Методы оценки риска в расчетах цен

Методы оценки риска в расчетах цен. Риск в предпринимательстве – это вероятность возникновения убытков или каких-либо потерь в результате не осуществления намечавшегося события, предусмотренного прогнозом, планом, проектом, программой. Поэтому в более или менее сложных ситуациях, требующих крупных затрат для оценки степени риска в мероприятиях, намечаемых руководством предприятия, целесообразно привлекать математиков-специалистов, знакомых с теорией вероятностей и математической статистикой.

Вероятность события определяется как мера, число, показывающее отношение числа благоприятствующих этому событию исходов к общему числу всех единственно возможных и равновозможных элементарных исходов в системе намечаемых мероприятий.

Вероятность достоверного события равна единице, невозможного события – нулю. Вероятность случайного события есть положительное число, заключенное между нулем и единицей. В статистических исследованиях вероятность будущего события исчисляется как относительная частота наступившего события, т.е. отношение числа испытаний, в котором данное событие появилось, к общему числу фактически проведенных испытаний. Проще говоря, вероятность означает возможность получения определенного результата. Если вы определили цену единицы товара в размере 100 рублей, то в случае, когда у вас 80% этого товара реализуется по этой цене, вероятность правильности определения цены равна 0,8, а риск за ошибку составит 0,2 или 20%.

Так как риск в бизнесе связан с вероятностью не осуществления вашего мероприятия, с просчетами или недоучетом реальных событий в хозяйственной жизни, то это – противоположное событие по отношению к реализуемому вами мероприятию.

Противоположное событие – это событие, вероятность которого по отношению к исходному событию является разностью между единицей и вероятностью осуществления исходного события, т. е. намеченного и реализуемого мероприятия. В расчетах цены приходится использовать методы оценки вероятности как исходного события – подтверждения правильности расчета цены (тогда риск равен вероятности ее ошибки, т.е. 1±Р(р), где Р(р) – вероятность того, что цена будет находиться в расчетном интервале), так и оценки вероятности ее отклонения от расчетной (оценки степени риска).

Рыночная цена по своей природе является случайной величиной, которая в условиях конъюнктуры рынка вследствие сделки купли-продажи примет одно и только одно возможное значение, наперед точно не известное и зависящее от многих случайных причин, которые заранее не могут быть все учтены участниками сделки (кроме, может быть, тех, которые предусмотрены ранее заключенными договорами). Случайная величина – это переменная величина, конкретное значение которой не определено, зависит от случая, но для которой определена функция распределения вероятностей. Последняя и позволяет судить о степени риска.

В условиях ограниченной информации при расчетах цен большей частью бывает трудно подобрать достаточно подходящую эмпирическую функцию распределения вероятностей. Поэтому в практических расчетах, по-видимому, удобнее пользоваться наиболее часто употребляемыми в теории вероятностей стандартными функциями распределения вероятностей, в частности:

— нормальным распределением вероятностей, или распределением Гаусса;
— показательным (экспоненциальным) распределением вероятностей, которое весьма широко используется в расчетах надежности. Расчет экономических показателей, в том числе и цен, требует определенных критериев надежности;
— распределением Пауссона, которое часто используется в теории массового обслуживания.

Практика расчетов может подсказать и другие, в частности эмпирические, распределения вероятностей.

Ценовая информация, особенно в современных условиях, требует постоянного пополнения и обработки применительно к новым условиям. Для анализа рисковых показателей она нуждается в статистической обработке. Между тем ее большей частью бывает недостаточно. Поэтому приходится пользоваться экспертными оценками. Отсюда информацию по определению риска следует условно разделить на два вида:

  1. объективную, или статистическую, информацию, которая может быть использована для расчета вероятностных характеристик оценки риска;
  2. субъективные экспертные оценки, которые являются предложениями экспертов, специалистов. Нередко интуитивные, они могут способствовать выработке наиболее удачного решения.

Вероятностная оценка риска математически отработана, имеет свои теоремы и методы исчисления, но довольствоваться этим в предпринимательской деятельности тоже весьма рискованно, потому что реальная точность математического расчета во многом зависит от исходной информации. Поэтому и здесь нельзя отказываться от предпринимательской интуиции.

В оценке предпринимательского риска используются перечисленные ниже характеристики.

Математическое ожидание значения экономического показателя, обусловленного неопределенностью ситуации, обычно определяется как средневзвешенное по вероятности возможных его значений, где вероятность каждого значения используется в качестве удельных весов, или статистической частоты. Математическое ожидание исчисляется по следующей формуле:

где,
М (х) — математическое ожидание случайной (дискретной) величины. Через х в данном разделе обозначается любая случайная величина, будь то цена дохода, прибыль и т.д.;
хj — значение случайной величины в частном случае, т.е. на рассматриваемом сегменте рынка реализации конкретного товара, или применительно к разным предприятиям и т.д.; Р(хj) — вероятность случайной величины х; n – общее число вариаций случайной величины х.

Абсолютное отклонение возможных случайных значений экономического показателя от математического ожидания этого показателя, т.е. его средневзвешенного по вероятности значения, характеризует амплитуду изменчивости этого показателя. Часто имеет смысл рассчитать максимальное абсолютное отклонение, а иногда и наименьшее абсолютное отклонение. При реализации товара на различных рынках или различным заказчикам полезно сопоставить абсолютное отклонение цены от ее среднего уровня. Большие абсолютные отклонения настраивают на возможность риска. Однако экстремальные исключительные отклонения при реализации товара отдельным заказчикам могут быть локализованы общей стратегией маркетинговой политики. Поэтому требуются более общие показатели оценки риска.

Абсолютные отклонения определяются по формуле:

где Δxj – абсолютное отклонение случайного значения величины от математического отклонения М(х).

Дисперсия дает более общую оценку отклонений и представляет собой средневзвешенное квадратов отклонений конкретных показателей (вариаций) от математического ожидания, т.е. среднего ожидаемого его значения. Дисперсия исчисляется по формуле:

где D(x) – дисперсия случайной величины х.

Среднее квадратическое отклонение, или стандартное отклонение, представляет собой квадратный корень из дисперсии. Эта вероятностная, статистическая характеристика больше приближается к интуитивным представлениям об оценке изменчивости конъюнктуры рынка, ценностных показателей, поскольку сопоставления ведутся уже не с квадратами отклонений, а с квадратным корнем из суммы квадратных отклонений. Иначе говоря, вероятностные отклонения приводятся в реальную размерность. Среднее квадратическое отклонение вычисляется по формуле:

где D(x) – традиционное обозначение среднего квадратического отклонения, или стандартного отклонения, случайной величины х.

Коэффициент вариации случайной величины V(x), представляющий собой выраженное в процентах отношение среднего квадратического отклонения к математическому ожиданию, или средневзвешенному значению этой величины:

Практическое значение перечисленных характеристик состоит прежде всего в том, что они позволяют весьма осмысленно подойти к количественной оценке предпринимательского риска. На практике к тому же часто бывает трудно определить закон распределения случайной величины. Приходится довольствоваться гипотезой, условным допущением. В этих случаях бывает достаточно знать числовые характеристики: математическое ожидание, дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.

Математическое ожидание М(х) применяется для усреднения исследуемых величин, цен, которые зависят от случайных условий, когда информация имеет известный разброс. С математическим ожиданием обычно связывают точку, в окрестности которой вероятность имеет наибольшее значение. Поэтому в экономических расчетах часто используются показатели средних цен, индексы средних цен, средней себестоимости, средней рентабельности, поскольку конкретные цены даже в пределах одного рынка имеют, как правило, некоторый разброс.

Абсолютные отклонения Δxj показывают абсолютные размеры разброса значений исследуемой величины. При этом полезно знать максимальные значения абсолютных отклонений в положительном и отрицательном направлениях. Известную информацию дает также размах варьирования, размеры отклонений конкретных цен от их среднего значения.

Размах варьирования (отклонений) представляет собой разность между наибольшим и наименьшим значениями исследуемой величины:

R = xmax – xmin

При анализе рядов цен за какой-то период следует учитывать, что максимальные и минимальные отклонения могут быть вызваны какими-либо особыми факторами, например резким изменением цен на основное сырье, исходные материалы.

