Сроки оплаты счета покупателем (дни)

Таблица 3.1

Факторы, влияющие на оценку вероятности успеха проекта

3.2. Коэффициентные показатели оценки риска

1. Можно оценить уровень риска путем соотнесения ожидаемой прибыли и ожидаемого убытка при сравнении двух и более вариантов вложений средств:

K_i = П_i / У_i ,

где К_i - коэффициент риска i-го варианта;

П_i - ожидаемая прибыль i-го варианта;

У_i- ожидаемый убыток i-го варианта.

В данном случае К_i показывает какой доход приходится на 1 рубль убытка и выбирается вариант с К_max.

2. Следующий метод - оценка с помощью коэффициента риска, который рассчитывается по следующей формуле:

К_р = У / С,

где: У - максимально возможная сумма убытка;

С - объем собственных финансовых ресурсов с учетом точно известных поступлений средств, руб.

Принята следующая классификация коэффициента риска:

Кр = 0 - 0,1 - минимальный риск;

Кр = 0,1 - 0,3 - допустимый риск;

Кр = 0,3 - 0,6 - высокий риск;

Кр = 0,6 и выше - недопустимый, азартный риск, ведущий к банкротству.

Наиболее допустимыми считаются решения, для которых коэффициент риска не превышает 0,3.

При оценке риска при помощи двух последних формул перед предпринимателем стоит задача определения размера возможного убытка от принятия определенного решения. Сделать это можно, оценив возможные потери, которые включают в себя:

Потери собственности

1.1. Прямые потери собственности;

1.2. Непрямые потери собственности (изменение условий окружающей среды в результате катастрофы; повреждение части собственности, которое приводит к снижению ценности других, не пострадавших частей);

1.3. Потеря дееспособности или смерть владельцев бизнеса (связано с трудностями передачи прав собственности, особенно в мелком бизнесе).

Потери чистого дохода

2.1. Потери прибыли, связанные с уничтожением готовой продукции, готовой к реализации, на складе;

2.2. Перерыв в деятельности: (недополучение прибыли за время прекращения операций; дополнительные расходы по возобновлению деятельности);

2.3. Угроза потери прибыли другими подразделениями, не понесшими потерь, но тесно связанными с пострадавшим подразделением;

2.4. Затраты, связанные с поврежденной собственностью (на расчищение места катастрофы, превышение стоимости нового строительства над стоимостью реконструкции);

2.5. Потери, связанные с арендованной собственностью (связаны с разностью между стоимостью долгосрочной аренды, договор на которую был заключен ранее, и современными рыночными ценами);

2.6. Потери, связанные со счетами дебиторов. Потеря счетов и бухгалтерских записей может привести к потери чистого дохода, т. к. утеряна документация, подтверждающая долг клиентов, купивших товары в кредит, списки клиентов, имеющих право на скидки и т. д.;

2.7. Потери ключевых фигур персонала, которые могут вызвать падение эффективности деятельности подразделения или фирмы в целом;

2.8. Расходы, связанные с ответственностью перед третьими лицами;

2.9. Дополнительные затраты на осуществление бизнеса. Имеют место для коммерческих организаций, которые не могут позволить себе перерывы в деятельности из-за угрозы потери клиентов (например, врачи, адвокаты и т. п.), и связаны с арендой временного помещения, оплатой временного персонала и т. п.

3.3. Статистические показатели оценки риска

Особый интерес представляет количественная оценка предпринимательского риска с помощью показателей математической статистики.

Наиболее распространена точка зрения, согласно которой мерой риска результата принятого решения следует считать дисперсию, среднее квадратическое отклонение (стандартное отклонение), коэффициент вариации.

В теории вероятностей используются следующие выражения для определения дисперсии, среднего квадратического отклонения (СКО) и коэффициента вариации, которые приведены ниже.

1) Для дискретных случайных величин дисперсия будет равна:

,

где х_i – i-ое значение случайной величины;

p_i – вероятность того, что i-я случайная величина примет значение х_i;

- математическое ожидание случайной величины, определяемое по формуле:

;

2) Для непрерывных случайных величин :

,

где ;

f(x) – плотность распределения случайной величины.

Среднее квадратическое отклонение равно:

,

а коэффициент вариации:

.

