При исследовании операционного риска оценивают возможность падения объемов продаж (производства) до точки безубыточности; стабильность системы налогообложения, обменного курса валют; ритмичность материально-технического обеспечения производства; возможность неблагоприятных для предприятия действий компаньонов или правительственных органов, уровень гарантий по кредитам и т. д.

Риск по причинам возникновения (в частности, на рынке ценных бумаг) делится на функциональный, денежный, инфляционный, риск ликвидности и др.

По своим последствиям риск можно подразделить на риск прекращения деятельности (например, вследствие банкротства, неплатежеспособности, бесперспективности дальнейших поисков полезных ископаемых и т. д.) и вариационный риск, обусловленный изменчивостью доходов.

Для снижения вероятности принятия неэффективного решения необходимо до проведения анализа риска определить классификационные признаки проектных решений; оценить в какой сфере экономики (позитивной или нормативной) относится решение; уметь решать проблему (готовить и принимать решение) поэтапно.

Позитивный анализ, как уже говорилось, предполагает объяснение и прогнозирование явлений в экономике, а нормативный отвечает на вопрос, как должно быть. С помощью нормативного анализа готовятся и принимаются, в основном, политические решения (введение или отмена налогов, пошлин, изменение минимального уровня заработной платы и т. д.).

Как показывает практика и в своих построениях учитывает экономическая теория, лица, принимающие решения об инвестициях, могут быть расположены к риску, не расположены к риску или безразличны к нему. На рис.1. приведена взаимосвязь между риском проектом и прибылью на инвестируемый капитал, показывающая, что при большем риске проект должен генерировать большую прибыль, заинтересовывающую инвестора во вложениях.

Анализ рисков можно подразделить на качественный и количественный.

Главная задача качественного анализ - определить факторы риска, этапы и работы, при выполнении которых она возникает, установить потенциальные области риска, после чего – идентифицировать все возможные риски.

Количественный анализ риска подразумевает численное определение размеров отдельных рисков и риска проекта в целом. Количественный анализ значительно сложнее и базируется на теории вероятностей, математической статистике, теории исследования операций.

Событием в теории вероятностей называется то, что может произойти или не произойти при осуществлении определенного комплекса условий. Каждое такое осуществление называется испытанием. В качестве примеров события можно привести банкротство предприятия, рост (снижение) цен на акции, газ, продукты и т.д. События могут происходить обязательно, т.е. быть детерминированными, и не обязательно, т.е. случайными.

прибыль

риск

Рис.1. Взаимосвязь прибыли и риска проекта

Относительной частотой случайного события А называется отношение числа появления этого события к числу равновозможных случаев.

Вероятность может быть объективной, т.е. вычислена на основе относительной частоты, с которой происходят события, и субъективной, определяемой предположениями относительно будущего, основанными на суждении или личном опыте экспертов.

Случайной величиной называется такая, которая в результате испытания принимает определенное значение; в повторных испытаниях значения случайной величины может изменяться. Случайные величины могут быть дискретными и непрерывными.

Чтобы задать дискретную случайную величину, необходимо перечислить ее возможные значения и вероятности, которыми они достигаются.

Непрерывная случайная величина может принимать все возможные значения и задаваться в виде функции плотности вероятности. Одним из наиболее простых примеров служит величина, равномерно распределенная по некоторому интервалу, т.е. принимающая все значения из этого интервала равной вероятностью и не принимающая значений вне этого интервала.

Одной из важнейших числовых характеристик случайной величины является ее математическое ожидание, называемое также значением или центром распределения случайной величины.

Для дискретной случайной величины математическое ожидание

-математическое ожидание случайной величины x;

xj -значение случайно величины x при j-ом исходе

Pj -вероятность j-го исхода

В формуле для определения математического ожидания непрерывной случайной величины вместо вероятности используется функция плотности вероятности:

f(x)-функция плотности вероятности

Математическое ожидание случайной величины есть величина неслучайная (детерминированная). Оно имеет ту размерность, что и случайная величина и заключено между наименьшим и наибольшим возможными ее значениями.

При проведении практических расчетов удобно использовать некоторые свойства среднего значения. Например, если случайную величину умножить на константу, то и математическое ожидание умножиться на ту же константу. Если сложить две случайные величины, то их среднее значение также сложится. В частности, если к случайной величине добавить константу, то и среднее значение увеличится на эту же константу. Если необходимо определить среднее значение произведения двух независимых случайных величин, то нужно перемножить их математические ожидания.

3) Основные способы снижения проектных рисков.

Большинство нефтегазовых проектов характеризуется повышенной степенью риска. В свою очередь, высокая степень риска проекта приводит к необходимости поиска путей ее снижения. В практике управления проектами существует несколько способов снижения риска.

Риск проекта на этапе его реализации можно уменьшить, предусмотрев диверсификацию – распределение усилий предприятия между видами деятельности, результаты которых непосредственно не связаны между собой.

Принимая решение об инвестициях в какой-либо проект, инвестор должен рассматривать проект не изолированно, а во взаимосвязи с другими проектами и с уже имеющимися видами деятельности предприятия. В целях снижения риска желательно выбирать производство таких товаров или услуг, спрос на которые изменяется в противоположных направлениях.

Для измерения взаимосвязи между какими-либо видами деятельности предприятия используется показатель корреляции. Диверсификация с отрицательной корреляцией, в основном, несколько уменьшает совокупную отдачу от проектов, но в тоже время сокращает риск резкого уменьшения доходов.