0,25

                                                 AUTONUM  * ROMAN

                                                 AUTONUM  * ROMAN

                                                 AUTONUM  * ROMAN

                                                 AUTONUM  * ROMAN       

                                                  AUTONUM  * ROMAN    

        Еа         Ес        Ет          Ен        0          Г1         В1         Б1        А1

______________________________________________________________

Области финансового состояния                  Возможные потери в областях риска

Лемма Маркова гласит [6]: если случайная величина Х не принимает отрицательных значений, то для любого положительного числа α справедливо следующее неравенство:

                                      Р (Х > α) ≤ М (х) / α,                                                (13)

где М (х) – математическое ожидание, то есть среднее значение случайной величины;

         Х – любая случайная величина.

Неравенство Чебышева имеет вид:

                                 Р(|х - х| > ε) ≤ σ²/ε².                                                       (14)

Оно позволяет находить верхнюю границу вероятности того, что случайная величина Х отклонится в обе стороны от своего среднего значения на величину больше ε.

Эта вероятность равна или меньше (как максимум равна, не больше), чем  σ²/ε²,  где  σ²  -  дисперсия, исчисляемая по формуле:

                                σ² = Σ  (х – х)² / n.                                                          (15)

Если нас интересует вероятность отклонения только в одну сторону, например, в большую, то вышеприведенное неравенство Чебышева надо было бы записать так:

                        Р ((х – х) > ε) ≤ σ² / (ε²*2).                                                     (16)

Неравенство Чебышева дает значение вероятности отличное от значения, полученного решая лемму Маркова. Это объясняется тем, что неравенство Чебышева кроме среднего уровня показателей учитывает и еще его колеблемость.

Лемма   Маркова   и   неравенство    Чебышева    пригодны           для употребления при любом количестве наблюдений и любом законе распределения вероятностей. Это является их большим достоинством. Платой за отсутствие жестких ограничений является некоторая неопределенность оценок уровня вероятности, причем при использовании леммы Маркова она значительно больше, чем при применении неравенства Чебышева.

Неопределенность оценок существенно снижается, если можно допустить наличие закона нормального распределения. Как известно, условия существования этого закона довольно широки, что позволяет допускать его наличие в очень многих случаях.

На основании обобщения результатов исследований многих авторов по проблеме количественной оценки риска ниже приведена эмпирическая шкала риска, которую рекомендуют применять предпринимателям при использовании  ими в качестве количественной оценки риска вероятности наступления рискового события.

Таблица 2 – Шкалы риска

Первые три градации вероятности нежелательного исхода соответствуют "нормальному", "разумному" риску, при котором рекомендуется принимать обычные предпринимательские решения. Принятие решений с большим риском возможно, если наступление нежелательного исхода не приведет к банкротству.

Для оценки колеблемости (изменчивости) риска используется коэффициент вариации (V = σ / X) и приводятся следующие шкалы: до 0,1 - слабая; от 0,1-0,25 - умеренная; свыше 0,25 - высокая.

При оценке приемлемости коэффициента, определяющего риска банкротства существует несколько не противоречащих друг другу точек зрения. Одни авторы считают, что оптимальным является коэффициент риска, составляющий 0,3, а коэффициент риска, ведущий к банкротству - 0,7 и выше. В других источниках приводится шкала риска со следующими градациями указанного выше коэффициента: до 0,25 - приемлемый; 0,25-0,50 - допустимый; 0,50-0,75 - критический; свыше 0,75 - катастрофический риск.

Существуют описательные характеристики шкал риска по величине ожидаемых потерь, которые используются для оценки приемлемости содержащего риск решения. В этих градациях риска в зависимости от уровня возможных потерь осуществляются путем выделения следующих весьма условных зон.

1. Область минимального риска характеризуется уровнем потерь, не превышающим размеры чистой прибыли.

2. Область повышенного риска характеризуется уровнем потерь, не превышающим размеры расчетной прибыли.

3. Область критического риска характеризуется тем, что в границах этой  зоны возможны потери, величина которых превышает размеры расчетной прибыли, но не превышает размер ожидаемых доходов.

4. Область недопустимого риска характеризуется тем, что в границах этой зоны ожидаемые потери способны превзойти размер ожидаемых доходов от операции и достичь величины, равной всему имущественному состоянию предпринимателя.

Наиболее широко распространенным подходом к анализу риска банкротства предприятия является подход  Альтмана, который состоит в следующем:

1.                Применительно к данной стране и к интервалу времени формируется набор отдельных финансовых показателей предприятия, которые на основании предварительного анализа имеют наибольшую относимость к свойству банкротства. Пусть таких показателей N.

2.                В N-мерном пространстве, образованном выделенными показателями, проводится гиперплоскость, которая наилучшим образом отделяет успешные предприятия от предприятий-банкротов, на основании данных исследованной статистики. Уравнение этой гиперплоскости имеет вид

                                                                                              (17)

где K_i - функции показателей бухгалтерской отчетности, a_i  - полученные в результате анализа веса.

3.                Осуществляя параллельный перенос плоскости (17), можно наблюдать, как перераспределяется  число успешных и неуспешных предприятий, попадающих в ту или иную подобласть, отсеченную данной плоскостью. Соответственно, можно установить пороговые нормативы Z₁ и Z₂: когда Z < Z₁ , риск банкротства предприятия высок, когда Z > Z₂ - риск банкротства низок, Z₁ < Z < Z₂ - состояние предприятия не определимо.

Отмеченный подход, разработанный в 1968 г. Эдвардом Альтманом, был применен им самим в том же году применительно к экономике США. В результате появилось широко известная формула:

                                                          (18)

где:

К₁ = собственный оборотный капитал/сумма активов;

К₂ = нераспределенная прибыль/сумма активов;

К₃ = прибыль до уплаты процентов/сумма активов;

К₄ = рыночная стоимость собственного капитала/заемный капитал;

К₅ = объем продаж/сумма активов.

Интервальная оценка Альтмана: при Z<1.81 – высокая вероятность банкротства, при Z>2.67 – низкая вероятность банкротства.

Позже (1983) Альтман распространил свой подход на компании, чьи акции не котируются на рынке. Соотношение (18) в этом случае приобрело вид

                                        (19)

Здесь К₄  - уже балансовая стоимость собственного капитала в отношении к заемному капиталу. При Z<1.23 Альтман диагностирует высокую вероятность банкротства.

Сопоставление данных, полученных для ряда стран, показывает, что веса в Z - свертке и пороговый интервал [Z1 , Z2] сильно разнятся не только от страны к стране, но и от года к году в рамках одной страны (можно сопоставить выводы Альтмана о положении предприятий США за 10 лет анализа). Получается, что подход Альтмана не обладает устойчивостью к вариациям в исходных данных. Статистика, на которую опирается Альтман и его последователи, возможно, и репрезентативна, но она не обладает важным свойством статистической однородности выборки событий. Одно дело, когда статистика применяется к выборке радиодеталей из одной произведенной партии, а другое, - когда она применяется к фирмам с различной организационно-технической спецификой, со своими уникальными рыночными нишами, стратегиями и целями, фазами жизненного цикла и т.д. Здесь невозможно говорить о статистической однородности событий, и, следовательно, допустимость применения вероятностных методов, самого термина "вероятность банкротства" ставится под сомнение.

Но ключевым ограничением этого метода является даже не проблема качественной статистики. Дело в том, что классическая вероятность - это характеристика не отдельного объекта или события, а характеристика генеральной совокупности событий. Рассматривая отдельное предприятие, мы вероятностно описываем его отношение к полной группе. Но уникальность всякого предприятия в том, что оно может выжить и при очень слабых шансах, и, разумеется, наоборот. Единичность судьбы предприятия подталкивает исследователя присмотреться к предприятию пристальнее, расшифровать его уникальность, его специфику, а не "стричь под одну гребенку"; не искать похожести, а, напротив, диагностировать и описывать отличия. При таком подходе статистической вероятности места нет. Исследователь интуитивно это чувствует и переносит акцент с прогнозирования банкротства (которое при отсутствии полноценной статистики оборачивается гаданием на кофейной гуще) на распознавание сложившейся ситуации с определением дистанции, которая отделяет предприятие от состояния банкротства. Вследствие вышесказанного предлагается использовать метод оценки риска банкротства, разработанный отечественными экономистами  Недосекиным А. О. и Максимовым  О. Б.

Эксперту необходимо выбрать ряд отдельных финансовых показателей, о которых можно сказать, что они наилучшим образом характеризуют отдельные стороны деятельности предприятия и при этом образуют некую законченную совокупность, дающую исчерпывающее представление о предприятии как о целом. Выбор системы показателей для анализа – искусство, стяжаемое долгим опытом анализа. Исследование самого процесса выбора системы показателей для оценки риска банкротства осуществляется в [2] (там же, кстати, доходчиво объясняется, почему классическая формула Альтмана неприменима в российских условиях). Не существует двух предприятий, для которых одинаково хорошо подходили бы одни и те же показатели. Или точнее: значимость тех или иных показателей для оценки тех или иных предприятий различна, и поэтому перед экспертом встает трудная задача отбора и ранжирования факторов анализа. Показатели, классифицированные по группам (финансовая устойчивость, ликвидность, рентабельность и т.д.), могут образовывать иерархию, но в простейшем случае они просто составляют неупорядоченный набор.

Причем здесь и далее по умолчанию предполагаем, что рост отдельного показателя Х_i сопряжен со снижением степени риска банкротства и с улучшением самочувствия рассматриваемого предприятия. Если для данного показателя наблюдается противоположная тенденция, то в анализе его следует заменить сопряженным. Например, показатель доли заемных средств  в активах предприятия разумно заменить показателем доли собственных средств в активах.

Пример системы показателей:

·        Х₁ - коэффициент автономии (отношение собственного капитала к валюте баланса),

·        Х₂ - коэффициент обеспеченности оборотных активов собственными средствами (отношение чистого оборотного капитала к оборотным активам),

·        Х₃ - коэффициент промежуточной ликвидности (отношение суммы денежных средств и дебиторской задолженности к краткосрочным пассивам),

·        Х₄ - коэффициент абсолютной ликвидности (отношение суммы денежных средств к краткосрочным пассивам),

·        Х₅ - оборачиваемость всех активов в годовом исчислении (отношение выручки от реализации к средней за период стоимости активов),

·        Х₆ - рентабельность всего капитала (отношение чистой прибыли к средней за период стоимости активов).

Сопоставим каждому показателю Х_i уровень его значимости для анализа r_i. Чтобы оценить этот уровень, нужно расположить все показатели по порядку убывания значимости так, чтобы выполнялось правило

                                                                                           (20)

Возьмем пример. Промышленное предприятие, прошедшее приватизацию и не приспособившееся к новым условиям хозяйствования, убыточно и нерентабельно. Однако оно располагает изрядным количеством неликвидного, морально устаревшего оборудования, а также производственными помещениями. Доля этого имущества в активах компании высока, что свидетельствует о высоком уровне ее финансовой автономии. Но эта пресловутая автономия, измеренная по балансу,  мало дает с точки зрения оценки риска банкротства, так как собственное имущество предприятия, в силу его неликвидности, не может выступить средством погашения текущей задолженности, а также выступать средством залога при кредитовании. Следовательно, финансовый показатель автономии должен занимать в выбранной системе показателей, применительно к указанному предприятию, одно из последних мест.

Если система показателей проранжирована в порядке убывания их значимости, то значимость i-го показателя r_i следует определять по правилу Фишберна [35]:

                                                                                        (21)

Например, для системы с N=3 показателями r₁ = 3/6,  r₂ = 2/6,  r₃ = 1/6, и сумма уровней значимости равна единице.               

Правило Фишберна отражает тот факт, что об уровне значимости показателей неизвестно ничего кроме (20). Тогда оценка (21) отвечает максимуму энтропии наличной информационной неопределенности об объекте исследования.

Если же все показатели обладают равной значимостью, тогда

 r_i = 1/N.                                                                                                   (22)

Будем распознавать уровень показателя на качественном уровне, словесно. Для этого составим таблицу следующего вида:

Таблица 3 - Распознавание уровня показателей

В таблице 1 l_ij равно 1, если эксперт именно таким образом распознал текущий уровень показателя, и 0 во всех остальных случаях.

Эксперт может разработать самостоятельную классификацию уровней показателей.

Таблица 4 - Классификатор уровней финансовых показателей

Здесь Х₁ – Х₆ – показатели, предложенные выше.

Правильное заполнение таблицы 3 дает, что сумма всех столбцов и строк таблицы равна N. Таблица 3 представляет собой нечто вроде финансовой карты предприятия, на которой отмечены как успехи финансовой политики предприятия, так и его слабые звенья.

Теперь выполним формальные арифметические действия по построению комплексного финансового показателя, выполнив двойную свертку данных таблицы 3:

,                                                                                     (23)

где

                                                                                           (24)

l_ij определяется по таблице 1, а r_i – по формуле (21) или (22). В ходе свертки используются две системы весовых коэффициентов – значимости показателей и опорные веса (24) для сведения нескольких отдельных показателей в один.

В таблице 5 приведен классификатор уровня комплексного показателя V&M, настроенный на систему весов (24):

Методика, рассматриваемая в статье Вишнякова Я.Д., Колосова А.В. и Шемякина В.Л.  «Оценка и анализ финансовых рисков предприятия в условиях враждебной окружающей среды бизнеса», предлагает оценивать риск  банкротства следующим образом.

Таблица 5 - Заключение о финансовом состоянии предприятия

Авторами статьи предлагается использовать модифицированную с учетом воздействий окружающей среды и рыночных механизмов Z-модель, имеющую следующий вид [2]:

R=А1хХ1+А2хХ2+А3хХ3+А4хХ4+А5хХ5+А6хХ6>0,                            (25)    

где R — рейтинговое число;

Х1 — коэффициент обеспеченности предприятия собственными средствами (отношение собственных оборотных активов к общей сумме активов);

Х2 — коэффициент текущей ликвидности;

Х3 — рентабельность собственного капитала;

Х4 — коэффициент капитализации предприятия (отношение рыночной стоимости собственного капитала к балансовой стоимости заемных средств);

Х5 — показатель общей платежеспособности, определяемый как отношение рыночной стоимости активов ко всем обязательствам предприятия;

Х6 — коэффициент менеджмента, определяемый как отношение выручки от реализации к величине текущих обязательств предприятия;

А1, А2, А3, А4, А5, А6 — индексы значимости каждого фактора модели.

Коэффициенты являются показателями хозяйственной деятельности предприятия и степени его финансовой устойчивости. Они численно выражают риск неблагоприятного развития финансовой ситуации на предприятии.

Рейтинговое число R представляет собой численное выражение реакции предприятия на воздействие окружающей среды. Получившаяся величина R позволяет оценивать степень финансового риска данного предприятия при работе в условиях априорно враждебной окружающей среды бизнеса. При расчете R за несколько последовательных временных периодов мы получаем динамику изменения финансовой устойчивости предприятия, что позволяет анализировать влияние на него окружающей среды и тенденции дальнейшей динамики финансовой устойчивости предприятия.

При расчете в соответствии с предлагаемой моделью впервые для исчисления рейтингового числа применен коэффициент капитализации предприятия. Этот коэффициент позволяет в российских условиях, когда стоимость капитала предприятия по балансу занижена, точно оценить риск банкротства предприятия. До сих пор при расчете рейтингового числа [7]  [R] использовались только стандартные коэффициенты финансового анализа, что ограничивало его экономический смысл. Также впервые для оценки качества менеджмента и, соответственно, степени финансовой устойчивости предприятия применен метод расчета коэффициента менеджмента как отношение выручки от реализации к текущим обязательствам предприятия. Основанием для именно такого расчета коэффициента является система налогообложения прибыли. Обычно коэффициент менеджмента определяется как отношение прибыли к выручке. Однако в условиях российской окружающей среды бизнеса предприятие стремится к занижению бухгалтерской прибыли всеми доступными способами. Поэтому стандартный расчет коэффициента менеджмента не позволяет реально принимать решения, касающиеся финансовой устойчивости предприятия. По мнению авторов статьи, при применении предлагаемого порядка расчета коэффициент будет отражать, насколько эффективно использует предприятие источники получения прибыли, насколько предприятие устойчиво к вредным воздействиям окружающей среды.

Следует отметить, что коэффициенты значимости для использования данной математической модели должны рассчитываться отдельно для каждой подотрасли. Например, они будут отличаться для анализа финансового состояния предприятий черной и цветной металлургии. Связано это ограничение с различиями в технологической цепочке и особенностями бухгалтерского учета.

 Прежде чем приступать к анализу финансовых показателей предприятий и коэффициентов, входящих в состав модифицированной Z-модели, следует отметить, что при определении основных значимых коэффициентов была рассчитана значимость этих коэффициентов. Ранжирование основных коэффициентов, входящих в состав модифицированной Z-модели, показало следующее. Основным значимым фактором, существенно влияющим на финансовую устойчивость предприятия, является коэффициент текущей ликвидности, затем в порядке убывания следуют: показатель общей платежеспособности, рентабельность собственного капитала, коэффициент капитализации предприятия, коэффициент менеджмента и коэффициент обеспеченности предприятия собственными средствами.

3 Процесс управления рисками на предприятии

Одной из основных причин неэффективного управления рисками является отсутствие ясных и четких методологических основ этого процесса. Анализ приводимых в литературе принципов управления рисками показывает их разрозненность, а отдельным попыткам их систематизации присуще множество спорных моментов. Тем не менее, анализ исследований в области методологии управления рисками с учетом требований современной экономики позволяет сформировать систему принципов управления рисками:

- решение, связанное с риском, должно быть экономически грамотным и не должно оказывать негативного воздействия на результаты финансово-хозяйственной деятельности предприятия;

- управление рисками должно осуществляться в рамках корпоративной стратегии организации;

- управлении рисками принимаемые решения должны базироваться на необходимом объеме достоверной информации;

- при управлении рисками принимаемые решения должны учитывать объективные характеристики среды, в которой предприятие осуществляет свою деятельность;

- управление рисками должно носить системный характер;

- управление рисками должно предполагать текущий анализ эффективности принятых решений и оперативную корректуру набора используемых принципов и методов управления рисками.

Сущность каждого этапа управления рисками предполагает применение различных методов.

Весь процесс управления рисками можно отобразить следующим образом:

Рисунок 3 – Процесс управления рисками

1.                Постановка целей управления рисками;

2.                Анализ риска;

3.                Качественный анализ;

4.                Количественный анализ;

5.                Выбор методов воздействия на риск;

6.                Анализ эффективности принятых решений и корректура целей управления рисками, и к началу.

Этап постановки целей управления рисками характеризуется использованием методов анализа и прогнозирования экономической конъюнктуры, выявления возможностей и потребностей предприятия в рамках стратегии и текущих планов его развития.

На этапе анализа риска используются методы качественного и количественного анализа: методы сбора имеющейся и новой информации, моделирования деятельности предприятия, статистические и вероятностные методы и т. п.

На третьем этапе производится сопоставление эффективности различных методов воздействия на риск: избежания риска, снижения риска, принятия риска на себя, передачи части или всего риска третьим лицам, которое завершается выработкой решения о выборе их оптимального набора.

На завершающем этапе управления рисками выбранных методов воздействия на риск. Результатом данного этапа должно стать новое знание о риске, позволяющее, при необходимости, откорректировать ранее поставленные цели управления риском.

Таким образом, на каждом из этапов используются свои методы управления рисками. Результаты каждого этапа становятся исходными данными для последующих этапов, образуя систему принятия решений с обратной связью. Такая система обеспечивает максимально эффективное достижение целей, поскольку знание, получаемое на каждом из этапов, позволяет корректировать не только методы воздействия на риск, но и сами цели управления рисками.

Базовым этапом, позволяющим сформировать дальнейшую стратегию управления рисками является этап анализа риска.

Задачей качественного анализа риска является выявление источников и причин риска, этапов и работ, при выполнении которых возникает риск, то есть: определение потенциальных зон риска; выявление рисков, сопутствующих деятельности предприятия; прогнозирование практических выгод и возможных негативных последствий проявления выявленных рисков.

Методы качественного анализа можно разделить на четыре группы:

1.                Методы, базирующиеся на анализе имеющейся информации;

2.                Методы сбора новой информации;

3.                Методы моделирования деятельности организации;

4.                Эвристические методы качественного анализа;

Итоговые результаты качественного анализа риска, в свою очередь, служат исходной информацией для проведения количественного анализа.

На этапе количественного анализа риска вычисляются числовые значения вероятности наступления рисковых событий и объема вызванного ими ущерба или выгоды.

Рассматривая всю совокупность методов количественного анализа рисков, можно сказать, что применение конкретного метода зависит от множества факторов:

-  для каждого типа анализируемого риска существуют свои методы анализа и конкретные особенности их реализации. Например, при анализе технико-производственных рисков, связанных с отказом оборудования наибольшее распространение получили методы построения деревьев;

-  для анализа рисков существенную роль играет объем и качество исходных данных.;

-  при анализе рисков принципиально важно учитывать динамику показателей, влияющих на уровень риска. В случае анализа рисков на рынках в состоянии шока ряд методов попросту неприменим;

-  при выборе методов анализа следует принимать во внимание не только глубину расчетных данных, но и горизонт прогнозирования показателей, влияющих на уровень риска;

-  большое значение имеет срочность и технические возможности проведения анализа. Если в распоряжении аналитика имеется солидный вычислительный потенциал и запас времени, возможно обучение нейронных сетей, моделирование по методу Монте-Карло и т. д.;

-  эффективность применения методов анализа риска повышается при формализации риска с целью математического моделирования его воздействия на результаты деятельности предприятия.;

-  следует учитывать требования государственных контролирующих органов к формированию отчетности о рисках. В том случае, если на нормативном уровне требуется использование методов имитационного моделирования, их применение обязательно.

Все вышеперечисленное позволяет сделать вывод о том, что для эффективного анализа всего многообразия рисков в деятельности предприятия необходимо применять целый комплекс методов, что, в свою очередь, подтверждает актуальность разработки комплексного механизма управления рисками.

В современных условиях хозяйствования, характеризующихся политической экономической и социальной нестабильностью существующая на предприятии система управления должна включать механизм управления рисками [3].

Первым этапом формирования механизма управления риском на предприятии является создание службы риск-менеджмента. При этом важно определить место службы в организационной структуре предприятия, определить права и обязанности ее персонала и проинформировать работников предприятия о функциях службы и характере ее деятельности.

Источниками информации, предназначенной для анализа риска являются:

-  бухгалтерская отчетность предприятия. Данные документы (баланс, отчет о прибыли и убытках, о движении денежных средств и т. д.) в сжатой форме содержат всю официальную информацию о предприятии. Анализ бухгалтерской отчетности предприятия позволит выявить значительную долю деловых, кредитных, организационных рисков;

-  организационная структура и штатное расписание предприятия. Анализ данной информации позволяет выявлять организационные риски;

-  карты технологических потоков (технико-производственные риски);

-  договоры и контракты (деловые и юридические риски);

-  себестоимость производства продукции. Ее анализ позволяет выявить подавляющее большинство РОФ и определить денежное выражение потерь из-за возникновения рисковых ситуации;

-  финансово-производственные планы предприятия. Полнота их выполнения дает возможность комплексно оценить устойчивость предприятия ко всей совокупности рисков.

Социально-экономическая нестабильность (СЭН), в условиях которой действуют предприятия, вносит свои коррективы как в деятельность субъектов хозяйствования; так и в механизм управления рисками предприятий. При этом проследить ее влияние в полном объеме практически невозможно, но определить аспекты ее воздействия на отдельные риски вполне реально.

По завершении сбора информации, предназначенной для анализа рисков, служба риск-менеджмента получит возможность реально оценить динамику показателей деятельности предприятия с учетом воздействий внешних и внутренних социально-экономических и политических факторов, что позволит всесторонне и профессионально спрогнозировать будущее состояние рыночной конъюнктуры и реально оценить возможные риски.

Логическим продолжением работы службы риск-менеджмента должно стать формирование программы мероприятий по управлению рисками, при разработке которой должно быть учтено следующее:

-  размер возможного ущерба и его вероятность;

  -  существующие механизмы снижения риска, предлагаемые государством и их производственно-экономическая эффективность;

-  производственно-экономическая эффективность предлагаемых службой мероприятий по снижению рисков;

-  практическая возможность реализации мероприятий в рамках выделенного лимита средств;

-  соответствие мероприятий программы существующим нормативным актам, целям долгосрочного и краткосрочного планирования развития предприятия и основным направлениям его финансовой политики;

-  субъективное отношение к риску разработчиков программы и руководства предприятия.

При разработке программы мероприятий по управлению рисками специалистам службы риск-менеджмента следует ориентироваться на максимальную унификацию формируемых оценок уровня риска, что выражается в формировании универсальных параметров, характеризующих объем возможного ущерба, В качестве таких параметров наиболее целесообразно использовать воздействия рисков на финансовые потоки и финансовое состояние предприятия.

Завершающим этапом разработки программы является формирование комплекса мероприятий по снижению рисков, с указанием планируемого эффекта от их реализации, сроков внедрения, источников финансирования и лиц, ответственных за выполнение данной программы. Программа обязательно должна быть утверждена руководством предприятия и учтена при финансово-производственном планировании.

В процессе реализации программы специалисты службы риск-менеджмента должны осуществлять анализ эффективности принятых решений и по мере необходимости обеспечивать корректировку целей и средств минимизации рисков. Такой подход позволит провести разработку последующих программ мероприятий по снижению рисков на более качественном уровне с использованием новых полученных знаний о риске.

Все вышеизложенное позволяет сделать вывод о том, что механизм управления рисками предприятия в современных условиях хозяйствования должен иметь четкую иерархическую структуру с необходимостью ее корректировки по итогам реализации программы мероприятий по снижению рисков и с учетом изменяющихся факторов воздействия.

Рисунок 2- Алгоритм функционирования механизма управления рисками

Анализ трудов отечественных и зарубежных исследователей теории и практики минимизации риска, текущего состояния и тенденций развития отечественной экономики, проблем и особенностей деятельности предприятий реального сектора подтверждает актуальность и своевременность разработки механизма управления рисками предприятия в современных условиях хозяйствования и подчеркивает необходимость его внедрения в практику деятельности финансово-экономических подразделений субъектов хозяйствования.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной работе были рассмотрены виды рисков и потерь организаций, основные методы оценки и анализа рисков, принятия решений – то, без чего невозможно эффективное управление риском. Главная сложность проблемы управления рисками заключается в том, что не существует каких – либо «готовых» рецептов. Каждому вопросу, требующему рассмотрения на предприятии, нужен свой уникальный подход.

Обязанности управляющего будут состоять в выборе наиболее подходящих для компании решений. Одна из основных его задач – оценить риск и свести его к минимуму, чтобы получить максимальную прибыль в случае удачной сделки и понести минимальные потери в случае неудачной сделки. Неправильно определив влияние некоторых факторов, менеджер может привести компанию к краху. Поэтому резко возрастает важность таких качеств, как опыт, квалификация, и, конечно, интуиция. Необходим постоянный анализ существующей ситуации, очень важно использование опыта других организаций (возможность учиться на чужих ошибках).

В общем, управление рисками – проблема очень важная. Необходимо грамотное определение направлений развития фирмы. Этим должен заниматься высококвалифицированный специалист.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1.     Ван Хорн Дж.К. Основы управления финансами. – М.: Финансы и статистика, 1996.

2.     Вишняков Я. Д., Колосов А. В., Шемякин В. Л. Оценка и анализ финансовых рисков предприятия в условиях враждебной окружающей среды бизнеса // Менеджмент в России и за рубежом – 2000 г. №3, с. 15-17.

3.     Глухов В.В., Бахрамов Ю.М. Финансовый менеджмент. – С.-Петербург: Специальная литература, 1995.

4.     В.М.Гранатуров Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения. - М.: Издательство "Дело и Сервис", 1999

5.     Давыдова Г.В., Беликов А.Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском, 1999 г., № 3, с. 13-20.

6.     Клейнер Г.Б. Предприятие в нестабильной экономической среде, риски, стратегии, безопасность. – М.: Перспектива, 1997.

7.      Клейнер Г. Риски промышленных предприятий // Российский экономический журнал. 1994 - № 5-6 – с.85-92

8.     Кошкин В.И. и др. Антикризисное управление:17-модульня программа для менеджеров “Управление развитием организации”. Модуль11.-Мю:ИНФРА-М,2000.-512с.

9.     Любушин Н. П., Лещева В. Б., Дьяков В. Г. Финансово-экономическая деятельность предприятия. – М.: ЮНИТИ – ДАНА, 2000. – 471 с.

10.Недосекин А.О. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами // Аудит и финансовый анализ, №2, 2000.

11.Недосекин А.О., Максимов. О. Б. Простейшая  комплексная оценка финансового состояния предприятия на основе нечетко-множественного подхода.// Хеджинг без риска. Публикации. – 2003. – URL: http://www.hedging.ru/publications

12.Романов В. С. Понятие рисков и их классификация как основной элемент теории рисков // Инвестиции в России. — 2000г.

13.Романов В. С., Бутуханов А. В. Рискообразующие факторы: характеристика и влияние на риски // Управление риском. — 2001 г.

14.Романов В. С. Риск-менеджмент как условие развития предприятия // Теория и практика реструктуризации предприятий: Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции. Пенза, 2001 г. 

15.Романов В. С. Управление рисками: этапы и методы // Факты и проблемы практики менеджмента: Материалы научно-практической конференции 30 октября 2001 г. — Киров: Изд-во Вятского ГЛУ, 2001 г. 

16.Станиславчик Е. Н. Риск-менеджмент на предприятии. Теория и практика. М.: «Ось-89», 2002. – 80 с.

17.Хохлов Н.В. Управление риском. – М.: Юнити-дана, 1999.- 239 с.

18.Чернова Г. В. Практика управления рисками на уровне предприятия. – СПб: Питер, 2000. – 176с

19.Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Финансы предприятий. – М.: Финансы и статистика, 1999.