Основные способы обеспечения безопасности

Компенсация риска - наиболее сложный и тонкий инструмент обеспечения безопасности предпринимательской деятельности. Возможные пути его реализации основаны на создании системы материальных и/или информационных резервов, составления планов их развертывания. Наиболее эффективным способом борьбы с риском этой группы следует признать метод "поиска гаранта". Как метод обретения или обеспечения надежности этот метод применим и мелкими, и крупными предприятиями.

Так, небольшому предприятию в целях реализации проекта может оказаться полезной более или менее тесная форма интеграции со значительно более мощным партнером. Конкретная форма интеграции может определиться на основе принципа равной взаимной полезности путем структуризации и конкретного анализа хозяйственной ситуации, разработки, оценки и сопоставления вариантов. Универсальным способом в этом смысле оказывается подход, известный под названием "Стратегическое планирование" и являющийся частным случаем "Разработки стратегии предприятия". Стратегия предприятия - это упорядоченная во времени система приоритетных направлений и форм использования его ресурсного потенциала, синтезирующая различные частные стратегии: товарно-рыночную, инвестиционно-финансовую, интеграционную, технологическую, инновационную. Она является единственно надежным основанием для принятия решения о том, какие приемы обеспечения безопасности лучше всего подходят данному предприятию в сфере его инновационной деятельности, т.е. включать в свой состав мероприятия по компенсации риска. Одновременно разработка стратегии позволяет частично снять субъективную неопределенность, поскольку в ходе ее формирования руководящий персонал определяет цели, критерии, мотивы инновационной деятельности на данном предприятии.

Для обеспечения безопасности может оказаться полезным "Метод протоколов риска". Сущность этого метода состоит в следующем. В узловых точках сетевого графика проекта экспертным путем генерируются возможные варианты решений, каждому из которых соотносят некоторые параметры риска (показатели риска). В тех случаях, когда получение количественных оценок показателей риска затруднено или невозможно, используют лингвистические переменные.

Далее на основании полученных оценок по согласованным правилам обсуждается и выбирается решение, вклад которого в уменьшение остаточного риска наибольший. Выбранное решение фиксируется в протоколе вместе с соответствующим обоснованием выбора и необходимыми мерами по компенсации остаточного (или неучтенного) риска.

Снижение общих хозяйственных и финансовых рисков. Приведем наиболее часто встречающиеся факторы риска.

1. Риск нереализации профильной технологии предприятия из-за незаключения договора на поставку исходных продуктов.
2. Риск недополучения исходных материалов из-за срыва заключенных договоров о поставке.
3. Риск невозвращения предоплаты поставщиком.
4. Риск незаключения договоров на реализацию производственной продукции (риск нереализации произведенной продукции).
5. Риск неполучения или несвоевременного получения оплаты за реализованную без предоплаты продукцию.
6. Риск отказа покупателя от полученной и оплаченной им продукции (возврат).
7. Риск срыва собственных производственных планов или инновационных проектов.
8. Риск неверного прогнозирования ситуации и получения неправильных исходных данных.
9. Риск неполучения внешних инвестиций и кредитов.

Основные инструменты защиты от рисков на промышленных предприятиях представлены в табл.7.2 [16]

При использовании программы "E-Project" вероятность рисков и величина риска на каждый момент проекта вычисляется и может быть представлена в виде графиков или цифровых значений.

Для определения величины коммерческих рисков вычисляются все случайные величины, принимающие участие в реализации проекта. Примером таких случайных величин могут служить планируемые объемы реализации продукции, планируемые цены на закупаемые товары и комплектующие изделия, планируемые расходы на коммунальные услуги и т.д. Оценить характеристику одного случайного параметра обычно удается довольно легко. В качестве характеристик случайных величин используются его математическое ожидание и дисперсия. Для вычисления этих параметров используются максимальное и минимальное значения случайной переменной. Предполагая, что внутри определенного диапазона изменения случайной величины ее вероятность распределяется по закону, близкому к нормальному, можно определить среднеквадратическое отклонение σ как одну шестую часть разницы между максимальным и минимальным значением параметра. Среднее значение переменной задается во входных данных проекта. К случайным величинам отнесены все данные, характеризующие себестоимость товара или услуги, цену реализации, все компоненты постоянных и переменных затрат. Для всех этих характеристик проекта вводятся три значения: наиболее вероятное (которое принимается за математическое ожидание), максимальное и минимальное. По введенным максимальному и минимальному значениям определяется дисперсия случайной величины.

