Имя материала: Риски в бухгалтерском учете

Автор: Шевелев Анатолий Евгеньевич

Глава 1 возникновение и развитие пауки о рисках

 

1.1. ВОЗНИКНОВЕНИЕ И РАЗВИТИЕ НАУКИ О РИСКАХ НА РАЗЛИЧНЫХ ЭТАПАХ ФОРМИРОВАНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ОБЩЕСТВА

Рассмотрение в ретроспективе научных взглядов на риски позволяет осмыслить исторические корни науки о рисках, глубже понять тенденции развития научных концепций о рисках и оценить дальнейшие перспективы их развития.

Развитие экономики и государственности привело к возникновению таких видов риска, как:

политический риск (смена власти в результате свержения или переворота);

законодательный риск (ограничение прав и свобод граждан в связи с вступлением в силу новых законов);

риск социальных потрясений (в результате социальных потря-

сений);        -       ' '

экономический риск (утрата имущества вследствие хозяйственных кризисов);

коммерческий риск;

кредитный риск (невозврат предоставленных кредитов).

Значение научных исследований в области риска усилилось, когда в результате коренных изменений в сфере производства и производственных отношений произошел переход к капиталистической общественно-экономической формации. Изменения в технике и социальной жизни кардинальным образом поменяли отношение' к риску. Эти изменения происходят и в настоящее время, что обусловливает бурное развитие науки о рисках и смежных теорий.

Наиболее важные исторические даты, связанные с научным осмыслением категории риска, определением роли рисков в жизни человека, выявлением механизма действия и управления рисками, пред^ ставлены в табл. 1.1 [130, с. 10].

П. Бернстайн выделяет четыре основных периода в развитии научных взглядов на риск [34]:

с 1200 по 1700 гг.; '

с 1700 по 1900 гг.;

с 1900 по 1960 гг.;

с 1960 г. по настоящее время.

Рассмотрим подробнее развитие теории рисков в каждом периоде.

Первый период развития теории риска: 1200—І700 гг. Осмыслению категории «риск» человечество обязано прежде всего азартным играм. П. Бернстайн отмечал, что самые изысканные концепции управления риском и принятия решений возникли в результате анализа наиболее примитивных игр [34, с. 25].

Почему именно игры послужили толчком к научному познанию рисков? Это объясняется тем, что именно в играх наиболее ярко проявляется суть риска. Кроме того, игры — это удобная модель для исследования характера действия рисков.и определения эффективных способов управления ими. Кажется естественным, что игрокам хочется знать: можно ли выиграть вообще; если можно, то в каком размере; какую стратегию игры при этом выбрать, чтобы обеспечить себе выигрыш и т.д. Период Ренессанса характеризуется особой интеллектуальной атмосферой, когда «каждый, от ученого до изобретателя, от'художника до архитектора, испытывал зуд исследований, экспериментирования и демонстрации результатов опыта» [34, с. 62—63], поэтому кто-то из игроков должен был обратить внимание на закономерности итогов, игры. Среди игроков были блестящие математики, способные решить такие задачи.

Первым в"XVI в. попытался осмыслить закономерности игры и благодаря этому попал в историю изучения категории «риск» Джи-роламо Кардано — математик, самый знаменитый врач своего времени, имевший репутацию азартного игрока. В его трактате « Liber de Ludo

Аіеае» («Книга о случайных играх»), опубликованном через 100 лет после написания, предприняты первые серьезные попытки разработать статистические принципы, теории вероятности. Хотя в этой книге автор практически не употребляет понятие «вероятность», пользуясь словом «шанс», именно в ней впервые сформулировано общепринятое теперь представление о вероятности через отношение числа благоприятных исходов к совокупности, т.е. к общему числу возможных исходов [34, с. 68].

В XVII в. Блез Паскаль — французский математик также иссле-. довал азартные'игры, параллельно развивая аппарат теории вероятности. В результате его сотрудничества с математиком Пьером де Ферма была разработана теория вероятности. В 1654 г. они вели переписку, в которой поставили и решили математическую задачу о распределении банка между двумя игроками в balla в случае прекращения неоконченной игры при однозначном перевесе к моменту окончания игры одного из игроков. Простое решение — разделить банк поровну — Ферма и Паскаль отвергли как неприемлемое, поскольку, по их мнению, это было бы несправедливо nq отношению к игроку, который имеет преимущество к окончанию игры. Таким образом, впервые математическое решение было сопряжено с проблемами морального права. Поиск «справедливого» распределения привел в результате к новым возможностям оценки величины риска — не на глаз, интуитивно, а математически точно, с применением методов теории вероятности.

В это же время в книге «Логика, или Искусство мыслить» (1662 г.) высказывается еще одна новая важная идея о том, что «страх перед ущербом должен быть пропорционален не только величине ущерба, но и вероятности его нанесения» [34, с. 89]. Таким образом, выбранное1 решение должно учитывать и силу нашего желания некоего опреде-' ленного исхода (поскольку мы -выбираем именно его), и оценку того, насколько вероятен желательный исход. Здесь впервые появилось «предчувствие» понятия.«полезность», которое в будущем заняло-центральное место в теории принятия решений.

Паскаль и Ферма предложили системный метод вычисления вероятности будущих событий. Это был огромный мировоззренческий и практический прорыв, впервые позволивший научно осуществлять . количественные прогнозы будущего. С этого времени все меньше ис-. пользуются такие инструменты прогнозирования, как жертвоприно-- . шение, гадание и т.д., теория, вероятности превращается из орудия иг- . роков в инструмент прогнозирования, и интерпретации информации . о будущем, применение .которого оказалось необходимым для реше-..-ния вопросов, определяемых практикой экономической жизни.

Использование аппарата теории вероятности требовало наличия вероятностей, которые следовало вычислять на основе имеющихся данных. При этом встали вопросы: на основе каких данных следует исчислять эту вероятность; нужны ли для этого все существующие в природе сведения? Например, обязательно ли проводить сплошную перепись живущих в стране, чтобы определить возрастную, имущественную, профессиональную, социальную структуру населения? Ведь это потребует больших денежных и временных затрат. В других, случаях цена вопроса может быть иной, например, бессмысленно выпускать всю кровь из пациента, чтобы сделать анализ-крови. После этого, результат анализа не будет иметь значения.

Гениальным решением проблемы явилось предложение и обосно- ■■ вание возможности использования выборки для принятия решений. Автором этой идеи был Джон Грант — человек, занимавшийся торговлей галантерейными товарами. Он опубликовал в 1662 г. в Лондоне небольшую книгу «Естественные и политические наблюдения ..касающиеся свидетельств о смерти», В ней. впервые использованы выборочные и вероятностные методы, являющиеся основой всех аспектов управления, риском— от страхования и измерения экологических рисков . до конструирования наиболее сложных производных ценных бумаг. Фактически им была создана теория выборочных исследований, которые легли в основу статистической науки.. Сегодня индекс Доу-Джонс Индастриал (Dow Jones Industrial) строится по данным о поведении 30 выпусков акций, но по нему судят о движении триллионов долларов, принадлежащих миллионам семей и.тысячам крупным финансовым учреждениям [34, с. 91]. ■■. .