Дисперсия D(x), давая общую характеристику квадратов отклонений случайной величины, позволяет, во-первых, устранить различия в положительных и отрицательных отклонениях, так как квадрат отрицательной величины является положительной величиной; во-вторых, при ее исчислении усиливается значение больших отклонений и уменьшается значение малых отклонений. Это соответствует закономерности квадратичной функции.

Среднее квадратическое отклонение исчисляется, в отличие от дисперсии, в той же размерности, что и сама случайная величина. Может, именно это послужило причиной его широкого применения для характеристики отклонений и вероятностей оценки поведения случайной величины. В частности, среднее квадратическое отклонение имеет чрезвычайно важное значение для критериальной характеристики так называемого принципа практической уверенности.

В ценообразовании это может быть вывод о возможных отклонениях цены от принятой в расчетах, отклонениях спроса при изменении цены, отклонениях возможных доходов, прибыли.

Среднее квадратическое отклонение позволяет определить количественные интервалы принципа практической уверенности в виде «правила трех сигм»: если случайная величина распределена нормально, то абсолютная величина ее отклонения от математического ожидания не превосходит утроенного среднего квадратического отклонения.

Таким образом, зная среднее квадратическое отклонение, можно с достаточной практической уверенностью сказать, что все рассеивание данной случайной величины укладывается в интервал М(x)±3σ(x). Вероятность того, что значение случайной величины будет находиться в этом интервале при нормальном распределении, равна 0,9973. Вероятность того, что абсолютная величина отклонения превысит утроенное среднее квадратическое отклонение, очень мала – 0,0027. Это может произойти лишь в 0,27% случаев.

Принцип разумной уверенности, или разумного риска, в предпринимательской деятельности означает, что в принятии решения руководствуются таким соотношением вероятностей осуществления и неосуществления события, при котором примерно две трети шансов благоприятствуют успеху и одна треть шансов ему не благоприятствует («Правило 70/30»).

Неблагоприятная одна треть шансов является стимулятором для рассмотрения и принятия мер по их предотвращению.

Этому правилу при нормальном распределении соответствует интервал значений случайной величины, равный отклонению от математического ожидания в пределах среднего квадратического отклонения, т.е. М(х) + (х). Для экономиста часто бывает привычнее пользоваться для характеристики отклонения процентными соотношениями.

Коэффициент вариации при нормальном распределении вероятностей характеризует интервал отклонения случайной величины при вероятностном исходе, соответствующем двум третям шансов «за» и одной трети шансов «против» в процентном отношении (привычном для экономиста) к математическому ожиданию. Поэтому можно считать, что коэффициентом вариации в ценностных расчетах целесообразно и необходимо пользоваться. Он дает определенную (хотя и вероятностную) базу для ценностных расчетов.

Как рассчитать коэффициент финансового риска

Пример 1. По состоянию на 1 января 2018 года собственный капитал акционерного общества «Факел», состоящий из уставного, дополнительных фондов и нераспределенной прибыли, составил 125 млн. рублей.

Остаток долгосрочных обязательств (банковские кредиты) равен 60 млн. рублей.
Краткосрочные обязательства перед поставщиками, по оплате труда работникам, отчислениям в социальные фонды, налоговым платежам составили 80 млн. рублей.

Правила расчета

Коэффициент финансового риска по АО «Факел» на 1 января 2018 года равен (60+80) / 125 = 1,12.

Анализы ученых экономистов свидетельствуют, что такой показатель не является критическим для предприятия. Нормой для большинства отраслей деятельности принято считать коэффициент 2-2,5 единицы, а для сфер деятельности с повышенной оборачиваемостью (оптовая, розничная торговля) нормальным может быть показатель в 3-4 единицы.

Для более точной оценки специалисты изучают качество имеющихся активов предприятия (мгновенные, краткосрочные, долгосрочные), возможность их быстрого превращения в деньги для погашения задолженности по привлеченным заемным средствам. В нашем примере показатель свидетельствует, что у акционерного общества есть резервы повышения активности, развития бизнеса с помощью привлечения недорогих заемных ресурсов.

Сфера применения КФР

Основное направление использования расчета финансовой зависимости – оценка потенциальными инвесторами, банковскими и финансовыми учреждениями, страховыми компаниями, партнерами по бизнесу, поставщиками сырья, товаров и услуг его способности своевременно погашать долги. Заемщик, кредитор определяет степень своего доверия к конкретному субъекту предпринимательства и определяет размер предоставляемой суммы займа, срок его возврата или расчетов за отгруженные материалы, предоставленные услуги.

Анализ прибыли

Само предприятие с помощью расчетов КФР, дополнительного анализа эффективности привлечения заемных средств (например, расчета соотношения дополнительной прибыли, полученной от прироста заемного капитала) за несколько прошедших периодов оценивает размер дополнительных ссуд, других источников финансирования для развития своей деятельности. Одновременно определяется «красная черта», прохождение за которую приведет к высоким процентам за несвоевременное погашение задолженностей и банкротство.

Расчет коэффициента в обязательном порядке осуществляется:

  • в инвестиционных проектах
  • при выпуске дополнительных акций или облигаций, других видов ценных бумаг

Большинство банков использует расчеты КФР при подготовке кредитных договоров с субъектами предпринимательства.

Показатели финансового риска используются при определении общего рейтинга деятельности предприятий, в статистике и отчетности.

Интерпретация полученных значений коэффициента и применение на практике

На базе расчета КФР за предыдущие периоды и планирования будущих лет производится подробный факторный анализ предполагаемых рисков. Определяется прогнозное значение возможных отклонений показателя от среднего уровня на основе формулы расчет коэффициента вариации:

Kv = (& / Xср), где:

  • Kv — коэффициент вариации
  • & — отклонение полученных показателей за периоды анализа
  • Xср – среднее предполагаемое значение финансового риска

Значение, коэффициента вариации свыше 0,25 свидетельствует о высокой волатильности рисков вложений в предприятие, являющееся предметом анализа, его нестабильности.

Анализ финансовых рисков

Производится факторный анализ рисков:

  • По колебаниям процентных ставок кредитов, получаемых в разных банках
  • Ежегодным прогнозам инфляции в регионе
  • Тенденциям развития отдельных экономических отраслей в мире и конкретном регионе

Осуществляется сравнительная оценка рисков привлечения капиталов из разных источников.

Пример 2. Акционерное общество «Факел» имеет две возможности привлечения заемного капитала на пять лет:

  • Получить банковский кредит
  • Осуществить дополнительный выпуск облигаций

Прогнозный анализ определил, что в первом случае с вероятностью 0,5 будет получена прибыль 10 млн. рублей. Среднее значение финансовых рисков – 2,0.

Во втором варианте с вероятностью 0,6 будет получена прибыль 9 млн. рублей. Среднее значение финансовых рисков 1,8.

Математическое ожидание в первом варианте равно 5 млн. рублей(10 х 0,5), во втором 5,4 млн. рублей (9 х 0,6). При этом во втором случае средние показатели рисков меньше.
Акционерное общество выбрало второй вариант инвестирования.

Метод экспертных оценок финансовых рисков предполагает тщательный сбор, аналитическую обработку всех существенных факторов влияния, моделирование различных ситуаций, возникающих вследствие привлечения заемных средств.

Практическое владение методами расчета финансовых рисков, в том числе на основе анализа бухгалтерских балансов объекта инвестирования, позволяет точнее определить вероятность получения положительных результатов, финансовую устойчивость и надежность предприятий.

Оценка риска предприятия на основе показателей финансовой отчетности

Оценка риска занимает одно из важнейших мест в системе управления риском. Такая оценка подразумевает процесс, при котором качественно или количественно определяется величина (степень) риска.

Оценку финансового положения предприятия следует проводить, опираясь на главные документы финансовой отчетности, такие, как бухгалтерский баланс и отчет о прибылях и убытках.

