Отталкиваясь от одного из принципов управления риском – принципа демократии по риску, провозглашающего право каждого на риск, следует попытаться предложить решение проблемы согласования оценок и предпочтений риска.

В принципе игровая модель конфликта интересов разных участников, допускающая смешанные (случайные, смесь различных возможных исходов) стратегии, во многом отвечает данной проблематике. На практике равновесные решения часто находятся путем передачи риска от хеджеров спекулянтам в обмен на премию за риск. Однако часто возникает проблема, когда риск не передается. Например, при принятии управленческих решений совладельцы предприятия совместно несут риски, возникающие из неопределенности, согласовывая как-то свои предпочтения по риску. Более осторожные из них пытаются застраховаться в одиночку. При этом смешанные стратегии не всегда возможны, приходится довольствоваться чистыми (с единственным исходом) стратегиями – предпринимать то или иное конкретное действие. При большом количестве вариантов действий и предпочтений размерность задачи резко возрастает. Особенностью задач управления является их оперативный характер, накладывающий ограничения на время решения организационных проблем, к которым относится согласование предпочтений. Одним из вариантов решения этого вопроса является делегирование полномочий по управлению. Существуют соответствующие управленческие теории (Теория передачи полномочий, Теория заинтересованных лиц и др.), в которых обособляются интересы различных групп лиц. Часто инициатива уступается партнеру, родственнику, общественному институту (например, арбитражному суду). Практически смешанную стратегию можно рассматривать как сознательную «передачу полномочий» моделируемому случаю. Изложенные рассуждения приводят к мысли о целесообразности рассмотрения перспектив использования нейронных сетей теории адаптивного резонанса для согласования предпочтений по риску. Основы теории адаптивного резонанса были заложены С. Гроссбергом в 1976 г. Одной из моделей является ATR I – модель нейросети, реализующая принципы теории адаптивного резонанса. Эта сеть состоит из двух слоев нейронов F1 и F2. Входная информация (в бинарном виде) поступает в слой F1. Нейроны этого слоя возбуждаются (преобразуют вход по некоторой формуле с постоянными параметрами), и в зависимости от значений возбужденного состояния пороговая функция определяет выходное значение каждого нейрона, передаваемое по прямым связям на вход нейронов слоя F2. При этом на вход каждого нейрона слоя F2 поступает взвешенная весами связей сумма соответствующих выходных значений нейронов слоя F1. После возбуждения нейронов слоя F2 определяется нейрон-«победитель», имеющий максимальное значение возбужденного состояния. Его выходное значение передается по обратным связям нейронам слоя F1. Взвешенное весами обратных связей оно преобразуется в возбужденные состояния нейронов слоя F1, пороговая функция определяет выходные значения этих нейронов – выход нейронной сети. Нейросеть самообучается по обучающим примерам за несколько циклов путем изменения весов связей в зависимости от степени достижения уровня. В результате обучения устанавливается резонанс, когда для пары векторов значений при подаче на вход нейросети одного вектора второй является выходом и наоборот. Применение нейросети для согласования интересов можно попытаться организовать следующим образом. Пусть несколько участников должны или отклонить, или принять некоторое решение. Каждый из участников определился в своем мнении и высказывается либо за, либо против. На вход нейронной сети с адаптивным резонансом поступает в бинарном виде информация о предпочтениях участников (например, 1 – за, 0 – против), число которых соответствует числу нейронов входного слоя. Участники «делегируют» внутренним нейронами сети полномочия проголосовать обсуждаемый вопрос, причем результаты будут зависеть от предпочтений участников. От веса голоса каждого участника для каждого внутреннего нейрона, т.е. степени компетентности участников (веса прямых синаптических связей), от веса голоса каждого внутреннего нейрона для каждого участника (веса обратных синаптических связей) и процедуры голосования (пороговой функции) нейронов. Процедура согласования «голосов» внутренних нейронов уже существует (диктатура самого возбужденного нейрона-«победителя»; в случае многослойной сети может применяться какое-либо другое правило, например нейроны могут «делегировать полномочия» нейронам более высокого уровня и т.д.). тогда решение будет «принято», а адаптивный резонанс будет наблюдаться в случае, если «голоса» нейронов (с учетом их весов) воспроизводят первоначально поданные голоса участников. Это означает, что нейроны, а следовательно, и их выбор, вероятно, отражают интересы участников с некоторой точностью, достигнутой при обучении нейросети. Иначе говоря, здесь предполагается, что процедура коллективных выборов хороша с той точностью, с которой можно по результатам голосования делегированных представителей воспроизвести результаты голосования избирателей. Самообучение нейросети заключается в подборе весов нейронов, обеспечивающих резонанс, т.е. представительность интересов. Важно отметить, что нейроны в данном случае не обладают какими-то особыми свойствами, кроме пороговой функции, это лишь элементы нейросети, поэтому их заменяет компьютер.

Поскольку в условиях неопределенности наиболее естественно использовать нечеткую логику, участнику следует предоставить возможность распределить свои голоса между оценками «за» и «против» согласно его нечетким суждениям. Это реализуется посредством соответствующего оформления входного слоя нейронной сети для представления предпочтений.

Иными словами. Можно приспособить процесс принятия нейронной сетью задач бинарной классификации с учетом нечеткой логики для коллективного выбора по критерию представительности мнений участников (резонанс) в условиях неопределенности. Итак, основные трудности с которыми приходится сталкиваться при решении проблемы выявления индивидуальных предпочтений по риску, заключаются в нечеткости, противоречивости данных о поведении исследуемого индивидуума в условиях неопределенности, в отсутствии обоснованных предположений о конкретных закономерностях этого поведения, в его постоянном изменении, что делает практически малоэффективными (неадекватными и дорогостоящими) попытки построения функций полезности и другие способы моделирования.

Глава 2. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ УЧЕТА РИСКА В ИНВЕСТИЦИОННОМ ПРОЕКТЕ

2.1 Необходимость управления риском в инвестиционном проекте

Управление рисками предприятия представляет собой систему принципов и методов разработки и реализации рисковых решений, обеспечивающих всестороннюю оценку различных видов рисков и нейтрализацию их возможных негативных последствий.

В условиях формирования рыночных отношений проблема эффективного управления рисками предприятия приобретает все большую актуальность. Это управление играет активную роль в общей системе финансового менеджмента, обеспечивая надежное достижение целей деятельности предприятия. Главной целью управления рисками является обеспечение финансовой безопасности предприятия в процессе его развития и предотвращение возможного снижения его рыночной стоимости.

В процессе реализации своей главной цели управление рисками предприятия направлено на реализацию следующих основных задач:

1.     Выявление сфер повышенного риска финансовой деятельности предприятия, генерирующих угрозу его финансовой безопасности. Эта задача реализуется путем идентификации отдельных видов рисков, присущих различным финансовым операциям предприятия. Следует иметь в виду, что недостаточная или некачественная информационная база, используемая предприятием, усиливает субъективность последующей оценки уровня рисков, а, следовательно, снижает эффективность всего дальнейшего процесса риск-менеджмента.

2.     Идентификация финансовых рисков. Такая идентификация осуществляется по следующим стадиям:

· на первой стадии идентифицируются факторы риска, связанные с финансовой деятельностью предприятия в целом. В процессе этой идентификации факторы подразделяются на внешние и внутренние.

· на второй стадии в разрезе каждого направления финансовой деятельности (отдельных видов финансовых операций)определяются присущие им внешние или систематические виды финансовых рисков. В связи со спецификой финансовой деятельности предприятия отдельные из рассмотренных в процессе классификации видов систематических финансовых рисков из формируемого перечня исключаются (речь идет о валютном риске, если предприятие не осуществляет внешнеэкономической деятельности; процентном риске, если предприятие не осуществляет депозитных операций и не привлекает финансовый кредит и т.п.).

· на третьей стадии определяется перечень внутренних или несистематических (специфических) финансовых рисков, присущих отдельным видам финансовой деятельности или намечаемых финансовых операций предприятия (риск снижения финансовой устойчивости, риск неплатежеспособности, кредитный риск и т.п.).

· на четвертой стадии формируется предполагаемый общий портфель финансовых рисков, связанных с предстоящей финансовой деятельностью предприятия (включающий возможные систематические и несистематические финансовые риски).

· на пятой стадии, на основе портфеля идентифицированных финансовых рисков определяются сферы наиболее рисковых видов и направлений финансовой деятельности предприятия по критерию широты генерируемых ими рисков.

3.     Оценка уровня рисков. В системе риск-менеджмента этот этап представляется наиболее сложным, требующим использования современного методического инструментария, высокого уровня технической и программной оснащенности финансовых менеджеров, а также привлечения в необходимых случаях квалифицированных экспертов.

На первой стадии определяется вероятность наступления рискового события по каждому виду идентифицированных рисков. С этой целью используется обширный методический инструментарий оценки, позволяющий оценить уровень этой вероятности в конкретных условиях. Выбор отдельных методов оценки определяется следующими факторами:

-         видом риска;

-         полнотой и достоверностью информационной базы, сформированной для оценки уровня вероятности различных рисков;

-         уровнем квалификации менеджеров (риск-менеджеров), осуществляющих оценку, степенью их подготовленности к использованию современного математического и статистического аппарата проведения такой оценки;

-         технической и программной оснащенностью менеджеров (риск-менеджеров), возможностью использования компьютерных технологий проведения такой оценки;

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8