Анализ современных систем риск-менеджмента предприятий металлургического производства показал, что в основном они включают комплекс мероприятий по устранению, упреждению и/или снижению показателей производственных рисков. При этом коммерческий риск рассматривается в рамках рыночного или финансового риска и его не воспринимают как самостоятельный вид. Однако в условиях современного рынка он играет доминирующую роль.

Отметим, что под коммерческим риском следует, понимаем не только величину возможных потерь коммерческой деятельности, но и величину своевременно недополученной прибыли. Исходя из этого, оценку коммерческих рисков необходимо проводить на качественно новом уровне путем построения предиктора.

Необходимость применения предикторных оценок, во-первых, связано с отсутствием в анализе коммерческих рисков классических подходов, основанных на прогнозных расчетах, а во-вторых, предполагает разработку модели со свойствами, предусмотренными в концепции «риск-ресурс» [1, 2].

Ресурсной подход к оценке коммерческих рисков, предполагает отказаться от традиционного представления о прогнозе как результате прямой экстраполяции и получении одновариантной точечной оценки, а одновременно определять сразу несколько вариантов развития будущей ситуации. Следовательно, в предикторной оценке, построенной с учетом теории рациональных ожиданий на базе прогнозного образа, будут учтены все действующие тренды экономической конъюнктуры, что позволит идентифицировать наиболее вероятностные варианты развития риск-ситуации. Наличие альтернатив в прогнозной оценке коммерческого риска позволит не только восприниматьего исходя из базовых идей концепции «риск-ресурс», но сочетать процессы планирования и прогнозирования коммерческой деятельности. При этом целесообразно прогнозные оценки составляющих коммерческого риска использоваться в коммерческой де-ятельности в качестве плановых ориентиров при замене долгосрочных опти-мальных планов на планы альтернативных решений, позволяющих обоснованно извлекать пользу из возникающих риск-ситуаций.

На практике процесс оценки коммерческих рисков, основанный на при-менении концепции «риск-ресурс» и построении планов альтернативных решений происходит в несколько этапов. Первый этап совпадает с конечным этапом процесса качественного анализа и опирается на его результаты [5]. А последний этап, на котором учитывают итоги сделанной оценки, является первым этапом процесса управления и принятия решения. Поскольку данные процессы взаимосвязаны и взаимозависимы, то в реальности довольно трудно провести четкую грань между ними. Логически данная взаимосвязь может быть представлена следующим образом (рис. 1).

Согласно рисунку 1, исследование коммерческих рисков начинается с качественного анализа проводимого с целью определения основных приоритетов, которым в дальнейшем необходимо будет уделять особое внимание. Он включает в себя процессы структуризации, идентификации и описания рисков. Качественный анализ коммерческих рисков требует определенной формализации происходящих процессов.

В результате качественной оценки определяется профиль (природа) возможных рисков и составляется карта коммерческих рисков. Разработка карты коммерческих рисков заключается в формировании единой терминологии по их выявлению и управлению. Она строится на основе регистра рисков и их количественных характеристик, полученных в процессе измерения.

Карта рисков как бы материализует риск-ситуации, делает их очевидными, позволяя не только оценить реальность обстановки, но и сделать оптимальный выбор при принятии управленческих решений. Кроме того, являясь основой разработки управленческих решений, она позволяет дать взвешенную оценку выделенным рискам и обосновать приоритетность мероприятий по их снижению. Следовательно, картографирование рисков является необходимым условием применения планов альтернативных решений.

В ходе построения карты рисков основным является этап идентификации коммерческих рисков. В процессе его проведения выявляются потенциальные события, которые оказывают влияние на коммерческую деятельность, независимо от того предоставляют они дополнительные возможности или приводят к негативным последствиям. Данные события нами рассматриваются как ситуации проявления коммерческих рисков, которые требуют не только количественной оценки, но и выбора мер оптимального реагирования.

При идентификации этих событий исследованию подвергаются различные факторы внутренний и внешний среды, приводящие к возникновению коммерческих рисков. Как правило, рисковые события идентифицируются с точки зрения прошлого опыта и с позиции будущих возможностей.

В процессе идентификации рисков проводится их структуризация с целью распределения их по выделенным категориям. Категоризация рисков помогает четко выявить не только причины и источники их возникновения, но и ключевые индикаторы рисков.

Индикаторы рисков используются для отслеживания, выявления и прогнозирования риск-ситуации. Они дополняют процесс качественной оценки рисков постоянным мониторингом и контролем. Их измерение может происходить так часто, как это требуется. Правильно подобранные ключевые индикаторы сопровождают конкретный тип риска на протяжении долгого времени, при этом они могут либо ослаблять, либо усиливать свое воздействие.

Основной целью использования ключевых индикаторов в построении карты рисков на основе построения планов альтернативных решений является прогнозирование возникновения конкретной риск-ситуации с формированием для нее рациональных управленческих решений. Возникающие при этом трудности заключаются в четком понимании сущности ключевых индикаторов, которые будут являться достаточно чувствительными и реально смогут отражать конкретный тип риска.

По своей природе происхождения индикаторы коммерческих рисков могут характеризовать как исторический период, так и прогнозный. Исторический период связан с уже реализованными процессами, поэтому полученные средние оценки рисков, как правило, служат базой для оценки уровня ожидаемых потерь в будущем.

На практике эффективное использование индикаторов предусматривает одновременное использование индикаторов исторического и прогнозного периода. Чем они специфичны и чем точнее отражается профиль соответствующего риска, тем более грамотно в дальнейшем будут приниматься управленческие решения.

Для коммерческих рисков металлургических предприятий, на наш взгляд, наиболее значимыми индикаторами являются [4]:

− стабильность спроса. Если спрос на продукцию или услуги предприятия стабилен, то стабилен объем реализованной продукции и доход от реализации. При прочих равных условиях, чем стабильнее спрос, тем меньше колеблется реализационный доход и чистая прибыль — меньше коммерческий риск;

− стабильность цен на выпускаемую продукцию. Чем больше нестабильность цены, тем больше возможные отклонения реализационного дохода и соответственно чистой прибыли и больше коммерческий риск;

− стабильность цен на сырье и материалы. Деятельность предприятий, у которых высока доля материалов с нестабильными ценами, характеризуются более высокой степенью коммерческого риска;

− эластичность спроса по цене. Чем более неэластичен спрос, тем больше возможностей повышать цену на выпускаемую продукцию в ответ на повышение цен на сырье. Чем больше возможность изменением цен влиять на конечный результат деятельности (прибыль), тем меньше коммерческий риск. Этот фактор имеет принципиальное значение в периоды высокой инфляции;

− операционный рычаг (соотношение постоянных и переменных издержек). Если в издержках предприятия высока
доля постоянных затрат, то при снижении реализационного дохода эти издержки будут значительно снижать (делать неустойчивой) значение чистой прибыли, следовательно, коммерческий риск будет высок.

Опираясь на внутреннее содержание категории «коммерческий риск» и характеристику его ключевых индикаторов, для металлургических предприятий можно определить следующие типы и формы его проявления (табл. 1).

После того как потенциальные риски идентифицированы их необходимо проранжировать, на основе вероятности наступления каждой риск-ситуации и величины проявления коммерческого риска (оценки последствий возможного ущерба или выигрыша). Сравнение рисков только по одному параметру ничего не дает с точки зрения риск-менеджмента.

Отметим, что вероятность и значимость риска, как правило, оцениваются количественно. Однако при ранжировании выявленных рисков целесообразно использовать метрики, представляющие собой произведение вербальных оценок величины и вероятности их проявления. Для этого необходимо количественные оценки величины и вероятности проявления каждого риска, полученные в ходе построения планов альтернативных решений, перевести в вербальные в соответствии со шкалой (табл. 2).

Процедура перевода количественных оценок в вербальные требует более детального описания, поскольку для каждой выделенной группы необходимо определить не только механизм перевода, но и граничные значения.

Практическая реализация данной задачи, прежде всего, связанна с построением предикторной оценки величины коммерческого риска и получение прогнозного образа [6].

С этой целью в рамках концепции «риск-ресурс» в работе [4] рекомендовалось использовать эконометрическую авторегрессию модель первого порядка прогнозного образа величины спроса, в которую были введены фиктивные переменные, позволяющие проводить расщепление траектории прогноза.

Эконометрическая модель величины спроса с двумя фиктивными переменными обеспечивает получение пяти траекторий скачкообразного состояния развития, записывается в виде:

где Q_t^D – величина спроса на рынке в момент времени t; a₀, a₁ – оцениваемые параметры той части модели, которая отвечает за тренд уровня рассматриваемой величины; d₁, d₂ – оцениваемые параметры стохастической составляющей модели, характеризующие средний уровень возможного отклонения фактически наблюдаемого расхождения от тренда и интерпретируемые как величины, по которым определяются риски; х_1t, х_2t – ненаблюдаемые дискретные независимые переменные, принимающие случайным образом два значения: 1 или -1; ζ_t – ненаблюдаемая случайная величина, характеризующая ту часть вариации моделируемой переменной, которая не объясняется включенными в модель регрессорами. Коэффициенты модели оцениваются с помощью обычного метода наименьших квадратов, а значимость коэффициентов при фиктивных переменных d_i проверяется на основе t-критерия Стьюдента. Подробное описание данного процесса представлено в работе [4]. Оцененная эконометрическая мультитрендовая модель спроса имеет вид:

 Число вариантов, которое рассчитывается с помощью этой модели, определяется количеством комбинаций коэффициентов модели стоящих перед дискретными переменными и их значениями.

Так на основе модели (2) для любого текущего уровня величины спроса определяется пять прогнозных варианта [4]:

Варианты траекторий прогнозного образа (3) – (7), определенные на базе предлагаемой модели (2) позволяют следующим образом перейти к вербальным оценка коммерческих рисков (табл. 2):

При оценке вероятности реальности выделенных вариант прогнозного образа необходимо ввести лингвистическую переменную yi которую в дальнейшем будем использовать в качестве зависимой переменной регрессионной мультиномиальной модели множественного выбора. Лингвистическая переменная yi будет иметь следующие терм-множеством значений (табл. 3):

В общем виде логит-модель модель множественного выбора можно записать в следующем виде:

где y_t – зависимая дискретная переменная регрессионной модели, вероятность возможных значений которой оценивается; z_t – вектор-строка независимых переменных регрессионной модели; b_j – вектор-столбец оценок коэффициентов регрессионной модели, задействованных при расчете вероятности того, что зависимая переменная примет значение, равное j. Данная модель не линейна, ее параметры оцениваются с помощью метода максимального правдоподобия, а интерпретация вероятностей рассчитанных на основе модели (8) – (9) становиться понятной из следующих выражений:

Рассмотренный алгоритм построения предикторой оценки коммерческого риска на основе формирования плана альтернативных решений с идентификацией пяти возможных вариантов траекторий прогнозного образа величины спроса позволяет определить вербальные оценки, как для величины коммерческого риска, так и для вероятности выделенных вариант. Итоговые результаты такого перевода в дальнейшем будут использоваться при вычислении значений метрик коммерческих рисков путем применения таблицы «умножения» вербальных оценок (рис 2).

Теперь на основе рассчитанных значений метрик риски можно проранжировать начиная с «ОВ» и заканчивая «Н». Графическое представление проранжированых метрик вербальных
оценок рисков на основе их значимости и существенности воздействия на коммерческую деятельность представлено на рисунке 3.

Таким образом, карта рисков представляет собой график, где на одной оси отмечен возможный ущерб от реализации риска, а на другой – вероятность возникновения данного риска. Оси могут быть названы разными словами, но суть одна – вверху справа находятся те риски, которые наиболее опасны – больший ущерб при большей вероятности реализации. Это риски, способные создать наибольшие трудности для предприятия и требующие немедленного вмешательства. Внизу слева, то есть ближе к нулю, расположены риски, которые со временем могут обостриться, поэтому также должны быть на контроле. А в промежуточном положении между этими двумя зонами находятся те риски, что могут перейти в разряд критических.

Риски первой зоны (белая область карты) либо имеют низкую вероятность наступления, либо не оказывают существенного влияния на коммерческую деятельность.

Риски второй зоны (светло-серая область карты) имеют среднюю вероятность проявления и потенциально оказывают среднее воздействие на коммерческую деятельность.

Риски третьей зоны (темно-серая область карты) для коммерческой деятельности являются критическими по причине высокой вероятности их наступления или серьезности ущерба.

Графическое представление карты рисков позволяет определить их приоритетность в соответствии с позицией выделенных областей:

− I группа – низкие риски, которые находятся в пределах нормы и позволяют удерживать показатели коммерческой деятельности на допустимом уровне;

− II группа – средние риски – вторые по приоритетности, нуждаются в постоянном мониторинге и контроле;

− III группа – катастрофические риски имеют наиболее высокий приоритет и требуют повышенного внимания.

Внутри каждой выделенной групп приоритетность рисков устанавливается исходя из количественных оценок вероятности и величины проявления риска. Количественная оценка необходима не только для понимая значимости конкретного риска, но и для оценки эффективности затрат на управление этим риском.

Основным результатом данного этапа формирования карты коммерческих рисков является определение наиболее весомых и значимых типов рисков с целью разработки рациональных методов управления (табл. 4).

Таким образом, выяснив необходимую информацию для систематизации и обобщения при построении карты рисков, мы получаем внушительную базу данных, в которой риски структурируются по категориям (типам), дальше выделенные категории разветвляются на факторы риска и индикаторы, и только потом приводятся формулировки конкретных форм проявления рисков путем построения их регистра.

Подобрав первоначально ключевые индикаторы соответствующего профиля риска, в дальнейшем, по мере необходимости, проводят их корректировку, изменяя не только пороговые значения, но и заменяя устаревшие, которые утратили свою значимость. В результате карта рисков может дополняться в процессе мониторинга и способна меняться с развитием предприятия. Поэтому, являясь основой идентификации, анализа и планирования рисковых ситуаций, она представляет собой динамический объект, который необходимо совершенствовать и изменять в соответствии с процессами окружающей среды.