Создать PDF Рекомендовать Распечатать

Методический подход к оценке рисков и принятию решений в условиях неопределенности на рынке услуг

Теория систем | (39) УЭкС, 3/2012 Прочитано: 7864 раз
(3 Голосов:)
  • Автор (авторы):
    Романова Анна Ильинична, Миронова Маргарита Давыдовна, Ильина Евгения Валерьевна
  • Дата публикации:
    26.03.12
  • № гос.рег.статьи:
    0421200034/0219
  • ВУЗ ИЛИ ОРГАНИЗАЦИЯ:
    ФГБОУ ВПО КГАСУ

Методический подход к оценке рисков и принятию решений в условиях неопределенности на рынке услуг

 

Романова Анна Ильинична

доктор эконом. наук, профессор кафедры

«Экономика и управление в городском хозяйстве»

 ФГБОУ ВПО КГАСУ,

e- mail: aisofi@kgasu.ru

Romanova A.I.

Миронова Маргарита Давыдовна

канд. пед. наук, доцент кафедры

«Экономика и управление в городском хозяйстве»

ФГБОУ ВПО КГАСУ,

e- mail: marg.mironova2011@yandex.ru

Mironova  M.D.

Ильина Евгения Валерьевна

ассистент кафедры «Экономическая теория»

ФГБОУ ВПО КГАСУ

e- mail: Ilina19091982mail.ru

Ilina E. V.

 

Аннотация: Современная российская экономика развивается  в условиях неопределенности и высокой степени угрозы рисков, которых могут отразиться на производстве товаров и услуг. Многообразие рисков, согласно предложенной модели экспертных оценок, может быть снижено за счет активного использования процесса использования услуг через Интернет.

 The summary:  The current Russian economy is developingunder conditions of uncertaintyand a high degree of threatrisks, whichmay affect the production of goodsand services. The varietyof risks, according to expert assessmentsof the proposed modelcanbe reduced bythe active useof services over the Internet.

 Ключевые слова:  сфера услуг, оценка рисков, сетевизация.

 Key words: services, risk assessment,  services over the Internet.

 Системный подход в статистике производства товаров и услуг обеспечивает оптимизацию материального потока на всем его протяжении от источника «сырье» до конечного потребителя, что достигается следующими мероприятиями:

- переход от универсального оборудования к специализированному;

- учет издержек на протяжении всей логической цепочки;

- предложение клиентам наиболее ценных услуг;

- построение гибких систем, способных к адаптации в условиях нестабильной внешней среды;

- использование общедоступных компьютерных сетей для организации информационных потоков.

Согласно неоклассической теории анализа потребительского выбора (поведение потребителя на рынках товаров и услуг), домашние хозяйства осуществляют потребление разных благ, оптимизируя функцию полезности потребления. Так, модель потребительских предпочтений на рынках жилищных и нежилищных товаров и услуг можно представить в следующем виде:

 (1),

где – целевая функция – функция полезности потребления;

при ограничении:

 (2),

 (3),

 (4),

где– вектор потребления нежилищных товаров и услуг ,

потребление nо вида товара и услуги из множества нежилищных товаров и услуг,

вектор цен на нежилищных товары и услуги ,

– цена, на nю  нежилищную услугу (или товар),

– вектор потребления жилищных благ,  (плата за аренду, плата за ЖКУ),

– вектор цен жилищных расходов<,

– минимальные уровни потребления соответствующих благ;

– доходы домашних хозяйств.

Представленная модель – общая формулировка статистической модели потребительского поведения домашних хозяйств, в которой потребление разделяется на две части – «нежилищное» потребление и «жилищное» потребление (1) с учетом бюджетного ограничения домашних хозяйств (2) и ограничений потребления относительно минимального уровня потребления нежилищных товров и услуг (3) и потребления жилищных товаров и услуг (4).

Распространенная в неклассической теории функция потребления выражается через логарифмическую зависимость, имеющую следующий вид:

(5)

где - минимальные уровни потребления нежилищных и жилищных товаров и услуг, соответственно.

