Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
РОСТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТРОИТЕЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Институт экономики и управления
Кафедра маркетинга и логистики
Реферат
по дисциплине «Управление коммерческим риском»
на тему: Неопределенность реализации проектов в рисковых ситуациях
Выполнила: Иванова С.К.
Группа – Э-588
Проверила: Власова М.Ю.
Ростов-на-Дону 2006
План
Введение 3
1. Понятие, виды рисков 4
2. Неопределенность системы рисков реализации проекта 6
3. Принятие решений в условиях полной неопределенности 12
Заключение 14
ЛИТЕРАТУРА 15
В условиях рыночной экономики риск — ключевой, важней ший элемент предпринимательства. Предприниматель, умеющий вовремя рисковать, зачастую оказывается вознагражденным.
Риском принято считать «действие наудачу в надежде на счастли вый случай». Характерные особенности риска — неопределенность, неожиданность, неуверенность, предположение, что успех придет.
В условиях политической и экономической неустойчивости степень риска значительно возрастает. В современных кризисных усло виях экономики России проблема усиления рисков весьма актуаль на.
Риск — это возможность возникновения неблагоприятных ситуа ций в ходе реализации планов и выполнения бюджетов предприятия.
В средствах массовой информации постоянно рекламируются предложения мелких и средних фирм, пытающихся поправить свое финансовое положение в результате операций на рынке, основанных на финансовой компетентности предпринимателей. Чтобы преодолеть последствия риска, нужны не только смекалка и опыт, но и достаточ ное количество финансов. Фирмы-консультанты, поставщики средств производства, да и подрядчики, как правило, имеют ограниченные де нежные ресурсы для компенсации риска, поэтому высокая степень риска проекта заставляет разработчика искать способы его снижения.
В предпринимательской деятельности важно правильно рас пределить риски между контрагентами. Ответственным за риск должен стать тот компаньон проекта, который лучше других мо жет рассчитывать и контролировать риски.
Основные виды риска: производственный, коммерческий, фи нансовый (кредитный), инвестиционный и рыночный.
Понятие «риск» прочно вошло в нашу жизнь как неотъемле мый атрибут любого вида человеческой деятельности. Это об стоятельство, с одной стороны, является дополнительным сти мулом развития науки о риске: определения его функций, характерных свойств и элементов, изучения факторов и приро ды риска, а с другой — объясняет разноплановость исследова ний, наличие большого количества подходов к основным поня тиям теории экономического риска.
В Толковом словаре С.И. Ожегова слово «риск» определяется как «возможная опасность; действие наудачу в надежде на счаст ливый исход»1.
Среди наиболее часто используемых в специальной литера туре определений понятия «риск», раскрывающих сущность дан ного явления с позиций экономической науки, встречаются сле дующие:
-«деятельность, связанная с преодолением неопределенности в ситуации неизбежного выбора, в процессе которой имеется возможность количественно и качественно оценить вероят ность достижения предполагаемого результата, неудачи или отклонения от цели»2;
- «вероятность возникновения убытков или недополучения доходов по сравнению с прогнозируемым вариантом»3;
- «вероятность (угроза) потери предприятием части своих ре сурсов, недополучения доходов или получения дополнительных расходов»4;
- «не ущерб, наносимый реализацией решения, а возможность отклонения от цели, ради которой принималось решение»5;
Обобщая приведенные формулировки, определим экономи ческий риск как вероятность возникновения убытков или недо получения доходов по сравнению с прогнозируемым вариантом в результате осуществления определенной производственной, финансовой и некоммерческой деятельности.
Вопрос о необходимости присутствия фактора риска в эко номике рассматривается многими специалистами. Ученые про демонстрировали по этой проблеме редкую склонность к согла сию. Наиболее ярко свое мнение выразил Г. Клейнер в статье «Риски промышленных предприятий»67. Он отметил, что само по себе наличие риска, присутствующего в деятельности того или иного рыночного агента, не является ни достоинством, ни недостатком. Кроме того, отсутствие риска, т.е. опасности наступления непредсказуемых и нежелательных для субъекта
По сфере происхождения экономические риски делятся на про изводственные, коммерческие, финансовые и инновационные.
