Среди составляющих эффективной системы управления рисками, в том числе и энергосервисных компаний, особое значение имеет оценка рисков. Методы оценки рисков имеют свою специфику и подходят далеко не к каждому виду деятельности и набору рисков. В отечественной литературе, посвященной энергосервису и деятельности энергосервисных компаний, методы оценки рисков практически не затрагиваются.  Наличие пробела в данной области с одной стороны, и большое количество рисков и необходимость наличия системы риск-менеджмента в ЭСКО с другой стороны, требуют сформировать совокупность методов оценки рисков (исходя из действующей практики и теории риск-менеджмента в различных отраслях), уместных в проектах по энергосбережению, реализуемых энергосервисными компаниями.

Обзор литературы, позволил выявить целый ряд самых разнообразных методов и методик по оценке риска: качественные методы по оценке рисков, количественные методы, интегральная оценка, анализ инвестиционных рисков, стресс-тестинг, анализ риска банкротства организаций и другие. Многие из этих методик могут использоваться для обнаружения и оценки рисков, однако, не все из них релевантны к энергосервисной деятельности и подходят для оценки рисков в проектах по энергосбережению. Так, например, стресс-тестинг позволяет оценить устойчивость банковской деятельности; анализ инвестиционных рисков подходит для оценки рисков инвестиционных вложений в различные проекты, с целью получения наибольшей отдачи при минимальных рисках (редко применяется в ситуации, когда инвестор является также исполнителем по проекту, а ЭСКО в проектах по энергосбережению является генподрядчиком). Энергосервису все же необходима оценка проектных рисков, более того, именно тех проектных рисков, которые проявляются при реализации энергосберегающих мероприятий не в административных и офисных зданиях, а в промышленности и сельскохозяйственных производственных комплексах, в которых проекты по энергосбережению содержат масштабные и дорогостоящие мероприятия. Для подобных проектов целесообразно осуществлять  качественную оценку рисков (преимущественно используя методики по нахождению вероятности наступления неблагоприятных событий) и  экспертную оценку рисков.

Методики по определению вероятности неблагоприятных событий рассмотрены в работах Балдина К.В., Воробьева С.Н., Грачевой М.В., Ермасовой Н.Б.,Карпюка М.С., Карабанова Н.Д., Лаврухина Н.А, Костерева В.В.,  Покровского  А.К.,  Хохлова  Н.В и других. Большинство  из  представленных авторов выделяет схожие методики по нахождения вероятности наступления неблагоприятных событий:

-                   метод построения деревьев событий;

-                   метод «события — последствия»;

-                   метод деревьев отказов;

-                   метод индексов опасности.

Метод построения деревьев событий  рассмотрен в работах Балдина К.В., Воробьева С.Н., Грачевой М.В., Ермасовой Н.Б.,Карпюка М.С., Карабанова Н.Д., Лаврухина Н.А, Костерева В.В. Покровского А.К и, Хохлова Н.В. Наиболее полно передает суть данного метода Грачева М.В.: «Метод построения деревьев событий – это графический способ прослеживания последовательности событий, от одного  возможного инцидента, например отказа или неисправности каких-либо элементов технологического процесса системы, через цепочку промежуточных событий к конечным или главным событиям, с оценкой вероятности каждого из промежуточных событий и вычисления суммарной вероятности конечных событий, приводящих к убыткам»[2]. На рисунке 1 показана цепочка событий, влияющих на успешную реализацию проекта по энергосбережению.

Рисунок 1 – Построение дерева событий

Дерево событий может быть построено разными способами. На рисунке 1 представлено дерево, в котором вероятность результирующего события (успешная реализация проекта по энергосбережению не известна). Выстраивается цепочка событий критично влияющих на результирующее событие. Вероятность успешной реализации проекта рассчитывается, как произведение вероятностей успешного наступления всех критичных событий (в нашем конкретном примере вероятность инициирующего события – заключения-перфоманс контракта- равна 1 и поэтому не учитывается в формуле и расчётах, однако, при построении дерева событий вероятность инициирующего события также должна учитываться, если она меньше 1). Обозначим вероятность реализации какого-либо события, как P(некоторого события). Тогда, P(Успешной реализации проекта в целом) =  P(Инвестиционный энергоаудит проведен верно) * P(Энергосберегающие

мероприятия осуществлены качественно) * P(Бережная эксплуатация оборудования) * P(Достижение запланированного уровня экономии в срок), поскольку вероятность совместного появления нескольких событий, независимых в совокупности, равна произведению вероятностей этих событий[4]. P(Успешная реализация проекта в целом) = 0,95 * 0,96 * 0,96 * 0,94 = 0,82 или вероятность успешной реализации проекта равна 82%. Аналогично можно построить и вычислить цепочку событий для любого ключевого процесса деятельности заказчика, связанного с эксплуатацией энергоэффективного оборудования и энергосберегающих систем в период действия перфоманс-контракта. Например, в случае пожара на объекте, строиться цепочка событий: пожар, сработала система пожарной сигнализации, сработала система вентиляции, сработала система пожаротушения. В других версиях дерево событий может иметь больше ответвлений, например, от инициирующего события отходят три ветви вариантов, и от каждого из вариантов свои новые ветви.

Метод «События – последствия» представлен в работах Грачевой М.В., Ермасовой Н.Б., Хохлова Н.В. – это тот же метод деревьев событий, но только без использования графического изображения цепочек событий и оценки вероятности каждого события. В энергосервисе данный метод  применяется как критический анализ работоспособности заказчика или рисков самой энергосервисной компании  с точки зрения возможных неисправностей или выхода из строя оборудования. «Основная идея — расчленение сложных систем на отдельные более простые и легче анализируемые части. Каждая такая часть подвергается тщательному анализу с целью выявить и идентифицировать все опасности и риски»[3].

Следующий метод анализа рисков, который подлежит рассмотрению, носит название дерева отказов.  Дерево отказов рассматривают в своих работах Грачева М.В., Ермасова Н.Б.,Костерев В.В. Покровский А.К., Хохлов Н.В. В общем виде его можно описать как графическое представление всех возможных негативных событий с их вероятностями, которые в дальнейшем повлияют на вероятность наступления главного события. На рисунке 2 представлено дерево отказов, составленное исходя из  наиболее вероятных рисков, с которыми сталкиваются ЭСКО при реализации проекта по энергосбережению (на рисунке 2 представлена упрощенная модель для демонстрации метода; в реальности рисков в таком дереве учитывается в разы больше).

Вероятности наступления негативных итоговых событий, представленных на рисунке 2 и в целом любых итоговых событий, можно рассчитать по формуле нахождения вероятности появления одного из n независимых событий. «Вероятность появления хотя бы одного собы­тия из n независимых в совокупности равна разности между единицей и произведением вероятностей со­бытий, противоположных данным»[4].

Рисунок 2 – Дерево отказов в целом по проекту

Вероятность наступления события (Ошибки в работе ЭСКО) равна: P(Ошибки при проведении энергоаудита) = 0,02, (согласно методологии находим вероятность события, противоположное данному) 1- 0,02 = 0,98; P(Ошибочная оценка инвестиционных затрат) = = 0,02, 1 – 0,02 = 0,98; P(Неправильно проведены энергосберегающие мероприятия) = 0,01, 1 – 0,01 = 0,99; P(Недостаточное обслуживание оборудования) = 0,01, 1 – 0,01 = 0,99; тогда вероятность наступления искомого события составит: P(Ошибки в работе ЭСКО) = 1 – 0,98 * 0,98 * 0,99 * 0,99 = 0,0587 или 5,87%.

Вероятность наступления события (Влияние внешних факторов) равна: P(Небрежная эксплуатация оборудования) = 0,03, 1 – 0,03 = 0,97; P(Форс-мажорные обстоятельства) = 0,02, 1 – 0,02 = 0,98; P(Повреждение имущества от стихийных бедствий) = 0,03, 1 – 0,03 = 0,97; P(Падение цен на  электроэнергию) = 0,01, 1 – 0,01 = 0,99; тогда вероятность наступления искомого события составит: P(Влияние внешних факторов) = 1- – 0,97 * 0,98 * 0,97 * 0,99 = 0,0871 или 8,71%

Исходя из найденных вероятностей двух событий (ошибки в работе ЭСКО и влияние внешних факторов) можно рассчитать вероятность наступления события P(Недостижение запланированной экономии): P(Ошибки в работе ЭСКО) = 0,0587, 1 – 0,0587 = 0,9413; P(Влияние внешних факторов) = 0,0871, 1 – 0,0871= 0,9129; тогда вероятность наступления искомого события составит: P (Недостижение запланированной экономии) = 1- 0,9413 * 0,9129 = 0,1407 или 14,07 %.

Вероятность наступления события (Банкротство заказчика) равна: P(Технические риски заказчика) = 0,04, 1 – 0,04 = 0,96; P(Коммерческие риски заказчика) = 0,02, 1 – 0,02 = 0,96; P(Производственные риски заказчика) = 0,05; 1 – 0,05 = 0,95; тогда вероятность наступления искомого события составит: P(Банкротство заказчика) = 1 – 0,96 * 0,96 * 0,95=0,1245 или 12,45%.

Последним действием находится вероятность наступления P(Срыв проекта по энергосбережению), используя уже найденные вероятности событий (недостижение запланированной экономии и банкротство заказчика): P(Недостижение запланированной экономии) = 0,1407, 1 – 0,1407 = 0,8593; P(Банкротство заказчика) = 0,1245, 1 – 0,1245 = 0,8755; тогда вероятность наступления искомого события составит: P(Срыв проекта по энергосбережению) = 1- 0,8593 * 0,8755 = 0,2477 или 24,77%. Расчеты вероятности срыва проекта, проведенные исходя из известных вероятностей различных рисков проекта, в данном конкретном примере показывают, что вероятность срыва проекта  24,77%, что  является высоким показателем, и рекомендация в данном случае будет снижать совокупную вероятность риска срыва, за счет использования различных методов управления рисками для каждого из выявленных источников риска. Дерево отказов позволяет заметить кумулятивный эффект, которым обладают риски. Вероятности по каждому виду риска (в рассмотренном примере) варьируются от 1 до 5 %, а в целом по проекту вероятность срыва становится равной 24,77%.

Метод построения деревьев отказов, как и метод построения деревьев событий является достаточно трудоемким, так как требует графической реализации и массивных расчетов, но в то же время и достаточно наглядным и достоверным. И поскольку проекты по энергосбережению в общем смысле схожи между собой по набору используемых методов энергосбережения, мероприятий и расчетов, отделу риск-менеджмента в энергосервисной компании достаточно один раз разработать  подобные   деревья   для   большинства   ключевых   рисков  и процессов и затем просто корректировать их от проекта к проекту.

Следующий метод – метод индексов опасности. Этот метод более подробно рассмотрен в работах Грачевой М.В., Покровского А.К. и Хохлова Н.В. Основная идея − оценить некоторым числовым значением (индексом) степень опасности рассматриваемой системы. Существуют различные способы, как это может быть сделано, но наиболее часто при оценке пожаро- и взрывобезопасности используется метод индекса Дау (от англ. DowFireandExplosionIndex). При вычислении индекса Дау отдельным техническим характеристикам ставят в соответствие определенные показатели, численно характеризующие потенциальную опасность конкретных элементов процесса или технической системы. Затем показатели суммируют, не вдаваясь в особенности функционирования рассматриваемой системы[2].

Индекс Дау не идентифицирует отдельные риски, но его значение дает некоторую меру уровня опасных воздействий, связанных с работой установки или процесса. Зная индексы Дау для всех отдельных частей или систем заказчика, риск-менеджеры могут осуществлять постоянный оперативный контроль за уровнем безопасности производства и, если необходимо, принимать соответствующие меры по его снижению[5].

Помимо методов оценки вероятности наступления неблагоприятных событий существует экспертный метод, который рассмотрен в работах Вишнякова Я.Д., Радаева Н.Н., Грачевой М.В., Ермасовой Н.Б., Карпюка М.С., Карабанова Н.Д., Лаврухина Н.А., Покровского А.К., Тепмана Л.Н.и других. Вишняков Я.Д. и Радаев Н.Н. так описывают  экспертный метод оценки риска «Сущность экспертного метода оценки показателей риска заключается в том, что экспертам предлагают ответить на вопросы о состоянии или будущем поведении объектов, характеризующимися неопределенными параметрами или неизученными свойствами»[1].

На наш взгляд, список экспертов, помимо его традиционного понимания, следует расширить включением  различных институтов (службы статистики, страховых компаний, банковских учреждений и т.д.). Мнение подобных структур будет достаточно весомым, поскольку они осуществляют ежедневный мониторинг рисков своих клиентов и имеют большую базу по рискам, например, в конкретном регионе или для конкретного заемщика (страхователя). Стимулировать банки и страховые компании делиться информацией будет  выгодное сотрудничество подобных институтов с ЭСКО при осуществлении проекта по энергосбережению. Такое сотрудничество может воплощаться в кредитовании конкретного проекта или непосредственно самой ЭСКО банком, а также в страховании определенных рисков по проекту страховой компанией. В некоторых случаях, работая совместно с ЭСКО над проектом, подобные институты могут сами выступить с инициативой и указать на особо серьезные упущения ЭСКО в сфере рисков, снижая при этом собственный риск невозврата кредита или вероятность выплаты страхового возмещения.

Продолжая мысль о целесообразности применения экспертного метода, следует отметить, что экспертов в привычном виде по узким вопросам и сферам разумно привлекать, когда иными способами риск оценить не удается, но вместе с тем ожидается, что его возможная реализация может серьезно подорвать работу заказчика и достижение запланированных показателей экономии в проекте по энергосбережению.

Методы оценки рисков являются важным элементом системы риск-менеджмента любой организации. Методы оценки рисков, как и методы управления рисками варьируются от организации к организации и зависят напрямую от специфики деятельности, и энергосервис (энергосервисные компании) не стали исключением из этого правила. Наиболее релевантными методами оценки рисков для энергосервисных компаний являются качественные методы оценки (метод построения деревьев событий, метод «события — последствия», метод деревьев отказов, метод индексов опасности) и экспертная оценка. Рассмотренные в данной статье методы, являются своеобразной попыткой сформировать оптимальный набор методов оценки рисков для ЭСКО, исходя из существующих наработок в области риск-менеджмента, и однозначно требуют дальнейшего научного поиска в данной сфере.

1. Вишняков Я.Д., Радаев Н.Н. Общая теория рисков: учебное пособие. – М.: Издательский  центр «Академия», 2008. – 368 с.
2. Грачева М.В. Риск-менеджмент инвестиционного проекта: учебник для вузов. – М: ЮНИТИ-ДАНА, 2009. – 544 с.
3. Ермасова Н.Б. Риск-менеджмент организации: Учебно-практическое пособие. – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°», 2008. – 380 с.
4. Ниворожкина П.П., Морозова 3.А., Герасимова П.А., Житников П.В. Основы статистики с элементами теории вероятностей для экономистов: Руководство для решения задач. – Ростов н/Д: Феникс, 1999. – 320 с.
5. Хохлов Н.В. Управление риском: Учеб.пособие для вузов.  – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – 239 с.

Все статьи автора «Ульянкин Олег Валерьевич»