект-ориентированного управления рисками
- Квантификация и оценка риска в условиях неопределенности
- Сценарное прогнозирование
- Модель расчета результативного показателя
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Сельскохозяйственное предпринимательство является стратегическим направлением развития предпринимательской деятельности любой страны, от самообеспеченности населения продовольствием зависит её безопасность, а для Российской Федерации с её огромными земельными ресурсами сельскохозяйственное предпринимательство играет важную роль в поддержании и развитии сельских территорий. Обеспечение стабильного, устойчивого и конкурентоспособного развития сельскохозяйственного предпринимательства – одна из важнейших задач государства на современном этапе. Членство Российской Федерации в ВТО приведет к большей волатильности цен на сельскохозяйственное сырье с тенденцией их снижения, усилению конкуренции и контроля за качеством производимой продукции.
Сельскохозяйственное предпринимательство отличается от других видов предпринимательской деятельности большой зависимостью от влияний окружающей среды. Так, например, урожайность возделываемых культур, несмотря на прогресс в области механизации, используемые удобрения и средства защиты растений, в значительной степени будет определяться погодными условиями. В последние годы средние значения климатических данных, таких как температура и количество осадков, изменились незначительно, однако отклонения погодных факторов от средних величин существенно увеличились. Финансовый результат в животноводстве находится в зависимости от масштабности заболеваний животных и эпизоотий. С развитием новых технологий в животноводстве и большой концентрацией животных также наблюдается значительное распространение уже известных эпизоотий ящура и чумы свиней, которые приводят к серьезным последствиям и возникновению новых заболеваний животных ранее не известных, как например коровье бешенство, передающееся людям.
Усиливающаяся конкуренция в связи с вступлением России в ВТО, незначительная инвестиционная привлекательность сельскохозяйственного предпринимательства, имеющего продолжительный финансовый и производственный цикл, значительные ценовые колебания, отсутствие системы управления рисками у большинства сельскохозяйственных субъектов предпринимательской деятельности, недостаток масштабных исследований, охватывающих последние достижения в этой области, определяют важность фундаментальных разработок в сфере управления риском. Разнообразие и размеры опасных факторов приводят к необходимости обобщения имеющихся и осуществлению новых теоретических и прикладных разработок управления рисками в сфере сельскохозяйственного предпринимательства. Большое значение имеет в этом аспекте вопрос создания системы и механизма, позволяющих увязать интересы и риски субъектов сельскохозяйственного предпринимательства с динамикой окружающей среды, отобрав конструктивные методы и приемы оценки и управления рисками и принять эффективные решения, исходя из конкретных условий.
Состояние изученности проблемы. Вопросами управления рисками в различных отраслях народного хозяйс тва занимались отечественные ученые : Абчук В.А., Альгин А.П., Балдин К.В., Воробьев С.Н., Воронцовский А.В., Грабовый П.Г., Гранатуров В., Ивлева Е.С., Колтынюк Б.А., Кунин В.А., Ла-пуста М.Г., Лускатова О.В., Лисица М.И., Ломакина Т.П., Матузова И.В., Мельников А.В., Мосейко В.О., Новоселов А.А., Ойгензихт В.А., Райзберг Б.А., Савицкая Г.В., Соложенцев Е.Д., Ступаков В.С., Токаренко Г.С., Уткин Э.А., Фалин Г.И., Чернова Г.В., Кудрявцева А.А., Шаршукова Л.Г., Шапкин А.С., Шапкин В.А., Шахов В.В., Якупова Н.М. и др.
Проблемам управления рисками в сельском хозяйстве посвятили свои работы такие ученые, как Бойко И. П., Довлетярова Э. А., Догиль Л.Ф., Задков А.П., Ильясова Н.И., Кардаш В.А., Куренная В.В., Миндрин А.С., Никитин А.В., Плющиков В.Г., Рыбасова Ю.В., Тер-Григорьянц А.А., Трухачев В.И., Турьянский А.В. Чарыкова О.Г., Чогут Г.И., Юсупова Г.Л. и др.
Теории риска, управления им и проблемам принятия решений в условиях риска и неопределенности посвящались фундаментальные исследования зарубежных ученых: Д. Бернулли, П. Бернстайна, Т. Вольке, Л. Заде, Д. Луца, Б. Мандельброта, О. Моргенштерна, Ф.Х. Найта, Дж. фон Неймана, Г. Райфа, Э. Салигера, Н. Талеба, А. Тверски, М. Штарпа и др.
