Том 11, 2014, № 5 Vol. 11, 2014, No. 5 Научно-практический журнал Проблемы анализа риска Scientific and Practical Journal Issues of Risk Analysis Главная тема номера: Экологические риски Официальное издание Экспертного совета МЧС России и Российского научного общества анализа риска Official Edition of the Expert Council of EMERCOM of Russia and Russian Scientific Society for Risk Analysis ISSN: 1812-5220 Volume Headline: Ecological risks
Transcript
Том 11, 2014, № 5Vol. 11, 2014, No. 5
Научно-практический журнал
Проблемы анализа рискаScientific and Practical Journal
Issues of Risk Analysis
Главная тема номера:
Экологические риски
Официальное издание Экспертного совета МЧС России и Российского научного общества анализа рискаOfficial Edition of the Expert Council of EMERCOM of Russia and Russian Scientific Society for Risk Analysis
Проблемы анализа рискаScientific and Practical Journal
Issues of Risk Analysis
Общероссийская общественная организация «Российское научное общество анализа риска»
ФГБУ «Всероссийский научно-исследовательский институт по проблемам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России» (ФЦ)
ФКУ «Центр стратегических исследований гражданской защиты МЧС России»
Инвестиционная группа «Бизнес Центр»
Финансовый издательский дом «Деловой экспресс»
Редакционный совет:Воробьев Юрий Леонидович (председатель),
кандидат политических наук, заместитель председателя Совета Федерации Федерального Собрания Российской Федерации, председатель Экспертного совета МЧС России
Акимов Валерий Александрович (заместитель председателя),доктор технических наук, профессор, Заслуженный деятель науки РФ, начальник ФГБУ «Всероссийский научно-исследовательский институт по проблемам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России» (ФЦ),заместитель председателя Экспертного совета МЧС России
Табаков Валерий Алексеевич, кандидат экономических наук, Ph.D и DBA в области делового администрирования, член Совета директоров, председатель правления Инвестиционной Группы «Бизнес Центр», Президент Группы компаний ИКТ
Фалеев Михаил Иванович,кандидат политических наук, начальник ФКУ «Центр стратегических исследований гражданской защиты МЧС России»,президент Российского научного общества анализа риска
Редакционная коллегия:Быков Андрей Александрович (Главный редактор),
доктор физико-математических наук, профессор, Заслуженный деятель науки РФ, вице-президент Российского научного общества анализа риска
Порфирьев Борис Николаевич (заместитель Главного редактора),член-корреспондент РАН, зам. директора по научной работе, зав. лабораторией анализа и прогнозирования природных и техногенных рисков экономики Института народнохозяйственного прогнозирования РАН
Аверченко Владимир Александрович,кандидат экономических наук, профессор кафедры «Финансовая стратегия» Московской школы экономики МГУ им. М. В. Ломоносова, председатель Совета директоров Инвестиционной Группы «Бизнес Центр»
Башкин Владимир Николаевич, доктор биологических наук, профессор, главный научный сотрудник Института физико-химических и биологических проблем почвоведения РАН, г. Пущино
Елохин Андрей Николаевич,доктор технических наук, член-корреспондент РАЕН, начальник отдела страхования ОАО «ЛУКОЙЛ»
Живетин Владимир Борисович,доктор физико-математических наук, профессор, ректор Института проблем риска
Кременюк Виктор Александрович,доктор исторических наук, профессор, заместитель директора Института США и Канады РАН
Махутов Николай Андреевич,член-корреспондент РАН, Председатель Рабочей группы при Президенте РАН по анализу риска и проблем безопасности, Главный научный сотрудник Института машиноведения им. А. А. Благонравова РАН
Мельников Александр Викторович,доктор физико-математических наук, профессор, факультет математических и статистических наук, Университет провинции Альберта, Эдмонтон, Канада
Ревич Борис Александрович,доктор медицинских наук, руководитель лаборатории прогнозирования качества окружающей среды и здоровья населения Института народнохозяйственного прогнозирования РАН
Самсонов Роман Олегович,доктор технических наук, действительный член Академии технологических наук РФ, член-корреспондент РАЕН, профессор кафедры экономики нефтяной и газовой промышленности РГУ нефти и газа им. И. М. Губкина
Сенчагов Вячеслав Константинович,доктор экономических наук, профессор, вице-президент РАЕН,директор Центра финансовых и банковских исследований Института экономики РАН
Соложенцев Евгений Дмитриевич,доктор технических наук, профессор, Заслуженный деятель науки РФ, зав. лабораторией интегрированных систем автоматизированного проектирования Института проблем машиноведения РАН, г. Санкт-Петербург
Сорогин Алексей Анатольевич,кандидат технических наук, директор по специальным проектам Закрытого акционерного общества «Финансовый издательский дом «Деловой экспресс»
Сорокин Дмитрий Евгеньевич,член-корреспондент РАН, доктор экономических наук, профессор, первый заместитель директора Института экономики РАН
Сосунов Игорь Владимирович,кандидат технических наук, доцент, заместитель начальника ФГБУ «Всероссийский научно-исследовательский институт по проблемам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России» (ФЦ)
3Содержание
Колонка редактора
4 Экологические риски: определения и расчетыВ. Н. Башкин, член редколлегии
Риск экологический
6 Способ снижения экологических рисков при проведении ин ситу биоремедиации нефтезагрязненных почвВ. С. Яценко, Е. Р. Стрижакова, Г. К. Васильева, ФГБУН Институт физико-химических и биологических проблем почвоведения РАН, Московская обл., г. ПущиноЛ. В. Зиннатшина, Пущинский государственный естественно-научный институт, Московская обл., г. Пущино
18 Применение технологии биоремедиации на основе биопрепарата БИОЛ для рекультивации нефтезагрязненных почв и нефтешламов с целью снижения рисков загрязнения окружающей среды в бассейне реки АмазонкиЛ. А. Херрера, РГУ нефти и газа им. И. М. Губкина, г. МоскваГ. К. Васильева, ФГБУН Институт физико-химических и биологических проблем почвоведения РАН, Московская обл., г. Пущино
26 Риск хронического загрязнения почвы газовым конденсатомР. В. Галиулин, Р. А. Галиулина, Институт фундаментальных проблем биологии РАН, Московская область, г. Пущино
30 Оценка экологического риска для здоровья на территории Республики Крым Е. В. Евстафьева, Крымский государственный медицинский университет им. С. И. Георгиевского, г. Симферополь
Управление рисками
38 Возникновение транспортных рисков при перевозках молока и молочной продукцииР. С. Губанов, Московский университет им. С. Ю. Витте, г. Москва
42 Механизм регулирования рисков репродуктивного труда: теоретический аспектТ. Н. Внуковская, Уральский институт экономики, управления и права, г. Екатеринбург И. В. Лаврентьева, Российская академия народного хозяйства и госслужбы при Президенте РФ, г. Челябинск
52 Управление риском нарушения международно-правовых санкций в страховых компанияхВ. А. Ермакова, Санкт-Петербургский государственный экономический университет
Риск природный
60 Пространственная детализация магнитудно-географического критерия цунамиопасности землетрясений в Японском мореД. Е. Золотухин, Институт морской геологии и геофизики ДВО РАН, г. Южно-СахалинскТ. Н. Ивельская, Сахалинское управление по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды Росгидромета, г. Южно-Сахалинск
Общие вопросы
68 Социально-экономическое развитие РФ в условиях глобализации, национальная безопасность Е. Г. Семяшкин, ФГОУ ВПО «Финансовый университет при Правительстве РФ», г. Москва
Дискуссионный клуб
72 Физическая модель финансового риска В. А. Юрьев, М. В. Юрьева, Воронежский государственный технический университет
80 Теория хаоса — новая парадигма оценки риска венчурных проектовЭ. А. Фияксель, С. В. Локтев, Н. В. Чапрак, Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики — Нижний Новгород, г. Нижний Новгород
88 Понятия, показатели и термины, используемые при ликвидации последствий химических аварийС. Ф. Гончаров, Г. П. Простакишин, Всероссийский центр медицины катастроф «Защита» Министерства здравоохранения РФ, г. Москва
92 Аннотации статей на английском языке 95 Инструкция для авторов
4 Колонка редактора Проблемы анализа риска, том 11, 2014, № 5
Экологические риски: определения и расчетыISSN 1812-5220
В предлагаемом номере журнала «Проблемы анализа риска» основное внимание уделено проблемам ана-лиза экологического риска. В русскоязычной лите-ратуре анализ экологического риска включает в себя достаточно широкую область знаний, в той или иной степени объединенных понятием экологического ущерба, куда включены такие, обычно разделяемые в англоязычной литературе, понятия, как оценка ри-ска воздействия на человека (Human risk assessment), на окружающую среду (Environmental risk assessment) и экосистемы (Ecological risk assessment). Кроме того, к понятию экологического риска близко и понятие геоэкологического риска, под которым понимается оценка взаимообусловленного воздействия в системе «промышленность — окружающая среда», когда рас-сматривается не только воздействие промышленно-сти на окружающую среду, но и воздействие факто-ров окружающей среды на промышленное производ-ство, что особенно важно и необходимо в полярных регионах при добыче полезных ископаемых. Являясь мерой опасности ситуаций, в которых имеются по-тенциальные факторы отрицательного воздействия на человека, общество, природу или технические объ-екты, понятие риска сочетает в себе вероятность не-благоприятного события и объем его проявления, вы-раженный через ущерб, потери, убытки и т. п. В случае экологических рисков, связанных с техногенным за-грязнением окружающей среды (ОС), мы сталкива-емся с влиянием множества разных факторов, опреде-ляющих ответные реакции экосистем на поступление поллютантов. Но в силу разрозненности и неполноты наших знаний о характере влияния этих факторов, их динамике и естественной вариабельности большин-ства природных показателей однозначное предсказа-ние наступления предполагаемого неблагоприятного события невозможно. Риски негативных изменений в состоянии природных компонентов и биоты в ре-зультате антропогенного воздействия определяются
вероятностной природой большинства процессов в ОС и техносфере, а также зависят от адаптационно-физиологических особенностей живых организмов, включая человека, на популяционно-видовом и инди-видуальном уровнях. Таким образом, выполнение ко-личественных оценок экологических рисков для окру-жающей среды в целом, региональной человеческой популяции, экосистем как самостоятельных струк-турных единиц сопряжено с рядом методических проблем, в том числе из-за отсутствия статистически значимых количественных данных об экологических последствиях воздействия на ОС и ее составляющие различных факторов опасности.
