Методы оценки рисков инновационных проектов

При оценке риска вполне обосновано применение аппарата математической статистики и теории вероятностей в случаях:

а) если речь идет об инновациях, имеющих аналоги. Тогда становится справедливым применение методов математической статистики для оценки наиболее вероятных параметров инновационного процесса и его результатов;

б) если инновация не имеет аналогов, либо организация-инноватор не обладает достаточным опытом для внедрения инновации, либо инновационный процесс реализуется в условиях нестабильности. Тогда используется аппарат теории вероятностей, позволяющий моделировать инновационные процессы с большей точностью, а, следовательно, более адекватно определять меры по управлению риском.

Стохастические методы позволяют также моделировать результаты инновационной деятельности с учетом разработанных мероприятий по снижению рисков и тем самым оценивать их эффективность.

Для формализованного представления риска в инновационной деятельности необходимо исходить из следующего:

• существуют объективные закономерности, определяющие результат и ход инновационной деятельности. Проявления этих закономерностей подтверждаются статистическими наблюдениями за инновационной деятельностью, однако ход реализации каждой конкретной инновации и её результат непредсказуем;

• статистика инновационных процессов подчиняется общим правилам математической статистики;

• важнейшими характеристиками риска являются вероятность возникновения неблагоприятной ситуации в ходе инновационной деятельности и количественная оценка этой «неблагоприятности»;

• для количественной оценки риска инновационной деятельности применяется методологический аппарат теории полезности, позволяющий учитывать не только экономические, но и все другие аспекты инновационной деятельности, а также дающий возможность применять комплексную оценку по нескольким аспектам процессов реализации нововведений.

В соответствии с этими допущениями формализованное описание риска инновационной деятельности можно представить в виде функции:

R = F(p, u),

где F(...) – функция описания риска;

р – вероятность неблагоприятной ситуации в ходе ре-

ализации нововведений;

u – количественная оценка «неблагоприятности» ситуации в ходе реализации нововведений.

При принятии решения о реализации нововведений необходимо определить, возможно ли в данной области управление рисками. Если анализ показывает, что в ходе инновационной деятельности реально может быть достигнут только тот или иной конкретный результат (и никакой другой), то такие инновации являются безрисковыми.

Если в ходе анализа установлено, что в возможно иметь несколько результатов инновации, каждый из которых неодинаково оценивается инноватором (самый удачный, удачный, абсолютно неудачный), то подобные инновации называются рисковыми.

Для рисковых инноваций в первую очередь оценивается параметр наиболее ожидаемого результата (r_е), определяемый по формуле математического ожидания:

r_i – i-й возможный результат инновации;

p_i – вероятность i-го результата;

n – число возможных результатов.

Количественной оценкой риска той или иной инновации принято считать вариацию (var) – разброс возможных результатов инновационной операции относительно ожидаемого значения (математического ожидания). В соответствии с теорией вероятностей и математической статистикой этот показатель рассчитывается как среднее квадратичное отклонение от ожидаемого результата:

.

Также для оценки риска используется показатель среднего линейного отклонения (s), который иногда называется дисперсией:

.

Относительное линейное отклонение оценивается с помощью показателя стандартного отклонения, или колеблемости (g):

.

Чем выше коэффициент вариации, или колеблемость, тем более рискованной считается инвестиция.