СТРАТЕГИЯ УЧЕТА ЭКОНОМИЧЕСКИХ РИСКОВ КОРПОРАТИВНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Корпоративное управление и инновационное развитие экономики Севера
Вестник Научно-исследовательского центра
корпоративного права, управления и венчурного инвестирования
Сыктывкарского государственного университета

СТРАТЕГИЯ УЧЕТА ЭКОНОМИЧЕСКИХ РИСКОВ КОРПОРАТИВНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Е.В. Броило

Определены характерные черты проблемы рисков в лесопромышленных предприятиях, описаны методы оценки различных видов рисков, выявлены ключевые задачи, решаемые при управлении рисками, сделан обзор спектра специализированных программных продуктов.

Любая экономическая структура, в том числе и лесопромышленное производство, относится к категории вероятностных систем, подверженных различным рискам. Разрабатывая теорию и методологию изучения рисков на предприятиях лесной отрасли, необходимо определить характерные типы рисков и источники (причины) их возникновения, формы проявления, усиливающие и ослабляющие факторы, а также способы прогнозирования их возможных последствий. Практика применения инструментария управления экономическим риском продемонстрировала высокую надежность и перспективность предлагаемых технологий.

В русском языке слово «риск» ассоциируется с опасностью, ожиданием беды или, наоборот, означает смелость, авантюризм. В повседневной жизни каждый человек постоянно имеет дело с рисками, хотя их оценка происходит часто на интуитивном уровне.

Риск в экономике (экономический риск) - это опасность прямых материальных потерь или неполучения желаемого результата (дохода, прибыли) вследствие случайного изменения внешних и внутренних условий производства, а также неоптимальных управленческих решений[1].

Любая экономическая структура, в том числе и лесопромышленное производство, относится к категории вероятностных систем, подверженных различным рискам. Можно выделить риски объективные и субъективные.

Объективные макроэкономические риски связаны с неопределенностью внешней экономической среды. Это - изменение конъюнктуры мирового рынка, возникновение региональных или мировых финансовых кризисов, существенные изменения в соотношении валютных курсов разных стран и др. В масштабах отдельной страны также формируются собственные макроэкономические риски. Нередко они связаны со структурными сдвигами в производстве, бюджетным дефицитом, неуправляемой инфляцией. В переходных экономиках неопределенность экономических процессов возрастает под влиянием политической нестабильности и социальных потрясений. Импульсы макроэкономических рисков распространяются на деятельность отдельных предприятий, фирм, усиливая их собственные риски, которые можно назвать микроэкономическими рисками.

Субъективный риск - это склонность (или способность) к риску, характеризующая индивидуальные особенности человека. Выделяются три типа людей: склонные к риску, нейтральные, отрицательно относящиеся к риску. Эти свойства проявляются в деловой жизни, определяют стиль руководства и методы принятия решений. Среди руководителей лесозаготовительных производств и лесного хозяйства можно найти представителей всех этих типов. Жизнь показывает, что лучших результатов достигают те, кто способен принимать смелые, но взвешенные решения с учетом возможных рисков.

Разрабатывая теорию и методологию изучения рисков на предприятиях лесной отрасли, необходимо определить характерные типы рисков и источники (причины) их возникновения, формы проявления, усиливающие и ослабляющие факторы, а также способы прогнозирования их возможных последствий. Владея такой методологией, можно избежать крупных экономических потерь и социальных потрясений. Это же относится и к сфере принятия конкретных производственных решений на любом предприятии.

В связи с развитием рыночных отношений хозяйственную деятельность в нашей стране приходится осуществлять в условиях нарастающей неопределенности ситуации и изменчивости экономической среды. Значит, возникает неясность и неуверенность в получении ожидаемого конечного результата, а, следовательно, возрастает риск, то есть опасность неудачи, непредвиденных потерь.

Подобная обстановка несколько необычна и непривычна для нашего руководителя, которому предстоит пройти тернистый путь, прежде чем он осознает необходимость в управлении риском при достижении благоприятных условий существования своей организации.

Рынок есть, прежде всего, экономическая свобода. Над организацией может возвышаться только закон и устанавливаемые им ограничения. Государственное регулирование в условиях рынка сводится преимущественно к установлению норм осуществления хозяйственной деятельности, принципов и систем налогообложения. Все остальное определяется производителем и потребителем, их волей, а в какой-то степени определяется случайными обстоятельствами.

За экономическую свободу приходится платить. Ведь свободе одной организации сопутствует одновременно и свобода других организаций, которые вольны покупать или не покупать ее продукцию, предлагать за нее свои цены, продавать ей по определенной цене, диктовать свои условия сделок.

При этом естественно, что те, с кем приходится вступать в хозяйственные отношения, стремятся, прежде всего, к своей выгоде, а выгода одних может стать ущербом для других. К тому же конкурент вообще склонен вытеснить своего оппонента с рынка.

Следовательно, хотим мы того или не хотим, но, осваивая хозяйственную деятельность организации, нам придется иметь дело с неопределенностью и повышенным риском. Задача подлинного руководителя, хозяйственника нового типа состоит не в том, чтобы искать дело с заведомо предвидимым результатом, а в умении получить требуемый результат в нестабильной экономической сфере.

При таком подходе в рыночной экономике можно вообще оказаться вне дела и без дела. Надо не избегать неизбежного риска, а уметь чувствовать риск, оценивать его степень и не переходить за допустимые пределы.

Из сказанного следует первое правило поведения руководителя и менеджера: не избегать риска, а предвидеть его, стремясь снизить до возможно более низкого уровня.

К сожалению, в нашей экономической науке и практике хозяйствования, по существу, отсутствуют общепризнанные теоретические положения о хозяйственном риске. Крайне слабо разработаны методы оценки риска применительно к тем или иным производственным ситуациям и видам деятельности, отсутствуют распространенные практические рекомендации о путях и способах уменьшения и предотвращения риска.

Отметим, что теория риска организации лишь частично сложилась и в странах с уже сформировавшейся рыночной экономикой. Но там имеется огромный опыт рискового хозяйствования, сопровождаемый наглядно видимыми примерами процветания и краха, подъема и банкротства в зависимости от умелого и неумелого поведения, а частично и везения в реальной обстановке риска.

Значит, в рыночной среде сама жизнь, процессы производства, распределения, обмена, потребления продукции учат правилам поведения при наличии неопределенности и риска, поощряют за их знание и сурово наказывают за незнание.

Имеются отдельные виды деятельности, в которых риск поддается расчету, оценке и где методы определения степени риска отработаны и теоретически, и практически. Это, прежде всего, страхование имущества, здоровья и жизни, а также лотерейное и игорное дело.

Понятно, что в данном случае речь идет об узких, крайне специфических видах деятельности. Применяемые по отношению к таким видам деятельности методы оценки риска обычно не удается использовать в других областях и сферах хозяйственной деятельности.

К тому же страховой риск относится преимущественным образом к объекту, вне прямой зависимости от вида деятельности. Страхование дома, автомобиля обычно не учитывает способов использования страхуемого объекта.

При оценке же риска организации нас, прежде всего, интересует не судьба всего объекта, а мера опасности и степень потенциального ущерба в условиях конкретной сделки и сопровождающих ее видов деятельности.

К примеру, страхуя предприятие или дом от пожара, страховое агентство анализирует только опасность возгорания объекта и меру возникающего при этом имущественного урона, который придется компенсировать. Соответственно с этим устанавливаются и страховые платежи.

Руководитель же вынужден изучать риск, возникающий в производстве, закупке, продаже продукции и во всех других видах деятельности организации. Ведь его интересует не компенсация риска, а предотвращение ущерба, но это уже совсем иное дело.

Нельзя сказать, что в нашей экономике руководителю вообще не приходилось рисковать. Конечно, приходилось.

