IX Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2017

Теория экономической безопасности до сегодняшнего дня остается до конца не устоявшейся. Дебаты, ведущиеся по этому поводу, продлятся, по всей видимости, еще долго. Но одно очевидно, анализ экономической безопасности позволяет оценить в комплексе экономическое, экологическое состояние и социальную напряженность в стране, регионе и т. д., предвидеть и устранить угрозы и опасности. Экономически безопасная система — это «уравнение» со многими частично зависимыми переменными, которое не поддается решению. Задача науки состоит не в том, чтобы искать «лекарство от всех болезней», а в том, чтобы выявить единый, унифицированный принцип, конституирующую основу экономической безопасности, позволяющую предсказать появление угрозы и опасностей, минимизировать ущерб от них, определить формы проявления экономической безопасности.

На современном этапе развития общества, его инфраструктуры и, особенно, экономической безопасности, во главу угла становится математическая составляющая моделирования экономической безопасности регионов. Комплекс индикаторов экономической безопасности играет ключевую роль в описании (диагностике) состояния социально-экономической системы и открывает возможности коррекции этого состояния на основе разработки соответствующих моделей.

Во всех регионах ущерб от незаконного вмешательства в экономическую деятельность предприятия приводят к достаточно ощутимым финансовым потерям. Экономические потери должны быть оценены для принятия решений, а в этом неоценимую помощь оказывают математические методы оценки рисков АНВ. Причем, в оценке рисков от актов незаконного вмешательства наиболее приемлем аналитический метод оценки.

В этом случае оценивается риск того, что при актах незаконного вмешательства проект становится убыточным, или не будет приносить желаемого дохода.

Суть метода заключается в следующем. В результате сбора статистических данных, опроса широкого круга экспертов, работающих в данной области, собирается некоторая информация. Далее группа экспертов, обобщая данные и анализируя полученные результаты, делают выводы о перспективности исследуемого проекта и оценивают вероятности (риск) достижения желаемого результата. Этот метод особенно ценен там, где приходится часто возвращаться к переоценке риска в связи с быстро меняющимися обстоятельствами, делающими опасные риски обычными или несущественными. Так как этот метод быстрый и не дорогой, то о риске собирается небольшой объем информации. Это может приводить как к переоценке, так и недооценке важности рисков.

При анализе риска его вероятность и последствия могут определяться в простых терминах — "вероятно", "мало вероятно", "высоко вероятно". А для последствий — как "плохие последствия", "не совсем плохие последствия", "практически без последствий". Можно легко дифференцировать оценки с помощью понятий "высокого", "среднего" и "низкого" уровня. Это увеличивает количество категорий риска. Кроме того, риски можно дифференцировать по их временной близости к текущему моменту. Тогда будут различаться риски ближайшего будущего, более отдаленные риски и риски далекого будущего. Многие риски далекого будущего могут вообще не случиться, при отсутствии актов незаконного вмешательства, поэтому они не принимаются в расчет.

Какие риски являются высокими? Определенного ответа на этот вопрос нет: ответом будет — "в зависимости от других факторов". В данном случае это зависит от толерантности к риску. Толерантность к риску — это готовность менеджера проекта и его окружения рисковать, она носит субъективный характер: некоторые лица и группы готовы рисковать, другие проявляют осторожность. Толерантность к риску — достаточно консервативное явление, хотя систематическими усилиями ее можно изменить.

Описанный метод не обладает мощным математическим аппаратом, таким как математический метод оценки уровня риска, однако круг его применения достаточно широк, и зачастую руководители, не имея необходимой подготовки, прибегают именно к нему.

Список источников:

Шапкин А. С., Шапкин В. А.. Теория риска и моделирование рисковых ситуации: Учебник. — М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°»,. — 880 с., 2015

Код для цитирования: Скопировать