1

«Инструменты анализа и оценки рисков»

Костин Ю.Ф., Риск-менеджерТретья ежегодная конференция «Управление рисками в российских компаниях и банках»

Москва, 12-13 октября 2006г.

2

Риск

Р И С К :

• «подводная скала» (испано-португальск.)

• вероятное несоответствие прогноза и реальности

• отклонение от ожидаемого результата в течение времени

• вероятностное событие, которое в случае наступления позитивно или негативно воздействует на результат

• неопределенное событие или условие, наступление которого может оказать позитивное или негативное воздействие на ожидаемый результат

3

Риск как событие

Риск, как событие:• измерим дискретно (реализуется или нет)• имеет вероятность реализации (не равную 0 или 1), т.е. «вероятно, но не очевидно»• оказывает влияние на ожидаемый результат: - негативное (убытки, неудачи и т.п.) - позитивное (выгода, прибыль, удача и т.п.) - нулевое (ни негатива, ни позитива)

Факторы риска:

постоянные определенные условия, оказывающие непрерывное влияние на результат

4

Риск и неопределенность

Причины неопределенности:• недостаток или отсутствие информации• наличие элемента случайности• наличие воздействия (позитивного или негативного)

Факторы неопределенности:• внешние (объективные - внешняя среда и окружение)• внутренние (субъективные)

Риски по типу неопределенности:• известные (можно идентифицировать, оценивать и планировать)• неизвестные (нельзя идентифицировать и прогнозировать)

При отсутствии статистических данных риск характеризуется не вероятностью, а неопределенностью!

Для управления рисками их надо идентифицировать, измерить или хотя бы оценить (в случае неопределенности).

5

Классификация рисков

• Существует множество классификаций рисков• Единая (стандартная) классификация отсутствует

поскольку:

• Риски специфичны для разных сфер деятельности• Риски трудно четко разграничить

• В общем виде риски можно классифицировать:

- по типу источника риска

- по типу последствий

- по типу воздействия на риски

6

Идентификация рисков

Идентификация рисков – это выявление и документирование рисков, способных повлиять на результат

Методы и инструменты:

Методы сбора информации

Анализ информации и документов

Анализ опросных листов

Анализ предположений

Структурирование рисков

7

Методы сбора информации

Мозговой штурм

Опрос экспертов

Метод Дельфи

Интервью

SWOT-анализ

Анализ документов и исторических данных

Анкетирование, опросные листы

Анализ предположений

8

Мозговой штурм

Цель – составить перечень возможных рисков для последующего отбора и анализа.

Квалифицированным специалистам дают «домашнее задание» - подготовить свои суждения по определенной категории рисков.

Затем проводится общее собрание, на котором специалисты по очереди высказывают свои мнения о рисках.

Споры и замечания не допускаются.

Все риски записываются, группируются по типам и характеристикам, каждому риску дается определение.

9

Метод Дельфи

Позволяет достичь некоего общего мнения специалистов о рисках.

Участники опроса определяются заранее, но в опросе участвуют анонимно.

Опрос проводится в несколько этапов.

Модератор рассылает анкеты, собирает и обрабатывает ответы.

Результаты опроса рассылаются снова экспертам для уточнения их мнений и оценок.

Согласованный список получают путем нескольких итераций.

Результат характеризуется меньшей необъективностью, меньшей предвзятостью и меньшим субъективным влиянием отдельных экспертов.

10

Интервью

Цель – идентифицировать и оценить риски путем интервью подходящих квалифицированных специалистов.

Специалисты высказывают своё мнение о рисках и дают им оценку, исходя из своих знаний, опыта и имеющейся информации.

11

SWOT - анализ

SWOT – Strength, Weakness, Opportunities, Threats

(достоинства, недостатки, возможности и угрозы)

Анализ ситуации и ожидаемого результата с учетом позитивных и негативных факторов, а также возможностей и угроз.

12

Анализ документов и исторических данных

Проводится для ознакомления с имеющимися данными, их корректностью и достоверностью, анализа ожидаемого результата, ограничений, выявления взаимозависимостей, взаимосвязей и закономерностей – для более полного понимания рисков на макро- и микро- уровне.

Может включать: обзор финансовой документации, договоров, анализ активов, основных средств и пассивов, исков, жалоб, убытков, законодательства, результатов, рынка, конкурентов, изменения цен, исторических графиков, диаграмм и т.д.