Хозяйственные руководители всех уровней знают, что такое производственный, сбытовой, снабженческий риск в плановой экономике. Но это не тот или не совсем тот риск, что имеет место в экономике рыночного типа.

В директивной экономике приходилось иметь дело с риском невыполнения государственного плана, нарушений договорных обязательств, недопоставок продукции и т.д., обусловленных чаще всего несоблюдением правил и норм хозяйственной деятельности. В рыночной экономике первостепенными элементами риска являются непредвиденность конъюнктуры рынка, спроса цен и поведения потребителя.

Следовательно, наши привычные знания и навыки поведения применительно к формам хозяйственного риска, характерным для централизованно управляемой экономики, явно недостаточны, чтобы уметь преодолевать опасности экономики рыночного типа. К тому же приходится иметь дело с «наложением» факторов рыночного и нерыночного типа.

Хозяйственный риск характеризуется как опасность потенциально возможной, вероятной потери ресурсов или недополучения доходов по сравнению с вариантом, рассчитанным на рациональное использование ресурсов в данном виде хозяйственной деятельности.

Иначе говоря, риск есть угроза того, что руководитель понесет потери в виде дополнительных расходов сверх предусмотренных прогнозом, программой его действий, либо получит доходы ниже тех, на которые он рассчитывал.

Подчеркнем еще раз: при установлении хозяйственного риска надо различать понятия «расход», «убытки», «потери». Любая хозяйственная деятельность неизбежно связана с расходами, тогда как убытки имеют место при неблагоприятном стечении обстоятельств, просчетах и представляют дополнительные расходы сверх намеченных.

Сказанное выше характеризует категорию «риск» с качественной стороны, но создает основу для перевода понятия «хозяйственный риск» в количественное. Действительно, если риск - это опасность потери ресурсов или дохода, то существует его количественная мера, определяемая абсолютным или относительным уровнем потерь.

В абсолютном выражении риск может определяться величиной возможных потерь в материально-вещественном (физическом) или стоимостном (денежном) выражении, если только ущерб поддается такому измерению.

В относительном выражении риск определяется как величина возможных потерь, отнесенная к некоторой базе, в виде которой наиболее удобно принимать либо имущественное состояние организации, либо общие затраты ресурсов на данный вид хозяйственной деятельности, либо ожидаемый доход (прибыль) от деятельности.

Применительно к организации в качестве базы для определения относительной величины риска целесообразно принимать стоимость основных фондов и оборотных средств организации или намеченные суммарные затраты на данный вид хозяйственной деятельности, имея в виду как текущие затраты, так и капитальных вложения, или расчетный доход (прибыль).

Выбор той или иной базы не имеет принципиального значения, но следует предпочесть показатель, определяемый с высокой степенью достоверности.

Рыночный риск - это возможность несоответствия характеристик экономического состояния объекта значениям, ожидаемым лицами, принимающими решения под действием рыночных факторов. Например, инвестор ожидает, что доходность портфеля ценных бумаг будет находиться в пределах некоторого диапазона. Возможность отклонения рыночного уровня доходности за пределы этого интервала является рыночным риском[2].

Категории «неопределенность» (uncertainty) и «риск» (risk) играют огромную роль в окружающем нас мире вообще, и в экономических отношениях в частности. Будучи неотъемлемой составной частью условий хозяйственной деятельности, неопределенность лежит в основе массы сложных и важных экономических явлений, взаимодействие с которыми вызывает соответствующее поведение как отдельных экономических агентов - участников производства и потребления, так и общества в целом. Особенно наглядно это проявляется в экономиках, для которых характерно отсутствие чрезмерно жесткой детерминированной составляющей административной системы и наличие рыночной системы хозяйствования.

В теоретических разработках и практической деятельности принято выделять несколько характерных типов рисков: производственные, предпринимательские, банковские, кредитные, инвестиционные, инновационные, ценовые, страховые, экологические, информационные, погодные и др. Все эти типы рисков в той или иной степени проявляются и в лесном комплексе.

В экономической литературе последних лет, посвященной проблемам риска, приведена классификация рисков с выделением четырех сфер их проявления: производственной, коммерческой, финансовой, инновационной. Для каждой сферы дано описание основных причин и способов снижения риска. Эта классификация полезна, но не является единственно возможной[3].

Основанием предлагаемой систематизации служат источники (причины) возникновения рисков в воспроизводственном процессе с учетом их зарождения во внешней по отношению к лесопромышленному комплексу среде и в его внутренней структуре.

Первым источником рисков являются нежелательные изменения качества и количества факторов производства. В лесной промышленности это, прежде всего, неудовлетворительные технические характеристики лесозаготовительных машин, несвоевременная поставка горюче-смазочных материалов и др. Например, важнейший показатель лесозаготовительной техники - «наработки на отказ» - у машин зарубежного производства (фирма “Catapiller”) составляет не менее 100 час., отечественного - 13 час. Понятно, что ненадежная техника становится причиной риска заготовки древесины, роста издержек на ее ремонт. Риск возрастает в связи со старением техники.

Второй источник рисков связан с условиями реализации произведенной продукции. Формы его проявления - ухудшение соотношения спроса и предложения и связанное с этим неблагоприятное для производителя изменение рыночных цен, усиление конкурентной борьбы, повышение тарифов на транспортировку или затрат на хранение продукции.

Третий источник рисков, особенно в нестабильных экономических системах, зарождается в финансовой сфере, при изменении денежно-кредитной политики. Это - дефицит бюджета, изменение курса национальной валюты, темпы инфляции, повышение ставок рефинансирования ЦБ и процентов по кредитам коммерческих банков, колебания курсов государственных и корпоративных ценных бумаг и прочее. Девальвация рубля привела к трехкратному повышению рублевых импортных цен. Это вынудило повышать оптовые цены на свою продукцию, рискуя существенным снижением на нее потребительского спроса.

Четвертый источник рисков - изменение экономической политики в большей либерализации экономики, ослабления или ужесточения налогового бремени, регулирования экспорта и импорта и т.п.

Рассмотренные источники экономических рисков характерны для любой отрасли народного хозяйства. В лесном хозяйстве, кроме того, есть еще специфические причины появления рисков. Это - погодные риски. Неблагоприятные погодные условия прямо влияют, например, на вывоз пиловочника с лесных делянок, а, следовательно, на издержки производства, объемы реализации продукции, размер прибыли и рентабельность.

Таким образом, в лесном секторе экономики переплетаются общие для всех отраслей и специфические для лесного хозяйства источники рисков. Их совокупное воздействие на производство может быть весьма чувствительным, особенно при неблагоприятном стечении случайных обстоятельств.

В централизованно планируемой экономике проблема рисков в лесном комплексе не приобретала такой остроты, как в переходной период. Это объясняется тем, что значительную часть потерь от рисков брало на себя государство, распределяя затем ущерб между другими отраслями и конечными потребителями. Достаточно вспомнить сравнительно низкие цены на лесозаготовительную технику для леспромхозов. Финансовым источником дотаций их производителям служили средства, получаемые от экспорта нефти и газа. Аналогичный механизм распределения рисков существовал в кредитовании лесопромышленных предприятий. Обязательное требование реального кредитования - своевременный возврат кредита и оплата процентов - заменялось регулярным списанием задолженности. Разумеется, в прошлом такого распределения рисков не существовало. Напротив, весь ущерб от случайных факторов несли рабочие леспромхозов, которым определяли уровень заготовительных цен, который часто не покрывал издержек производства.

В развитых рыночных системах существует богатая практика распределения рисков посредством их страхования специальными государственными и частными компаниями. Благодаря этому сформирован специальный страховой фонд, позволяющий снизить кредитные риски, как для самих банков, так и для заемщиков.

Риски распределяются, кроме того, благодаря различным программам поддержки цен или доходов производителей. Одна из форм снижения риска для производителей - субсидированный государством экспорт продукции, закупочные интервенции на внутреннем рынке при ухудшении его конъюнктуры. Но даже при наличии таких механизмов проблема рисков не перестает существовать. Одна из ее граней - перепроизводство продукции, что ведет к повышению затрат на хранение избыточных запасов, а также к дополнительным расходам на программы консервации.

В России система распределения рисков пока не создана. Более того, само государство нередко становится главным «индуктором риска». Это проявляется в несвоевременной оплате закупленной продукции, установлении новых таможенных правил, которые дезориентируют производителей. Это и высокий уровень задолженности по заработной плате работникам лесных хозяйств, что прямо влияет на потребительский спрос.

Таким образом, различные системы существенно различаются по формам распределения рисков в лесозаготовительной промышленности и лесном хозяйстве. Наиболее эффективны те из них, в которых используются формы рационального распределения рисков между непосредственными производителями, торговыми посредниками, перерабатывающими предприятиями, страховыми компаниями, государственными органами.

Если лесозаготовительное производство относится к системам повышенного риска и, тем не менее, обеспечивает свою эффективность в нормальных условиях, выживает в кризисных ситуациях, значит, оно обладает некоторым внутренним механизмом адаптации, позволяющим компенсировать потери от риска или снизить его уровень. Это предположение требует доказательства методом сравнения с другими отраслями.

Сравнительный анализ показывает, что лесное хозяйство обладает весьма сильными и только ему присущими компенсаторными возможностями. У лесозаготовительного производства по сравнению с другими больше адаптационных рыночных возможностей. Это объясняется следующими обстоятельствами. Многие виды производимых продуктов имеют низкую эластичность спроса от изменения рыночных цен и доходов населения, поскольку являются предметами первой необходимости. По этой причине часть рынка, связанного с продукцией повседневного спроса, не подвержена сильным колебаниям даже при снижении уровня доходов населения или при росте розничных цен. Кроме того, в потреблении различных групп населения происходят активные структурные изменения путем замещения одних видов продукции другими в зависимости от соотношения цен. Это позволяет поддерживать относительное равновесие на рынке, что несколько снижает риски для производителей.

Другая особенность лесной отрасли связана с использованием в качестве главного средства производства лесных угодий. В отличие от промышленных средств производства, подверженных физическому и моральному износу, лес, при правильном его использовании не снижает своих продуктивных возможностей, а увеличивает их.

Одним из адаптационных факторов в лесном комплексе является пригодность к достаточно длительному хранению некоторых видов продукции, что позволяет создавать резервы на случай ухудшения хозяйственной или рыночной ситуации.

Возможности для снижения уровня риска с помощью структурной адаптации имеются и в деревообрабатывающей отрасли. Используя одно и то же сырье, можно менять ассортимент производимой продукции, учитывая рыночную конъюнктуру. Конкуренция с импортом заставила производителей модернизировать производство, улучшать качество, упаковку, расширять ассортимент продукции. В результате потребители сейчас явно предпочитают отечественную продукцию. Каждое предприятие уже заняло свою нишу на рынке и теперь конкурирует за ее расширение не столько с импортными, сколько с товарами других отечественных предприятий.

Таким образом, можно сделать вывод, что лесопромышленный комплекс в целом и лесное хозяйство в частности имеют свои адаптационные механизмы или, образно говоря, располагают некоторым «антирисковым противоядием». Для реального использования этих возможностей необходимо, чтобы лица, принимающие решения, способны были правильно оценить уровень рисков, выбрать обоснованную стратегию и тактику хозяйственной деятельности в условиях рынка.

Измерение рисков - сложная задача, решать которую помогают интуиция и опыт. Используя эвристические методы (экспертные оценки, опросы, ситуационные аналоги, мозговые атаки и др.), можно получить удовлетворительные оценки экономических рисков и своевременно принять решения о снижении их уровня или ослаблении негативных последствий[4].

Это не означает, что наука бессильна в деле измерения рисков, позволяющего получать оценки, отвечающие строгим математическим критериям. Риск принадлежит к понятиям вероятностного характера. Поэтому вполне естественно, что при обработке статистической информации об изменении объемов и издержек производства, цен должны применяться методы математической статистики. Они позволяют определить степень колебания показателей, выявить некоторую тенденцию, определить уровень математического ожидания показателей производства, а также вероятность изменения рыночной конъюнктуры, связанной, в частности, с движением цен [7].

Другим инструментом исследования экономических рисков может служить аппарат стохастического программирования. Для этого вводятся переменные, коэффициенты которых представляют собой математическое ожидание уровней лесозаготовок, издержек для разных погодных условий.

Полезными являются также статистические модели для прогнозирования возможного изменения уровня рыночных цен с последующей оценкой риска потери дохода производителей или потребителей.

Однако следует признать, что при слабом развитии теоретической основы изучения рисков в отечественной экономической науке пока нет систематического применения математических методов измерения экономических рисков. Препятствием на этом пути оказываются неполнота и недостоверность исходной информации для расчетов. Задачу обеспечения качественной информацией предстоит решать лесной экономической науке в ближайшие годы.

Изучение природы, источников, размеров и последствий рисков нужно для принятия наилучших управленческих решений на предприятиях лесного комплекса. Иногда говорят, что хозяйственному руководителю не до оценки рисков, если его предприятие находится на грани полного развала и банкротства. Это глубокое заблуждение. Именно в критических ситуациях при жестких ограничениях финансовых ресурсов возрастает необходимость оценить риск предпринимаемых шагов по выходу из кризиса. Осознанный, а еще лучше оцененный риск помогает избежать новых потерь или, по крайней мере, уменьшить их. Поэтому в методических материалах, предназначенных для хозяйственных руководителей, менеджеров, необходимо предлагать способы оценки рисков, особенно в связи с освоением новых видов продукции или технологии, получением кредитов и прочее.

В теории и практике управления рисками (риск-менеджмент) наилучшим образом отработаны приемы оценки рисков в банковской сфере (кредитные риски) и в сфере инвестиционного проектирования. Освоение этого опыта начато и в лесном производстве.

Следовательно, задача измерения экономических рисков должна решаться с помощью всего доступного арсенала методов, начиная с эвристических оценок и кончая сложными стохастическими моделями.

Вероятность возникновения ситуации, приводящей к большим потерям на сравнительно устойчивом рынке довольно мала[5]. Ориентация на такие ситуации при текущем управлении рисками, приведет к неоправданному сокращению объемов операций. Для получения оценки рыночного риска, имеющей практическую ценность, из рассмотрения имеет смысл исключить небольшую долю (обычно 5 % или 1 %) самых неблагоприятных случаев, то есть сузить интервал возможных значений случайной величины. Тогда оценкой риска будут убытки, которые возникнут в самом неблагоприятном из оставшихся 95 % или 99 % случаев. Ширина интервального прогноза и, следовательно, и оценка риска, зависит от длины временного горизонта и от доли отброшенных неблагоприятных случаев, то есть задаваемой вероятности того, что предсказанное значение попадет в этот интервал.

Значение нижней границы интервала изменения стоимости портфеля является мерой (оценкой) риска, Value-at-Risk - VaR. Считается, что с вероятностью, равной разности между 100 % и принятой долей отброшенных неблагоприятных случаев, убытки портфеля не превысят значения VaR. Эта вероятность называется доверительной вероятностью.

В качестве длины временного горизонта для расчета VaR может быть выбран срок, определяемый выбранной стратегией управления портфелем (например, срок между заседаниями коллегиального органа, принимающего решения о судьбе инвестиционной позиции), или срок, за который портфель можно реализовать на рынке. Таким образом, значение VaR может учесть риск ликвидности. Что касается выбора уровня доверительной вероятности, то тут нельзя дать однозначного совета. В разных организациях используются различные значения доверительной вероятности. Чаще всего используются значения 95 %, 99 %, 97,5 %, 99,9 %.

Метод исторического моделирования VaR состоит в использовании исторических изменений цен на составляющие портфель финансовые инструменты для построения распределения будущих изменений цен и потенциальных прибылей и убытков портфеля в целом.

В самой простой и очевидной реализации данный метод подразумевает переоценку портфеля в течение некоторого значительного исторического периода (от нескольких месяцев до нескольких лет) с фиксацией максимальных убытков на выбранном временном горизонте с заданной доверительной вероятностью.

Такой подход позволяет рассмотреть инструменты, составляющие портфель «так как они есть», без каких либо погрешностей, привносимых моделями. Однако это не всегда возможно и не всегда дает однозначно положительный результат.

Во-первых, использование исторических котировок для конкретных инструментов может быть невозможно (например, в связи с трудностями их получения) или явно некорректно, когда инструмент явно поменял свои характеристики на момент расчета по сравнению с историей. Например, риск облигации или векселя не может оцениваться «в лоб» историческим методом, т.к. со временем у них снижается дюрация и, следовательно, риск. Акции, векселя, иные ценные бумаги могут перейти из одного эшелона в другой, что также поменяет их свойства и т.д.

Данные проблемы могут быть решены, если оценивать не инструменты по отдельности, а перейти к факторной модели. Это позволит использовать только историю изменений факторов риска, которую проще получить, и которая значительно более устойчива с точки зрения сохранения актуальности.

Второй возможной проблемой может быть значительное изменение актуальной конъюнктуры рынков по сравнению с накопленной историей. Для российской практики это весьма актуально. Могут кардинально измениться волатильности рынков, доходности, измениться поведение регулирующих органов, произойти политические события, существенно влияющие на финансовую сферу и т.д. К сожалению, в данной ситуации опираться на значительную историю вряд ли будет возможно, расчеты VaR желательно будет проводить с учетом текущих оценок и прогнозов, т.е. параметрическим методом или методом Монте-Карло.

Метод Монте-Карло является самым сложным методом расчета VaR, однако его точность может быть значительно выше, чем у других методов[6]. Метод Монте-Карло подразумевает осуществление большого количества испытаний - разовых моделирований развития ситуации на рынках с расчетом финансового результата по портфелю. В результате проведения данных испытаний будет получено распределение возможных финансовых результатов, на основе которого путем отсечения наихудших согласно выбранной доверительной вероятности может быть получена VaR-оценка.

Использование метода Монте-Карло также как и для параметрического VaR подразумевает построение следующих моделей: модель зависимости стоимости финансового результата по портфелю от изменений факторов риска; модель волатильностей и корреляций факторов риска.

Метод Монте-Карло не подразумевает свертывания и обобщения формул для получения аналитической оценки портфеля в целом, поэтому и для результата по портфелю и для волатильностей и корреляций можно использовать значительно более сложные модели. Т.к. оценка VaR методом Монте-Карло практически всегда производится с использованием программных средств, данные модели могут представлять собой не формулы, а достаточно сложные подпрограммы. Т.е. метод Монте-Карло при расчете рисков позволяет использовать модели практически любой сложности.

В чем состоят особенности финансовых рисков в лесном хозяйстве? Лесозаготовительное производство с его сезонностью и относительно медленной окупаемостью вложений является сферой зарождения финансовых рисков. Это относится в первую очередь к краткосрочному и долгосрочному кредитованию.

Краткосрочный кредит предоставляется для формирования оборотных средств, прежде всего, приобретения горюче-смазочных материалов. Долгосрочный кредит служит инвестиционным целям и предоставляется для строительства, приобретения техники и оборудования и др.

Противоречие кредитного финансирования предприятий лесного комплекса, особенно в кризисные периоды, состоит в следующем. Предприятия, как правило, не могут предложить банкам высоко ликвидного обеспечения кредита. Ни хозяйственные постройки, ни техника явно не обладают достаточной рыночной ценой и необходимой ликвидностью. Лесные угодья по федеральному законодательству нельзя предоставлять в залог. Опыт отдельных областей в развитии ипотеки имеет пока ограниченный характер. Тяжелое финансовое положение большинства лесозаготовительныхпредприятий делает их вообще непривлекательными объектами для банковского кредитования.

Перечисленные факторы побуждают банки повышать плату за кредит, включая в маржу оценку риска, не возврат кредита и невыплаты процента. А если еще учесть инфляционные составляющие, то, в конечном счете, процент за пользование кредитом делает его недоступным даже для рентабельных предприятий.

Таким образом, банки не могут предоставлять кредит на условиях, которые одновременно соответствовали бы критериям финансового рынка и крайне ограниченным возможностям товаропроизводителей.

Попыткой разрешить это противоречие стало создание фонда льготного кредитования (ФЛК). В качестве финансовых ресурсов в нем используются бюджетные средства. Предусмотрено и привлечение средств коммерческих банков при компенсации им разницы между льготной ставкой и ставкой рефинансирования ЦБ РФ.

Однако размеры фонда оказались явно недостаточными. Из бюджета в 2001 г. было направлено на цели льготного кредитования вместо запланированных 1,3 млрд. руб. всего 232 млн. руб. Фонд не смог выполнить функции надежного источника краткосрочного кредитования лесного хозяйства, не обеспечил снижения кредитных рисков для уполномоченных банков и товаропроизводителей[7]. Известны факты, когда местные администрации вынуждали уполномоченные банки выдавать ссуды на цели, не предусмотренные Фондом. Это часто приводило к увеличению просроченной задолженности. И все же бедственное финансовое положение предприятий лесной промышленности и лесного хозяйства вынуждает правительство сохранить ФЛК. Рассматриваются проекты некоторой децентрализации его ресурсов для повышения ответственности субъектов Федерации за распределение и возврат ссуд.

Определенные возможности снижения кредитных рисков связаны с развитием лесных кредитных кооперативов. В отличие от коммерческих банков эти организации имеют более низкий уровень издержек оформления кредита, не заинтересованы в получении прибыли, лучше знакомы с потенциальными ссудозаемщиками, отношения с которыми строятся на принципах взаимного доверия. К сожалению, в России процесс становления кредитных кооперативов идет медленно вследствие не преодоления экономического и финансового кризиса.

В определенных пределах добиться снижения риска для лесохозяйственного производителя можно посредством лизинга лесозаготовительной техники, когда средства для платежа зарабатываются в ходе ее эффективной эксплуатации.

Таким образом, проблему рисков в финансово-кредитной сфере предприятий лесопромышленного комплекса можно решать несколькими путями: страхованием кредитных рисков, их распределением между участниками кредитной деятельности, развитием способов внебанковского кредитования.

В рамках наиболее простого представления о кредитном риске он представляет собой риск неисполнения дебитором или контрагентом по сделке своих обязательств перед организацией, т.е. риск возникновения дефолта дебитора или контрагента. В рамках данного определения носителями кредитного риска являются в первую очередь сделки прямого и не прямого кредитования (прямой риск) и сделки купли/продажи активов без предоплаты со стороны контрагента и гарантий расчётов со стороны третьих лиц (расчётный риск).

Более широкое представление о кредитном риске определяет его, как риск потерь, связанных с ухудшением состояния дебитора, контрагента по сделке, эмитента ценных бумаг. Под ухудшением состояния (рейтинга) понимается, как ухудшение финансового состояния дебитора, так и ухудшение деловой репутации, позиций среди конкурентов в регионе, отрасли, снижение способности успешно завершить некий конкретный проект и т.д., т.е. все факторы способные повлиять на платежеспособность дебитора. Потери в данном случае могут быть также как прямые - невозврат кредита, непоставка средств, так и косвенные - снижение стоимости ценных бумаг эмитента (например, векселей), необходимость увеличения величины резервов под кредит и т.д.