Как правило, в реальной экономической действительности приходится иметь дело со статистическими аналогами приведенных ранее характеристик случайных величин, которые определяются выборочным путем. В этом случае можно говорить о выборочной средней или средней арифметической, выборочной дисперсии, выборочном среднем квадратическом отклонении (стандартном отклонении) и т.д. Выборочные характеристики случайных величин являются оценками соответствующих вероятностных характеристик. При увеличении числа наблюдений, очевидно, все статистические характеристики будут сходиться по вероятности к соответствующим математическим характеристикам и при достаточном n могут быть приняты приближенно равными им.

1) Для выборочной дисперсии (оценка дисперсии) формула будет иметь вид:

или (несмещенная оценка).

где - выборочная дисперсия случайной величины;

- выборочная средняя или среднее арифметическое значение случайной величины, определяемой по формуле:

.

2) Для выборочного среднего квадратического отклонения (оценка среднего квадратического отклонения):

или .

В переводной зарубежной литературе выборочное среднее отклонение очень часто называют «стандартным отклонением».

Таким образом, поскольку риск обусловлен случайностью исхода принятого решения, то, чем меньше разброс (дисперсия) результата решения, тем более он предсказуем, тем меньше его величина. Если дисперсия результата равна нулю, то риск полностью отсутствует.

Например, в условиях развитой и стабильной рыночной экономики операции с государственными ценными бумагами считаются безрисковыми.

На рис. 3.3. представлены две кривые распределения, имеющие одинаковые средние значения результата принятого решения, но различающиеся величиной дисперсии.

		s22 > s12
		х

Рис. 3.3. Дисперсии распределения результата принятого решения

Очевидно, что для первой кривой результат будет более рисковым, так как s₂² > s₁².

Пример. Имеется два проекта А и Б. Проект А характеризуется случайной величиной прибыли (в некоторый момент времени) с математическим ожиданием (средним значением) m_А и дисперсией s_А², а проект Б - m_Б и s_Б² соответственно.

Требуется выбрать один из двух вариантов инвестиций в проекты А или Б в условиях риска.

Возможны следующие случаи (рис. 3.4):

1) m_А = m_Б, s_А² < s_Б²; 2) m_А > m_Б, s_А² < s_Б²;

3) m_А > m_Б, s_А² = s_Б²; 4) m_А > m_Б, s_А² > s_Б²;

5) m_А < m_Б, s_А² < s_Б²;

Рис. 3.4. Варианты принятия решений

Очевидно, что в первых трех случаях необходимо выбрать проект А. В последних же трех случаях о выборе проекта А или Б все зависит от отношения к риску лица, принимающего решение. В частности в 4-м варианте проект А обеспечивает более высокую среднюю прибыль, однако он и более рискован. Выбор при этом определяется тем, какой дополнительной величиной средней прибыли компенсируется заданное увеличение прибыли. В 5-м варианте для проекта А риск меньше, но и ожидаемая прибыль тоже меньше.

Для придания рассмотренным вариантам по выбору проекта А или Б осмысленных заключений предположим, что проект А с вероятностью 0,6 обеспечивает прибыль 20 млн. руб., но с вероятностью 0,4 можно потерять также 20 млн. руб.; для проекта Б с вероятностью 0,7 можно получить прибыль 10 млн. руб. и с вероятностью 0,3 потерять также 10 млн. руб.

Требуется выбрать проект А или проект Б.

Решение.

Оба проекта имеют одинаковую среднюю прибыльность, равную:

m_А = 20 ´ 0,6 + (-20 ´ 0,4)=4 млн. руб.;

m_Б = 10 ´ 0,7 + (-10 ´ 0,3)=4 млн. руб.

Однако дисперсии проектов разные:

s_А² = (20 – 4 )² ´ 0,6 + (-20 – 4 )² ´ 0,4 = 384;

s_Б² = (10 – 4 )² ´ 0,7 + (-10 – 4 )² ´ 0,3 = 84.

Следовательно, следует выбрать проект Б.

Оценку риска с помощью показателей дисперсии и среднего квадратического отклонения удобнее рассмотреть на примере, связанном с выбором контракта на поставку товаров.

Пример.

Некоторому обществу с ограниченной ответственностью необходимо выбрать фирму для заключения с ней договора на поставку товара. Требуется оценить риск того, что фирма оплатит товар в срок, если с ней будет заключен договор на поставку продукции.