Использование дисперсии в практических расчетах и ее интерпретация требуют известных навыков. Удобнее всего использовать сравнение дисперсий при обработке данных о конкретных одноименных показателях за различные периоды или по разным сферам и сегментам рынка. Среднеквадратическое отклонение σ исчисляется в отличие от дисперсии в той же размерности, что и сама случайная величина. Может, именно это послужило причиной его широкого применения для характеристики отклонений и вероятностной оценки поведения случайной величины. В частности, среднеквадратическое отклонение имеет чрезвычайно важное значение для критериальной характеристики так называемого принципа практической уверенности.

Среднеквадратическое отклонение позволяет определить количественные интервалы принципа практической уверенности в виде правила трех сигм σ: если случайная величина распределена нормально, то абсолютная величина ее отклонения от математического ожидания не превосходит утроенного среднеквадратического отклонения. Таким образом, зная среднеквадратическое отклонение, можно с достаточной уверенностью сказать, что все рассеивание данной случайной величины укладывается в интервал М(х) ± 3σ(х).

Вероятность того, что значение случайной величины будет находиться в этом интервале при нормальном распределении и частоте, равна 0,9973. Вероятность того, что абсолютная величина отклонения превысит утроенное среднеквадратическое отклонение, очень мала (0,0027). Это может произойти лишь в 0,27% случаев. Такая надежность в экономических, в частности в ценностных расчетах, в рыночных условиях в основном бывает не нужна, поскольку руководство предприятия в ходе контроля за финансово-хозяйственной деятельностью может корректировать принимаемые решения. Поэтому в предпринимательской деятельности надежнее пользоваться принципом разумной уверенности, или принципом разумного риска.

Принцип разумной уверенности, или разумного риска, предпринимательской деятельности означает, что в принятии решения руководствуются таким соотношением вероятностей осуществления и неосуществления события, при котором примерно 2/3 шансов благоприятствует успеху и 1/3 шансов ему не благоприятствует. Неблагоприятная треть шансов является стимулятором для рассмотрения и принятия мер по их предотвращению. Этому правилу при нормальном распределении соответствует интервал значений случайной величины, равный отклонению от математического ожидания в пределах среднеквадратического отклонения, т.е. М(х) ± σ(X).

Экономисту часто бывает привычнее пользоваться для характеристики отклонений процентными соотношениями. Коэффициент вариации при нормальном распределении вероятностей характеризует интервал отклонения случайной величины при вероятностном исходе, соответствующем 2/3 шансов "за" и 1/3 шансов "против" в процентном отношении к математическому ожиданию. Поэтому можно считать, что коэффициентом вариации в ценностных расчетах целесообразно и необходимо пользоваться, он дает вероятностную базу для экономических расчетов.

Значения выходных характеристик производственного процесса определяются как результаты вычислений с характеристиками случайных процессов. Наиболее распространенный вид вычислений - сумма и произведение случайных величин.

При определении значений сумм и произведений случайных величин используются следующие зависимости для выполнения преобразований.

Для суммы случайных величин x, y математическое ожидание М и дисперсия D имеют вид:

M(x + y) = M(x) + M(y),

D(x1 + x2 +…+ xn) = D(x1) + D(x2) +…+ D(xn).

Для произведения случайных величин, если М = xy:

M(xy) = M(x)*M(y),

D(M) = dM/dx * D(y) + dM/dy * D(x),

где dM/dx и dM/dy соответственно производные переменной M по аргументам x и y.

Поскольку выходные параметры производственных процессов представляют собой композицию многих случайных переменных, с большой долей достоверности можно предположить, что выходные параметры таких процессов будут подчиняться нормальному закону распределения. Например, в качестве выходной формы программы "E-Project" предлагается вероятность распределения доходов на каждый отчетный период. Пример такого графика представлен на рис.7.1.

Рис. 7.1. Форма отчета для оценки рисков проекта в программе "E-Project"

На диаграмме представлены распределенная вероятность, показывающая абсолютное значение вероятности достижения указанного уровня дохода, и интегральная вероятность, показывающая интегральное значение вероятности появления дохода от самого минимального ( в данном примере –2358 тыс. руб.) до любого возможного значения в пределах диапазона изменения дохода. Интегральная вероятность позволяет оценивать вероятность получения доходов в любом заданном интервале доходов. Например, на представленном рисунке величина дохода между значениями 0 и 800 тыс. руб. будет определяться как разница соответствующих значений интегральной вероятности 0,4 – 0,2 = 0,2, что соответствует 20%.