Классификация методов оценки рисков

Основная задача управления рисками – идентификация рисков и воздействие на них.

Суть идентификации риска состоит в работе по выявлению и категоризации, которая проводится на каждом уровне организации, чтобы определить все источники и типы риска, характерные для любого продукта или услуги. После идентификации необходимо оценить риски.

Оценкариска представляет собой определение величины конкретного риска. Основная цель оценки риска – количественное определение уровня риска для принятия обоснованного решения и/или выработки способов уменьшения риска и защиты от неблагоприятных последствий рискованного решения.

Методы оценки рисков можно разделить на две категории: экспертные и статистические[5].

Экспертные методы – это присвоение значений вероятности и последствий на основании мнения специалистов. К таким методам относятся опросы, анкетирование, привлечение специалистов в определенных областях для анализа рисков и т.д.

Безусловный плюс таких методов – возможность расчета практически любого риска. Минус состоит в том, что присваиваемые значения будут сильно отличаться в случае разных экспертных групп. Опыт говорит о том, что оценка рисков, проведенная сотрудниками предприятия, значительно отличается от оценки рисков любыми внешними консультантами.

Статистические методы – это присвоение значений вероятности и последствий на основании существующих данных. К таким методам относятся разные методы теории вероятностей. Наиболее распространенным методом является VaR (Value at Risk). Это выраженная в денежных единицах оценка величины, которую с заданной вероятностью не превысят ожидаемые в течение данного периода времени потери.

Плюсы статистических методов – их точность, однако есть и значительные минусы. Cтатистический расчет какого-либо финансового риска может не отражать фактического положения дел в условиях нестабильности экономики; финансовый анализ и последующая оценка платежеспособности, проведенная на основании имеющейся статистической информации, может быть ошибочна из-за недостоверности «управленческой» отчетности.

Статистические методы эффективны при оценке:

- финансовых рисков;

- рисков опасностей, связанных с отказами оборудования;

- потерь от реализации операционных рисков в случае значительного количества операций и, соответственно, наличия статистики. Потери могут быть самыми разными: начиная от задержек в доставке и заканчивая судебными издержками из-за споров с потребителями.

Результатом процедуры оценки риска могут стать количественные, полуколичественные, качественные значения вероятности и последствий (таблица 2.1).

Таблица 2.1

Результаты процедуры оценки риска

Оценка риска	Описание
Количественный расчет	Присвоение численных значений. Например, вероятность в 50% и ущерб в 20 млн. руб.
Полуколичественный расчет	Отнесение вероятности и последствий каждого из риска к определенному интервалу. Например, вероятность средняя (от 1 до 3 случаев в год, записывается как Y<p<X), ущерб незначительный (менее 10 млн. руб.).
Качественный расчет	Расчет уровня риска по типу «много/мало», «высоко/низко», «сильно/слабо» и т.д. Для полуколичественного и качественного расчета можно использовать матрицы 3х3 либо же 5х5.

Приведенные в таблице характеристики подходов к оценке риска облегчают понимание значений вероятности и последствий рисков. Их использование поможет рассчитывать риски одинаковыми способами и таким образом обеспечить сопоставимость расчетов (возможность сопоставления одного выявленного риска с другим).

Удобнее всего работать с количественными результатами расчета рисков. Основная причина состоит в том, что мы можем оценить математическое ожидание каждого риска, и после этого не возникает проблем в их сравнении друг с другом.

С другой стороны, полуколичественные и качественные методы расчета проще и понятнее для обычных сотрудников, которые должны стать экспертами. Также их плюсом может оказаться быстрота расчета. Исходя из этого, а также при не очень большом опыте риск-менеджера, допускается возможность использования этого метода, например, для формирования первого варианта или проекта карты рисков. Однако впоследствии все-таки желательно перейти к количественным методам.

Оценка рисков используется для принятия решений о значимости рисков, а также о том, можно ли принять последствия существования данного риска или предпринять шаги по изменению ситуации. Такая значимость устанавливается путем сравнения проведенного расчета рисков с критериями, установленными компанией. Наглядно результаты анализа можно представить в виде карты рисков.

Карта рисков – графическое и текстовое описание ограниченного числа рисков организации, расположенных в прямоугольной таблице, по одной «оси» которой указана силавоздействия или значимость риска, а по другой вероятность или частота его возникновения (рис. 2.1).

Значимость (тяжесть воздействия)

Рис.2.1. Карта рисков

На карте рисков (рис.2.1) вероятность или частота отображается по вертикальной оси, а сила воздействия или значимость – по горизонтальной оси. В этом случае вероятность появления риска увеличивается снизу вверх при продвижении по вертикальной оси, а воздействие риска увеличивается слева направо по горизонтальной оси.

Арабские цифры на карте – обозначения рисков, которые были классифицированы по четырем категориямзначимости и шести категориямвероятности, причем так, чтобы каждому сочетанию вероятность/значимость был приписан один вид риска.

Внутри таблицы выделена ломаная, разделяющая карту на две части, – линия толерантности (устойчивости к риску). Риски (обозначенные соответствующими цифрами), находящиеся ниже этой линии толерантности, являются приемлемыми для компании. Выбор линии толерантности осуществляется решением менеджмента компании.

Вероятностные оценки рисков

Наиболее простой количественной мерой уровня риска считают вероятность наступления неблагоприятных событий. Например, для банковской сферы часто оценивается депозитный риск (риск досрочного отзыва депозита) как вероятность отзыва определенного числа депозитов.

Напомним, что вероятность – это количественная мера неопределенности результатов испытания (принятия того или иного решения). Используем следующие обозначения:

А – событие, результат принятия решения;

Р(А) - вероятность наступления события А,

M – число благоприятствующих событию А исходов;

N – общее число возможных исходов;

, .

При оценке риска для вычисления вероятностей сложных событий используются теоремы сложения и умножения вероятностей.