Например, несмотря на достаточно широкое и обоснованное использование методологии риск-анализа в зарубежных и отечественных экологи-ческих исследованиях, до настоящего времени нет стандартных алгоритмов выполнения количествен-ных оценок экологических рисков для экосистем в связи с воздействием атмосферных поллютантов. Во многом это связано с преобладающим в иссле-дованиях по проблеме риска антропоцентристским подходом, ориентированным на первоочередное предупреждение и минимизацию экологических опасностей для человека и общества. Но в то же время все больше осознается необходимость и при-знается значимость сохранения видового разно-образия природных систем и экосистемного разно-образия Земли для устойчивого функционирования биосферы, что послужило основой формирования экосистемного подхода в практике анализа экологи-ческих рисков.
В рамках рационалистической концепции, ис-пользуемой в точных и естественных науках, для определения рисков применяются статистические методы, которые позволяют измерить вероятность наступления неблагоприятных событий, а также оценить характер и размеры ущерба в результате
80 Дискуссионный клуб Проблемы анализа риска, том 11, 2014, № 5
Теория хаоса — новая парадигма оценки риска венчурных проектовАннотацияЗалогом качественного развития экономики является эффективно функционирующий рынок привлечения и перераспределения капитала. В современном мире высокотехноло-гичных инноваций рынок капитала также претерпел структурные трансформации и по-родил такое явление, как высокорискованное инвестирование в условиях высокой степени неопределенности, примером которого могут служить венчурное инвестирование и высо-кочастотный биржевой трейдинг. Однако традиционная финансовая теория не столь чут-ко реагирует на насущные потребности практиков в оценке такого рода рисков. Авторы данной работы попытались продемонстрировать необходимость пересмотра некоторых базовых постулатов классической теории финансов для более эффективного решения проблем при принятии инвестиционных решений.
Введение1. Неопределенность и риск в экономической теории2. Теория хаоса и фрактальная геометрия как основа для развития новых методов оценки риска венчурного инвестированияЗаключениеЛитература
Э. А. Фияксель,С. В. Локтев, Н. В. Чапрак,Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики — Нижний Новгород, г. Нижний Новгород
ВведениеВ современном мире высокотехнологичных инноваций рынок капитала пре-терпел структурные трансформации и породил такое явление, как венчурное инвестирование в условиях высокой степени неопределенности. Проекты, пред-ставленные на суд венчурным инвесторам, как правило, связаны с выходом на рынок новых продуктов и услуг, что, безусловно, является крайне рискованным капиталовложением. При принятии решения относительно финансирования того или иного проекта как венчурный фонд, так и бизнес-ангел сталкиваются с двумя сложнейшими аспектами инвестиционного риск-менеджмента: оценка риска реализации самого инновационного проекта и влияние риска предложен-ного проекта на общий риск венчурного портфеля фонда.
Оценка рискованности проекта является одним из ключевых моментов при принятии решения о его финансировании. При этом методика оценки рисков должна включать не только общеэкономические риски, но и специфические ри-
Э. А. Фияксель и др. Теория хаоса — новая парадигма оценки риска венчурных проектов 81
ски венчурного проекта: не только оценивать ито-говый риск недополученного ожидаемого дохода, но и риски на каждом этапе реализации. Метод дол-жен быть одновременно гибким и иметь стандарти-зированный вид, чтобы инвестор мог по ряду кри-териев провести сравнение нескольких проектов.
Главной целью любых инвестиций является получение прибыли, которую в упрощенном виде можно представить как разницу между капита-ловложениями и стоимостью актива при прода-же. И если капиталовложения — это хоть и труд-нопрогнозируемая (так как их итоговая величина может существенно меняться по сравнению с пер-воначальным прогнозом), но легко оцениваемая постфактум величина, то оценка будущей стоимо-сти бизнеса — краеугольный камень финансового менеджмента. Большинство методик оценки стои-мости компании базируется на стоимостном подхо-де оценки бизнеса, в основе которого лежит расчет приведенной стоимости. При расчете приведенной стоимости необходимо правильно спрогнозировать не только будущие денежные потоки (прогноз ко-торых тоже должен учитывать риск вероятности), но и ставку дисконтирования, в которой заклады-вается основной компонент риска. На наш взгляд, традиционно используемые методы недостаточно успешно работают при оценке венчурных инвести-ций. Тому есть ряд причин:
• негибкость традиционных методов оценки рисков к изначально заложенной в природе венчур-ных проектов изменчивости и вариативности в за-висимости от стадии развития, изменений в инно-вационных отраслях, которые также находятся в со-стоянии постоянной трансформации, от политики инвесторов, от системы взаимоотношений между партнерами проекта, которые зачастую подверже-ны недобросовестным мотивам поведения и др.;
• несостоятельность существующих моделей расчета ставки дисконтирования (CAPM, APM, VaR, многофакторные и стохастические модели), в осно-ве которых лежит волатильность, которая чаще все-го измеряется дисперсией. Прогнозирование вола-тильности традиционно осуществляется с исполь-зованием моделей класса GARCH-ARCH, класса моделей исторической волатильности, моделей на основе формулы Блэка — Шоулза и стохастических моделей. Крайне низкая прогностическая способ-
ность данных моделей была неоднократно доказана многими исследователями.
Оценка влияния величины риска предложенно-го проекта на общий риск венчурного портфеля фонда или бизнес-ангела также является важней-шим критерием при вынесении решения о реали-зации проекта. Традиционно как венчурный фонд, так и бизнес-ангел занимаются разработкой и фи-нансированием сразу нескольких проектов, сле-дуя народной мудрости — «не носи яйца в одной корзине». Венчурный инвестор при распределении своего капитала между предложенными проектами руководствуется следующим мотивом: каждый из проектов для инвестора является черным ящиком, который при удачном стечении обстоятельств соз-даст «взрыв» доходности. Именно «взрыв», так как в большинстве случаев инвестор рассчитывает на то, что один проект принесет прибыль, превышаю-щую все убытки от прочих проектов. При этом ин-вестор находится в условиях ограниченной или не-достоверной информации о проекте, так как с уче-том оппортунистического поведения контрагентов и неточности прогнозных оценок будущих исходов искажение имеющейся информации всегда имеет место быть. Венчурный инвестор намеренно вы-бирает проекты с низкой вероятностью реализации максимально выигрышного исхода, другими слова-ми, венчурные инвестиции — это сознательно вы-бранные высокорискованные проекты. Инвестор, распределяющий свой капитал между различными проектами, не следует классическим правилам ди-версификации, уравновешивая активы с большим риском менее рискованными, а старается найти один-единственный выигрышный проект, доход-ность которого превысит все убытки по портфелю из большинства неудачных проектов.
1. Неопределенность и риск в экономической теорииПо степени рискованности и характеру извлечения прибыли (отыскать недооцененный актив, вло-жить средства, а затем в будущем при повышении цены актива продать его) венчурное инвестирова-ние близко к инвестированию на фондовом рынке. Цель спекулянта проста — купить ценную бума-гу дешевле и продать ее дороже, при этом разница цен покупки и продажи за вычетом комиссионных
82 Дискуссионный клуб Проблемы анализа риска, том 11, 2014, № 5
и налогов составляет прибыль. Следует также от-метить, что в век высоких технологий между мо-ментом покупки и продажи может пройти менее минуты и наиболее привлекательной тогда для ак-тивного спекулятивного инвестора становится си-туация, когда цены как можно чаще и резче совер-шают скачки. То есть, другими словами, для совре-менного активного биржевого спекулянта гораздо привлекательнее становятся нестабильные активы с существенными изменениями цены за короткий промежуток времени.
В отличие от венчурного риск-менеджмента риск-менеджмент на фондовом рынке имеет су-щественно более качественную как теоретическую, так и практическую проработку. В инвестировании в биржевые активы учитывается взаимосвязь всех активов, входящих в портфель, оценивается взаим-ное влияние каждого актива, тем самым рассчиты-вается общий риск инвестора, которому он подвер-гает весь свой капитал.
Примеры инвестирования биржевого спекулян-та и венчурного инвестора ярко демонстрируют, что в сознании людей возникло новое отношение к миру финансовой неопределенности. Для инвесторов но-вого поколения наиболее желанными становятся си-туации с высокой степенью неопределенности, ког-да один-единственный правильный ход покрывает убытки всех прошлых неудач и приносит долгождан-ную прибыль. Направление инвестиционного риск-менеджмента, применяемого на фондовом рынке при спекулятивной торговле, имеет более качественно раз-работанный аппарат оценки риска, чем инструмента-рий, находящийся в распоряжении венчурного инве-стора. Этому есть ряд причин. Во-первых, биржевая торговля имеет более длительную историю существо-вания, во-вторых, биржевые аналитики имеют в сво-ем распоряжении историю динамики финансовых активов практически с начала прошлого столетия, что дает гораздо больше возможностей применения мате-матического и статистического анализа.
В связи с этим именно на бирже получили ши-рокое распространение теории фрактальной гео-метрии и хаоса. Существуют мнения, что модели, доказавшие свою эффективность оценки инвести-ционного риска в биржевой торговле, могут быть модифицированы и адаптированы для анализа риска венчурного инвестирования, так как оба эти
вида риска осуществляются в схожих условиях — условиях высокого риска и неопределенности.
Понятие риска тесно связано с понятием не-определенности. Неопределенность — это харак-теристика, присущая всем сложным многомерным системам в силу невозможности выявления и опи-сания всех элементов системы и установления чет-ких взаимозависимостей между ними. Другими словами, если рассматривать венчурный проект как многомерную систему, то невозможно описать все риск-факторы, возникающие в процессе его реали-зации, и оценить изменение конечного результата реализации проекта при изменении какого-либо риск-фактора.
Неопределенность наступления того или иного события, вариативность, изменчивость — все это невозможно вписать в линейную, плоскую меха-нистическую картину знания, заложенную еще во времена Ньютона. Общепринятое в мире финансов понимание неопределенности было сформулиро-вано классиком современных финансов Асватом Дамодораном. На примере игры по вытаскиванию черных и белых шаров из мешка он объяснил, что такое неопределенность в финансах. Если игрок знает количество черных и белых шаров, то неопре-деленности нет, так как, используя комбинаторику и теорию вероятности, он может посчитать вероят-ность вытащить тот или иной шар. Если же игрок знает только то, что в мешке белые и черные шары, но не знает их пропорцию, то он находится в состо-янии неопределенности.
