Методика прикладного анализа рисков ВЭД предприятия | Вестн. Том. гос. ун-та. Экономика. 2019. № 45. DOI: 10.17223/19988648/45/17

Методика прикладного анализа рисков ВЭД предприятия

В статье на основе анализа важных детерминантов риск-менеджмента авторами выдвинуты оптимальные классификация и модель разделения рисков ВЭД. На базе всеохватного исследования основных методов количественной и качественной оценки показателей рисков предложена комплексная методика их анализа, включающая рекомендации по идентификации основных видов рисков ВЭД отдельно взятого предприятия, определение вероятности наступления рискового события и максимально возможного убытка от его реализации. Результатом исследования является возможность с помощью предложенной методики выбрать наиболее целесообразную тактику и стратегию управления как отдельными видами рисков ВЭД, так и всей их совокупностью.

Technique of enterprise FEA risks' applied analysis.pdf В гипертурбулентной среде управление рисками предприятия становится неотъемлемым условием эффективного хозяйствования, приобретая особое значение при работе на внешних рынках. Поэтому эффективное управление рисками внешнеэкономической деятельности (ВЭД), включающее их анализ и учет, является не только залогом успешного осуществления самой ВЭД, но и важной предпосылкой выживания предприятий в «токсичной» бизнес-среде. Общепризнанно, что не только средний и малый бизнес, но и некоторые крупные предприятия с разветвленной структурой уделяют недостаточно внимания научно-практическим аспектам создания эффективной системы управления рисками, предусматривающим их корректную оценку и анализ. Эта российская специфика во многом обусловливается отраслевыми особенностями, сложившимися в результате приватизации узкоспециализированных госпредприятий, ориентированных на гарантированный сбыт. Эффекты глобализации рынков, в первую очередь трансграничный перелив капиталов и стремительное проникновение новых информационных технологий, привели к росту и концентрации рисков ВЭД. А в периоды экономических кризисов проблема управления рисками ВЭД еще более актуализируется, при этом степень их влияния на результаты хозяйствования предприятий при существующей нормативной и научно-методической базе продолжает быть не в полной мере оценена. До сих пор в России практические аспекты управления риском на микроуровне недостаточно акцентированы. Многовариантность трактовки Методика прикладного анализа рисков 245 научной категории «риск», отсутствие единого подхода к классификации внешнеэкономических рисков, а равно и действенных российских наработок по идентификации и анализу рисков ВЭД не позволяют в полной мере эффективно реализовывать прикладной риск-менеджмент. Также отсутствует единая методика расчета всей совокупности рисков ВЭД. Этимологически риск у большинства европейских народов ассоциируется с ощущением опасности, возможностью возникновения определенного нежелательного, неблагоприятного события. Созвучность российского «риск» с английским «risk», немецким «risiko», французским «risque» и т.д. свидетельствует об их общем происхождении. Среди исследователей сегодня доминирует мнение, что слово «риск» происходит от латинского «скала», что вполне логично, ведь возможность столкновения корабля со скалой считается большой опасностью во время морских путешествий [1, с. 7]. Эмпирические основы теории риска формировались повседневной деятельностью людей на протяжении многих веков. Так, еще на ранних этапах развития цивилизации, осознавая или интуитивно чувствуя возможность возникновения опасности, человек боролся за свое существование, пытаясь если не побороть, то избежать (или по крайней мере уменьшить негативное влияние) различных природных угроз. Принимая участие в азартных играх, далеко не все их участники рассчитывали только на удачу, многие пытались повлиять на случайный ход событий путем выявления определенных закономерностей в игре и построения собственных стратегий выигрыша, что стало толчком к развитию теории вероятностей [2, с. 37]. В дальнейшем осознание вероятностного характера большинства социально-экономических процессов обусловило интерес ученых к феномену риска. На сегодняшний день, бесспорно, любая сфера человеческой деятельности, особенно экономика и предпринимательство, отягощена риском, порождаемым неопределенностью, случайностью, конфликтами, недостоверностью информации, изменчивостью целей во времени и т.п. Анализ истории экономических учений позволил выделить две наиболее распространенные теории риска: классическую и неоклассическую. Классическая теория, «отцами» которой принято считать Дж. Милля и Н. Сениора (первая половина XIX в.), отождествляет экономический риск с математическим ожиданием убытков, которые могут возникнуть в процессе реализации выбранного решения [3, с. 148]. Согласно неоклассической теории, основоположниками которой были А. Маршалл и А. Пигу (2030-х гг. ХХ в.), поведение экономического субъекта обусловлено концепцией предельной полезности. Так, предприниматель, работающий в условиях неопределенности, в процессе принятия управленческих решений будет руководствоваться двумя критериями: размером ожидаемой прибыли и величиной ее возможных колебаний. При этом гарантированный доход будет иметь для него большую ценность, чем вероятностно-ожидаемый такого же размера. Итак, если классическая школа основное внимание акцентирует на угрозе получения убытков, то представители 246 А.