Риск-менеджмент организации

Значительная часть организаций несет большое число убытков относительно небольшого размера (hazard, accidental) по рискам опасности. Например, в больших производственных компаниях ежегодно с работниками происходит большое число незначительных случаев травматизма. Другие организации страдают от таких катастрофических потерь, как большой пожар или взрыв на заводе, что, хотелось бы верить, происходит не часто. Между этими двумя крайними ситуациями располагаются убытки средней величины, которые могут наступить или не наступить с некоторой периодичностью.[34]

Таблица 14. Эмпирическая шкала уровня риска

Принятие решений с большим уровнем риска зависит от склонности к риску лиц, принимающих решение. Однако принятие таких решений возможно только в случае, если наступление нежелательного исхода не приведет предпринимателя (фирму) к банкротству.

Для оценки приемлемости отклонения используется коэффициент вариации V. При этом приводятся следующие шкалы колеблемости (риска) коэффициента вариации: до 0,1 – слабая; от 0,1 до 0,25 – умеренная; свыше 0,25 – высокая.

При оценке приемлемости коэффициента, определяющего риск банкротства, существует несколько не противоречащих друг другу точек зрения. Одни авторы считают, что оптимальным является коэффициент риска, составляющий 0,3, а коэффициент риска, ведущий к банкротству, – 0,7 и выше. В других источниках приводится шкала риска со следующими градациями указанного выше коэффициента: приемлемый риск – до 0,25, допустимый риск – 0,25–0,50, критический риск – 0,50–0,75, катастрофический риск – свыше 0,75.

По мнению практически всех авторов, в границах коэффициента, определяющего риск банкротства от 0,3 до 0,7, находится зона повышенного риска. Принятие решения о реализации рискового мероприятия в границах этой зоны определяется величиной возможного выигрыша в случае, если нежелательный исход (рисковое событие) не произойдет, и склонностью к риску лиц, принимающих решение.

Как показывает практика, для характеристики распределения социально-экономических явлений наиболее часто используется так называемое нормальное распределение.

Допущение о том, что большинство результатов хозяйственной деятельности (доходы, прибыль и т.п.) как случайные величины подчиняются закону, близкому к нормальному, широко используется в литературе по проблеме количественной оценки экономического риска. Известно, что закон нормального распределения 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.

В действительности нормальное распределение экономических явлений в чистом виде встречается редко, однако, если однородность совокупности соблюдена, часто фактические распределения близки к нормальному.

На практике для проверки обоснованности принятого распределения используются различные критерии согласия (между эмпирическим и теоретическим распределением), которые позволяют принять или отвергнуть принятую гипотезу о законе распределения.

Из курса теории вероятностей и математической статистики известно, что нормально распределенная случайная величина является непрерывной и ее дифференциальная функция распределения имеет вид:

где у = f(x) определяет плотность распределения вероятности для каждой точки x.

Потери организации характеризуются частотой (числом) убытков и тяжестью (размером) убытков. Эти понятия относятся ко всем типам рисков, как к операционным, так и к финансовым/рыночным рискам организации.

Частота (frequency of losses) убытков – число страховых случаев, по которым возникли убытки за определенный период времени, например за год. Тяжесть (severity of losses) убытков – размер убытков в денежном эквиваленте, который должен быть выплачен, чтобы компенсировать ущерб. Последняя характеристика может использоваться для определения размера как индивидуального убытка, так и для группы убытков.

Однако, как следует из рассмотренного нами определения риска, существенные факторы понятия риска в приведенных здесь формулах даже не затрагиваются.

Для подтверждения и иллюстрации дальнейших рассуждений приведем следующий простой пример.

Представим себе человека, который должен перепрыгнуть через канаву определенной ширины. Если канава небольшая, а человек – хороший спортсмен, то мысли о риске и не возникают. Но если канава такой ширины, что успешный прыжок вероятен всего на 80%, то положение сразу же меняется. Однако как изменится проблема с точки зрения риска, если потребуется прыжок не через канаву в полметра глубиной, а через пропасть глубиной 100 м! И конечно с точки зрения определения риска необходимо учесть, какое поощрение стимулирует достижение успеха.

Наши повседневные оценки риска всегда базируются на сравнении возможных выигрышных исходов и обстоятельств, способствующих им, с возможными потерями в случае неудачи.