Ответы на вопросы: Развитие предпринимательства в России

Основные положения неоклассической теории экономических рисков сводятся к следующему. Предприятие, работающее в условиях неопределенности с прибылью как случайно-переменной величиной, должно руководствоваться двумя положениями:

1.      размерами ожидаемой прибыли;

2.      величиной ее возможных колебаний (отклонений от ожидаемой величины).

Поведение предпринимателя в таких условиях определяется выбором того варианта инвестирования средств, в котором колебания прибыли будут меньшими. Верная прибыль всегда будет иметь большую полезность, чем прибыль ожидаемого размера, связанная с возможными колебаниями.

В настоящее время в чистом виде эти экономические теории не существуют, они претерпели определенную трансформацию. Общераспространенной теорией экономического риска сейчас является неоклассическая теория с теми дополнениями, которые внес Дж. Кейнс. Он впервые дол подробную классификацию предпринимательским рискам, дополнив неоклассическую теорию. Основным недостатком предыдущей теории он считал недооценку склонности к азарту, часто встречающегося в практике предпринимателей. По его мнению, ради большой прибыли предприниматель идет на большой риск.

В настоящее время вопросы, касающиеся предпринимательских рисков, широко освещаются в зарубежной литературе, выходит множество специализированных журналов, посвященных проблемам исследования экономического риска. Существует Международный институт исследования проблем риска в Канаде. Риск исследуется применительно к управленческой и коммерческим областям деятельности, для биржевых и валютных операций. Особое изучение проблем риска связано с получением дохода, определением степени риска по уровню допустимости, выбор оптимального варианта инвестирования.

36.    Чистые и спекулятивные и допустимые риски

В соответствии с оценочным подходом понятие риска всегда предполагает возможность неблагоприятного исхода. При этом в зависимости от возможности наступления помимо отрицательных последствий еще и благоприятных исходов риски делятся на:

1.      чистые и

2.      спекулятивные.

Чистый риск - риск, который предполагает возможность наступления только неблагоприятных или нейтральных последствий.

В данном случае риск действительно представляет собой опасность "в чистом виде", поскольку в случае его наступления состояние объекта ухудшается, а если он не реализуется - все остается "как есть" или идет своим чередом. Наилучшим исходом для чистого риска является сохранение начального состояния или попадание в обоснованно ожидаемое состояние.

Спекулятивный риск - риск, который кроме неблагоприятных и нейтральных последствий предполагает также возможность благоприятных последствий (выгоды, выигрыша).

При спекулятивном риске у субъекта существует возможность не только потерять (проиграть), но и получить выгоду (выиграть). При этом и вероятности отрицательных и положительных исходов для конкретного риска, и размеры последствий могут существенно отличаться друг от друга.

Пример

Чистыми рисками традиционно считают риски наступления различных катастроф, бедствий, несчастных случаев и т.д. В "обычных" условиях подобные явления происходить "не должны" (имеют достаточно низкую вероятность). Прогнозирование "обоснованно ожидаемых состояний" как раз производится из предположения, что они не наступят. Однако эти опасности всегда существуют и могут иметь весьма тяжелые последствия.

К спекулятивным, в частности, относятся все риски, связанные с участием в азартных играх, в инвестиционной деятельности, в предпринимательстве. Здесь существует возможность получить прибыль при благоприятном стечении обстоятельств или потерять при неудаче.

Допустимый риск - риск, который в данном контексте считается допустимым при существующих общественных ценностях.

37.    Составление рейтингов рейтинговыми агентствами

38.    Страхуемые и не страхуемые предпринимательские риски

Большинство чистых рисков (но не все из них) подлежат страхованию; спекулятивные риски, вообще говоря, не страхуются.

Нестрахуемый риск - это риск, страхования которого избегает большинство страховых компаний из-за того, что вероятность связанных с ним убытков почти непредсказуема. Можно купить страхование от стихийного бедствия, таких как наводнение или землетрясение. Но страховые компании всегда неохотно, если не сказать больше, рассматривают возможность сотрудничества в тех случаях, когда риск связан с акциями правительства или общей экономической ситуацией. Такие неопределенные факторы, как изменения законодательства и экономические колебания, выходят за рамки страхования.

Иногда нестрахуемые риски становятся страхуемыми, когда набирается достаточно данных для точной оценки предстоящих убытков. Изначально страховые компании неохотно страховали авиапассажиров, но десятилетие спустя этот риск стал предсказуемым.

К нестрахуемым рискам относятся:

1.      Рыночные риски - факторы, которые могут привести к потере собственности или дохода, такие как: сезонные или циклические изменения цен; безразличие потребителей; изменения моды; конкурент, предлагающий более высококачественный товар.

2.      Политические риски - опасность возникновения таких событий, как: смена правительства; война; ограничения свободной торговли; необоснованные или чрезмерные налоги; ограничения свободного обмена валюты.

.        Производственные риски - опасность таких факторов, как: неэкономическая работа оборудования; нехватка сырьевых ресурсов; необходимость решать технические проблемы; забастовки, прогулы, трудовые конфликты.

.        Личные риски - опасность таких факторов, как: безработица; бедность вследствие развода, недостатка образования, отсутствия возможности получить работу или потери здоровья на военной службе.

Страхуемый риск - это риск, уровень допустимых убытков для которого легко определим, и потому страховая компания готова их возместить.

К страхуемым рискам относятся:

1.      Имущественные риски - опасность возникновения убытков от бедствия, которые приводят к: прямой потере собственности; косвенной потере собственности.

2.      Личные риски - опасность возникновения потерь в результате: преждевременной смерти; нетрудоспособности; старости.

.        Риски, связанные с юридической ответственностью - опасность возникновения потерь из-за: пользования автомобилем; пребывания в здании; рода занятий; производства товаров; профессиональных ошибок.

Страхуемый риск, который готова взять на себя страховая компания, обычно отвечает следующим требованиям:

1.      Страхуемая опасность не может быть результатом преднамеренных действий. Это значит, что страховые компании не платят за ущерб, намеренно причиненный самой застрахованной фирмой или физическим лицом, по ее указанию или с ее ведома. Например, в страховой полис от пожара не включаются убытки, причиненные поджогом застрахованной фирмы. Однако такой полис предусматривает покрытие убытков, если поджог совершает служащий фирмы.

2.      Убытки должны подлежать подсчету, и затраты на страхование должны быть экономически оправданны. Чтобы получить прибыль, страховым компаниям необходимо иметь сведения о частоте и серьезности убытков, причиняемых данным бедствием. Если эта информация охватывает длительный период времени и основана на большом количестве случаев, страховые компании обычно могут довольно точно предсказать, какие убытки возникнут в будущем.

.        Один вид риска должен охватывать значительное количество подобных случаев. Чем больше случаев попадает в данную категорию, тем более вероятно, что будущее подтвердит прогнозы страховой компании. Поэтому страховые компании охотнее берут на себя риски, с которыми сталкиваются многие фирмы и частные лица. Например, пожар - это общая опасность, которая угрожает практически всем зданиям, поэтому обычно страхование убытков от пожара не вызывает трудностей.

.        Риск не должен одновременно затрагивать всех застрахованных. Если страховая компания не охватывает большие географические зоны или широкие слои населения, то всего лишь одна катастрофа может привести к тому, что ей придется заплатить сразу по всем своим полисам.

.        Потенциальные финансовые потери должны быть ощутимыми для страхователя. Страховая компания не может позволить себе заниматься канцелярской работой, связанной с удовлетворением множества мелких страховых требований (заявлений застрахованных лиц о возмещении ущерба). Поэтому многие полисы содержат статью, предусматривающую, что страховая компания выплатит только ту часть ущерба, которая превышает сумму, названную в полисе. Это так называемый нестрахуемый остаток, который представляет собой некоторую часть от общей суммы убытка, которую согласен оплатить сам застрахованный.