Коэффициенты целевой функции –  и – характеризуют полезность потребления соответствующих благ (в форме товаров и услуг), а также эластичность целевой функции.

Тогда решение оптимизационной задачи (1)-(4) при функции потребления, имеющей логарифмическую зависимость (5), имеет следующий вид:

,           (6)

,               (7)

,   (8)

множество нежилищных товаров и услуг;

  множество жилищных товаров и услуг.

Рассмотренная модель с бюджетным ограничением по доходам домохозяйств соответствует текущим жилищным расходам.

Хозяйствующие субъекты действуют в условиях неопределенности (неполной информации о состоянии рынка жилья, валютного рынка и пр.)

Этот фактор обуславливает возможность отклонения фактического результата деятельности хозяйствующих субъектов от намеченной цели. Данное отклонение характеризуется категорией хозяйственного риска.

Риск инвестиционного источника – вероятность потери части средств, предназначенных для инвестирования вследствие наступления следующих неблагоприятных  событий:

1.     обесценивание в результате инфляции,

2.     формирование неблагоприятной рыночной конъюктуры,

3.     банкротство финансовых фирм или неполного выполнения ими (или невыполнения) своих финансовых обязательств,

4.     наступление неблагоприятного, стремительного или внезапного события или ситуации (пожар, наводнение, криминальные события, стихийные бедствия, технологические аварии и техногенные катастрофы),

5.     резкое падение финансовых рисков (обвал рубля).

По результатам анализа многочисленных исследований и с помощью экспертного опроса автор определяет основные виды рисков  в различных отраслях сферы  услуг (финансовые услуги, информационные услуги, жилищно-коммунальные услуги, бытовые услуги, услуги аренды, туристические услуги, гостиничные услуги, торговые услуги) и  выделяет наиболее значимые из них в части зависимости потерь от степени определенности /прозрачности/полноты информации (табл.1).

 Таблица 1

Экспертная оценка рисков в сфере услуг

 

 Экспертная оценка рисков в различных отраслях сферы услуг рассчитана авторами, и в качестве примера представлена для одной из отраслей (сферы бытовых услуг) на графике 1.

 

 

Рис. 1. Экспертная оценка рисков в сфере бытовых услуг в условиях сетевизации

 

 Также рассчитаны показатели степени изменения рисков в сфере услуг в условиях сетевизации на основании формулы:

            (9).

Значения показателей степени изменения рисков в сфере услуг в условиях сетевизации представлены в таблице (табл.2).

Таблица 2

 

Показатели степени изменения рисков в сфере услуг в условиях сетевизации, %

 

Графическая интерпретация динамики изменения рисков в условиях сетевизации в различных отраслях сферы услуг представлены  на рис. 2.

 

Рис. 2. Показатели степени  влияния сетевизации на распределение рисков в сфере услуг (бытовые услуги)

 

По результатам экспертных опросов/оценок в результате сетевизации в сфере услуг усиливаются такие риски, как:

-       инфляционный риск;

-       валютный риск;

-       криминогенный риск;

-       риск аварий;

-       риски, связанные с изменением законодательной базы;

-       риск управленческих ошибок;

-       риск изменения законодательной базы.

Также опрос экспертов определил ряд позитивных изменений в различных отраслях сферы услуг, являющихся прямым следствием внедрения в отрасли Интернета, системы электронных платежей и пр.

Возможные позитивные изменения/сдвиги в сфере услуг названы следующие:

Экономия времени и средств, оперативность и доступность услуги, получение полезной информации в режиме реального времени, сокращение издержек, мобильность, удобство оплаты, повышение качества обслуживания, увеличение прибыли, увеличение номенклатуры услуг, увеличение налоговых отчислений.

Рассмотрим модель портфельного инвестора, действующего в сфере услуг, при соблюдении следующих предположений:

1.     Инвестор действует в условиях неопределенности, обусловленной информационной непрозрачностью на рынке услуг, что приводит к потере доходности. Способом преодоления неопределенности и повышения доходности является учет рисков.

2.     Принимая i-ое решение о вложении средств в проект/предприятие сферы услуг определенного типа в определенном месте, инвестор ожидает получить доход в размере qij при реализации j-ой ситуации на рынке услуг.