Предположим также, что общество имеет опыт заключения договоров на поставку товаров с фирмами А и В и данные оплаты по этим договорам, которые сведены в табл. 3.2.

Таблица 3.2

Сроки оплаты счета покупателем (дни)

Постановка задачи.

Требуется определить средний срок оплаты счета фирмами А и В, его среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации. На основании приведенных расчетов выбрать фирму, которая по данным характеристикам является более предпочтительной.

Решение.

1. В первую очередь необходимо определить средний срок оплаты счета по формуле:

;

а) ;

б) .

Расчеты по среднеарифметической показали, что и у фирмы А, и у фирмы В средние сроки оплаты счета равны.

Следовательно, теперь для выбора фирмы необходимо рассчитать значения среднего квадратического отклонения (дисперсии) срока оплаты счета фирмами А и В. Как уже отмечалось, чем больше величина среднего квадратического отклонения, тем больше разброс возможного срока оплаты счета, а следовательно выше предпринимательский риск сделки.

Среднее квадратическое отклонение срока оплаты счета определяется по формуле:

;

а) ;

б) .

Сравнивая полученные значения средних квадратических отклонений, можно сделать вывод, что заключение договора с фирмой менее рискованно, так как величина СКО у фирмы В почти в 3 раза меньше. Значит надежность оплаты у фирмы В выше, чем у фирмы А. Поэтому следует предпочесть фирму В.

В случае, когда необходимо сравнить варианты сделок с разными ожидаемым результатом и разными СКО особый интерес представляет показатель, который называется коэффициентом вариации. Этот показатель дает характеристику размера риска (СКО) на единицу ожидаемого значения, анализируемого показателя, и рассчитывается по формуле:

,

где - оценка коэффициента вариации.

В результате сравнения коэффициентов вариации для двух вариантов сделок в последнем примере, выбирается вариант с меньшим коэффициентом вариации, так как чем ниже коэффициент вариации, тем меньше размер относительного риска:

;

.

В конкретном случае заключение сделки с фирмой В менее рискованно, так как коэффициент вариации для фирмы В ниже.

Приведенный вариант расчета коэффициента вариации и соответствующий выбор фирмы В тривиален, так как у фирмы В меньше значение СКО. Поэтому представляет интерес случай, когда как средние, так и СКО различны:

а) = 180 дней; = 30,3315 дня;

б) = 60 дней; = 10,24695 дня.

Коэффициенты вариации для рассмотренных случаев:

а) V_А = 0,168;

б) V_В = 0,170.

Следовательно, согласно меньшему значению коэффициента вариации первый вариант является более предпочтительным.

Таким образом, с помощью статистических показателей оценки риска (на основе расчета дисперсии, стандартного отклонения и коэффициента вариации) можно оценить риск не только конкретной сделки, но и предпринимательской фирмы в целом - на основе ее доходов, за некоторый промежуток времени.

Преимуществом указанного метода оценки предпринимательского риска является несложность математических расчетов, а явным недостатком необходимость добывания большого количества исходных данных (чем больше массив, тем достовернее оценка риска), что не всегда возможно. Поэтому использование статистических показателей ограничено наличием или отсутствием статистической информации, например, в случае, если исследуемый объект - недавно зарегистрированная коммерческая организация или о ней нет достоверной информации.

Также следует отметить, что дисперсия сигнализирует о наличии риска, но при этом скрывает направление отклонения от ожидаемого значения, так как в формуле для определения СКО стоит квадрат разности, а предпринимателю важен знак этого отклонения для того, чтобы знать что наиболее вероятно: потери или прибыль в результате совершения данной сделки.

Выбор того или иного решения зависит также и от такого понятия как «полезность», под которым понимается такое решение, которое в данной ситуации более предпочтительно по каким-либо другим причинам. Причинами такого поведения могут быть:

· финансовое состояние лица, принимающего решение (ЛПР);

· отношение ЛПР к риску вообще (склонность к риску);

· настроение или состояние здоровья ЛПР;

· множество других, даже непосредственно не относящихся к бизнесу причин.

Поэтому может быть более предпочтительным при принятии решения стремиться к максимизации ожидаемой полезности. Другими словами, из всех возможных решений выбирается то, которое обеспечивает наибольшую ожидаемую полезность.

Полезность – это некоторое число, приписываемое ЛПР каждому возможному решению. У каждого ЛПР своя функция полезности, которая показывает его предпочтение к тем или иным исходам в зависимости от его предпочтения к риску.