39.    Метод Монте-Карло

Специальный метод изучения поведения заданной статистики при проведении многократных повторных выборок, существенно использующий вычислительные возможности современных компьютеров. При проведении анализа по методу Монте-Карло компьютер использует процедуру генерации псевдослучайных чисел для имитации данных из изучаемой генеральной совокупности. Процедура анализа по методу Монте-Карло модуля Моделирование структурными уравнениями строит выборки из генеральной совокупности в соответствии с указаниями пользователя, а затем производит следующие действия:

Для каждого повторения по методу Монте-Карло:

1.      Имитирует случайную выборку из генеральной совокупности,

2.      Проводит анализ выборки,

.        Сохраняет результаты.

После большого числа повторений, сохраненные результаты хорошо имитирует реальное распределение выборочной статистики. Метод Монте-Карло позволяет получить информацию о выборочном распределении в случаях, когда обычная теория выборочных распределений оказывается бессильной.

Метод статистического моделирования или метод Монте-Карло назван так в честь столицы княжества Монако, известной своими многочисленными казино, в которых публика растрачивает или увеличивает свои доходы согласно законам распределения случайных величин.

Этот метод позволяет решать задачи, в условиях которых присутствует элемент неопределенности (например, при подбрасывании монеты может выпасть “орел” или “решка”). Пусть требуется найти некоторую величину (например, долю выпадения “орлов”). На ЭВМ с помощью генератора (датчика) случайных чисел (ДСЧ) имитируются ситуации или процессы, возможные по условию задачи, и которые приводят к тем или иным исходам, при этом искомая величина принимает некоторое значение (в нашем примере это 0 - если выпал “орел” и 1 - в противном случае). Все или почти все различные исходы (с учетом, когда монета может упасть на ребро) проявятся, если многократно рассмотреть случайное развитие одного и того же начального состояния (смоделировать некоторое количество историй - N).

Закон больших чисел «разыгрываемых» историй утверждает, что среднее арифметическое полученных в каждом розыгрыше значений исследуемой величины имеет предельное искомое значение (в нашей задаче оно равно 1/2).

Это вероятностная сходимость, т.е. чем больше историй, тем достоверней можно утверждать, что наш результат близок к истинному. Для задач с элементами неопределенности - а в реальном мире все задачи такие - это даже естественно. Погрешность определения предельного значения пропорциональна 1/√N. Таким образом, для увеличения точности результата на один порядок, требуется разыграть в 100 раз больше историй. «Разумно» число историй первоначально задавать порядка 10000.

Следовательно, требуется получать много случайных чисел так, чтобы переход от одного числа к другому определялся простыми правилами, но чтобы сами числа “производили впечатление случайности” (их называют поэтому псевдослучайными числами).

Например, для выбора последовательности случайных цифр можно взять дробную часть числа пи (π = 3.1415… Представляет интерес обратное утверждение: возможно ли, что для любой конечной, наперед заданной последовательности цифр есть ее вложение в бесконечном представлении числа π). Данный способ, однако, мало приемлем для программирования. Как правило, при решении задач методом Монте-Карло используются процедуры, которые с помощью рекуррентных формул генерируют случайные числа, равномерно распределенные на промежутке [0, 1]. В Pascal для этого используется стандартная функция RANDOM. Для отладки программы бывает важно уметь воспроизвести псевдослучайные числа, а для генерации другой последовательности случайных чисел используется процедура RANDOMIZE.

Очень полезным для понимания данного метода является моделирование игровых вероятностных ситуаций (бросание монеты или кубика, блуждания). Именно «игровая» или связанная с чем-то знакомым (известным, «бытовым») формулировка задачи помогает лучше усвоить метод, осмыслить понятие вероятности.