Матрица:

 i = 1, 2,………,n

j = 1, 2,………,m

является матрицей относительных доходов инвестора.

При известной ситуации j на рынке инвестор примет решение, максимизирующее его доход.

Принимая i-ое решение в условиях неопределенности, инвестор получает доход, отличный от максимального, что выражается величиной риска rij i-го решения:

Матрица относительных доходов инвестора G в условиях неопределенности информации) будет иметь вид:

 

  ,

где  ,  qij величина дохода инвестора, использующего i - тую  стратегию    при   j состоянии внешней среды; qij  max – максимальная величина дохода инвестора, использующего i - тую  стратегию.

Пусть в условиях неопределенности распределение вероятности состояний внешней среды будет

      

    

       

       

Точки, характеризующие множество решений {?i; M(Qi)}:

(1)  (0,36; 1,5)

(2)  (0,22; 1,2)

(3)  (0,17; 1,35)

(4)  (0,22; 1,5)

 

Матрица доходов инвестора G* с использованием Internet, электронных платежей, способствующих повышению оперативности информации посредством формирования информационных потоков в режиме реального времени, будет иметь вид:

 

В условиях сетевизации более значимым становится фактор повышения определенности информации, что повышает относительный доход от реализации инвестиционного проекта. В то же время вероятность состояния внешней среды также отражает повышение точности информации о предстоящих событиях или изменениях внешней среды. Распределение вероятностей состояний внешней среды будет иметь смещение в сторону увеличения вероятности наиболее вероятного события (группы событий). Например, возможное получение корректной информации о наступлении неблагоприятного события (стратегия В4), даст распределение вероятности событий следующего вида:

.

Увеличение прозрачности (доступности) информационных потоков (получение оперативной информации о предстоящем неблагоприятном событии) позволит инвестору увеличить доходность при различных вариантах наступления неблагоприятного события ().

    

     

     

Рассчитаем величину риска (среднеквадратичное отклонение от величины о?идаемого дохода) ?i:

Точки, характеризующие множество решений {?i; M(Qi); i=1, 2, 3, 4}:

(1)    = (0,97; 1,54)

(2)    = (0,17; 1,26)

(3)    = (0,96; 1,31)

(4)    = (0,26; 1,8)

 

Решения 2 и 3 отбрасываются, как обеспечивающие минимальный доход. Инвестор принимает решение 4, обеспечивающее максимальный доход при минимальном риске (отклонение от средней величины).

Повышение определенности тех или иных условий внешней среды (повышение прозрачности информационной среды на 20% с 1,5 до 1,8) увеличивает доход инвестора и уменьшает риск/отклонение его от ожидаемой величины на 15,4% (с 0,26 до 0,22).

В периоды нестабильности, высокой инфляции и пр. риски инвесторов на рынке услуг возрастают. Поэтому необходимость различных форм и методов учет финансовых рисков при инвестировании в сферу услуг становится актуальной проблемой.

Таким образом, практическое использование вышеизложенного модельного инструментария вносит существенный вклад в анализ инвестиционной привлекательности сферы услуг.

 

[1] - Мирошник, Г.В. Инфраструктура рынка бытовых услуг: проблемы, противоречия, методология построения и оценки (на примере рынка бытовых услуг Ростовской области) / Г.В. Мирошник, В.П. Федько. - Ростов н/Д.: Изд-во «Фолиант», 2008.

[2] -  Романова А.И., Миронова М.Д., Казаков В.А. Использование метода экспертных оценок при  /количественном анализе рисков в сфере жилищно-коммунального хозяйства / А.И.Романова, М.Д.Миронова, В.А.Казаков // Вестник ИНЖЭКОНа.–СПб., №2, 2010, С. 76-80.

