Автоматизация процесса оценки рисков мелиоративных инвестиционных проектов

Журнал: «Главный агроном», №1, 2019 14:52:00г.

Анализ инвестиционных рисков планируемых мероприятий хозяйственных воздействий представляет актуальную задачу современного управления, позволяющую контролировать эффективность производства и принимать обоснованные решения [1, 2].

Необходимость оценки и управления инвестиционным риском вызвана потребностью прогнозировать возможность его наступления и принимать превентивные меры по снижению и защите от негативных проявлений этой ситуации. Учет вероятности наступления риска и величины сопутствующих потерь существенно изменяет количественные значения планируемой действенности инвестиций в мелиорацию, отличающейся неопределенностью, вызванной в первую очередь существенным разведением во времени периодов прогнозирования результата и реализации планируемых мероприятий.

На эффективность планируемых новаций влияют происходящие изменения: рыночной ситуации закупочных цен, курса валют, уровня инфляции и т. п. факторов, не регулируемых инвестором. Играют роль и множество внеэкономических параметров (природные условия, климат, политическая конъюнктура, качество проекта, квалификация исполнителей и т. д.), трудно поддающихся достоверному учету при оценке эффективности инвестиционного мелиоративного проекта.

В общем случае процедуры управления риском включают: установление возможности риска и его количественную оценку; определение методологии управления по данным расчета затрат, результатов и эффективности на реализацию (принятие риска, передача инвестиций, снижение риска, отказ от новаций, воздействие на риск); контроль и корректировку системы управления инвестиционными рисками. Очевидно, что реализация указанных процедур требует наличия хорошо развитой теории, нормативно-методической и нормативно-правовой базы и широкой проверки предлагаемых подходов опытом, что, к сожалению, не характерно для сферы мелиорации [3–5].

За рубежом и в успешных отраслях отечественной экономики широкое использование методологии оценки и управления инвестиционными рисками в обосновании эффективности мероприятий реальных проектов долго сдерживалось большой трудоемкостью и затратами времени. Ситуация быстро изменяется в лучшую сторону с развитием инструментальных средств анализа рисков, использование которых в области мелиорации скорее исключение из правил, чем правило [6, 7].

Программное обеспечение (ПО) большинства средств автоматизации базируется на требованиях международного стандарта ISO/IEC 17799 и условно делится на два уровня: базовый уровень и уровень детального анализа. Применяемые компьютерные инструментарии отличаются и по используемому методу оценки риска, которая может выполняться на качественном уровне по ранговой шкале, количественном с установлением численных значений или смешанном уровне. Ниже по тексту приводится краткое описание свойств наиболее популярных инструментариев [6, 7].

AIE (прикладная информационная экономика) — метод разработан компанией Hubbard Decision Research, США. Программный комплекс представляет набор макросов электронных таблиц Excel для изучения меры неопределенности, риска, стоимости информации; определяет необходимость дальнейшего измерения риска, выполняет измерение экономически оправданным способом; обеспечивает принятие решения. Разработчик учитывает приоритет теории над технологией, предоставляет консультационные услуги в части внедрения.

@RISK (эт риск) — разработчик Palisade Corporation, США. ПО выполняет изучение рисков на основе метода имитационного моделирования (метода Монте-Карло) с использованием электронной таблицы Excel, визуализируя вероятность каждого варианта. Программа обеспечивает формирование и изучение множества возможных сценариев и рассчитывает вероятности их риска, позволяет определять варианты стратегии управления рисками и выбор наилучшей.

Oracle Crystal Ball. Разработка — Decisioneering (США). Включает таблицы предикативного моделирования и оптимизации. Обеспечивает изучение определяющих параметров, влияющих на степень риска. Обеспечивает поддержку управленческих решений в условиях высокой степени неопределенности рыночных факторов.

Функционирует на базе электронных таблиц Excel, с успехом конкурирует с программными продуктами аналогичного уровня иерархии, имеет многочисленных потребителей. Разработчик предоставляет техническую и технологическую поддержку в реализации программного комплекса.

Risk Solver Engine. ПО разработано Frontline Systems (США) на основе электронных таблиц Excel. Обеспечивает реализацию метода Монте-Карло с высокой производительностью. Способствует изучению и контролю рисков, оптимизации планов и решений по распределению ресурсов.

SAS (Statistical Analysis System) — разработчик SAS Corporation (США).

Методология базируется на программном комплексе статистики, функциональные возможности которого превышают требования метода Монте-Карло.