На основе данных бухгалтерского баланса составим аналитическую таблицу по видам ликвидности (текущей платежеспособности). Даная таблица является одной из важнейших характеристик финансового состояния организации, которая определяет возможность своевременной оплаты по счетам и является одним из показателей банкротства :

(1)

2009 год: Коб.л = 62846881/44371138= 1,42

2010 год: Коб.л = 43416567/17181227= 2,53

2011 год: Коб.л = 98515992/37207484= 2,65

По всем отчетным годам данный коэффициент больше 1, что говорит о том, что у анализируемого предприятия низкий финансовый риск (норматив=1,5–2,5).

Коэффициент абсолютной ликвидности(Кал) характеризует степень мобильности активов предприятия, обеспечивающей своевременную оплату по своей задолженности, и определяется из выражения :

где: Кал — коэффициент абсолютной ликвидности;

Дс — денежные средства;

Кфо — краткосрочные финансовые обязательства.

2009 год: Кал = 1569/14422432= 0,00004

2010 год: Кал = 2594/16165428=0,00015

2011 год: Кал = 1755/22503107=0,00005

Нормальным считается значение коэффициента более 0,2. Чем выше показатель, тем лучше платежеспособность предприятия.

По нашим расчетам коэффициент Кал намного ниже норматива и поэтому предприятие считается неплатежеспособным. Но с другой стороны, высокий показатель может свидетельствовать о нерациональной структуре капитала, о слишком высокой доле неработающих активов в виде наличных денег и средств на счетах.

Коэффициент быстрой (срочной) ликвидности характеризует, какая часть текущих обязательств может быть погашена не только за счет наличности, но и за счет ожидаемых поступлений за отгруженную продукцию.

Коэффициент быстрой (срочной) ликвидности (Кбл) определяется по следующей формуле :

(3)

где: Кбл — коэффициент быстрой ликвидности;

Дс — денежные средства;

Кдз — краткосрочная дебиторская задолженность;

Кфв — краткосрочные финансовые вложения;

Кфо — краткосрочные финансовые обязательства.

2009 год: Кбл = (1569+60418666) /44371138=1,36

2010 год: Кбл = (2594 +42568614)/17181227=2,48

2011 год: Кбл = (1755+94315448):37207484=2,53

Из расчетов следует, что у исследуемого предприятия наблюдается тенденция к увеличению данного коэффициента, который характеризует способность компании отвечать по своим текущим обязательствам с использованием наиболее ликвидных активов.

Коэффициент текущей ликвидности (общий коэффициент покрытия) (Ктл) показывает степень покрытия текущими активами краткосрочных обязательств. Он вычисляется как отношение текущих (оборотных) активов к краткосрочным обязательствам (текущим пассивам, краткосрочной задолженности) :

где: Ктл — коэффициент текущей ликвидности;

Св — стоимость высоколиквидных средств;

Сс — стоимость средств средней ликвидности;

То — текущие обязательства предприятия.

2009 год: Ктл = 62846881/44371138= 1,42

2010 год: Ктл = 43416567/17181227= 2,53

2011 год: Ктл = 98515992/37207484= 2,65

Данные показатели позволяют определить способность предприятия оплатить свои краткосрочные обязательства в течение отчетного периода.

У предприятия имеется финансовая возможность оплатить свои краткосрочные обязательства в течение 2010–2011 отчетных периодов.

Коэффициент материального покрытия характеризует степень зависимости ликвидности от наличия материально-производственных запасов и затрат :

(5)

2009 год: Км.пок = 1379606/ 44371138= 0,03

2010 год: Км.пок = 1373127/ 17181227= 0,08

2011 год: Км.пок = 2980671/ 37207484= 0,08

Так как удовлетворительным считается коэффициент со значением в интервале от 0,5 до 1,0, то отсюда следует, что у предприятия нет достаточной материально-производственной базы, чтобы иметь возможность хотя бы ими покрыть свои обязательства.

Рассчитанные показатели ликвидности предприятия отображены в таблице 1.

Таблица 1

Показатели ликвидности ОАО «Оренбургнефть» за период с 2010 по 2011 гг.

Показатели

2010 г.

2011 г.