Соответственно при более широкой трактовке кредитного риска носителями кредитного риска являются не только кредиты, но и корпоративные ценные бумаги (акции, облигации, векселя) и другие финансовые инструменты, плательщик по которым не может рассматриваться как абсолютно надежный[8].

Следует отметить, что хотя источником кредитного риска является дебитор, контрагент или эмитент, данный риск связан в первую очередь с конкретной операцией проводимой организацией. Так один и тот же дебитор в силу внутренних причин может отказаться своевременно погашать кредит, но исправно проводить выплаты по векселям.

В основе процедур оценки кредитных рисков лежат следующие понятия: вероятность дефолта - вероятность, с которой дебитор в течение некоторого срока может оказаться в состоянии неплатежеспособности; кредитный рейтинг - классификация дебиторов организации, контрагентов эмитентов ценных бумаг или операций с точки зрения их кредитной надежности; кредитная миграция - изменение кредитного рейтинга дебитора, контрагента, эмитента, операции; сумма, подверженная кредитному риску - общий объём обязательств дебитора, контрагента перед организацией, сумма вложений в ценные бумаги эмитента и т.д.; уровень потерь в случае дефолта - доля от суммы, подверженной кредитному риску, которая может быть потеряна в случае дефолта[9].

Собственно оценка кредитного риска может производиться с двух позиций: оценка кредитного риска отдельной операцией или портфеля операций.

Базовая оценка (без учёта кредитной миграции) кредитного риска отдельной операции может производиться с различным уровнем детализации: оценка суммы, подверженной риску; оценка вероятности дефолта; оценка уровня потерь в случае дефолта; оценка ожидаемых и неожиданных потерь.

На практике наиболее проста в получении сумма, подверженная риску. Более сложно, но также реально количественно оценить уровень потерь в случае дефолта. Строгая количественная оценка вероятности дефолта в современной российской практике затруднительна по причине отсутствия надежной статистики невозвратов. Однако вероятность дефолта на практике при принятии решений может быть оценена экспертно. Оценка ожидаемых и неожиданных потерь является производной оценкой от трех предыдущих.

Двумя основными конечными оценками кредитного риска являются - ожидаемые и неожиданные потери. При классическом подходе к управлению кредитными рисками покрытие ожидаемых потерь производится за счёт формируемых резервов, покрытие неожиданных потерь по кредитным рискам должно производиться за счёт собственных средств (капитала) организации[10].

Оценка кредитного риска портфеля сводится к расчёту ряда аналогичных показателей: общая сумма, подверженная риску (при наличии системы кредитных рейтингов - возможна группировка по отдельным значениям рейтинга); ожидаемые потери; распределение неожиданных потерь.

При оценке риска хорошо диверсифицированного портфеля можно сократить количество исследуемых показателей для отдельных составляющих портфеля, отнеся их к несистематическим рискам.

Отличием оценки кредитного риска портфеля от рыночного риска является то, что при стабильной макроэкономической ситуации корреляцией кредитных рисков отдельных составляющих портфеля можно пренебречь, однако нужно учитывать, что в стрессовых ситуациях, напротив, корреляция невозвратов и неплатежей по отдельным операциям существенно возрастает.

Риски производства возникают, как было показано, по причинам как объективного, так и субъективного характера. Возникает нетривиальный вопрос: как лесная экономическая наука может влиять на повышение устойчивости и снижение рисков в лесозаготовительном производстве и лесном хозяйстве? Нет ли опасности в том, что ее теории, методологические подходы, методы расчетов, рекомендации не ослабят, а усилят экономические риски в реальном секторе?

Надо признать, что, формулируя теоретические постулаты, разрабатывая прогнозы и программы для предприятий лесопромышленного комплекса, ученые редко сомневаются в своей непогрешимости. Между тем любая разработка должна включать вероятностную оценку осуществимости на практике того, что предлагается. Используя аналоги, экспертные суждения и точные расчеты, надо научиться критически оценивать любой проект, любую программу. Особенно полезны сценарные подходы с описанием возможных политических и макроэкономических ситуаций, усиливающих или снижающих риски проведения мероприятий.

Если теория строится на неверных предпосылках или постулатах, если она не развивается, а застывает в виде догмы, то ее негативное воздействие на производство вполне вероятно.

Ключевыми задачами, которые должны быть решены при управлении операционными рисками, являются выявление и оценка операционных рисков, а также, собственно, управление выявленными и оцененными рисками.

В основе управления операционными рисками лежит качественное выявление операций организации или процессов внутри организации, подверженных операционным рискам, и оценка данных рисков. Для этих целей можно воспользоваться услугами внешних аудиторов и консультантов или произвести критический анализ деятельности организации своими силами. На основе изучения операций организации и протекающих внутри неё процессов можно произвести ранжирование проводимых операций по уровню принимаемых операционных рисков, выделить группы операций, являющихся особо рискованными. Данное ранжирование позволяет определить методы и последовательность действий по управлению операционными рисками.

В частности, в качестве потенциальных источников операционного риска следует рассматривать операции, обладающие следующими особенностями: в отношении операций не полностью приняты необходимые меры по снижению операционных рисков; операции требуют высокой квалификации персонала, замкнуты на отдельных сотрудников, их знания и квалификацию; процессы проведения операций не формализованы и должным образом не прозрачны, при проведении операций большую роль играют "экспертные" оценки и субъективные суждения; системы, проводящие операции работают с близкой к предельной или не адекватной нагрузкой; проводимые операции технологически сложны; результат операций в большой степени зависит от эффективности работы персонала; персонал низкого уровня, проводящий операции обладает высокими полномочиями по определению характера операций, в частности их рискованности; эффективность и рискованность проводимых операций с трудом подвергается оценке в текущем режиме.

Инструментом, позволяющим выявить операционные риски в организации, является анализ ее расходов на основе данных бухгалтерского или аналитического учета. Предметом такого анализа являются расходы, непосредственно связанные с операционными рисками (штрафы, пени и т.д.), а также операционные расходы (явные или вмененные), возникновение которых не может быть объяснено движениями рынков или кредитными событиями. Анализ расходов позволяет выявить источники операционных рисков, а также дать их количественную или статистическую оценку[11].

Для того чтобы выявление и оценка рисков не носили субъективный характер можно воспользоваться следующими методиками: сети случайных событий; актуарная оценка операционных рисков.

Наряду с выявлением и оценкой собственно операционных рисков целесообразно определить некоторый набор операционных индикаторов, мониторинг которых позволит своевременно выявить возрастание уровня операционных рисков и принять соответствующие меры. Примером таких индикаторов могут послужить - уровень «текучки» сотрудников в организации, объемы проводимых операций и т.д.

В процессах современного риск-менеджмента управлению операционными рисками не всегда отводится достойное место. Между тем, для современной организации именно операционные риски, возможно, представляют наибольшую опасность в плане возникновения катастрофических потерь. Если рассмотреть большинство крупных потерь и банкротств в современной западной банковской практике (Barings Bank, Orange County и т.д.), то можно увидеть, что в основе данных потерь лежали операционные риски[12].

Поэтому, для банка особенно важно не только констатировать наличие операционных рисков, но и принять адекватные меры для управления ими.

Управление операционным рисками может производиться с двух позиций: организация может стремиться минимизировать операционные риски, приняв меры по их снижению без сокращения операций; организация может ограничить объем операций под операционным риском путем лимитирования и привязки «риск-капитала».