Включает регулируемые блоки для задач финансового менеджмента, управления рисками, поставок, маркетинга, управления. Основополагающие функциональные возможности, требующиеся каждому блоку, предоставляет единая технологическая платформа (SAS Enterprise Intel-ligence Platform). Результаты адаптируются в зависимости от пользовательской дифференциации (банковские услуги, страхование, телекоммуникация, транспорт, энергетика, промышленность и иные сферы).

SPSS — метод, разработанный компанией SPSS Inc. (США). Представляет инструментарий для управления и анализа статистических данных. Обеспечивает решение проблем, выходящих за пределы метода Монте-Карло. Ориентирован на профессионалов, решающих задачи в бизнесе и в исследованиях, позволяет формировать сложные графики и изображения на основе данных, предоставляя широкий спектр аналитических функций, облегчающих работу с данными. Преимущества: множество графических настроек и языков, мощные функции аналитики; интеграция с Microsoft Offi ce. Недостатки: сложность программного обеспечения, требующего существенного времени обучения пользователя; ориентация на профессиональных пользователей; недостаточная поддержка.

CRAMM — разработка UK Security Service (Великобритания). Метод, заключающийся в установлении наличия и классификации рисков, разработке мероприятий, снижающих их до требуемого значения. Реализован в программном комплексе, изменяющемся в зависимости от оцениваемой области деятельности, используя подсистемы для решения задач коммерческой и финансовой областей экономики, гражданских государственных учреждений и пр. Практическое применение продукта требует высококвалифицированных специалистов, характеризуется продолжительностью процедур оценки рисков, большими затратами труда и существенной стоимостью.

GNU OCTAVE — разработан Charles S. Wilson (США). Предназначен для числовых вычислений линейных и нелинейных проблем, а также выполнения других числовых экспериментов. Являясь высокоуровневым интерпретируемым языком, предоставляет широкие графические возможности визуализации данных и манипулирования. Реализован в ОС Windows и Linux CORAS — метод, разработанный Information Society Technologie (Европейский союз). Инструмент, поддерживающий документирование и создание отчетов об изучении риска на основе моделирования. ПО создано для выявления рисков, исчисляемых способом Event-Tree-Analysis, цепи Маркова, HazOp и FMECA. Рассматриваются информационные технологии в части учета человеческого фактора. Процедуры метода представлены в формате Windows- и Java-приложений.

ГРИФ — предложение ООО Digital Security (Россия). Эффективный инструментарий для изучения безопасности принятого решения и действенности решений по управлению рисками. Позволяет изучать риски, обеспечивает получение полного перечня ожидаемых негативных последствий, расчет критичности опасности и возможных в связи с этим потерь. Организует регулирование рисков, разрабатывая сценарии реализации контрмер по результатам соотношения «затраты/эффективность». Метод рассматривает мероприятия по отказу, снижению и принятию риска. Данная методика предлагает сопроводительную документацию по характеристике оцениваемых процедур или отчеты по выполненным расчетам рисков.

COBRA — метод, разработанный компанией Risk Associates (Австралия). Набор программ относится к средствам определения соответствия стандарту ISO 17799 и другим стандартам качества, автоматизирующих обработку опросников и выдачу отчетов. С этой целью программный комплекс оснащен набором и построителем опросников, требований к стандартам и шаблонами отчетных документов.

Callio Secura 17799 — представлен Callio Technologies (Канада). Система востребована в сфере изучения и управления рисками согласно регламенту BS 7799 и ISO 17799. Служит средством формирования, адаптации, эксплуатации и сертификации комплекса управления технологической надежностью согласно стандартам BS 7799.

Proteus Enterprise — метод, разработанный корпорацией InfoGov (Великобритания). Эффективен для формирования алгоритмов изучения рисков, определяющих соответствие нормативам, влияние на производственные процессы и риски их реализации, управление непрерывностью производства, инцидентами, активами и пр.

RA2 — предложен AEXIS Security Consultants и XiSEC Consultants Ltd (Великобритания). Инструментарий решения проблемы оценки рисков и принятия решений по обработке рисков на основе разработки контрмероприятий согласно требованиям стандарта BS 7799-2. Практическое использование сдерживается недоработкой пользовательского интерфейса (работа с текстовой информацией), средств, работы с моделью активов, а также очевидными ошибками отображения кириллицы в отчетах.

vsRisk — предложение IT Governance (Великобитания). Представляет актуальный комплекс программ изучения рисков, ориентированный на правила ISO 27001. Обеспечивает удобный интерфейс и позволяет пользователю: выполнять расчеты рисков секретности; оценить единство и обеспеченность информацией, а также выполнить оценку соответствия принятой методологии правовым нормативам согласно ISO 27001; стандартам: ISO/IEC 27002, BS7799-3:2006, ISO/IEC TR 133353:1998, NISI SP 800-30; получить обобщенную, своевременно обновляемую базу знаний угроз и уязвимостей производственных процессов. Инструментарий доступен в использовании, оснащен требующимися комментариями и отвечает положениям международного стандарта ISO 27001.