Производственные риски присутствуют в процессе производ ства (товаров и услуг), связаны с осуществлением любых видов производственной деятельности и обусловлены изменениями микро- и макросреды, способными оказать влияние на количе ство и качество выпускаемой продукции.
Коммерческие риски возникают в процессе реализации уже произведенных товаров и услуг, а также присутствуют в посред нической деятельности, не связанной непосредственно с осуще ствлением значительных капитальных затрат.
Инновационные риски возникают в высокотехнологичных сфе рах, наукоемких отраслях и видах деятельности, требующих кон центрации интеллектуального потенциала академических ученых и практиков. Среди ведущих отраслей, подверженных этому виду экономических рисков, находятся приборостроение, машино строение, атомная энергетика, создание компьютерных систем, отдельные направления медицинских, военных исследований.
Появление риска (системы рисков) фактически означает переход рассматриваемой системы в новое качественное состояние или возникновение новой систе мы. Вероятность наступления события является численной ме рой степени объективной возможности наступления события.
Переход от возможности наступления события, возникно вение которой сопровождается появлением риска, к вероятности наступления события происходит через преодоление неопределен ности в пространстве событий или ее уменьшение. В свою очередь это вызывает снижение неопределенности в системе рисков до уровня, позволяющего дать количественную оценку риска.
На рис. 1 показаны основные взаимосвязи между важней шими понятиями от появления возможности наступления собы тия до количественной оценки величины риска.
Рис.1. Взаимосвязь основных представлений при управлении риском реализации инвестиционного проекта
Показанное на рис.1 и дерево решений инвестиционного проекта может быть адекватно отражено с по мощью сетевой модели, содержащей полную совокупность всех работ, которые необходимо выполнить для успешной реализа ции проекта. Если в данной модели появится информация о тру доемкости работ и других затратах, необходимых для их выполнения, то можно получить сетевой график работ по реализации проекта. Такой график фактически является информационной моделью сложной системы, элементы которой работы и их комплексы в свою очередь часто сами являются непростыми системами.
Таким образом, есть основания считать, что ключевой пробле мой количественной оценки риска реализации инвестиционного про екта является снижение степени неопределенности в системе рис ков его реализации.
В свою очередь это означает, что необходимо искать пути и создавать методики, позволяющие оценивать реально существу ющую неопределенность. В реальной практике реализации инве стиционных проектов необходимо признать, что большинство рисков возникает как следствие неопределенности состояния сис темы и проблем с получением достоверной информации.
Очевидно, что значение риска реализации проекта ?4 досто верно определяется лишь в момент его завершения. Не менее оче видно и то, что инвесторам, ответственным исполнителям про екта и другим участникам его реализации важно иметь представ ление о вероятной динамике данного риска в течение всего времени осуществления проекта. Реально ли это в действительности?
Задача не простая, но выполнимая. Любое решение в дереве решений инвестиционного проекта (см. рис.1) или выполнение работы в ходе реализации инвестиционного проекта с точки зрения теории информации представляет собой совокупность сведе ний, отражающих риск реализации данного проекта. Если бы информация обо всех решениях, которые будут приняты в ходе реализации проекта, была известна заранее, то потеряло бы смысл определение вероятности достижения успеха.
Вместе с тем это представляется практически нереальным. В действительности, в самом начале в момент времени участни ки реализации проекта имеют самую высокую неопределенность в отношении существующего риска реализации проекта, который выявится лишь после его завершения. В дальнейшем эта неопреде ленность постепенно уменьшается, но не исчезает до конца.
Оценивать эффективность принятия решений в ходе реализации проекта полезно всегда, но наибольший смысл это имеет тогда, когда мы не знаем заранее состояния системы принятия решений, т.е. если есть основания полагать, что на принятие решений будут ока зывать влияние случайные факторы, которые невозможно исклю чить.
Возникает вопрос: что значит «большая» или «меньшая» сте пень неопределенности и чем можно ее измерить?
Может показаться, что степень неопределенности определя ется числом возможных состояний системы. Однако это не со всем так. Рассмотрим, например, техническое устройство, кото рое может быть в двух состояниях: 1) исправно и 2) отказало. Предположим, что до получения сведений (априори) вероятность исправной работы устройства 0,99, а вероятность отказа 0,01. Такая система обладает только очень малой степенью неопреде ленности: можно предугадать, что устройство будет работать исправно. При бросании, например, монеты тоже имеются два возможных состояния, но степень неопределенности гораздо боль ше. Степень неопределенности системы определяется не только числом ее возможных состояний, но и вероятностями состояний.