При проведении анализа реального инвестици-онного проекта все гораздо сложнее, зачастую нам неизвестно не только количество, но и цвета шаров, не говоря уже о системе их сочетания. Мир совре-менных финансов можно сравнить с игрой в крокет Королевы и Алисы в Стране чудес, где правила не то чтобы неизвестны, но постоянно меняются, где, ка-залось бы, намеченная цель через минуту меняет свое местоположение, как ворота, перетаскиваемые охранниками, где надежные инструменты вдруг рез-ко меняют свое поведение, как ежи, выступающие в роли мячей, а проверенные методы принятия ре-шения вдруг оказываются несостоятельными и не работают, как клюшки — фламинго, неожиданно сгибающие шеи. Подобную игру нельзя выиграть, используя правила и законы линейной стабильной
Э. А. Фияксель и др. Теория хаоса — новая парадигма оценки риска венчурных проектов 83
системы, и это уже не догадки отдельных исследова-телей, а общепринятый практиками факт.
Столь явное несоответствие применяемых в со-временных финансах теорий и реалий высокори-скованного инвестирования ставит острый вопрос: почему же экономику до сих пор большинство ис-следователей рассматривают как одномерную мо-дель с линейными связями? Ответ уходит корнями глубоко в прошлое, и необходимо для его понима-ния погрузиться в историю возникновения поня-тия неопределенности и риска в сознании людей.
Изначально человечество воспринимало явле-ния жизни как предначертанный рок, волю богов, избежать которые нельзя, поэтому не было необ-ходимости в предсказании того или иного явления, все считалось неотвратимым. Чаще всего, одна-ко, риск связывался с игрой, азартной игрой. Еще в древние времена людей интересовал вопрос, на-сколько прошлое предрекает будущее, с какой до-лей уверенности можно говорить, что исход того или иного события повторится снова. Наверное, поэтому именно азартные игры в орлянку и кости, где предугадывание возможного исхода приносит ощутимую выгоду, стали полигоном для испытания первых открытых законов вероятности [2].
Для создания математически сформулирован-ного аппарата расчета вероятности нужно было сознание людей, в которое заложена не вера в не-обратимость судьбы, не мистицизм, а логическое мышление и научный взгляд на мир. Такое сознание возникло в период Ренессанса, времени, когда со-вершались выдающиеся научные открытия и соз-давались великие художественные произведения. Именно тогда были заложены первые камни фунда-мента теории вероятности — краеугольного камня современного риск-менеджмента. Ограниченность исходов в игре, моделирование которой и помог-ло создать основные формулы теории вероятно-сти, породило первое заблуждение традиционно-го риск-менеджмента. В реальной экономической ситуации учесть все возможные исходы нельзя, настолько сложна сегодня экономическая деятель-ность не только государства, но даже отдельной компании. Поэтому крайне опасно использовать при прогнозировании вероятностные расчеты, имея в наличии априори неполное число возмож-ных вариантов [2].
Современный вид финансовый риск-ме нед ж-мент приобрел благодаря трем столпам классиче-ской экономической теории — модели CAPM аме-риканского экономиста Уильяма Ф. Шарпа, совре-менной теории формирования инвестиционного портфеля Гарри М. Марковица и формуле оценки стоимости опционов Фишера Блека и Майрона С. Шоулза [1].
В основе всех трех моделей лежит предположе-ние о том, что движение цен на рынке имеет нор-мальное, или Гауссово, распределение и в полной мере описывается средним значением и стандарт-ным отклонением или дисперсией цен. То есть для того чтобы оценить риск, достаточно посчитать дисперсию цен за интересующий нас период. Одна-ко, как доказывает множество новых исследований, все не так просто.
Бенуа Мальденброт в своей книге «(Не)послуш-ные рынки» пишет о различных формах неопре-деленности: «случайность имеет более одного со-стояния или более одной формы, и каждая, если бы реализовалась на финансовом рынке, совершенно по-другому бы повлияла на поведение цен. Одна форма случайности, которую я называю “мягкой”, самая известная и управляемая. Случайности такой формы подчиняются монета и плохо настроенное радио. Ее классическим математическим выраже-нием является кривая Гаусса или “нормальное” рас-пределение вероятностей, названное так потому, что долгое время рассматривалось как норма при-роды... На противоположном полюсе шкалы рас-положилась “бурная” случайность. Она намного более беспорядочна и непредсказуема» [1]. Автор сравнивает «бурную» случайность со стрельбой из лука с закрытыми глазами. Стрелок может попасть точно в цель, но также может направить свою стре-лу в противоположном направлении от цели. Если вспомнить мотив действия венчурного инвестора, то можно еще и добавить, что бизнес-ангел зача-стую не только не видит цель, но даже не знает, где она находится, и в интересах инвестора разбросать стрелы в максимально возможном удалении друг от друга, тем самым обезопасив свой капитал.
Современные не только технические, но и гума-нитарные науки уже почти столетие как признают новое видение мира, в котором главенствует не чет-кая структура, а упорядоченный хаос с высокой сте-
84 Дискуссионный клуб Проблемы анализа риска, том 11, 2014, № 5
пенью неопределенности и вариативности. Эконо-мисты всего мира уже не так скептически, как рань-ше, смотрят на новые веяния в теориях устройства финансов. В частности, теории фрактальной гео-метрии, имеющие широкое применение в компью-терной графике, архитектуре, инженерии и других областях науки и техники, стали рассматриваться в качестве возможного метода описания многомер-ности экономики в целом и финансов в частности. Многочисленные данные позволяют выдвинуть предположение, что экономика есть нелинейная динамическая система. Математический аппарат для анализа такого рода нелинейных динамических систем — теория хаоса. Данная теория получила в последнее время широкое распространение при анализе динамики цен финансовых активов, в связи с этим в дальнейшем базовые положения теории ха-оса и фрактальной геометрии будут объясняться на примерах реалий фондового рынка.