И. Куликова, А.В. Малышко неоклассической - на возможности достижения желаемых целей, рассматривая ущерб лишь как одно из возможных последствий деятельности. Обзор литературных источников свидетельствует о том, что многие современные ученые рассматривают риск исключительно в негативном контексте, трактуя его как возможную неудачу [4, с. 29], опасность (угрозу) понесения непредвиденных потерь [5, с. 10; 6, с. 8], вероятность возникновения ущерба или недополучение дохода (прибыли) от деятельности по сравнению с прогнозным вариантом [7, с. 58] и т.д. Такой подход видится односторонним, поскольку не учитывает целевого аспекта риска - возможности получения определенной дополнительной выгоды по сравнению с безрисковым вариантом действий. Другая группа авторов в своих определениях акцентирует внимание на неопределенности как неотъемлемой составляющей рискованных управленческих решений. Так, в «Экономической энциклопедии» встречаем толкование риска как «атрибута принятия решения в ситуации неопределенности» [8, с. 214]. По мнению английских ученых М. Мескона, М. Альберта, Ф. Хедоури, «риск - это уровень неопределенности в прогнозировании результата» [9, с. 693]. Анализируя приведенные точки зрения, отметим, что неопределенность является одной из предпосылок возникновения риска, а потому отождествление этих двух категорий некорректно. Следующая группа авторов убеждает нас в том, что риск содержит не только отрицательный, но и положительный потенциал. В частности, исследователи Л. Пушавер и Р. Экклесия [10, с. 25] предлагают рассматривать любой риск в формате трехмерной модели как совокупность свойств, направленных в три измерения - риск как опасность, риск как неопределенность и риск как возможность (шанс). Д. Штефанич приводит обоснования предпринимательского риска как «вероятности понесения фирмой потерь или получения дополнительной прибыли в процессе осуществления хозяйственных операций, что обусловлено многовариантностью принятия возможных решений или неопределенностью производственных ситуаций» [11, с. 10]. Следовательно, риск - это вероятность отклонения от ожидаемого результата, где с одинаковой уверенностью можно говорить и о шансах улучшить результат, и об опасности ухудшить его. Эта позиция видится логичной, ведь человек решается на риск проигрыша именно потому, что перед ним открывается возможность выигрыша, в чем, на наш взгляд, и заключается целесообразность риска как такового. Вместе с тем в приведенных определениях недостаточно аргументированы основные предпосылки возникновения риска. Дискуссионным сегодня все еще остается вопрос об объективно-сти/субъективности риска. В объективной концепции риск обусловливается факторами, которые не зависят от нашей воли и сознания. Ключевой идеей субъективной концепции является мысль о том, что риск - это результат субъективной оценки ситуации и субъективного выбора одной из вероятностных альтернатив с учетом возможных неблагоприятных последствий [12, с. 17]. Методика прикладного анализа рисков 247 На наш взгляд, риск является объективно-субъективной категорией. Так, с одной стороны, он обусловлен наличием объективно существующих опасностей и угроз, возможность влияния на которые часто ограничена. С другой стороны, люди неодинаково воспринимают одну и ту же величину экономического риска в силу различий психологических, нравственных, идеологических ориентаций, установок и т.д. Подытоживая рассмотренные определения и подходы, риск как экономическую категорию определим следующим образом: это объективносубъективная категория, характеризующая вероятность наступления события в будущем в результате принятия решений в условиях неопределенности, связанной с негативными или позитивными отклонениями от прогнозируемого результата. Деятельность на внешних рынках обусловлена возникновением специфических, присущих только ВЭД, рисков. К основным отличиям внешнеэкономических сделок можно отнести: наличие иностранного контрагента; необходимость заключения внешнеэкономического контракта, который должен соответствовать как законодательству нашей страны, так и законодательству страны предприятия-контрагента; больший масштаб и сложность оформления. Потому считаем необходимым дать авторское определение риска ВЭД: «возможность положительных и отрицательных отклонений от прогнозируемого желаемого результата принятых решений, связанных с интеграцией отечественного предприятия в мировую экономику и осуществлением внешнеэкономических сделок». С целью усовершенствования существующих структур рисков предприятия авторы предлагают собственную концепцию построения классификации рисков ВЭД, которая соответствует цели ее разработки и позволяет осуществлять эффективное управление ими (табл. 1). Таблица 1. Предлагаемая классификация рисков ВЭД Классификационный признак По отношению к договорному процессу Тип рисков Контрактные риски Неконтрактные риски Виды рисков Риски условий контракта Предмет контракта Количество и качество товаров Цена и общая стоимость договора Условия поставки и оплата! Форс-мажорн^те обстоятельства Санкции и рекламации Дополнительн^1е условия Риски контр агента Риск