Применение метода экспертных оценок при идентификации экономических рисковых ситуаций, присущих угледобывающим организациям (на примере ОАО «СУЭК»)
И.
Г. ГрентиковаБиблиографическое описание статьи для цитирования:
Грентикова
И.
Г.,
Ковалева
Т.
В. Применение метода экспертных оценок при идентификации экономических рисковых ситуаций, присущих угледобывающим организациям (на примере ОАО «СУЭК») // Научно-методический электронный журнал «Концепт». –
2014. – Т. 20. – С.
416–420. – URL:
http://e-koncept.ru/2014/54346.htm.
Аннотация. В статье обосновывается целесообразность использования метода экспертных оценок при идентификации экономических рисков. Приводятся результаты проведённого исследования с использованием метода экспертных оценок на 2014 год для ОАО «СУЭК» как крупнейшего производителя энергетического угля в России.
Текст статьи
Грентикова Инна Геннадьевна,rандидат экономических наук, доцент кафедры финансови кредита,ФГБОУ ВПО «Кемеровский государственный университет», г. Кемеровоgrentikova@mail.ru
Ковалева Татьяна Викторовна,МКУ «ЦСПС иД г. Кемерово», г. Кемеровоkovatat@gmail.com
Применениеметода экспертных оценок при идентификации экономических рисковых ситуаций, присущих угледобывающим организациям (на примере ОАО «СУЭК»)
Аннотация.В статье обосновывается целесообразность использования метода экспертных оценок при идентификации экономических рисков. Приводятся результаты проведённого исследования с использованием метода экспертных оценок на 2014 год дляОАО «СУЭК», как крупнейшего производителя энергетического угля в России.Ключевые слова: экономическиериски; метод экспертных оценок; угледобывающие организации.
Вопросы экономической стабильности работы организаций,занимающихся добычей полезных ископаемых,в том числе угледобывающих, являются особенно актуальными для обеспечения поступательного развития экономики России. Производственную деятельность неизбежно приходится осуществлять в условиях нарастающей неопределенности ситуаций, изменчивости экономической среды, непредсказуемостиконечных результатов, что, в свою очередь, означает неизбежность возникновения риска.По прогнозам экспертов мировая потребность в угле в ближайшее время будет постоянновозрастать.Результаты российских аналитических исследований показывают, что доля углей, направляемых на нужды электроэнергетики, возрастёт к 2020 г. до 41%по сравнению с текущей ситуацией(доля 31,5%). [1]Угольная отрасль в России характеризуется высоким уровнем риска по сравнению с другими отраслями экономики, что непосредственно связано с подземным способом угледобычи.Для того чтобы идентифицировать экономические риски, характерные для угледобывающих организаций, а также причины, обуславливающиевозникновение данных рисков, недостаточно проведения только одного анализа форм финансовойотчетностии расчёта таких показателей как ликвидность, финансовая устойчивость, деловая активность.Для более полнойидентификации экономических рисков и причин их возникновения целесообразно использовать метод экспертных оценок, сущностькоторогозаключается в проведенииквалифицированными экспертами анализа проблемы с количественной оценкой суждений и дальнейшей математической обработкой их результатов.Применение экспертногометодацелесообразно при оценкеотдельных экономических рисков, определении вероятности наступления рисковых ситуаций, оценке влияния экономического риска на экономическую деятельность исследуемого объектав целом.В соответствии с методологией экспертных оценок исследованиенеобходимо начинатьс определенияцели исследования,выявлениязначимыхфакторов, оказывающихслучайное влияние на деятельность угледобывающих организаций иранжированиеих в порядке значимости. Выявленные факторы будут являться основой модели, которая будет
давать достоверный прогноз деятельности,что необходимодля планирования возможныхслучайных отклонений отплановых показателейв денежном выражении.В целяхоценки возможности возникновения рисковых ситуаций в 2014г. на угледобывающих производствах ОАО «СУЭК», как крупнейшего производителя энергетического угля в России,группеэкспертов был предложен список рисковс просьбой оценить возможность их возникновения,а также их весомость.Для анализаиспользовались анкеты, содержащие набор экономических рисков, характерных для объекта исследования с количественной оценкой данных рисков по 20 бальной шкале. Особое внимание было уделено отбору экспертов. В качестве экспертов были привлечены 6 топменеджеровугледобывающих производств ОАО «СУЭК», а также 9 сотрудников профессорскопреподавательскогосоставаэкономического факультетаФГБОУ ВПО «Кемеровскийгосударственныйуниверситет».На выбор экспертов повлияло утверждение,что специалисты на уровне руководителей участка или низшего звена управления не могут, как показала практика экспертных опросов, достаточно объективно и полно оценить деятельность организациив целом. Экспертные оценкируководителей и главных специалистовшахт, управлений и объединенийпозволяют получитьболее объективные и взвешенные оценки. Мнение представителей науки является всегда значимым. Для большей объективности результатов опросасохранялась анонимность анкет.Ошибка экспертнойоценки зависит от количества экспертов,так как уменьшение количестваэкспертовпреувеличивает роль каждого из них, а при увеличении числаэкспертов сложнодобиться согласованного мнения. Оптимальная численность экспертной группы должна равняться 1525специалистам, что позволяет стабилизироватьсреднююошибкуответов экспертов на уровне 0,45. Экспертная оценка была сведена к присвоению балльных оценок возможности возникновения того или иного риска и их весомости по шкале в диапазоне 120 баллов (05 баллов –возникновение почти невозможно, 510 –возможность возникновения мала, 1015 –средняя возможность возникновения, 1520 –возможность возникновения высокая).[2]Обобщенные результаты экспертной оценки возможности возникновения рисковых ситуаций для угледобывающих производств ОАО «СУЭК» в балльной системе отсчета приведены в Таблице1. Определим среднюю оценку возникновения каждой из предложенных рисковых ситуаций по формуле:ܣ−=∑�ೕೕ=1n, где Aiсредняя оценка возникновения і й рисковой ситуации;Aijоценка і й рисковой ситуации у jго эксперта;n количество экспертов.[2]Помимо средней оценки также по каждой рисковой ситуации рассчитываются медианаимода –характеристики группового ответа. Для оценки величины риска рассчитывается дисперсия –средневзвешенное из квадратов отклонений действительных (фактических) результатов от средних ожидаемых. Дисперсия рассчитывается по формуле:�2=∑(�−�∗)2=1, где
дисперсия (среднее квадратическое отклонение);
ожидаемое значение для каждого рассматриваемого случая;
среднее ожидаемое значение; число случаев наблюдения (частота).[3]
Таблица1Обобщенные результаты экспертной оценки возможности возникновения рисковых ситуаций для ОАО «СУЭК»в 2014г.
№Наименование рисковой ситуацииСредняя оценка возникновения рисковой систуации, АiСредняя вероятность возникновения риска, ВiВесомость рисковых ситуаций,
Mj1Снижение спроса на угли организации в мире14,30,716,1%2Снижение спроса на угли организациив России10,50,525,3%3Невозможность расширения экспорта изза логистических ограничений12,10,614,6%4Неблагоприятные изменения в государственном, налоговом и ином регулировании угольной отрасли8,30,423,5%5Низкая доля рынка по сравнению с возможной9,40,473,5%6Ухудшение операционной работы железной дороги (конвенции, увеличение сроков доставки и т.п.).11,70,594,2%7Неэффективная реализация HRстратегии.8,30,423,2%8Неэффективное управление финансовыми ресурсами10,80,544,2%9Недостоверность информации о месторождении 10,80,545,0%10Для подземных горных работ:затопление/подтопление горных выработок; природные бедствия; вывал кровли, отслоение борта14,10,705,8%11Для открытых горных работ:сход, обрушение борта, падение крупногабаритов на карьерную технику; природные бедствия 11,70,584,3%12Для портов:повреждение пирса/причальной стенки; невозможность отгрузкив порту по погодным условиям; природные бедствия 8,30,423,7%13Валютный риск (экспорт)13,50,674,8%14Дефолт: несвоевременное погашениекредитов;нарушениековенант; отказ банков в выдаче кредитов12,30,614,4%15Неполучение возможных льгот, предусмотренных законодательством6,30,311,9%16Увеличение процентной ставки при кредитовании11,50,583,4%17Выбор неоптимальной стратегии для бизнеса 12,60,634,3%18Некорректное планирование производственной деятельности10,80,543,7%19Неисполнение планов: сбытипроизводство;заключение неисполнимых договоров при сбыте10,70,533,7%20Ведение деятельности без полного комплекта проектной (рабочей) документации либо с ее нарушениями.8,80,443,4%21Неоптимальная для организациитехническая политика.9,90,503,9%22Недостаток оборотных средств.Неисполнение поставщиком обязательств по договору ввиду неплатежеспособности.9,50,474,2%23Неблагоприятная динамика рыночных цен:рост цен на транспортировку,на электроэнергию,на ГСМ,на металлопродукцию.14,00,704,7%24Закупка МТР и услуг производственного характера с завышением цен на неоптимальных условиях.10,40,524,3%
Дисперсия характеризует абсолютную степень частоты риска, а относительную степень колеблемостипоказывает коэффициент вариации, рассчитываемый по формуле:�=��∗∗100%По результатам экспертного опроса овозможности возникновения рисковых ситуаций на уровне балльных оценокбылоустановлено, что минимальную среднюю оценку получила такая рисковая ситуациякак неполучение возможных льгот, предусмотренных законодательством (оценка 6,3, медиана 5, мода 5).Максимальные средние оценки получили следующие ситуации: снижение спроса на угли ОАО «СУЭК»в мире (оценка 14,3, медиана 15, мода 15); риски аварий/инцидентов, которые характерны при ведении подземных горных работ (оценка 14,1, медиана 15, мода 15); неблагоприятная динамика рыночных цен (оценка 14, медиана 15, мода 15).Минимальный коэффициент вариации получилиследующие рисковые ситуации:снижение спроса на угли в мире (коэффициент вариации 0,26);неоптимальная для ОАО «СУЭК»техническая политика (коэффициент вариации 0,29);неблагоприятная динамика рыночных цен (коэффициент вариации 0,23).Максимальные значения коэффициента вариации были полученыдля следующихрисков:неполучение возможных льгот, предусмотренных законодательством (коэффициент вариации 0,76);риски аварий/инцидентов, которые характерны для морских портов (коэффициент вариации 0,63).Эксперты сошлись в оценке возникновениятаких рисков какснижениеспроса на угли ОАО «СУЭК»в мире, неблагоприятнаядинамикарыночных цен (рост цен на транспортировку, электроэнергию, ГСМ, металлопродукцию), неоптимальнаядля ОАО «СУЭК»техническаяполитикаи значительно расходились в оценках возникновения рисков неполучения возможных льгот, предусмотренных законодательством, а также аварий/инцидентов, характерных для морских портов. Далее по каждой средней оценке возникновения рисковой ситуации была рассчитана средняя вероятность их возникновенияпо формуле:
ܤ−=�−���,гдеВiсредняя вероятность возникновения і йрисковой ситуации;tmax–максимальный бал по шкале оценок рисковых ситуаций.[2]Наиболее вероятно возникновение рисковсвязанныхсо снижение спроса на угли ОАО «СУЭК»в мире, рисковаварий/инцидентов, которые характерны при ведении подземных горных работ (затопление/подтопление горных выработок, вывал кровли, отслоение борта выработки, природные катаклизмы), рисков, связанныхс неблагоприятной динамикойрыночных цен (рост цен на транспортировку, электроэнергию, ГСМ, металлопродукцию), а также валютный риск (экспорт).С учетом того, что рисковые ситуации оказывают различное влияние на деятельность угледобывающих организацийв целом, далее была проведена оценка весомости данных ситуаций. Весомость рисковыхситуаций проводилась с использованием ранжирования:�=∑�ೕ�=1∑∑�ೕೕ=1�=1; �=�ೕ∑�ೕೕ=1,где Mj–весомость jго риска;Mjl–важностьjго риска у 1го эксперта;Pjl–оценка весомости jго риска у 1го эксперта;L
количество экспертов;
N–количество рисков.Минимальную среднюю оценку весомости получила ситуация связанная с неполучениемвозможных льгот, предусмотренных законодательством(оценка 5,1, медиана 5, мода 8). Максимальные средние оценки получили такие ситуациикак снижение спроса на угли ОАО «СУЭК»в мире(оценка 16, медиана 16, мода 20)ириски аварий/инцидентов, которые характерны при ведении подземных горных работ (затопление/подтопление горных выработок, вывал кровли, отслоение борта выработки, природные катаклизмы)(оценка 15,1, медиана 15, мода 20). Минимальный коэффициент вариации получили следующиерисковые ситуации:снижение спроса на угли ОАО «СУЭК»в мире(коэффициент вариации 0,29);риски аварий/инцидентов, которые характерны при ведении подземных горных работ (затопление/подтопление горных выработок, вывал кровли, отслоение борта выработки, природные катаклизмы) (коэффициент вариации 0,26);неоптимальнаядля организации техническая политика (коэффициент вариации 0,24).Максимальный коэффициент вариации получили такиерисковые ситуациикакнеполучение возможных льгот, предусмотренных законодательством (коэффициент вариации 0,68)ириски аварий/инцидентов, которые характерны для морских портов (повреждение пирса/причальной стенки, невозможность отгрузки в порту по погодным условиям, природные катаклизмы (смерч, ураган, тайфун, землетрясение)) (коэффициент вариации 0,64).Эксперты сошлись в оценке возникновения рисков снижения спроса на угли ОАО «СУЭК»в мире,рисковаварий/инцидентов (характерных при ведении подземных горных работ), неоптимальной для организациитехнической политики и значительно расходились в оценках возникновения рисков неполучения возможных льгот, предусмотренных законодательством, аварий/инцидентов, характерных для морских портов. Полученные результаты весомости рисковых ситуаций также представлены в Таблице 1и подтверждают полученные выводы.Наибольшую весомость в деятельности ОАО «СУЭК» получили риски снижения спроса на угли организациив мире, риски аварий/инцидентов (характерных при ведении подземных горных работ)инаименьшую весомость получила рисковая ситуация неполучения возможных льгот, предусмотренных законодательством.Следующим этапом является оценка согласованности экспертных оценок. Для этого быливыполненыследующие действия:1.Проведенонормирование рисковых ситуаций (ранжирование) и составленыматрицы нормализованных рангов по вероятности возникновения рисков и их важности.[3,4,5]Наиболее весомыми оказалисьследующиериски:снижениеспроса на угли ОАО «СУЭК»как в мире, так и на внутреннем рынке России:возникновение аварий/инцидентов, которые характерны при ведении подземных горных работ (затопление/подтопление горных выработок, вывал кровли, отслоение борта выработки, природные катаклизмы);неблагоприятнаядинамикарыночных цен (рост цен на транспортировку, электроэнергию, ГСМ, металлопродукцию).Что подтвержденорезультатами предыдущих расчётов.2.Проведенапроверкасогласованности мнений экспертов, рассчитанкоэффициент конкордации (согласия)по формуле:�0=12∗ܵ݉2(݊3−݊)−݉∑ܶ=1,
ܵ=∑�2;�=�−−�~;�~=0.5݉(݊+1);ܶ=∑(�3=1=1−�),
где�−сумма нормализованных рангов, данных всеми экспертами jму объекту; �~
среднее значение сумм рангов по всем объектам; dj
отклонение суммы рангов jго объекта от среднего значения; tmi, число повторений mго ранга в ранжировке iго эксперта (длина mой группы);k0–коэффициент конкордации.Коэффициент k0равен единице, есливсе эксперты одинаково проранжировалиобъекты, и равен нулю при одинаковых суммах рангов всех объектов.Коэффициент конкордации указывает либо на наличие согласованности мнений экспертов, либо на его отсутствие. Если k0 0,2 –0,4 наблюдается слабаясогласованностьэкспертов, если k0� 0,6 –0,8, согласованностьэкспертов–сильная.Определим среднеарифметическую сумму рангов по вероятности возникновенияи важности риска:�~=0.5݉(݊+1)=0.5∗15∗25=187,5Определим квадрат отклонения суммы рангов от среднего значения по вероятности возникновения риска:ܵ=∑�2=56357;=1Определим квадрат отклонения суммы рангов от среднего значения по важностириска:ܵ=∑�2=57503;=1Вычислим параметр Тjдлякаждого экспертапо вероятности возникновения риска:ܶ=∑(�3=1−�)=109344;Вычислим параметр Тjдлякаждого экспертапо важности риска:ܶ=∑(�3=1−�)=148770;Определим коэффициент конкордациипо вероятности возникновения риска:�0=12∗ܵ݉2(݊3−݊)−݉∑ܶ=1=12∗56357225∗13800−15∗109344=0,46Определим коэффициент конкордации по важности риска:�0=12∗ܵ݉2(݊3−݊)−݉∑ܶ=1=12∗57503225∗13800−15∗148770=0,793. Осуществлениепроверкизначимости коэффициента конкордации. Для осуществления проверки принимаемусловие: при числе оцениваемых факторов≥ 20 и количестве экспертов≥ 13 следует использовать статистику X, которая имеет при этих условиях χ² распределение Пирсона с числом степеней свободы v= n –1.[6]�=݉(݊−1)�0
Рассчитаем статистику Х по вероятности возникновения риска:�=݉(݊−1)�0=15∗23∗0,46=159,3Рассчитаем статистику Х важности риска:�=݉(݊−1)�0=15∗23∗0,79=272,6Определим число степеней свободы для распределения Пирсона: �=݊−1=24−1=23Проверка значимости коэффициента конкордацииk0основана на том, что в случае справедливости нулевой гипотезы об отсутствии корреляционной связи статистикаХимеет приближенно χ2распределение с23степенями свободы. Поэтомуk0значим на уровне α=5%, еслисоблюдается следующее условие:݉(݊−1)�0>��,−12Оценим xa,n−12по таблице распределения Пирсона, в соответствии с которой при 5% уровне:�0,050,232=35,17Так какв обоих случаях (и по важности и по вероятности) ݉(݊−1)�0>�0,050,232,то коэффициент конкордациик0значим на 5%ном уровне. Проведенные расчёты показали, что существует достаточно тесная согласованность мнений экспертовотносительно возникновения и весомости экономических рисковых ситуаций, присущих угледобывающим организациям, в данном случае для ОАО «СУЭК».
Ссылки на источники1. Грентикова И.Г. Методика регионального развития в условиях вступления России в ВТО: монография / И.Г. Грентикова; ГОУ ВПО «Кемеровский государственный университет». –Кемерово. 2010. –120с.2. Мартякова О.В., Кочура І.В.М 29 Господарськіризики: оцінка та прогнозування: Монографія. –Донецьк: ДВНЗ «ДонНТУ», 2008. –220 с.3.Гмурман В.Е. Теория вероятности и математическая статистика: Учебное пособие для студентов ВТУЗов.–М.: Высшая школа, 1998. –479 с.4.Качановский Ю.П. Применение методов экспертных оценок при проектированииавтоматизированных систем: методические указания к курсовому проектированию и самостоятельной работе по дисциплинам «Системный анализ» и «Проектирование АСОИиУ».–Липецк: ЛГТУ, 2008. –46 с.5.Бешелев, С.Д. Гурвич Ф.Г. Математикостатистические методы экспертных оценок –М.: Статистика, 1980. –263 с.6.Большев Л.Н. Таблицы математической статистики. –М.: Наука. Главная редакция физикоматематической литературы, 1983. –416 с.