2. Теория хаоса и фрактальная геометрия как основа для развития новых методов оценки риска венчурного инвестированияДля объяснения хаотических систем используется понятие «фрактал». Фракталы — это объекты, обла-дающие свойством самоподобия, т. е. такие объек-ты, части которых подобны целому объекту. Попу-лярным примером для объяснения является дерево. Хотя ветви становятся все меньше и меньше, одна-ко каждая ветвь остается похожей по структуре вет-ви большего порядка и дереву в целом. Так же и при рассмотрении движения цен на месячных, недель-ных, дневных и внутридневных графиках структура движения остается похожей, как у объектов живой природы при приближении вы видите все больше и больше деталей.
Другой характеристикой хаотичных систем является так называемая чувствительность к на-чальным условиям. Это то, что делает динамич-ные системы такими трудными для предсказания. Очень четкое понимание данной характеристики формирует удачный пример из фантастической литературы — «эффект бабочки». Смерть одного насекомого, случайно раздавленного неопытными путешественниками во времени, до неузнаваемо-сти меняет облик современного мира и ход эволю-
ции в целом. Так же и в моделях теории хаоса — незначительное изменение исходных данных кар-динально меняет конечный результат. Поскольку мы не можем абсолютно точно описать текущую ситуацию и поскольку множество ошибок и не-точностей в описании ситуации накапливается с течением времени вследствие общей сложности системы — точное предсказание становится невоз-можным.
В рамках теории хаоса вводится понятие тур-булентности динамики активов. Она возникает вследствие существенного изменения факторов-детерминантов и проявляется в непрогнозируемом отклонении цены финансового актива от ранее ожидавшегося значения. В стабильно работающей системе состояние турбулентности не возника-ет, однако так как влияние отдельного элемента на всю систему оценить не возможно, то и состояние турбулентности может быть спровоцировано из-менением на первый взгляд незначительного эле-мента. При подобном подходе любой элемент си-стемы становится значимым и определяется как «точка бифуркации», то есть способный изменить конечный прогнозируемый исход. Негативные ис-ходы реализации венчурных проектов, как прави-ло, происходят не из-за выявленных и тщательно контролируемых риск-факторов, а именно из-за внезапно возникшего сбоя выстроенной системы. Поэтому одной из задач оценки риска венчурного проекта должна стать проверка его на устойчивость к изменениям внешней среды и внутренних риск-факторов.
Приступая к созданию реалистичной модели поведения финансовых рынков, современный ис-следователь обнаруживает то, что кажется повторя-ющимися паттернами. Движение финансовых рын-ков вверх и вниз происходит циклическими волна-ми. При внимательном анализе можно обнаружить на графике определенные краткосрочные фигуры, которые повторяются вновь и вновь — очевидным образом присутствует фактор фрактальности — «самоподобия» повторяющихся паттернов поведе-ния цен на разных временных интервалах данного актива. Таким образом, можно прийти к выводу, что рынок это есть нечто, что повторяет само себя раз от раза различными способами в некой зашиф-рованной форме.
Э. А. Фияксель и др. Теория хаоса — новая парадигма оценки риска венчурных проектов 85
Английский ученый Льюис Ф. Ричардсон пер-вым сформулировал задачу вычисления длины береговой линии или любой национальной грани-цы. Решение этой задачи было предложено позже Мандельбротом. На первый взгляд задача кажется не имеющей научной ценности, но она поднимает очень серьезные проблемы, ставящие под вопрос жизнеспособность евклидовой геометрии, исполь-зуемой при измерении некоторых классов объек-тов, в том числе рынков. Чем короче измеряющая линейка, тем большее количество деталей захваты-вается. Береговая линия — представитель класса объектов, имеющих бесконечную длину в конечном пространстве. Длина береговой линии неизмери-ма при евклидовом подходе к измерению. Если бы у побережья была гладкая евклидова форма, то от-вет на вопрос относительно ее длины был бы изве-стен. Но фактически все естественные формы не-правильны. Они бросают вызов абсолютным цен-ностям традиционного измерения.
Мандельброт предложил новый метод измере-ния таких естественных объектов. Он назвал его фрактальным или, более точно, фракционным из-мерением. Фракционное измерение — степень грубости или неправильности, нерегулярности структуры или системы. Мандельброт обнаружил, что результаты фракционного измерения остают-ся постоянными для различных степеней усиления неправильности объекта. Другими словами, суще-ствует регулярность (правильность, упорядочен-ность) для любой нерегулярности. Когда мы отно-симся к чему-либо как к возникающему случайным образом, то это указывает на то, что мы не пони-маем природу этой хаотичности. В терминах рын-ка это означает, что формирование одних и тех же типичных формаций должно происходить в раз-личных временных рамках. Одноминутный график будет описывать фрактальную формацию так же, как и месячный график. Такое «самоуподобление», находимое на графиках товарных и фондовых рын-ков, показывает все признаки того, что действия рынка ближе к парадигме поведения природы, не-жели поведения экономического, фундаментально-го, механического или технического характера.