К оценке рисков. К первоочередным проблемам применения программного продукта относятся ошибки визуализации символов кириллицы и отсутствие связи сервера с разработанными приложениями, что снижает эффективность интерфейса лица, принимающего решение.

MSAT — метод, разработанный компанией Microsoft (США). Отличительной особенностью программного продукта являются: возможность оценки изменения риска в зависимости от производственной среды, что часто не принимается в расчет при оценке степени защищенности системы в различных областях деятельности, и интегрального значения степени защищенности. Метод не обеспечивает количественную оценку рисков, но качественные оценки привязаны к ранговой шкале. Пользователю предоставляется возможность оценки действенности инвестиций в безопасность, но нет возможности оптимизировать структуру мероприятий по предотвращению, выявлению, исправлению или восстановлению информационных активов.

RiskWatch — система изучения и управления рисками — разработана компанией RiskWatch, Inc. (США). Включает модули выполнения аудита безопасности: процессов физической защиты активов производства, рисков; меры сооветствия стандартам HIPAA и ISO17799. Система обеспечивает подходы «предсказание годовых потерь» и оценку возврата от инвестиций. Недостатком продукта является сравнительно высокая стоимость.

Выполненный анализ показал хорошее соответствие положений используемых методик требованиям нормативно-методической базы в части разделов «Риски» и «Процессы (Использование элементов риска)» и определенную ограниченность предложений разделов «Мониторинг» и «Управление» [8–10].

С учетом сказанного представляется правильным на этапе становления методов оценки инвестиционной эффективности с учетом риска ее достижения применять достаточно апробированные, относительно простые и успешно осваемые в сопредельных отраслях экономики инструментарии: @RISK (эт риск), Risk Solver Engine, Oracle Crystal Ball.

Личный опыт автора показал целесообразность использования программного продукта Oracle Crystal Ball, разработанного на основе научной теории, отличающегося прозрачностью и простотой реализации, а также наглядностью промежуточных и окончательных результатов. «Дружественный» интерфейс программного комплекса и профессионально разработанное описание документации способствуют быстрому и успешному освоению их пользователем, имеющим хотя бы начальные навыки работы с электронными таблицами Excel, что немаловажно для широкомасштабного внедрения автоматизации расчетов рисков в практику мелиоративной службы.

Таким образом, проведенные исследования в очередной раз подтверждают необходимость всесторонней и глубокой оценки эффективности планируемых мелиоративных мероприятий с учетом риска ее достижения. Это повысит достоверность обоснования инновационной деятельности за счет прогнозирования последствий принимаемых решений.

Коротко о важном

Минсельхоз России: Россия может к 2024 году нарастить экспорт сельхозпродукции до 50 млрд долларов

Россия может к 2024 г. нарастить экспорт сельхозпродукции до 50 млрд долл. против 20,7 млрд долл. по итогам 2017 г. Об этом сообщил министр сельского хозяйства РФ Дмитрий Патрушев, выступая в Госдуме, передает ТАСС.

«По экспортному потенциалу — у нас в указе 45 млрд долл., мы постараемся сделать 50 млрд долларов к 2024 г.», — сказал министр, отвечая на соответствующий вопрос про экспорт АПК.

Ранее Минсельхоз прогнозировал, что в 2018 г. экспорт продукции АПК может составить 24,2 млрд долл.

Патрушев также сообщил, что Россия в ближайшие годы сможет полностью заместить импорт ягод и плодов отечественной продукцией. «До 2025 г. планируется заложить еще более 90 тыс. га садов. В 2018 г. план закладки составляет 15 тыс. га. Сохраняя существующие темпы закладки, мы уже в ближайшие годы сможем заместить импорт плодов и ягод отечественной продукцией», — сказал он.

Министр также отметил, что в 2018 г. министерство поставило высокую планку производства овощей закрытого грунта — 1 млн т.

Бывший министр сельского хозяйства РФ Александр Ткачев в 2017 г. оценивал, что для полного импортозамещения плодов и ягод необходимо 4–5 лет.