Вместе с тем, некоторые вопросы развития теории риска, методологии, методики и практики являются дискуссионными и малоизученными. Так, остаются значительные различия в терминологии риск-менеджмента, например, отсутствует единая трактовка таких терминов как: «риск», «шанс», «опасность», которые часто подменяются, используются как синонимы. В связи с этим пока отсутствует единая проработанная концепция риск-менеджмента, связывающая традиционные и новые подходы и методы в единую систему управления рисками. Последние кризисные явления в отечественной и зарубежной экономиках показывают, что трудности понимания, оценки и управления рисками существуют не только в Российской Федерации и, в частности, в сельскохозяйственном предпринимательстве, но и у развитых экономических держав, и в различных видах предпринимательской деятельности. Генератором кризисных явлений в последнее время является рынок ценных бумаг и производных финансовых инструментов, который представляет идеальную тестовую площадку для создания новых теорий. Последствия сбоев на рынке ценных бумаг и производных финансовых инструментов ощущают не только игроки данного рынка, но реального сектора экономики, в том числе и субъекты сельскохозяйственного предпринимательства. Данные процессы приводят к высокой волатильности рынков и нестабильности экономики в целом. Реакция коммерческих организаций, государства и научного сообщества на возрастающую изменчивость результативных показателей в этом случае чрезвычайно важна.
Сельскохозяйственные предпринимательские структуры часто вынуждены оперативно реагировать на изменение экономической ситуации сокращением площади возделывания, продажей участков земли, уменьшением поголовья скота. В этих условиях хозяйствующие субъекты не могут разрабатывать и реа-
лизовывать долгосрочную стратегию по увеличению объемов производства и конкурентоспособности, требующую инвестиционных вложений. Государственные органы власти в большинстве случаев реагируют лишь на последствия, чтобы разрядить обозначившуюся экстремальную ситуацию в случае роста цен на продукты питания или угрозы дальнейшему существованию сельскохозяйственных предпринимательских структур. Предпочтительными инструментами государственного реагирования остаются ограничение цен и экспорта, а также интервенции.
Все вышеперечисленное указывает на отсутствие научно обоснованной концепции управления рисками как основы предстоящих действий для оптимальной организации государственных рамочных ограничений и отдельных экономических решений в сельскохозяйственном предпринимательстве при растущей волатильности центральных факторов влияния.
Это предопределило выбор темы диссертационного исследования.
Цель и задачи исследования. Целью исследования является разработка научно обоснованной концепции управления рисками на базе теоретико-методологических подходов к процессу риск-менеджмента, включающих идентификацию, измерение, анализ рисков сельскохозяйственных предпринимательских структур и разработку рекомендаций для принятия управленческих решений, позволяющих повысить инвестиционную привлекательность и конкурентоспособность сельскохозяйственных предпринимательских структур и сельскохозяйственного предпринимательства в целом.
Для достижения цели были поставлены следующие задачи:
проанализировать и определить процесс идентификации рисков сельскохозяйственных предпринимательских структур с позиции субъект-ориентированного управления рисками;
разработать классификацию рисков сельскохозяйственных предпринимательских структур в соответствии с целью исследования;
проанализировать существующие подходы к измерению и оценке рисков и определить наиболее целесообразные с позиции субъект-ориентированного управления рисками сельскохозяйственных предпринимательских структур;
- разработать научно обоснованную концепцию управления рисками
сельскохозяйственных предпринимательских структур;
предложить методику формализованной оценки стратегических рисков сельскохозяйственного предпринимательства;
разработать методологические положения агрегирования рисков сельскохозяйственных предпринимательских структур;
определить основные направления интеграции деятельности по управлению рисками в систему предпринимательства;
разработать ме ханизм субъек т-ориентированного управления рисками сельскохозяйственных предпринимательских структур;
разработать методику оценки эффективности мероприятий по управлению рисками сельскохозяйственных предпринимательских структур;
Объектом исследования послужил процесс управления рисками сельскохозяйственных предпринимательских структур.
Предметом исследования являются управленческие отношения, возникающие в процессе функционирования и развития хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предпринимательских структур.