мошенничества Риск неплатежеспособности контрагента Риски перемещения товара Транспортные Таможенн^те Мегауровень Риск страна! партнера Макроуровень Политические Научно-технические Определение множества разновидностей рисков ВЭД весьма целесообразно для распределения инструментария воздействия на каждую из разновидностей, что подразумевает совершенствование процесса управления рисками. Это необходимо потому, что ввиду всеохватности рисков одной из важнейших функциональных задач управления предприятием становится управление рисками, что обеспечивается созданием и реализацией определенной модели управления рисками как отдельного функциональноорганизационного блока менеджмента. В современной литературе такой Методика прикладного анализа рисков 249 блок называют риск-менеджмент (Risk Management), представляющий собой систему управления риском и экономическими отношениями, возникающими в процессе этого управления [13, с. 74]. Наиболее удачным определением термина управления риском считаем данное С. Кумком, согласно которому это особенный вид деятельности менеджера, направленный, с одной стороны, на смягчение влияния нежелательных или неблагоприятных факторов риска на результаты бизнеса, а с другой - на использование благоприятного влияния этих факторов, которое обеспечивает дополнительные полезные результаты или другие преимущества. В целом современный риск-менеджмент является одним из конкурентных преимуществ предприятия, и поэтому его постоянно совершенствуют. Результат эволюции парадигмы риск-менеджмента - переход от фрагментарной, эпизодической, несколько изолированной от общей к интегрированной системе управления рисками. По итогам исследования процесса интегрированного риск-менеджмента были определены основные его этапы (рис. 1). Рис. 1. Процесс интегрированного риск-менеджмента Авторы считают, что наиболее важным этапом риск-менеджмента, а также необходимым условием объективной оценки риска и принятия эффективного управленческого решения является проведение тщательного анализа рисков. Качественный анализ предполагает генерацию максимально полной и достоверной информации о рисках, угрожающих бизнесу, об источниках потенциальной опасности и возможных последствиях ее реализации. Авторы считают, что основным результатом качественного анализа должны стать: таблица, раскрывающая риски каждого отдельного вида ВЭД пред- 250 А.И. Куликова, А. В. Малышко приятия; качественное описание источников возникновения рисков; их специфические для предприятия подвиды и особенности. Так, для примера воспользуемся публичной информацией предприятия ПАО «Новолипецкий металлургический комбинат», которое представляет собой глобальную вертикально-интегрированную горно-металлургическую компанию, и имеющего дочерние сообщества в России, США и Европе. Используя авторскую классификацию, составим таблицу, идентифицирующую все виды рисков ВЭД предприятия (табл. 2), в которой присутствие риска отмечено знаком «+». Таблица 2. Идентификация основных видов рисков для ВЭД ПАО «НЛМК» Типы рисков Контрактные риски Неконтрактные риски Макроуровень Микроуровень + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + Экспорт и импорт товаров и услуг Риски условий контракта Качественное описать необходимо каждый вид и источник риска, для которого указан хотя бы один «+», а также то, почему иные виды отсутствуют. Так, к примеру, риски контрагентов присутствуют для предприятия, потому что, несмотря на систему противодействия fraud-рискам корпорации, при любых обстоятельствах нет возможности до конца изучить партнеров как со стороны поставок сырья, так и со стороны покупателей. Это подтверждается наличием просроченных задолженностей по контрактам, часть которых достигает срока просрочки свыше 12 месяцев по состоянию на 31 декабря 2016 г. она составляла в общей сложности 97,3 млн долл. (табл. 3) [14]. Таблица 3. Просроченная дебиторская задолженность, млн долл. Просроченная задолженность Торговая дебиторская задолженность Авансы, выданн^хе поставщикам Прочая дебиторская задолженность До 1 месяца 39,6 1,1 0,2 От 1 до 3 месяцев 7,6 0,3 0,2 От 3 до 12 месяцев 7,1 1,2 0,2 Свыше 12 месяцев 20,7 1,1 18,0 Всего 75,0 3,7 18,6 252 А.И. Куликова, А. В. Малышко Поскольку просроченные обязательства возникают из-за финансовой несостоятельности организации либо изначального нежелания должника производить оплату (мошенничество, кража, обман), это является явным признаком наличия рисков контрагентов. Просроченная дебиторская задолженность относится к сомнительным долгам. Количественный анализ базируется на информации, полученной в ходе качественного, и численно определяет размерность рисков, базируясь на теории вероятностей, статистике, теории исследования операций. Количественное выражение уровня риска не может быть однозначным, и его величина может меняться в зависимости от использования различных методов: от сложного вероятностного анализа до чисто интуитивных. Авторы выделили среди всего многообразия способов оценки риска такие, которые видятся наиболее целесообразными в процессе анализа и представляют собой комплексную систему по оценке каждого вида риска. Для оценки страновых (макроэкономических) рисков: политических, научно-технических, общественных, природно-климатических, правовых -наиболее целесообразно воспользоваться экспертными методами, с учетом данных всемирно известных агентств, организаций, ведущих соответствующие исследования и проводящих данную оценку. Для анализа политических рисков ПАО «НЛМК» можно применить экспертные оценки: агентства Euromoney; агентства Dun & Bradstreet; журнала «The Economist» и агентства The country risks. Все оценки политического риска по состоянию на 4-й квартал 2017 г. для стран, с которыми связана деятельность предприятия, были предварительно переведены в 100-балльную, процентную шкалу (100 - риск отсутствует, 0 - риск катастрофический) и сведены в табл. 4. После этого по баллам были проранжированы страны (табл. 5) и оценена согласованность мнений экспертов. Таблица 4. Матрица баллов оценки политического риска ПАО «НЛМК» Страна как фактор риска Экспертная оценка Euromoney Dun & Bradstreet The Economist The country risks Россия 46,98 19,64 40,50 60,14 Украина 28,71 16,67 30,00 51,09 Беларусь 28,50 16,69 40,00 56,97 Швейцария 87,64 83,33 85,00 82,98 Кипр 57,32 58,33 70,00 60,49 Бельгия 74,78 74,99 75,00 79,32 Дания 85,67 83,41 80,00 83,28 Италия 56,45 50,59 60,00 70,7 Франция 70,33 71,21 65,00 76,86 США 76,49 77,38 75,50 81,48 Турция 52,50 50,00 35,00 60,17 Мексика 60,50 60,84 55,00 63,57 Индия 53,29 42,86 75,00 56,10 Египет 32,83 25,00 50,00 41,49 Методика прикладного анализа рисков 253 Таблица 5. Матрица рангов политического риска ПАО «НЛМК» Страна как фактор риска Экспертная оценка е2 ф , фактическая дисперсия Сумма рангов Средний ранг Ранг фактора Euro money Dun & Bradstreet The Economist The country risks Россия 11 12 11 10 196 44 11 11 Украина 13 14 14 13 576 54 13,5 14 Беларусь 14 13 12 11 400 50 12,5 13 Швейцария 1 1 1 2 625 5 1,25 1 Кипр 7 7 6 8 4 28 7 6 Бельгия 4 4 4 4 196 16 4 4 Дания 2 2 2 1 529 7 1,75 2 Италия 8 8 8 6 0 30 7,5 8 Франция 5 5 7 5 64 22 5,5 5 США 3 3 3 3 324 12 3 3 Турция 10 9 13 9 121 41 10,25 10 Мексика 6 6 9 7 4 28 7 7 Индия 9 10 5 12 36 36 9 9 Египет 12 11 10 14 289 47 11,75 12 Для оценки согласованности экспертов необходимо использовать коэффициент конкордации, который указывает на достоверность используемых оценок и определяется по формуле [15, с. 50]: W = ~ I " • (^ + ^)}^ ^max • m • (m^ - 1) , где W - коэффициент конкордации; бф - фактическая дисперсия (среднеквадратичное отклонение) итоговых (проранжированных) оценок, предо-ставленн^1х экспертами; б^ах - дисперсия итоговых (упорядоченных) оценок при условии, что мнения экспертов полностью совпадают; Я; - суммарная оценка, полученная i-й страной; m - количество исследуемых стран; n - количество экспертов. Если значение данного коэффициента равно единице, то мнения экспертов полностью совпадают. Будем считать мнения экспертов согласованными при W > 0,5 и хорошо согласованными, если W > 0,7. Фактическая дисперсия (сумма квадратов отклонений) в примере составила 3 364. Коэффициент конкордации равен 4464 4464 W== 0,9242 > 0,7. • 42 • 14 • (142 _ 1) 3640 ’ ’ Это свидетельствует о том, что мнения экспертов (Euromoney, Dun & Bradstreet, The Economist, The country risks) согласованы. Дополнительно необходимо проверить данное утверждение с помощью критерия Пирсона, статистическая характеристика которого рассчитывается по формуле Х^ = ^ • п -(т _1), где - критерий Пирсона (Х,-квадрат). 254 А.И. Куликова, А.В. Малышко Имеем = 0,9242 • 4 • (14 - 1) = 48,0584. Сравним это значение с табличными значениями данного критерия для (m-1) степеней свободы и доверительной вероятности (= 0,95 или = 0,99). В результате расчетное значение критерия Пирсона больше табличного (соответственно 22,37 и 27,69), что подтверждает вывод о согласованности экспертов. Для окончательной оценки политического риска ПАО «НЛМК» используем математическое ожидание, которое рассчитывается по формуле M = где M - математическое ожидание; Xi - значение случайной величин^!; n -количество оценок. В результате вычисления имеем 58,99 баллов, которыми можно определить вероятность ненаступления риска, учитывая, что при 100 баллах риск отсутствует, а при 0 - максимален. То есть вероятность наступления политического риска для ПАО «НЛМК» составляет 100% - 58,99% = 41,01%, что является не очень плохим результатом при зависимости предприятия от 14 стран. Поскольку дать точную количественную оценку максимально возможным потерям от реализации рисковых событий упомянутых категорий (макроэкономических) ввиду их неявного характера воздействия невозможно, можно отнести данный размер потерь к одной из основных областей, указанных в авторской классификации: минимальной, допустимой, критической или катастрофической, основным ориентиром для сравнения и распределения в которых выступают размеры прибыли, дохода и активов исследуемого предприятия, в зависимости от превышения уровня которых потери относят к той или иной зоне. Для расчета величины потерь рыночных рисков (валютных, ценовых, процентных, сырьевых - в случае расчета потерь от изменения цен ресурсов), наиболее целесообразным авторы считают использование метода Value-at-Risk. В качестве критерия оценки абсолютного риска выбираем среднее отклонение и дисперсию: где D - дисперсия; 6 = Vd(x), где S - среднеквадратичное отклонение. Для расчета показателей возможных убытков от рыночных рисков при помощи параметрической методики VAR необходимо