Розділ «Тема 7. Управління ризиками в інноваційній діяльності»

— трансферти можуть перебувати у кращій позиції щодо скорочення втрат від ризиків або контролю за перебігом подій, пов'язаних із зниженням негативних наслідків ризиків.

Нині, в умовах дії ринкових чинників, виникає гостра потреба у застосуванні точних і адекватних методів оцінки ризиків реалізації як інвестиційних, так і інноваційних проектів.

Рис. 7.3. Основні методи зниження і запобігання ризикам організацій

У літературі про механізми оцінки ризиків реалізації будь-яких проекті" приділяють більше уваги методології оцінки ризиків саме інвестиційних проектів, оскільки така оцінка та власне ступінь ризику зазвичай пов'язані зі змінами зовнішнього середовища. Ризики ж інноваційних проектів переважно безпосередньо пов'язані з внутрішнім станом підприємств, їх фінансовими можливостями спрямувати певну частку прибутків або обігових коштів на впровадження пової техніки чи технології, хоча, здебільшого, великі інвестиційні проекти неможливі без використання сучасних досягнень науки. У практиці аналізу та кількісного вимірювання рівня ризиків існують різні методики. Більшість ґрунтується на використанні алгоритмів експертної оцінки, коли найнижчий бал відповідає найгіршому стану розвитку певної системи (економічної, соціальної, політичної), а найвищий — ідеальному. Власне ризик визначається ступенем відхилення реального рівня перспективності за тим чи іншим чинником від його реального значення. Деякі дослідники пропонують визначати обґрунтованість інвестиційних проектів на основі поєднання впливу стандартних показників економічної ефективності інвестицій та кількісних показників ризику з подальшим використанням апарату імітаційного моделювання [66]. Основними кількісними показниками ризику інвестиційних проектів у цьому випадку є:

— ймовірність втрат, тобто імовірність отримання від'ємних значень чистої теперішньої вартості проекту;

— середньоквадратичне відхилення можливих значень чистої теперішньої вартості проекту від її очікуваного значення;

— коливання значень чистої теперішньої вартості.

Зазначимо, що такий розподіл показників ризику с досить перспективним, використання ж імітаційного моделювання забезпечує повніші, досконалі та, найважливіше, неупереджені інформацію та оцінку вартості того чи іншого інвестиційного проекту. Ллє цей метод виявляється або взагалі недосяжним для розробників проекту через надмірну складність досліджень, їх високу вартість, або економічно недоцільним унаслідок того, що витрати коштів на імітацію перевищують вартість отримання додаткової інформації.

З цього приводу дуже важко очікувати появи суто формалізованого алгоритму знаходження ризиків, формування суджень про них забезпечується винятково засобами системного аналізу, які дозволяють проводити спеціальне ні кал у ванн я, відносно якого визначають потім ті або інші суб'єктивні імовірності. Але абсолютно необхідним критерієм для досягнення максимальної ефективності того чи іншого науково-технічного проекту, і, в кінцевому результаті, вартості дослідження, є верхнє значення кожного конкретного ризику.

З ризиком безпосередньо пов'язане поняття "вірогідність". Наявні два полюси вірогідності: об'єктивна (насамперед частотна інтерпретація) та суб'єктивна, як "розумний" рівень довіри. В об'єктивному значенні вірогідність певної події розглядається як здійснення визначеного, такого, що принципово відтворюється необмежену кількість разів, комплексу умов. Це за змістом не відповідає більшості реальних ситуацій.

Власне, вірогідність є чисельною оцінкою можливості наставання події, котру дослідник задає, наприклад, на підставі власного досвіду, або, інакше кажучи, за допомогою апріорної інформації про дослідження чи явище. Таку інформація можна отримати у ситуації, коли комплекс зовнішніх умов не можна вважати незмінним.

Поняття ризику досить природно розкривається категоріями класичної теорії вірогідності, але використання її потужного апарату для практичних цілей потребує наявності представницьких статистичних даних про параметри розрахункової моделі, чи реалізаційні можливості процесів, що досліджуються.

Наведемо приклад виготовлення і впровадження умовної конкурентоспроможної установки методики управляння ризиком. Для розв'язання задач управління у плануванні в умовах ризику можна використати модель стохастичного програмування, в якій цільова функція економіко-математичної моделі слугує критерієм для вибору оптимального варіанта рішення. Витрати на весь життєвий цикл S розраховують таким чином:

де S0 — витрати па реалізацію проекту в умовах відсутності ризиків; gi — вектор i-го ризику; Si — витрати, пов'язані з i-им ризиком; Ui — вартісне вираження втрат від і-го ризику.

де с — величина збитків, отриманих фірмою від не продажу, які можуть значно перебільшувати власні виробничі втрати (неістотні індекси тут не наведені).

Нехай базова собівартість (а) умовної установки становить а = 12 млн. грн., а зниження її собівартості (b) за рахунок впровадження, що дозволяє підвищити конкурентоспроможність такої установки, дорівнює Ь = = 4 млн. грн. При цьому емпіричні параметри, які відображають залежність ризику від витрат па його визначення, набувають значення β -1 = 1 та = 2. Отже, отримуємо такс рівняння (за підстановки наведених умовних даних):

48g3 – 44g2 – 4g +1 = 0, яке задовольняє значення ризику на рівні g = 0,117.

Отож, вартість проекту, який пропонується до впровадження на підприємстві, у тому числі витрати на визначення ризиків, становлять S0 = 8,468 млн. грн., витрати на ідентифікацію ризику — відповідно S1 = = 2,717 млн. грн., а витрати на весь життєвий цикл проекту дорівнюють S = 11,514 млн. грн.

Оскільки витрати на весь життєвий цикл проекту є меншими від базової собівартості установки, то тим паче їх величина буде меншою від порогового значення витрат. А враховуючи, що витрати на ідентифікацію ризику становлять 23,5 % від величини витрат на весь життєвий цикл проекту, можна стверджувати про високий рівень вимог до ефективності дослідницького компонента — рівня науково-технічного проекту, матеріалізованого в такій установці.

Якщо ж у вихідних даних змінити значення емпіричного параметра до рівня а 4, то величина ризику не реалізації проекту не зміниться, а витрати на ідентифікацію ризику і життєвого циклу проекту незначно зростуть. Однак, за тих чи інших умов, але у разі зміни параметра b зменшення собівартості установки за рахунок впровадження науково-технічного проекту) до рівня b = 2 млн гри, за однакових значень величин втрат від відмов та збитків унаслідок недопродаж виявляється, що у зв'язку з великими "штрафами" ризик повинен бути зведений до мінімуму — g = 0,04. Відповідно до цього рівня, вартість науково-технічного проекту становить S0 = 10,08 млн грн., витрати па ідентифікацію ризику становитимуть S1 = 3,871 млн. грн., а видатки на весь життєвий цикл проекту — S = 14,911 млн гри.