Рогов М., Белоусова Л. Оценка рисков: компания в кризис - файл n1.doc

Рогов М., Белоусова Л. Оценка рисков: компания в кризис
скачать (103.5 kb.)
Доступные файлы (1):
n1.doc104kb.21.10.2012 17:13скачать

n1.doc

Оценка рисков: компания vs кризис


Рогов М., Белоусова Л. Оценка рисков: компания vs кризис // "Консультант", N 5, март 2009 г. – 14 с.

Содержание


Предисловие 2

Показатели риска 3

Оценка человеческого фактора 5

Методы, основанные на вероятностной оценке риска 5

Когнитивные методы, основанные на контроле 6

Смешанные методики 6

Метод логического анализа ошибок или метод "Дерева ошибок" и "Дерева событий" 7

РНА 8

Методики, инструменты, техники анализа человеческой надежности (Human Reliability Analysis) 8

What-if method 10

Методика исследования опасности и работоспособности (HAZOP) 10

CREAM 11

Общий вывод 12

Жизнь без риска 12

Борьба с потерями 13

Риск-алфавит 13

Предисловие



В условиях нестабильной экономики, например, в текущем мировом кризисе, который начался в 2007 году, необходимо применять специальные средства оценки рисков. При этом важно помнить, что риск-менеджмент - это не попытка узнать что-то новое (разведка) и не попытка исправить последствия уже реализовавшихся рисков (антикризисное управление, восстановление), хотя эти две цели иногда попутно достигаются в ходе управления рисками.
Риск-менеджмент - это управление имеющимся риском, тем более в условиях неопределенности, когда дальнейшее уточнение информации невозможно или не окупаемо. Борьба с последствиями реализовавшихся рисков - это защита от еще не реализовавшихся новых рисков, а не восстановление как таковое.

Для того чтобы понять, чем отличаются методы оценки рисков в условиях кризиса, стоит рассмотреть основной инструментарий современного риск-менеджмента. Развитие количественных методов в риск-менеджменте тесно связано с финансовой математикой, само существование которой возможно благодаря тому, что деньги выполняют функцию измерения стоимости и обладают таким удобным свойством, как делимость. Поэтому количественные методы риск-менеджмента лучше всего развиты в управлении рыночными и кредитными рисками. Гораздо хуже дела обстоят с управлением операционными рисками. Поэтому эволюция количественных методов и всего риск-менеджмента затрагивает в первую очередь финансовые учреждения, а в реальном секторе, где по объективным причинам преобладают как раз операционные риски производственных бизнес-процессов, риск-менеджмент пока еще отстает. Управление рисками в реальном секторе отчасти развивается в самостоятельно существующих направлениях: промышленной и экологической безопасности, теории надежности и других инженерных дисциплинах.

Показатели риска



Наиболее распространенные в настоящее время методы оценки рисков основаны на определении чувствительности целевых показателей к изменению факторов риска и их изменчивости.

Теоретически все виды рисков могут оцениваться с помощью расчета популярных показателей возможных потерь: Value-at-Risk (VaR), условный (conditional-VaR (cVaR)), стресс-тестирование и т.п.

Для оценки операционных рисков VaR может рассчитываться "снизу" (по деревьям штатного и нештатных сценариев завершения бизнес-процессов) или "сверху" (как остаточный уровень VaR, необъясненный рыночными и кредитными рисками). Также можно применить методы самооценки, риск-аудита и рейтинговых оценок, анализа истории (статистики) потерь, определения ключевых показателей риска (Key Risk Indicators, KRI) - см. врез "Жизнь без риска".

Можно выделить несколько факторов, связанных с кризисом, влияющих на эффективность методов оценки рисков:

- Изменение критериев и целей риск-менеджмента. В условиях кризиса оптимизация соотношения рисков и доходности конвертируется в необходимость сохранить компанию (и потенциал ее развития) в условиях дефицита средств и цейтнота.

- Открытие новых стратегических возможностей. Например, возможность поглощения конкурентов, требующая вероятного пересмотра отношения к риску.

- Невозможность полноценного использования методов VaR, которые основаны на отсутствии скачков параметров вероятностных процессов.

- Как правило, изменение (рост) корреляции доходностей активов и снижение эффекта диверсификации. Например, акции с различной динамикой цен до кризиса начинают синхронно падать в цене.