также найти некоторые показатели [16, с. 139]. Логарифм темпа роста курса г'-го показателя в момент t рассчитывается по формуле Методика прикладного анализа рисков 255 где г/ - логарифм темпа роста показателя; Г( - курс валюты (цена, ставка) в момент времени t; - курс валюты в предыдущий момент времени; i индекс, обозначающий валюту. Далее, согласно параметрическому дельта-нормальному методу VaR на один прогнозный период определяется следующим образом: VaR(a, 1) = Vf(M-K,^ Qt), где Vt - величина экономической стоимости открытой валютной позиции (размер обязательств); M - математическое ожидание темпов роста курсов валют (цены, процента); Ка - квантиль нормального распределения, соответствующий вероятности а; Qt - стандартное отклонение месячного темпа роста курсов валют. Для t > 1 для валютных позиций, экономическая стоимость которых линейно зависит от фактора риска (снижения или повышения курсов валют): VaR(a, t) = Vf. •(m • t - Ka • QtVi). Для примера, исходя из представленных формул, рассчитаем необходимые показатели для оценки валютного риска по доллару США и евро (табл. 6), воспользовавшись данными о средневзвешенных курсах валют за 2014-2017 гг. и данными об открытой валютной позиции ПАО «НЛМК», которая в 2017 г. составляла для доллара США (-292,2) млн долл., для евро - (+30,2) млн долл. Таблица 6. Расчет показателей VaR для валютного риска ПАО «НЛМК» Год Месяц Среднемесячный валютный курс доллара, руб. гд°л.%о Среднемесячный валютный курс евро, руб. г,евро,% 2014 2015 2016 11 12 62,2006 -3,42 65,6242 -5,94 2017 1 59,9583 -3,67 63,6677 -3,03 2 58,4 -2,63 62,176 -2,37 3 58,1091 -0,50 62,0528 -0,20 4 56,4315 -2,93 60,4226 -2,66 5 57,172 1,30 63,0972 4,33 6 57,8311 1,15 64,8375 2,72 7 59,6707 3,13 68,6435 5,70 8 59,6497 -0,04 70,3955 2,52 9 57,6953 -3,33 68,8036 -2,29 10 57,7305 0,06 67,8726 -1,36 11 58,9212 2,04 69,112 1,81 12 58,5888 -0,57 69,3612 0,36 М 56,1972 1,19 64,6852 0,88 D 139,1728 104,7048 5 11,7972 5,81 10,2325 5,82 Y 0,2099 0,1582 Ка -0,12329083 -0,12652167 256 А.И. Куликова, А. В. Малышко Значения VAR 2018 1 5,57565665 2 9,92479426 3 14,0721392 4 18,1150287 5 22,0911652 6 26,0198852 0,48952795 0,84881253 1,18666886 1,51343311 1,88056098 2,14774958 Возможный ущерб от валютных рисков за 1 месяц согласно методологии VaR с вероятностью 99% для доллара США не превзойдет 5,576 млн долл., в то же время, поскольку открытая позиция по евро является положительной, за 1 месяц следует ожидать прибыль от валютных рисков в пределах 0,490 млн долл. Таким образом, возможный месячный ущерб от валютных рисков составит 5,076 млн долл. Окончательный показатель, характеризующий вероятность рисков, можно рассчитать с помощью коэффициента вариации, который представляет собой отношение среднеквадратичного отклонения к средней арифметической: 5 Y = M, где Y - коэффициент вариации. Коэффициент вариации может дать характеристику вероятности наступления риска, выступая относительной мерой разброса случайной величины и демонстрируя колеблемость исследуемого показателя. В экономической статистике установлена следующая оценка различных значений коэффициента вариации: до 10% - слабая колеблемость, до 10-25% -умеренная, свыше 25% - высокая [17, с. 460]. Авторы считают очевидным существование зависимости между колеблемостью основного фактора риска и вероятностью наступления рискового события. Так, если коэффициент вариации минимален и, следовательно, фактор не отклоняется от первоначального значения, постоянно принимая одни и те же показатели, то он стабилен, значит риск отсутствует или минимален в виду малой неопределенности. В случае же высокой колеблемости, когда фактор постоянно изменяет свои показатели, наоборот, неопределенность относительно направления и объемов изменения данного фактора является высокой, а вероятность подобного изменения в дальнейшем пропорционально возрастает. Таким образом, авторы предлагают использовать таблицу перевода коэффициента вариации в вероятность возникновения риска, разработанную на основе преобразования сопоставимых уровней данных значений (табл. 7). Таблица 7. Сопоставление коэффициента вариации и вероятности наступления риска Коэффициент вариации, % Значение Вероятность наступления риска, % Значение 0-10 Слабая колеблемость 0-10 Слабо вероятные 11-35 Маловероятн^те 10-25 Умеренная 36-65 Вероят'ные колеблемость 66-85 Весьма вероятн^те 25-100 Высокая колеблемость 86-100 Чрезвычайно верояттгые Методика прикладного анализа рисков 257 Таблица перевода создана на основе данного сопоставления (табл. 8). Таблица 8. Перевод коэффициента вариации в вероятность наступления риска Вероятность наступления риска Р, % Коэффициент вариации y, % Р Y Р Y Р Y 1 0,286 26 7,429 51 14,8 76 22,3 2 0,571 27 7,714 52 15,1 77 22,6 3 0,857 28 8 53 15,4 78 22,9 4 1,143 29 8,286 54 15,7 79 23,2 5 1,429 30 8,571 55 16 80 23,5 6 1,714 31 8,857 56 16,3 81 23,8 7 2 32 9,143 57 16,6 82 24,1 8 2,286 33 9,429 58 16,9 83 24,4 9 2,571 34 9,714 59 17,2 84 24,7 10 2,857 35 10 60 17,5 85 25 11 3,143 36 10,3 61 17,8 85 25 12 3,429 37 10,6 62 18,1 86 30 13 3,714 38 10,9 63 18,4 87 35 14 4 39 11,2 64 18,7 88 40 15 4,286 40 11,5 65 19 89 45 16 4,571 41 11,8 66 19,3 90 50 17 4,857 42 12,1 67 19,6 91 55 18 5,143 43 12,4 68 19,9 92 60 19 5,429 44 12,7 10 69 93 65 20 5,714 45 13 10,3 70 94 70 21 6 46 13,3 10,6 71 95 75 22 6,286 47 13,6 10,9 72 96 80 23 6,571 48 13,9 11,2 73 97 85 24 6,857 49 14,2 11,5 74 98 90 25 7,143 50 14,5 11,8 75 99 95 Так, учитывая разработанную таблицу, вероятность возникновения валютных рисков для доллара США составит 71%, в то время как для евро - 54%. Средняя вероятность наступления валютных рисков для ПАО «НЛМК» составит 62,5%. Другим вариантом оценки вероятности наступления рисков является применение классической формулы расчета вероятности наступления определенного события: P(A) = 7, где P(A) - вероятность события А; k - количество исходов, при которых событие А происходит; t - число всех элементарных исходов. Рассчитать инфляционные риски возможно на основе умножения прогнозируемых Центральным банком РФ и Минэкономразвития процентов инфляции на ожидаемую выручку (табл. 9). 258 А. И. Куликова, А. В. Малышко Таблица 9. Показатели инфляции за 2001-2019 гг. Год Прогноз инфляции Реальная инфляция Отклонение от прогноза, % % точности прогноза 2019 4,4 - - - 2018 4,6 - - - 2017 4 2,5 62,50 62,50 2016 5,1 5,4 105,88 94,12 2015 10,8 12,9 119,44 80,56 2014 5 11,4 228,00 0,00 2013 6 6,5 108,33 91,67 2012 6 6,6 110,00 90,00 2011 7 6,1 87,14 87 2010 10 8,8 88,00 88 2009 8,5 8,8 103,53 96,47 2008 7 13,3 190,00 10,00 2007 8 11,9 148,75 51,25 2006 8,5 9 105,88 94,12 2005 8,5 10,9 128,24 71,76 2004 10 11,7 117,00 83,00 2003 12 12 100,00 100,00 2002 15,5 15,1 97,42 97 2001 14 18,6 132,86 67,14 M - 10,088 - 74,42 При расчете вероятных инфляционных убытков следует отметить, что средняя точность прогнозных значений инфляции за предыдущие 15 лет составляет около 74,4%, что свидетельствует о крайне высоком уровне неопределенности факторов, порождающих инфляцию, при прогнозе ее компетентными органами, и что возможна дополнительная колеблемость прогнозного показателя в среднем на 25,6%. Учитывая, что прогноз зачастую оказывается меньше фактических данных, скорректируем ожидаемые темпы инфляции за прогнозируемые периоды на соответствующий процент. Так, для 2018 г. он составит 5,78%, для 2019 - 5,53%. Далее, умножив 5,78% на прогнозный показатель выручки от ВЭД на предприятии «НЛМК» за 2018 г., равный 200 219 704 тыс. руб., получим 10 940 346,8 тыс. руб. - сумму убытка от инфляционных рисков за год. Финансовые риски, в частности вероятность их наступления, можно оценить с помощью методик, которые позволяют интерпретировать показатели основных финансовых коэффициентов для балльной оценки соответствующих рисков финансовой устойчивости и ликвидности (табл. 10) [18, с. 38]. Для исследуемой компании эти данные представлены в табл. 11. Размер возможных потерь предлагается определять как сумму активов, необходимых согласно методике табл. 11а для перехода в безрисковую зону. Методика прикладного анализа рисков 259 Таблица 10. Интегральная балльная оценка финансового состояния Показатель финансового состояния Рейтинг показателя, балл Критерий (количество баллов) Условия снижения критерия высший низший 1. Коэффициент абсолютной ликвидности 20 0,5 и выше - 20 баллов Менее 0,1 - 0 баллов За снижение каждых 0,1 пункта по сравнению с 0,5 вычитается 4 балла 2. Коэффициент «критической оценки» 18 1,5 и выше - 18 Менее 1 - 0 За снижение каждых 0,1 пункта по сравнению с 1,5 вычитается по 3 балла 3. Коэффициент текущей ликвидности 16,5 2 и выше - 16,5 Менее 1 - 0 За снижение каждых 0,1 пункта по сравнению с 2 вычитается по 1,5 балла 4. Коэффициент автономии 17 0,5 и выше - 17 Менее 0,4 - 0 За снижение каждых 0,1 пункта по сравнению с 0,5 вычитается по 0,8 балла 5. Коэффициент обеспеченности собственными средствами 15 0,5 и выше - 15 Менее 0,1 - 0 За снижение каждых 0,1 пункта по сравнению с 0,5 вычитается по 3 балла 6. Коэффициент финансовой устойчивости 13,5 0,8 и выше - 13,5 Менее 0,5 - 0 За снижение каждых 0,1 пункта по сравнению с 0,8 вычитается по 2,5 балла Таблица 11. Интегральная оценка финансового состояния ПАО «НЛМК» Показатель финансового состояния Коэффициент Рейтинг показателя 1. Коэффициент абсолютной ликвидности 0,779 20 2. Коэффициент «критической оценки» 1,990 18 3. Коэффициент текущей ликвидности 3,654 16,5 4. Коэффициент автономии 0,595 17 5. Коэффициент обеспеченности собственными средствами 0,204 6 6. Коэффициент финансовой устойчивости 0,785 13,125 Итого - 90,625 Таблица 11а. Анализ финансовой устойчивости и ликвидности А1. Наиболее ликвидные активы А2. Быстрореализуемые активы А3. Медленно реализуемые активы А4. Труднореализуемые активы 1. Порядок группирования активов и пассивов П1. Наиболее срочные обязательства П2. Краткосрочные пассивы П3. Долгосрочные пассивы П4. Постоянные пассивы Условия А1 > П1; А2 > П2; А3 > П3; А4< П4 А1 < П1; А2 > П2; А3 > П3; А4 < П4 А1 < П1; А1 < П2; А3 > П3; А4 < П4 А1 < П1; > П2; А3 < П3; А4 < П4 Абсолютная ликвидность Допустимая ликвидность Нарушенная ликвидность Кризисная ликвидность иска ликвидности Безрисковая Зона допустимого Зона критического Зона катастрофичезона риска риска ского риска 260 А.И. Куликова, А. В. Малышко _2. Расчет величин^! источников средств и величин^! запасов и затрат_ Фс - Излишек (+) или недостаток (-) собственных оборотных средств для формирования запасов и затрат Фсд - Излишек (+) или недостаток (-) собственных и долгосрочных заемных источников формирования запасов и затрат Фо - Излишек (+) или недостаток (-) общей величины основных источников для формирования запасов и затрат Условия Фс > 0; Фсд > 0; Фо > 0 Фс < 0; Фсд > 0; Фо > 0 S (Ф) = {0,1,1} Фс < 0; Фсд < 0; Фо > 0 S (Ф) = {0,0,1} Фс < 0; Фсд < 0; Фо < 0 S (Ф) = {0,0,0} Абсолютная устой- Допустимая устой- Неустойчивое фи- Кризисное финансовое чивость чивость нансовое состояние состояние 3. Оценка риска финансовой неустойчивости Безрисковая зона Зона допустимого риска Зона критического риска Зона катастрофического риска Для исследуемой компании описанные показатели представлены в табл. 12. Таблица 12. Фактические показатели финансовой устойчивости и ликвидности Активы Знак равенства Пассивы А1 86 125 911 < П1 89 819 854 А2 134 055 242 > П2 20 796 621 А3 184 024 358 > П3 106 973 534 А4 133 624 649 < П4 320 240 151 Фс = -2 553 774 Фсд = +104 419 760 Фо = +125 216 381 Вероятность наступления рисков, таким образом, равна 100 - 90,625 = 9,275%. В качестве абсолютного выражения данного вида риска, т.е. возможных убытков, примем показатель недостатка собственных источников покрытия запасов, который равен 2 553 774 тыс. руб., и сложим его с показателем недостатка наиболее ликвидных активов, равным 3 693 943 тыс. руб., получив 6 247 717 тыс. руб. Инвестиционные риски авторы предлагают рассчитывать на основе математического ожидания показателей резерва под обесценивание вложений за предыдущие годы функционирования. Так, долгосрочные финансовые вложения ПАО «НЛМК» в виде вкладов в уставные капиталы дочерних сообществ представлены в табл. 13. Обесценение финансовых вложений из-за различных рыночных факторов - основной ущерб, который наступает для предприятия от реализации рисковых событий для инвестиционной деятельности. Математическое ожидание удельного веса убытков от инвестиционной деятельности составляет 16,4% от финансовых вложений, что в абсолютном выражении равно 22 593 187,24 тыс. руб., и является выражением возможного ущерба от инвестиционных рисков. Методика прикладного анализа рисков 261 Таблица 13. Вклады в уставные капиталы дочерних сообществ, тыс. руб. Год Первоначальная стоимость Резерв под обесценение финансовых вложений Удельный вес убытков, % Балансовая оценка 2016 173 790 472 (49 699 511) 28,6 124 090 961 2015 173 872 523 (29 799 511) 17,1 144 073 012 2014 167 550 988 (26 918 789) 16,1 140 632 199 2013 159 898 639 (26 918 789) 16,8 132 979 850 2012 126 289 339 (13 158 789) 10,4 113 130 550 2011 104 073 556 (13 158 789) 12,6 90 914 767 2010 100 898 638 (15 787 974) 15,6 85 110 664 2009 97 982 238 (13 310 938) 13,6 84 671 300 Подобным же образом, на основе расчета среднего значения резерва по сомнительным долгам, можно количественно оценить риски контрагентов. Реализационные риски, которые можно совместить с маркетинговыми, рассчитываются на базе данных о потреблении продукции на основных рынках сбыта путем расчета вышеописанных коэффициентов, а также нахождения суммы убытка в зависимости от исторических данных функционирования компании и показателей ее максимальных потерь при снижении объемов продаж. Транспортные риски можно оценить при помощи статистических данных об индексах тарифов на используемые предприятием виды грузовых перевозок и данных о преодолеваемом товаром расстоянии, а также о части стоимости транспортировки, которую оплачивает продавец. Так, к примеру, для ПАО «НЛМК» тарифы на основные виды перевозок в ретроспективе представлены в табл. 14. Таблица 14. Индексы тарифов на грузовые перевозки (в процентах к предыдущему месяцу) Год Месяц Железнодорожн^1й транспорт Автомобильн^1й транспорт 2015 1 100,0 102,1 2 100,0 100,9 3 100,0 100,4 4 100,0 99,7 5 100,0 99,9 6 100,0 99,8 7 100,0 100,0 8 100,0 100,3 9 100,0 100,2 10 100,0 100,2 11 100,0 101,1 12 100,0 102,3 2016 1 108,8 103,4 2 103,3 101,4 3 100,0 98,9 4 100,0 98,3 5 100,0 99,6 262 А.И. Куликова, А. В. Малышко Год Месяц Железнодорожн^1й транспорт Автомобильн^1й транспорт 6 100,0 100,6 7 100,0 114,2 8 100,0 100,7 9 100,5 99,9 10 100,0 89,6 11 100,0 100,2 12 100,0 100,5 Из данной таблицы можно рассчитать вероятность повышения тарифов. Для железнодорожного транспорта это 3/24 = 12,5%, для автомобильного -15/24 = 62,5%. В среднем вероятность возникновения транспортных рисков составит 37,5%. Рассчитывая возможный ущерб от изменения тарифов на перевозку, отметим некоторые показатели. Так, предприятием транспортируется до основного перевозчика в месяц в среднем 831 750 т экспортной продукции. Километраж между Липецком и Туапсе, городом расположения порта доставки по условиям инкотермс FOB Черное море, составляет 1 117 км. Средний тариф на автомобильные перевозки 20 т равен 20 руб./км. Наибольшее изменение тарифа на автомобильные перевозки за рассматриваемый период отмечено в 14,2%. Таким образом, максимальный ущерб в случае перевозки товара автомобильным транспортом составит Ущерб = (1117 • (20 • 1,142 - 20)) • 831 750 / 20 = 131 927 194,5 руб. Аналогично можно рассчитать возможные убытки от изменения тарифов на поставку железнодорожным транспортом. Анализ рисков условий контракта имеет описательный характер, предполагая их оценку в соответствии с учетом таких факторов, как использование шаблонов, отношение руководства к процессу заключения договоров и обучение персонала, привлечение юридического отдела, использование электронных подписей, хранение, архивирование и управление контрактами и т.д. Помимо этого, при доступе к информации о количестве совершенных ошибок в процессе заключений и исполнений контрактов можно рассчитать количественное выражение риска, основанное на ретроспективных показателях. После расчета всех видов рисков необходимо приступать к построению карты рисков. Это графическое и текстовое описание ограниченного числа рисков компании в прямоугольной таблице; по одной оси указывают силу воздействия или значимость риска, а по другой - вероятность или частоту его возникновения. Жирная ломаная линия, которая должна присутствовать на карте, - критический предел терпимости. При обнаружении критических рисков сценарии, которые влекут за собой возникновение рисков выше данной границы, считают неприемлемыми. Менеджерам необходимо понять, как принять или передать такие риски, в то время как рисками ниже границы управляют в рабочем порядке. Возвращаясь к НЛМК, для того чтобы увидеть полноценную картину рисков ВЭД предприятия, составим карту рисков (рис. 2), воспользовавшись сведенными интегральными показателями рисков в табл. 15. Методика прикладного анализа рисков 263 Таблица 15. Показатели рисков ВЭД ПАО «НЛМК» Обозначение для карты Риски Вероятность, % Ущерб/месяц, млн руб. ПОЛ Политические 41,01 659 760 ВАЛ Валютные 62,50 305 ЦЕН Ценовые 65,00 2 847 ПРОЦ Процентные 72,67 11 ФИН Финансовые 9,38 6 248 ИНВ Инвестлтционные 99,00 22 593 ИНФ Инфляционн^те 87,50 386 НТ Научно-технические 24,9 Минимальн^тй ОБЩ Общестт!енные 32,04 Допустим^тй ПРИР Природные 33,44 Допустим^тй ЗАК Законодательные 21,10 Допустлтмый РЕАЛ Реализационн^те 26,69 16 333 СЫР Сырьевые 50,20 2 331 ПР Производственн^те 1,00 Минимальн^тй КОНТ Риски контрагентов 99,00 3 490 КОН Контрактн^те 7,00 Минимальн^те ТР Транснортт1ые и таможенн^те 37,50 132 Месячный размер прибыли, с которым будем сравнивать убытки, составляет 16 332 млн руб., в то время как выручка равна 50 325 млн руб., а стоимость всех активов - 659 760 млн руб. Рис. 2. Карта рисков ВЭД ПАО «НЛМК» 264 А. И. Куликова, А. В. Малышко Из карты видно, что большинство рисков находится в допустимой зоне и их управление должно происход

Ключевые слова

риск, вид риска, внешнеэкономическая деятельность, управление, риск-менеджмент, количественный и качественный анализ, показатель, предприятие, убыток, risk, risk type, foreign economic activity (FEA), management, risk- management, quantitative and qualitative analysis, indicator, enterprise, loss

Авторы

ФИООрганизацияДополнительноE-mail
Куликова Анна ИгоревнаДонецкий национальный технический университетстудентка 1-го курса магистратурыdeviann@rambler.ru
Малышко Александр ВалентиновичДонецкий национальный технический университеткандидат экономических наук, доцент кафедры международной экономикиamalfei108@mail.ru
Всего: 2

Ссылки

Витлинский В. В., Великоиваненко П. И. Рискология в экономике и предпринимательстве. М. : Финансы, 2004. 480 с.
Дубров А. М., Лагоша Б. А., Хрусталев Е. Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе : учеб. пособие / под ред. Б. А. Лагоши. М. : Финансы и статистика, 2000. 176 с.
Воронцовский А. В. Управление рисками : учеб. пособие. 2-е изд., испр. и доп. СПб.: Изд-во СПб. ун-та, 2004. 458 с.
Вяткин В.Н., Гамза В.А., Екатеринославский Ю.Ю., Иванушко П.Н. Управление рисками фирмы: программы интегративного риск-менеджмента. М. : Финансы и статистика, 2006. 397 с.
Дегтярева О. И. Управление рисками в международном бизнесе : учеб. М. : Флинта: МПСИ, 2008. 344 с.
Балдин К.В. Риск-менеджмент : учеб. пособие. М. : ЭКСМО, 2006. 368 с.
Чернова Г.В., Кудрявцев А.А. Управление рисками : учеб. пособ. М. : Проспект, 2008. 160 с.
Экономическая энциклопедия : в 3 т. / ред. кол.: С.В. Мочерный и др. М. : Академия, 2000. Т. 1. 952 с.
Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента / пер. с англ. М. : Дело, 2000.
Puschaver L., Eccles R.G. Input of the upside: Opportunity in Risk management // PW Rewiew. Dec. 1996.
Управление предпринимательским риском / под общ. ред. Д. А. Штефанича. Тернополь : Экономическая мысль, 1999. 224 с.
Егорова Е.Е. Еще раз о сущности риска и системном подходе.. // Управление риском. 2002. № 2. 64 с.
Буянов В.П., Кирсанов К.А., Михайлов Л.М. Рискология. Управление рисками. М. : Экзамен, 2013. 384 с.
Новолипецкий металлургический комбинат НЛМК. URL: https://nlmk.com/ru/
Попов Г.А. Результирующая оценка при наличии нескольких вариантов оценивания на примере задач информационной безопасности // Вестник АГТУ. Серия «Управление, вычислительная техника и информатика». 2017. № 1. С. 48-59.
Уфимцев А.А. Измерение валютных рисков с помощью методологии Value-at-Risk // Вестник ЧелГУ. 2012. № 8 (262). С. 137-142.
Экономические и финансовые риски: оценка, управление, портфель / А.С. Шапкин, В.А. Шапкин. 8-e изд. М. : Дашков и К, 2012. 544 с.
Яковлева И.Н. Оценка финансовых рисков на базе бухгалтерской отчетности // Справочник экономиста. 2008. № 5. С. 37-47.
 Методика прикладного анализа рисков ВЭД предприятия | Вестн. Том. гос. ун-та. Экономика. 2019. № 45. DOI:  10.17223/19988648/45/17

Методика прикладного анализа рисков ВЭД предприятия | Вестн. Том. гос. ун-та. Экономика. 2019. № 45. DOI: 10.17223/19988648/45/17