Мандельброт обнаружил также близкое родство между фрактальным числом реки Миссисипи и це-нами на хлопок на всем временном интервале, ко-
торый он изучал. В это время происходили различ-ные события, которые могли бы оказать влияние на цену хлопка, а именно мировые войны, наводнения, засухи и прочие подобные бедствия. Значение этого наблюдения невозможно недооценить. Оно означа-ет, что рынки есть «живая» нелинейная функция, а не «классическая», являющаяся линейной функ-цией. Это частично объясняет, почему 90 процен-тов трейдеров, использующих обычный техниче-ский анализ, постоянно проигрывают. Мало того что технический анализ основан на ложном пред-положении о подобии будущего прошлому, но и ис-пользует несоответствующие линейные методы ис-следований.
Электрическая активность сердца — рекурсив-ный (фрактальный) процесс. То же можно сказать и об иммунной системе, бронхиальных трубках, лег-ких, печени, почках, вестибулярном аппарате — все это фрактальные структуры. В действительности вся физическая структура человеческого тела име-ет фрактальную природу. Особенно важно то, что человеческий мозг рекурсивен по структуре. Тео-ретически работа мозга вообще, мышление, память людей, процесс обдумывания и самосознания — все должно быть фрактально в структуре и функцио-нировании.
Учитывая вышесказанное, было бы разумно вы-двинуть теоретическое предположение о том, что любой продукт взаимодействия людей (например, рынки) должен быть фракталом по своей структу-ре. Рынок является продуктом массовой психоло-гии и объединением фрактальных структур инди-видуальных инвесторов. Это означает, что рынок создается турбулентной коллективной деятельно-стью и является нелинейным явлением.
Поскольку рынки — это нелинейные, турбу-лентные системы, созданные взаимодействием лю-дей, цен и времени действия, то они представляют собой идеальное место, где нужно искать наличие фрактальных структур. Снова и снова турбулент-ные процессы в природе воспроизводят фантасти-ческие по сложности структуры, без всякой хао-тичности, в которых можно наблюдать взаимную схожесть. Определение фрактальной структуры рынка позволяет найти способ понимания поведе-ния системы, т. е. поведение цены определенного товарного актива. Это способ увидеть систему, по-
86 Дискуссионный клуб Проблемы анализа риска, том 11, 2014, № 5
рядок и, что самое важное, предсказуемость там, где другие видят только неразбериху.
Всюду, где встречаются хаос, турбулентность, живые системы и беспорядок, применима фрак-тальная геометрия. Как отмечено выше, фракталь-ный фактически означает фракционное измерение. Представьте, что вы смотрите на трехдюймовый моток шпагата с расстояния в 200 ярдов. Он будет выглядеть точкой, а у точки — нулевое измерение. Теперь вообразите, что вы приближаетесь к мотку шпагата. Вы замечаете, что в действительности это моток и у него есть три измерения. Если вы подхо-дите все ближе и ближе, то видите, что он на самом деле состоит из одной длинной нити, которая имеет только одно измерение. Используя лупу и рассма-тривая с более высоким разрешением, вы увидите, что непосредственно сама нить фактически трех-мерная. Таким образом, в зависимости от расстоя-ния до объекта вы видели нулевое измерение, затем три измерения, потом — одно, а затем — опять три. То, что вы видите на рынке, точно так же зависит от вашей перспективы или вашей текущей парадигмы. Фактически ваша перспектива в настоящий момент времени — ваша парадигма. Если вы отталкивае-тесь от линейной перспективы, вы никогда не бу-дете видеть реальный рынок, рискуя пребывать в дискомфорте и нести потери, вместо того чтобы успешно торговать и получать прибыль.
Фрактальность — это мера неправильности. Чем более беспорядочен и изменчив рынок, тем больше его фрактальное число. Фрактальное чис-ло максимально в точке перехода из одного состо-яния в другое. Поэтому все изменения рыночной тенденции сопровождаются наивысшим фракталь-ным числом, которое присуще разворотным барам, в сравнении с барами, лишь приближающими ры-нок к этой поворотной точке.
Английский ученый Майкл Бэтти создал с по-мощью компьютера фрактальное дерево. Каждая веточка дерева разделяется на две, чтобы в итоге создать фрактальный купол. Рекурсивное модели-рование может генерировать различные разновид-ности деревьев с помощью изменения фрактально-го числа. Фрактальные деревья иллюстрируют тот факт, что фрактальная геометрия — мера измене-ний. Каждое разветвление дерева, каждый изгиб на реке, каждое изменение направления рынка — точ-
ка принятия очередного решения. Этот посыл явля-ется решающим фактором в обнаружении «фрак-тальности» волн Эллиота.
Наука о хаосе снабжает нас новой парадигмой при исследовании рынков. Она обеспечивает более точный и предсказуемый способ анализа текущего и будущего поведения срочного товарного рынка. Она дает нам более эффективную схему поведения при торговле. Она не зависит от моделей прошлого и их приложения к настоящему и будущему, что яв-ляется бесполезным. Эта парадигма концентрирует-ся на текущем состоянии рынка, которое является простым объединением (и весьма похожим) инди-видуального фрактального поведения массы инве-сторов.
ЗаключениеЗалогом качественного развития экономики явля-ется эффективно функционирующий рынок при-влечения и перераспределения капитала, который на сегодняшний день является сложной многомер-ной системой со сложными взаимозависимостями между его элементами. Однако классическая фи-нансовая теория недостаточно чутко реагирует на насущные потребности практиков в оценке такого рода рисков, как того требует динамично развиваю-щаяся инвестиционная среда.
Авторы данной работы продемонстрировали возможность и необходимость применения нели-нейного аппарата теории хаоса для преодоления неэффективности классических методик современ-ного риск-менеджмента. Теория хаоса, получив-шая широкое распространение и доказавшая свою состоятельность во многих сферах, где была при-менена, позволяет взглянуть на мир через новую призму — призму упорядоченного хаоса, позволяет познать природу изменения цен финансовых акти-вов, тем самым достоверно оценить риск вложения в условиях высокой неопределенности конечного исхода.
Литература1. Мандельброт Бенуа, Хадсон Ричард Л. (Не)послуш-
ные рынки: фрактальная революция в финансах: Пер. с англ. М.: Вильямс, 2006.
2. Питер Л. Бернстайн. Против Богов. Укрощение риска: Пер. с англ. М.: Олимп-Бизнес, 2000.
Э. А. Фияксель и др. Теория хаоса — новая парадигма оценки риска венчурных проектов 87
3. Асват Дамодаран. Стратегический риск-менеджмент. Принципы и методики. StrategicRiskTaking: A Frame-work for Risk Manage. М.: Вильямс, 2010.
4. Мандельброт Бенуа. New methods in statistical eco-nomics // The Journal of Political Economy. 1963. № 71. Р. 421—440.
Сведения об авторахФияксель Эдуард Аркадьевич: профессор, Националь-ный исследовательский университет Высшая школа эко-номики — Нижний Новгород (НИУ ВШЭ), заведующий Центра Предпринимательства, заведующий кафедрой венчурного менеджментаЧисло публикаций: более 100 Область научных интересов: бизнес-моделирование, корпо-ративные венчурные системы, частное венчурное инвести-рование, венчурный бизнес, подготовка инновационных менеджеров, формирование и развитие инновационных систем, в том числе региональных инновационных класте-ров, выращивание малых инновационных компаний, пря-мой маркетинг, маркетинг инноваций, активные продажиКонтактная информация:Адрес: 603022, г. Нижний Новгород, ул. Белинского, д. 9/1Тел.: +7 (831) 216-16-13Е-mail: [email protected]
Локтев Сергей Владимирович: преподаватель кафедры венчурного менеджмента Национального исследователь-ского университета Высшая школа экономики — Ниж-ний Новгород (НИУ ВШЭ)Число публикаций: нетОбласть научных интересов: эффективное управле-ние финансовыми активамиКонтактная информация:Адрес: 603022, г. Нижний Новгород, ул. Белинского, д. 9/1Тел.: +7 (831) 216-16-64Е-mail: [email protected]
Чапрак Нелли Валерьевна: аспирант кафедры венчурного менеджмента Национального исследовательского уни-верситета Высшая школа экономики — Нижний Новго-род (НИУ ВШЭ)Число публикаций: 2 Область научных интересов: риск-менеджмент, оценка эффективности инвестиционных проектов, биржевые спекуляцииКонтактная информация:Адрес: 603058, г. Нижний Новгород, ул. Березовская д. 97, кв. 120Тел.: +7 (831) 274-25-96Е-mail: [email protected]
Верстка:Луговой Александр Вячеславович,Лебедева Наталья Сергеевна,Столбова Марина Сергеевна
Корректура:Легостаева Инна Леонидовна, Таборская Людмила Вильгельмовна,Шольчева Янина Геннадьевна
Дизайн: ЗАО ФИД «Деловой экспресс»
Адрес редакции: 125167, г. Москва, ул. Восьмого Марта 4-я, д. 6 А ЗАО ФИД «Деловой экспресс»Тел.: +7 (495) 787-52-26
Издание, распространение и реклама — ЗАО ФИД «Деловой экспресс», 125167, Москва, ул. Восьмого Марта 4-я, д. 6 АТел.: +7 (495) 787-52-26E-mail: [email protected]
http://www.dex.ru
Учредители:• Общероссийская общественная организация
«Российское научное общество анализа риска» • ФКУ «Центр стратегических исследований гражданской
защиты МЧС России»• Финансовый издательский дом «Деловой экспресс»• Всероссийский научно-исследовательский институт
по проблемам гражданской обороны и чрезвычайным ситуациям МЧС России• Инвестиционная группа «Бизнес Центр»
Журнал внесен в перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, рекомендованных Высшей аттестационной комиссией Минобрнауки России (ВАК) для опубликования основных научных результатов диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук
Плата с аспирантов за публикацию рукописей не взимается
При перепечатке и цитировании ссылка на журнал «Проблемы анализа риска» обязательна
Присланные в редакцию материалы рецензируются и не возвращаются
Статьи, не оформленные в соответствии с Инструкцией для авторов, к рассмотрению не принимаются
Ответственность за достоверность фактов, изложенных в материалах номера, несут их авторы
Мнение членов редколлегии и редсовета может не совпадать с точкой зрения авторов
Редакция не имеет возможности вести переписку с читателями (не считая ответов в виде журнальных публикаций)
Журнал издается с 2004 года. Периодичность: 1 раз в 2 месяца
