Учебник+
Настройки 🔍
Предыдущая страница Следующая страница
Авторизация

12.5. Анализ рисков

Анализ риска проводится для того, чтобы понять природу риска, его характеристики и степень. Он включает рассмотрение неопределённостей, источников риска, последствий, вероятности событий, сценариев, методов управления риском и их эффективности. У события может быть несколько причин и последствий.

Анализ риска может проводиться с различной степенью детализации и сложности, в зависимости от цели анализа, доступности и достоверности информации и доступных ресурсов. Технологии анализа могут быть качественными, количественными или их комбинациями в зависимости от обстоятельств и предполагаемого использования. Для возможности оценки эффективности необходимо стремиться к количественным оценкам.

Анализ риска должен учитывать такие факторы, как:

  • вероятность событий и последствий;
  • характер и масштабы последствий;
  • сложность и взаимосвязь с другими рисками;
  • факторы, связанные со временем, волатильность;
  • эффективность существующих методов управления риском;
  • уровень чувствительности и достоверности.

Анализ риска подвержен влиянию субъективных мнений, предвзятостей, нюансов восприятия и суждений. Существенное влияние оказывает также качество используемой информации, сделанные допущения и исключения, любые ограничения технологий и способов их применения. Все эти факторы следует рассматривать, документировать и сообщать лицам, ответственным за принятие решений. В случаях, когда неопределённость высока, а количественная оценка затруднена, лучшее понимание ситуации может быть достигнуто при использовании комбинации технологий и методов.

Анализ риска обеспечивает входные данные для оценки риска, принятия решения о том, следует ли обрабатывать риск и как, а также о наиболее подходящей стратегии и методах ее реализации. Итоговое решение является результатом выбора с учетом различных типов и уровней риска1.

Далее представлен ряд подходов и инструментов анализа рисков. Этот ряд не является исчерпывающим. Больше информации можно найти в специальной литературе по рискам (см., например, ГОСТ Р ИСО 58771—2019, рисунок 12.5).

Рисунок 12.5. Применение технологий в процессе управления рискамиРисунок 12.5. Применение технологий в процессе управления рисками
(источник: ГОСТ Р ИСО 58771—2019)

12.5.1. Анализ чувствительности, сценарный анализ и параметрическая модель

Анализ чувствительности

Анализ чувствительности показывает влияние отдельных факторов на контролируемые результирующие показатели. Анализ чувствительности может быть проведен для оценки размера степени неопределенности исходных данных или предположений, лежащих в основе анализа. Чувствительность — это относительное изменение результатов, вызванное изменениями отдельных входных параметров: чем больше это относительное изменение, тем больше чувствительность. Параметры, чувствительные к анализу, и степень их чувствительности следует указывать там, где это необходимо2.

Порядок выполнения анализа:

  1. Выделение ключевых факторов, на чувствительность к которым мы хотим проверить результат.
  2. Создание модели, отображающей зависимость результирующих показателей от ключевых факторов (см. ниже [Параметрическая модель][/Economics-of-innovation/sect03/chap12/12.5/#a12.5.1]).
  3. Проведение анализа: на сколько % будут меняться результирующие показатели, если оценки ключевых факторов будут увеличены или уменьшены на 1 %.

Сценарный анализ

Сценарный анализ по порядку реализации близок анализу чувствительности, но учитывает влияние на контролируемый результирующий показатель связанной совокупности факторов (представляющей вероятный сценарий развития событий).

Сценарный анализ — это название, данное набору методов по разработке моделей будущего развития событий для определения риска и изучения последствий его реализации. В общих чертах определяется вероятный сценарий и анализируется то, как он может измениться с учетом реализации разных рисков и изменения исходных предпосылок. Для относительно близких периодов времени используется экстраполяция по историческим данным, а для более долгосрочного периода строится прогнозный сценарий.

Анализ сценариев включает в себя подробное описание сценариев, их характеристик и изучаемых рисков. Обычно изменения, которые учитываются в сценариях, включают3:

  • изменения в технологии;
  • будущие решения, которые могут иметь различные результаты;
  • потребности причастных сторон и способы их изменения;
  • изменения макроэкономической среды (нормативные, демографические и т. д.);
  • изменения в физической среде.

Сценарный анализ может использоваться как на стратегическом, так и на операционном уровне для всей организации или ее части.

Долгосрочный сценарный анализ связан с планированием крупных изменений в будущем, таких как смена доминирующей на рынке технологии, изменения предпочтений потребителей и т. п. на горизонте 30-40 лет. Анализ сценариев не может предсказать вероятность таких изменений, но может учитывать последствия и помогать организациям развивать сильные стороны и устойчивость, необходимые для адаптации к предсказуемым изменениям. Его можно использовать для прогнозирования того, как могут развиваться угрозы, возможности, а также для всех видов риска. Прежде всего применение данного подхода свойственно корпорациям при формировании инновационного тезиса и стратегии на [длительный период времени][/Economics-of-innovation/sect02/chap05/5.1/].

