Издатель: Агентство «Маркет Гайд» Телефоны редакции: (499) 157-51-21, (499) 157-98-24

Специализированный
научно-практический
журнал

• Главная
• О журнале
  • О журнале
  • Распространение
  • Редакционный совет
  • Редакция
  • Рубрики
  • Список рецензентов статей
  • Правила рецензирования
  • Авторы
  • Russian Logistics Journal
• Новости
  • Календарь мероприятий
  • Размещение пресс-релизов
  • Новости логистики
• Подписка
  • Подписка через агентства
  • Редакционная подписка
  • Электронная рассылка
• Реклама
  • Реклама в журнале
  • Реклама на сайте
• Архив
• Контакты

Рубрика:РИСКИ. СТРАХОВАНИЕ



Страховые споры с участием охранных организаций

Евгений Иванов, Евгений Кузьмин
9 / 2019 | РИСКИ. СТРАХОВАНИЕ 

Хищения и мошенничество с грузами: главные проблемы и пути их решения

Тарас Коваль, Алексей Кожевников, Илья Смоленцев
4 / 2019 | РИСКИ. СТРАХОВАНИЕ 

Страхование как инструмент сохранения долгосрочных отношений с грузовладельцами

Интервью с управляющим портфелем по страхованию грузов и ответственности перевозчиков Страхового Дома ВСК Надеждой Малышевой
4 / 2019 | РИСКИ. СТРАХОВАНИЕ 

ИТЕКО выбирает ВСК

Дмитрий Калашников
4 / 2018 | РИСКИ. СТРАХОВАНИЕ 

Риски функционирования транспортно-логистического кластера транзитного региона

Евгений Макаров, Алексей Гамов
3 / 2014 | РИСКИ. СТРАХОВАНИЕ

Одной из проблем формирования и устойчивого функционирования транспортно-логистического кластера является идентификация рисков. С учетом специфики транзитного региона, находящегося на пересечении международных транспортных коридоров, предлагается авторское определение и классификация рисков транспортно-логистического кластера, которая позволяет выявить природу их происхождения, исследовать экономическую сущность, определить возможные негативные последствия и разработать мероприятия по снижению каждого вида риска и его последствий.



Производственно-логистическая система предприятия как объект технологического риск-менеджмента

Вера Силакова, Алексей Силаков
2 / 2014 | РИСКИ. СТРАХОВАНИЕ

Факторы технологического риска имеют высокую значимость для анализа инвестиционных проектов. Организационно-техническая
взаимозависимость техпроцессов предприятий в рамках производственно-логистических систем должна учитываться при проведении анализа факторов технологического риска.



Механизмы управления рисками в логистике в сфере FASHION RETAIL

Наталья Баркова
12 / 2013 | РИСКИ. СТРАХОВАНИЕ

Рассматривается система минимизации логистических рисков в сегменте модной одежды.



Надежное и доступное страхование для логистического оператора: миф или реальность?

Даниил Рыбалко, Роман Юников
1 / 2013 | РИСКИ. СТРАХОВАНИЕ

Предложение о создании единого страхового продукта

Комментарий к статье: Людмила Коптева, Сергей Лапашин, Петр Юрин. «Рискованное объединение»



Возможности перераспределения рисков в цепях поставок в формате концепций чистых и коммерческих рисков

Денис Гусев
3 / 2010 | РИСКИ. СТРАХОВАНИЕ

Рассматривается подход к эффективному перераспределению риска в цепях поставок на основе различных концепций риска. Решена задача определения доли участия в предложении рынка при заданной величине предельно допустимого риска в концепции коммерческих рисков и концепции чистых рисков.

Скачать статью в формате PDF

ВОЗМОЖНОСТИ ПЕРЕРАСПРЕДЕЛЕНИЯ РИСКОВ В ЦЕПЯХ ПОСТАВОК В ФОРМАТЕ КОНЦЕПЦИЙ ЧИСТЫХ И КОММЕРЧЕСКИХ РИСКОВ

ДЕНИС ГУСЕВ,
ГУ-ВШЭ, доцент, к.э.н.

Аннотация

Рассматривается подход к эффективному перераспределению риска в цепях поставок на основе различных концепций риска. Решена задача определения доли участия в предложении рынка при заданной величине предельно допустимого риска в концепции коммерческих рисков и концепции чистых рисков.

Ключевые слова

перераспределение риска, устойчивость цепей поставок, концепция чистых рисков, концепция коммерческих рисков, возможности доли участия в предложении бизнеса.

Annotation

The approach to the efficient redistribution of risk in supply chains based on different concepts of risk is considered in this article. The problem of determining volume of stake in the proposal of the market at a given maximum allowable risk in the concept of commercial risks and the concept of pure risk is solved.

Keywords

redistribution of risk, stability of supply chains, the concept of pure risk, the concept of commercial risk, the possibility of a stake in the business proposal.

 

Введение

Развитию методов управления рисками в цепях поставок уделяется большое внимание. Для обеспечения устойчивости цепей поставок в условиях риска и неопределенности разработана концепция комплексной безопасности цепей поставок [2]. Указанная концепция предусматривает пять иерархических уровней управления безопасностью цепей поставок (по убыванию важности): уровень регламентов, уровень методов управления риском, уровень управления событиями и процессами, уровень информационных технологий, уровень обеспечения физической безопасности груза. На каждом из этих уровней для менеджера прописываются общие правила управления безопасностью цепей поставок.

Как отмечается в [3], наиболее сложными являются три основные проблемы: выработка представлений о риске логистических операций, выявление пределов допустимого риска, разработка предложений по управлению риском в конкретной ситуации. Действительно, определенное представление менеджера о риске может предопределить и дальнейшие действия по управлению им. Как отмечено в [1], наиболее распространенными являются концепция чистых рисков и концепция коммерческих рисков. В концепции чистых рисков принимается, что отклонения от ожидаемого экономического результата возможны только в неблагоприятную сторону. При этом фактически оценивается только возможный «ущерб» при случайном неблагоприятном событии, и мерой риска является математическое ожидание потерь. В концепции коммерческих рисков анализируемый показатель может отклониться не только в неблагоприятную, но и в благоприятную сторону. При этом мерой риска будет уже среднеквадратическое отклонение (σ) экономического результата. Подчеркнем, что выбор лицом, принимающим решения (далее — ЛПР), одной из указанных двух концепций риска предопределяет и возможности выявления пределов допустимого риска и реализации мероприятий, направленных на управление риском.

Одним из наиболее доступных и эффективных действий является перераспределение риска. Такое перераспределение риска можно реализовать различными способами. Оно может осуществляться за счет, специально оговоренного лишь частичного, участия в реализации предложения рынка. А также, — за счет привлечения партнеров. Далее в статье рассмотрен подход к управлению рисками в цепях поставок на основе, именно, частичного участия ЛПР в предложении рынка в формате концепций коммерческих и чистых рисков. Подчеркнем, что наилучший выбор для разных ЛПР может быть различным. Это зависит от отношения ЛПР к риску и от формата поставленной задачи оптимизации при перераспределении риска.

Атрибуты моделируемой ситуации

Рассматривается условная ситуация [6], когда субъект рынка ЛПР(1) имеет возможность получить заказ на производство и поставку 20 000 единиц продукции. За каждую единицу продукции ЛПР(1) рассчитывает получить 2 у.е. прибыли. В случае срыва производства заказа в требуемом объеме на ЛПР будет наложен штраф в размере 3 у.е. за каждую единицу недопоставленной продукции.

При принятии решений ЛПР(1) руководствуется статистикой прошлых лет, показывающей, что для возможных реальных объемов выпуска такой продукции существуют следующие сценарии (в связи с возможными логистическими рисками срыва производства). Распределение вероятностей возможного выпуска продукции представлено в табл. 1.

Таблица 1

Сценарии выпуска у ЛПР(1)

 

Требуется определить долю участия в таком предложении, если известны допустимые пределы риска в формате концепций коммерческих и чистых рисков.

В формате концепции коммерческих рисков мерой риска является среднеквадратическое отклонение экономического результата. Пусть известно, что величину такого риска для данного ЛПР(1) необходимо ограничить величиной 16 000 у.е. Распределение вероятностей для объема выпуска продукции и соответствующих прибылей и возможных убытков при доле 100% участия в предложении представлено в табл. 2.

Таблица 2

Распределение вероятностей прибыли у ЛПР(1) при доле 100% участия в предложении

 

Соответствующие параметры анализируемого предложения при 100% участии (среднеквадратическое отклонение — σ; математическое ожидание — m) составят: σ = 23932,2, m = 28500. Таким образом, величина риска составляет 23932,2 у.е.

Такая величина риска неприемлема для ЛПР(1). Требуется снизить ее до 16 000 у.е. В такой ситуации можно легко оценить приближенно соответствующую долю α участия ЛПР(1) в рассматриваемом предложении, при которой будет выполнено ограничение, накладываемое на риск. Для этого можно составить соответствующее неравенство относительно неизвестного параметра α (полагая, что 0 ≤ α ≤ 1): 23932,2 • α ≤ 16 000. Отсюда найдем α ≤ 0,67. Это означает, что приемлемая доля участия ЛПР(1) в этом предложении составляет порядка 67%, чтобы риск составил не более требуемой величины 16 000 у.е.

Удостоверимся, что участие в данном предложении с долей 67% снижает риск до указанной величины. Соответствующее распределение вероятностей для прибыли при таком участии в предложении бизнеса представлено в табл. 3.

Таблица 3

Распределение вероятностей прибыли у ЛПР(1) при доле 67% участия в предложении

 

Соответствующие параметры анализируемого предложения при доле 67% участия (среднеквадратическое отклонение (σ); математическое ожидание (m)) составят: σ = 14874,8, m = 22600.

Таким образом, при указанной доле участия в предложении, показатель риска не превысит заданной величины. Более того, эти расчеты показывают, что найденная оценка для доли участия (67%) оказалась заниженной (то есть, допустима и большая доля участия в этом бизнесе без нарушения требований ограничения рисков). Это обусловлено тем, что выпуск продукции по контракту при долевом участии, вообще говоря, не будет пропорционален исходным возможностям выпуска продукции (см. табл. 3).

Формат концепции чистых рисков

Далее определим долю участия в предложении бизнеса в формате концепции чистых рисков. Пусть величина ожидаемых потерь, то есть чистых рисков для данного ЛПР (1) не должна быть большей 3 500 у.е. Поскольку в формате такой задачи управления риском нас интересуют именно потери, представим соответствующее распределение вероятностей для случайной величины потерь в случае участия в таком предложении на все 100%. Эти данные приведены в табл. 4.

Рассчитаем соответствующие средние ожидаемые потери (как показатель риска в формате концепции чистых рисков). Обозначим далее указанные средние ожидаемые потери, как П. Тогда имеем: П = 0*0,07+ 12 000*0,2+30000*0,05+60000*0,05 = 6 900 у.е. В этой ситуации также (как и в формате концепции коммерческих рисков) можно приближенно оценить соответствующую долю α участия ЛПР (1) в рассматриваемом предложении.

Таблица 4

Распределение вероятностей потерь для ЛПР(1) при доле 100% участия в предложении

 

Для этого составим соответствующее неравенство относительно неизвестного параметра α. В формате концепции чистых рисков такое неравенство имеет вид (при 0 ≤ α ≤1): П • α ≤ 3 500. Учитывая, что П = 6 900, имеем: 6 900 • α ≤ 3 500. Отсюда найдем α ≤ 0,507. Итак, для ЛПР(1) доля участия в данном предложении должна не превышать 50,7 %. Например, ответственность именно за половину объема контракта уже устроит ЛПР(1) по уровню принимаемого риска.

Таблица 5

Распределение вероятностей потерь для ЛПР(1) при доле 50% участия в предложении

 

Удостоверимся, что участие в исходном предложении с долей 50% будет для ЛПР(1) приемлемым. Распределение возможных потерь из-за рассматриваемых рисков для такой ситуации представим в табл. 5. Соответствующие средние ожидаемые потери (как показатель чистого риска) составят 1 500 у.е. Такой показатель риска устроит ЛПР(1). Более того, снова убеждаемся в следующем: найденная оценка для доли участия (50%) для ЛПР(1) в анализируемом предложении и в формате концепции чистых рисков тоже оказалась заниженной. Причина этого — та же, что указывалась выше.