13

Анализ опросных листов

Опросные листы – перечень типовых или идентифицированных рисков (сгруппированных по принятой классификации) с вопросамии/или местом для комментариев и оценки.

Рассылаются квалифицированным специалистам для сбора ихкомментариев, оценок и замечаний.

14

Анализ предположений

Каждый ожидаемый результат основан на определенных предположениях, допущениях и ограничениях, которые сами по себе (если некорректны) являются источником рисков.

Анализ предположений исследует правильность предположений, допущений и ограничений и идентифицирует связанные с ними риски, исходя из того, что принятые предположения, допущения и ограничения могут оказаться неверными.

Анализ проводится по схеме «Если (неверно), то…»

15

Структурирование рисков

При структурном анализе рисков применяются причинно-следственные диаграммы и иерархические структуры рисков.

Причинно-следственные диаграммы используются для выявления факторов риска (древа решений и диаграмма Ишикава («рыбьего скелета»).

Персонал

Материал

Средства

Среда

мотивацияквалификация

экология

законодательство

низкое качество

мало запасов

износ

нет резерва

зарплата

обучение

перебой поставок

высокая загрузка

капвложения

16

Древо решений

Позволяет выявлять наиболее значимые риски и их составляющие:

Исследование проведено

Документацияготова

Разрешениеполучено

нет да

нетда

нетда

Продукцияреализована Рекламации

17

Иерархическая структура рисков

Позволяет упрощать сложные риски и выделять из них простые независимые составляющие, а также связывать риски с отдельными элементами процесса и ресурсами:

Нет резерва Нужен ремонт

Срыв плана Нет запасов

Срыв поставки Нет на рынке

Санкции

18

Реестр рисков

Реестр рисков - результат идентификации рисков.

Содержит список рисков и информацию о них:

Описание рисков

Оценка рисков

Владельцев рисков

Меры реагирования на риски

19

Качественный анализ рисков

Качественный анализ рисков – процесс оценки вероятности реализации рисков и тяжести последствий этой реализации.

Цель – сравнение рисков между собой и ранжирование рисков по приоритетам.

Качественный анализ рисков это:

Определение вероятности реализации рисков

Определение тяжести последствий реализации рисков

Определения степени риска по матрице «вероятность - последствия»

Оценка качества данных

20

Результаты качественного анализа

Обобщенная оценка рисков

Ранжирование рисков

Перечень рисков для дополнительного анализа и изучения

Тренды рисков

21

Методы качественного анализа

Экспертная оценка

Производится группой квалифицированных экспертов путем заполнения анкеты, в которой для каждого риска указывается:

Опасность (от 0 до 100 ед.)

Вероятность (от 0,0 до 1,0)

Важность = Опасность х Вероятность

Опасность – компетенция владельца риска!

Вероятность – компетенция менеджера риска!

Результат представляется в виде интегральной оценки каждого риска

22

Особенности матрицы оценки рисков

Особенности матрицы оценки рисков по показателю «вероятность – последствия»:

Дать точную оценку вероятности тяжело, поэтому используется экспертная оценка возможности реализации риска

Последствия оцениваются условно – по шкале

Общее влияние риска оценивается умножением возможности реализации риска на тяжесть последствия

Степень риска определяется как низкая, средняя или высокая

23

Матрица оценки рисков

Для оценки рисков необходима точная и адекватная информация.

Использование неточной информации ведет к неверной оценке рисков.

Критерии оценки точности данных:

Степень понимания риска

Доступность и полнота информации о риске

Качество данных

Надежность, целостность и достоверность данных

Неверная оценка риска также является риском!

24

Матрица оценки рисков

Вероятность Мера риска = Вероятность х Последствие

0,9 0,05 0,09 0,18 0,36 0,72

0,7 0,04 0,07 0,14 0,28 0,56

0,5 0,03 0,05 0,10 0,20 0,40

0,3 0,02 0,03 0,06 0,02 0,04

0,1 0,01 0,01 0,02 0,04 0,08

Последствия 0,05 0,1 0,20 0,40 0,80

25

Количественный анализ рисков

Позволяет оценить влияние рисков на ожидаемый результат (процесса, действия, проекта).

Меры управления рисками, требующие инвестиций, могут расцениваться как «проект» и подлежать оценке.

Классическая теория рисков рассматривает риск, как мат.ожидание потерь (убытков), потенциально возможных при реализации проекта по определенному сценарию.

Неоклассическая теория оперирует двумя категориями:

- размер ожидаемой прибыли- величиной её возможных отклонений

Бизнес оперирует девизом: CASH FLOW, CASH FLOW, CASH FLOW!!!

26

Количественный анализ рисков

Основные методы:

Метод сценариев

Стресс-анализ, анализ чувствительности

Моделирование и вероятностный анализ

Анализ дерева решений

Метод реальных опционов

27

Метод сценариев

Имитируются 3 сценария развития событий (проекта): пессимистический наиболее вероятный оптимистический

По каждому сценарию рассчитывают NPV (чистая приведенная стоимость):

NPV = PV (привед.стоимость) – Inv (привед.стоимость инвестиций) NPV > 0 – проект принимается NPV < 0 – проект отвергается NPV = 0 – проект откладывается

Прим.: NPV страхования < 0, но это не значит, что не надо пользоваться страхованием!

Мера риска – вариация (размах) отклонений NPV

Чем больше отклонения, тем больше риск!

28

Анализ чувствительности

Анализируется чувствительность результата к изменению входных параметров проекта.

Рассчитывается результат воздействия изменения одного из параметров при постоянных остальных параметрах.

Результаты отражают в виде диаграммы торнадо или паутины:

0 EVNPV

Размах большой, риск высокий

Размах меньше, риск меньше

Диаграмма торнадо

29

Анализ чувствительности

NPV

+50%

-50%

-50% +50%-25% +25%

Угол наклона – чувствительность.

Чем выше угол, тем больше чувствительность

30

Вероятностные методы

Анализ сценариев не учитывает, что каждый входной параметр может принимать не дискретные, а любые значения между пессимистическим и оптимистическим.

Для получения полной картины распределения результатов используют вероятностные методы, наиболее часто – метод случайных чисел (Метод Монте-Карло).

Расчет производится тысячи раз для каждого изменения каждого параметра в заданном диапазоне. Результаты расчетов представляют в виде гистограмм или кривой распределения вероятностей, для которой определяется:

наиболее вероятное значение (мат.ожидание) - EV

стандартное отклонение (SD)

31

Стандартное отклонение – мера риска

EV1

NPV

P

SD SD

68%

EV2

В диапазоне +/- SD интегральная вероятность = 68%, а в +/- 2SD = 93%

Выбирается вариант, наиболее соответствующий склонности к риску!

А1 А2

NPV (EV2) > NPV (EV1), но вероятность того, что мы получим NPV (A2) выше в случае EV1, т.е. NPV (EV2) более рискован

Коэффициент вариации:

CV = SD (x) / V (x)

Если CV > 2, ситуация рискованная

32

Анализ древа решений

Эффективен в проектах с цепочкой взаимозависимых этапов, когда последующий этап зависит от успешности предыдущего.

Применяется метод подсчета отдельных ветвей и метод сворачивания дерева. NPV= +3 у.е.

Делать

Не делать NPV= 0

Удача (высокий эффект)

Удача (средний эффект)

Неудача (никакого эффекта)

Неудача (низкий эффект)

NPV= 0,5 у.е.

0,75

0,250,35

0,65

NPV= -0,2 у.е.

NPV= 2,375 у.е.

NPV= 0,7 у.е.

- точка принятия решения

- точка результата

33

Реальные опционы

Реальные опционы позволяют использовать их в благоприятных условиях и отказаться от использования в неблагоприятных.

Пример: есть сырье, которое нерентабельно перерабатывать сейчас, но в будущем может стать рентабельно после снижения издержек и/или улучшения ситуации на рынке.

Реальные опционы возникают в области инвестиций, если есть следующие возможности:

остановить проект в случае неблагоприятной ситуации

провести предварительные недорогие исследования для принятия решения по проекту

отложить реализацию проекта до наступления благоприятной ситуации

расширить проект при благоприятной ситуации

34

Основные финансовые допущения

При анализе и оценке рисков принимаются следующие важные финансовые допущения:

Полноценная информация о том, каким будет денежный поток в конце периода, процентная ставка в конце проекта, период проекта

Стабильная рабочая среда (без новых технологий, законов, налогов и т.п.)

На рынке действуют разумные участники

35

БЛАГОДАРЮ ЗА ВНИМАНИЕ!

Костин Ю.Ф.Риск-менеджер

ОАО «Газпром нефть»Тел. (495) 777-3116Факс (495) 777-3114