Методи оцінки, прогнозування та зниження рівня ризиків

Засоби, які можуть бути застосовані при побудові кривої вірогідності виникнення утрат, можуть бути статистичні, експертні, розрахунково-аналітичні, комбіновані. Але всі вони носять умовний характер стосовно визначення рівня втрат за окремими зонами і їх використання у різних галузях діяльності.

Виходячи з вивчених літературних джерел, дисертант пропонує таку систему розподілу втрат за зонами ризику у комерційній сфері:

безризикова зона - втрати відсутні;

мінімальний ризик - до 10%;

припустимий ризик- 10 - 25%;

неприпустимий ризик- 25-50%

критичний ризик- 50 - 75%;

катастрофічний ризик - понад 75%.

Правильна оцінка рівня ризику і своєчасне реагування на зміну ситуації являють собою процес адаптації підприємства до ризику, ціль якого - зниження небезпеки прийняття помилкового рішення, у результаті якого можуть бути не тільки нейтралізовані чи компенсовані негативні ймовірні результати, але і максимально використані шанси на одержання високого комерційного доходу.

Широко освітлені в економічній літературі методи прогнозування ризиків. Так, можна зустріти велику кількість прогнозних моделей ризику банкрутства [11], інвестиційного ризику [13] і валютного ризику [27]. Відзначимо, що, для цілей прогнозування ризику банкрутства економісти розвинених і політично стабільних країн використовують двофакторну, п’ятифакторну і семифакторну моделі Е.Альтмана.

Досить універсальним і розповсюдженим методом моделювання при прогнозуванні ризиків є імітаційне моделювання. Імітаційна модель дозволяє використовувати всю наявну інформацію поза залежністю від форми її подання (словесний опис, графічні залежності, блок-схеми, математичні моделі окремих блоків і ін.) і ступеня формалізації.

Для статистичного моделювання у випадкових умовах був розроблений метод статистичних випробувань (метод Монте-Карло). Його ідея складається в реалізації "розиграшів" - моделюванні випадкового явища за допомогою деякої процедури, що дає випадковий результат. Відповідно до цього методу при моделюванні з використанням обчислювальної техніки виконують деяку кількість (безліч) реалізації прогнозованого об'єкта чи процесу. Потім результати такого моделювання обробляють з використанням методів математичної статистики [17].

У вітчизняній практиці широко використовується метод експертного прогнозування “Дельфі”. Сутність цього методу полягає в організації системного систематичного збору думок спеціально підібраних фахівців, їх математико-статистичній обробці, коректировці експертами своїх оцінок на основі кожного циклу обробки. При цьому використовується сувора процедура обміну думок, які забезпечують по можливості безпристрастність висновків. Метод використовується при отриманні відносно надійної інформації в ситуації її гострою нестачі. Після опитування значної кількості експертів, аналізу їх відповідей здійснюється статистичний аналіз події.

В зарубіжній практиці при ідентифікації і кількісному аналізі ризику використовуються такі методи:.P.R. - попередній аналіз ризику;.M.D.E. - аналіз типу інциденту і його наслідків ;.D.D. - аналіз за деревом інцидентів або помилок ;.C.C. - аналіз за причинно-наслідковою діаграмою;.d.P. - аналіз з використанням сітки Perty;- аналіз інциденту і оперативне вивчення.

Кожен з розглянутих методів доповнюється спеціальною характеристикою. Так, метод A.P.R. дозволяє здійснити:

виявлення ризику і причини його виникнення, тобто визначення елементів, які становлять безпеку і лежать в основі даного ризику;

визначення наслідків і їх серйозності;

формування концепцій і процедур, які переборюють безпеку і дозволяють запобігти потенційно можливі критичні ситуації.

Метод A.M.D.E. реалізовується шляхом заповнення спеціальної таблиці “Аналіз моделі критичної ситуації”.

Метод A.D.D. може використовуватись у своєму різновиді AdC. Дерево причин введено в аналіз критичних ситуацій французьким Інститутом досліджень безпеки, і воно відрізняється від Дерева інцидентів або помилок. Дерево причин уявляє собою всі дії, які викликає інцидент, не аналізуючи “апріори” ризик інциденту. Більш того, Дерево причин використовується з метою виявлення соціально-технічних і організаційних факторів, які обмежують сферу дії факторів технічних.