При желании менеджер может провести более детальные/точные расчеты для оценки приемлемой доли участия ЛПР(1) в предложении бизнеса. Например, проверим, будет ли приемлемой для ЛПР(1) участие в реализации контракта на 80%. Соответствующие средние ожидаемые потери со- ставят 3 300 у.е. при доле 80%. Как видим, чистый риск, который соответствует ситуации при α =0,8 (когда ЛПР берет на себя исполнение 80% объема контракта) также вполне приемлем для ЛПР(1) в формате рассматриваемой здесь концепции чистых рисков. Поэтому, если есть возможность выбора, то можно выбрать любое значение параметра α из области 0,5 ≤ α ≤ 0,8.

Далее обратим внимание на следующее. Если ситуация в бизнесе позволит ЛПР(1) принять лишь частичное участие в исполнении контракта (например, как отмечалось выше на 80%), то чтобы обеспечить производство недостающих 4 000 единиц продукции для соответствующего заказа потребуется привлечение дополнительных партнеров. В таких случаях задача перераспределения рисков может оказаться дополненной задачей выбора соисполнителя/ партнера.

Пусть в условиях анализируемой ситуации требуется привлечь партнера для производства 4 000 единиц продукции. Пусть имеется три альтернативы — поставщики ЛПР(2), ЛПР(3) и ЛПР(4). Распределение производственных мощностей этих возможных/доступных для выбора партнеров представлено в табл. 6. Требуется выбрать наилучшую альтернативу (партнера), минимизирующую риск в формате концепции чистых рисков.

Таблица 6

Распределение производственных мощностей у ЛПР(2) — ЛПР(3)

 

Поскольку в формате этой задачи управления риском нас интересуют именно потери (формат концепции чистых рисков), то представим соответствующее распределение вероятностей случайных величин потерь в табл. 7.

Таблица 7

Распределение вероятностей потерь у ЛПР(2) — ЛПР(3)

 

 

Рассчитаем соответствующие средние ожидаемые потери (как показатель риска в формате концепции чистых рисков). Обозначим такие потери в случае выбора в качестве партнера ЛПР(i) через П(i). Тогда имеем:

П(₂) = 0*0,5+ 0*0,4+9000*0,1 = 900 у.е.;
П(₃) = 0*0,4+ 3000*0,5+6000*0,1 = 2 100 у.е.;
П(₄) = 0*0,4+ 3000*0,4+6000*0,2 = 2 400 у.е.;

В соответствии с требованием рассматриваемой ситуации, как наилучшая альтернатива, минимизирующая чистый риск, будет выбор ЛПР(2) в качестве партнера для реализации 20% заказа. Обратим внимание на следующее. Задача выбора наилучшей альтернативы могла быть сформулирована и в формате концепции теории надежности. В этом случае оптимизировался бы следующий параметр: требовалось бы найти альтернативу, для которой вероятность срыва порученного объема (4 000 ед.) заказа была бы наименьшей. Обозначим вероятность срыва выпуска указанной доли заказа для ЛПР(i) через P(i). Тогда, в соответствии с данными табл. 7 имеем:

P(2) = 0,1 P(3) = 0,5+0,1 = 0,6;
P(4) = 0,4+ 0,2 = 0,6.

Как видим, в этой ситуации наилучшей альтернативой, минимизирующей вероятность срыва выпуска доли госзаказа, также будет выбор ЛПР(2).

Замечание. Расчеты в условиях рассматриваемой ситуации были проведены в предположении независимой реализации каждым из партнеров своей доли заказа. Подчеркнем, что поставленная задача перераспределения риска может быть решена и на основе концепции риска [1, 6], учитывающей отношение ЛПР к риску. В таком случае необходимо определить такое значение параметра α, при котором баланс между риском и доходом будет наиболее предпочтительным для ЛПР с учетом его индивидуального отношения к риску. С более широким спектром вопросов о возможностях перераспределения риска можно ознакомиться в книге «Управление рисками в логистике» [6].

Результаты были получены при участии проф. Бородецкого Г.Л.

Библиографический список

1. Бродецкий Г.Л. Моделирование логистических систем. Оптимальные решения в условиях риска. — М.: Вершина, 2006.

