60. Количественная оценка рисков

При оценке риска вполне обосновано применение аппа­рата математической статистики и теории вероятностей в случаях:

а) если речь идет об инновациях, имеющих аналоги. Тогда становится справедливым применение методов ма­тематической статистики для оценки наиболее веро­ятных параметров инновационного процесса и его результатов;

б) если инновация не имеет аналогов, либо организация-инноватор не обладает достаточным опытом для внедре­ния инновации, либо инновационный процесс реализу­ется в условиях нестабильности. Тогда используется ап­парат теории

вероятностей, позволяющий моделировать инновационные процессы с большей точностью, а, сле­довательно, более адекватно определять меры по управ­лению риском.

Стохастические методы позволяют также моделировать ре­зультаты инновационной деятельности с учетом разрабо­танных мероприятий по снижению рисков и тем самым оценивать их эффективность. Для формализованного представления риска в инноваци­онной деятельности необходимо исходить из следующего:

• существуют объективные закономерности, определяющие результат и ход инновационной деятельности. Проявления этих закономерностей подтверждаются статистическими наблюдениями за инновационной деятельностью, однако ход реализации каждой конкретной инновации и ее результат непредсказуем;

• статистика инновационных процессов подчиняется общим правилам математической статистики;

• важнейшими характеристиками риска являются вероятность возникновения неблагоприятной ситуации в ходе инновационной деятельности и количественная оценка этой «неблагоприятности»;

• для количественной оценки риска инновационной деятельности применяется методологический аппарат теории полезности, позволяющий учитывать не только экономические, но и все другие аспекты инновационной деятельности,

а также дающий возможность применять комплексную оценку по несколькимаспектам процессов реализации нововведений.

61. Мера риска

Осуществляемая в процессе принятия управленческих ре­шений экономическая оценка меры риска показывает воз­можные потери либо к результате какой-либо производствен­но-хозяйственной или финансовой деятельности, либо вследствие неблагоприятного изменения состояния внеш­ней среды. В зависимости от конкретных условий принятие решения мера риска может оцениваться либо как наиболее ожидаемый негативный результат, либо как пессимисти­ческая оценка возможного результата. Если для описания риска адекватно применение нормального распределения (см. Z-статистика), то мера риска соответственно может оцениваться как математическое ожидание:

М_р - мера риска;

М₀ - наиболее ожидаемый результат (математическое ожи­дание);

х_i - размер потерь в ходе i-го наблюдения;

р_i - вероятность возникновения потерь в результате i-го наблюдения;

v_i - число случаев наблюдения i-го результата;

п - общее количество наблюдаемых результатов.

Если показатель меры риска используется как пессимисти­ческая оценка результата, то применяется формула макси­мально возможного негативного отклонения - «три сиг­мы»:

(7.12), где:

— дисперсия.

Однако мера риска может быть менее М -Зха, если макси­мальные потери реально менее расчетного значения. В этом случае мера риска совпадает с максимальными потерями в результате реализации инновационного проекта.

При принятии решения в области управления риска часто используются кумулятивные статистические кривые (гра­фики Лоренца), на которых накопленным итогом отража­ется вероятность неблагоприятной ситуации в зависимости от оценки неблагоприятности.