Выбор в условиях неопределенности и риска


Дата добавления: 2014-11-24 | Просмотров: 1649


<== предыдущая страница | Следующая страница ==>

Практика хозяйственной деятельности не всегда оставляет реальную возможность для устранения неосведомленности и асим­метрии информации. Иногда информация слишком дорога и субъек­ты сознательно предпочитают ее незнание. Бывают и такие случаи, когда полную информацию невозможно получить в принципе независимо от готовности субъекта нести любые издержки. В обоих случаях необходимо рисковать — предпринимать действия, о которых заранее известно, что они мо­гут привести как к положительному, так и к отрицательному резуль­тату.

Впервые проблема неопределенности была систематически ис­следована Фрэнком Найтом в 20-е годы XX века. Одно из главных нововведений, предложенных этим американским экономистом,— разграничение понятий на «неопределенность» и «риск», О риске го­ворят в ситуации, когда известны все возможные исходы события и вероятности их наступления. Например, при игре в орлянку возможны два исхода (орел и решка) с одинаковой вероятностью 50%.

Под неопределенностью понимается принципиально иной слу­чай, когда количество исходов бесконечно или вероятность наступления события установить невозможно. Например, при про­гнозировании динамики курса акций какой-либо компании на три года вперед полный список исходов неизвестен, не говоря уже о невозможности точно определить вероятность наступления того или иного из них, это и есть неопределенность.

В экономике неопределенности и риска ключевое значение имеет вероятность, под которой принято понимать выраженную в количественной форме возможность определенного исхода. В зависимости от прогнозируемого события экономисты различают несколько видов вероятности.

Априорная. Это вероятность, подсчитанная на основе научно­го закона или определенного логического принципа. Так, вероят­ность выпадения цифры «3» на игральной кости равна 1/6.

Статистическая. В реальной экономике большую часть исходов невозможно вывести из логических правил. Соответственно для определения вероятности наступления того или иного исхода при­бегают к эмпирическому методу— к статистическим наблюдениям.

Ожидаемая. Для определения вероятности данного класса со­бытия не существует никакого рационального алгоритма. Это один из распространенных и одновременно наиболее сложных случаев. Менеджерам часто приходится иметь дело с уникальными события­ми, для прогнозирования которых не существует ни логических пра­вил, ни статистики. Примером может быть инвестиционное реше­ние предпринимателя

Ожидаемая вероятность, разумеется, является самой гадатель­ной из всех видов вероятностей. Тем не менее, подсчитав такую вероятность, часто можно существенно повысить надежность принимаемого ре­шения. Для этого нужно собрать группу экспертов и выяснить их мнение о том, какие исходы возможны и какова вероятность на­ступления каждого из них. Усредненное мнение квалифицирован­ных специалистов обычно оказывается близким к истине.

Основным из ключевых понятий с точки зрения математиче­ской системы оценки риска является среднее значение — средневзвешанная оценка всех возможных результатов с учетом соответ­ствующих вероятностей. Оно подсчитывается по формуле математического ожидания:

где,

—математическое ожидание;

— возможный результат;

— вероятность данного результата,

Причем

Экономический смысл этого расчета состоит в установлении результата, к которому тяготели бы средние показатели при неогра­ниченно длительном повторении данного события. Например, при неограниченно долгом подбрасывании монеты орел и решка выпа­дают одинаковое число раз. И если при выпадении орла игрок выиг­рывает, а решка — проигрывает, то среднее значение выигрыша при любой постоянной ставке равно нулю ( = 0,5 n +0,5(-n) = 0).

В реальной жизни бросков пропорции орлов и решек может быть иной. Скажем, выпадет три орла подряд. Более того поскольку повторение событий (если речь, например, опять идет о бросках монеты) ни когда не бывает неограниченно долгим, реаль­ное значение обычно отличается от среднего. Но среднее значение является своеобразным ориентиром, показывающим, чем, скорее всего обернется риск.

Расчет среднего значения позволяет распространить логику инвестиционных решений на случаи, сопряженные с риском. К примеру, менеджеру предлагается определить свое отношение к двум следующим рискованным проектам.

1. Фирма инвестирует 50 млн руб. и, по мнению экспертов, через год с вероятностью 2/6 получит текущую дисконтированную стоимость (РDV), равную 250 млн руб. С вероятностью 1/6 РDV со­ставит 100 млн руб. Наконец, с вероятностью 3/6 фирма потеряет деньги (РDV = 0).

2. При той же сумме инвестиций фирма с вероятностью 1/6 получит 600 млн руб. и ничего не получит во всех остальных случа­ях (вероятность 5/6).

Для первого проекта среднее значение составит

= 100 х 1/6 + 250 х 2/6 + 0 х 3/6 = 100 (млн. руб.).

Для второго проекта

= 600 х 1/6 + 0 х 5/6 =100 ( млн руб.).

Это означает, что оба проекта предоставляют фирме равные шансы: средняя ожидаемая выручка равна удвоенной величине ин­вестиций. Логично интерпретировать эту величину как среднюю ожидаемую дисконтируемую стоимость (РDVх).

Ясно, что в принципе любой из проектом может быть одобрен, так как выполняется критерий NРV >0 (ведь 100 - 50 = 50 > 0). Другими словами, среднее значение (математическое ожидание) используется для определения чистой дисконтированной стоимости в ситуации риска, т.е. при наличии множественности возможных исходов, вероятность которых может тем или иным способом быть определена. Тогда критерий инвестиционной привлекательности проекта принимает форму

NPV = РDVх – I = -I>0

Но равен ли сам риск, связанный каждый из проектов? С первого же взгляда видно, что второй проект обещает очень большой доход, но при редком (1/6) стечении обстоятельств, тогда как первый проект обещает меньшие доходы, но с большей вероятностью (3/6).

При прочих равных условиях, более высокий доход обычно связан с дополнительным риском. Наиболее наглядно данная закономерность прослеживается на финансовых рынках: самая высокая доходность предлагается по наиболее рисковым активам. Допустим, обсуждаются варианты разрешения определенной суммы денег сро­кам на один год. Минимальные проценты можно получить, положив деньги на депозит в банк либо разместив их в государственные ценные бумаги. Более рискованный и доходный вариант связан с по­купкой долговых обязательств (например, облигаций) какой-либо крупной компании, Частные фирмы платят больше, чем государство, но их надежность, разумеется, ниже. Еще больший доход сулит покупка акций компании: при удачном вложении можно рассчиты­вать как на дивиденды, распределяемые в конце года, так и на рост курса приобретенной ценной бумаги. Однако превращение креди­тора в акционера существенно увеличивает риски: достаточно упомянуть о том, что вернуть вложенные деньги можно будет только при наличии спроса на данные акции, а при ликвидации компании интересы акционеров будут учтены в последнюю очередь.

В теории рассматриваются три варианта стратегии поведения человека в условиях неопределенности: неприятие риска, предпочтение риска, нейтральное отношение к риску.

Неприятие риска проявляется, в частности, при выборе способа заработка. Большая часть населения стран с рыночной экономикой предпочитает те варианты, при которых сохраняется минимальная вероятность снижения уже достигнутого уровня благосостояния. То есть люди стремятся к увеличению своих доходов, но проявляют осторожность из опасения потерять то, что уже имеют. Соответственно в ряду сравнимых вариантов получения дохода обычно вы­бираются менее рискованные. По этой причине доля наемных ра­ботников, предпочитающих гарантированный заработок ненадеж­ному предпринимательскому доходу, многократно выше доли действующих на свой страх и риск бизнесменов.

Возможность высоких доходов, которую сулит частный бизнес, не прельщает большинство по той причине, что получение прибыли никто не гарантирует. Будет бизнес успешным или нет, зара­нее выяснить невозможно. Вместе с тем всегда остается риск поне­сти убытки либо впустую потратить время. Предпочтение большинство людей отдают зарплате, поскольку, по их мнению, по­тенциальная возможность высокой прибыли не стоит тех отрица­тельных последствий, которые принесет с собой неудача в бизнесе.

А так как риск и доходность прямо связаны между собой, за этот выбор неизбежно приходится платить недополученной выгодой.

Недополучение части дохода взамен на снижение риска впол­не устраивает большинство населения: расходы люди должны нести и каждый день, поэтому стабильность доходов является высшим при­оритетом, которым нельзя жертвовать в расчете на увеличение бо­гатства о будущем

Предпочтение риска. Наряду с противниками риска существует другая, немногочисленная группа людей, для которых теперешнее богатство является, преж­де всего, инструментом для создания нового богатства. Ожидаемая полезность будущего дохода для таких людей выше, чем отрицатель­ный эффект, связанный с возможными потерями. Это азартные игро­ки, которых возможные убытки не пугают и не отвращают от новых рискованных предприятий. Таких субъектов принято называть любителями риска, хотя главный стимул для них — это скорее всего не риск, а быстрое обогащение.

В теории рассматривается и третий вариант стратегии поведения человека в условиях неопределенности — нейтральность к риску. Действующее нейтральным образом лицо — это человек который строит свой выбор исключительно на математических расчетах, не проявляя ни осторожности, ни азарта.

К ним можно отнести аналитиков в разнообразных стра­ховых компаниях, больших инвестиционных фондах и т.п., где риск — повседневная ситуация и где с компьютерной точностью вычис­ляются вероятности всех исходов. В менее выраженной форме аналогичная работа проводится и в любой другой компании при детальном анализе плюсов и минусов проекта. Так как прежде чем принять решение в бизнесе, необходимо иметь объективную, оценку ситуации.

Результаты нейтрального анализа риска часто обобщают в виде так называемого дерева решений (decisiontree), графически показы­вающего все возможные исходы и их вероятности.

Дерево решений можно сравнить с картой местности. Такую карту удобно использовать в тех случаях, когда необходимо выбрать среди нескольких способов достижения желаемой точки. Подобно туристу в незнакомом городе менеджер может избрать один путь дальнейшего движения, либо другой, либо третий. Разница состоит лишь в том, что ему заранее неизвестны числовые координаты ко­нечной цели (размер максимальной прибыли). Этот параметр кон­кретизируется в процессе изучения «карты»: сравнив возможные исходы для каждого из существующих «маршрутов», менеджер выби­рает самый прибыльный.

Необходимость составления дерева решений связана с тем, что в хозяйственной практике часто возникают ситуации, которые нельзя разрешить односложно и в одну секунду. Напротив, когда речь идет о развитии бизнеса, менеджер может столкнуться с целым набором возможных решений, каждое из которых влечет за собой необходи­мость дальнейшего выбора и дополнительных инвестиций. То есть процесс принятия управленческого решения проходит мно­жество этапов, на которых возникают многочисленные альтернативы.

Для иллюстрации рассмотрим пример производственной ком­пании, которая анализирует возможность выхода на рынок с новым продуктом. В этом случае менеджменту предстоит совершить ряд действий:

· потратить 100 000 руб. на маркетинговое исследование с целью определить возможный уровень спроса и конкуренции

· в зависимости от результатов исследования построить производственный цех большой производительности (стоимостью 5 млн руб.), либо малой производительности (2 млн руб.), либо прекра­тить проект.

Схема на рис. 6. 1 отображает возможное дерево решений для данного производства. Предположим, что маркетинговое исследо­вание уже завершилось и руководство компании располагает следу­ющей информацией о рынке сбыта:

· вероятность того, что спрос на новый продукт будет боль­шим, составляет 50%;

· средний уровень спроса и продаж может быть достигнут с ве­роятностью 30%;

· низкий уровень спроса ожидается с вероятностью 20%.

Ожидаемая годовая прибыль, дисконтированная с учетом су­ществующей нормы процента, колеблется в диапазоне от — 0,08 млн до 8,8 млн руб. (для цеха большой производительности) либо от 1,4 до 2,6 млн руб. (для мелкого производства). При этом размер при­были зависит от уровня спроса (графа 4 на рис. 1):

· при высоком спросе большой цех принесет 8,8 млн руб. в год,
малый — 2,6 млн руб.;

· при среднем спросе — 3,5 и 2,4 млн руб. соответственно;

· при низком — 0,08 и 1,4 млн руб. соответственно.

Зная соответствующие вероятности, можно подсчитать сред­нюю ожидаемую дисконтированную стоимость (РDVх) для каждого случая возможного случая (графа 5 рис. 6. 1). Как видим, для большого цеха она составит 5 млн 370 тыс. руб., для малого — 2 млн 300 тыс. руб. После вычитания суммы инвестиций, необходимых для строи­тельства заводов (5 и 2 млн руб. соответственно), получим значение чистой дисконтированной стоимости (NPV = РDVх – 1)

Сравнив полученные результаты (370 тыс. руб. > 300 тыс. руб.), «рисково нейтральный» менеджер предпочтет вложить 5 млн руб. в большой производственный цех. Вместе с тем следует отметить, что оба варианта приемлемы (NPV> 0) и выбор может склониться в сторону малого производства в случае нехватки денег у компании.

Приведенный образец дерева решений сознательно упрощен. В реальности такие модели могут оказаться на порядок сложнее и насчитывать целое множество точек принятия решений.

Роль дерева решений в управлении фирмой многообразна.

Во-первых, оно позволяет наглядно представить всю совокуп­ность последствий принимаемых решений при разных возможных вариантах развития событий. Например, выгоды от строительства большого и малого заводов для раз­ных уровней спроса.

Во-вторых, оно позволяет выбрать объективно или нейтрально лучший вариант решения.

В нашем примере оказалось строительство большого завода, так как у него лучший показатель NPV. Необходимо, что все ожидания построены на опреде­ленных допущениях, которые могут не оправдаться, Скажем, вполне возможно, что соотношение вероятностей низкого и высокого уровней спроса оценено экспертами неточно.

В-третьих, дерево используется для исключения заведомо ту­пиковых альтернатив, Если бы наш пример был сложнее и включал бы, например, семь вариантов размеров завода, то среди них наверняка выделились бы заведомые «неудачники», уступающие по всем пара­метрам другим.

 

 

 

Рис. 6.1. Дерево решений

«Нейтральный анализ» риска — обязательный компонент грамотного управления фирмой. Для менеджера расчет математического ожидания выигрыша — необходимый, но не по­следний этап в процессе принятия решении. После того как он сде­лан и объективные шансы и риски проекта установлены, руковод­ство фирмы обычно делает поправку в зависимости от принятой на фирме политики несений риска. То есть фирма превращается из нейтрального к риску субъекта (на стадии анализа) в «любителя» или противника риска (на стадии реальных действий). Например, если финансовое положение фирмы нестабильно, то вполне веро­ятно, что ее высшее руководство будет стремиться жестко исклю­чать все решения, потенциально способные принести убытки. В нашем примере такая установка заставила бы отказаться от строи­тельства большого завода. Хотя он в среднем более прибылен, чем малый, но при низком уровне спроса дает убытки, чего ни при ка­ких условиях не происходит при строительстве малого завода.

Люди не только являются противниками риска, но абсолютное большинство негативно относится к неопределенности, избегая по возможности ситуаций, в которых нельзя предусмотреть возможные исходы (либо нельзя оценить их вероятность).

По степени возрастания неопределенности различают три ее вида; неопределенность первой степени, второй степени и третьей степени.

Неопределенность пер­вой степени проявляется в хорошо знакомой обстановке, когда обилие информации не уменьшает опасность принятия не­верного решения. Так, биржевые игроки обычно знают мельчайшие детали финансового положения фирм, на акциях которых они игра­ют, что не исключает вероятности проигрыша.

Неопределенность второй степени возникает, если информация о ситуации крайне скудна, например, дело при начале работы с новым поставщиком (неизвестны степень его надежности, слабые и сильные стороны и т.п.).

О неопределенности третьей степени говорят, когда отсутствие ключевой информации о сути дела дополняется наличи­ем информации о повышенной ответственности принимаемого ре­шения. Например, заключение долгосрочного внешнеторгового кон­тракта в долларах или в евро в момент неустойчивости обеих валют может обогатить либо разорить фирму. Неизвестно лишь, выбор какой из валют спасителен, а какой губителен.

На практике подавляющее большинство людей пред­почитают более низкие степени неопределенности, в особенности же первый вариант — действия, хотя и сопряженные с риском, на происходящие в знакомой ситуации.

Данный психологический эффект может послужить объясне­нием многих известных экономических явлений. Например, хотя вкладчики ничего не знают о реальном финансовом положении раз­ных банков, они скорее несут деньги в знаковый, чем в незнакомый банк. Любители биржевых спекуляций склонны играть на курсах акций тех компаний, о которых у них есть максимум информации (то же самое касается игры на курсах валют). Инвесторы при про­чих равных условиях с большим оптимизмом будут рассматривать предложения об авансировании средств в уже знакомые либо о бо­лее «понятные» рынки. Рациональных причин, объясняющих подоб­ные действия, нет, так как информированность во всех перечисленных случаях минимальна: судьба самого «знакомого» из всех рынков всегда остается тайной.

В условиях неопределенности выбор субъекта может зависеть и от формулировки задачи. К примеру, покупатели, вероятнее все­го, предпочтут товар, который сначала продается по нормальной цене, а затем выставляется на распродажу, чем к продукции, пред­лагаемой с наценкой за новизну, а впоследствии продаваемой по нор­мальной цене. Такие формулировки, как «скидка» и «распродажа», вызывают положительные ассоциа­ции, и наоборот, «комиссии» и «наценка» - отрицательные. В усло­виях неопределенности эта может склонить чашу весов в опреде­ленную сторону.

Другой пример, касается отношений работника и работодате­ля. Наемные сотрудники компании легче переносят недостаточную индексацию номинальной зарплаты и период инфляции, чем сокра­щение номинальной оплаты труда в условиях стабильной денежной системы. Если откровенно урезать твердый денежный эквивалент, то данное решение будет воспринято крайне негативно - как нане­сение прямого материального ущерба. Напротив, несмотря на то, что фиксированная зарплата в экономике с высокой инфляцией постоянно уменьшается в реальном исчислении, даже небольшая (не компенсирующая роста цен) индексация расценивается как при­бивка.

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 |

При использовании материала ссылка на сайт Конспекта.Нет обязательна! (0.05 сек.)