Ноу-хау в оценке рисков

Операции, связанные с риском, перестают быть опасными, если заранее определить степень риска и принять соответствующие меры. Автор предлагает методику экспресс-диагностики рисков в банковской и других областях человеческой деятельности.

Виталий ЮРАШЕВ, Игорь ШЕЛЕСТ
Ноу-хау в оценке рисков
"Экономические стратегии", №7-2004, стр. 98-99

Юрашев Виталий Викторович — научный руководитель фирмы «Градиент», кандидат физико-математических наук, доцент Московского физико-технического института. Шелест Игорь Владимирович — программист фирмы «Градиент».

Успех предпринимателя, бизнесмена, менеджера зависит в значительной степени от понимания роли, которую играет риск в его деятельности. Анализ литературы показывает, что исследователи еще не пришли к единому пониманию сущности риска. Это объясняется, в частности, тем, что риск как явление имеет множество контрастных, а иногда и несовместимых аспектов. В нашей работе мы определяем риск как вероятность неуспеха в ситуации неизбежного выбора при наличии необходимой информации.

Ситуация риска – разновидность неопределенности, когда наступление событий вероятно и может быть определено. Следует отметить, что разница между риском и неопределенностью связана со способом задания информации и определяется наличием (в случае риска) или отсутствием ( в случае неопределенности) вероятностных характеристик неконтролируемых переменных. В настоящем исследовании прогнозируются рисковые ситуации как для чистых, так и для спекулятивных рисков.

Чистые риски стабильны во времени и отличаются определенной закономерностью. Стабильный и устойчивый характер динамики основных показателей чистых рисков позволяет делать надежный прогноз в работе фирмы. Аналитические оценки спекулятивных рисков изменяются с течением времени, поэтому возникает необходимость непрерывного поступления информации и быстрой ее обработки. Компьютерные решения могут легко выполнить эти задачи.

Для проведения оценок любых рисков необходимо иметь информацию о изучаемом явлении и определить показатели, по которым можно судить о вероятности неуспеха исследуемого события. Если, например, речь идет о риске кредитования или страхования юридических или физических лиц, то существует ряд методик, учитывающих финансовое состояние и репутацию заемщиков. Эти методики позволяют оценить возможность погашения долга, поскольку основаны на анализе показателей, достаточно полно характеризующих юридическое или физическое лицо. Эти показатели могут иметь как количественную оценку (например, капитал k долл.) или качественную (например, репутация, отношение к своим обязанностям).

Итак, мы имеем перечень показателей того явления, вероятность неуспеха которого мы желаем определить. Следующий этап – процесс самообучения системы, которую мы предлагаем для анализа вероятности неуспеха события. Под самообучением мы понимаем вычисление весов каждого показателя, основанное на байесовском подходе. Определение весов может быть осуществлено путем опроса потребителей (если речь идет, например, об улучшении качества работы фирм, занятых в сфере обслуживания) или специалистов (в любой сфере деятельности фирмы).

Можно также находить значение весов на основе опыта работы фирмы (а также подобных ей фирм). Например, в сфере банковских услуг должны учитываться личные качества клиента, способность к возврату ссуды. Сведения об условиях погашения кредита, обеспечении страхового риска, непогашении ссуды, невозврате кредита и т.п. могут быть получены на основе информации, имеющейся у фирмы по работе с клиентами в прошлом. Заметим, что самообучение системы происходит на основе статистического материала. Следовательно, нужно иметь достаточное количество (желательно > 30) вариантов ответов потребителей или специалистов, а также вариантов архивных данных для того, чтобы значения весов объективно отражали состояние изучаемого явления.

После того как система обучена, мы можем просчитать вероятность неуспеха изучаемого нами события, например в случае кредитования – вероятность того, что юридическое или физическое лицо, обратившееся в банк, не выполнит своих обязательств в назначенный срок. Фирмы, работающие в сфере услуг, могут посчитать вероятность потери клиента при условии, что