Отклонения

Коэффициент общей ликвидности

2,53

2,65

+0,12

Коэффициент абсолютной ликвидности

0,00015

0,00005

—0,0001

Коэффициент быстрой ликвидности

2,48

2,53

+0,05

Коэффициент текущей ликвидности

2,53

2,65

+0,12

Коэффициент материального покрытия

0,08

0,08

Из данных таблицы 1 видно, что по финансовым показателям ОАО «Оренбургнефть» два коэффициента — коэффициент общей ликвидности и коэффициент текущей ликвидности совпали по значению (Ктл=Кол=2,65), коэффициент абсолютной ликвидности (Кал=0,00015 на конец 2010 года, на конец 2011 года=0,00005), коэффициент материального покрытия (Км.пок = 2010=2011=0,08).

Результаты анализа ликвидности важны для кредиторов и инвесторов.

Таблица 2

Итоговая таблица по ликвидности баланса, тыс.руб

Коэффициенты

Эталон

На конец 2009 года

На конец 2010 года

На конец 2011 года

Коэффициент общей ликвидности

1,5¸2

1,42

2,53

2,65

Коэффициент текущей ликвидности

1¸2

1,42

2,53

2,65

Коэффициент абсолютной ликвидности

0,1¸0,3

0,00004

0,00015

0,00005

Коэффициент материального покрытия

0,5¸1

0,03

0,08

0,08

Данные таблицы 2 указывают на средний уровень коэффициентов ликвидности ОАО «Оренбургнефть». Полученные коэффициенты показывают, что предприятие в состоянии своевременно оплатить свои счета. Исследуемое предприятие представляет экономический интерес, как для кредиторов, так и для инвесторов.

На следующем этапе оценки выявим и рассчитаем основные виды рисков, влияющих на финансово-хозяйственную деятельность.

1. Оценка риска ликвидности (платежеспособности). Оценка платежеспособности является одним из основных критериев финансового положения предприятия.

Для того чтобы произвести оценку ликвидности сгруппируем активы и пассивы баланса в таблице 3.

Таблица 3

Основные показатели риска ликвидности баланса

Для удобства рассмотрения результатов представим данные в виде простой формулы:

А1 = 1569 тыс.руб. < П1 = 22503107 тыс.руб.

А2 = 144634 тыс.руб. ≥ П2 = 14655823 тыс. руб

А3 = 98369603 тыс.руб. ≥ П3 =2411004

А4 = 101522669 тыс.руб.≤ П4 = 160720168 тыс.руб.

Из рассчитанных данных устанавливается, что тип состояния ликвидности предприятия — это безкризисная зона.

2. Оценка риска снижения финансовой устойчивости предприятия (или риск нарушения равновесия финансового развития, иначе это экономический или предпринимательский риск).

Этот риск генерируется несовершенством структуры капитала (чрезмерной долей используемых заемных средств), порождающим несбалансированность положительного и отрицательного денежных потоков предприятия по объемам.

Таблица 4

Оценка рисков финансовой устойчивости предприятия

Расчет величины источников средств и величины запасов и затрат

1. Излишек (+) или недостаток (–) собственных оборотных средств

2. Излишек (+) или недостаток (–) собственных и долгосрочных заемных источников формирования запасов и затрат

3. Излишек (+) или недостаток (–) общей величины основных источников для формирования запасов и затрат

±Фс = СОС — ЗЗ

±Фс = стр. 490 — стр. 190 — (стр. 210 + стр. 220)= 55232325

±Фт = СДИ — ЗЗ

±Фт = стр. 300 + стр. 400 — стр. 100 — (стр. 210 + стр. 220)= = 57303334

±Фо = ОВИ — ЗЗ

±Фо = стр. 300 + стр. 400 + стр. 410 — стр. 100 — (стр. 210 + стр. 220) = 57303334

Исходя из анализа данных, полученных и представленных в таблице 4 можно сделать вывод о том, что у предприятия по всем трем графам излишек (+) собственных оборотных средств, долгосрочных заемных источников формирования запасов и затрат. Поэтому ОАО «Оренбургнефть» находится в абсолютно устойчивом финансовом состоянии.

3. Оценка инфляционного риска. Инфляционный риск связан с возможностью обесценения денег (реальной стоимости капитала) и снижением реальных денежных доходов и прибыли из-за инфляции.

Состояние российской экономики характеризуется высокими темпами инфляции. В таблице 5 приведены данные о годовых индексах инфляции за период с 2009 года по 2011 год.