[3] - Жуков, В.С. Развивающиеся страны: сфера услуг и экономический рост / В.С. Жуков // - М.: Наука; Главная редакция восточной литературы, 2009.

  vakperechen

ОБНОВЛЕННЫЙ СПИСОК ВАК 2016 г.
ОТ 19.04.2016  >> ПРОСМОТРЕТЬ
tass
 
ПО ВОПРОСАМ ПУБЛИКАЦИИ СТАТЕЙ И СОТРУДНИЧЕСТВА ОБРАЩАЙТЕСЬ:
skype SKYPE: vak-uecs
e-mail
MAIL: info@uecs.ru
phone
+7 (928) 340 99 00
 

АРХИВ НОМЕРОВ

(01) УЭкС, 1/2005
(02) УЭкС, 2/2005
(03) УЭкС, 3/2005
(04) УЭкС, 4/2005
(05) УЭкС, 1/2006
(06) УЭкС, 2/2006
(07) УЭкС, 3/2006
(08) УЭкС, 4/2006
(09) УЭкС, 1/2007
(10) УЭкС, 2/2007
(11) УЭкС, 3/2007
(12) УЭкС, 4/2007
(13) УЭкС, 1/2008
(14) УЭкС, 2/2008
(15) УЭкС, 3/2008
(16) УЭкС, 4/2008
(17) УЭкС, 1/2009
(18) УЭкС, 2/2009
(19) УЭкС, 3/2009
(20) УЭкС, 4/2009
(21) УЭкС, 1/2010
(22) УЭкС, 2/2010
(23) УЭкС, 3/2010
(24) УЭкС, 4/2010
(25) УЭкС, 1/2011
(26) УЭкС, 2/2011
(27) УЭкС, 3/2011
(28) УЭкС, 4/2011
(29) УЭкС, 5/2011
(30) УЭкС, 6/2011
(31) УЭкС, 7/2011
(32) УЭкС, 8/2011
(33) УЭкС, 9/2011
(34) УЭкС, 10/2011
(35) УЭкС, 11/2011
(36) УЭкС, 12/2011
(37) УЭкС, 1/2012
(38) УЭкС, 2/2012
(39) УЭкС, 3/2012
(40) УЭкС, 4/2012
(41) УЭкС, 5/2012
(42) УЭкС, 6/2012
(43) УЭкС, 7/2012
(44) УЭкС, 8/2012
(45) УЭкС, 9/2012
(46) УЭкС, 10/2012
(47) УЭкС, 11/2012
(48) УЭкС, 12/2012
(49) УЭкС, 1/2013
(50) УЭкС, 2/2013
(51) УЭкС, 3/2013
(52) УЭкС, 4/2013
(53) УЭкС, 5/2013
(54) УЭкС, 6/2013
(55) УЭкС, 7/2013
(56) УЭкС, 8/2013
(57) УЭкС, 9/2013
(58) УЭкС, 10/2013
(59) УЭкС, 11/2013
(60) УЭкС, 12/2013
(61) УЭкС, 1/2014
(62) УЭкС, 2/2014
(63) УЭкС, 3/2014
(64) УЭкС, 4/2014
(65) УЭкС, 5/2014
(66) УЭкС, 6/2014
(67) УЭкС, 7/2014
(68) УЭкС, 8/2014
(69) УЭкС, 9/2014
(70) УЭкС, 10/2014
(71) УЭкС, 11/2014
(72) УЭкС, 12/2014
(73) УЭкС, 1/2015
(74) УЭкС, 2/2015
(75) УЭкС, 3/2015
(76) УЭкС, 4/2015
(77) УЭкС, 5/2015
(78) УЭкС, 6/2015
(79) УЭкС, 7/2015
(80) УЭкС, 8/2015
(81) УЭкС, 9/2015
(82) УЭкС, 10/2015
(83) УЭкС, 11/2015
(84) УЭкС, 11(2)/2015
(85) УЭкС,3/2016
(86) УЭкС, 4/2016
(87) УЭкС, 5/2016
(88) УЭкС, 6/2016
(89) УЭкС, 7/2016
(90) УЭкС, 8/2016
(91) УЭкС, 9/2016
(92) УЭкС, 10/2016
(93) УЭкС, 11/2016
(94) УЭкС, 12/2016
(95) УЭкС, 1/2017

№ регистрации СМИ: ЭЛ №ФС77-35217 от 06.02.2009 г.   ISSN: 1999-4516