Грант не был ученым по профессии, но его толкнуло на это исследование желание выяснить, «чего сколько есть, чтобы вести дела с большей уверенностью и определенностью» [34, с. 94]. В результате он первым заговорил об изучении рынка. Востребованность его исследований, а они были изданы и в других странах, объясняется следующим. Рань-. ше Англия была сельскохозяйственной страной, основой ее системы налогообложения; была земельная собственность; площадь обрабатываемых земель. В XVII в. Англия становится страной с бурно развивающимся бизнесом, обширными колониальными владениями. .Это повлекло за собой изменение системы налогообложения. Государству теперь нужно было знать, сколько людей может нести военную службу, сколько в стране налогоплательщиков' и т.д. Работа Гранта позволяла ответить на эти вопросы, поэтому его исследование не затерялось и стало востребованным:

Позже к исследованию, проведенному Грантом, обратился знаменитый астроном Эдмунд Галлей. Он стал изучать этот вопрос, поскольку пообещал Королевскому обществу подготовить серию статей для вновь учрежденного научного журнала «Philosophical Transactions* и ему потребовалась необычная тема. Таким образом, Эдмунд Галлей решил написать о социальной статистике. При этом он, используя научные подходы Гранта к изучению населения Лондрна( провел соот^ ветствующее статистическое исследование населения в г. Бреслау за 1687 — 1691 гг. Галлей, имея подробные данные, о рождаемости . и смерти, представленные Лейбницом в Королевское общество, получил уникальные результаты. Основываясь на данных изменения численности населения за ряд лет, он оценил общее количество людей, проживающих в г. Бреслау; разработал таблицы, в которых разбил население на возрастные группы, что детализировало информацию по каждой из этих групп и позволило оценить количество оставшихся лет жизни (шанс наступления смерти) для представителей каждой возрастной группы. Главным итогом исследования было то, что данная таблица могла быть использована для расчета стоимости страхования жизни разных возрастных категорий, так как позволяла на основе вероятностного анализа определить ожидаемую продолжительность жизни для каждого возрастного диапазона. Галлей провел детальный математический анализ величины разных видов ренты, в том числе рассчитанной не только на одну жизнь, но и на жизнь наследников до второго и третьего поколений.

В это время правительства ряда стран в поисках новых источников финансирования обратили свое внимание к публичным рынкам. При этом использовался новый финансовый инструмент — аннуитет, подразумевающий выплату ссудодателю пожизненной ренты, при применении которого также было невозможно обойтись без использования методов теории вероятности. Хотя первые сведения о понятии «рента» относятся к 250 г. н.э., когда римский юрист Ульпиан разработал набор таблиц ожидаемой продолжительности жизни (ими пользовались почти 1400 лет), во времена Галлея английское правительство все также продавало пожизненную ренту без учета возрастных особенностей при заключении контракта, в результате чего несло большие убытки. Прошло еще целое столетие, пока правительства и страховые компании стали принимать в расчет ожидаемую на основе вероятностного анализа продолжительность жизни. И сегодня управление страховыми рисками немыслимо без, использования идей Гранта и Галлея.

Развитие страхового бизнеса имело еще одно важное направление. Во второй половине XVII в. мировая торговля превратила страхование морских рисков в одну из самых быстрорастущих сфер экономики того времени. Необходима была информация о новых маршрутах, странах, условиях мореплавания pi т.д. В то время еще не было развитых средств массовой информации, поэтому основным местом сбора такой информации были кофейни в портовых городах, где собирались моряки, торговцы и страховщики. Эдвард Ллойд, владелец кофейни на берегу Темзы, заметил настойчивый интерес своих клиентов к определенной информации и в 1696 г. начал выпускать информационный лист Lloyd's List. Сведения о приплывающих и отплывающих судах, об обстановке за границей и на морях, о подъемах воды в Лондоне, о кораблекрушениях ему представляла целая сеть корреспондентов-из главных портов Англии и других стран. Кофейня Ллойда стала главной квартирой страховщиков, специализирующихся на страховании морских перевозок, а в Lloyd's List публиковались даже правительственные сообщения. Стало очевидно, что дополнительная информация об условиях мореплавания способствует значительному снижению рисков.

Впоследствии подобная практика смягчения нежелательных потерь стала широко применяться не только в- морских перевозках, но и в других областях деятельности человека, например в сельском хозяйстве.

Таким образом, к концу первого этапа развития научного знания о риске человечество научилось определять величину риска с применением методов теории вероятности. Однако не были решены вопросы учета влияния субъективного фактора на точность оценки риска. Кроме того, расчет вероятности по уже состоявшимся фактам затруднял принятие решений, обращенных в будущее. Также нужно было «преодолеть огромный концептуальный барьер, чтобы осуществить переход от идентификации определенных с неумолимой математической точностью шансов к установлению вероятности неопределенных исходов, от сбора сырых данных к принятию решения.о том, как их использовать» [34, с. 114]. Эти проблемы решались уже на следующих этапах.

Второй период развития теории риска: 1700—1900 гг. В начале XVIII в. немец Готфрид Вильгельм Лейбниц выдвинул идею, а швейцарец Якоб Бернулли обосновал закон больших чисел и основные процедуры статистики.

Лейбниц в письме Я. Бернулли писал-: «Природа установила шаблоны, имеющие причиной повторяемость событий, но только в большинстве случаев <...> Вам не установить таких границ природы собы-. тий, чтобы в будущем не осталось вариаций» [34, с. 136]. Я. Бернулли .

сосредоточился на решении следующей проблемы: где метод логического вывода (объективный анализ реальных данных) кончается и где начинается другой (абстрактный) метод — прогнозирование на основе вероятностных законов. Он указал на принципиальное различие между реальностью и абстракцией при использовании теории вероятности. Одно дело — рассмотрение вариантов возможных выигрышей, другое — конкретный выбор этих вариантов игроками, имеющими различные предпочтения и сообразительность.

В реальной жизни человек никогда не обладает, полной информацией о ситуации, поэтому вынужден принимать решение в условиях ограниченности информации. Я. Бернулли в работе «Закон больших чисел» показал, как, располагая ограниченным набором данных, можно рассчитать вероятность и статистическую значимость событий. Он впервые, сформулировал задачу, .об- определении вероятности на основе информации об ограниченном'выборе реальных событий, также он предложил допущение, что «при равных условиях наступление (или ненаступление) события в будущем будет следовать тем же закономерностям, какие наблюдались в'прошлом».

Формулируя закон больших чисел, Я. Бернулли исходил из трех основополагающих предположений:

полноты, информации;

независимости испытаний;

надежности количественных оценок.

Закон больших чисел Я. Бернулли гласит: среднее значение при большом числе бросков будет сбольшей, чём при малом числе бросков, вероятностью отличаться от истинного среднего значения на величину, меньшую наперед заданной.

Таким образом, стало возможным делать предсказания о любых неопределенных величинах с той же степенью научной обоснованности, с которой делались и предсказания в случайных играх, т.е. стало возможным измерить неопределенность и вычислить вероятность того, что эмпирически определенное значение случайной величины близко к истинному, даже если истинное значение неизвестно (и не может быть известно).

Исходя из положений закона больших чисел, Я. Бернулли сформулировал понятия «абсолютная достоверность» и «практическая достоверность». Последняя определяется по результатам исследова-,ний и служит основой для оценки абсолютной достоверности. Согласно мнению Я. Бернулли, условие практической достоверности имеет место, если мы почти абсолютно убеждены в верности суждения. При этом дальнейшее увеличение числа наблюдений не приводит к по-

вышению вероятности совпадения того, что мы видим (это связано с практической достоверностью события), с тем, что мы исследуем (это связано с абсолютной достоверностью события). Я. Бернулли удовлетворяла практическая достоверность события, равная 1000/1001 [34, с. 142]. «Сегодня большинство статистиков принимают несовпадение не более чем в одном из 20 случаев как основание признания значимости (так сегодня называют практическую достоверность) ре-. зультата с более чем достаточной степенью вероятности» [34, с. 145].

Я. Бернулли ставил задачу определения числа наблюдений, необходимых для получения заданного значения, при заданной вероятности того, что отклонение наблюдаемого значения от истинного окажется в некотором определенном интервале. Его племянник Николай Бернулли, опубликовавший труды Я. Бернулли после его смерти, поставил обратную задачу. Считая число наблюдений заданным, он вычислял вероятность того; что отклонение наблюдаемого среднего от истинного значения окажется в заданных пределах.

Решением этой задачи занимался французский математик Анри де Муавр. В 1725 г. Муавр опубликовал работу с анализом таблиц Гал-лея о продолжительности жизни и смертности в Бреслау, в которой попытался ответить на вопрос о том, насколько хорошо реальная выборка отображает свойства совокупности, на основе которой она построена. В 1733 г. он предложил структуру нормального распределения ■и меру риска — стандартное Отклонение. Распределение Муавра в настоящее время известно как нормальная, или, в соответствии с ее формой, коло кол ообразная кривая. Эта кривая показывает, что наибольшее число наблюдений группируется в центре, вблизи среднего значения, вычисленного для суммарного числа наблюдений. Чем даль-,ше наблюдаемое значение от средней величины, тем меньше вероятность его появления. Нормальное распределение широко используется для управления различными рисками.

В качестве меры риска Муавр предложил также среднеквадратичное отклонение (дисперсию). Эта мера важна для ответа на вопрос, является ли выборка достаточно репрезентативной для изучаемой совокупности. В нормальном распределении примерно 68\% результатов ■ наблюдений оказываются в пределах одного среднеквадратичного отклонения от среднего значения и 98\% — в пределах двух среднеквадратичных отклонений. Муавр предложил инструмент, который сделал возможной оценку вероятности того, что заданное число наблюдений попадет в некоторую область вокруг истинного отношения. Этот результат нашел широкое практическое применение, например, при оценке вероятности попадания бракованной продукции, если средний про-

2. Риски в буї. учете

17

цент брака задан. Но чаще решается обратная задача: какова вероятность того, что во всей совокупности брак составляет в среднем 0,01\%, если в выборке из 100 тыс. изделий оказалось 12 бракованных? Эффективное решение этой задачи было предложено английским пастором Томасом Байесом.

В 1738 г. Даниил Бернулли, заметив, что при выборе решения больше внимания уделяется последствиям риска, чем его вероятности наступления, предложил понятие «полезность риска», на котором в значительной.мере построена современная теория портфельных инт вестиций. Полезность в каждом отдельном случае зависит от личности, делающей оценку. Нет оснований предполагать, что риск, воспринимаемый по-своему, может оцениваться одинаково [34, с. 121]. Действительно, люди, попавшие в одно и то же положение (например, нештатная ситуация во время полета самолета), ведут себя по-разному.

Следовательно, процесс принятия любого решения, связанного с риском, имеет два аспекта: объективные факты и субъективные представления относительно желательности выигрыша или проигрыша. И объективные результаты измерений, и субъективная позиция одинаково важны и неразделимы при выборе варианта решения. Разная оценка риска разными людьми — это благо для человечества. Если бы все оценивали риск одинаково, то многие благоприятные возможности были бы упущены, не развивались бы научные исследования, предпринимательство, мореплавание и т.д.

Кроме того, Д. Бернулли пришел к выводу, что польза от прироста богатства обратно пропорциональна величине уже имеющегося богатства. Выбор решения у каждого человека свой, хотя факты, на основе которых принимается решение, для всех одинаковы. «Риск перестал быть просто столкновением с независящими от нас обстоятельствами; теперь его понимают как набор возможностей, открытых для выбора» [34, с. 128].

Если теория вероятности рационализировала выбор, то Д. Бернулли определил мотивацию личности, которая производит этот выбор. Понятие «полезность» нашло применение позже в экономической теории (закон спроса и предложения), в теории принятия решения, в теории игр, появившейся в XX в. Ставя вопрос о психологии выбора, Д. Бернулли повлиял на развитие науки психологии. По существу, он предложил стандарт для оценки разумности человеческого поведения. Людей, для которых полезность богатства растет с его ростом, большинство психологов считают невротиками.

Как показал Д. Бернулли, с точки зрения полезности азартная игра всегда проигрышна. Предложенная им концепция полезности выяв-

ляет асимметрию, объясняющую непривлекательность игры для разумного человека: весомость потери в случае проигрыша какой-то суммы всегда выше, чем весомость получения такой же суммы в случае выигрыша. Это определяет позицию людей, не склонных к риску. С другой стороны, для людей, склонных к риску, наиболее значимым является возможность получения выигрыша, а не величина возможного проигрыша.

Кроме того, Д. Бернулли ввел новое понятие «человеческий капитал». Сегодня оно рассматривается как основополагающее для понимания важнейших аспектов экономического развития. Человеческий капитал как совокупность образования, природных талантов, квалификации и опыта человека представляет собой источник будущего заработка. Для большинства людей он был и остается основным, а часто единственным источником доходов, поэтому страхование жизни имеет большое распространение во всем мире.

Таким образом, уже к концу XVIII в. были разработаны практически все инструменты измерения риска, которые широко используются в настоящее время: статистическая выборка, применение принципов теории вероятности, нормальное распределение, среднеквадратичное отклонение и т.д. Это позволило реализовать смелую мысль о том, что неопределенность может быть измерена.

Понятие «неопределенность» стало ключевым в теории риска; Неопределенность, в частности, означает, что значение вероятности неизвестно. Можно сказать, что нечто является неопределенным, если наша информация верна, а событие не происходит, или если наша информация неверна, а событие происходит. •

Произошло соединение математического осмысления механизма риска и экономической теории (применение чистой математики к решению экономических проблем). Возникла собственно теория риска: впервые в науку введено понятие «риск», дано его определение как экономической категории, установлены источники и виды риска. Теория рисков стала развиваться в тесной связи с экономической теорией.

Ни одна экономическая школа не обошла вниманием проблемы риска в предпринимательской деятельности. В результате была сформирована концепция риск-менеджмента.

Развитие современной теории риска началось с разработки классической теории риска экономистами Дж.С. Миллем и Н.У. Сениором. В данной теории предпринимательский доход рассматривался как совокупность двух составляющих:

1) процента как доли на вложенный капитал (заработная плата предпринимателя);

2*

19

2) платы,за риск как возмещения возможного риска, связанного с предпринимательской деятельностью.

При этом риск отождествлялся с понятием «математическое ожидание потерь», которы&могут наступить в результате реализации какого-либо хозяйственного решения. Он изучался только с точки зрения возможности возникновения ущерба: риск как упущенная выгода не рассматривался. Такое одностороннее толкование риска явилось, основой для критики, которая способствовала появлению в начале XX в. неоклассической теории риска.

Б конце XIX в. двоюродный брат Чарлза Дарвина — английский исследователь-любитель Фрэнсис Гальтон открыл явление регрессии, заключающееся в возврате всех явлений с течением времени к среднему значению. И хотя свое открытие он сделал, изучая наследственность живых организмов, его последователи доказали, что это явление имеет место в самых разнообразных ситуациях: от азартных игр до прогнозирования колебаний экономических циклов и расчета вероятности несчастных случаев.

Интересно, что вклад в развитие теории управления риском Фрэнсис Гальтон внес, наблюдая не за азартными играми или звездным небом, а за живыми организмами. Б исследованиях он опирался на работы 1820—1830-х гг. бельгийского ученого Ламберта-Адольфа Жака Кветеле, который ввел понятие «средний человек» (средний, типичный представитель своей группы), применив теорию вероятности «в моральных и политических науках» [34, с. 179]. Он доказал, что нормальное распределение, широко распространенное в природе, может быть положено в основу описания социальных явлений и физических характеристик людей. Используя нормальное распределение, Гальтон пытался выяснить, почему в некоторых семьях одаренность проявля-. ется чаще, чем в других. Он старался выявить «черты природного благородства» у членов таких семей. Свои исследования он называл наукой евгеникой. Исследовав диаметры горошин разных поколений сладкого стручкового гороха, Гальтон заметил, что разброс размеров у последующего поколения меньше, чем у предыдущего. Он назвал это явление регрессией, или схождением к среднему.

Если бы регрессии не существовало, то за несколько поколений. на Земле остались бы только карлики и гиганты. Однако такого в природе не наблюдается. В экономике отсутствие схождения к среднему привело бы к исчезновению всех хозяйствующих субъектов, кроме нескольких крупнейших, компаний. Это важный вывод для теории управления рисками.

Подход Гальтона привел к разработке понятия «корреляция», которая измеряет, насколько тесно связаны между собой изменения двух величин. Гальтон превратил статистическое понятие «вероятность», базирующееся на случайности и законе больших чисел, в динамическую концепцию, описывающую процесс, в котором преемникам крайних суждений «придется присоединиться к толпе в центре». Принцип схождения к среднему (к «нормальному» распределению, к среднему человеку) объясняет почти все разнообразие поведения, в условиях риска и прогнозирования. Через выявление степени схождения к среднему определяется поведение рынка, становится возможным предсказание цены.

Но, если все сходится к средним величинам, почему так трудно делать прогнозы? Во-первых, само схождение может быть либо слишком быстрым (сильные отклонения), либо слишком медленным (незаметным), либо само среднее значение может сместиться в иное положение. Во-вторых, силы, управляющие природой, отличаются от сил, управляющих человеческой психологией. Точность предсказаний, как и сам выбор решения, — это дело человека. Еще сложнее, когда решение вырабатывает группа людей.

Дальнейшее развитие экономических отношений потребовало разработки концепций прогноза. Это связано с потребностями развивающегося рынка ценных- бумаг в Америке, на котором невозможно эффективно вести, операции без разработки прогнозов. Аналитики стали серьезно исследовать способы прогнозирования вариантов принятия решений по осуществлению наиболее доходных инвестиций. Оказалось, что ни один стиль управления не может все время приносить удачу, его необходимо менять. На прогнозировании рынка сказывается общечеловеческая склонность преувеличивать значение последних отклонений и, как следствие, забывать о долгосрочной перспективе. При этом в долгосрочной перспективе неопределенность доходности акций меньше, чем в краткосрочной. Аналогичные подходы применимы к прогнозированию экономического развития любой страны.

Известный английский экономист Джон Мейнард Кейнс писал: «В долгосрочной перспективе все мы мертвы. Экономисты ставят перед собой слишком легкую и столь же бесполезную задачу, если в сезон бурь могут утешить нас только тем, что, когда шторм пройдет, океан успокоит--ся» [34, с. 201]. Но жизнь — это последовательность краткосрочных периодов. Задача бизнеса заключается в том, чтобы, говоря образно, остаться на плаву, невозможно ждать, когда океан успокоится, ведь штиль может быть только передышкой между бурями. Следовательно, управление рисками должно быть сориентировано на обеспечение дальней перспективы существования бизнеса в условиях непрекращающегося действия помех, угроз и редких счастливых случайностей.

■На этом этапе английским философом Иеремией Бентамом была вновь открыта теория полезности (после Д. Бернулли). В труде «Принципы морали и законодательство», опубликованном в 1789 г., он объяснил полезность как «свойство любого объекта, посредством которого он производит выгоду, преимущество, удовольствие, благо или счастье когда его действие ведет скорее к умножению общественного блага, нежели к его уменьшению» [34, с. 208], Экономисты XIX в., применив это понятие к механизму выработки соглашения о цене между покупателем и продавцом, открыли закон спроса и предложения. Суть экономической модели отношений между продавцом и покупателем заключалась в выборе альтернативы решений: какой из вариантов лучше. Возможность потерь и неопределенность при этом не учитывались.

В условиях подъема научных исследований, вызванных запросами промышленной революции XIX в., измерялось (квантифицирова-лось) все. Последователь Бентама, Уильяме Стэнли Джевонс, опубликовавший в 1871 г. свой основной труд «Теория политической экономии», был уверен, что измерить (квантифицировать) можно все, а возможность количественного представления любого отношения делает неуместными неопределенные обобщения, использовавшиеся ранее в экономической науке. Он заявлял: «Теперь ни у кого не могут возникнуть сомнения, что удовольствие, боль, труд, полезность, ценность, богатство, деньги, капитал и т.д. — это все понятия, подлежащие квантификации; более того, все наши действия на поприще промышленности и торговли, несомненно, зависят от сравнения количества выгоды и ущерба» [34, с. 210]. Для принятия решения достаточно применить теорию вероятности, рассчитать возможные результаты и выбрать наиболее подходящий (полезный) из них.

Таким образом, теории принятия решения все больше стали отдаляться от реальной действительности. Насколько велик этот разрыв, можно судить, в частности, по тому, что спустя более 100 лет Великую депрессию в США (30-е гг. XX в.) рассматривали как случайность, а не явление, внутренне присущее экономической системе, действующей в условиях риска.

Неоклассическая теория предпринимательского риска, разработанная в первой трети XX в. экономистами А. Маршаллом и А. Пигу, исходит из того, что предприниматель работает в условиях неопределенности, и прибыль для него является случайной переменной величиной. Поэтому при заключении сделки он руководствуется двумя критериями:

1) размером ожидаемой прибыли;

2) величиной возможных колебаний прибыли.

Поведение предпринимателя, согласно этой теории, обусловлено концепцией предельной полезности. Она заключается в том, что если, например, нужно выбрать один из двух вариантов инвестирования средств, то следует придерживаться того варианта, в котором наименьшие колебания прибыли, даже если-абсолютный размер прибыли при этом меньше. Полагается, что величина предпринимательского риска соответствует колебаниям величины ожидаемой прибыли. Чем меньше колебания, тем меньше риск. Однако в этой теории риска (как и в экономической теории в целом) случайность, колеблемость показателей рассматривали как свойство экономических явлений. Но если бы все. зависело только от случая, управлять риском было бы невозможно.

Третий период развития теории риска: І900—1960 гг. Б этот период понятие «риск» стало привычным для общества и было призна-. но в качестве неотъемлемой составляющей любой предпринимательской деятельности, осуществляемой в условиях неопределенности.' Научно-технический прогресс стал причиной возникновения ранее неизвестных человеку угроз, нашедших проявление в новых видах риска: производственном, экологическом, технологическом, техногенном, операционном, информационном и т.д. Риск рассматривали как результат воздействия антропогенных (искусственных) и природных, (естественных) факторов, что возможно при высоком уровне знаний человека об окружающем мире. Если классическая экономическая наука рассматривала риск в рамках .«убыточного подхода», а неоклассическая — как источник возможных колебаний прибыли, то на данном этапе представление о риске стало многоаспектным, содержащим в себе различные категории: угрозу, имущественный и моральный ущерб, убыток, неопределенность, отклонение от запланированного результата, вероятность потерь, шок, удачу, шанс и т.д. В экономике была выявлена прямая зависимость уровня дохода от степени риска.

Появилась необходимость системного подхода к управлению рисками. Возникли сложные системы оценки и прогнозирования, позволяющие эффективно управлять рисками. При этом для количественного измерения величины риска широко применялся математический аппарат теории вероятности, использующий понятие «случайность».

Однако у ученых возник вопрос, так ли все случайно в этом мире. Например, Лаплас отрицал существование случайности; он считал, что все в мире закономерно, только человек не всегда может все понять и знать, поэтому он неизвестное списывает на случайность. Французский математик Жюль Анри Пуанкаре был с ним согласен: «Случайное для несведущего не случайно для ученого. Случайное — мера нашего незнания» [34, с. 218]. Следовательно, для принятия решения нужна дополнительная информация. Мы можем собрать мало или много информации, но мы никогда не сможем собрать всю информацию. Более того, мы никогда не можем быть уверены в качестве собранной информации. Эта неопределенность делает сомнительными суждения и рискованными основанные на них действия. При нехватке информации мы прибегаем к индуктивным рассуждениям и пытаемся угадать ' возможные шансы. Джон Мейнард Кейнс в работе по теории вероятности пришел к заключению, что статистические концепции часто оказываются бесполезными: «Между данными и событием есть определенная связь, но ее не всегда можно измерить» [34, с. 220].

Рассуждения людей о неопределенности и риске часто приводят к неожиданным выводам. Нобелевский лауреат, американский экономист Кеннет Эрроу пришел к заключению, что в большинстве своем люди переоценивают информацию, которая им доступна. Эрроу пихал: «Наши знания о ходе дел в обществе и в природе тонут в тумане неопределенности. Вера в определенность — бывала причиной многих бед» [34, с. 221].

Взгляды Лапласа и Пуанкаре, с одной стороны, и Эрроу — с другой, существенно отличаются. Лаплас и Пуанкаре жили с убеждением возможности достижения полного знания, при котором неопределенность уступает место определенности. Эрроу жил в мире, когда эти мечты улетучились: после Первой мировой войны бурный рост знаний сделал мир еще более неопределенным и сложным для понимания. Эрроу интересовало не то, как работают вероятностные законы и как наблюдения сходятся к среднему, а то, как люди принимают решения в условиях неопределенности и как живут с решениями, которые приняли. Он проанализировал, как люди маневрируют между риском, который им уготован судьбой, и риском, который они выбирают сами. Именно Эрроу следует считать «отцом концепции управления риском как основной формы искусства жизни» [34, с. 225].

Понимание стратегии риска как искусства жизни опирается на следующие положения:

мы никогда ни в чем не уверены;

мы всегда остаемся в некотором неведении.

Большая часть информации, которой мы обладаем, неточна и неполна. К тому же «вероятность правды не есть правда, как сказал Сократ, и практическая достоверность — это меньше, чем достоверность, как сказал Бернулли» [34, с. 225]. -

Однако'в 1921 г. экономист из чикагского университета Фрэнк Найт в книге «Риск, неопределенность и прибыль» поставил новые вопросы о пост ижимости мира [116]. Во время Великой депрессии аналогичные идеи высказывал.Джон;Мейнард Кейнс:.«На каждом шагу мы встречаемся с проблемами органического единства,-дискретности, разрыва непрерывности — целое оказывается не равным сумме его частей, количественные сравнения обманывают, малые изменения влекут за собой серьезные последствия, а предположения о едином и однородном- континууме оказываются неудовлетворительными» [34, с. 234]. .

В 1936 г. Кейнс в труде «Общая теория занятости, процента и де; нег» решительно отверг веру Джевонса в универсальную применимость измерений. К этому времени, стало ясно, что реальность приводит к появлению целого ряда проблем, над которыми люди не задумывались раньше. Что делать, если решение привело к результату, о котором не было речи при рассмотрении вероятных исходов, или если маловероятные исходы реализуются с большей частотой, чем ожидалось? Всегда ли модели прошлого определяют дорогу в будущее? Эти вопросы первыми поставили Фрэнк Найт и Джон Мейнард Кейнс, чьи подходы к понятию «риск» и к методам управления им актуальны и в на: стоящее время.

. Фрэнк Найт отмечал, что причиной неопределенности в экономике является характер самого экономического процесса, ориентированного на будущее. Джон Мейнард Кейнс и его последователи утверждали, что в реальном мире правит неопределенность, а не математическая вероятность. Кейнс говорил о том, что мы не знаем о вероятности некоторых экономических событий, так как «нет никаких научных предпосылок для вычисления какой-либо вероятности» [34, с. 247], т.е. будущее не неизбежно, мы можем выбирать свою судьбу. Теория вероятности дает четкую заданность последствий, а по Кейнсу «мы не обязаны подчиняться раскладу карт, мы свободны» [34, с. 242]. От нат ших решений, многое зависит. Принимая решение, мы действительно изменяем мир. И куда-мы придем в результате этого, зависит от нас,, вращение колеса рулетки к этому не имеет отношения.

Джон Мейнард Кейнс внес существенный вклад в развитие теории риска. Он предложил свое понимание неоклассической, теории риска, которое получило название «кейнсианская теория риска» и широко используется сегодня в мире. Основные заслуги Кейнса заключаются втом, что он:

; — впервые, обобщил ранее существовавшие классификации рисков и дал новую подробную классификацию рисков;

— дополнил неоклассическую теорию риска фактором «удовольствие»,.согласно, которому ради большей ожидаемой прибыли предприниматель пойдет на больший риск; ■

— выявил, что при оценке инвестиционных проектов не следует однозначно ориентироваться на меньший риск, а нужно, с одной стороны, сравнить соотношение рисков по разным инвестиционным проектам, с другой — соотношение показателей их доходности.

В настоящее время в соответствии с классическим и неоклассическим подходами широко распространены два противоположных взгляда на.сущностъ риска:

риск — возможная неудача, опасность материальных и финансовых потерь;

риск — предполагаемый благоприятный исход, возможность извлечения дохода.

Согласно взглядам Фрэнка Найта и Джона Мейнарда Кейнса, риск обязательно действует в ситуации неопределенности, под которой понимаются ситуации двух видов:

когда требуется принять хозяйственное решение, исход которого не однозначен;

когда требуется выбрать более предпочтительный вариант инвестирования средств или не придерживаться никакого варианта.

Фрэнк Найт определил понятие «осознание риска» как акт понимания того, что предприниматель находится в ситуации неопределенности.

Концепция Кейнса лежит в основе современных классификаций риска. Он обосновал идею, что стоимость готового продукта должна включать всевозможные затраты, вызванные изменением рыночных цен, чрезмерным износом оборудования, разрушениями в результате аварий, стихийных бедствий и т.д. Кейнс ввел понятие «издержки риска», которые необходимы для покрытия возможного отклонения действительной выручки от ожидаемой.

Развитие теории риска далее осуществлялось по двум направлениям:

последователями Кейнса («мы просто не знаем»);

последователями Джевонса («все подлежит измерению»). После выхода работы Джона Мейнарда Кейнса серьезный прогресс

в понимании риска и неопределенности был достигнут в^ рамках теории стратегических игр. Теория игр была разработана физиком Джоном фон Нейманом. Она существенно отличалась от предыдущих теоретических построений. В теориях полезности Д. Бернулли и Джевонса человек принимает решения в изоляции, не имея представления, да и не интересуясь тем, что делают другие. В теории Неймана действуют люди (двое и более), стремящиеся максимизировать свои выгоды, одновременно зная о целях, выгодах и возможных действиях других.

В 1953 г. Нейман вместе с экономистом из Германии Оскаром Моргенштерном издал книгу «Теория игр и экономическое поведение». Теория игр открыла принципиально новый подход к пониманию сущности неопределенности: истинным источником неопределенности являются намерения других. Все теории до этого принимали неопределенность как жизненную данность и мало занимались ее происхождением. С этой точки зрения почти всякое принимаемое нами решение является результатом переговоров, в которых мы пытаемся снизить неопределенность, давая другим то, что они хотят, в обмен на то, что хотим мы. В отличие, например, от.шахмат мы в этих играх редко можем рассчитывать на победу. Выбор альтернативы, обещающей наибольшую выгоду, как правило, создает наибольший риск, потому что он может спровоцировать усиленную защиту со стороны игроков, которые в результате наших усилий должны проиграть. Поэтому мы обычно выбираем компромиссные альтернативы, которые могут побудить нас заключить лучшую из худших сделок (максиминные-ми-нимаксные решения).

Одним из важнейших моментов в развитии теории риска является появление понятия «диверсификация», предложенное в 1952 г. американцем Гарри Марковицем. Диверсификация позволяет путем продуманного распределения вложений минимизировать инвестиционный риск, например при формировании инвестиционного портфеля. Маркович определил понятие «дисперсия (изменчивость)» как меру риска или неопределенность дохода. Этот комбинированный подход к риску и прибыли профессионалы и ученые называют оптимизацией отношения «среднее(дисперсия)». Подход Марковича по формированию эффективного портфеля ценных бумаг объединяет два основных стереотипа поведения, понятных самому незрелому инвестору:

кто не рискует, тот и не выигрывает;

не клади все яйца в одну корзину.

Применив методы линейного программирования, Марковиц показал, как обеспечить максимально ожидаемый доход для заданного уровня риска или минимальный уровень риска для заданного ожидаемого дохода. Инвесторы получили возможность выбирать портфель, оптимальный в рамках выбранной ими агрессивной или оборонной стратегии. В духе Неймана и Моргенштерна система предлагает метод максимизации выгоды (полезности) для каждого инвестора. Теория Марковича стала впоследствии основой большинства теоретических разработок в области финансов и растущего числа практических приложений, преобладающих в современном подходе управления инвестициями [34, с. 276; 283].

Уильям Шарп, аспирант Марковица, разработал получившую широкую известность модель оценки долгосрочных финансовых активов (Capital Asset Pricing Model — САРМ), позволяющую осуществлять оценку ценных бумаг для случая, когда все инвесторы формируют свои портфели в точном соответствии с рекомендациями Марковица. Эта модель использует коэффициент «бета»- для описания среднего отклонения курсов отдельных акций или других ценных бумаг относительно рынка в целом за определенный период.

Классическая модель рационального поведения — модель, на которой основывались, теория игр и большинство концепций Марковица, определяла, как люди должны принимать решения перед лицом риска! Реальное же поведение людей заметно отличалось от рационального, теоретически ожидаемого поведения.

Четвертый период развития теории риска: с i960 г. по настоящее время. Американские психологи Дэниел Канеман и Эймос Твер-ски в 60-е гг. XX в. исследовали поведение людей в условиях риска и неопределенности. Они разработали теорию перспективы, в которой описали стереотипы поведения людей, не замечаемые ранее сторонниками теорий рационального принятия решений. «Во-первых, эмоции часто мешают самоконтролю, который необходим для рационального подхода к принятию решений. Во-вторых, люди часто не способны понять, с чем имеют дело (психологи называют это трудностью осознания)» [34, с. 291]. '

Для принятия решений человек вынужден использовать ограниченное количество информации (корень наших трудностей в выборе), поэтому люди склонны использовать субъективные методы измерения риска. В одних условиях перед лицом выбора человек демонстрирует неприятие риска, в других случаях он превращается в искателя приключений. Сложно определить, сколько информации необходимо и когда она становится лишней. Избыточная информация может стать препятствием и разрушить логику рационального решения, что позволит манипулировать мнением людей, толкая их на определенные поступки. Мы уделяем повышенное внимание маловероятным, но имеющим драматические последствия событиям и мало обращаем внимание на более вероятные рутинные события. Мы по-разному воспринимаем расходы и невозмещенные потери, хотя их влияние на наше состояние одинаково. Асимметрия между нашими-подходами к при-. нятию решений, направленных на достижение выигрыша, и решений, направленных на избежание проигрыша, является одним из самых поразительных и одним из самых полезных открытий теории перспективы. Канеман и Тверски установили, что если предложить людям сделать выбор в условиях риска, то их ответы в одной и той же ситуации будут серьезным образом зависеть от формулировки (характера описания событий). При этом различия в выборе будут определяться не боязнью риска, а неприемлемостью потерь. Таким образом, не работает инвариантность — суть понятия «полезность» в теории Неймана и Мор-генштерна. (Инвариантность означает, что если вариант Л лучше варианта 5, а В лучше С, то разумные люди выберут вариант Д а не С.)

В 1961 г. Дэниел Эллсберг определил понятие «неприятие не- . определенности», которое означает, что люди, как правило, предпочитают риск с известными вероятностями 'исходов риску с неизвестными вероятностями исходов. Это подчеркивает важность информации при принятии решений в условиях риска. В 1995 г. Эймос Тверскй и Крейг Фокс после проведения серии экспериментов пришли к выводу о том, чТ& неприятие неопределенности «порождается чувством некомпетентности <...> и проявляется, когда человек оценивает совместно ясные й туманные перспективы, но оно уменьшается или исчезает вовсе, если оценивается каждая перспектива в отдельности» [34, с. 301]. Следовательно, имеют значение порядок оценки и компетентность.

Разумный (компетентный) инвестор при всех колебаниях его решений практически не ошибается. Как указывает Д. Канеман, проблема в том, что «недостатки рациональной модели не в ее логике, а в использующем ее мозгу» [34, с. 304]. Если инвесторы склонны нарушать рациональную модель, она не может рассматриваться как надежное рписание поведения рынков капитала. Следовательно, необходимо искать новые инструменты измерения риска, разрабатывать новые модели. Эймос Тверскй и Дэниел Канеман, подводя научные итоги применения разработанной ими теории перспективы, пришли к выводу о том, что аномальное поведение субъектов часто является нормальным, а неуклонное следование правилам рационального поведения является исключением. И хотя миллионы инвесторов заслуживают обвинения в нерациональном поведении, сам рынок, когда он реаль-' но действует, работает так, как если бы он был преимущественно рациональным [34, с. 316].

Каковы же последствия управления риском в результате этого парадокса? Если бы все инвесторы мыслили одинаково рационально, то величина ожидаемой доходности и корректировка на риск были бы одинаковы для всех, кто в одно и то же время располагает одинаковой информацией. Однако новая информация поступает на рынок случайным образом и не становится одновременно доступной всем. Цены на рынке меняются*, только когда появляется новая информация. Следовательно, у лиц, обладающих'этой информацией, появляется возможность выиграть, а у лиц, не обладающих такой информацией, — риск проиграть.

Однако в наше время, когда на рынке доминируют «изощренные», хорошо информированные институциональные инвесторы, обыграть рынок и стать впереди него намного труднее, чем раньше. И все-таки отдельные инвесторы — физические лица (например, Бэнджамин Грэм, Уоррен Баффет) время от времени добиваются выдающихся успехов на фондовом рынке. Но даже если приписать их успех умению, а не удаче, то остаются две проблемы. Одна — прошлые показатели не являются надежной основой для принятия решений. Ретроспективно легко выявить победителей, но мы не можем достоверно и заранее выявить инвесторов, чье умение принесет им успех в будущем. Вторая " период полураспада для удачных стратегий обычно невелик. Многие изобретательные люди не достигают успеха потому, что менее изобретательные быстро осваивают их методы и сводят на нет преимущества, которые заложены в их стратегии.

Идеи Марковица, высказанные в 1952 г., в 1960-х гг. заинтересовали научные круги, но только в 1974 г. к ним обратились инвесторы-практики. Управление риском впервые стало главной игрой.

В 1970—1980-х гг. возникли новые виды неопределенности, свяг

занные с применением новых информационных технологий в управ-

лении процессами инвестирования. Широкое использование компью-

терной техники привело к увеличению объема доступной информации

об объектах инвестирования, увеличению скорости распространения

соответствующей информации, к возможности принятия непосредствен-

ного участия в работе фондовых бирж в режиме онлайн, находясь в раз-

личных уголках земного шара. Стали широко применяться производ-

ные ценные бумаги^1 опционы и фьючерсы, основное предназначение

которых заключается в защите от риска неожиданных колебаний цен

таких активов, как запасы пшеницы, французские франки, государ-

ственные облигации, обыкновенные акции и т.д.    ^ '

В 1973 г. почти одновременно произошли три важнейших события, во многом определивших картину финансового мира на десятилетия вперед:

переход к свободно плавающим курсам основных мировых валют и золота в результате отмены Бреттон-Вудских соглашений;

начало работы Чикагской биржи опционов, ставшей первым в мире регулярным вторичным рынком опционных контрактов;

опубликование Фишером Блэком, Майроном Шольцом и Робертом С. Мертоном знаменитой модели ценообразования европейских опционов.

Если первое событие породило рыночные риски в глобальном масштабе, второе — вооружило участников рынка действенными инструментами управления ими путем хеджирования, то третье — дало ключ к пониманию этих рисков и их научно обоснованной количественной оценке. Это послужило началом развития финансового риск-менеджмента.

Первая попытка использовать не интуитивный, а,математический подход к оценке опционов была предпринята Луи Башелье в 1900 г. Затем были опубликованы работы Г. Модильяни по теории инвестиций, Фишера Блэка и Майрона Шольца, Роберта С. Мертона, Пола Самуэльсона по теории опционов и работы многих других исследова-тедей и. практических разработчиков всего существующего разнообразия.финансовых инструментов, используемых на финансовых рынках для управления финансовым риском.

Парадоксально, но меры, принимаемые по управлению финансовыми рисками, породили новые серьезные риски. Причиной возникновения неприятностей, с которыми столкнулись крупные компании в ходе сделок с производными ценными бумагами, было то, что руководство корпораций в погоне за прибылью начало наращивать риски, вместо того чтобы их уменьшать. Они стали воспринимать маловероятные события как вообще невозможные. Делая выбор между затратами и игрой, они выбирали игру, забывая о самом главном принципе инвестирования: путь к росту прибыльности лежит через наращивание риска возрастания потерь.

С начала 90-х гг. XX в. можно говорить о риск-менеджменте как о сложившейся новой финансовой индустрии. Ранее с проблемами управления финансовыми рисками сталкивались только финансовые институты, а теперь и крупные нефинансовые корпорации с интенсивными денежными потоками,, и хозяйствующие субъекты значительно меньших размеров.

Конкретным видом риска занимались соответствующие организации: банки при кредитовании или управлении ликвидностью, инвестиционные компании при управлении портфелем, клиринговые организации при обслуживании биржи — организатора торгов производными инструментами, страховые компании (актуарии) и т.д. Для остальных финансовых институтов риск-менеджмент выделился в самостоятельное направление, необходимое для ведения бизнеса, в начале 90-х гг. Этому предшествовало (в середине 80-х гг.) создание крупными инвестиционными банками в Лондоне подразделений по управлению рисками, связанными с операциями с производными финансовыми инструментами. Это было предпринято в результате возрастания сложности этих инструментов, а также в связи с серией крахов, связанных с непониманием рисков, присущих производным, хотя данные инструменты были созданы в первую очередь для целей управления рисками.

Факторами, способствующими повышению роли риск^менедж-мента, явились:

глобализация финансовых рынков;

рост международной конкуренции;

 

увеличение волатильности рынков и возрастание интенсивности дефолтов.

Важную роль также сыграло разработанное в 1988 г. Базельским комитетом «Соглашение о достаточности капитала для банков, осуществляющих международные операции». В настоящее время разрабатывается новое соглашение для финансовых институтов, касающееся уп-. равления кредитными и операционными рисками, надзора и рыночной дисциплины.

На сегодняшний день и для нефинансовых корпораций (компаний) риск-менеджмент осуществляется на уровне всей компании, охватывает все стороны финансовой деятельности и выступает как стратегический инструмент использования капитала с учетом риска.

Качество риск-менеджмента считается одним из важнейших компонентов корпоративного управления и оказывает непосредственное влияние на рыночную стоимость компании. Рейтинговые агентства (например, Standard&Poor's и Moody's) учитывают это при определении кредитного рейтинга компании.

Одним из убедительных свидетельств успеха, индустрии риск-менеджмента стало увеличение количества программных продуктов по риск-менеджменту и рост их продаж. Это привело во второй половине 90-х гг. к созданию производных финансовых инструментов нового типа: кредитных производных. Основное их назначение — управление кредитными рисками.

Возникли международные профессиональные организации риск--

менеджеров:          , ' -

в 1996 г. создана Международная ассоциация профессионалов по управлению рисками (Global Association of Risk Professionals —

. GARP);

-г- в 2002 г. создана Международная профессиональная ассоциация риск-менеджеров (Professional Risk Managers International Association — PRMIA).

С целью повышения, качества работы риск-менеджеров разработана система их периодической аттестации на базе использования спе-

' циальных сертификационных программ, принят профессиональный кодекс этики риск-менеджеров. Сегодня риск-менеджер — это престижная и высокооплачиваемая профессия, требующая хорошего экономического мышления, аналитических способностей, понимания особенностей функционирования финансовых институтов,, знания финансовых рынков и финансовых инструментов, хорошего владения математическим аппаратом.

Б настоящее время практически ни одна серьезная работа западных ученых по экономике и управлению не. обходится без рассмотрения того или иного аспекта деловых рисков. Среди организаций разных стран, вносящих серьезный вклад в исследование рисков и популяризации риск-менеджмента в течение нескольких десятилетий, — правительственные органы контроля за банковской деятельностью и армейский Центр по управлению рисками США, исследовательские подразделения Всемирного банка и ассоциации риск-менеджеров. Активную деятельность в этой области ведет североамериканское Общество управления рисками и страхованием, существующее более 50 лет и объединяющее свыше 4500 крупнейших корпораций и 7000 профессионалов этой сферы США [67, с. 5].

В России подразделения по управлению рисками впервые стали создаваться в крупных банках в 1996' и 1997 гг. Банки, которые сделали это на должном уровне, сумели продолжить свою деятельность в условиях кризиса 1998 г. (например, Альфа-банк). После кризиса интерес к риск-менеджменту усилился и продолжает нарастать. В настоящее время риск-менеджеры работают не только в крупных и средних банках, в крупных инвестиционных и страховых компаниях, но и в крупных корпорациях (Аэрофлот, ГМК «Норильский никель», РОСНО и др.).

Больше внимания стало уделяться проблемам риск-менеджмента и в законодательно-нормативных документах, например, Банк России в 1999 г. выпустил Положение № 89-П «О порядке расчета кредитными организациями размера рыночных рисков»; Федеральной службой по финансовым рынкам, созданной в соответствии с Положением, утвержденным постановлением Правительства РФ от 30 июня 2004 г. № 317, разработан ряд нормативных правовых актов по контролю и надзору в сфере финансовых рынков (за исключением страховой, банковской и аудиторской деятельности). ■

В последнее время стал набирать обороты рынок производных инструментов, в частности, на Российской товарно-сырьевой бирже (РТС) успешно применяются фьючерсы'и опционы на наиболее ликвидные акции российских эмитентов и фондовые индексы. Деятельность в этой сфере регулируется Законом Российской Федерации от

3. Риски в бух. учете

33

20 февраля 1992 г. № 2383-1 «О товарных биржах и биржевой торговле» (в ред. от 29 июня 2004 г.).

В российское отделение PRMIA (середина 2003 г.) входит более 300 человек. Под эгидой PRMIA постоянно действует научно-практический семинар.

Ряд российских учебных заведений готовят риск-менеджеров и проводят курсы повышения квалификации, среди них Государственный университет управления, Российская экономическая академия им. Г.В. Плеханова, Финансовая академия при Правительстве Российской Федерации, Государственный университет — Высшая школа экономики.

Страница: | 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 |