Таблица 5

Индексы инфляции

Период

Инфляция за период с 2009–2011 гг.

2011 год

107,5 %

2010 год

109,4 %

2009 год

108,0 %

Стоит отметить, что уровень инфляции напрямую зависит от политической и экономической ситуации в стране.

Возможные потери от инфляционного риска рассчитываются по формуле :

Ru = Cап — Cад (6)

где Сап — стоимость активов предприятия измененная в результате инфляции и амортизации;

Сад — стоимость активов фирмы на начало отчетного периода.

2009 год: Cап = валюта баланса=127569284/108 %=118119707;

2010 год: Cап = валюта баланса= 125186022:109,4 %=114429636;

2011 год: Cап = валюта баланса = 200038661:107,5 %=186082475.

2009 год: Cад =64722403+62846881=127569284;

2010 год: Cад = 79769455+4546567=125186022;

2011 год: Cад = 101522669+98515992=200038661.

Подставляя в формулу полученные данные из бухгалтерского баланса, получим финансовые потери предприятия от темпа инфляции:

2009 год: Ru = Cап — Cад=118119707–127569284 =-9449577;

2010 год: Ru = Cап — Cад = 114429636–125186022 =-10756386;

2011 год: Ru = Cап — Cад = 186082475–200038661 =-13956186.

В заключение данной статьи подведем итоги. ОАО «Оренбургнефть» имеет абсолютную ликвидность баланса и поэтому рисков ликвидности не имеет. Что касается рисков снижения финансовой устойчивости, то здесь так же предприятие находится в абсолютно устойчивом финансовом состоянии. Однако для предприятия особое значение имеет инфляционный риск, возможные потери от него ежегодно увеличиваются.

Литература:

1. Нерсисян Т. Я. Менеджмент риска и страхование / Страховое дело. — 2008. — № 12. — С. 21–33.

2. Хэлферт Э. Техника финансового и статистического анализа / Э. Хэлферт. — М.: Аудит, 2006. — 487 с.

3. Экономический словарь / под ред. А. Н. Азрилияна. — М.: Институт новой экономики, 2007. — 1152 с.

Аудитору важно не избежать полностью риска, так как это является невозможным в принципе, а, предварительно видя риск, дать ему достаточно правильную оценку. Ведь должная оценка величины возможного аудиторского риска может позволить обеспечить проведение необходимых процедур в таком объеме, результат которых позволят вынести специалисту суждение, наиболее полно и объективно отражающее состояние дел на предприятии.

Инструкция

1
Аудиторский риск представляет собой вероятность того, что финансовая или бухгалтерская отчетность субъекта может содержать в себе существенные невыявленные искажения после подтверждения ее признания, либо достоверности того, что она содержит какие-либо существенные искажения, когда на самом деле этих искажений в бухгалтерской отчетности вовсе нет.
2
В аудиторский риск входят: внутрихозяйственный риск, риск необнаружения и риск средств контроля.
3
Внутрихозяйственный риск является вероятностью того, что все данные балансового счета или хозяйственные отдельные операции не соответствуют действительности, потому как содержат недостоверную информацию, искажающую бухгалтерскую отчетность, а также статьи бухгалтерского баланса.
4
Риск средств контроля является вероятностью того, что системой внутреннего контроля не была выявлена или не предупреждена в необходимое время недостоверная информация.
5
Риск необнаружения является вероятностью того, что используемые аудиторские процедуры аудитором в ходе проверки не смогут позволить обнаружить реально существующие нарушения, которые имеют существенный характер в совокупности или по отдельности.
6
Таким образом, размер аудиторского риска рассчитывается по следующей формуле: внутрихозяйственный риск умножить на риск средств контроля и умножить на риск необнаружения.
7
Оценка величины риска средств контроля может быть основана на проведении тестирования. В целом, надежность системы контроля внутри фирмы должна быть выше, чем сам внутрихозяйственный риск, потому как система контроля направлена только на обнаружение недостатков, которые имеются в системе учета.
8
При этом величина риска необнаружения, как правило, зависит от оценок риска средств контроля и внутрихозяйственного риска.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *