Аспирант Чубаренко А.С.

Приазовский государственный технический университет, Украина

Использование математической модели оценки рисков для выбора оптимального варианта осуществления инновационной деятельности

На основе существующих методов определения конкурентоспособности  продукции можно сделать вывод, что наиболее приемлемым методом анализа будет являться смешанный метод, с помощью которого на основании расчета единичных показателей можно будет рассчитать комплексный показатель конкурентоспособности новой продукции. Предполагаемый метод должен отвечать требованиям универсальности, быть применим для различных товаров, критериев, факторов, а также учитывать показатели, имеющие разное количественное и качественное измерение.

В полной мере всем перечисленным выше критериям отвечает таксономический метод сравнительного анализа.

Данный метод основан на определении таксономического расстояния, т.е.расстояния между точками многомерного пространства, размерность которого определяется количеством признаков, характеризующих изучаемый объект. Определение этих расстояний дает возможность определить местоположение каждой конкретной точки относительно других, и, таким образом, структурировать всю совокупность точек.

Преимуществом таксономического метода является процесс стандартизации показателей, в результате которого свойства объекта, описанные различными качественными и количественными показателями, преобразовываются в единую стандартизированную систему измерения.

Имея оценки различных категорий риска по каждому потенциальному продукту, с помощью таксономического анализа множества оценок можно произвести разделение инновационной продукции на 2 подмножества – перспективных и непереспективных.

Предлагается выделить 5 основных видов рисков для предприятия, которое занимается реализацией инновационной продукции:

1. Риск невостребованности, обусловленный динамикой структуры потребительских предпочтений. Изменения, происходящие во внутренней и внешней среде потребителей, приводят к смене приоритетов при выборе потребляемой продукции. Поэтому могут возникать ситуации, когда потребитель начинает отказываться от определенных видов продукции;

3. Риск невостребованности продукции, обусловленный более быстрыми темпами научно-технического прогресса. Очевидно, что именно научно-технический прогресс является главной причиной того, что рано или поздно одни товары вытесняются другими, предлагая потребителю более полное и дешевое удовлетворение его потребностей;

4. Риск невостребованности продукции, обусловленный действием сил конкуренции на соответствующем рынке. Не требует доказательства утверждение о том, что чем острее конкурентная борьба в какой-либо бизнес области, тем выше вероятность того, что наш потенциальный потребитель предпочтет аналогичный продукт от конкурента нашему;

5. Риск невостребованности продукции, обусловленный покупательской неуверенностью. Покупка любого товара или услуги обычно всегда связана с покупательской неуверенностью, так как потребители осознанно или нет обдумывают, какую пользу они могут извлечь, какие могут возникнуть проблемы, связанные с покупкой, каков риск того, что покупка не оправдает надежд.

Исходя из вышеперечисленных рисков использование методов внутреннего воздействия позволяет сформировать матрицу оценок различных категорий рисков при производстве инновационной продукции (табл.31), что позволит определить перспективность производства соответствующих видов продукции.

Таблица 1

Матрица оценок различных категорий рисков при производстве инновационной продукции

Предположим, что у нас имеется m продуктов, описываемых n категориями риска невостребованности. Тогда каждый из m рассматриваемых продуктов можно интерпретировать как точку n-мерного пространства риска с координатами, равными значениям n категорий риска для данного продукта.

Оценки категорий риска могут быть неоднородны в силу того, что факторы риска проявляются по-разному для различных рынков. Поэтому в целях устранения искажений в ходе дальнейшего анализа, которые могут быть вызваны данной причиной, проведем предварительную процедуру стандартизации оценок риска, при которой, согласно правилам метода таксономии значение показателя заменяется коэффициентом, характеризующим значение отклонения каждого конкретного признака по всем объектам к среднеквадратичному (стандартному) отклонению по данному признаку. Математически данное преобразование имеет вид:

Zij =                                                                                                   (1)

где Zij – стандартизированное значение категории риска j для продукта i;

Xij – значение категории риска j для продукта i;

Qj – стандартное отклонение категории риска j;

 - среднее арифметическое значение категории риска j.

