Pages Navigation Menu
Submit scientific paper, scientific publications, International Research Journal | Meždunarodnyj naučno-issledovatel’skij žurnal

ISSN 2227-6017 (ONLINE), ISSN 2303-9868 (PRINT), DOI: 10.18454/IRJ.2227-6017
ЭЛ № ФС 77 - 80772, 16+

Download PDF ( ) Pages: 83-86 Issue: №11 (18) Part 2 () Search in Google Scholar
Cite

Cite


Copy the reference manually or choose one of the links to import the data to Bibliography manager
Slabinsky S.V., "ECONOMIC ASPECTS OF RISK ANALYSIS OF PRODUCTION SYSTEMS". Meždunarodnyj naučno-issledovatel’skij žurnal (International Research Journal) №11 (18) Part 2, (2021): 83. Tue. 13. Apr. 2021.
Slabinsky, S.V. (2021). EKONOMICHESKIE ASPEKTY ANALIZA RISKOV PROIZVODSTVENNYH SISTEM [ECONOMIC ASPECTS OF RISK ANALYSIS OF PRODUCTION SYSTEMS]. Meždunarodnyj naučno-issledovatel’skij žurnal, №11 (18) Part 2, 83-86.
Slabinsky S. V. ECONOMIC ASPECTS OF RISK ANALYSIS OF PRODUCTION SYSTEMS / S. V. Slabinsky // Mezhdunarodnyj nauchno-issledovatel'skij zhurnal. — 2021. — №11 (18) Part 2. — С. 83—86.

Import


ECONOMIC ASPECTS OF RISK ANALYSIS OF PRODUCTION SYSTEMS

Слабинский С.В.

Кандидат экономических наук, Уральский Федеральный университет

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ АНАЛИЗА РИСКОВ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ

Аннотация

В статье рассмотрено использование методов экспертно-аналитического моделирования при анализе рисков предприятия. Рассмотрены основные критерии и этапы формирования экспертной группы, а также изучены вопросы анализа рисков производственных систем. Предлагается изменить уровень толерантности в матрице «вероятность-потери», применить метод анализа иерархий, что повысит экономическую обоснованность принимаемых решений в этой области.

Ключевые слова: анализ рисков, экспертная группа, уровень толерантности, производственная система.

Slabinsky S.V.

Candidate of Economic Sciences, Ural Federal University

ECONOMIC ASPECTS OF RISK ANALYSIS OF PRODUCTION SYSTEMS

Abstract

The article examines the use of methods of expert-analytical modeling in risk analysis company. The main criteria and stages of formation of expert group are considered, and also questions of risk analysis production system are studied.   It is offered to change tolerance level in a matrix probability loss, to use a method of the analysis of hierarchies that will increase economic validity of made decisions in this area.

Keywords: risk analysis, expert group, tolerance level, production system.

Стабильное развитие промышленного предприятия невозможно без позитивной организационно-экономической эволюции производственных систем разного уровня и отраслевой принадлежности. Задачи управления такими эволюционными процессами требуют постоянного мониторинга угроз со стороны внешней и внутренней среды. Внедрение механизма риск-менеджмента является практически важным инструментом ввиду актуальности реорганизации отечественных производственных предприятий и повышение их надежности и конкурентоспособности.  Одним из элементов данного механизма является анализ рисков.

В современных условиях статистический подход при анализе рисков имеет ограниченную область применения. Использование экономико-математических методов не всегда оправдано, т.к. в большинстве случаев, они основаны на линейных взаимосвязях между показателями, что не находит отражение в производственных системах. Поэтому при реализации механизма риск-менеджмента на промышленных предприятиях необходимо опираться на мнение экспертов. Здесь следует выделить три проблемы:

– подбор экспертов,

– организация их опроса,

– выбор рационального метода обработки полученных экспертных оценок.

К числу слабо разработанных сторон экспертных методов относится вопрос численности экспертной группы. Некоторыми специалистами отмечается, что количество человек в группе определяется точностью требуемой оценки. Однако, по мнению многих ученых в этой области точность оценки зависит не от количества экспертов в группе, а от уровня их квалификации.

Процесс формирования группы экспертов должен начинаться с априорной оценки их компетентности, которая должна оцениваться с помощью количественного показателя. Компетентность – степень квалификации эксперта в определенной области знаний. Наиболее простой является методика оценивания относительных коэффициентов компетентности по результатам отзывов специалистами. Проведя несколько туров опроса, можно составить матрицу с элементами х [1]:

13-04-2021 14-44-24

По элементам матрицы вычисляются коэффициенты компетентности, исходя из которых, делается вывод о возможности работы претендента в экспертной группе. Расчет коэффициентов компетентности с целью отбора в экспертную группу может быть осуществлен по формуле:

13-04-2021 14-44-33              (1)

где Кi – коэффициент компетентности i-го эксперта,

m – количество экспертов.

На основе изучения специальной литературы, предлагается использовать подход отбора экспертов в области безопасности полетов [2], который адаптирован к условиям функционирования промышленного предприятия и представлен на рис. 1.

Следует учитывать, что отличие суждения отдельного эксперта от обобщенного суждения группы по определенным видам риска может свидетельствовать не об ошибке эксперта, а о высокой его информированности и оригинальности суждений.

На основе мнений экспертов проводится анализ рисков. Предлагается следующая последовательность действий:

  1. Исследование факторов неопределенности.
  2. Определение и группировка возможных рисков.
  3. Отбор («фильтрация») рисков, подлежащих учету в деятельности предприятия.
  4. Количественная оценка величины риска.
  5. Оценка уровня толерантности к риску.
  6. Мониторинг операционных рисков.
  7. Определение мероприятий по нейтрализации последствий наступления рисков.

13-04-2021 14-46-18

Рис. 1 –  Алгоритм формирования группы экспертов

Отличительной особенностью данной методики является обязательное исследование факторов неопределенности, а также определение уровня толерантности к риску.

Для выявления рисков в производственных системах, когда повторение ситуации практически не наблюдается, использование экспертных оценок, суждений и личного опыта менеджера наиболее значимо. С целью сокращения перечня учитываемых рисков необходимо выбрать соответствующий «фильтр» для выбора наиболее важных рисков, которые могут оказать наиболее существенное влияние на результат. Вид «фильтра» зависит от метода анализа риска, способа «фильтрации».

С этой целью предлагается использование метода анализа иерархий (МАИ). Основное применение метода – поддержка принятия решений посредством иерархической композиции задачи. Не смотря на то, что МАИ не имеет строгого научного обоснования и больше примыкает к эвристическим методам, этот метод нашел широкое практическое применение из-за своей простоты и наглядности [3].

Для выбора наиболее значимых рисков необходимо определить коэффициенты значимости (ранга важности), расчет которых в МАИ достаточно прост в отличие от других математических методов. Минимизация противоречивости данных – трудоемкий процесс, однако, в итоге лицо, принимающее решений (ЛПР) приобретает уверенность, что используемые данные являются вполне осмысленными и есть возможность использования мнений экспертов системе управления промышленным предприятием.

МАИ может служить надстройкой для других методов при решении слабоструктурированных задач, где более адекватно подходят опыт и интуиция, нежели сложные математические расчеты. С помощью этого метода можно выявить наиболее предпочтительные решения и количественно выразить степень этой предпочтительности.

Применение методики позволит повысить точность расчета производственных рисков, что скажется на уровне принимаемых решений. Однако сами значение риска не определяет его значимость. В этом вопросе необходимо оценить уровень толерантности к риску, значение которого слабо изучено в риск-менеджменте.

В настоящее время в процессе управления производственными системами применяется метод калькуляции вероятных потерь – матрица «вероятность – потери», которую еще называют матрица рисков. Кроме основных преимуществ данного метода (наглядность и простота) эта матрица решает еще одну задачу в системе анализа  рисков: определение уровня толерантности к риску. Наиболее распространенная форма матрицы представлена на рис. 2, в которой с увеличением вероятности возникновения и величины потерь увеличивается величина риска. Основываясь на сравнении подходов к разделению рисков по этим показателям, делается вывод, о незначительном расхождении мнений ученых в этом вопросе. Для оценки риска при принятии и реализации управленческих решений, к потерям также можно отнести процент отклонения от плановых значений показателя, что доказывается многими специалистами в этой области [4].

13-04-2021 14-47-52

Рис. 2 – Оценка уровня риска

Для предварительной оценки риска определяется соответствующая величина возможных потерь (отклонение от плана) и вероятность возникновения в баллах, на пересечении которых оценивается значение индекса риска, который можно также определить по формуле[4]:

R= P ∙ I,       (2)

где R – индекс риска,

Р – вероятность возникновения рисков,

I – величина возможных потерь.

Индекс риска увеличивается с увеличением величины потерь и уровня их вероятности. Данный показатель дает возможность судить о степени воздействия и уровне риска.

Рассмотренный подход может быть использован для анализа рисков в производственных системах. В риск-менеджменте основной задачей является своевременное реагирование на изменение среды при реализации управленческих решений и рассмотренная зависимость должна быть другой. Также должен быть изменен уровень толерантности к риску.

Необходимость изменения уровня толерантности к риску основывается на исследовании, в котором участвовали 32 специалиста, принимающие управленческие решения в процессе производства продукции. При опросе выяснилось, что 15 из них при планировании объема производства продукции не учитывали вероятность появления неблагоприятного события. В этом исследовании все специалисты были разделены на две группы:

– группа «А» – специалисты не учитывают риски при планировании показателей,

– группа «В» – специалисты учитывают риски при планировании показателей.

Результаты исследования представлены в табл. 1. Данные расчетов доказывают, что в группе специалистов, учитывающих факторы риска в производственной деятельности, при увеличении вероятности неблагоприятных событий процент отклонения от плановых значений целевых показателей увеличивается незначительно. Это связано с тем, что при увеличении вероятности – уровень неопределенности снижается, поэтому  менеджер может более точно осуществлять процесс планирования производственных показателей. Необходимо отметить, что при высокой степени вероятности неблагоприятного события существует значимость в различиях между данными группы «А» и «В» (р<0,05).

Таблица 1 – Влияние риска на результаты управленческого решения

Вероятность неблагоприятного события Отклонения от плановых значений M±m, % р
Группа А Группа В
Очень низкая 7,9 ±0,9 8,5±1,1 ≥0,05
Низкая 8,9±1,1 9,0±1,3 ≥0,05
Средняя 13,5±1,5 12,1±1,6 ≥0,05
Высокая 16,7±1,7 14,3±1,9 ≥0,05
Очень высокая 19,6±1,8 15,0±1,5 <0,05

 

На основании вышеизложенного предлагается использовать для определения уровня толерантности к риску значения индекса рисков, представленные на рис. 3. Классификация индексов риска для оценки степени воздействия в механизме риск-менеджмента представлена в табл. 2.

13-04-2021 14-48-45

Рис. 3 –  Индексы рисков при принятии управленческих решений

Модели анализа рисков рассмотрены во многих научных работах. Основным недостатком данных исследований является, то, что в них рассматриваются общие подходы к анализу рисков, не учитывая специфики их использования в различных сферах деятельности предприятия. Факторы риска имеют свои особенности, и разработать единый подход не представляется возможным.

Прежде всего, в ходе анализа необходимо разделять производственные риски на вероятные и существующие. Первые из них требуют разработки плановых мероприятий, использование различных методов прогнозирования, вторые – использования существующих информационных баз данных, которые включают в себя ключевые индикаторы риска, изменение которых позволяет оценить величину возможного ущерба для предприятия.

 

Таблица 2 – Классификация рисков по степени воздействия

Риски Индекс риска Необходимые меры
Критические 15 Отказ от рассматриваемого варианта решения проблемы
Существенные 10-12 Разработка мероприятий по снижению риска.
Умеренные 8-9 Учет факторов риска при принятии решения.
Незначительные 5-6 Постоянный мониторинг за факторами неопределенности.
Игнорируемые 1-4 Не учитывать данные риски при принятии управленческого решения

Для контроля за текущими рисками необходимо создание и внедрение системы мониторинга рисков, основанной на оценке индикаторов риска в разрезе всех направлений деятельности предприятия. Необходимо разработать принципы оценки и прогнозирования рисков и протестировать их на достоверность. В зависимости от параметров риска, предлагаются различные подходы к их анализу (табл. 3).

Таблица 3 – Основные подходы к анализу рисков

Параметры Вероятные риски Существующие риски
Цель Недопущение возникновения рисковых ситуаций Минимизация негативных последствий
Сущность Выявление негативных процессов, препятствующих наступлению ущерба Реагирование по факту свершившегося события
Используемые методы Априорные (прогнозируемые) оценки Апостериорные (статистические) оценки
Объект управления Риск Рисковая ситуация

Таким образом, в системе управления производственными системами предлагается методика анализа рисков при принятии решений. Отличительной особенностью этой методики является применение методов экспертно-аналитического моделирования, оценка уровня толерантности к риску на основе матрицы «вероятность – потери», адаптация методов риск-менеджмента к конкретным условиям хозяйствования предприятия.

Количественная оценка риска в управленческой деятельности – одна из основных задач предлагаемой методики. Многогранность этого понятия характеризуется множеством методов для его оценки. Делается вывод, что основные методы, с помощью которых можно решить эту задачу в современных нестабильных условиях основываются на мнениях экспертов. Полученные результаты в дальнейшем подвергаются анализу на согласованность и достоверность. Использование метода анализа иерархий позволяет получить обоснованные результаты.

Литература

  1. Бешелев С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок / С. Д. Бешелев, Ф.Г. Гурвич. – изд.2., перераб. и доп. – М.: Статистика, 2009. – 264 с.
  2. Гузий А.Г. Формирование и оптимизация состава группы экспертов в области безопасности полетов и предотвращения авиационных происшествий // Проблемы безопасности полетов. – 2006. – № 10. – С. 21-30.
  3. Андрейчиков А.В. Анализ, синтез, планирование решений в экономике / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. – М.: Финансы и статистика, 2000. – 368 с.
  4. Шапкин А.С. Экономические и финансовые риски. Оценка, управление, портфель инвестиций. – 2-е изд. – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2003. – 544 с.

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Лимит времени истёк. Пожалуйста, перезагрузите CAPTCHA.