- Еще более тесное взаимовлияние различных рисков, например, очень быстрое отражение роста кредитного риска в росте рисков ликвидности и других рыночных рисков, и наоборот.

- Как правило, есть новизна в воздействии кризиса на компанию, отличающего его от предыдущих кризисов. Это связано с новыми условиями в экономике, отрасли, компании.

- Дефицит средств и цейтнот в условиях кризиса, отражающийся и на ресурсах риск-менеджмента.

- Взрывной рост ценности информации в условиях кризиса (в том числе утечки информации).

- Особенно высокую роль в условиях кризисов играет человеческий фактор и человеческая надежность.

Стресс-тестирование - это анализ распределения потерь или прироста интересующих критериев (стоимость, доходность и др.) по прямой полной оценке объекта риска (портфеля, бизнеса и т.п.) при различных сценариях стресса. Для построения сценариев стресса обычно используют аналогичные сценарии в прошлом, изобретаются сценарии развития в будущем, оцениваются наблюдавшиеся превышения ожидаемых величин потерь. Среди популярнейших сценариев экономического кризиса - аналоги воздействия кризисов 1993, 1998, 2002-2003 годов, последствия теракта 11 сентября 2001 года, сценарии движения курсов валют, цены на нефть, процентных ставок. Одним из тяжелейших сценариев является сценарий "тяжелого приземления" экономики Китая.

Актуальные сценарии операционных рисков включают следующие риски:

- потеря ключевых менеджеров и квалифицированного персонала;

- упущение стратегических возможностей кризиса (захват новых рынков и привлечение высококвалифицированного персонала);

- необдуманные слияния и поглощения;

- спешная реализация активов для покрытия кассовых разрывов;

- потеря поставщиков, клиентов и других партнеров; рейдерский захват, потеря бизнеса и т. д.

Результаты стресс-тестирования применяются при планировании непрерывности бизнеса.

Показатель cVaR (и его аналог ShortFall) характеризует среднюю величину катастрофических потерь и условно может применяться для прогнозирования убытков наряду с показателями стресс-тестирования. Основное место методов вероятностной математики в период кризиса занимает, как правило, теория экстремальных значений. Из других методов математического аппарата важно отметить теорию хаоса и смежные теории.

Прогнозирование кризисов. Важным инструментом является использование методик прогнозирования кризисов, в том числе на основе теории глобального риск-фактора. Эта теория позволяет формировать сценарии стрессов и прогнозировать тенденции роста или снижения операционных, кредитных и рыночных рисков на основе учета влияния человеческого фактора. Например, развивающийся сейчас кризис, согласно текущим прогнозам этой теории, сменится периодом снижения рисков и экономического подъема в 2011-2016 годы.

Оценка человеческого фактора



Это инструменты анализа очень важного в условиях кризиса риск-фактора - человеческой надежности, поэтому необходимо уделить этому вопросу повышенное внимание. Различные методики и инструменты анализа человеческой надежности стали появляться в конце 50-х годов XX века в Америке. Сейчас их насчитывается около 50, и до сих пор появляются новые, а уже существующие претерпевают изменения и совершенствуются. В последнее время в России тоже появились различные ГОСТы по менеджменту и оценке рисков на рабочих местах, а также различные методические рекомендации по идентификации опасностей и применению методов оценки рисков, их классификация и управление.

Существуют различные методы анализа человеческой надежности (Human Reliability Analysis, HRA). Две общие группы методов основаны на вероятностной оценке риска и на когнитивной теории контроля.

Методы, основанные на вероятностной оценке риска



Один из методов анализа человеческой надежности - непосредственное развитие вероятностной оценки риска: так же как и оборудование, которое может сломаться на заводе, человек может совершать ошибки при управлении. В обоих случаях (функциональная декомпозиция для оборудования и анализ рабочего задания для человека) анализ будет давать четкую формулировку уровня особенностей, при которых могут быть определены провал или ошибка. Эта идея лежит в основе методики прогнозирования величины человеческих ошибок (THERP - Technique for Human Error Rate Prediction). Также к методикам относится SAPHIRE - Systems Analysis Programs for Hands-on Integrated Reliability Evaluations (программы системного анализа для практических интегрированных оценок надежности).