Теоретическую и методологическую основу исследования составили труды представителей различных школ и направлений экономической теории, современные труды отечественных и зарубежных ученых и ведущих специалистов, раскрывающие закономерности функционирования субъектов предпринимательства в условиях нестабильной рыночной экономики и неопределенности окружающей среды. Источниками информации для анализа состояния отрасли послужили данные Федеральной службы статистики Российской Федерации; Министерства сельского хозяйства РФ; данные годовых отчетов сельскохозяйственных предпринимательских структур; нормативно-справочная и специальная литература; публикации научно-исследовательских учреждений.
В процессе выполнения диссертационной работы в зависимости от решаемых задач были применены различные методы, способы и приемы экономических исследований:
абстрактно-логический метод – при постановке целей и задач, разработке рабочей гипотезы;
расчетно-конструктивный – при изучение объективной реальности, а также результатов исследования отечественной и зарубежной науки и практики с выявлением закономерностей, обосновании целесообразности и эффективности использования различных методо в и приемов идентификации, количественной оценки и оптимизации рисков в деятельности субъектов сельскохозяйственного предпринимательства;
монографический – при исследовании предпринимательской деятельности субъектов сельскохозяйственного предпринимательства;
- экономико-статистический – при исследовании зависимостей темпов
развития сельскохозяйственного предпринимательства от показателей, характе
ризующих состояния внешней и внутренней среды, анализе связей между пока
зателями;
экономико-математическое моделирование – при исследовании влияния рисков на результаты предпринимательской деятельности сельскохозяйственных предпринимательских структур, построении долгосрочных прогнозов развития сельскохозяйственного предпринимательства с целью анализа внешней среды и разработки методики стресс-тестирования для субъектов сельскохозяйственного предпринимательства;
сравнительный анализ – при сопоставлении полученных результатов различными методами с учетом целесообразности их использования в зависимости от ситуации;
экспериментальный – при апробации основных положений разработанной системы управления рисками для сельскохозяйственного предпринимательства.
Область исследования. Диссертационное исследование выполнено в соответствии с Паспортом специальности ВАК 08.00.05 «Экономика и управление народным хозяйством» в области пункта 8 «Экономика предпринимательства» подпункта 8.9. «Хозяйственные риски в предпринимательской деятельности (сущность, виды, риск-менеджмент); основные направления формирования системы риск-менеджмента в сфере предпринимательства».
Гипотеза исследования состоит в том, что субъект-ориентированное управление рисками сельскохозяйственных предпринимательских структур позволяет оптимизировать риски и обеспечивает повышение эффективности предпринимательской деятельности.
Объем и структура диссертационной работы. Поставленная цель, задачи и логика их решения определили структуру диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы, включающего 298 источников. Работа изложена на 356 страницах машинописного текста, содержит 70 таблиц, 150 рисунков и 6 приложений. Работа имеет следующую структуру: Введение
Вспомогательные средства процесса идентификации риска с позиции субъект-ориентированного управления рисками
Нам часто приходится принимать решения на основе ограниченных данных. П. Бернштейн ярко это иллюстрирует житейскими примерами. «Пригубив, а то и только понюхав вино, мы решаем, стоит ли пить его дальше. Ухаживание за будущей женой длится короче, чем предстоящая жизнь». Многие решения нельзя принять без выборочного обследования. Выборка является важнейшим элементом стратегии риска [34]. В 1662 году после совместной работы Паскаля и Ферма в Лондоне была опубликована книга под названием «Естественные и политические наблюдения, касающиеся свидетельств о смерти». Данная книга ознаменовала «переход к использованию выборочных и вероятностных методов, являющихся основой всех аспектов управления риском – от страхования и измерения экологических рисков до конструирования наиболее сложных производных ценных бумаг» [34]. Автором книги был Джон Грант. На основе доступных ему статистических данных о рождаемости и смертности делал далеко идущие заключения. Его метод анализа получил название статистического вывода. Значительными достижениями Гранта считается первая обоснованная оценка численности населения Лондона и указание на важность демографических данных для выявления роста или сокращения числа горожан. Данные Гранта в немалой степени стали причиной для создания централизованной государственной статистической службы.
Работу Гранта продолжил ученый Эдмунд Галлей. В 1693 году он опубликовал в научном журнале «Philosophical Transactions» таблицы продолжительности жизни. Только через сто лет страховые компании при страховании жизни и государства, при продаже различных рент начали принимать в расчет ожидаемую на основе вероятностного анализа продолжительность жизни.
