Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Теоретико-методические основы концепции «риск-ресурс» 12
1.1. Эволюция взглядов и современная интерпретация риска как экономического ресурса 12
1.2. Основные подходы к экономической оценке рисков и проблемы их актуализации 25
1.3. Обоснование ключевых идей концепции «риск-ресурс» в оценке рисков коммерческой деятельности 37
Глава 1. Разработка инструментария моделирования альтернативных плановых решений коммерческой деятельности в контексте концепции «риск-ресурс» 55
2.1. Моделирование прогнозных оценок рисков коммерческой деятельности на основе гипотезы альтернативных ожиданий 55
2.2. Основные идеи и методы построения альтернативных плановых решений коммерческой деятельности 67
2.3. Трекинг-анализ как инструмент практического использования альтернативных плановых решений 81
Глава 3. Прикладные аспекты реализации концепции «риск-ресурс» на предприятиях металлургического производства 97
3.1. Отраслевые особенности функционирования предприятий металлургического производства и обоснование их соответствия условиям концепции «риск-ресурс» 97
3.2. Оценка возможности применения и практическое использование трекинг-анализа на предприятиях металлургического производства 109
3.3. Построение карт коммерческих рисков управления металлургическим производством на основе альтернативных плановых решений 125
Заключение 140
Список литературных источников 144
- Обоснование ключевых идей концепции «риск-ресурс» в оценке рисков коммерческой деятельности
- Основные идеи и методы построения альтернативных плановых решений коммерческой деятельности
- Трекинг-анализ как инструмент практического использования альтернативных плановых решений
- Оценка возможности применения и практическое использование трекинг-анализа на предприятиях металлургического производства
Обоснование ключевых идей концепции «риск-ресурс» в оценке рисков коммерческой деятельности
Интерес к проблематике риска применительно к деятельности промышленных предприятий на сегодняшний день проявляется в увеличении числа публикаций, посвященных антикризисному управлению. Целесообразность изучения данной проблемы вытекает из признания большинством специалистов факта неустранимости риска во всех видах экономической деятельности. Невозможность создания экономической среды, свободной от риска, и расширение зоны его негативных последствий приковывают внимание различных специалистов к оценке риск-ситуаций. Основная цель современных научных исследований в этой области связана с разработкой точных и эффективных методик анализа, оценки, прогнозирования и управления риском в условиях возникновения допустимых альтернатив.
Опыт развития многих стран показывает, что процессы производства, распределения, обмена, потребления продукции, товаров и услуг подвержены влиянию ряда факторов, обуславливающих наступление неоднозначных событий или влияющих на их содержание, игнорирование и недооценка которых неизбежно сдерживает развитие, а также обрекает экономическую систему на застой. Риск, как правило, ориентирован на получение наиболее стоящих результатов нетрадиционными методами. Тем самым он дает возможность преодолеть консервативность, косность и психологические барьеры, препятствующие перспективным нововведениям . Большинство фирм, компаний, предприятий добиваются успеха, становятся конкурентоспособными на основе инновационной экономической деятельности, связанной с риском. Рисковые решения, рисковый тип хозяйствования приводят к более эффективному процессу производства, от которого выигрывают и предприниматели, и потребители, и
В современных условиях все процессы в экономике происходят в условиях недостаточности информации или, как принято характеризовать подобную ситуацию, в условиях неопределенности, наличие которой в деятельности экономических систем обуславливает возникновение рисков .
Отметим, что понятия «риск» и «неопределенность» на практике часто отождествляются и оба используются для обозначения недостаточной определенности в исходе конкретного события . Однако возникновение неопределенностей, как правило, связывается с вероятностным характером явлений, определяющих экономическое положение - уровень спроса, предложения, цен, состояние природной среды, и в некоторых случаях их колебания достаточно велики. Если же для множества возможных действий относительно каждого известно, что оно приводит к некоторому конкретному исходу, то принято говорить, что выбор осуществляется в условиях риска. Таким образом, разница между риском и неопределенностью относится к способу задания информации и определяется наличием или отсутствием вероятностных характеристик неконтролируемых переменных.
Необходимость различия данных понятий обуславливается наличием ряда признаков, характеризующих их сущность. К наиболее важным относят следующие: - риск субъективен, а неопределенность объективна; - риск является измеримой величиной, а неопределенность измерить невозможно.
В экономической литературе разграничение этих понятий проводиться на основе информационного и оценочного подхода3. В информационном подходе отличие между риском и неопределенностью связывают с доступностью информации и возможностью моделирования исхода, при этом риск трактуется как «измеримая неопределенность». В оценочном подходе в различии этих понятий главную роль играет субъективизм. При этом неопределенность связана с многовариантностью будущего развития, то есть с неоднозначностью исхода, а риск с неблагоприятным исходом в совершении экономических операций.
На основе вышеописанных подходов можно сделать заключение о том, что состояние неопределенности не только не дает оснований для составления прогноза дальнейшего развития событий, но и представляет большую угрозу для хозяйствующего субъекта, чем риск-ситуация.
В условиях рынка задачи анализа риска заметно расширяются, так как конкуренция заставляет субъектов экономической деятельности активнее исследовать информацию с целью предотвращения возможных ошибок в ходе принятия управленческих решений.
Отношение к понятию «риск» в различные периоды развития общества было противоречивым и неоднозначным1. В Европе оно встречается уже в средневековых источниках, где важными сферами его применения были мореплавание и морская торговля, под ним понималась опасность, которая угрожала кораблям. В русском языке слово «риск» появилось намного позже. Оно было заимствовано либо из испанского, либо из португальского языков.
По поводу происхождения термина «риск» существуют разнообразные точки зрения и мнения различных учёных. Однако достоверно установить его генезис не представляется возможным.
Этимология слова «риск» восходит к греческим словам ridsikon - утес; ridsa - подножие горы, а также к словам из разных европейских языков: - итальянского risico (опасность, угроза), risicare (лавировать между скал); - французского risque (сомнительный); - латинского rescum (непредсказуемость, опасность).
В последнее время понятие «риск» стало более многогранным1. Его применяют в различных областях и сферах деятельности - экономической, юридической, социальной и др. Это привело к существованию расхождений в его многочисленных трактовках и определениях.
Отметим, что нас, прежде всего, будет интересовать представления о риске в экономической сфере, где впервые в XVII веке данное понятие в качестве функциональной характеристики применил французский экономист шотландского происхождения Р. Кантильон при обосновании теории предпринимательской деятельности. А в 1830 г. А. Смит стал использовать его в оценке страховой деятельности и страховых операций. И только в XX столетии категория «риск» окончательно утвердила себя в экономической литературе, а в научный оборот было введено понятие «экономический риск», применение которого было продиктовано временем и современной действительностью.
Если изначально риск был характеристикой деятельности преимущественно отдельного экономического субъекта, то в настоящее время риски ана-лизируются по отношению к экономическим системам различных уровней . При этом экономический риск характеризует отношения, возникающие в процессе функционирования предприятий, и его роль в различных видах деятельности неодинакова.
Категория экономического риска пока еще не стало подлинно научной в том смысле, что нет общепризнанного определения и не очерчено ее содержание. Под ним следует понимать деятельность, связанную с преодолением неопределенности в ситуации неизбежного выбора, при которой существует возможность качественного и количественного определения вероятности возникновения того или иного события.
Основные идеи и методы построения альтернативных плановых решений коммерческой деятельности
Качественно новый уровень оценки коммерческих рисков, предполагает отказаться от традиционного представления о прогнозе как результате прямой экстраполяции и получении одновариантной точечной оценки, а одновременно определять сразу несколько вариантов развития будущей ситуации. Прогнозирование не «единственного» будущего, а спектра «предельных» альтернатив реально существующих так или иначе проявляющих себя трендов, предполагает построение прогнозного образа. Впервые данное понятие встречается в работе [192].
Основная идея моделирования будущего в виде прогнозного образа заключается в том, что будущее в отличие от прошлого многовариантно. Причем большая часть возможных вариантов будущего, которые распределены по всему горизонту исторического периода, содержится в прошлом. В будущем эти варианты по упреждающему отрезку времени не распределены, а концентрируются в определенных моментах времени (рис. 2.1). прогнозный образ исторический период период упреждения
Источник: составлено автором Прогнозный образ является многовариантным, причем эта многовариантность такова, что ожидаемая величина прогнозируемого показателя обязательно накрывается всеми возможными вариантами будущего с идентификацией вероятностей их наступления . Естественно, прогнозный образ считается более правдоподобным, если вероятностное распределение устроено так, что высокую вероятность имеют те варианты, которые ближе других к ожидаемой реальности.
Из определения прогнозного образа следует, что в динамике моделируемых процессов наблюдаются эффекты непрерывного и дискретного изменения. Причем ни моменты времени, когда происходят эти скачки, ни их размеры неизвестны. Предполагается, что модель оценки прогнозного образа должна обладать свойствами, позволяющими идентифицировать и параметры непрерывной составляющей, и дискретные эффекты в самом процессе ее построения.
Формирование прогнозного образа модели оценки коммерческого риска целесообразно начинать с его экстраполяционной составляющей, расщепление которой в дальнейшем и порождает многовариантный образ будущего.
Отметим, что при достижении рыночного равновесия величину коммерческого риска косвенно характеризуют такие показатели, как: разность между величинами (объемами) спроса и предложения; соотношение показателей их эластичности; отклонение цен спроса и предложения от равновесной цены, а также объемов спроса и предложения от равновесного объема; соотношение излишков продавцов и покупателей и т.д.
В качестве экстраполяционной составляющей показателя оценки коммерческого риска будем использовать величину расхождения между рыночным предложением и спросом, которую можно рассчитать следующим образом: rt = Q? -Q?, (2-і) где Q, - объем производства (предложение) в момент времени t\ Qt - объем спроса (величина потребления) в момент времени t.
Предлагаемый показатель оценки коммерческого риска может быть одно 1 Давние В.В.. Тинякова В.И.Адаптивные модели: анализ и прогноз в экономических системах: монография. Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 2006. С. 14. значно оценен в долгосрочном периоде времени, поскольку в реальности не происходит одномоментной корректировки объема предложения (Qt) или спроса (Q,D). Постепенная их корректировка при достижении нового состояния рыночного равновесия позволяет не только выявлять ситуацию коммерческого риска, но и исследовать вопрос о существовании соотношения между величиной риска и показателем, характеризующим диспропорцию рыночного предложения и спроса (г,). Практическое применение данного показателя позволяет расширить возможности моделирования коммерческих рисков и оценить их величину показателем, представляющим собой математическое ожидание случайной величины, рассчитанной на основе усредненных оценок возможных отклонений разности между объемами предложения и спроса от тренда.
В качестве составляющей, отвечающей за выражение в моделях непрерывных изменений прогнозируемого процесса, как правило, используются либо трендовые модели, характеризующиеся включением в них показателя времени (Ї), либо традиционные авторегрессионные модели, позволяющие выявлять взаимосвязь настоящего с прошлым. В частности, можно использовать линейный тренд, авторегрессию первого порядка и смешанную модель на их основе. Возможна даже ситуация, когда непрерывная составляющая вырождается в константу, равную среднему значению прогнозируемого показателя. В принципе, нельзя отдать предпочтение одной из этих моделей. В одних случаях адекватность достигается с помощью трендовых моделей, а в других - с помощью авторегрессионных. Следует обратить внимание на то, что при формировании непрерывной составляющей целесообразно по возможности использовать простейшие варианты трендовой и авторегрессионной моделей.
Выбор модели зависит, скорее, от содержательного смысла решаемой задачи и получении адекватного варианта окончательной модели. «Недополученная» точность аппроксимации из-за упрощенной структуры непрерывной составляющей без труда компенсируется дискретной составляющей1.
При построении модели оценки коммерческого риска, в которой в отли 1 Давние ВВ., Тинякова В.И. Прогнозные модели экспертных предпочтений: монография. Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 2005. С. 134. чиє от чисто математической будут максимально применены основные положения концепции «риск-ресурс», будем опираться на инструментарий многовариантных прогнозных расчетов, представленный в работах В.В. Давниса [69, 70,71].
Предлагаемый подход к построению прогнозной оценки риск-ситуации, на основе применения данного аппарата, обеспечит полное и обоснованное представление о коммерческом риске как экономическом ресурсе. На формально теоретическом уровне обоснование оценки коммерческого риска как ресурса можно идентифицировать с помощью эконометрической модели в результате комбинации простой авторегрессионной модели анализа состояния рыночного равновесия и логистической модели (логист-модель бинарного выбора) предложенной Д. МакФадденом.
Авторегрессионная модель анализа состояния рыночного равновесия имеет вид: rt = b0+blr[_l+dx[ + st (2.2) где г, - величина расхождения между предложением и спросом на рынке в момент времени f; bo, b] - оцениваемые параметры той части модели, которая отвечает за тренд уровня рассматриваемой величины; d - оцениваемый параметр стохастической составляющей модели, характеризующий средний уровень возможного отклонения фактически наблюдаемого расхождения от тренда и интерпретируемый как величина риска; xt - дискретная ненаблюдаемая независимая переменная, принимающая случайным образом два значения: 1 или -1; є, -случайная величина, характеризующая ту часть вариации моделируемой переменной, которая не объясняется включенными в модель регрессорами.
Предпочтительность этой модели объясняется двумя фактами. Во-первых, ее построение осуществляется с помощью хорошо известного метода наименьших квадратов. Во-вторых, модели данного типа сохраняют свою корректность на любом промежутке времени, что позволяет их использовать как для анализа, так и для прогнозных расчетов.
Непрерывная составляющая модели (2.2) представляет собой авторегрес 59 сионную модель, использование которой предполагает стационарность временного ряда. Порядок же модели определяется на основе вычисления значений частных коэффициентов автокорреляции или же на основе последнего коэффициента авторегрессионного уравнения k-го порядка, статистическая значимость которого свидетельствует об отличии от нуля частного коэффициента автокорреляции.
Применяемая авторегрессионная модель 1-го порядка (2.2) обеспечивает более высокий уровень адекватности отражения динамики, чем представление той же самой динамики в виде элементарной функции от времени. А оцениваемый параметр d модели (2.2) характеризует среднюю величину колебания вокруг тренда и выступает в роли измерителя средней величины коммерческого риска.
Трекинг-анализ как инструмент практического использования альтернативных плановых решений
В состав металлургического комплекса входит совокупность предприятий по добыче и обогащению руд черных и цветных металлов, нерудных материалов, по производству чугуна, стали, проката, труб стальных, метизов, ферросплавов, огнеупоров, кокса, алюминия, меди, никеля, кобальта, свинца, цинка, олова, сурьмы, ртути, вольфрама, молибдена, ниобия, тантала, редкоземельных металлов, обработке цветных металлов (алюминия, титана, магния, тяжелых цветных металлов), по производству твердосплавной, углеродной, полупроводниковой продукции, по переработке ломов и отходов, производству ряда видов химической продукции, большой комплекс предприятий вспомогательного назначения, а также научно-исследовательские и проектные организации.
На сегодняшний день в отечественной металлургии сформировалось 6 крупных холдингов: «EvrazGroup» («Запсиб», НТМК и НКМК), ММК (ОАО «ММК»), «Северсталь Российская Сталь», НЛМК (ОАО «НЛМК», «НЛМК-Сорт» и «ВИЗ-Сталь»), «Металлоинвест» («Уральская сталь» и ОЭМК), «Ме-чел» (ЧМК, БМК и «Ижсталь»), на долю которых приходится более 80% объемов промышленного производства отрасли. Поэтому карта российской металлургии является достаточно однородной. В основном ее формируют крупные
За последние несколько лет развитие отечественной металлургии характеризуется положительными тенденциями и повышением ее роли в экономике России. Динамика развития основных экономических показателей представлена в табл. 3.1.
Динамика основных экономических показателей работы предприятий металлургического производства и производства готовых металлических изделий
Процессы развития отраслей, особенно таких как металлургия, достаточно инерционны, однако в условиях активных макроэкономических процессов 1990-2000-х невозможно дать им однозначную оценку.
Металлургия, в том виде, в котором она существует сегодня - бизнес, подчиняющийся законам циклического развития. С 1990-х годов и до настоящего времени в отечественной металлургии можно выделить следующие фазы развития1: Для объективной оценки современного состояния и резервов развития от расли охарактеризуем выделенные этапы. Общее ухудшение российской экономической конъюнктуры в 1990-х годах отразилось на состоянии всех отраслей экономики, исключением не стала и металлургия, которая в целом была убыточной.
В 1992-1994 гг. был отмечен резкий спад металлургического производства, который происходил с ежегодными нарастающими размерами сокращений. Ситуация изменилась в конце 90-х гг., когда незначительный подъем отечественной экономики, девальвация рубля, благоприятная внешняя конъюнктура и рост внутреннего спроса на металлы обеспечили отечественным металлургическим предприятиям экономический рост.
В 1998 г. доля металлургии в общем объеме товарной продукции промышленности составляла 6,5 %, а темпы роста производства в этот период являются одними из самых высоких в отечественной промышленности.
К основным результатам, достигнутым в металлургии в 1990-2000 гг., можно отнести интеграцию предприятий в устойчивые структуры, освоение новых рынков сбыта, инвестирование в поддержание и модернизацию мощностей по добыче и переработке первичного железорудного сырья.
Улучшение стабильности экономического состояния страны в начале второго тысячелетия способствовало фундаментальным сдвигам в области инвестиций, кредитно-денежной и валютной политики, а также проведению
Сивцова Н.Ф. Металлургия России: Перспективы и направления развития. // Современные проблемы социально-экономического развития России: Материалы Международной научно-практической конференции, г. Белгород. 2 марта 2012. Белгород: НИУ « БелГУ», 2012. С. 136.
Однако уже в 2001 г. влияние благоприятных факторов оказалось в основном исчерпанным, что привело к замедлению темпов роста производства и изменению направления развития. Прежде всего, это было связано с тем, что базовые производства в металлургии функционировали при предельно высоком уровне загрузки мощностей, а рынки металла других государств находились в состоянии повышенной конкуренции. В результате произошло перераспределение отечественной металлопродукции на внутренний рынок, спрос на котором не успевал расти в соответствии с ростом предложения. На данной ситуации отрицательно отразилось повышение цен на сырье, электроэнергию и транспортные услуги.
В дальнейшем сочетание высокого спроса на металл и реструктуризаци-онных усилий компаний привело к тому, что в 2002-2007 гг., впервые за последние десятилетия, металлургическая отрасль превзошла по показателю акционерной прибыли все другие базовые сектора экономики. В целом успехи в развитии отрасли в этот период были обусловлены, с одной стороны, общей политической стабильностью, проведенными структурными и институциональными реформами, с другой - исключительно благоприятной внешнеэкономической конъюнктурой вплоть до 2008 года.
2008 год мог стать рекордным для российских металлургических компаний, как по объемам прибыли, так и по уровню рентабельности. Рост цен на металлопродукцию, а также увеличение поставок металла потребителям на внутреннем и внешнем рынках в первых трех кварталах 2008 года привели к существенному улучшению финансовых показателей работы предприятий. Однако на последний квартал пришлось резкое обострение экономического кризиса, который повлек за собой значительные убытки и скорректировал показатели российской металлургической отрасли в сторону спада.
Под влиянием мирового экономического кризиса на внутреннем и внешнем ранках произошло резкое снижение платежеспособности спроса. Не имея возможности реализовывать в прежних объемах свою продукцию, предприятия металлургической отрасли были вынуждены снизить объемы производства. Крайне тяжелым для них стали конец 2008 года и первый квартал 2009 года. Все предприятия в этот период понесли значительные убытки.
Полученные некоторыми металлургическими компаниями государственные гарантии позволили им менее болезненно преодолеть трудности в период кризиса. И с 2010 года ситуация начала меняться. Так, на фоне улучшения показателей финансовой деятельности металлургические компании смогли снизить долговую нагрузку по сравнению с кризисным 2009 годом.
Более того, в 2010-2012 гг. металлургические компании, а также компании из других отраслей вновь стали активно строить и планировать строительство новых металлургических передельных или прокатных предприятий, отдельных цехов и агрегатов, проводить реконструкцию имеющегося основного оборудования . При этом рост объемов производства металлопродукции в 2012 году был обусловлен резким увеличением переката в объеме экспорта. Тем не менее с конца 2012 года рынок российского металла показывает отрицательную динамику и в начале 2013 года ситуация в отрасли кардинально изменилась. Произошел обвал котировок акций и остановка некоторых российских металлургических производств. Общее положение осложняется еще тем, что во время кризиса металлургические компании агрессивно покупали активы, наращивали займы, в результате чего оказались закредитованными на не самых выгодных условиях, а теперь вынуждены продавать активы и останавливать производство.
Несмотря на сложившуюся ситуацию в отрасли, наблюдается рост объемов производств. За десятилетие (2001-2010 годы) объем производства продукции отечественной металлургической промышленности увеличился на 22,4 млн. тонн. Из них 10,75 млн. тонн пришлось на увеличение производства проката, 7,9 млн. тонн - на увеличение производства стали и 3,8 млн. тонн - на увеличение производства металлических труб. При этом чрезмерное падение
Оценка возможности применения и практическое использование трекинг-анализа на предприятиях металлургического производства
Подводя итог исследованию, посвященному изучению и развитию математического аппарата оценки коммерческих рисков на основе применения альтернативных плановых решений и результатов трекинг-анализа, применяемого в рамках концепции «риск-ресурс», можно сделать следующие выводы:
Из проведенного обзора методов количественной оценки рисков следует, что развитие методологии их исследования связано с применением концепции «риск-ресурс», сущность которой раскрывается через двойственную природу их проявления, связанную не только с негативными (потерями), но и с позитивными (дополнительным приращением результатов - полезности, прибыли, конкурентоспособности и т.п.) возможностями их реализации. Выбор наиболее подходящего метода оценки определяется не только имеющимся объемом статистических данных, их точностью и достоверностью, но и концепциями управления рисками. Хотелось бы отметить, что все используемые методы оценки в основном ориентированы на классические концепции минимизации риска и приемлемого риска. Поэтому правомерно утверждение, что в российской экономической науке отсутствуют практические методики, позволяющие оценивать риски как ресурсы и соответственно управлять ими в данном контексте.
Несмотря на проработанность основных вопросов теории экономических рисков общепризнанно, что не все вопросы, касающиеся конкретных видов экономического риска, рассмотрены достаточно полно, крайне слабо разработаны методики анализа, оценки и прогноза риска применительно к коммерческой деятельности. Не сформированы единые методы идентификации факторов и определения интегрального уровня коммерческого риска, одинаково пригодные для предприятий различных сфер деятельности. Качественно новый уровень оценки коммерческих рисков предполагает применение концепции «риск-ресурс», согласно которой необходимо отказаться от традиционного представления о прогнозе как результате прямой экстраполяции и получении одновариантной точечной оценки, а одновременно определять сразу несколько вариантов развития будущей ситуации. Замена прогнозной траектории прогнозным образом будущего нацелена не на повышение экстраполяционной точности прогнозных моделей, а на предоставление новых возможностей в планировании коммерческой деятельности и принятии управленческих решений.
В предлагаемом подходе к оценке коммерческого риска как ресурса происходит объединение простой регрессионной модели анализа состояния рыночного равновесия и логит-модели бинарного выбора, что позволяет с определенной долей вероятности получать как положительные, так и отрицательные значения оценки коммерческих рисков, тем самым рассматривая их как реальный ресурс предприятия. В качестве экстраполяционной составляющей показателя оценки коммерческого риска в предлагаемой модели используется величина расхождения между рыночным предложением и спросом. Для прогнозного образа моделируемого показателя строится авторегрессионная модель первого порядка с одной фиктивной переменной, позволяющая в траектории прогноза выделить два состояния, вероятность реальности каждого из которых оценивается на основе логит-модели бинарного выбора.
Ключевым этапом реализации идей концепции «риск-ресурс» в построении прогнозной оценки коммерческих рисков как экономических ресурсов является сочетание процессов планирования и прогнозирования коммерческой деятельности. Основой планирования коммерческой деятельности любого предприятия является формирование плана объемов продаж на основе прогнозных оценок величины спроса, который в дальнейшем трансформируется в план производства. Предлагается замена долгосрочных оптимальных планов альтернативными плановыми решениями, формирование которых сводится к исследованию альтернативной динамики величины спроса. Практическая реализация данной задачи предусматривает применение мультитрендовой модели величины спроса с прогнозными оценками вероятностями по всем выделенным вариантам и соответствующим им рейтинговыми оценками, которые позволят про 142 вести полную идентификацию альтернативных плановых решений.
В методическом обеспечении оценки коммерческого риска как ресурса на основе формирования альтернативных плановых решений помимо выделения вариантов возможных траекторий динамики величины спроса и оценки вероятности их реальности необходим непрерывный упреждающий мониторинг (трекинг-анализ), который определит обстоятельства скачкообразных переходов с одной траектории прогнозного образа на другую. Использование тре-кинг-анализа в качестве основного инструмента практической реализации альтернативных плановых решений в предикторнои оценке коммерческих рисков предусматривает проведение взаимосвязанных расчетов и своевременной их корректировки по мере поступления и обновления данных по упреждающему периоду. Он позволит не только оценить реальное состояние происходящих процессов, но и определить направления, перспективы и сценарии развития, разработать комплекс воздействий, выявить возможные резервы проводимой политики, тем самым использовать ресурсную составляющую природы риска.
Трекинг-анализ служит основой для построения карты коммерческих рисков, в которых необходимо использовать новый способ перевода ранжированных количественных оценок рисков в вербальные значения, что позволит определять приоритетность коммерческих рисков в соответствии с основными положениями концепции «риск-ресурс». Карта рисков как бы материализует риск-ситуации, делает их очевидными, позволяя не только оценить реальность обстановки, но и сделать оптимальный выбор при принятии управленческих решений. Являясь основой идентификации, анализа и планирования рисковых ситуаций, карта рисков представляет собой динамический объект, который необходимо совершенствовать и изменять в соответствии с процессами окружающей среды, в результате она может дополняться в процессе мониторинга и способна меняться с развитием предприятия.
Апробирование разработанного инструментария проводилось на основе статистических данных предприятий металлургического производства, поскольку одной из актуальных проблем их функционирования является пере 143 производство и затоваривание, которые проявляются в результате незапланированных изменений величины спроса на металлопродукцию. Проведенный вычислительный эксперимент трекинг-анализа для отечественных предприятий металлургического комплекса позволил сформировать карту коммерческих рисков на основе построения альтернативных плановых решений и предоставил возможность оптимального выбора, который должен быть использован для эффективного планирования коммерческой деятельности и объемов производств. Анализ современных систем риск-менеджмента предприятий металлургического производства показал, что в основном они включают комплекс мероприятий по устранению, упреждению и/или снижению показателей производственных рисков, а коммерческий риск не воспринимают как самостоятельный вид.