В качестве меры априорной неопределенности системы (или дискретной случайной величины X) в теории информации при меняется специальная характеристика, называемая энтропией. Понятие энтропии является в теории информации важнейшим. Оно подходят как для развития представлений о риске реализа ции инвестиционных проектов, фактически являющихся сложными информационными системами, так и для проведения конкретных исследований, связанных с оценкой рисков.
Энтропией системы называется сумма произведений вероят ностей различных состояний системы на логарифмы этих вероят ностей, взятая с обратным знаком.
Энтропия Н(Х) обладает рядом свойств, оправдывающих ее выбор в качестве характеристики степени неопределенности. Во-первых, она обращается в ноль, когда одно из состояний систе мы достоверно, а другие — невозможны. Во-вторых, при задан ном числе состояний она обращается в максимум, когда эти со стояния равновероятны, а при увеличении числа состояний — увеличивается. Наконец, и это самое главное, она обладает свой ством аддитивности, т.е. когда несколько независимых систем объе диняются в одну, их энтропии складываются.
Перемена основания равносильна простому умноже нию энтропии на постоянное число, а выбор основания равно силен выбору определенной единицы измерения энтропии. Если за основание выбрано число 10, то говорят о «десятичных едини цах» энтропии, если 2 — о «двоичных единицах». На практике удобнее пользоваться логарифмами при основании 2 и измерять энтропию в двоичных единицах, поэтому обычно при определе нии энтропии, если не оговорено иное, под символом 1о§ приня то понимать двоичный логарифм.
Согласно теореме сложения энтропии при объединении незави симых систем их энтропии складываются.
Если объединяемые системы зависимы, простое сложение эн тропии уже неприменимо. В этом случае энтропия сложной сис темы меньше, чем сумма энтропии ее составных частей. Чтобы найти энтропию системы, составленной из зависимых элементов, используется понятие условной энтропии.
Согласно теореме об энтропии сложной системы, если две си стемы X иУ объединяются в одну, то энтропия объединенной сис темы равна энтропии одной из ее составных частей плюс условная энтропия второй части относительно первой.
Теорема об энтропии сложной системы распространяется на любое число объединенных систем, где энтропия каждой после дующей системы вычисляется при условии, что состояние всех предыдущих известно.
Выше энтропия была определена как мера неопределенности состояния некоторой системы. В результате получения сведений неопределенность системы может быть уменьшена. Чем больше объем полученных сведений, чем они более содержательны, тем менее неопределенным будет ее состояние. Естественно поэтому количество информации измерять уменьшением энтропии той системы, для уточнения состояния которой предназначены све дения.
Вряд ли стоит утверждать, что практическое применение опи санного выше подхода для снижения неопределенности в про странстве событий при реализации инвестиционных проектов не будет сопровождаться некоторыми трудностями, но его исполь зование, особенно при творческом применении и развитии, мо жет стать весьма полезным.
Какие наиболее важные практические выводы можно извлечь из понимания сущности рисков инвестиционных проектов:
1. Участники реализации проекта должны стремиться создать механизмы, позволяющие решать задачи, связанные с оценкой риска реализации проекта. Динамику данного риска необходимо отслеживать с самого начала, т.е. с момента появления бизнес-идеи. Существующая неопределенность в отношении принятия решений не снижает актуальность этой работы, а скорее ее обостряет.
2. Принятие решений инвестором, связанных с вложением ос новной части средств в инвестиционный проект, должно осуще ствляться не ранее момента завершения подготовки бизнес-пла на реализации проекта после выполнения тщательного его ана лиза на предмет адекватного учета всей системы имеющихся рисков и оценки способности лиц, ответственных за реализацию проекта, к принятию качественных решений, обеспечивающих успешную реализацию.