Многие операционные риски отличает от прочих видов рисков тот факт, что их источник лежит внутри самой организации и, следовательно, риск может быть снижен за счет устранения причин его порождающих. Методы его снижения являются фактически методами внутреннего контроля и, как правило, для организации подразумевают следующие меры: разделение функций - проведение сделок, расчеты по ним и их учет должны производиться сотрудниками отдельных независимых подразделений. Отдельный сотрудник или подразделение не должен иметь возможность провести финансовую операцию от «начала до конца», не уведомив иных подразделений; независимая оценка результатов деятельности - результаты деятельности сотрудника или подразделения должны оцениваться независимыми и не заинтересованными в искажении результатов подразделениями; контроль за рыночными ценами - перед проведением сделок или перед проведением расчетов по ним, указанные в них цены должны подвергаться проверке на предмет адекватности рыночной конъюнктуры со стороны независимого и незаинтересованного подразделения; двойной ввод и подтверждение операций - параметры сделки должны подвергаться повторному контролю (подтверждению) со стороны независимого подразделения, а в случае автоматизированного учета и сопровождения операций их ключевые характеристики (суммы, валюты, даты расчетов и т.д.) должны вводиться повторно для выявления возможных ошибок; контроль изменения условий операций - любое изменение условий уже заключенных сделок (в том числе перенос дат расчетов, пролонгации и т.д.) должно подвергаться пристальному контролю со стороны независимых подразделений. В частности, внесение изменений в запись о сделке в автоматизированных системах учета и сопровождения операций должно быть невозможным в рамках прав сотрудников одного подразделения; подтверждение сделки контрагентом - расчеты по сделке, заключенной с неким контрагентом должны производиться только по факту получения от него по надежным каналам связи подтверждения сделки с указанием её основных характеристик (суммы, активы, даты расчетов и т.д.); контроль юридического оформления операций - все договора и прочие документы, подтверждающие проводимые операции должны быть одобрены юридической службой организации или соответствовать типовым формам, утвержденным юридической службой, перед заключением сделки или проведением расчетов по ней должен проводиться соответствующий контроль договоров и иных документов. Юридическая служба должна быть независимым подразделением внутри организации.

Несмотря на возможность снижения операционных рисков, многие из них в значительной степени невозможно уменьшить без ограничения операций. Вследствие этого, возникает необходимость ограничения объёмов операций - лимитирования - операций, проводимых под операционным риском.

Величина лимита должна определяться, исходя из способности организации покрыть вызываемые операционным риском убытки за счет собственных средств - "риск-капитала" без угрозы для достижения стратегических целей организации. Т.е. лимит требует той или иной оценки операционных рисков - величины возможных потерь и вероятности их наступления. При этом ключевым является оценка величины потерь - при невозможности оценки вероятности возникновения потерь, оценку максимально возможных потерь саму по себе можно считать требованием к "риск-капиталу"[13].

Для большинства операций достаточным лимитом будет объемный лимит, ограничивающий либо оборот в рамках той или иной деятельности или объемы вложений в определённые активы/привлечения определённых пассивов. Также целесообразным может быть лимитирование величин отдельных операций, проводимых под операционным риском - если риски по операциям не коррелируют, то ограничение их объемов позволяет существенно сократить возможные потери.

В 2001-2002 гг. для преодоления трудностей банковского кредитования была введена система товарного кредитования с использованием, в частности, рекомендации ученых. Примененная схема включала выплату бюджетных средств нефтяным компаниям для поставки ими продукции лесозаготовительным предприятиям, которые должны были впоследствии расплатиться с государством. Однако схема кредитования не была проанализирована с точки зрения риска усиления монополизма и ценового диктата поставщиков. В результате лесная промышленность понесло немалые убытки.

Жизнеспособность теоретических положений, в конце концов, проверяется практикой. В начале 90-х годов обсуждалась теоретическая концепция перерастания лесозаготовительных предприятий и хозяйств в лесопромышленные комплексы. Пока она не подтвердилась массовой практикой. Это одна из форм их вынужденной адаптации к финансовым трудностям и способ снижения рисков в неотлаженной экономической системе. Интуитивное ощущение риска вообще присуще лесозаготовителям. Этим отчасти можно объяснить желание сохранять акционерную организационно-правовую форму предприятия, поскольку в ней больше привычного и меньше риска.

На современном этапе все больше стали применяться новые автоматизированные технологии для оценки работы предприятия, для управления риском, для создания инвестиционного проекта.

В настоящее время существует весьма широкий спектр специализированных программных продуктов. Одним из самых распространенных в нашей стране является PROJECT EXPERT. Это автоматизированная система планирования и анализа эффективности инвестиционных проектов на базе имитационной модели денежных потоков.

Разработчик пакета фирма «Про-Инвест Консалтинг» длительное время является участником рынка программных продуктов в области экономики и финансов. Она начала свою деятельность в 1989 г. как инновационный центр при АН СССР и сегодня имеет более 1500 пользователей Project expert в России и за рубежом. По результатам конкурса, проведенного в 1995 г. еженедельником «Экономика и жизнь», Project Expert назван лучшим программным продуктом для бизнес-планирования. В сентябре 1995 г. в Лондоне, в Конфедерации британской промышленности успешно прошла презентация английской версии Project Expert для Windows. Успех российского программного продукта объясняется тем, что он полностью, и в первую очередь методически, отвечает международным стандартам. Используемые в системе методы соответствуют «Методическим рекомендациям по оценке эффективности инвестиционных проектов и их отбору для финансирования», утвержденным Госстроем, Министерством экономики, Министерством финансов и Госкомпромом России 31.03.1994 г., а расчет показателей эффективности инвестиций и финансовых результатов также осуществляется в соответствии с требованиями методики UNIDO.

В системе Project Expert реализована новая концепция, объединяющая в себе два типа систем:

· системы управления проектами;

· корпоративные системы.

Объединяющим модулем является модуль «Инвестиционный план», в котором составляется сетевой график проекта с описанием этапов работы, которые затем объединяются в активы в соответствии с требованиями бухгалтерского учета.

Нумерация этапов и задание четких временных рамок дает возможность автоматического отслеживания информации о последовательности этапов и использовании результатов предыдущих этапов для последующих.

Блок данных о сбыте продукции позволяет построить индивидуальную стратегию сбыта по каждому продукту. Здесь в отличие от других программ он представлен не только объемом продаж, запасами продукции на складе и ее ценами, но и данными о доле экспортных продаж, тенденциях изменения цены на продукцию, возможности продаж в кредит и с авансовыми платежами (в версии Business plan guide). Кроме того в программе достаточно подробно учитываются затраты на продвижение продукта на рынке (комиссионное вознаграждение, доля безвозвратных потерь при сбыте, премиальные административному персоналу).

Блок оценки производственных издержек позволяет задать наименование материалов и комплектующих, указать их доли в стоимости продукции, цену и тенденцию ее изменения за год, определить стратегию формирования запасов материалов и комплектующих. Блок данных о капитале представляет возможность задания внешних и внутренних источников финансирования.

Project Expert имеет средства, позволяющие провести детальный финансовый анализ проекта, учитывающий влияние на него общеэкономических факторов, характеризующих социально-экономическую среду, а именно:

· тенденции в инфляции, соотношение курсов валют, динамику масштабов и структуры затрат на производство, включая сырье, материалы и комплектующие изделия, заработную плату управляющих и производственного персонала, стоимость основных фондов, особенности порядка и времени прохождения платежей за реализованную продукцию, общий инвестиционный климат и условия привлечения капитала, возможные изменения в системе налогов. Также учитываются факторы, определяющие рыночную и производственную стратегию проекта и влияющие на эффективность использования капитала;

· экспортные возможности проекта, условия сбыта продукции (услуг), условия оплаты поставок сырья, материалов и комплектующих, используемых в производстве, требуемых объемов запасов готовой продукции на складе, в зависимости от колебания рыночного спроса, а также запасов сырья, материалов и комплектующих изделий в зависимости от постоянства и надежности поставок.

Project Expert производит расчет финансовых показателей эффективности инвестиций, соответствующих международным стандартам. В версии Business plan guide рассчитываются также показатели финансового состояния (рентабельность, ликвидность, платежеспособность).

Пакет обеспечивает представление результатов финансового анализа в виде таблиц, диаграмм и графиков, которые могут быть выведены на печать. Пользователю представляется возможность произвести интегральную оценку проекта по многим критериям, оценивая программную реализацию, можно отметить, что пакет выполнен с использованием современного многооконного интерфейса. Расширенная система подсказок, удобное представление информации на экране, возможность общения с информацией и удобство вывода на печать позволяют утверждать, что пакет в большой степени удовлетворяет требованиям, предъявляемым к программным продуктам такого класса. В то же время возможны улучшения в сервисном обслуживании потребителя и графической реализации финансовых переменных.

Главной задачей второго варианта системы, реализуемой на базе Project Expert версии 7.0. (Система планирования и управления проектами), является моделирование и оценка действий многопрофильного с широким ассортиментом выпускаемой продукции предприятия, действующего на нескольких различных рынках. При определенных условиях эта система может использоваться и региональными органами власти для решения многофункциональных задач социально-экономического развития территории.

В части планирования инвестиций система позволяет разрабатывать технико-экономическое обоснование проектов в соответствии с международными требованиями; учитывать специфические условия России и регионов (влияние таких макроэкономических факторов как уровень инфляции по различным статьям поступлений и затрат в проекте; особенности структуры федеральных и региональных налогов и т.д.); максимально гибко смоделировать стратегию реализации различных проектов, независимо от их отраслевой принадлежности.

Большие возможности система планирования и управления проектами имеет в части организации контроля процесса реализации проектов. Система предусматривает актуализацию фактических данных о процессе реализации проектов; контроль рассогласований по результатам сравнения исходного плана и актуальных данных с заданной периодичностью анализа ситуации.

На основе отчета, сформированного в результате выполнения процедур контроля, осуществляется управление проектами, важнейшим принципом которого является своевременное принятие оперативного решения по корректировке бизнес-плана проекта или его прекращению в случае возникновения непреодолимых проблем.

Система планирования и управления проектами предусматривает процедуры оптимизации процесса распределения ограниченных средств бюджета на основе установленных приоритетов; ранжирование проектов с целью определения наиболее актуальных из них.

Стоимость работ по подготовке бизнес-плана колеблется в зависимости от задачи, которую ставит перед разработчиком основной держатель идеи проекта, поскольку организация такого типа работ может включать проработку отдельных разделов бизнес-плана; заказы на проведение исследований по новым для заказчика направлениям организации своей деятельности; целевое привлечение групп специалистов для реализации различных стадий подготовки и продвижения бизнес-плана проекта; осуществление полного цикла работ, начиная от стадии прединвестиционной экспертизы до организации текущего контроля за ходом соответствия инвестиционного процесса ключевым положениям бизнес-плана. В последнем случае стоимость использования программного обеспечения станет составной частью общей цены разработки.

С помощью автоматизированной аналитической программы Project Expert была оценена работа Сыктывкарского лесодеревообрабатывающего комбината и намечены пути выхода из кризиса. Для этого были использованы методы финансового менеджмента, алгоритмы которых запрограммированы в указанном программном продукте. Это метод корректировки нормы дисконта; анализ чувствительности критериев эффективности (чистый дисконтированный доход (NPV), внутренняя норма доходности (IRR) и др.); метод сценариев; анализ вероятностных распределений потоков платежей; деревья решений; метод Монте-Карло (имитационное моделирование)[14].

Метод корректировки нормы дисконта состоит в простоте расчетов, которые могут быть выполнены с использованием даже обыкновенного калькулятора, а также в понятности и доступности. Вместе с тем метод имеет существенные недостатки.

Метод корректировки нормы дисконта осуществляет приведение будущих потоков платежей к настоящему моменту времени (т.е. обыкновенное дисконтирование по более высокой норме), но не дает никакой информации о степени риска (возможных отклонениях результатов). При этом полученные результаты существенно зависят только от величины премии за риск. Он также предполагает увеличение риска во времени с постоянным коэффициентом, что вряд ли может считаться корректным, так как для многих проектов характерно наличие рисков в начальные периоды с постепенным снижением их к концу реализации. Таким образом, прибыльные проекты, не предполагающие со временем существенного увеличения риска, могут быть оценены неверно и отклонены.

Данный метод не несет никакой информации о вероятностных распределениях будущих потоков платежей и не позволяет получить их оценку.

Наконец, обратная сторона простоты метода состоит в существенных ограничениях возможностей моделирования различных вариантов, которое сводится к анализу зависимости критериев NPV(IRR,PI и др.) от изменений только одного показателя — нормы дисконта[15].

Несмотря на отмеченные недостатки, метод корректировки нормы дисконта широко применяется на практике.

Метод анализа чувствительности является хорошей иллюстрацией влияния отдельных исходных факторов на конечный результат проекта.

Главным недостатком метода является предпосылка о том, что изменение одного фактора рассматривается изолированно, тогда как на практике все экономические факторы в той или иной степени коррелированны.

По этой причине применение данного метода на практике как самостоятельного инструмента анализа риска, по мнению автора весьма ограничено, если вообще возможно.

Метод сценариев в целом позволяет получать достаточно наглядную картину для различных вариантов реализации проектов, а также предоставляет информацию о чувствительности и возможных отклонениях, а применение программных средств типа Excel позволяет значительно повысить эффективность подобного анализа путем практически неограниченного увеличения числа сценариев и введения дополнительных переменных.

Применение метода анализа вероятностных распределений потоков платежей позволяет получить полезную информацию об ожидаемых значениях NPV и чистых поступлений, а также провести анализ их вероятностных распределений.

Вместе с тем использование этого метода предполагает, что вероятности для всех вариантов денежных поступлений известны либо могут быть точно определены. В действительности в некоторых случаях распределение вероятностей может быть задано с высокой степенью достоверности на основе анализа прошлого опыта при наличии больших объемов фактических данных. Однако чаще всего такие данные недоступны, поэтому распределения задаются исходя из предположений экспертов и несут в себе большую долю субъективизма.

Ограничением практического использования метода деревьев решений является исходная предпосылка о том, что проект должен иметь обозримое или разумное число вариантов развития. Метод особенно полезен в ситуациях, когда решения, принимаемые в каждый момент времени, сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего развития событий[16].

Использование метода имитационного моделирования продемонстрировало широкие возможности его использования в инвестиционном проектировании, особенно в условиях неопределённости и риска. Метод особенно удобен для практического применения тем, что удачно сочетается с другими экономико-статистическими методами, а также с теорией игр и другими методами исследования операций. Практическое применение автором данного метода показало, что зачастую он даёт более оптимистичные оценки, чем другие методы, например анализ сценариев, что, очевидно обусловлено перебором промежуточных вариантов.

Для количественной оценки риска инвестиционного проекта предлагается использовать следующие алгоритмы:

Алгоритм имитационного моделирования:

1. Определяются ключевые факторы инвестиционного проекта. Для этого предлагается применять анализ чувствительности по всем факторам (цена реализации, рекламный бюджет, объём продаж, себестоимость продукции и т. д.), используя специализированные пакеты типа Project Expert и Альт-Инвест, что позволяет существенно сократить время расчётов. В качестве ключевых выбираются те факторы, изменения которых приводят к наибольшим отклонениям чистой текущей стоимости (NPV).