"Рис.1 Схема. Общий вид "дерева ошибок""


Когнитивные методы, основанные на контроле



Когнитивные методы контроля моделируют человеческую деятельность как набор контрольных видов действий - стратегических (основанных на долгосрочном планировании), тактических (основанных на последовательности действий), конъюнктурных (основанных на данной ситуации) и зашифрованных (или случайных) - и предлагают модель переходов и преобразований между ними. Эта модель перехода контрольных видов действий состоит из определенного количества факторов, включая оценку человеком-оператором исхода действия (будет он удачным или нет), оставшееся время до завершения действия (достаточное или нет) и количество одновременных задач оператора на данный момент времени. К таким методам относится CREAM - Cognitive Reliability and Error Analysis Method (методика анализа ошибок и познавательной надежности) - и является продвинутой методикой второго поколения.

Смешанные методики



Смешанные методики в обеспечении надежности и анализа рисков человеческого фактора включают анализ вида и эффекта ошибок, исследования по безопасности эксплуатации, древо ошибок (Fault Tree Analysis - анализ дерева ошибок, Event Tree Analysis - анализ дерева событий). Среди основных методов анализа человеческой надежности (HRA) выделяют методики, указанные в таблице.

Представленные методы могут применяться изолированно или в качестве дополнений друг к другу, причем методы качественного анализа могут включать количественные критерии риска (в основном по экспертным оценкам с использованием, например, матрицы риска ранжирования опасности). По возможности полный количественный анализ риска должен использовать результаты качественного анализа опасностей.

Метод логического анализа ошибок или метод "Дерева ошибок" и "Дерева событий"



Данные методы анализа являются дедуктивными методами, с помощью которых можно распознать причинность какого-либо конкретного нежелательного события или ошибки. Это графический метод, в виде схемы отображающий возможные взаимные комбинации технических дефектов, человеческих ошибок, природных явлений и других событий, которые могут привести к конкретному нежелательному событию (см. схему).

В основе метода находится выяснение логических связей между элементарными событиями. Анализ начинают, определяя главное нежелательное событие и устанавливая логические связи между промежуточными событиями первой, второй, N-ной степени до основного (побудительного) события. Диаграммы FTA, ETA формируются, связывая элементарные события сценария риска логическими символами "и" или "или". В схемах используют различные условные обозначения (символы), которые могут входить в компьютерные программы, производящие математические расчеты. В конечном результате создается диаграмма - дерево со многими ответвлениями, которые последовательно определяют вероятность возможного события. Оба этих метода могут быть использованы как в качественном, так и в количественном анализе риска.

Данный метод, как и любой другой, обладает определенными достоинствами и недостатками. Так, например, он дает представление о поведении системы, но требует от специалистов по надежности ее глубокого понимания и конкретного рассмотрения каждый раз только одного определенного отказа; помогает дедуктивно выявлять отказы; дает пользователям и руководителям возможность наглядного обоснования конструктивных изменений и анализа компромиссных решений; позволяет выполнять количественный и качественный анализ надежности; облегчает анализ надежности сложных систем.

Вместе с тем реализация метода требует значительных затрат средств и времени. Кроме того, полученные результаты трудно проверить и трудно учесть состояния частичного отказа элементов, поскольку при использовании метода, как правило, считают, что система находится либо в исправном состоянии, либо в состоянии отказа.

РНА



Предварительный анализ опасностей (Preliminary Hazard Analysis). Его главная цель - своевременно предусмотреть потенциальные угрозы на начальном этапе проектирования технологических процессов. Таким образом, это позволяет экономить время и расходы, которые могли бы появиться из-за изменений в проекте на заключительной стадии проектирования или после начала функционирования процесса. РНА акцентирует внимание на опасных материалах и главных производственных элементах, которые доступны в самом начале планирования, пока нет остальной информации о самом производственном процессе.

PHA состоит из перечня угроз, связанных с:

- исходными материалами, промежуточными и конечными продуктами;

- производственным оборудованием;

- взаимодействием компонентов системы;

- производственной средой;

- техническим контролем;

- мерами безопасности.

Результаты содержат рекомендации по уменьшению или ликвидации опасностей в дальнейших фазах проектирования различных систем.

Методики, инструменты, техники анализа человеческой надежности (Human Reliability Analysis)




Hazard and Operability Research

HAZOP

Методика исследования опасности и работоспособности

Fault Tree Analysis

FTA

Анализ дерева ошибок

Event Tree Analysis

ETA

Анализ дерева событий

Systematic Human Error Reduction and Prediction Approach

SHERPA

Метод предсказания и сокращения систематических человеческих ошибок

Система предсказания человеческих ошибок и восстановления

Systems for Predicting Human Error and Recovery

SPEAR

Cognitive Reliability and Error Analysis Method

CREAM

Методика анализа ошибок и познавательной надежности

Technique for Human Error Rate Prediction

THERP

Методика прогнозирования величины человеческих ошибок

Systems Analysis Programs for Hands-on Integrated Reliability Evaluations

SAPHIRE

Программы системного анализа для практических интегрированных оценок надежности
Таблица

What-if method



Главная цель этого метода - тщательно оценить последствия неожиданных событий. Метод включает проверку возможных отклонений проектирования, устройства, эксплуатации. Вопросы разделяются более подробно по отдельным сферам. Например, электро- или пожарная безопасность, безопасность труда.

Вопросы составляются исходя из имеющегося опыта и технической документации. Они относятся к любой тематике в сфере деятельности предприятия, то есть не только к техническим дефектам и отклонениям процесса.

Методика исследования опасности и работоспособности (HAZOP)



Метод HAZOP (Hazard and Operability Study) разработан для того, чтобы определить опасность производственного процесса, возможное появление вредных веществ, а также необходимость коррекции во время процесса. Во многих случаях этот метод используют, чтобы проанализировать проблемы, которые мешают предприятию достичь оптимальных объемов производства или же получить качественную продукцию в соответствии с требованиями стандарта ISO 9000. В процедурах этого метода обычно участвуют компетентные специалисты из разных областей (физики, химики, механики и др.).

Эффективность применения этого метода в большой степени зависит от компетенции и опыта команды оценщиков (рабочей группы). В ходе анализа рабочая группа методично просматривает проектную и техническую документацию, применяя типовые обозначения (Guide works). После обнаружения проблемы оценщики определяют причины найденной проблемы и возможные последствия. Если причины и последствия реальны и значительны, разрабатывается особая программа действий, которая не входит в анализ. В случаях, когда возможны реальные отклонения, но невозможно оценить последствия, рекомендуются дополнительные исследования для их выяснения.

Исследование HAZOP включает много различных методов, пригодных для идентификации потенциальных опасностей и проблем работоспособности (контрольные списки, анализ видов и последствий отказов, анализ дерева неисправности). Некоторые методы, такие как контрольные списки и анализ What-if method, могут использоваться на ранних этапах жизненного цикла системы, когда для исследований доступно малое количество информации, или на более поздних стадиях, если необходим детальный анализ HAZOP. Исследование требует внушительного количества данных о системе, но дает полную информацию об опасностях и ошибках в проекте. Основным достоинством исследования HAZOP является то, что он представляет собой систематический, упорядоченный и документированный подход.

CREAM



CREAM - когнитивный метод анализа ошибок, техника анализа человеческой надежности, разработанная в 1998 году. Это двухсторонний метод анализа, который предполагается использовать как при анализе прогнозируемых рабочих характеристик, так и при анализе случайностей. В отличие от методов анализа ошибок первого поколения (например, THERP) CREAM представляет собой инструмент анализа второго поколения и позволяет проводить более точный анализ, в котором отсутствует структура предыдущих методов, и предоставляет лучшее разделение между субъективной и объективной ошибкой.

CREAM - это техника, которая применяется при оценке человеческой надежности, то есть методика позволяет определить вероятность человеческой ошибки при выполнении задания. Затем, основываясь на подобном анализе, можно произвести измерения, которые уменьшат вероятность возникновения неточностей, происходящих в системе, и тем самым приведут к улучшениям во всех уровнях безопасности.

При сравнении CREAM с другими похожими методами обнаруживается совершенно другой подход к моделированию человеческой надежности. Существуют две версии этого метода - основная и дополненная, обе базируются на двух первичных признаках: возможность определять значимость человеческого поведения в данном контексте и целесообразную когнитивную модель и соответствующую структуру, которые можно использовать как для потенциального, так и для ретроспективного анализа. Потенциальный анализ позволяет определять возможные человеческие ошибки, в то время как ретроспективный анализ определяет количество ошибок, которые произошли.

CREAM основан на трех основных стадиях работы:

- анализ задания;

- возможность уменьшения ошибок;

- возможность рассматривать человеческое поведение с учетом безопасности всей системы.

Цель использования этой методологии - помочь аналитикам в 4 основных областях:

- идентифицировать работу, действия или задания внутри системы, которые требуют или полностью зависят от размышлений человека и которые соответственно сильно подвержены изменениям в уровне надежности;

- определение окружающих условий, в которых познание этих ситуаций может быть уменьшено, и, следовательно, определены действия, способствующие возникновению риска;

- составить оценку из анализа различных исходов человеческого поведения и их влияние на безопасность системы - это можно применять как часть оценки вероятности риска;

- делать предположения, в которых определенные условия, вызывающие ошибки, могут быть улучшены и, следовательно, надежность системы будет усилена при одновременном уменьшении риска.

Общий вывод



Не все методы, применяемые на стабильном рынке, годятся в условиях кризиса, однако можно и нужно применять адекватные количественные методы для оценки рисков в этот период. Большую помощь менеджерам в этом окажет владение навыками риск-менеджмента и консалтинговая поддержка в планировании непрерывности бизнеса и оценке рисков такими методами, как стресс-тестирование, прогнозирование кризисов, условный VaR, теория экстремальных значений и теория хаоса, теория глобального риск-фактора. Особую роль играет анализ человеческого фактора рисков. Помните о стратегических преимуществах всякого кризиса!

Жизнь без риска



Самооценка подразумевает ответы на вопросы анкет о рисках самих владельцев рисков, то есть персонал каждого подразделения описывает риски на своих участках работы путем собственной оценки. Риск-аудит может проводиться внутренними и внешними оценщиками, например сюрвейерами, перед заключением договора страхования. По его итогам оценка риска может быть выражена в виде рейтинга. Ключевые показатели риска (KRI) характеризуют концентрацию рисков, в том числе накопившиеся негативные события в бизнес-процессах и т.п. Например, отклонение (невыполнение) плана по тем или иным целевым показателям деятельности (KPI) может служить в качестве KRI. Или количество (либо доля в общей массе событий) отказов, аварий, задержек, несчастных случаев, производственного брака, судебных исков, негативных публикаций в прессе и т. п. за рассматриваемый период. Иногда это и контроль рисков (например, количество нарушений лимитов).

Борьба с потерями



VaR показывает величину, которую не превысят потери под воздействием рисков за определенный период с данной вероятностью. Например, недельный 95 процентов VaR, равный 1 млн рублей, означает, что за пять рабочих (торговых) дней потери под воздействием рисков не превысят 1 млн рублей с вероятностью 95 процентов.

cVaR показывает величину ожидаемых потерь в случае, если они превышают VaR. Продолжая предыдущий пример, недельный cVaR, равный 3,5 млн рублей, означает, что если потери превысят VaR (в данном случае - если потери больше 1 млн руб.), то в среднем они составят, например, 3,5 млн рублей за неделю. Стресс-тестирование показывает, сколько составят потери в случае реализации сценариев стресса (рыночного шока или сбоев бизнес-процессов и т.д.). Например, потери в случае скачка обменного курса на 10 процентов составят 10 млн рублей.

Риск-алфавит



Чувствительность для рыночных рисков часто оценивается с помощью показателей эластичности (например, дюрация - эластичность стоимости по процентной ставке) или так называемых "греческих" показателей: дельта, гамма, вега, ро, тета, а также скорость, особенность, очарование и др. "Греческие" показатели названы так по происхождению большинства названий от букв греческого алфавита. Некоторые показатели характеризуют удельный прирост того или иного параметра на единицу изменения того или иного риск-фактора. Например, удельный прирост цены опциона при изменении цены базового актива (дельта) или скорость такого изменения (гамма). Название некоторых показателей происходит из квантовой физики (очарование и др.). При оценке кредитных рисков, как правило, используются матрицы миграций кредитных рейтингов, включая частоты дефолтов, уровни восстановления и величину потерь в случае дефолта, кредитные спрэды, расстояние до точки дефолта и т.п.

М. Рогов,

член наблюдательного совета РусРиск,

член правления российского отделения PRMIA,

к. э. н., доцент

Л. Белоусова,

консультант "Невской консалтинговой компании"
"Консультант", N 5, март 2009 г.




Учебный материал
© bib.convdocs.org
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации