Моделирование оценки инвестиционных рисков в региональной социально-экономической системе

Процесс стабилизации экономики региона обусловливает необходимость использования заемных средств и вовлечение их в производственный сектор.
В связи с этим задачи управления рисками, совершенствование процесса принятия инвестиционных решений в условиях неопределенности и риска являются весьма актуальными.
Инвестиционные риски принято относить к группе финансовых рисков. При этом, обосновывая классификацию инвестиционных рисков такими факторами, как социально-политические, экономические факторы внешних платежных балансов, большинство исследователей выделяют системные (связаны с экономической ситуацией в макроэкономике) и несистемные или диверсифиционные риски (связи с финансовым состоянием объекта инвестирования) [5; 6].
В научных исследованиях, как зарубежных [6], так и российских исследователей [1] используются различные методы оценки риска, которые можно разделить на субъективные и объективные.
Среди субъективных методов широко используются методы экспертных оценок, которые применяются рейтинговыми агентствами «Эксперт РА», «Мудис-Интерфакс» и другими. Оценка рисков здесь проводится в рамках инвестиционной привлекательности региона [3; 4].
К объективным методам оценки инвестиционных рисков относятся статистические и аналитические методы.
Что касается статистических методов при оценке инвестиционных рисков, то они основаны на расчете таких показателей, как дисперсия, среднее квадратичное отклонение, коэффициент вариации, коэффициент риска [3; 7].
Аналитические же методы основаны на методах учета вероятности и обеспечивают определение вероятности потерь на основании математических моделей.
К ним относятся методы сценариев и «дерева решений», они представлены в исследованиях М. ванн Ассена, Г. Ванна, Ден Берга [1].
Широкое распространение за рубежом получил метод ValueatRisk (методика предсказания потерь). VAR представляет собой «величину потерь по инвестиционному портфелю за фиксированный промежуток времени, в случае, если случится некоторое неблагоприятное событие» [7].
При реализации VAR используется ряд методов:
● историческое моделирование, когда используются уже известные из прошлых измерений значения финансовых колебаний инвестиционного портфеля;
● метод ведущих компонент;
● метод Монте-Карло: где вычисления производятся на случайно сгенерированных значениях, а не на основе реальных данных.
Несмотря на то, что в настоящее время существует целый спектр различных методов оценки инвестиционных рисков в региональной экономике, мы считаем целесообразным дальнейшее совершенствование механизма принятия решений в системе управления рисками на основе предлагаемой нами далее модели.
В рамках данной модели по результатам анализа функционирования региональной экономической системы выделены три группы решений по степени риска: условиям определенности, неопределенности и риска. Методология разработки и принятия решения каждой из групп находится в зависимости от детерминированности или стохастичности по критерию наличия информации.
Решения первой группы разрабатываются при помощи методов линейного, нелинейного, динамического математического программирования, что способствует решению задач при наличии достаточной информации о проблеме, характеристикам принимаемых решений и особенностях их исполнения (см. рисунок).
Принятие решений второй группы происходит при влиянии условий неопределенности. Выбор наилучшего решения в данных условиях выполняется при помощи решения задачи оптимизации. В данном случае применяются методы исследования операций, теории вероятностей, теории игр и т.д., комбинирование различных подходов способствует определению характеристик функционирования управляющей подсистемы в отношении снижения уровня неопределенности системы.
Решения третьей группы разрабатываются с применением методов непараметрической статистики, что позволяет снизить влияние неполной или неточной информации с одновременным учетом случайных явлений и процессов. Формулы Байеса-Лапласа содержат показатели оценки риска, что способствует формированию аппарата моделирования развития региональных социально-экономических процессов. Результатом применения данного инструментария является формирование алгоритма эффективного управления системой в условиях риска.
В общем виде эффективность решения предполагает соотношение конечного результата в виде достижения поставленных целей к объему затрат всех видов. В этом случае параметры, характеризующие выполняемые в процессе разработки решения,
возможно разделить на группы известных и неизвестных.