2. Определяются максимальное и минимальное значения ключевых факторов, и задаётся характер распределения вероятностей. В общем случае рекомендуется использовать нормальное распределение.

3. На основе выбранного распределения проводится имитация ключевых факторов, с учётом полученных значений рассчитываются значения NPV.

4. На основе полученных в результате имитации данных рассчитываются критерии, количественно характеризующие риск инвестиционного проекта (математическое ожидание NPV, дисперсия, среднеквадратическое отклонение и др.).

На рис. 1 показан фрагмент бизнес – планирования Сыктывкарского лесодеревообрабатывающего комбината, в частности, определение рисковых фрагментов работы предприятия. В нашем случае это факторы: ставки налогов; объём сбыта, цена сбыта.

Рис 1. Анализ чувствительности в Project Expert.

Возможные ситуации, обусловленные колебаниями этих факторов, показаны на рис.2 построением «дерева сценариев».

Рис 2. Дерево сценариев

Ситуация 1: Колебания налоговых ставок    Вероятность ситуации = 0,3
Ситуация 2: Колебания объёма сбыта          Вероятность ситуации = 0,4
Ситуация 3: Колебания цены сбыта                      Вероятность ситуации        =     0,3

Рассмотрим также возможные сценарии развития этих ситуаций.

Ситуация 1: Колебания налоговых ставок. Вероятность ситуации = 0,3

Сценарий 1: Снижение налоговых ставок на 20%

Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,1
Общая вероятность сценария =0,1*0,3=0,03

Сценарий 2: Налоговые ставки остаются неизменными.

Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,5

Общая вероятность сценария =0,5*0,3=0,15

Сценарий 3: Повышение налоговых ставок на 20%.

Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,4

Общая вероятность сценария =0,4*0,3=0,12

Ситуация 2: Колебания объёма продаж. Вероятность ситуации = 0,4

Сценарий 4: Снижение объёма продаж на 20%. Р=0,25*0,4=0,1

Сценарий 5: Объём продаж не изменяется. Р=0, 5*0,4=0,2

Сценарий 6: Увеличение объёма продаж на 20%. Р=0,25*0,4=0,1

Ситуация 3: Колебания цены продаж. Вероятность ситуации = 0,3

Сценарий 7: Снижение цены продаж на 20%. Р=0,2*0,3=0,06

Сценарий 8: Цена продаж не изменяется. Р=0, 5*0,3=0,15

Сценарий 9: Увеличение цены продаж на 20%. Р=0,3*0,3=0,09

По каждому из описанных сценариев определяется показатель NPV, проставляется в таблицу и проводится анализ сценариев развития (рис. 3).

Рис 3. Итоговая таблица сценарного анализа

Проведённый риск-анализ проекта позволяет сделать следующие выводы:

1. Наиболее вероятный NPV проекта (68 249 026 руб.) несколько ниже ожидаемого от его реализации (68 310 124 руб.)

2. Несмотря на то, что вероятность получения NPV меньше равна нулю, проект имеет достаточно сильный разброс значений показателя NPV, о чем говорят коэффициент вариации и величина стандартного отклонения, что характеризует данный проект как весьма рискованный. При этом несомненными факторами риска выступают снижение объёма и цены продаж.

3. Цена риска проекта в соответствии с правилом «трёх сигм» составляет 77 174 826 руб. (3*25 724 942), что превышает наиболее вероятный NPV проекта (68 249 026 руб.)

Цену риска можно также охарактеризовать показателем коэффициента вариации (CV). В данном случае CV = 0,38. Это значит, что на рубль среднего дохода (NPV) от реализации проекта приходится 38 копеек возможных потерь с вероятностью равной 68%.

Эффективность применения разработанных технологий инвестиционного проектирования обусловлена тем, что они могут быть легко реализованы обычным пользователем прикладных программ в среде MS Excel, а универсальность математических алгоритмов, используемых в технологиях, позволяет применять их для широкого спектра ситуаций неопределённости, а также модифицировать и дополнять другими инструментами.

Финансовые менеджеры, естественно, стремятся учитывать риск в своей работе. При этом возможны различные варианты поведения, а значит, и типы менеджера. Но ключевая идея, которой руководствуется менеджер, заключается в том, что требуемая доходность и риск должны изменяться в одном направлении (пропорционально друг другу). Риск является вероятным, следовательно, его количественное измерение не может быть однозначным и предопределенным. В зависимости от применения различных методик исчисления риска величина его может меняться.

Практика применения предлагаемого инструментария продемонстрировала его высокую надежность и перспективность. Экономический эффект от внедрения новых проектных технологий выражается в снижении размера резервных фондов и страховых отчислений, необходимость которых обусловлена наличием рисков и неопределённостью условий реализации проекта.

Опыт применения данных алгоритмов может найти широкое применение во всех регионах России и быть использован как для проектирования инвестиционных проектов предприятий, независимо от их форм собственности и отраслевой принадлежности, так и финансовыми учреждениями для анализа эффективности этих проектов.

Таким образом, проблема рисков в лесопромышленных предприятиях имеет многогранный характер. Она относится не только к проведению государственной федеральной или региональной лесной политики, к принятию управленческих решений непосредственно на производстве. Оценка экономических рисков - это элемент научных разработок. Качество научных рекомендаций повышается, если в них объективно представлена оценка рисков, которые могут помешать достижению поставленной цели в предусмотренные сроки при ограниченных ресурсах.

[1] Гранатуров В.М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения / В.М.Гранатуров. – М.: Дело и Сервис, 1999. – 174 с.

[2] Антипова О.Н. Регулирование рыночных рисков / Банковское дело. - 1998. - № 3. – С. 30 –33.

[3] Гранатуров В.М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения / В.М.Гранатуров. – М.: Дело и Сервис, 1999. – 174 с.

[4] Балабанов И.Т. Риск-менеджмент / И.Т.Балабанов. – М.: Финансы и статистика, 1996. – 188 с.

[5] Масленченков Ю.Н. Способы минимизации кредитных рисков // Финансист. – 1996.- №12. - С.16 - 17.

[6] Арженовский С.В. Экономико-математическое моделирование динамики фирмы. Инвестиционный аспект.- Новочеркасск: НГТУ, 1998. – 96 с.

[7] Рэдхэд К. Управление финансовыми рисками / К.Рэдхэд, С.Хьюс. – М.: Инфра-М, 1996. – 287 с.

[8] Грядовая О.Н. Кредитные риски и банковское ценообразование // Российский экономический журнал. – 1994. - №5. – С. 23 – 27.

[9] Ермаков С.Л. Методы снижения риска невозврата ссуды / Банковское дело. – 1994.- № 1.- С.32 - 34.

[10]Минаев С.В. Как управлять предпринимательскими рисками / Финансовый бизнес. – 1997. - №2. - С.49 - 51.

[11] Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. - М.: Финансы и статистика, 1997. - 512 с.

[12] Райзберг Б.А.. Тактика понижения риска потерь / Рынок ценных бумаг. – 1997. - № 4. – С. 16 – 21.

[13] Сердюкова И.Д. Методы анализа финансовых рисков / Бухгалтерский учёт. – 1996. - № 6. – С. 14 – 19.

[14] Литовских А.М. Финансовый менеджмент / А.М.Литовских. – Таганрог: ТРТУ, 1999. – 194 с.

[15] Гольдштейн Г.Я. Экономический инструментарий принятия управленческих решений / Г.Я.Гольдштейн, А.Н.Гуц. – Таганрог: ГРТУ, 1999. – 143 с.

[16] Гольдштейн Г.Я. Экономический инструментарий принятия управленческих решений / Г.Я.Гольдштейн, А.Н.Гуц. – Таганрог: ГРТУ, 1999. – 143 с.