В общем случае график функции полезности может быть трех типов (рис. 3.5):

· для ЛПР, не склонного к риску, строго вогнутая функция, у которой каждая дуга кривой лежит выше своей хорды (рис. 3.5 а);

· для ЛПР, безразличного к риску, прямая линия (рис. 3.5 б);

· для ЛПР, склонного к риску, строго выпуклая функция, у которой каждая дуга кривой лежит ниже своей хорды (рис. 3.5 в).

Рис. 3.5. Типы функций полезности для ЛПР (U – полезность, зависящая от прибыли; ОДО - ожидаемая денежная оценка)

Выводы.

1. Хотя дисперсия (среднее квадратическое отклонение) инструмент достаточной эффективный в качестве меры риска, но он не всегда отражает некоторые реалии современной экономической действительности. Возможны ситуации, при которых анализируемые варианты имеют приблизительно одинаковую среднюю прибыль и одинаковые дисперсии, но не являются в равной мере рискованными. Действительно, если под риском понимать риск разорения (банкротства), то величина риска должна зависеть от величины исходного капитала.

2. Выбор того или иного решения зависит также и от такого понятия как «полезность», под которым понимается такое решение, которое в данной ситуации более предпочтительно по каким-либо другим причинам.

3.4. Оценка риска с помощью показателей оценки финансового состояния предприятия

Рассмотренные показатели оценки риска не всегда удобны для расчета уровней риска предприятия. Это связано, прежде всего, с недостатком информации, отсутствием времени, а иногда просто невозможностью проведения тех или иных данных для расчетов.

Поэтому представляет особый интерес оценка предпринимательского риска на основе анализа финансового состояния предприятия.

Финансовое состояние – комплексное понятие, характеризующееся системой абсолютных и относительных показателей, отражающих наличие, размещение и использование финансовых ресурсов предприятия.

Анализ финансового состояния – важнейший элемент предупреждения банкротства на самых ранних стадиях.

При анализе финансового состояния используются абсолютные и коэффициентные показатели

Абсолютные показатели оценки деятельности предприятия можно разделить на результативные и разностные.

Результативные показатели.

Это основные итоговые показатели деятельности предприятия:

· оборот;

· объем продаж;

· сумма активов и т.д.

Наибольший интерес с точки зрения анализа риска является показатель суммы активов. Активы – это все, что образует имущество предприятия и входит в ее достояние и обладает стоимостью.

Для анализа риска предлагается все активы разделить на 4 группы по степени риска (рис. 3.6).

Рис. 3.6. Классификация активов по степени риска

В первую группу минимального риска входят абсолютно ликвидные виды активов, такие как денежные средства в банке и кассе.

В группу с малым риском входят ценные бумаги, депозиты и другие счета, ибо они могут быть преобразованы в денежные средства в достаточно короткий срок.

Наименее ликвидные средства (товарные запасы) включаются в группу со средним риском, так как не существует полной гарантии их быстрой реализации.

Высокий риск имеют дебиторская задолженность предприятий, находящихся в тяжелом финансовом положении, запасы готовой продукции, вышедшей из употребления, залежалые запасы, неликвиды и т.д.

Выводы:

1. Следовательно, чем больше средств предприятия вложено в активы, попавшие в категорию высокого и среднего риска, тем ниже его финансовая устойчивость и выше уровень предпринимательского риска для него.

2. Предприятие попадает также в зону риска, если не выполняются условия по соотношению отдельных групп активов и пассивов:

А1³П1; А2³П2; А3³П3; А4³П4,

где П1 - наиболее срочные обязательства;

П2 – краткосрочные пассивы;

П3 – долгосрочные пассивы;

П4 – постоянные пассивы.

Разностные показатели.

К разностным показателям деятельности предприятия относят, например, прибыль и чистый оборотный капитал.

Чистый оборотный капитал рассчитывается по следующей формуле:

ЧОК = ТА – ТО,

где ТА – текущие активы предприятия;

ТО – текущие обязательства предприятия.

Выводы:

1. Данная зависимость показывает, в какой степени текущие потребности производства могут быть обеспечены собственными средствами без привлечения кредитов извне.

2. Очевидно, что чем больше данный показатель, тем меньше рискует предприниматель.

Поиск по сайту: