Главная arrow Гибкость производства arrow Проблема искажения информации
Narrow screen resolution Wide screen resolution default color green color orange color

Проблема искажения информации

Проблема искажения подготавливаемой информации из-за страхования от неопреде­ленности вообще имеет место при формировании любых планов. Приблизительная аналогия этого метода имелась в практике планирования деятельности отечественных предприятий, когда информация для подготовки каждого плана неоднократно корректировалась различны­ми службами на случай возникновения неблагоприятных для предприятия ситуаций, то есть объективная информация содержала в себе субъективные корректировки, что значительно снижало ее качество и качество подготовленных на ее основе плановых заданий. Как сред­ство учета неопределенности метод корректировки основан на полном отвержении риска и не учитывает возможности положительного развития событий. Более того, многократная кор­ректировка данных образует эффект накопления пессимистических ожиданий, что может повлечь за собой инвестиционную политику предприятия, основанную лишь на краткосрочных проектах и на стремлении вообще избегать капиталовложений на длительный срок.

 Следующим негативным свойством метода корректировок является то, что приме­нение субъективных оценок затрудняет возможность контроля за ходом инвестици­онного процесса, так как нормально развивающиеся события будут сравнивать и с песси­мистическими ожиданиями лица, принимающего решение, что исказит реальную картину выполнения плана. Таким образом, описанный метод оценки неопределенности может применяться лишь как вспомогательное средство при принятии незначительных ин­вестиционных решений, когда не оправдываются затраты, связанные с проведением более точного анализа. Этот способ не может дать дополнительной информации о вели­чине риска, соответствующего определенному инвестиционному проекту, но при правиль­ном применении он представляет возможность в грубой форме оценить степень неопреде­ленности и оградить предприятие от необузданно рискового поведения. Подобные расчеты применяются на малых предприятиях, которые не способны тратить значительные сред­ства и время на определение риска.

 Более совершенные методы анализа неопределенности, предоставляющие достаточ­но полную информацию о риске, требуют значительных затрат на подготовку информации и построение моделей инвестиционного процесса. Анализ риска, относящегося к каждому компоненту инвестиционного процесса, оправдывает эти затраты только в том случае, если неопределенность информации инвестора вообще имеет значение для принятия решений, то есть данная экзогенная величина, рассматриваемая как неопределенная, может оказы­вать значительное влияние на результат инвестиционного процесса. При определенных ус­ловиях это влияние настолько мало, что данной неопределенностью можно пренебречь.

 Более современные способы, дающие в практическом применении более точные ре­зультаты, основанные на использовании имитационных методов построения имита­ционной модели анализа риска инвестиционного проекта, предполагают последователь­ное прохождение следующих этапов:

1. Определение зависимости между результатами (целями инвестиционного процес­са) и экзогенными случайными величинами (компонентами инвестиционного процесса).

2. Оценка распределения вероятностей неопределенных случайных величин. При этом может использоваться как субъективная, так и объективная информация.

3. Накопление информации и расчет результатов.

4. Расчет производится до тех пор, пока распределение вероятностей эндогенных результирующих величин не стабилизуется.

 На основании полученных расчетов определяется закон распределения вероятностей результатов реализации определенного инвестиционного проекта, с помощью которого можно получить полную информацию о риске. Решение принимается на основании представления лица, принимающего решение о величине приемлемого риска. Положительным качеством имитационных моделей является возможность учитывать любые законы распределения слу­чайных величин и практически любые формы зависимостей между ними. Не последнюю роль играет так же достаточно высокая степень разрешимости задач имитационного про­граммирования на современной вычислительной технике.

 Описанные выше методы учета неопределенности и риска могут применяться при оп­ределении эффективности капиталовложений и при отборе инвестиционных проектов. Про­стые методы, как, например, метод корректировок и интервальных оценок, не требует специ­альной подготовки. Их построение основано на использовании интуитивных оценок состоя­ния окружающей среды. Но в теоретическом аспекте применение простых методов пробле­матично. Более сложные методы анализа риска предоставляют несравнимо больший объем информации. Их использование предполагает владение специальными приемами теории ве­роятности, теории эксперемента, применение современной вычислительной техники. В настоящее время необходимо внедрение анализа риска в практику принятия инвестиционных решений отечественных предприятий, так как условия внешней среды, как было уже отмече­но, отличаются большой неопределенностью. Методы имитационного моделирования долж­ны использоваться преимущественно на крупных промышленных предприятиях.

11.6 . Установление коммерческого риска инвестора при инвестировании инновационной деятельности предприятия.

 Механизм управления инвестиционными процессами при создании новой продук­ции (инновационной деятельности) должен учитывать возможность уменьшения неопреде­ленности. Для этих целей целесообразно использовать достаточно мотивированные эконо­мические оценки.

 В условиях углубления рыночных отношений, распространение новых видов про­дукции и связанных с ней технологией все больше связывается с ростом коммерческого риска у потенциальных инвесторов. С целью уменьшения этих рисков надлежит стремить­ся к конкурсному выполнению исследований и разработок.

 Каждый инвестор, финансирующий прикладные исследования и разработки ОКР, должен знать о степени коммерческого риска вложения средств на создание конкурентоспобной продукции. Величина, как известно, коммерческого риска в значительной мере за­висит от фактической результативности научно-технических организаций при проведении прикладных научных исследований и выполнении ОКР. В этой связи для потенциального инвестора надлежит определить расчетным путем фактическую результативность работы той конкретной научно-технической организации, которую он намерен финансировать.

 
« Учет риска