Среднеарифметическое значение признака j определяем по формуле:

                                                                                                  (2)

где m – количество рассматриваемых продуктов.

Стандартное отклонение по каждому признаку рассчитываем по формуле:

Qj =                                                                                    (3)

Результаты расчетов представлены в таблицах 2 и 3.

Таблица 2

Результаты расчетов среднеарифметического значения рисков и стандартного отклонения по каждому из них

Таблица 3

Результаты расчетов стандартизировнных значений категорий рисков для соответствующих продуктов

Чтобы принять решение относительно того, существуют или нет перспективы у каждого отдельно взятого инновационного продукта, выпуском которого, как предполагается, может заниматься предприятие, необходимо выбрать некую эталонную характеристику продукта, относительно которого можно с полной уверенностью утверждать, что он перспективен. Это и будет своеобразной точкой отсчета.

В качестве эталона выбираем продукт, риск невостребованности которого на рынке минимален. Тогда Z0j стандартизированные значения категории риска j  для такого эталонного продукта 0 будут определяться как минимальные среди всех значений по данной категории риска:

Z0j = min Zij                                                                                     (4)

Расстояние между отдельными продуктами и продуктом-эталоном в пространстве стандартизированных оценок риска будет определяться следующим образом:

Ci0 =                                                                (5)

В нашем случае базой сравнения для расчета расстояний будет служить эталонное значение показателя, которое является минимальным значением по каждому из рисков. Результаты расчетов представлены в таблице 4.

После исчисления расстояний между всеми продуктами и продуктом-эталоном в пространстве рисков, получаем вектор расстояний, который можно представить следующим образом:

С =                                             (6)                        

Таблица 4

Матрица расстояний для расчета различных категорий рисков при производстве инновационной продукции

Среднеарифметические значения полученных расстояний определяем по формуле:

                                                                             (7)

Стандартное отклонение расстояния по каждому признаку определяем следующим образом:

S0 =                                                                    (8)

Средние значения полученных расстояний с учетом стандартного отклонения по каждому признаку определяем по формуле:

C0 =                                                                                      (9)

Расчет указанных показателей представлен в таблице 5.

Таблица 5

Результаты расчетов среднеарифметического значения рисков и стандартного отклонения по каждому из них

Полученные расстояния служат исходными величинами для расчета показателя перспективности Di для каждого i-го продукта:

Di =                                                                                                 (10)

Показатель перспективности Di продукта i интерпретируется следующим образом: данный продукт тем перспективнее, чем ближе значение показателя перспективности к 1. Пороговым вопросом при решении вопроса о том, какие продукты развивать, а от каких отказаться по причине достаточно высокого риска их невостребованности рынком, может служить среднее арифметическое значение уровня перспективности:

Di =                                                                                              (11)

Полученные результаты представлены в таблице 6.

Таблица 6

Результаты расчета показателя перспективности

Данные таблицы 6 позволяют сделать вывод, что наиболее перспективным и конкурентоспособным для предприятия будет выпуск измерительных преобразователей, также существует большая вероятность того, что будут пользоваться спросом барьеры искробезопасности, реле давления, регистраторы электронные и блоки оперативной сигнализации, в тоже время наиболее рискованным будет производство калибраторов и от их производства следовало бы отказаться.

Использование математической модели оценки рисков экономическими службами при выборе варианта осуществления инновационной деятельности позволит минимизировать риски, уменьшить финансовые потери и повысить конкурентоспособность проектирования новых технологий.

Литература:

1. Ефремов В.С. Стратегическое планирование в бизнес-системах. – Москва: Финпресс, 2011. – 238 с.

2. Кобушко І.М., Гусейнова Е.І. Шляхи покращення фінансування інноваційного розвитку в Україні з використанням міжнародного досвіду/ Кобушко І.М., Гусейнова Е.І. // Маркетинг і менеджмент інновацій. - 2011. - №2. - С.124-130.

3. Колемаев В.А. Экономико-математическое моделирование: Моделирование макроэкономических процессов и систем. Учебник. – Москва: Юнити-Дана, 2005. – 295 с.