Grentikova Inna Gennadevna,Kemerovo State University, candidate of economic science,associate professor Department of Finance and Creditgrentikova@mail.ruKovalevaTatiana Viktorovna,KemerovoMKU «CSPS and D Kemerovo»
kovatat@gmail.com
Application of expert assessments in identifying economic risk situations inherent in coal mining organizations (for example, JSC "SUEK")Annotation. The article explains the usefulness of the method of expert assessments in identifying economic risks. The results of the study using the expert estimates for 2014 for JSC "SUEK" as the largest producer of thermal coal in Russia.Key words:economic risks; judgement method; coal producer.
Ковалева Татьяна Викторовна,МКУ «ЦСПС иД г. Кемерово», г. Кемеровоkovatat@gmail.com
Применениеметода экспертных оценок при идентификации экономических рисковых ситуаций, присущих угледобывающим организациям (на примере ОАО «СУЭК»)
Аннотация.В статье обосновывается целесообразность использования метода экспертных оценок при идентификации экономических рисков. Приводятся результаты проведённого исследования с использованием метода экспертных оценок на 2014 год дляОАО «СУЭК», как крупнейшего производителя энергетического угля в России.Ключевые слова: экономическиериски; метод экспертных оценок; угледобывающие организации.
Вопросы экономической стабильности работы организаций,занимающихся добычей полезных ископаемых,в том числе угледобывающих, являются особенно актуальными для обеспечения поступательного развития экономики России. Производственную деятельность неизбежно приходится осуществлять в условиях нарастающей неопределенности ситуаций, изменчивости экономической среды, непредсказуемостиконечных результатов, что, в свою очередь, означает неизбежность возникновения риска.По прогнозам экспертов мировая потребность в угле в ближайшее время будет постоянновозрастать.Результаты российских аналитических исследований показывают, что доля углей, направляемых на нужды электроэнергетики, возрастёт к 2020 г. до 41%по сравнению с текущей ситуацией(доля 31,5%). [1]Угольная отрасль в России характеризуется высоким уровнем риска по сравнению с другими отраслями экономики, что непосредственно связано с подземным способом угледобычи.Для того чтобы идентифицировать экономические риски, характерные для угледобывающих организаций, а также причины, обуславливающиевозникновение данных рисков, недостаточно проведения только одного анализа форм финансовойотчетностии расчёта таких показателей как ликвидность, финансовая устойчивость, деловая активность.Для более полнойидентификации экономических рисков и причин их возникновения целесообразно использовать метод экспертных оценок, сущностькоторогозаключается в проведенииквалифицированными экспертами анализа проблемы с количественной оценкой суждений и дальнейшей математической обработкой их результатов.Применение экспертногометодацелесообразно при оценкеотдельных экономических рисков, определении вероятности наступления рисковых ситуаций, оценке влияния экономического риска на экономическую деятельность исследуемого объектав целом.В соответствии с методологией экспертных оценок исследованиенеобходимо начинатьс определенияцели исследования,выявлениязначимыхфакторов, оказывающихслучайное влияние на деятельность угледобывающих организаций иранжированиеих в порядке значимости. Выявленные факторы будут являться основой модели, которая будет
давать достоверный прогноз деятельности,что необходимодля планирования возможныхслучайных отклонений отплановых показателейв денежном выражении.В целяхоценки возможности возникновения рисковых ситуаций в 2014г. на угледобывающих производствах ОАО «СУЭК», как крупнейшего производителя энергетического угля в России,группеэкспертов был предложен список рисковс просьбой оценить возможность их возникновения,а также их весомость.Для анализаиспользовались анкеты, содержащие набор экономических рисков, характерных для объекта исследования с количественной оценкой данных рисков по 20 бальной шкале. Особое внимание было уделено отбору экспертов. В качестве экспертов были привлечены 6 топменеджеровугледобывающих производств ОАО «СУЭК», а также 9 сотрудников профессорскопреподавательскогосоставаэкономического факультетаФГБОУ ВПО «Кемеровскийгосударственныйуниверситет».На выбор экспертов повлияло утверждение,что специалисты на уровне руководителей участка или низшего звена управления не могут, как показала практика экспертных опросов, достаточно объективно и полно оценить деятельность организациив целом. Экспертные оценкируководителей и главных специалистовшахт, управлений и объединенийпозволяют получитьболее объективные и взвешенные оценки. Мнение представителей науки является всегда значимым. Для большей объективности результатов опросасохранялась анонимность анкет.Ошибка экспертнойоценки зависит от количества экспертов,так как уменьшение количестваэкспертовпреувеличивает роль каждого из них, а при увеличении числаэкспертов сложнодобиться согласованного мнения. Оптимальная численность экспертной группы должна равняться 1525специалистам, что позволяет стабилизироватьсреднююошибкуответов экспертов на уровне 0,45. Экспертная оценка была сведена к присвоению балльных оценок возможности возникновения того или иного риска и их весомости по шкале в диапазоне 120 баллов (05 баллов –возникновение почти невозможно, 510 –возможность возникновения мала, 1015 –средняя возможность возникновения, 1520 –возможность возникновения высокая).[2]Обобщенные результаты экспертной оценки возможности возникновения рисковых ситуаций для угледобывающих производств ОАО «СУЭК» в балльной системе отсчета приведены в Таблице1. Определим среднюю оценку возникновения каждой из предложенных рисковых ситуаций по формуле:ܣ−=∑�ೕೕ=1n, где Aiсредняя оценка возникновения і й рисковой ситуации;Aijоценка і й рисковой ситуации у jго эксперта;n количество экспертов.[2]Помимо средней оценки также по каждой рисковой ситуации рассчитываются медианаимода –характеристики группового ответа. Для оценки величины риска рассчитывается дисперсия –средневзвешенное из квадратов отклонений действительных (фактических) результатов от средних ожидаемых. Дисперсия рассчитывается по формуле:�2=∑(�−�∗)2=1, где
дисперсия (среднее квадратическое отклонение);
ожидаемое значение для каждого рассматриваемого случая;
среднее ожидаемое значение; число случаев наблюдения (частота).[3]
Таблица1Обобщенные результаты экспертной оценки возможности возникновения рисковых ситуаций для ОАО «СУЭК»в 2014г.
№Наименование рисковой ситуацииСредняя оценка возникновения рисковой систуации, АiСредняя вероятность возникновения риска, ВiВесомость рисковых ситуаций,
Mj1Снижение спроса на угли организации в мире14,30,716,1%2Снижение спроса на угли организациив России10,50,525,3%3Невозможность расширения экспорта изза логистических ограничений12,10,614,6%4Неблагоприятные изменения в государственном, налоговом и ином регулировании угольной отрасли8,30,423,5%5Низкая доля рынка по сравнению с возможной9,40,473,5%6Ухудшение операционной работы железной дороги (конвенции, увеличение сроков доставки и т.п.).11,70,594,2%7Неэффективная реализация HRстратегии.8,30,423,2%8Неэффективное управление финансовыми ресурсами10,80,544,2%9Недостоверность информации о месторождении 10,80,545,0%10Для подземных горных работ:затопление/подтопление горных выработок; природные бедствия; вывал кровли, отслоение борта14,10,705,8%11Для открытых горных работ:сход, обрушение борта, падение крупногабаритов на карьерную технику; природные бедствия 11,70,584,3%12Для портов:повреждение пирса/причальной стенки; невозможность отгрузкив порту по погодным условиям; природные бедствия 8,30,423,7%13Валютный риск (экспорт)13,50,674,8%14Дефолт: несвоевременное погашениекредитов;нарушениековенант; отказ банков в выдаче кредитов12,30,614,4%15Неполучение возможных льгот, предусмотренных законодательством6,30,311,9%16Увеличение процентной ставки при кредитовании11,50,583,4%17Выбор неоптимальной стратегии для бизнеса 12,60,634,3%18Некорректное планирование производственной деятельности10,80,543,7%19Неисполнение планов: сбытипроизводство;заключение неисполнимых договоров при сбыте10,70,533,7%20Ведение деятельности без полного комплекта проектной (рабочей) документации либо с ее нарушениями.8,80,443,4%21Неоптимальная для организациитехническая политика.9,90,503,9%22Недостаток оборотных средств.Неисполнение поставщиком обязательств по договору ввиду неплатежеспособности.9,50,474,2%23Неблагоприятная динамика рыночных цен:рост цен на транспортировку,на электроэнергию,на ГСМ,на металлопродукцию.14,00,704,7%24Закупка МТР и услуг производственного характера с завышением цен на неоптимальных условиях.10,40,524,3%
Дисперсия характеризует абсолютную степень частоты риска, а относительную степень колеблемостипоказывает коэффициент вариации, рассчитываемый по формуле:�=��∗∗100%По результатам экспертного опроса овозможности возникновения рисковых ситуаций на уровне балльных оценокбылоустановлено, что минимальную среднюю оценку получила такая рисковая ситуациякак неполучение возможных льгот, предусмотренных законодательством (оценка 6,3, медиана 5, мода 5).Максимальные средние оценки получили следующие ситуации: снижение спроса на угли ОАО «СУЭК»в мире (оценка 14,3, медиана 15, мода 15); риски аварий/инцидентов, которые характерны при ведении подземных горных работ (оценка 14,1, медиана 15, мода 15); неблагоприятная динамика рыночных цен (оценка 14, медиана 15, мода 15).Минимальный коэффициент вариации получилиследующие рисковые ситуации:снижение спроса на угли в мире (коэффициент вариации 0,26);неоптимальная для ОАО «СУЭК»техническая политика (коэффициент вариации 0,29);неблагоприятная динамика рыночных цен (коэффициент вариации 0,23).Максимальные значения коэффициента вариации были полученыдля следующихрисков:неполучение возможных льгот, предусмотренных законодательством (коэффициент вариации 0,76);риски аварий/инцидентов, которые характерны для морских портов (коэффициент вариации 0,63).Эксперты сошлись в оценке возникновениятаких рисков какснижениеспроса на угли ОАО «СУЭК»в мире, неблагоприятнаядинамикарыночных цен (рост цен на транспортировку, электроэнергию, ГСМ, металлопродукцию), неоптимальнаядля ОАО «СУЭК»техническаяполитикаи значительно расходились в оценках возникновения рисков неполучения возможных льгот, предусмотренных законодательством, а также аварий/инцидентов, характерных для морских портов. Далее по каждой средней оценке возникновения рисковой ситуации была рассчитана средняя вероятность их возникновенияпо формуле:
ܤ−=�−���,гдеВiсредняя вероятность возникновения і йрисковой ситуации;tmax–максимальный бал по шкале оценок рисковых ситуаций.[2]Наиболее вероятно возникновение рисковсвязанныхсо снижение спроса на угли ОАО «СУЭК»в мире, рисковаварий/инцидентов, которые характерны при ведении подземных горных работ (затопление/подтопление горных выработок, вывал кровли, отслоение борта выработки, природные катаклизмы), рисков, связанныхс неблагоприятной динамикойрыночных цен (рост цен на транспортировку, электроэнергию, ГСМ, металлопродукцию), а также валютный риск (экспорт).С учетом того, что рисковые ситуации оказывают различное влияние на деятельность угледобывающих организацийв целом, далее была проведена оценка весомости данных ситуаций. Весомость рисковыхситуаций проводилась с использованием ранжирования:�=∑�ೕ�=1∑∑�ೕೕ=1�=1; �=�ೕ∑�ೕೕ=1,где Mj–весомость jго риска;Mjl–важностьjго риска у 1го эксперта;Pjl–оценка весомости jго риска у 1го эксперта;L
количество экспертов;
N–количество рисков.Минимальную среднюю оценку весомости получила ситуация связанная с неполучениемвозможных льгот, предусмотренных законодательством(оценка 5,1, медиана 5, мода 8). Максимальные средние оценки получили такие ситуациикак снижение спроса на угли ОАО «СУЭК»в мире(оценка 16, медиана 16, мода 20)ириски аварий/инцидентов, которые характерны при ведении подземных горных работ (затопление/подтопление горных выработок, вывал кровли, отслоение борта выработки, природные катаклизмы)(оценка 15,1, медиана 15, мода 20). Минимальный коэффициент вариации получили следующиерисковые ситуации:снижение спроса на угли ОАО «СУЭК»в мире(коэффициент вариации 0,29);риски аварий/инцидентов, которые характерны при ведении подземных горных работ (затопление/подтопление горных выработок, вывал кровли, отслоение борта выработки, природные катаклизмы) (коэффициент вариации 0,26);неоптимальнаядля организации техническая политика (коэффициент вариации 0,24).Максимальный коэффициент вариации получили такиерисковые ситуациикакнеполучение возможных льгот, предусмотренных законодательством (коэффициент вариации 0,68)ириски аварий/инцидентов, которые характерны для морских портов (повреждение пирса/причальной стенки, невозможность отгрузки в порту по погодным условиям, природные катаклизмы (смерч, ураган, тайфун, землетрясение)) (коэффициент вариации 0,64).Эксперты сошлись в оценке возникновения рисков снижения спроса на угли ОАО «СУЭК»в мире,рисковаварий/инцидентов (характерных при ведении подземных горных работ), неоптимальной для организациитехнической политики и значительно расходились в оценках возникновения рисков неполучения возможных льгот, предусмотренных законодательством, аварий/инцидентов, характерных для морских портов. Полученные результаты весомости рисковых ситуаций также представлены в Таблице 1и подтверждают полученные выводы.Наибольшую весомость в деятельности ОАО «СУЭК» получили риски снижения спроса на угли организациив мире, риски аварий/инцидентов (характерных при ведении подземных горных работ)инаименьшую весомость получила рисковая ситуация неполучения возможных льгот, предусмотренных законодательством.Следующим этапом является оценка согласованности экспертных оценок. Для этого быливыполненыследующие действия:1.Проведенонормирование рисковых ситуаций (ранжирование) и составленыматрицы нормализованных рангов по вероятности возникновения рисков и их важности.[3,4,5]Наиболее весомыми оказалисьследующиериски:снижениеспроса на угли ОАО «СУЭК»как в мире, так и на внутреннем рынке России:возникновение аварий/инцидентов, которые характерны при ведении подземных горных работ (затопление/подтопление горных выработок, вывал кровли, отслоение борта выработки, природные катаклизмы);неблагоприятнаядинамикарыночных цен (рост цен на транспортировку, электроэнергию, ГСМ, металлопродукцию).Что подтвержденорезультатами предыдущих расчётов.2.Проведенапроверкасогласованности мнений экспертов, рассчитанкоэффициент конкордации (согласия)по формуле:�0=12∗ܵ݉2(݊3−݊)−݉∑ܶ=1,
ܵ=∑�2;�=�−−�~;�~=0.5݉(݊+1);ܶ=∑(�3=1=1−�),
где�−сумма нормализованных рангов, данных всеми экспертами jму объекту; �~
среднее значение сумм рангов по всем объектам; dj
отклонение суммы рангов jго объекта от среднего значения; tmi, число повторений mго ранга в ранжировке iго эксперта (длина mой группы);k0–коэффициент конкордации.Коэффициент k0равен единице, есливсе эксперты одинаково проранжировалиобъекты, и равен нулю при одинаковых суммах рангов всех объектов.Коэффициент конкордации указывает либо на наличие согласованности мнений экспертов, либо на его отсутствие. Если k0 0,2 –0,4 наблюдается слабаясогласованностьэкспертов, если k0� 0,6 –0,8, согласованностьэкспертов–сильная.Определим среднеарифметическую сумму рангов по вероятности возникновенияи важности риска:�~=0.5݉(݊+1)=0.5∗15∗25=187,5Определим квадрат отклонения суммы рангов от среднего значения по вероятности возникновения риска:ܵ=∑�2=56357;=1Определим квадрат отклонения суммы рангов от среднего значения по важностириска:ܵ=∑�2=57503;=1Вычислим параметр Тjдлякаждого экспертапо вероятности возникновения риска:ܶ=∑(�3=1−�)=109344;Вычислим параметр Тjдлякаждого экспертапо важности риска:ܶ=∑(�3=1−�)=148770;Определим коэффициент конкордациипо вероятности возникновения риска:�0=12∗ܵ݉2(݊3−݊)−݉∑ܶ=1=12∗56357225∗13800−15∗109344=0,46Определим коэффициент конкордации по важности риска:�0=12∗ܵ݉2(݊3−݊)−݉∑ܶ=1=12∗57503225∗13800−15∗148770=0,793. Осуществлениепроверкизначимости коэффициента конкордации. Для осуществления проверки принимаемусловие: при числе оцениваемых факторов≥ 20 и количестве экспертов≥ 13 следует использовать статистику X, которая имеет при этих условиях χ² распределение Пирсона с числом степеней свободы v= n –1.[6]�=݉(݊−1)�0
Рассчитаем статистику Х по вероятности возникновения риска:�=݉(݊−1)�0=15∗23∗0,46=159,3Рассчитаем статистику Х важности риска:�=݉(݊−1)�0=15∗23∗0,79=272,6Определим число степеней свободы для распределения Пирсона: �=݊−1=24−1=23Проверка значимости коэффициента конкордацииk0основана на том, что в случае справедливости нулевой гипотезы об отсутствии корреляционной связи статистикаХимеет приближенно χ2распределение с23степенями свободы. Поэтомуk0значим на уровне α=5%, еслисоблюдается следующее условие:݉(݊−1)�0>��,−12Оценим xa,n−12по таблице распределения Пирсона, в соответствии с которой при 5% уровне:�0,050,232=35,17Так какв обоих случаях (и по важности и по вероятности) ݉(݊−1)�0>�0,050,232,то коэффициент конкордациик0значим на 5%ном уровне. Проведенные расчёты показали, что существует достаточно тесная согласованность мнений экспертовотносительно возникновения и весомости экономических рисковых ситуаций, присущих угледобывающим организациям, в данном случае для ОАО «СУЭК».
Ссылки на источники1. Грентикова И.Г. Методика регионального развития в условиях вступления России в ВТО: монография / И.Г. Грентикова; ГОУ ВПО «Кемеровский государственный университет». –Кемерово. 2010. –120с.2. Мартякова О.В., Кочура І.В.М 29 Господарськіризики: оцінка та прогнозування: Монографія. –Донецьк: ДВНЗ «ДонНТУ», 2008. –220 с.3.Гмурман В.Е. Теория вероятности и математическая статистика: Учебное пособие для студентов ВТУЗов.–М.: Высшая школа, 1998. –479 с.4.Качановский Ю.П. Применение методов экспертных оценок при проектированииавтоматизированных систем: методические указания к курсовому проектированию и самостоятельной работе по дисциплинам «Системный анализ» и «Проектирование АСОИиУ».–Липецк: ЛГТУ, 2008. –46 с.5.Бешелев, С.Д. Гурвич Ф.Г. Математикостатистические методы экспертных оценок –М.: Статистика, 1980. –263 с.6.Большев Л.Н. Таблицы математической статистики. –М.: Наука. Главная редакция физикоматематической литературы, 1983. –416 с.
Grentikova Inna Gennadevna,Kemerovo State University, candidate of economic science,associate professor Department of Finance and Creditgrentikova@mail.ruKovalevaTatiana Viktorovna,KemerovoMKU «CSPS and D Kemerovo»
kovatat@gmail.com
Application of expert assessments in identifying economic risk situations inherent in coal mining organizations (for example, JSC "SUEK")Annotation. The article explains the usefulness of the method of expert assessments in identifying economic risks. The results of the study using the expert estimates for 2014 for JSC "SUEK" as the largest producer of thermal coal in Russia.Key words:economic risks; judgement method; coal producer.
