Текст книги "Управление рисками"

2. Мы убеждены, что анализ прошлого поможет нам справиться с рисками

Риск-менеджеры ошибочно полагаются на ретроспективный взгляд для прогнозирования. Увы, наши исследования подтверждают, что события прошлого не имеют никакого отношения к возможным потрясениям в будущем. Первая мировая война, теракты 11 сентября 2001 года – у этих важнейших событий не было «предшественников». То же самое относится и к ценовым скачкам. До конца 1980-х годов самое резкое падение цен на акции за один день составляло около 10 %. Однако 19 октября 1987 года они упали на 23 %. Так почему же после этого ожидалось, что если цены и упадут вновь, то всего на 23 %? История часто вводит людей в заблуждение.

Нередко можно услышать, как риск-менеджеры – особенно работающие в сфере финансовых услуг – прибегают к оправданию: «Не было прецедентов». Они исходят из того, что можно найти прецеденты для чего угодно и все предусмотреть, если приложить достаточно усилий. Но «черные лебеди» не имеют прецедентов. Кроме того, сегодняшний мир не похож на прежний, в нем нарастают и взаимозависимость, и нелинейность. Некоторые стратегии долгое время не дают эффекта, а затем вызывают бурную реакцию.

Люди часто не учитывают особенности случайностей, которые характерны для многих экономических показателей. Случайности бывают двух видов, и те, которые относятся к социально-экономическим, менее упорядочены и хуже поддаются отслеживанию, чем те, с которыми можно столкнуться в казино и учебниках по статистике. Они вызывают эффект «победитель получает все» – и это имеет самые серьезные последствия. Менее 0,25 % компаний, котирующихся на мировых биржах, – это около половины всей рыночной капитализации, на долю менее 0,2 % книг приходится примерно половина всех книжных продаж, менее 0,1 % лекарств составляют половину (с небольшим) продаж фармацевтической промышленности… и менее 0,1 % рискованных событий приведут как минимум к половине ваших потерь.

В силу социально-экономических случайностей не существует таких понятий, как «стандартный» провал или успех. Стандартными могут быть высота и вес, но не победы и поражения. Нам приходится предсказывать как событие, так и его масштаб, что весьма непросто, поскольку воздействия на сложные системы не бывают «стандартными». В частности, при изучении фармацевтической промышленности мы обнаружили, что большинство продаж лекарственных средств не соответствуют прогнозам. Даже когда компаниям удавалось предсказать рыночный успех того или иного лекарства на рынке, они могли недооценить уровень его продаж в 22 раза! А предугадать серьезные изменения практически невозможно.

3. Мы не прислушиваемся к советам, чего не следует делать

Советы не делать чего-либо обычно полезнее советов что-либо сделать. Например, совет «не курить» превосходит по значимости все, что можно посоветовать по поводу здоровья. «Вредные последствия курения примерно уравновешивают общую пользу всех медицинских методов, разработанных со времен Второй мировой войны. Избавление от курения принесет больше пользы, чем возможность излечить людей от всех возможных видов рака», – указывает генетик-исследователь Друин Берч в своей книге «Принимая лекарства» (Taking the Medicine). Точно так же можно сказать, что если бы американские банки прислушались к совету не накапливать риски потенциальных убытков от маловероятных событий с высоким уровнем воздействия, то в прошлом получали бы более низкие прибыли, однако сегодня не оказались бы практически неплатежеспособными.

В психологии человеческие поступки делятся на действие и бездействие. В экономическом плане их влияние одинаково: доллар, который не был потерян, – это заработанный доллар. Однако риск-менеджеры воспринимают их по-разному. Они больше упирают на получение прибыли, чем на избежание убытков. Тем не менее компания может добиться успеха, предотвращая убытки, а когда конкуренты, которые этого не сделали, разорятся – забрать их долю рынка. В шахматах гроссмейстеры сосредоточены на том, чтобы избежать ошибок, а новички прежде всего думают о победе. Так и риск-менеджеры не любят отказ от инвестиций как способ сохранения капитала. Но задумайтесь: в каком положении вы оказались бы сегодня, если бы ваш инвестиционный портфель остался неизменным в течение двух последних лет, а у всех остальных – сократился на 40 %? Не потерять почти половину накоплений – это бесспорная победа.

