Ранжирование на основе балльной оценки сочетает в себе преимущества непосредственного ранжирования и ран­говой корреляции. При этом список оцениваемых объек­тов может быть неограничен. Эксперты сами называют число объектов и оценивают их в баллах или располагают их в определенном порядке, при этом порядковому но­меру присваивается соответствующее число баллов. Для получения окончательно упорядоченного списка ранжи­руемых объектов баллы складываются, а объекты распо­лагаются в порядке возрастания или убывания баллов. Бал­льное ранжирование стало одним из наиболее популяр­ных методов рейтинговой оценки среди российских ин­формационных и аналитических агентств.

Главная проблема ранжирования как одного из методов оценки связана с тем, что сравнения объектов осуществля­ются по нескольким показателям, и результаты могут быть неоднозначными: лидер по одному показателю может стать аутсайдером по другому (классический пример: высокая до­ходность корпоративных ценных бумаг при высокой степе­ни риска инвестиций). Поэтому встречается рейтинг, в ко­тором объекты ранжированы отдельно по каждому пока­зателю. Право определить, какое из ранжированных ка­честв является наиболее важным, предоставляется тому, кто использует результаты рейтинга. Также предприни­маются попытки согласования ранжированных списков на базе элементарных методов расчета средневзвешенных ве­личин с учетом коэффициентов весомости (важности для анализа) показателей или специального математического и логического аппарата.

Чтобы снизить субъективное влияние экспертов на резуль­таты оценки, наряду с оцениваемыми показателями в рей­тинг включаются объективные характеристики объектов, реально поддающиеся измерению и сопоставлению без уча­стия экспертов. Рейтинг в этой форме получил наимено­вание скоринга (scoring), который является оцениванием на основе системы показателей и балльной оценки.

Методы сведения ранжированных списков по различным показателям в единый список с учетом характеристик объекта представляют собой ноу-хау конкретного рейтин­га агентства. Для того, чтобы результаты обобщения не вызывали сомнения, агентство должно иметь достаточ­ный авторитет независимого агентства и солидную репу­тацию. Методики рейтинга оценки агентства должны быть опробованы в течение достаточно длительного периода на практике. Оценка на основе стандартной методики по­зволяет отнести объект к тому или иному классу (груп­пе), например, по кредитоспособности или надежности. Полученная оценка означает, что объект относится к груп­пе, характеризующейся конкретными признаками, спи­сок которых зависит от целей рейтинга. При этом в груп­пе вполне может оказаться единственный представитель.

Использование результатов рейтинга значительно упрощает аналитическую работу по упранлению рисками. Анализ рис­ков проводит рейтинговое агентство, оно же разрабатывает рекомендации в отношении работы в данной области.

5. Количественная оценка рисков

5.1. Математическая 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 нескольким аспектам процессов реализации нововведений.

В соответствии с этими допущениями формализованное описание риска инновационной деятельности можно пред­ставить в виде функции:

R = F(p,u) (7.2), где:

F( .) - функция описания риска;

р - вероятность неблагоприятной ситуации в ходе ре-

ализации нововведений;

и - количественная оценка «неблагоприятности» ситуации в ходе реализации нововведений.

При принятии решения о реализации нововведений не­обходимо определить, возможно ли в данной области уп­равление рисками. Если анализ показывает, что в ходе инновационной деятельности реально может быть дос­тигнут только тот или иной конкретный результат (и никакой другой), то такие инновации являются безрисковыми.

Если в ходе анализа установлено, что в возможно иметь несколько результатов инновации, каждый из которых неодинаково оценивается инноватором (самый удачный, удачный, абсолютно неудачный), то подобные иннова­ции называются рисковыми.

Для рисковых инноваций в первую очередь оценивается параметр наиболее ожидаемого результата (ге), определя­емый по формуле математического ожидания:

(7.3), где:

ri - i-й возможный результат инновации;

рi - вероятность г-го результата;

п - число возможных результатов.

Количественной оценкой риска той или иной инновации принято считать вариацию (var) — разброс возможных ре­зультатов инновационной операции относительно ожидае­мого значения (математического ожидания). В соответствии с теорией вероятностей и математической статистикой этот показатель рассчитывается как среднее квадратичное от­клонение от ожидаемого результата:

(7.4)

Также для оценки риска используется показатель среднего линейного отклонения (), который иногда называется дисперсией:

(7.5)

Относительное линейное отклонение оценивается с помощью показателя стандартного отклонения, или колеблемости ():