Различные подходы к риск менеджменту. Краткий экскурс.

Из ленты: 255 ступеней

Откопал  в архивах свою старую статью об управлении рисками. Статья аж от 2005 года. Сейчас я бы написал ее совершенно по-другому. Добавил бы про то, что риск оптимумы являются частным случаем карт Шухарта, Что есть и другие подходы и т.д. Но иногда самому интересно, как я писал много лет назад. Пока оставлю как есть. Даже без комментариев.

– 10.07.2005 ———————————————
Предисловие

  • Понимание процедур сложилось у меня после анализа множества разнородных материалов. Именно такого описания процессов риск менеджмента в литературе я не встречал. Можете считать это моим личным мнением.
  • Приведенные данные имеют некоторое отношение к реальности, но, во-первых, у меня нет полной статистики, во-вторых, я не учитывал множества факторов для упрощения расчетов. Так например не учитывались затраты на внедрение корпоративной культуры. Цифры и расчеты «в лоб» не применимы, это только примеры. Для полноценного расчета требуется дополнительное исследование.
  • Любое совпадение с реальными организациями — случайность.

I. Оценка рисков как вещь сама в себе
Не знаю почему, оценку рисков часто именуют «Управлением рисками». Да эта процедура является составной частью риск менеджмента. Одной из самых простых. Но ведь часть не может быть целым, не так ли? Это примерно, как показывать на колесо и с гордостью говорить: «От мерседеса», или еще хуже «Это и есть мерседес». Однако такая практика достаточно распространена.

Менеджер, на основании своей экспертной оценки выводит некое значение риска, как правило, одно единственного. И на этом все заканчивается.

— Мы владеем всей необходимой информацией.
— Это я понял. Что мы делать будем?
— Благодаря этим экспертным оценкам мы готовы встретить все сложности проекта во всеоружии.
— Это я тоже понял. А что мы делать будем?
— Теперь мы знаем, что наш проект может потерпеть фиаско, и мы к этому готовы!
— И это я понимаю. А делать то мы что будем?

Далее разговор идет по кругу, ничего не давая. Зачем собирать информацию, если не собираешься с ней ничего не делать? Зачем тратить на эти вычисления время, которого и так катастрофически мало?

Эдвард Йордан предлагает нетривиальный способ использования значений рисков в политической борьбе. «У этого проекта в случае двухмесячного графика риск не реализации 80%, а при четырехмесячном всего 20%. Навязывая нам срок два месяца, вы готовы взять на себя ответственность за провал?». Ну что ж, по крайней мере, это хоть какое-то использование данных.

Другой вариант — это выделить несколько (с десяток), наиболее «болезненных» рисков и попытаться их минимизировать.

II. Разбиение рисков на группы и работа с каждой группой специфическим образом

Как правило, такой подход используют в кредитно-финансовых организациях.
В этом случае под управлением рисками понимают набор процедур:

  • Определение набора рисков.
  • Определение вероятности рисков и размера финансовых потерь в случае их реализации
  • Определение и реализация корректирующих процедур:
    •    Минимизация
    •    Страхование
    •    Диверсификация

Страхование. Если риск мал, но его реализация приводит к очень существенным потерям, то как правило риск страхуют. Если выбирать между установкой молниеотвода и страхованием от пожара, выбирают страхование.

Диверсификация — процесс, направленный на то, чтобы сделать риски независимыми. Прекрасно выражается пословицей «Не клади яйца в одну корзину».

III. Использование аппарата высшей математики для оптимизации рисков

Расчетный процесс. Подразделение риск менеджмента.
•    Определение набора рисков.
•    Определение набора возможных корректирующих процедур и их влияния на реализацию рисков и ущерба. (можно использовать диаграммы Ишикавы)
•    Создание многомерной матрицы зависимостей
•    Определение риск-оптимумов

Контролирующий процесс. Подразделение внутреннего аудита.
•    Определение текущих значений рисков.
•    Проверки подразделений, для которых текущий риск отличается от риск-оптимума
•    Создание плана действий для приведения текущих рисков к риск-оптимуму.

Примеры.
Рассмотрим расчет затрат на персонал в нескольких фирмах разного типа
Риски:
•    P1 — Риск увольнения
•    P2 — Риск финансовых потерь при переходе уволившегося сотрудника к конкуренту
•    P3 — Риск финансовых потерь, нанесенных уволившимся сотрудником

Потери при реализации рисков:

risk1.PNG
Возможные меры по уменьшению рисков или/и ущерба от них:
•    Увеличение зарплаты
•    Использование технологии подбора нового сотрудника
•    Внедрение корпоративной культуры
•    Развитие системы обучения
Затраты:

risk2.PNG
Совокупные средние затраты на одного сотрудника:
С=К+Р1*(П+О)+Р3*Р1*У
Сеть пунктов быстрого питания
Собрав огромную статистику, составили матрица вариантов:
risk3.PNG
Получаем, что риск-оптимум для риска увольнения составляет 20%. Т.е. наиболее выгодным является ситуация, при которой из 100 сотрудников каждый месяц увольняются 20.
Этот оптимум достигается при следующих условиях:
•    Компенсация — 250$
•    Реализация программы «Продай друга»
•    Обучение через имитационные техники и тотальный контроль
•    Реализация программы «Мы дружная команда и делаем замечательный продукт»

На этом работа отдела риск менеджмента заканчивается и в игру вступает служба внутреннего аудита.
Служба внутреннего аудита проводит микро проверки во всех подразделениях и получает, скажем, следующий результат:

risk4.PNG
Первое и пятые подразделения неблагополучны. В первом риск неприемлемо мал, в пятом неприемлемо высок.
Следующей очевидной задачей будет приведение рисков к риск оптимумам.
Софтверная фирма
Матрица вариантов:
risk5.PNG
Риск-оптимум увольнения (раз в три года работник меняет компанию) достигается при следующих условиях:

  • Компенсация — 2000$
  • Подбор персонала через кадровое агентство
  • Обучение через внутренние и внешние тренинги
  • Реализация комплекса мер по созданию корпоративной культуры

Сложности.

Для определения риск-оптимумов есть два подхода:

  • Простой перебор вариантов при наличии полной статистики.
  • Восхождение по градиенту в условиях многофакторного эксперимента.

В первом случае, не решаемой проблемой является отсутствие полной статистики. Для России это особенно острая проблема. Статистика, как правило, является внутренней информацией фирмы, и ее разглашение приравнивается к должностному преступлению. Попробуйте, например, запросить у банка сумму невозвращенных кредитов или запросите у любой фирмы количество и суммы финансовых хищений! Кроме того, сбор такой статистики достаточно дорогостоящее занятие.

Во втором случае, количество необходимой информации резко падает, но резко возрастают требования к ее качеству и, как следствие, резко возрастает стоимость экспертной оценки локального подмножества параметров. Кроме того, добавляется проблема отсутствия квалифицированного персонала, способного произвести расчет. Многофакторный эксперимент является частью курса теории вероятности и статистических методов, но эта часть курса очень редко читается в наших вузах.

В целом, второй способ предпочтительней, но, повторюсь, и первый и второй способ труднореализуемы в условиях России.

————————————————-

Источник