«Позитивные» советы – это удел шарлатанов. Бизнес-разделы в книжных магазинах забиты историями успеха, а книг о неудачах гораздо меньше. Из-за пренебрежения «негативными» советами – как не надо поступать – компании рассматривают управление рисками как нечто второстепенное, не связанное с получением прибыли. А между тем корпорациям следовало бы включить управление рисками в структуры, которые занимаются анализом прибыльности, и относиться к нему как к деятельности, приносящей доход, особенно если их бизнес чувствителен к «черным лебедям».

4. Мы предполагаем, что риск можно оценить с помощью среднеквадратического отклонения

Стандартное (среднеквадратическое) отклонение широко распространено в финансовой сфере в качестве критерия оценки инвестиционного риска, хотя его вообще не стоит использовать в риск-менеджменте. Среднеквадратическое отклонение соответствует квадратному корню из среднего значения квадратов отклонений (а не среднего арифметического отклонений). Квадраты и квадратные корни усложняют измерение. Но все это лишь означает, что в мире прирученной случайности около двух третей изменений должны укладываться в определенные рамки (среднеквадратические отклонения –1 и +1) и что колебания свыше семи стандартных отклонений практически невозможны. Однако в реальной жизни все иначе – скачки отдельных показателей могут превышать 10, 20, а иногда и 30 стандартных отклонений. Риск-менеджерам следует избегать использования средств и методов, связанных со стандартными отклонениями, таких как регрессионные модели, коэффициент детерминации (R-квадрат) и бета-факторы.

Среднеквадратическое отклонение – сложный для понимания метод. Даже специалисты по количественному анализу, похоже, не слишком хорошо им владеют. В 2007 году мы провели эксперимент: предоставили группе таких аналитиков информацию о среднем колебании стоимости акций (т. е. о среднем абсолютном отклонении) и попросили испытуемых произвести некоторые вычисления – и они сразу же перепутали этот показатель со стандартным (среднеквадратическим) отклонением. Едва ли обычные люди смогут правильно понять то, в чем ошибаются специалисты. В любом случае тот, кто пытается оценить риск с помощью единственного показателя, обречен на неудачу.

5. Мы не учитываем, что математически одинаковые факты психологически могут восприниматься по-разному

В 1965 году физик Ричард Фейнман в своей книге «Характер физических законов»[1]1
  Фейнман Р. Характер физических законов. – М.: АСТ, 2016.


[Закрыть] писал, что две математически равнозначные формулировки могут оказаться вовсе не одинаковыми – в том смысле, что они по-разному воспринимаются человеческим разумом. Наши исследования также показывают: то, каким образом преподносится информация о риске, влияет на ее понимание. Если сказать инвесторам, что в среднем они будут терять все свои деньги лишь раз в 30 лет, то они будут инвестировать более охотно, чем если узнают о вероятности в 3,3 % терять определенную сумму каждый год.

Мы провели эксперимент, участникам которого был задан вопрос: «Вы отдыхаете за границей и хотите воспользоваться услугами национальной авиакомпании для посещения одного острова, который давно хотели увидеть. Как показывает местная статистика безопасности полетов, если бы вы летали этой авиакомпанией один раз в год, то могли бы попасть в аварию в среднем раз в тысячу лет. Вы можете отказаться от поездки, но вряд ли сможете снова посетить этот уголок мира. Вы согласитесь на этот перелет?» Все ответили, что согласятся.

Тогда мы изменили второе предложение, чтобы оно звучало так: «Согласно статистике безопасности полетов, в среднем аварию терпит один из 1000 рейсов этой авиакомпании». В этом случае лишь 70 % респондентов сказали, что согласятся на этот рейс. В обоих случаях вероятность авиакатастрофы одинакова – 1:1000, просто вторая формулировка выглядит более угрожающе.

Те, кому показывают оптимистичный сценарий, как правило, более склонны к риску. Всегда старайтесь представить риски различными способами, чтобы убедиться, что вас не вводят в заблуждение ни формулировки, ни методы расчета.

6. Нас учат, что эффективность и стремление к росту акционерной стоимости не допускают излишних ресурсов

Большинство руководителей не осознают, что оптимизация делает компании уязвимыми к изменениям экономической обстановки. Биологические системы успешно справляются с переменами, ведь матушка-природа – лучший в мире риск-менеджер. Отчасти это объясняется тем, что она любит избыточность. Эволюция дала нам запчасти – например, у нас два легких и две почки, что помогает нам выживать.

На предприятиях избыточность означает очевидную неэффективность: простаивающие мощности, неиспользуемые запчасти и деньги, которые не участвуют в обороте. Противоположность этому – использование заемных средств. Нас учат, что это хорошо. Ничего подобного – долги делают компании (и экономическую систему в целом) неустойчивыми и уязвимыми. Если у вас высокая доля заемных средств в капитале, вы можете пострадать от ошибочного прогноза продаж, от колебаний процентных ставок или от других возникших рисков. Если же ваш баланс не содержит задолженностей, вы легче перенесете перемены.

Чрезмерная специализация препятствует развитию компаний. Теория сравнительных преимуществ Давида Рикардо гласит: для достижения максимальной эффективности одна страна должна специализироваться на производстве вина, другая – на производстве одежды, и так далее. Подобные рассуждения не учитывают вероятность непредвиденных изменений. Что произойдет в случае резкого падения цен на вино? В XIX веке в Аризоне и Нью-Мексико целые культуры исчезли лишь потому, что зависели от нескольких видов зерновых, которые не выдержали изменений в окружающей среде.

____________________________________

Один из мифов о капитализме заключается в том, что все дело в стимулах. Однако стимулы бывают как положительные, так и отрицательные. Нельзя получать лишь преимущества, избежав потерь. Но компенсации по своей природе создают дополнительные риски. Если вы выплачиваете руководящему сотруднику премию без оговорки, в каких случаях он может ее лишиться, для него это будет стимулом скрыть риск, заключая сделки с высокой вероятностью получения небольших прибылей и малой вероятностью потерь. Так можно получать премии годами. Если в итоге компания все же понесет потери, то сотруднику, возможно, придется принести извинения, но выплаченные за прошлые годы премии останутся при нем. То же самое касается и крупных корпораций. Именно поэтому многие генеральные директора богатеют, в то время как акционеры не получают дохода. У компании и акционеров должно быть законное право требовать у тех, кто их подвел, возврата премий. Это сделало бы мир лучше.

Кроме того, не следует выплачивать премии тем, кто управляет рисковыми предприятиями, такими как атомные электростанции и банки. Велика вероятность того, что они начнут срезать углы, чтобы извлечь максимальную выгоду. Самую серьезную задачу по управлению рисками общество ставит перед военными, но солдаты не получают премий.

Не забывайте, что самый большой риск – это мы сами: достаточно переоценить свои способности и недооценить опасность, что дела могут пойти не так, как нам хотелось. Древние считали гордыню величайшим грехом, и боги безжалостно наказывали за нее. Вспомните, сколько героев пострадало из-за этого порока: Ахиллес и Агамемнон заплатили жизнью за высокомерие, Ксеркс, напав на Грецию, потерпел неудачу из-за своего тщеславия, и во все века полководцы часто гибли лишь потому, что не осознавали границ своих возможностей. Любая корпорация, не осознающая, где у нее ахиллесова пята, обречена на провал.

Впервые опубликовано в выпуске за октябрь 2009 года.

От ураганов до пожаров на предприятиях
Как справиться с непредвиденным сбоем поставок
Дэвид Симчи-Леви, Уильям Шмидт, Ехуа Вэй

ТРАДИЦИОННЫЕ МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ, связанными с цепочками поставок, основаны на знании вероятности наступления и масштабов последствий каждого из возможных событий, которые могут серьезно подорвать работу компании. Эти методы отлично подходят для обычных сбоев в цепочке поставок, таких как плохая работа поставщиков, ошибки в прогнозах, транспортные проблемы и так далее, поскольку для количественной оценки уровня риска можно использовать данные за прошлые периоды.

Но все выглядит совсем по-другому при маловероятных событиях, которые имеют значительные последствия, – стихийных бедствиях вроде урагана «Катрина» в 2005 году, вирусных эпидемиях (например, вспышки атипичной пневмонии в 2003 году) или серьезных перебоях в работе из-за непредвиденных обстоятельств, таких как пожары на заводах и политические потрясения. Такие события происходят редко, данных за прошлые периоды мало или вообще нет, поэтому и оценить риски с помощью стандартных методик в этом случае практически невозможно. В результате многие компании не могут должным образом к ним подготовиться, и это может привести к катастрофическим последствиям: бороться за жизнь приходится даже предприятиям с великолепно отлаженными рабочими процессами. Вспомните хотя бы о компании Toyota после землетрясения и цунами в Фукусиме в 2011 году.

Для решения этой непростой задачи мы разработали специальную модель – математическое описание цепочки поставок с возможностью компьютерной обработки. Ее задача – проанализировать последствия возможных сбоев в отдельных звеньях этой цепочки (таких, как закрытие предприятия-поставщика или наводнение в дистрибьюторском центре), а не на их причинах. Такой анализ снимает необходимость определять вероятность возникновения какого-либо конкретного риска – и это вполне разумно, поскольку эффективность мер по смягчению последствий любого сбоя не зависит от того, что его вызвало. С помощью этой модели компании могут оценить, с какими последствиями (с финансовой и организационной точек зрения) они могут столкнуться, если их ключевой поставщик по какой бы то ни было причине прекратит свою деятельность, допустим, на две недели. Автоматизированную модель можно легко и быстро обновлять, что очень важно, потому что цепочки поставок находятся в постоянном движении.

В ходе разработки нашей модели и ее применения в различных компаниях, включая Ford Motor Company, мы с удивлением обнаружили очень небольшую корреляцию между тем, сколько организация тратит ежегодно на закупки у конкретного поставщика, и тем, как может повлиять на ее эффективность сбой в работе этого партнера. В действительности, как будет показано далее в этой статье на примере компании Ford, наибольшее воздействие часто происходит в неожиданных точках.

На практике это означает, что руководители, применяя традиционные методы управления рисками и стандартные алгоритмы (например, сумма в долларах, расходуемая на объекте), часто в итоге сосредотачиваются исключительно на так называемых стратегических поставщиках. Именно у них компания закупает детали, считающиеся ключевыми для ассортимента выпускаемой продукции, причем закупает на крупные суммы (наименование «детали» условно и зависит от специфики деятельности компании – это могут быть ингредиенты, комплектующие и так далее). Риски же, связанные с недорогими поставщиками сырья, упускаются из виду. В результате руководители принимают неверные решения, нерационально расходуют ресурсы и подвергают организацию скрытым рискам. В этой статье мы опишем нашу модель и расскажем, как ее использовать для того, чтобы выявлять риски, связанные с цепочками поставок, управлять этими рисками и снижать уязвимость по отношению к ним.

Идея вкратце

Задача

Традиционные инструменты анализа рисков, связанных с цепочками поставок, предполагают оценку вероятности некоего события, а также масштабов его воздействия.

В чем проблема

Большой класс рисков, таких как цунами, пандемии и забастовки, не поддается такой оценке.

Решение

Авторы разработали модель, позволяющую определить воздействие, которое окажет нарушение работы каждого звена цепочки поставок, независимо от вероятности этого нарушения и его причины. Она выявляет риски, которые не распознаются другими моделями, включая риски, связанные с поставщиками недорогих материалов, а также с отсутствием корреляции между ущербом от сбоя в работе того или иного предприятия и суммой в долларах, затрачиваемой компанией на приобретение продукции этого предприятия.

Время восстановления и индекс подверженности риску

Центральное место в нашей модели занимает время восстановления – time to recovery, или TTR, т. е. время, необходимое для полного восстановления работоспособности определенного звена цепочки (например, предприятия-поставщика, дистрибьюторского центра или транспортного узла) после сбоя. Значения TTR определяются на основании анализа накопленного опыта и опроса покупателей или поставщиков фирмы (см. раздел «Оценка воздействия? Заполните простую форму»). Эти показатели могут быть специфическими для каждого звена или для подгруппы звеньев.

Оценка воздействия? Заполните простую форму

ПЕРВЫЙ ШАГ В ОЦЕНКЕ РИСКА, связанного с конкретным поставщиком, – это расчет времени восстановления (TTR) для каждого объекта при различных вариантах сбоев в работе. Для сбора ключевых параметров компания может составить простую форму для заполнения, включающую ряд пунктов.

1. Поставщик

● Месторасположение объекта (город, регион, страна).

2. Детали, которые закупаются на этом объекте

● Артикул и спецификация детали.

● Цена детали.

● Годовой объем закупок по этому виду детали.

● Информация о поставках этих деталей (по дням).

● Объем годовых затрат на закупки деталей на этом объекте.

3. Конечный продукт

● Конечный продукт (или продукты), в производстве которого используется эта деталь.

● Норма прибыли для конечного продукта (продуктов).

4. Сроки поставок деталей с объекта поставщика на объект производителя

● Дни.

5. Время восстановления (TTR)

● Время, необходимое для полного восстановления работы производственного объекта:

● в случае, если работа объекта остановлена, но оборудование не повреждено;

● в случае утраты оборудования.

6. Величина ущерба

● Возможна ли доставка деталей из других мест? Если да, то по какой цене?

● Можно ли мобилизовать дополнительные ресурсы (сверхурочные часы работы, увеличение количества смен, резервные мощности) для удовлетворения спроса? Если да, то каковы будут затраты?