3. Технология принятия решений и их практическое выполне ние при реализации инвестиционных проектов должны учиты ваться в специфике управления риском, что делает ее существен но отличающейся от управления риском в других сферах деятель ности, например, при выполнении основных банковских операций или при работе на фондовом рынке. При реализации инвестици онных проектов зависимость между доходом инвестора и риском не имеет столь прямолинейный характер, как это происходит на финансовых рынках. Сложный характер имеет сочетание влияю щих факторов как случайных, так и неслучайных. Соответствен но применение некоторых методов количественной оценки рис ков, в частности, основанных на применении теории вероятнос тей, может в ряде случаев становиться проблематичным, что делает актуальным поиск более адекватных методов.
Неопределенность, связанную с полным отсутствием информа ции о вероятностях состояний среды (природы), называют «безна дежной» или «дурной».
В таких случаях для определения наилучших решений исполь зуются следующие критерии: максимакса, Вальда, Сэвиджа, Гурвица. Альтернативные подходы, в частности принципы Байеса - Лапласа,.
Критерий максимакса. С его помощью определяется стратегия, максимизирующая максимальные выигрыши для каждого состояния природы. Это критерий крайнего оптимизма. Наилучшим признает ся решение, при котором достигается максимальный выигрыш, рав ный М= тах о,у.
Следует отметить, что ситуации, требующие применения такого критерия, в экономике, в общем, нередки, и пользуются им не толь ко безоглядные оптимисты, но и игроки, поставленные в безвыход ное положение, когда они вынуждены руководствоваться принци пом «или пан, или пропал».
Максиминный критерий Вальда. С позиций данного критерия природа рассматривается как агрессивно настроенный и сознательно действующий противник типа тех, которые противодействуют в стратегических играх.
В соответствии с критерием Вальда из всех самых неудачных результатов выбирается лучший. Это перестраховочная по зиция крайнего пессимизма, рассчитанная на худший случай. Такая стратегия приемлема, например, когда игрок не столько заинтересо ван в крупной удаче, сколько хочет себя застраховать от неожидан ных проигрышей. Выбор такой стратегии определяется отношением игрока к риску.
Критерий минимаксного риска Сэвиджа. Выбор стратегии ана логичен выбору стратегии по принципу Вальда с тем отличием, что игрок руководствуется не матрицей выигрышей, а матрицей рисков.
Критерий пессимизма-оптимизма Гурвица. Этот критерий при выборе решения рекомендует руководствоваться некоторым сред ним результатом, характеризующим состояние между крайним пес симизмом и безудержным оптимизмом.
В случае когда по принятому критерию рекомендуются к ис пользованию несколько стратегий, выбор между ними может де латься по дополнительному критерию, например в расчет могут приниматься среднеквадратичные отклонения от средних выигры шей при каждой стратегии.
Таким образом, в случае отсутствия информации о вероятностях состояний среды теория не дает однозначных и математически стро гих рекомендаций по выбору критериев принятия решений. Это объясняется в большей мере не слабостью теории, а неопределенно стью, отсутствием информации в рамках самой ситуации. Единст венный разумный выход в подобных случаях - попытаться получить дополнительную информацию, например, путем проведения иссле дований или экспериментов. В отсутствие дополнительной инфор мации принимаемые решения теоретически недостаточно обоснова ны и в значительной мере субъективны. Хотя применение матема тических методов в играх с природой не дает абсолютно достовер ного результата и последний в определенной степени является субъ ективным (вследствие произвольности выбора критерия принятия решения), оно тем не менее создает определенное упорядочение имеющихся в распоряжении ЛПР данных: определяются множество состояний природы, альтернативные решения, выигрыши и потери при различных сочетаниях состояния «среда - решение». Такое упо рядочение представлений о проблеме само по себе способствует по вышению качества принимаемых решений.
1 Ожегов С.И. Толковый словарь русского языка. М,, 1970. С. 672.
2 Альгин А.П. Риск и его роль в общественной жизни. М., 1989. 187 с.
3 Финансовый менеджмент / Под ред. Е.С. Стояновой. М., 1993. С. 74.
4 Грабовой П.Г., Петрова С.Н., Романова К.Г. и др. Риски в современном мире.М, 1994. 237 с.
5 Бачкаи Т., Месена Д., Мико Д. и др. Хозяйственный риск и методы его измере ния / Пер. с венг. М., 1979. 184 с.
6 Клейнер Г. Риски промышленных предприятий. Как их уменьшить или ком пенсировать // Российский экономический журнал. 1994. № 6. С. 85.