В 1725 год Абрахам де Муавр опубликовал работу с названием «Пожизненная рента», в которой производит анализ таблиц Галлея о продолжительности жизни и смертности в Бреслау. В 1730 году де Муавр обратился к теме, предложенной ранее Николаем Бернулли, насколько хорошо реальная выборка отражает свойства совокупности, на основе которой она построена. Результаты исследования в 1733 году были включены во второе и третье издание известной его работы «Теория случайностей». Используя вычисления и основные свойства треугольника Паскаля, де Муавр демонстрирует, как ряд случайных испытаний приводит к распределению результата вокруг среднего значения. Распределение де Муавра известно как нормальное распределение. Форма кривой де Муавра позволила ему вычислить статистическую меру ее дисперсии относительно среднего значения. Эта мера известна как стандартное или среднее квадратическое отклонение. В нормальном распределении приблизительно 68% результатов наблюдений оказываются в пределах одного среднего квадратического отклонения от среднего и 98% - в пределах двух средних квадратических отклонений.
В 1731 году Санкт-Петербургской Академии наук была представлена статься с названием «Изложение новой теории об изменении риска». Автором статьи был Даниил Бернулли. Основные тезисы состоят в том, что люди по-разному оценивают одни и те же значения риска и что «польза от небольшого увеличения богатства обратно пропорциональна величине уже имеющего богатства» [34]. Далее Бернулли отмечает «что касается человеческой природы, мне кажется, что предлагаемую гипотезу можно счесть пригодной для понимания поведения многих людей, в отношении которых это сравнение имеет смысл» [34]. Предположение о том, что польза прироста обратно пропорциональна величине уже имеющегося богатства, является одним из величайших интеллектуальных достижений. Теория вероятностей рационализирует выбор, Бернулли определяет мотивацию личности, которая выбирает. Понятие полезности легло в основу закона спроса и предложения, также оказало решающее значение на психологию и философию, так как Бернулли предложил стандарт для оценки разумности человеческого поведения. Теория игр, изобретенная в XX веке, сделала понятие полезности неотъемлемой частью единого системного подхода. Также в своей статье Бернулли приводит знаменитый пример, предложенный ему для решения его кузеном Николаем Бернулли, получивший название петербургского парадокса [34, 283].
Следующим, кто внес плодотворный вклад в развитие стратегии риска, был Фрэнсис Гальтон. Его девизом могло бы быть «Считайте все, что можно» [34]. Он измерял все, что можно было измерить. Обрабатывая собранные данные, получал кривую нормального распределения. В 1875 году опубликовал статью, в которой высказывалось предположение, что симметричное распределение данных относительно среднего значения может быть результатом влияния факторов, которые сами распределены нормальным образом. Важным открытием, сделанным Гальтоном на основе эксперимента со сладким стручковым горошком, явилось предположение, что существует тенденция схождения к среднему, получившая название регрессии. Работа Гальтона в последствии привела к разработке понятия «корреляция», которая измеряет, насколько тесно связаны между собой изменения двух величин.
Необходимость в управлении риском возрастала вместе с появлением новых видов риска, острее других эту тенденцию почувствовал Фрэнк Найт. В 1921 году он написал следующее: «Очень большой вопрос, постижим ли мир вообще... Только в очень редких критических случаях можно предпринять что-то вроде математического анализа» [34]. В своей докторской диссертации на тему «Риск, неопределенность и прибыль» Найт строит анализ на разделении двух понятий риск и неопределеность. «Неопределенность следует рассматривать в смысле, радикально отличном от хорошо знакомого понятия риск, от которого ее прежде никогда должным образом не отличали... Станет ясно, что измеримая неопределенность, или собственно риск... настолько далека от неизмеримой неопределенности, что, в сущности, вообще не является неопределенностью» [34, 125].
Квантификация и оценка риска в условиях неопределенности
В самом простом случае исходят из того, что результаты имеются уже в качестве данных замеров. Если при этом данные представлены в денежных единицах, то в основе лежит измерение с помощью абсолютной шкалы. В противном случае принимают, что, например, вербально описанные результаты могут быть отражены при помощи чисел порядковой шкалы.
Как уже было описано в начале, ситуация неопределенности имеется тогда, когда не существует никакой информации о предрасположенности окружающей среды к проявлению или она не может быть предоставлена. Для этого случая существуют различные правила принятия решений, которые названы в честь их авторов.