2. Иванов Д.А. Управление цепями поставок / Д.А. Иванов — СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2009.

3. Корпоративная логистика. / Под ред. проф. В. Сергеева — М.: «Инфра-М», 2006

4. Логистика: Учебник / В.В. Дыбская, Е.И. Зайцев, В.И. Сергеев, А.Н. Стерлигова; под ред. В.И. Сергеева — М.: Эксмо, 2008.

5. Сток Дж. Р., Ламберт Д.М. Стратегическое управление логистикой: Пер. с англ. изд. — М.: ИНФРА-М, 2005.

 

6. Управление рисками в логистике: учеб. пособие для студ. учреждений высш. проф. образования / Г.Л. Бродецкий, Д.А. Гусев, Е.А. Елин — М.: Издательский центр «Академия», 2010.  



Формирование механизма управления рисками в рамках реализации инновационных проектов

Вероника Смирнова
2 / 2010 | РИСКИ. СТРАХОВАНИЕ

В статье рассматриваются вопросы, связанные с построением механизма управления инновационными рисками при осуществлении инновационных проектов, направленных на создание и коммерциализацию интеллектуальной собственности, в частности, вопросы оценки инновационных рисков с учетом региональной составляющей, методы минимизации инновационных рисков с учетом информационных и финансовых потоков.

Скачать статью в формате PDF

Формирование механизма управления рисками в рамках реализации инновационных проектов

Вероника Смирнова, к.э.н., доцент

Аннотация

В статье рассматриваются вопросы, связанные с постро- ением механизма управления инновационными рисками при осуществлении инновационных проектов, направленных на создание и коммерциализацию интеллектуальной собствен- ности, в частности, вопросы оценки инновационных рисков с учетом региональной состав- ляющей, методы минимизации инновационных рисков с учетом информационных и финансовых потоков.

Ключевые слова  

Инновационные проекты, управ- ление инновационными рисками, минимизация рисков

Annotation

In article the questions connected with construction of the mechanism of management by innovative risks at realization of innovative projects, directed on creation and intellectual property commercialisation, in particular, questions of a mark of innovative risks taking into account a regional component, methods of minimisation of innovative risks taking into account information and financial streams are considered.

Keywords

Innovative projects, management of innovative risks, minimisation of risks

Для компаний, реализующих инновационные проекты и активно участвующих в процессах создания и коммерциализации интеллектуальной собственности, характерной чертой является повышенная неопределенность их деятельности, риски, сопровождающие инновационный проект на всех стадиях его осуществления. Стремление получить максимальный доход в сочетании с большой вероятностью потерь диктует повышенный интерес к эффективно работающей системе управления интеллектуальной собственностью и ставит задачи учета и минимизации инновационных рисков на первый план. Эти задачи, в свою очередь, можно решить путем создания механизма управления инновационными рисками, создаваемого в целях:

• обеспечения устойчивого непрерывного осуществления инновационного проекта;

• повышения эффективности осуществления каждого из этапов проекта;

• уменьшения временных рамок его реализации.

Существенной проблемой при создании механизма управления инновационными рисками является их оценка. В настоящий момент единой методологии оценки инновационных рисков не существует. Используются различные методы оценки в зависимости от стадии реализации инновационного проекта, целей оценивания и квалификации риск-менеджера.

Среди методов оценки рисков, применяющихся в современной практике, можно выделить методы экспертные, вероятностные, основанные на теории игр, нечетко-множественные. Например, вероятностные методы оценки рисков могут быть применимы, если исходные параметры инновационных и инвестиционных проектов подчиняются определенному закону распределения вероятностей. Эти методы можно использовать при наличии репрезентативной статистики, что не всегда возможно в реальных условиях. Поэтому на практике для оценки риска инновационного проекта чаще всего применяют методы экспертных оценок.

Применение экспертных методов для оценки рисков имеет ряд существенных недостатков, среди которых можно выделить трудоемкость, субъективизм оценок, вариативность результатов.

При реализации инновационных проектов на уровень риска оказывают влияние множество факторов, многие из которых являются нечисловыми. Среди факторов проекта, напрямую связанных с созданием и использованием интеллектуальной собственности и существенным образом влияющих на риск, можно выделить следующие:

— степень завершенности проекта;

— направленность проекта и ожидаемый результат;

— наличие опыта выполнения НИР, ОКР, подготовки производства;

— схема финансирования проекта;

— наличие правовой охраны;

— наличие риск-менеджера (системы управления рисками);

— региональные различия.

Для определения уровня риска инновационного проекта на каждом из этапов, можно предложить использовать модель на основе логистической многофакторной регрессии. Логистическую многофакторную регрессию относят к классу скоринговых моделей, используемых при анализе инвестиционных и кредитных рисков. Она выбрана в силу ряда причин: простота и широкое распространение; реальные результаты при любых уровнях факторов; возможность проверки адекватности критерием Фишера.

Для оценки зависимости риска r _j от факторов предлагается использовать обобщенную линейную логистическую модель:

 

 

или, в линеаризованном виде:

 

где r_j — риск на различных этапах инновационного проекта (поисковые исследования, НИР, ОКР, подготовка производства); x _i — факторы проекта; w_ij , i = 1, k — коэффициенты, соответствующие i-ому фактору и подлежащие оцениванию.

В дальнейшем для упрощения обозначений будем опускать индекс j, определяющий этап реализации проекта. Кроме того, будем обозначать величину, соответствующую t уровню i-ого фактора как w_i, t =1,n .

Оптимальные в статистическом смысле оценки w_i, t =1,n определяются методом максимального правдоподобия из системы уравнений:

 

Здесь L — функция правдоподобия, имеющая вид:

 

где,

— количество инновационных проектов, у которых уровни факторов равны  на j-ом этапе;

 

— количество инновационных проектов, у которых уровни факторов равны  на j-ом этапе и которые прекратились на j-ом этапе;

 

  

 Описанная модель была применена для оценки региональных различий, существенным образом влияющих на параметры осуществления инновационных проектов.

При адаптации механизма управления инновационными рисками на региональном уровне необходим учет факторов, не оказывающих существенного влияния на функционирование рассматриваемого механизма на уровне отдельного предприятия. К таким факторам можно отнести:

• патентную активность региона;

• инновационную активности региона;

• инвестиционную привлекательность региона;

• развитость инновационной инфраструктуры региона;

• направленность региональной инновационной стратегии;

• общий уровень регионального риска (политического, экологического, экономического и т.д.);

• конкурентоспособность инновационной продукции региона.

Модель была апробирована с использованием показателей патентной активности региона и инвестиционной привлекательности региона.

Для анализа зависимости риска R (вероятности осуществления проекта P = 1 — R) от индексов инвестиционной привлекательности и патентной активности предлагается следующая модель

где

 

— вероятности осуществления проекта в j-ом округе, N_j, n_j — общее количество осуществляемых и осуществленных инновационных проектов в j-ом федеральном округе, Р — вероятность осуществления проекта в федеральном масштабе.

p_j зависит от индексов инвестиционной привлекательности α_j и потенциальной инновационной активности β_j в рассматриваемом федеральном округе, причем зависимость положительно коррелированна.

Обозначим:

 

Эта величина может быть оценена экспертным способом, однако на наш взгляд более достоверные результаты могут быть получены с использованием статистических данных. В таблице 1 приведены инновационные риски, рассчитанные по Федеральным округам в зависимости от этапа реализации инновационного проекта. Таким образом, для крупных инновационных проектов, реализуемых на уровне региона, оценку инновационных рисков необходимо дополнить оценкой инновационного риска в зависимости от Федерального округа, в котором планируется осуществление проекта.

Помимо оценки рисков, механизм управления инновационными рисками должен включать меры по оптимизации, мониторингу и контролю результатов. В связи с этим встает задача минимизации рисков и обеспечения эффективных информационных и финансовых логистических потоков. При этом в практике управления инновационными проектами применяют следующие способы снижения риска:

• распределение риска между участниками проекта (передача части риска соисполнителям);

• страхование;

• резервирование средств на покрытие непредвиденных расходов.

Обычно распределение риска происходит на прединвестиционной стадии при разработке бизнес-плана проекта и оформлении договорных отношений. При этом участники проекта принимают ряд решений, расширяющих, либо сужающих круг участников проекта и договариваются относительно того, какую долю риска они согласны на себя принять.

Важная роль принадлежит страхованию рисков, то есть передаче определенных рисков страховой компании.

Некоторые отечественные страховые компании начали страховать интеллектуальную собственность, однако, говорить о сформировавшемся рынке услуг по страхованию интеллектуальной собственности преждевременно. Единичные случаи страхования средств индивидуализации и объектов промышленной собственности нельзя считать сложившейся практикой страхования интеллектуальной собственности.

Причина, по которой страховые компании уклоняются от осуществления этого вида страхования, заключается в особенностях интеллектуальной собственности как объекта гражданских прав, в незнании страховыми компаниями специфики правил участия интеллектуальной собственности в гражданском обороте имущества, в сложности определения и отсутствии статистики инновационных рисков. А также в существующих проблемах документального подтверждения не только прав на использование результатов интеллектуальной деятельности, но и самого охраняемого законом результата, его достоинств, коммерческой значимости и экономических выгод правообладателя. В настоящее время страховые компании предлагают страховать интеллектуальную собственность в зависимости от видовой принадлежности объектов интеллектуальной собственности, но не комплексно.

В качестве основных страховых рисков, способных повлечь убытки страхователя можно выделить следующие:

• утрата прав на объект интеллектуальной собственности (ОИС) в результате его признания не подлежащим правовой охране;

• в результате незаконных действий должностных лиц органов государственной власти, местного самоуправления;

• нарушение исключительных (имущественных) прав на ОИС в результате его незаконного использования третьими лицами.

Создание резерва средств на покрытие непредвиденных расходов предусматривает установление соотношения между потенциальными рисками, влияющими на стоимость проекта, и расходами, необходимыми для преодоления сбоев в выполнении проекта. При резервировании средств на покрытие непредвиденных расходов учитывается точность первоначальной оценки стоимости проекта и его элементов. В структуре резерва можно выделить общий и специальный. Общий резерв покрывает, например, изменения в смете и др. Специальный резерв содержит надбавки на покрытие роста цен, увеличение расходов по позициям, оплату исков по контрактам и т.д.

Отработанная логистика финансовых и информационных потоков позволяет свести к минимуму перерасход средств. При этом управление потоками информации заключается в замедлении или увеличении скорости потока в соответствующих узлах, перенаправлении потоков информации, ограничении или увеличении объема информационных ресурсов. Необходимо помнить, что здесь мы имеем дело со специфическим видом информации — патентной информацией, диктующей особые требования к организации и управлению данными потоками.

Важным моментом организации управления рисками является разграничение полномочий риск-менеджера и топ-менеджмента компании. Как правило, полномочия разделяются в зависимости от величины наиболее вероятных потерь в случае наступления рискового события или размера лимита финансовых средств. Также необходимо определить место подразделения по управлению рисками в организационной структуре предприятия и принципы его взаимодействия с другими подразделениями.

Таким образом, создание механизма управления инновационными рисками должно обеспечить устойчивое непрерывное осуществление инновационного проекта, что положительно скажется на процессе управления интеллектуальной собственностью и в конечном итоге приведет к повышению эффективности ее использования в хозяйственной деятельности организации. Принимая решение о начале того или иного инновационного проекта, руководитель проекта обязан учитывать все возникающие при этом риски и их возможные последствия, иметь четкий, адекватный механизм управления рисками, обеспечивающий достижение поставленных целей.

Библиографический список:

1. Россия в цифрах, 2008, М: Издательство Росстат, 2009

2. Отчет о деятельности Роспатента за 2009 г., М: Роспатент, 2010

3. Риск-менеджмент инвестиционного проекта / Под ред. М.В. Грачевой, А.Б.Секерина. — М: Юнити, 2009

4. Кунин В.А., Кузнецов А.В., Пос- кряков А.В. Инновационные методы обучения сбалансированному управлению компанией в рисковой среде //Экономика и управление, № 6 (38), 2008, с. 52—66

5. Инновационный менеджмент: Концепции, многоуровневые стратегии и механизмы инновационного развития / Учеб. пособие. Аньшин В.М., Колоколов В.А., Дагаев А.А., Кудинов Л.Г. — М.: Дело, 2007.