Учет коммерческих рисков в стратегическом менеджменте организации

Содержание
Введение
Глава 1. Коммерческие риски в стратегическом менеджменте организации
1.1.Сущность риска и его характеристики
1.2.Виды рисков и коммерческий риск
Глава 2. Учет рисков в стратегическом менеджменте
2.1. Оценка и анализ рисков при разработке стратегии
2.2. Методы учета риска при стратегическом планировании
Заключение
Список использованной литературы

Учет коммерческих рисков в стратегическом менеджменте организации

Социальные
3
3
3
3
1
3
1
2
2
Экономические
3
3
2
3
1
2
1
1
1
Организационные
2
3
2
3
2
3
2
1
1
Инновационные (технологические)
1
2
1
2
3
3
1
1
1
Инвестиционные
1
3
2
3
2
1
3
3
3
Влияние: 1 – слабое; 2 – среднее; 3 – сильное.
При стратегическом анализе рисков предприятия может также использоваться матрица «рынок/продукт» по Г. Стейнеру9, приведенная на рис. 1.
Продукт
Рынок
Существующий
Новый, связанный с существующим
Совершенно новый
Существующий
Низкий риск
Высокий риск
Новый, связанный с существующим
Совершенно новый
Высокий риск
Чрезмерно высокий риск
Рис. 1. Матрица «рынок/продукт» (Г. Стейнер)
Данная матрица показывает уровни риска и соответственно степень вероятности успеха при различных сочетаниях «рынок/продукт». Она может использоваться для:
определения вероятности успешной деятельности при выборе той или иной стратегии развития предприятия;
выбора различных видов бизнеса в рамках предприятия.
Вместе с тем, помимо анализа рисков, важным является их учет при формировании стратегического плана и проектов предприятия, при расчете коммерческой эффективности.
2.2. Методы учета риска при стратегическом планировании
Выбор наилучшего стратегического решения в условиях неопределенности и риска, когда вероятности их возможных вариантов неизвестны, но существуют принципы подхода к оценке результатов действий (наиболее предпочтительная линия поведения лица, принимающего решение - ЛПР), обеспечивает использование следующих критериев:
1. Максиминный критерий Вальда. В соответствии с этим критерием, если требуется гарантия, чтобы выигрыш в любых условиях оказывался не меньше, чем наибольший из всех возможных в худших условиях (то есть линия поведения по принципу «рассчитывай на худшее»), оптимальным решение будет такое, для которого выигрыш окажется максимальным из всех минимальных при различных вариантах условий. Этот критерий ориентирует ЛПР на наихудшие условия и рекомендует выбрать ту альтернативу, для которой выигрыш максимален.
2. Минимаксный критерий Сэвиджа. В соответствии с этим критерием, если требуется в любых условиях избежать большого риска, оптимальным будет такое решение, для которого максимальный при различных вариантах условий риск окажется минимальным (то есть линия поведения «рассчитывай на лучшее).
3. Критерий пессимизма-оптимизма Гурвица. Рекомендуется некое среднее решение между линиями поведения «рассчитывай на худшее» и «рассчитывай на лучшее».
4. Критерий Лапласа или Байеса. Согласно этому критерию, если вероятность состояния среды неизвестна, варианты условий должны приниматься как равные. В этом случае выбирается альтернатива, характеризующаяся самой предполагаемой стоимостью при условии равных вероятностей. Данные критерии более всего подходят для долгосрочных стратегических решений.
Также при выборе стратегических решений и планировании деятельности может быть использован такой инструмент как матрица решений. Рассмотрим пример стратегического выбора с использованием матрицы решений:
Стратегическое планирование деятельности «Генеральной страховой компании» по оказанию услуг специальных страховых программ связано с набором и подготовкой оптимального количества сотрудников по данному направлению.
Для этого необходимо спрогнозировать возможную величину спроса на специальные страховые программы в 2007-2008 гг.
Отдел маркетинга «Генеральной страховой компании» провел дополнительные исследования, которые привели к следующим результатам: спрос составит 2000 с вероятностью 10%; 3000 – 50%; 4000 – 20%; 5000 – 20%.
Соответственно для каждого состояния спроса потребуется различное количество подготовленных и обученных сотрудников, исходя из средней нормы выработки сотрудника: если спрос составит 2000 – потребуется 50 сотрудников; 3000 – 70; 4000 – 90; 5000 – 120 человек.
Средняя стоимость услуги по специальной страховой программе – 130 долларов США, а себестоимость услуги, где значительную часть занимает оплата труда – 40 долларов США. Кроме этого, если компания не сможет удовлетворить спрос, то она понесет дополнительные издержки за неудовлетворенный спрос 10 долларов за одну услугу (на поддержание имиджа и возврат потребителя).
Имея эти данные можно построить матрицу решений и выбрать оптимальное решение по количеству сотрудников, исходя из экономической целесообразности (табл. 3).
Рассчитаем математическое ожидание дохода для каждого решения:
V1=180000*0.1+170000*0.5+160000*0.2+150000*0.2=165000 долл.
V2=140000*0,1+270000*0,5+260000*0,2+250000*0,2=251000 долл.
V3=267000 долл.
V4=255000 долл.
Наилучшим по ожидаемому среднему доходу является третье решение – нанять и обучить 90 сотрудников.
Таблица 3
Матрица решений
Показатели
Состояние спроса
2000
3000
4000
5000
Варианты решения
Нанять и обучить 50 сотрудников
180000
170000
160000
150000
70 сотрудников
140000
270000
260000
250000
90 сотрудников
100000
230000
360000
350000
120 сотрудников
60000
190000
320000
450000
Вероятность
0,1
0,5
0,2
0,2

Определим риски, связанные с каждым решением. Для определения величин (vi2) возведем в квадрат все элементы матрицы решений, в результате получим следующие данные (табл. 4).
Таблица 4
Показатели
Состояние спроса
2000
3000
4000
5000
Варианты решения
Нанять и обучить 50 сотрудников
324
289
256
225
70 сотрудников
196
729
676
625
90 сотрудников
100
529
1296
1225
120 сотрудников
36
361
1024
2025
Вероятность
0,1
0,5
0,2
0,2

Рассчитаем математическое ожидание квадрата дохода по каждому решению:
V1=324*0.1+289*0.5+256*0.2+225*0.2=273.1 тыс. долл. США
V2=644.3 тыс. долл.
V3=778.7 тыс. долл.
V4=793.9 тыс. долл.
Средние квадратические отклонения дохода по решениям буду равны:
б 1=0,92
б 2=3,78
б 3=8,11
б 4=11,99
Коэффициенты вариации:
v 1=5,6%
v 2=15,1%
v 3=30,4%
v 4=47%.
Сопоставление риска и среднего дохода по каждому решению позволяет сделать более обоснованный стратегический выбор. Так, хотя оптимальны решением является третье решение (90 сотрудников), но оно при разнице в среднем доходе около 1 тыс. долл. (около 6%) со вторым решением (70 сотрудников) имеет более чем в два раза меньший риск. Таким образом, решение о наборе и обучении 70 сотрудников выигрывает и является оптимальным по соотношению средний доход/риск.