Для примера, иллюстрирующего правила теории принятия решений, возьмем субъект сельскохозяйственного предпринимательства, который выращивает озимую пшеницу на 60 га. Средняя урожайность пшеницы 80 ц/га, цена ее реализации составляет 18 /ц. Производственные затраты для всех рассматриваемых ситуаций являются постоянными, поэтому могут быть исключены. Интерес субъекта сельскохозяйственного предпринимательства состоит в том, чтобы добиться как можно более высокой выручки15. В примере этому интересу угрожает опасность – град (градобитие). В качестве возможных состояний окружающей среды нужно прежде всего различать две ситуации: град будет или града не будет. Град не всегда приводит к тотальным потерям урожая, поэтому необходимо ввести степени потерь. На практике исходят из интервалов ущерба 10%, учитывая сложности точной оценки ущерба.
При рассмотрении ситуации следует различать, заключило предприятие договор на страхование от града или нет. Можно обозначить следующие категории: a1: возделывание без страхования от града a2: возделывание со страхованием от града
Если града нет и страхование не заключено, поступления самые большие для субъекта предпринимательской деятельности. Если заключено страхование, то в любом случае возникают выплаты в размере страховой премии 4.200 (60га 70 /га). Если, например, ущерб от града составляет 30%, то в ситуации без страхования поступления снижаются до 60.480 (возникает ущерб в размере 60га 80ц/га 0,3 18/ц=25.920). В случае наличия договора страхования поступления снижены на величину страховой премии 4.200 и 10% франшизу от величины потерь в размере 2.592 , что в сумме составляет 6.792 .
Если для принятия решения выбирают правило «максимина», по которому минимально возможный результат должен быть максимизирован. Минимальный результат для случая, когда страхование не заключается, составляет 0 , в то время как минимальный результат со страхованием составляет 73.560 . По правилу «максимина» однозначно следует рекомендовать заключение договора страхования. Это правило абстрагируется полностью от личности, принимающей решение, и устанавливает для каждой проблемы принятия решения выход чисто формально. При денежных суммах этого порядка можно без значительной погрешности принять, что wij = eij
По правилу Гурвица устанавливается взвешенное среднее значение между самым лучшим и наихудшим из всех возможных результатов для каждого действия. Действие, которое покажет наилучшую выгоду или наименьший ущерб, получает предпочтение. Взвешивающий фактор между лучшим и худшим результатом называется параметром оптимума лица, принимающего решение. Если для примера выбирают параметр оптимума 0,5, то: для a1: 0 0,5 + 86.400 0,5 = 43.200 для a2: 73.560 0,5 + 82.200 0,5 = 77.880
По правилу Гурвица также следовало в примере заключить договор страхования, так как сумма наименьшей и наибольшей полезности (выгоды), имеющие одинаковый вес, при a2 явно выше, чем при a1.
По правилу Сэвиджа-Ниханса оптимальным является действие, при котором максимальное сожаление (риск)17 после совершения действия, является минимальным.
Максимальное сожаление по поводу того, что не был заключен договор страхования, возникает при полном ущербе (s11) и соответствует 73.560 . Максимальное сожаление, что страхование было заключено, появляется, если ущерба нет (s1) и соответствует в этом случае размеру уплаченной страховой премии 4.200 . Минимум максимального сожаления возникает в случае заключения договора страхования и равен 4.200 . Таким образом, руководствуясь этим правилом, следует рекомендовать заключение договора страхования. Хотя это правило неполностью отвечает требованиям принятия решений, которые могут рассматриваться как рациональные, однако, новейшие результаты исследования мозга показывают, что люди часто ведут себя руководствуясь именно этим правилом. Они не хотят совершать ошибку и лучше откажутся от заманчивых прибылей, чем задним числом переживать и злится из-за потерь.
Против приведенных до сих пор правил принятия решений можно возразить, что они используют не всю имеющуюся в распоряжении информацию, а только крайние значения результатов. Правило принятия решений, называемое правилом Лапласа или правилом недостаточной обоснованности учитывает полезность всех мыслимых результатов и уравновешивает их. Сравниваются средние значения полезности (эффективности) и выбирается наибольшая.
Будучи перенесенным на пример, получается сумма потенциальной полезности на уровне 475.200 при a1 и на уровне 856.680 при a2. Также по этому правилу заключение страхования лучше, чем вести хозяйство без страхования.
Но из примера ни в коем случае нельзя делать вывод, что правила принятия решений в условиях неопределенности всегда ведут к одинаковому результату. Речь идет больше об особом положении дел, которое однозначно влияет на превосходство действия a2.
Сценарное прогнозирование
Чтобы избежать проблем, связанных с аналитической формой агрегирования рисков, как это было представлено в теории портфеля, и методом всех вохможных комбинаций пробуют определить результаты распределения путем построения моделей рисков и ситуационного моделирования на их основе. Неопределенность в этом случае описывается при помощи случайных чисел, происходящей из основной совокупности и отражающей соответствующие свойства опасности. Для описания основной совокупности используется распределение вероятности, отражающее предрасположенность опасности к реализации и размер ущерба в случае реализации опасности.
При наличии достаточной информации распределение вероятности можно рассчитать на основе исторических данных прошлых периодов. Так, например, можно из статистических данных определить, насколько велика в определенной области вероятность 30% ущерба от града для определенной сельскохозяйственной культуры. В этом случае речь идет об объективной вероятности, которую можно вывести из реальной частоты наступления событий.
Часто невозможно для опасностей, угрожающих сельскохозяйственной организации, определить объективную вероятность. Поэтому необходимую информацию можно получить через опрос экспертов. В результате опроса получаются, так называемые, доверительные цифры, которые базируются на предположениях экспертов. Затем эту субъективную оценку можно выразить в виде чисел, то есть речь идет о форме измерения неопределенных ожиданий возникновения и размере ущерба. После того, как доверительные цифры через нормирование трансформируются в числа, которые показывают свойства вероятности38, в этом случае говорят о субъективной вероятности наступления событий.
Если имеется несколько распределений вероятности описываемой опасности, которые наслаиваются друг на друга, то выбирается из всех распределений через случайный выбор значение, которое представляет собой комбинированное фактическое состояние окружающей среды, воздействие которой может наблюдаться в дальнейшем. Таким образом, полученный результат представляет значение общего распределения результатов. Если повторять симуляции достаточно часто, то получается множественное значение результата, которое и представляет распределение частоты возникновения для описания агрегированного риска.
Так можно, например, рассмотреть все комбинационные возможности от отсутствия града до 100% ущерба от града с несущественной засухой до 100% ущерба от засухи. Для каждой комбинации этих двух событий (градобитие и засуха) можно рассчитать ожидаемый количественный урожай сельскохозяйственой культуры. Из множества симуляций получается общий спектр возможных вариантов количественно выраженного урожая и частоты его наступления, что и означает описание агрегированного риска градобития и засухи.
Методика определения распределений, описывающих основную совокупность и служащих базой для ситуационного моделирования, основывается на многолетних наблюдениях, например, колебаний урожайности с учетом различных погодных условий.
В качестве примера для иллюстрации метода Монте-Карло возьмем модель, созданную по заказу Мюнхенского перестраховочного общества (Mnchener Rckversicherungs-Gesellschaft). Модель была построена на базе многолетних данных метеонаблюдений, статистической информации и данных трех сельскохозяйственных организаций в Германии [269].
Для примера возьмем данные об урожайности озимой пшеницы одного из трех предприятий, находящегося в государственной собственности и расположенного на юге федеральной земли Бавария недалеко от Фрайзинга. На основе многолетних записей получаются следующий ряд данных урожайности озимой пшеницы (табл. 51).
На рис. 69 можно увидеть как технический прогресс, так и годовые колебания урожайности. Задача заключается в том, чтобы определить на основе этих данных ожидаемую урожайность и ее распределение для следующего периода (в данном случае для 2000 года). Для этого в первую очередь определяется тред урожайности за представленные годы. Рис. 69 дает возможность довольно четко распознать технический прогресс в качестве тренда для более высокой урожайности. По визуальному впечатлению скопления точек видно, что нет однозначной тенденции колеблемости урожайности и линейный тренд является наиболее подходящим.
Модель расчета результативного показателя
Усиливающаяся конкуренция в связи с вступлением России в ВТО, незначительная инвестиционная привлекательность отрасли, имеющей продолжительный финансовый и производственный цикл, отсутствие риск-менеджмента у большинства сельскохозяйственных организаций, недостаток литературы на русском языке, охватывающей последние достижения в этой области, определяют важность научных разработок в сфере управления риском.
Разнообразие и размеры опасных факторов приводят к необходимости обобщения имеющихся и осуществлению новых теоретических и практических разработок управления рисками в отрасли сельского хозяйства.
Большое значение имеет в этом случае вопрос создания системы, позволяющей увязать интересы организации с окружающей средой и ее рисками, осуществить обоснованный выбор методов и приемов оценки и управления рисками и принять решения, исходя из конкретных условий.
Рассмотрение проблемы управления рисками с позиции субъекта хозяйственой деятельности позволит каждому руководителю сельскохозяйственной организации, заинтересованному в существовании и развитии организации, приспособиться к меняющимся не в лучшую сторону условиям.
Стресс-тестирование является тадиционным инструментом управления рисками в банковской сфере. Данный инструмент представляет интерес и для других сфер деятельности, например для сельскохозяйственного предпринимательства. Задачей данной работы является рассмотрение стресс-тестирования как инструмента субъект-ориентированного управления рисками в сельскохозяйственном предпринимательстве, его преимуществ и особенностей применения данного инструмента.
При определении подходов к организации стресс-тестирования в кредитных организациях Центральным банком Российской Федерации на основе зарубежного опыта дается определение стресс-тестирования как оценки потенциального воздействия на финансовое состояние организации ряда заданных изменений в факторах риска, которые соответствуют исключительным, но вероятным событиям. В рамках стресс-тестирования организация должна учитывать ряд факторов, которые могут вызвать экстраординарные убытки [298].
Стресс-тестирование включает в себя компоненты как количественного, так и качественного анализа. Количественный анализ подразумевает применение вероятных сценариев развития ключевых макроэкономических показателей. Качественный анализ дает возможность оценить способность капитала организации компенсировать вероятные крупные убытки и определить действия организаци, направленные на снижение уровня рисков и сохранение капитала [298].
Для реализации стресс-тестирования используются различные методы. При осуществлении долгосрочных оценок применяют сценарный анализ, базирующийся на основе только статистических данных прошлых периодов (исторический сценарий) или с учетом возможного развития событий, не наблюдавшегося ранее (гипотетический сценарий). Сценарный анализ позволяет исследовать воздействие нескольких факторов. Оценки краткосрочного характера могут быть получены в результате анализа чувствительности, позволяющего оценить воздействие измения одного фактора риска [298].
На основе результатов расчетов определяется оценка возможных потерь организации в результате реализации стрессовых условий. В случае выявления серьезных потенциальных угроз для организации руководство должно принять соответствующие управленческие решения, откорректировать политику управления рисками, провести дополнительное страхование и хеджирование рисков [298].
Рисунок 108 - Схема стресс-тестирования сельскохозяйственной предпринимательской структуры
Для сельскохозяйственных предпринимательских структур деятельности может быть предложена рекурсивно-динамическая модель на период 3-5 лет. Исходной информацией является последний годовой баланс организации и отчет о прибылях и убытках. Процесс стресс-тестирования может быть представлен схематично (рис. 108).
На базе исходной информации осуществляется анализ ликвидности, предполагающий расчет показателя cash-flow и его использование для погашения кредитов, реинвестиций и дивидендных выплат. Прогнозный баланс также учитывает изменение стоимости основных средств, оборотные средства условно принимаются как неизменные, уставный капитал и резервы также остаются неизменными. После вычета из cashflow выплат по кредиту, реинвестиций, дивидендных и налоговых выплат определяется потребность в кредите. Новые кредиты увеличивают задолженность организации, а кредиторская задолженность условно принимается неизменной.
Кредитный рейтинг рассчитывается по итогам прогнозного баланса на конец следующего периода. Целью определения кредитного рейтинга в данном случае является определение класса кредитного риска, на основе которого установливаются банком проценты и, в конечном итоге, принимается решение о необходимости кредита на следующий период. В используемой рейтинговой модели учитываются только «жесткие» факторы на базе годовой отчетности (баланс и отчет о прибылях и убытках). «Мягкие» факторы в соответствии с требованиями Базель II, такие как качество менеджмента, стратегия организации, сложившиеся отношения с банком и аналогичные требования не учитываются в модели.
Для определениия рейтинга предлагается использовать четыре показателя, которые не зависят от размеров организации и ее специализации. Данная система показателей разработана институтом экономики организации университета Саарланд в Германии и получила название «Саарбрюкская модель».