7. Оценка риска поставщика

● Поставщик производит эти детали только на одной производственной площадке?

● Можно ли закупать эти детали у других поставщиков?

● Насколько этот поставщик финансово устойчив?

● Стабильно ли качество работы поставщика (выполняется ли каждый заказ вовремя, качественно, в полном объеме)?

8. Стратегии смягчения рисков для данного сочетания «поставщик + закупаемая деталь»

● Альтернативные поставщики.

● Создание резервных запасов.

● Другое.

В нашей модели данные TTR совмещаются с многоуровневой информацией о сотрудничестве с поставщиками, накладными на материалы, операционными и финансовыми показателями, уровнями товарных запасов в пути и на складах, а также прогнозами спроса на каждый продукт. Компания может представить всю свою сеть поставок с любым уровнем детализации – от отдельных компонентов до комплексных систем в зависимости от типа комплектующих, поставщика, географии или ассортимента продукции. Это позволяет менеджерам углубляться в необходимые подробности и находить ранее не выявленные взаимосвязи. С помощью такой модели можно анализировать сбои любой степени тяжести, запуская сценарии с использованием TTR разной продолжительности.

Для проведения анализа в этой модели из цепочки поставок удаляется одно из звеньев на время, соответствующее TTR. После этого программа рассчитывает ответную реакцию цепи поставок, которая позволит свести к минимуму последствия сбоя в работе этого звена, – например, сокращение запасов, перенос производства, повышение скорости перевозок или перераспределение ресурсов. На основе оптимального варианта реагирования вычисляется степень влияния сбоя в работе данного звена на финансовую или операционную эффективность (performance impact, или PI). Компания может использовать различные показатели PI – например, потери единиц продукции, выручки или рентабельности. Модель анализирует все звенья цепи, устанавливая PI для каждого из них. Звену с самым высоким уровнем PI, который выражается, например, в падении продаж или снижении количества произведенной продукции, присваивается индекс подверженности риску (risk exposure index, или REI), равный 1,0. Показатели REI всех остальных звеньев цепочки поставок индексируются относительно этого значения (звену, сбой в котором привел бы к наименьшему ущербу, будет присвоено значение, близкое к нулю). Такая система индексов позволяет фирме с одного взгляда распознать те звенья, которые заслуживают наибольшего внимания со стороны риск-менеджеров.

В основе этой модели лежит линейная оптимизация – стандартный математический метод, позволяющий определить наилучший способ реагирования на сбой в работе звена в течение времени TTR. Модель охватывает существующие и альтернативные возможности снабжения и транспортировки, учет готовой продукции, незавершенного производства и сырья, а также производственные взаимосвязи в рамках цепочки поставок.

Наш подход обладает рядом преимуществ.

Определение скрытых областей воздействия

Эта модель помогает менеджерам определить, какие из звеньев цепи наиболее подвержены риску. При этом часто выявляются зоны высокого риска, которые ранее были скрыты или упускались из виду. Кроме того, она позволяет компании сравнивать затраты и преимущества при различных вариантах смягчения последствий.

Избавление от необходимости предугадывать редкие события

Модель определяет оптимальный отклик на любой сбой, который может возникнуть в системе поставок, независимо от его причины. Можно не пытаться количественно оценить шансы на то, что произойдет маловероятное событие, а сосредоточиться на выявлении наиболее уязвимых мест и внедрении стратегий по смягчению возможных негативных последствий.

Выявление взаимосвязей и слабых мест в цепочках поставок

Результатами этого анализа компании могут воспользоваться при решении вопросов по управлению запасами и подбору поставщиков, чтобы повысить устойчивость системы. В анализе учитывается и вероятность столкновения с конкурентами при выборе альтернативных источников снабжения – в ситуации, когда сбой в работе поставщика создает проблемы сразу нескольким компаниям. Такие опосредованные последствия кризисов часто упускают из виду. Возможны переговоры о заключении договоров с резервными поставщиками, чтобы в случае сбоя в работе основного партнера получить преимущество перед другими компаниями. Это позволит сократить время восстановления и смягчить финансовые последствия.

Содействие обсуждению и обучению

В ходе подобного анализа цепочки поставок руководители обсуждают с партнерами и подразделениями внутри компании приемлемые сроки TTR для ключевых объектов, а также обмениваются мнениями об оптимальных способах сократить время восстановления. В результате негативное воздействие сбоев сводится к минимуму.