Анализ сценариев с короткими временными рамками используется для изучения последствий конкретного события, например планирование чрезвычайных ситуаций или приостановки бизнеса. Если данные недоступны, то используются мнения экспертов, но важно критически подходить к отбору экспертов и обоснованию их мнений.

Предпосылки или входные условия – это необходимые для построения сценария данные о текущих тенденциях, изменениях и идеях для будущих изменений. Результаты могут быть в виде «истории» для каждого сценария, который рассказывает, как можно перейти от настоящего к предметному сценарию. Рассматриваемые эффекты могут быть полезными и вредными (негативными для объекта анализа). Другие результаты могут включать в себя понимание возможных последствий политики или планов для различных правдоподобных сценариев развития ситуации, перечень рисков, которые могут возникнуть, если ситуация разовьется, а в некоторых приложениях и список ведущих индикаторов для данных рисков4.

Порядок проведения сценарного анализа:

  1. Выделение комбинаций ключевых факторов, оказывающих влияние на изучаемые параметры.
  2. Определение вариантов сценариев: пессимистический, нормальный, оптимистический.
  3. Создание модели, отображающей зависимость результирующих показателей от ключевых факторов (см. ниже [Параметрическая модель][/Economics-of-innovation/sect03/chap12/12.5/#a12.5.1]).
  4. Расчёты и анализ результаты.

Результат проведения сценарного анализа можно оформить в виде таблицы.

Таблица 12.2. Вариант представления результатов сценарного анализа

Сценарии Вероятность реализации Критические факторы  Значение, % от плана NPV, руб.  Срок окупаемости, лет
Немного хуже плана А        
       
Сильно хуже плана В        
       
Согласно плану 100-А-В        
       

Параметрическая модель (подход)

В общем случае параметрическая модель состоит из трёх частей:

  • Входы (In или Controller) — управляющие параметры;
  • Модель (Model) — модель в виде зависимостей контролируемых величин от управляющих параметров;
  • Выходы (Out или View) — контролируемые результирующие показатели.

После завершения построения модели части (или разделы модели) Модель (Model) и Выходы (Out) становятся нередактируемыми (Read Only), а влиять на модель можно только через изменение параметров в части (разделе) Входы (In).

Такой подход к составлению модели соответствует архитектуре MVC (Model — View — Controller), используемой при разработке бизнес-приложений. Для инновационного проекта параметрическое моделирование можно легко осуществить в редакторе электронных таблиц (Excel или LibreOffice Calc) или базовыми средствами языков R или Python.

С помощью данного подхода можно реализовать, например, [финансовые модели][/Economics-of-innovation/sect03/chap13/13.1/], анализ чувствительности или сценарный анализ.

12.5.2. Паутинная диаграмма, карта и гиперкуб рисков

Паутинная диаграмма (Spider Web Chart или Radar Chart) очень удобна для наглядного представления некоторого набора параметров и последующего сравнения различных объектов или проектов по этим параметрам. В виде этой диаграммы можно представить профили рисков различных инновационных проектов (рисунок 12.7), а затем сравнить их.

Рисунок 12.7. Пример отображения профиля рисков инновационного проекта в виде паутинной диаграммыРисунок 12.7. Пример отображения профиля рисков инновационного проекта в виде паутинной диаграммы

Карта рисков – визуализация присущих проекту рисков, структурированных по величине ущерба и вероятности наступления (рисунок 12.8). По осям располагаются: величина ущерба и вероятность реализации риска. Размер точек может обозначать вариативность оценки или размах.

Рисунок 12.8. Пример отображения профиля рисков инновационного проекта в виде карты рисковРисунок 12.8. Пример отображения профиля рисков инновационного проекта в виде карты рисков

Карта рисков может быть разбита половинным делением по вертикали и горизонтали на четыре поля. Попадание рисков из профиля проекта в одно из этих полей может сигнализировать о действиях в плане обработки (или контроля) риска, которые необходимо предпринять. Так, например, попадание риска в поле, соответствующее большой величине ущерба и большой вероятности реализации риска, требует особого внимания и самых серьёзных мер, позволяющих снять или уменьшить такой риск. Напротив, попадание риска в поле, соответствующее малой величине ущерба и малой же вероятности реализации риска, возможно даёт нам понять, что на такой риск можно не реагировать вовсе (принятие).

Гиперкуб рисков инновационного проекта – это подход для анализа рисков с применением технологий типа OLAP и средств представления из арсенала Business Intelligence (BI).

Возможно построение следующих матриц:

  • 2-кубы (кубы 2-го порядка) со следующими измерениями:
    • классы рисков по разделам бизнес-плана – стадии инновационного проекта;
    • классы рисков по разделам бизнес-плана – стадии жизненного цикла компании;
    • стадии инновационного проекта – стадии жизненного цикла компании;
  • 3-куб (куб 3-го порядка) со следующими измерениями:
    • классы рисков по разделам бизнес-плана – стадии инновационного проекта – стадии жизненного цикла компании.

В зависимости от сочетания этих стадий и функциональных областей ситуация, в которой находится инновационный проект, может существенно отличаться. Например, очевидно, что условия НИОКР в устойчивой зрелой компании и в компании, которая находится на посевной стадии, будут сильно различаться. Если мы в дополнение к этому посмотрим на отдельную функциональную область, например, на маркетинг или поставки, то увидим, что в зрелой компании этими задачами будут заниматься специализированные отделы с квалифицированными специалистами, а в стартапе такие функции могут систематически не выполняться или носить ситуативный, эпизодический характер (разовые закупки, по возможности, любительское информирование общественности о ведущихся разработках с незначительным охватом и малой эффективностью). Соответственно, значительно будут различаться и профили рисков.

12.5.3. Диаграмма Парето

Диаграмма Парето относится к базовым инструментам управления качеством, но отлично подходит для анализа рисков в части их ранжирования по силе воздействия.

Диаграмма Парето (рисунок 12.9) — это инструмент для выбора небольшого числа наиболее значимых рисков, которые будут давать большую часть совокупного ущерба. Здесь используется принцип Парето (правило 80/20), гласящий, что (условно) 20 % идентифицированных рисков будут представлять (условно) 80 % совокупного ущерба.

Рисунок 12.9. Пример диаграммы ПаретоРисунок 12.9. Пример диаграммы Парето (источник: ГОСТ Р ИСО 58771—2019)

Диаграмма Парето строится в следующей последовательности:

  1. выявление и перечисление рисков;
  2. определение уровня ущерба от каждого риска;
  3. возможная группировка по типам рисков;
  4. ранжирование рисков или их групп по величине ущерба;
  5. расчёт кумулятивной величины ущерба в % для ранжированных рисков;
  6. отображение на диаграмме рисков и их величин ущербов в абсолютном выражении в виде столбиковой диаграммы, поверх неё кумулятивных величин ущербов в виде графика и линии отсечения на уровне 80 %;
  7. пересечение кривой кумулятивных величин ущербов и линии отсечения укажет, какими рисками следует заниматься в первую очередь, чтобы снять 80 % совокупной величины ущерба.

Анализ Парето для приоритезации рисков полезен, прежде всего, на оперативном уровне, где много рисков требуют внимания, а ресурсы на управление ими ограничены. Например, его можно использовать для определения того, какие методы обработки риска являются наиболее полезными или какие причины являются наиболее важными для устранения5.

12.5.4. Диаграмма Исикавы

Диаграмма Исикавы («рыбная кость» или Fishbone Diagram) относится к базовым инструментам управления качеством, но отлично подходит для анализа рисков в части их идентификации и классификации, а также поиска их причин и методов контроля.

Диаграмма Исикавы (рисунок 12.10) помогает производить структурированный поиск возможных причин желательного или нежелательного эффекта, события или проблемы. Возможные факторы, способствующие появлению эффекта, событий, проблем, объединяются в широкие категории, охватывающие человеческие, технические и организационные причины.

Рисунок 12.10. Пример общего вида диаграммы ИсикавыРисунок 12.10. Пример общего вида диаграммы Исикавы (источник: ГОСТ Р ИСО 58771—2019)

Анализ с помощью диаграммы Исикавы выполняется в следующей последовательности:

  1. цель или проблема, которую следует проанализировать, отображается в виде «головы рыбы»;
  2. выбираются и согласовываются основные категории причин, включая следующие классификаторы (в зависимости от обстоятельств может использоваться любой набор категорий):
    • методы, механизмы, управление, материалы, рабочая сила;
    • материалы (materials), методы и процессы (methods), окружающая среда (mother nature), оборудование (machines), люди (man power), измерения (measures) — подход 6M;
    • этапы процесса или цепочки создания стоимости и т. д.
  3. итеративно исследуются причины и влияющие факторы в каждой категории, добавляясь к соответствующим «костям» диаграммы «рыбьей кости»;
  4. выявленные причины и факторы могут быть подвергнуты более тщательному анализу и для каждой или каждого из них может быть составлена отдельная диаграмма Исикавы, таким образом может быть выполнен глубинный анализ проблемы (подход 5Why – рисунок 12.11).

Метод Исикавы обеспечивает структурированное графическое отображение наиболее существенных причинно-следственных взаимосвязей между факторами и последствиями в исследуемой ситуации или проблеме. Его можно использовать при анализе первопричин произошедших событий или для определения факторов, которые могут привести к анализируемым результатам.

Диаграммы Исикавы применяют на всех уровнях управления и строят их на основе качественных данных. «В зависимости от степени убежденности в значимости причин можно определить вероятности возникновения первопричин, а затем и подпричин. Тем не менее факторы, способствующие возникновению проблем, часто взаимодействуют между собой и влияют на проблему косвенно, и могут быть не опознаны, что делает количественную оценку нерелевантной»6.

Рисунок 12.11. Пример применения метода «5 почему» для поиска более глубинных причин проблемыРисунок 12.11. Пример применения метода «5 почему» для поиска более глубинных причин проблемы

12.5.5. Дерево решений

Инструментарий построения деревьев решений помогает проанализировать все возможные исходы развития событий и не пропустить каких-то неочевидных ситуаций. Также деревья позволяют дать примерные количественные оценки таких исходов.

Дерево решений — это схематическая карта вариантов выбора, увязывающая все возможные исходы с текущими действиями. Пример представлен на рисунке 12.12. Дерево состоит из рёбер (ветвей), каждое из которых – деятельность, сопряженная с конкретными затратами, сроками и вероятностью осуществления, а также узлов (точек ответвлений) трёх типов:

  • узел решения (обозначается квадратом) — обозначение ситуации, в которой действующий субъект должен принять решение, а исходящие из этого узла ветви — это возможные варианты выбора.

  • узел случая (обозначается кругом) — ситуация, в которой выбор варианта развития событий обусловлен случайным процессом, независящим от действующего субъекта.

  • конечный узел (без фигуры обозначения или буквально точка) — ситуация конечного исхода, для определённой комбинации решений и случаев.

Рисунок 12.12 Пример дерева решений.Рисунок 12.12 Пример дерева решений.
Ист.: Чеканский А.Н., Фролова Н.Л. Микроэкономика. Промежуточный уровень: Учебник. М.: ИНФРА-М, 2005.

Узлы – это ситуации, в которых принимаются решения. В каждой точке ответвления сумма вероятностей выходящих из неё ветвей составляет 100%. Сумма вероятностей всех конечных ветвей также составляет 100%. В конце каждой ветви находится результат, который может быть положительным, отрицательным или нулевым. Вероятность этого результата получается путём перемножения вероятностей всех ветвей-действий, которые ведут к этому результату.

«Вероятность событий можно оценить вместе с ожидаемым значением или полезностью конечного результата каждого пути. Информация о наилучшем пути решения логически такова, что дает наивысшее ожидаемое значение, рассчитанное как произведение всех условных вероятностей вдоль пути и значения результата»7.

Дерево решений особенно полезно, когда присутствует множественный выбор и комбинаторная сложность быстро нарастает. Выбор также может быть автоматизирован, т. к. возможны количественные оценки исходов.

  1. ГОСТ Р ИСО 31000—2019. Менеджмент риска. Принципы и руководство. — ISO 31000:2018, Risk management — Guidelines, IDT. — М.: Стандартинформ, 2020. — 10 с.↩︎

  2. ГОСТ Р ИСО 58771—2019. Менеджмент риска. Технологии оценки риска. — IEC 31010:2019, NEQ. — М.: Стандартинформ, 2020. — 19 с.↩︎

  3. ГОСТ Р ИСО 58771—2019. Менеджмент риска. Технологии оценки риска. — IEC 31010:2019, NEQ. — М.: Стандартинформ, 2020. — 38 с.↩︎

  4. ГОСТ Р ИСО 58771—2019. Менеджмент риска. Технологии оценки риска. — IEC 31010:2019, NEQ. — М.: Стандартинформ, 2020. — 38-39 с.↩︎

  5. ГОСТ Р ИСО 58771—2019. Менеджмент риска. Технологии оценки риска. — IEC 31010:2019, NEQ. — М.: Стандартинформ, 2020. — 74 с.↩︎

  6. ГОСТ Р ИСО 58771—2019. Менеджмент риска. Технологии оценки риска. — IEC 31010:2019, NEQ. — М.: Стандартинформ, 2020. — 42 с.↩︎

  7. ГОСТ Р ИСО 58771—2019. Менеджмент риска. Технологии оценки риска. — IEC 31010:2019, NEQ. — М.: Стандартинформ, 2020. — 68 с.↩︎