Russian journal of management, 2013, № 5

V. Prudnikov (Moscow)

O. Sokolnikova (Moscow)
I. Bogdanov (Moscow)

M. Asmolova (Dubna)
M. Cherkasov (Moscow)
V. Gorbunov (Zelenograd)
A. Gusev (Moscow)
E. Komarov  (Moscow)
V. Kosmin (Moscow)
A. Kurlykova (Orenburg)
N. Perekalina (Moscow)
S. Reznik (Penza)
V. Rodionova (Voronezh)

MANAGEMENT

EDITOR-IN-CHEIF
EDITORIAL BOARD

MANAGING EDITORS

ISSN 2308-3565
DOI 10.12737/issn.2308-3565

Volume 1
Issue 5
October 2013
SCIENTIFIC  AND  PRACTICAL  JOURNAL

THE  RESEARCH  AND  DEVELOPMENT

Publishing office: RIOR. 127282, Russia, Moscow, Polyarnaya str., 31B.
info@rior.ru;  www.rior.ru
The opinion of the editorial board may not coincide with the opinion of the 
authors of publications.
Reprinting of materials is allowed with the written permission of the publisher.
While quoting the reference to the journal “The Research and Development: 
MANAGEMENT” is required.

Publication information: The Research and Development: MANAGEMENT. For 
2013, volume 1 (6 issues) is scheduled for publication.
Subscription information: Please contact +7(495)380-0540.
Subscriptions are accepted on a prepaid basis only and are entered on a сalendar 
year basis. Issues are sent by standart mail. Claims for missing issues are accepted within 6 months of the day of dispatch.

Advertising information: If you are interested in advertising or other commercial 
opportunities please e-mail:  book@rior.ru.
Information for the authors: The detailed instructions on the preparation and submission of the manuscript can be found at  www.naukaru.ru. Submitted manuscripts 
will not be returned. The editors reserve the right to supply materials with illustrations, to change titles, cut texts and make the necessary restyling in manuscripts 
without the consent of the authors. Submission of materials indicates that the 
author accepts the demands of the publisher.
“The Research and Development: MANAGEMENT” has
no page charges.
Electronic edition: Electronic versions of separate articles can 
be found at  www.znanium.com.
Orders, claims, and journal enquiries: Please contact
book@rior.ru or +7(495)380-05-40 (ext. 380)

© RIOR, 2013.
SCIENCE

RIOR

Прудников Владимир Михайлович
канд. экон. наук, доцент, главный редактор
Научно-издательского центра «ИНФРА-М»

(Москва)

Сокольникова Ольга Александровна
(Москва)

Богданов Иван Витальевич
(Москва)

Асмолова Марина Львовна (Дубна)
канд. экон. наук; РАНХиГС при Президенте РФ
Горбунов Владимир Леонидович (Зеленоград)
д-р техн. наук, профессор; Национальный исследовательский университет 
«МИЭТ»
Гусев Андрей Алексеевич (Москва)
канд. экон. наук, ведущий преподаватель финансовых дисциплин
программы МВА в России (Финансовый университет при Правительстве РФ, 
РАНХиГС при Президенте РФ, МИРБИС, Московский институт делового 
образования)
Комаров Евгений Иванович  (Москва)
д-р ист. наук, канд. экон. наук, профессор, академик Международной 
академии информатизации; Институт переподготовки и повышения 
квалификации руководящих кадров и специалистов системы социальной 
защиты населения г. Москвы
Космин Владимир Витальевич (Москва)
канд. техн. наук, действительный член Российской академии транспорта
Курлыкова Анна Владимировна (Оренбург)
канд. экон. наук; Оренбургский государственный университет
Перекалина Нина Сергеевна (Москва)
д-р экон. наук, профессор, Почетный работник высшего профессионального 
образования РФ; МАТИ — РГТУ им. К.Э. Циолковского
Резник Семен Давыдович (Пенза)
д-р экон. наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ;
Пензенский государственный университет архитектуры и строительства
Родионова Валентина Николаевна (Воронеж)
д-р экон. наук, профессор, действительный член Международной академии 
науки и практики организации производства; Воронежский государственный 
технический университет
Черкасов Михаил Николаевич (Москва)
канд. экон. наук, доцент; МАТИ — РГТУ им. К.Э. Циолковского

ISSN 2308-3565
DOI 10.12737/issn.2308-3565

1
5
2013
-Издатель: ООО «Издательский Центр РИОР»
127282, Москва, ул. Полярная, д. 31В.
info@rior.ru;  www.rior.ru
Точка зрения редакции может не совпадать с мнением авторов публикуемых материалов.

Перепечатка материалов допускается с письменного разрешения редакции.
При цитировании ссылка на журнал «Научные исследования и разработки: МЕНЕДЖМЕНТ» обязательна.
При публикации в журнале «Научные исследования и разработки:
МЕНЕДЖМЕНТ» плата за страницы не взимается.
Информация о публикации: На 2013 г. запланирован выход тома 1 (6 выпусков).
Информация о подписке: +7(495)380-0540
Подписка осуществляется только на условиях предоплаты, не менее чем 
на год. Выпуски высылаются обычной почтой. Жалобы на недоставленные номера принимаются в течение 6 месяцев с момента отправки.
Подписные индексы: в каталоге агентства «Роспечать» — 70208,
в объединенном каталоге «Пресса России» — 11241.
Размещение рекламы: Если вы заинтересованы в размещении рекламы в 
нашем журнале, пишите на  book@rior.ru.

Информация для авторов: Подробные инструкции по подготовке и отсылке рукописей можно найти на  www.naukaru.ru. Присланные рукописи не возвращаются. Редакция оставляет за собой право самостоятельно 
снабжать авторские материалы иллюстрациями, менять заголовки, сокращать тексты и вносить в рукописи необходимую стилистическую 
правку без согласования с авторами. Отсылка материалов на адрес редакции означает согласие авторов принять ее требования.
Электронная версия: Электронные версии отдельных статей можно найти 
на  www.znanium.com.
Письма и материалы для публикации высылайте по адресу: 127282,
Россия, Москва, ул. Полярная, д. 31В (ИЦ РИОР) или на e-mail
book@rior.ru.
Заказы, жалобы и запросы: Пишите на  book@rior.ru или 
звоните +7(495)380-05-40 (доб. 380).
Приобретение старых выпусков: Старые, ранее опубликованные выпуски доступны по запросу:  book@rior.ru, 
+7(495)380-05-40. Можно приобрести полные тома и 
отдельные выпуски за 2013 г.
© ООО «Издательский Центр РИОР», 2013.

Формат 60x88/8.  Бумага офсетная. Тираж 999 экз. Заказ №
НАУКА

РИОР

Management (2013) Vol. 1. Issue 5

RIOR
Менеджмент (2013). Том 1. Выпуск 5

-255 Оценка влияния технических рисков
на финансовую деятельность 
страховой организации
Козлов А.В., Козлова Е.В.

261 Анализ основных методов управления 
интегрированным риском реальных 
инвестиций в промышленности
Мкртумян Н.В.

268 Теоретические и методологические 
основы позиционирования маркетинга
в центр системы менеджмента
Перекалина Н.С., Рожков И.В.

274 Менеджмент целевого диффундирования
маркетинговой информации 
в производственный процесс
Сыров В.Д.

279 Философия и теория управления 
в обществе и экономике знаний
Трошихин В.В.

284 Инновации как императив развития
современного общества
Черкасов М.Н.

RISK MANAGEMENT

255 The impact of technical risks
in the financial activities
of the insurance company
Alexander Kozlov, Elena Kozlova

261 Analysis of the main methods 
of integrated risk management 
of real investment in the industry
Nina Mkrtumian

MARKETING AND MANAGEMENT

268 Theoretical and methodological bases 
of positioning of marketing in the centre 
of the management system
Nina Perekalina, Ilya Rozhkov

274 Management of target diffuse process
of marketing information
in the production
Vladimir Syrov

MANAGEMENT AND SOCIETY

279 Philosophy and theory of management 
in the society and economy of knowledge
Vladimir Troshikhin

284 How innovation imperative 
of modern society
Mikhail Cherkasov

CONTENTS

XI

Management (2013) Vol. 1. Issue 5

RIOR
Менеджмент (2013). Том 1. Выпуск 5

287 Управление карьерой

Комаров Е.И.

293 Студент вуза и карьерный менеджмент:
наука и практика профессионального 
успеха
Резник С.Д., Игошина И.А.

300 
:

• ;

• ;

• HUMAN RESOURCE MANAGEMENT

287 Career management

Evgeniy Komarov

293 The student of the higher educational 
institution and career management: science 
and practice of professional success
Semen Reznik, Irina Igoshina

300 
HOW TO BUY OUR BOOKS

On the last pages of the journal
you can nd:

• information for the authors:

• information about all the journals
of RIOR;

• terms of subscription

XII

RIOR

Management (2013) Vol. 1. Issue 5: 255–260
DOI 10.12737/1805

255
Менеджмент (2013). Том 1. Выпуск 5. С. 255–260

Оценка влияния технических рисков
на финансовую деятельность страховой организации

УДК 330.131.7

Козлов Александр Владимирович
канд. экон. наук, доцент кафедры теории риска и страхования Хабаровской государственной академии экономики и права; 
e-mail: my-lina@mail.ru;

Козлова Елена Валентиновна
канд. экон. наук, доцент кафедры теории риска и страхования Хабаровской государственной академии экономики и права;
e-mail: my-lina@mail.ru;

Статья получена: 11.08.2013. Рассмотрена: 20.08.2013. Одобрена: 05.09.2013. Опубликована онлайн: 01.10.2013 © РИОР

THE IMPACT OF TECHNICAL RISKS IN THE FINANCIAL 
ACTIVITIES OF THE INSURANCE COMPANY
Alexander Kozlov
Ph.D. in Economics, associate professor of the Theory of Risk and 
Insurance Department of Khabarovsk State Academy of Economics and Law; e-mail: my-lina@mail.ru;
Elena Kozlova
Ph.D. in Economics, associate professor of the Theory of Risk and 
Insurance Department of Khabarovsk State Academy of Economics and Law; e-mail: my-lina@mail.ru
Manuscript received: 11.08.2013. Revised: 20.08.2013. Accepted: 
05.09.2013. Published online: 01.10.2013 © RIOR

Abstract. The article describes the main specific risks arising from the 
activities of the insurance organizations and related delivery on insurance liabilities — technical risks. The study analyzed the impact of 
technical risks in the financial condition of the insurer. The authors 
determined the risk of deficiency of the insurance fund for certain 
types of insurance. The authors used computational and analytical 
and statistical methods for the evaluation of technical risks.
Keywords: technical risk, risk coefficient, variance, coefficient of 
variation, deficit of the insurance fund, full and partial uncertainty, 
underwriting, reinsurance.

Аннотация. В статье рассмотрены основные специфические риски, возникающие в деятельности 
страховой организации и связанные с выполнением 
принятых на страхование обязательств, — технические риски. На основе данных страховой организации проведен анализ влияния технических рисков 
на финансовое состояние страховщика и определен 
риск дефицита средств страхового фонда по отдельным видам страхования. Использованы расчетноаналитические и статистические методы оценки 
технических рисков.
Ключевые слова: технический риск, коэффициент 
риска, дисперсия, коэффициент вариации, дефицит 
средств страхового фонда, полная и частичная неопределенность, андеррайтинг, перестрахование.

Сфера управления рисками в настоящее время вызывает огромный теоретический и практический 
интерес. Развитие теории рискологии было положено в конце XIX в., однако свое широкое применение 
она получила с середины 1970-х гг.

О необходимости управления рисками активно 
заговорили после ряда скандалов в банковской и финансовой сферах, которые определили огромные потери, понесенные в первую очередь финансовыми 
институтами. И к концу XX в. уже можно наблюдать 
превалирование точки зрения об универсальном характере соответствующей методологии, что обусловило ускорение в развитии риск-менеджмента, распространение методологии управления рисками на 
новые сферы деятельности, дало начало созданию 
стандартов риск-менеджмента [1].
Страховые организации, принимая на себя риски 
страхователей, несут ответственность по договорам 
страхования в полном объеме. Следовательно, страховщикам необходимо правильно и грамотно оценивать принимаемые на страхование риски, а также 
управлять рисками страхователей в целях создания 
устойчивого страхового портфеля и поддержания 
рентабельности страховых операций.

Вопросы сущности и классификации рисков страховщика подробно были рассмотрены в работе 

Management (2013) Vol. 1. Issue 5: 255–260

256

RIOR
Менеджмент (2013). Том 1. Выпуск 5. С. 255–260

Т.В. Журко [2], которая выделяла три типа рисков 
страховых организаций: технические, нетехнические 
и инвестиционные. Такая же классификация рисков 
страховых организаций разработана Европейским 
комитетом по страхованию.
Инвестиционные риски — риски недостаточности 
средств страховой компании для выполнения обязательств по страховым выплатам, связанные с инвестиционной деятельностью компании.
Нетехнические риски — риски, с которыми может 
столкнуться страховая компания, занимающаяся нестраховыми видами деятельности.
К техническим рискам относят риски недостаточности средств страховой компании для выполнения 
обязательств по страховым выплатам, обусловленные 
выполнению ею страховых операций [2].
Технические риски — риски, связанные с операционными расходами и с чрезмерным или нескоординированным ростом компании. Технические риски существуют частично благодаря факторам, которые находятся вне поля деловой 
активности компаний, и компания часто может 
иметь небольшое влияние на эти факторы, в том 
числе в результате роста частоты убытков, или величины убытков, или из-за того, что административные расходы и стоимость урегу-лирования оказались выше, чем ожидалось. В целом технические 
риски страховщика подразделяются на два вида: 
текущие технические риски и специальные технические риски [7].
Специальные технические риски состоят из 
следующих элементов: риск чрезмерного или нескоординированного роста, ведущего к быстрому 
увеличению коэффициента убытков или к ухудшению коэффициенту расходов, и ликвидационный риск.
Текущие технические риски страховой организации состоят из следующих элементов: риск недостаточных тарифов, риск колебаний убыточности, риск 
ошибки, риск оценки, перестраховочный риск, риск 

операционных расходов и риски, связанные с катастрофическими убытками или кумуляцией убытков, 
вызванных одним событием.
Все текущие технические риски имеют конечным 
результатом недостаточность средств страхового 
фонда для осуществления страховых выплат по произошедшим страховым случаям. Следовательно, 
становится важным изучение случаев дефицитности 
страхового фонда, вероятности и возможного размера дефицита.

Цель нашего исследования состоит в изучении 
влияния текущих технических рисков на финансовое 
состояние страховой организации.
Рассмотрим влияние текущих технических рисков на финансовую деятельность страховой организации.
Основные исходные показатели по страховой организации за период с 2010 по 2012 г. представлены 
в табл. 1.
В зависимости от полноты информации, имеющейся у субъекта предпринимательства, методы 
оценки риска можно условно объединить в три группы с учетом следующих условий (рис. 1):
— определенности, когда информация о рисковой 
ситуации  достаточно полна, например, в виде 
бухгалтерского баланса, отчета о прибылях и 
убытках и т.д.;
— частичной неопределенности, когда информация о рисковой ситуации существует в виде 
частот появления рисковых событий;
— пол ной неопределенности, когда информация 
о рисковой ситуации полностью отсутствует, 
но есть возможность привлечения специалистов и экспертов для частичного снятия неопределенности.
Проведем оценку текущих технических рисков с 
использованием расчетно-аналитического метода в 
условиях определенности и статистических методов 
в условиях частичной неопределенности.

Таблица 1

Данные страховой организации за 2010–2012 гг.

Год
Показатели
2010
2011
2012

Страховые премии, руб. 
49 861 000 000
22 743 024 000
51 743 000 000

Собственные средства, руб. 
23 351 036 000
12 710 000 000
18 296 220 000

RIOR

Management (2013) Vol. 1. Issue 5: 255–260

257
Менеджмент (2013). Том 1. Выпуск 5. С. 255–260

Для проведения анализа первым методом в условиях полной определенности нам будет необходима 
таблица шкалы оценки риска (табл. 2).
На практике для оценки «рискованности» отдельных операций часто используют упрощенные 
коэффициентные методы определения риска. 
В данном случае мы будем рассчитывать коэффициент риска :

Kp
,
C
= Ó

где У — максимально возможная величина убытка от 
проводимой операции в ходе коммерческой или биржевой деятельности;
С — объем собственных финансовых средств.
На основе данных табл. 1, возможно провести расчет «рискованности» видов страхования страховщика и узнать какие из них имеют максимальные значения по шкале оценки риска:

Kp =

= ñòðàõîâûå âûïëàòû çà îïðåäåëåííûé ïåðèîä .
ñîáñòâåííûå ñðåäñòâà

В страховой организации на сегодняшний день 
осуществляется более 15 видов страхования, однако 
доля страховых выплат, составляющая более 80 % 
приходится на три основные вида: это добровольное 
медицинское страхование (ДМС), страхование грузов 
и обязательное страхование гражданской ответственности владельцев транспортных средств (ОСАГО).
Таким образом, представляет значительный практический интерес анализ технических рисков по данным видам страхования.
Последовательно проанализируем эти три вида 
страхования.
1. Медицинское страхование:

(
)

(
)

(
)

2010

2011

2012

27151895,16
0,458 45,8%
59 324 718,7
32 305 070,37
0,396 39,6%
81615 505,14
31157 659,77
0,501 50,1%
62132 416,98

Kp

Kp

Kp

=
=

=
=

=
=

;

;

.

Как видим из полученных расчетов, ДМС носит 
рискованный характер для всей финансовой деятель
Рис. 1. Методы оценки риска

Методы оценки риска

В условиях 
определенности

Расчетноаналитические

Статистические

В условиях частичной
неопределенности

Вероятностные
Экспертные

В условиях полной
неопределенности

Таблица 2

Шкала оценки риска

Оценка риска
Значение коэффициента риска (Кр) 

Минимальный риск
0–0,1

Допустимый риск
0,1–0,3

Высокий риск
0,3–0,6

Недопустимый риск
более 0,6

Management (2013) Vol. 1. Issue 5: 255–260

258

RIOR
Менеджмент (2013). Том 1. Выпуск 5. С. 255–260

ности компании, поскольку средний коэффициент 
риска за три года составляет 45,2 %, что относит этот 
вид страхования к высокому риску. Это означает, что 
страховые выплаты по ДМС на 45 % затрагивают собственные средства страховщика и если страхового 
фонда окажется недостаточно, что все выплаты будут 
осуществляться за счет собственного капитала.
2. Страхование грузов:

(
)

(
)

(
)

2010

2011

2012

3 249 934,24
0,055 5,5%
59 324 718,7
6 628 234,89
0,081 8,1%
81615 505,14
14 918 801,83
0,24 24%
62132 416,98

Kp

Kp

Kp

=
=

=
=

=
=

;

;

.

В данном случае показатели риска значительно 
отличаются от показателей предыдущего вида страхования, это может быть объяснено стабильностью 
наступления страховых случаев, возможностью прогнозирования убыточности и отсутствием катастрофической масштабности, т.е. события происходят 
часто, но носят сравнительно небольшой размер. 
Однако прослеживается заметное увеличение показателя в 2012 г., но, несмотря на это, данный показатель остается в группе допустимого риска. Средний 
коэффициент риска по страхованию грузов равен 
12,5 %. Это означает, что страховые выплаты по страхованию грузов могут на 25 % затронуть собственный 
капитал страховщика.
3. Обязательное страхование автогражданской 
ответственности:

(
)

(
)

(
)

2010

2011

2012

5 033 392,96
0,084 8,4%
59 324 718,7
5 420 065,89
0,066 6,6%
81615 505,14
5180 222,82
0,083 8,3%
62132 416,98

Kp

Kp

Kp

=
=

=
=

=
=

;

;

.

Несмотря на обязательность данного вида страхования, что вероятно может свидетельствовать о 
затратах, «рискованность» по данному виду на протяжении трех лет остается стабильной и не выходит 
за пределы минимального риска. Среднее значение 
риска составляет 7,8 %.
Это свидетельствует о несущественном влиянии 
ОСАГО на собственный капитал, что соответственно 

при правильной политики риск-менеджмента и андеррайтинга не будет отрицательно воздействовать 
на финансовую устойчивость страховщика.
Но несмотря на то, что показатели «рискованности» по двум последним видам страхования в пределах допустимого и минимального риска, они являются наиболее затратными из всех видов страховых 
услуг осуществляемых в компании.
Следующим моментом анализа рисков является 
рассмотрение риска дефицитности средств страхового фонда, так как именно при недостатке средств 
страхового фонда, возникнет необходимость покрытия убытков за счет собственного капитала.
В условиях частичной неопределенности риск 
рассматр ивается как вероятностная категория, поэтому в этих случаях целес ообразно использовать 
вероятностные и статистические методы оценки риска. При использовании данных методов рассчитываются вероятностные и статистические показатели 
оценки риска.
Вероятностные показатели являются мерой возможности наступления рискового события и его 
последствий. Расчет данных показателей в основном 
осуществляется на основе частоты рискового события, что требует определенного объема исходной 
информации. Последствия рисковых событий отражаются в виде точечной или интервальной оценок. Важно  отметить, что вероятностные показатели могут входить в конструкцию относительных  
показателей для учета природы предпринимательской среды или, напротив, включать в свой состав 
относительные показатели для оценки вероятности 
определенных результатов хозяйственной деятельности.
Статистические показатели — мера средних ожидаемых значений результатов деятельности и возможных их отклонений. Эта группа показателей является, как правило, параметрами соответствующих 
законов распределения случайных исходов результатов деятельности и вследствие этого менее информативны, но и требуют меньшего объема исходной 
информации для оценки последствий рисковых событий.
В качестве да нных, используемых для оценки 
рискованности деятельности страховщика воспользуемся данными по фактически оплаченным убыткам и заявленным убыткам, произошедшим в течение трех лет. Эти показатели позволят выявить дефицит средств страхового фонда по месяцам и по 
каждому из изучаемых видов страхования.

RIOR

Management (2013) Vol. 1. Issue 5: 255–260

259
Менеджмент (2013). Том 1. Выпуск 5. С. 255–260

Оценка вероятности дефицита средств страхового фонда будет определяться как частота повторения 
событий по размеру дефицита страхового фонда на 
предстоящие выплаты.
В качестве примера рассмотрим данные об обязательном страховании автогражданской ответственности владельцев транспортных средств в 2010 г.
Дефицит средств в размере до 300 000 руб. встречается один раз, что соответственно составит вероят
ность 1
12  или (р1 = 0,083);

Дефицит средств от 300 000 до 600 000 руб. встре
чается 10 раз, соответственно, будут равны 10
12  или 

(р2 = 0,833).
Дефицит средств в сумме более 600 000 руб. встре
чается один раз, соответственно 1
12  или (р3 = 0,083).

Показатели вероятностей дефицита необходимы 
для расчета среднего значения дефицита в 2010 г. по 
обязательному страхованию автогражданской ответственности, по формуле:

i
i
X
x
p
=
×
∑
,

где — среднее значение страховых выплат, сгруппированных по тому же принципу, что и вероятности;
— вероятность дефицита средств страхового 
фонда.
Используя аналогичные методы, рассчитаем среднее значение дефицита средств страхового фонда по 
каждому виду страхования.
Следующим важным показателем для проведения 
статистического анализа является дисперсия, как показатель степени риска в случае экстраполяции результатов наблюдения в будущее:

(
)
2
2
–
x
i
i
x
x
p
σ =
×
∑
,

где — значение дефицита страхового фонда;

x  — среднее значение дефицита средств страхового фонда;
— вероятность дефицита средств в страховом 
фонде.
Из полученного значения дисперсии необходимо определить величину среднего квадратического 
отклонения, равного корню квадратному из дисперсии:

2 .
x
x
σ =
σ

Важным и заключительным показателем является показатель риска — коэффициент вариации — . 
Этот показатель представляет собой отношение 
среднего квадратического отклонения к среднему 
ожидаемому значению и показывает степень отклонения полученных значений:

x
x
X
σ
=
,

где σ— среднее квадратическое отклонение ожидаемого размера дефицита средств страхового фонда 
от его среднего значения;

X  — среднее значение дефицита средств страхового фонда.
Показатель — относительная величина. Поэтому на его размер не оказывают влияние абсолютные 
значения изучаемого результата. С его помощью 
можно сравнить даже колеблемость признаков, выраженных в разных единицах измерения. Диапазон  
изменения коэффициента вариации = 0–100 %. 
Чем больше величина показателя , тем сильнее колеблемость и риск предпринимательской деятельности.
По физическому смыслу коэффициент вариации 
выражает количество риска на единицу доходности, 
т.е. по степени охвата деятельности он является комплексным.
Установлена следующая качественная оценка различных значений коэффициента вариации:
— до 10 % — слабая колеблемость (малый риск);
— 10–25 % — умеренная колеблемость (допустимый риск);
— свыше 25 % — высокая колеблемост ь (опасный 
риск).
Указанные показатели рассчитаем по трем видам 
страхования и обобщим в виде таблицы (табл. 3).
Как видим из полученных значений, по ДМС риск 
дефицита средств страхового фонда составляет 
22,3 %, что является допустимым риском для страховщика. По ОСАГО коэффициент вариации составляет 44,4 %, что относит данный вид страхования к 
опасному риску. И самый безопасный вид страхования в плане минимального возможного дефицита 
средств страхового фонда — это страхование грузов. 
По страхованию груза коэффициент вариации равен 
4,1 % (минимальный риск).

Следовательно, несмотря на то что размеры 
страховых выплат по ОСАГО относительно неболь

Management (2013) Vol. 1. Issue 5: 255–260

260

RIOR
Менеджмент (2013). Том 1. Выпуск 5. С. 255–260

шие и не оказывают существенного влияния на 
собственный капитал, о чем свидетельствует коэффициент риска, равный 7,8 %, но высока вероятность дефицита средств страхового фонда, предназначенного на выплаты по ОСАГО (коэффициент вариации равен 44,4 %), то необходимо уделить 
особое внимание андеррайтингу при заключении 
договоров ОСАГО, а также улучшить систему рискменеджмента по управлению техническими рисками данного вида страхования. Увеличить или изменить страховые тарифы по обязательному виду 
страхования страховщику не представляется воз
можным, поэтому можно воспользоваться перестрахованием и часть ответственности передать по 
договору эксцедента убытка или убыточности другим перестраховщикам.
Изучение и анализ технических рисков страховщика дает возможность понять специфику страхования и специфичность проводимых операций страховщика. Грамотное управление и тщательный контроль над проводимой деятельностью позволяет 
компании достойно существовать и своевременно 
отвечать по принятым на себя обязательствам, а также формировать резервы в необходимых размерах.

Таблица 3

Оценка риска недостаточности средств страхового фонда по видам страхования

Показатели
ДМС
ОСАГО
Груз

Среднее значение возможного дефицита средств страхового фонда, руб.
2 850 645,3
449 681,09
8610,8

С.К.О., руб.
68 744,4
199 659,6
2150,2

Коэффициент вариации, %
22,3
44,4
4,1

[1] Быков А.А. О построении системы риск-менеджмента в 
рамках всего предприятия: уроки и выводы из практики 
ведущих компаний. URL: http://www.ecfor.ru/pdf. php? 
id=pub/by01.
[2] Журко Т.В. Меры по снижению рисков страховых компаний 
// Аудит и финансовый анализ. 2008. № 2. С. 280–285.
[3] Марцынковский Д. Обзор основных аспектов рискменеджмента. URL: http://www.cfin.ru/finanalysis/risk/
main_meths.shtml.
[4] Риск-менеджмент. URL: http://www.risk24.ru/riskmanagment.
htm.

[5] Рябикин В.И., Тихомиров С.Н., Баскаков В.Н. Страхование и актуарные расчеты. М.: Экономистъ, 2006. 459 с.
[6] Сахирова Н.П. Страхование. М.: Проспект, 2006. 740 с.
[7] Страхование сегодня. URL: http://www.insur-info.ru/dictionary/
10267.
[8] Чернова Г.В. Управление рисками: Учебник. М.: ТК Велби: 
Проспект, 2007. 432 с.

Литература

RIOR

Management (2013) Vol. 1. Issue 5: 261–267
DOI 10.12737/1887

261
Менеджмент (2013). Том 1. Выпуск 5. С. 261–267

Анализ основных методов управления 
интегрированным риском реальных инвестиций 
в промышленности

УДК 330.131.7

Мкртумян Нина Владимировна 
канд. экон. наук, доцент кафедры «Финансовый менеджмент» ФГБОУ ВПО «МАТИ — Российского государственного 
технологического университета имени К.Э. Циолковского», региональный менеджер казначейства России и СНГ, член 
Ассоциации казначеев России; e-mail: mkrtumyan.nina@mail.ru

Статья получена: 05.08.2013. Рассмотрена: 12.08.2013. Одобрена: 30.08.2013. Опубликована онлайн: 01.10.2013 © РИОР

ANALYSIS OF THE MAIN METHODS OF INTEGRATED RISK 
MANAGEMENT OF REAL INVESTMENT IN THE INDUSTRY
Nina Mkrtumian
Ph.D. in Economics, associate professor of Financial Management 
Department at Russian State Technological University «MATI» 
named after K.E. Tsiolkovsky; e-mail: mkrtumyan.nina@mail.ru
Manuscript received: 05.08.2013. Revised: 12.08.2013. Accepted: 
30.08.2013. Published online: 01.10.2013 © RIOR
Abstract. This article analyzes the basic management and impact assessment of the effect of risk on real investment production enterprise. The 

greatest attention is paid to the method of simulation and integrated risk 
management method based on the use of real options . The article recommends using a real option as the most efficient and progressive method 
of integrated risk management. In the final part the article concludes on 
the need to build complex systems in organizations that can assess and 
fix a large range of risks the organization, and also to control them, in 
order to minimize their impact on the overall performance.
Keywords: risk, management system of integrated risk, decision tree, 
simulation model Monte Carlo, methods of expert assessments synergy effect, effect of cannibalism, real option.

Аннотация: В статье проводится анализ основных 
методов управления и оценки влияния риска на эффект реальных инвестиций производственного предприятия. Наибольшее внимание уделяется методу 
имитационного моделирования и методу управления 
интегрированным риском на основе применения 
реальных опционов. Автор предлагает использовать 
метод реальных опционов как наиболее действенный 
и прогрессивный метод управления интегрированным риском. Делается вывод о необходимости построения в организациях комплексных систем, которые могут не только оценивать и фиксировать 
большой спектр рисков организации, но и управлять 
ими с целью минимизации их воздействия на общую 
эффективность работы.
Ключевые слова: риск, система управления интегрированным риском, дерево решений, имитационная 
модель Монте-Карло, методы экспертных оценок, 
эффект синергии, эффект каннибализма, реальный 
опцион.

Процесс глобализации предполагает усиление конкуренции среди производителей, которая при об
особленности экономик разных стран не так заметна 
и носит местечковый характер. В нашей стране многие организации — двигатели экономики России — 
являются монополистами и принадлежат государству: финансирование из государственного бюджета 
составляет значительную долю в их оборотных средствах по сравнению с аналогичными частными компаниями рассматриваемой отрасли. Такое распределение ставит под вопрос пользу от существования 
подобных организаций для общества и государства, 
тем самым искажая истинные ценности и характеристики успешности бизнеса. Решение данной проблемы заключается в развитии и стимулировании 
конкуренции в нашей экономике.
Существует четыре основных подхода к оценке 
влияния риска на эффект реальных инвестиций: 
анализ чувствительности, дерево решений, имитационная модель Монте-Карло, методы экспертных 
оценок.
Анализ чувствительности представляет собой 
оценку изменения эффекта от инвестиционного проекта при изменении любого из исходных параметров, 
когда основные параметры зафиксированы на уровне их ожидаемых значений.

Management (2013) Vol. 1. Issue 5: 261–267 

262

RIOR
Менеджмент (2013). Том 1. Выпуск 5. С. 261–267

К числу таких параметров относятся [4]:
— начальный уровень инвестиций. Этот параметр 
раскладывается на отдельные составляющие: 
затраты на приобретение (машин, оборудования), начальный уровень оборотного капитала, 
в том числе запасы и денежные средства;
— цены на готовую продукцию;
— объемы производства по годам;
— уровень себестоимости единицы продукции в 
абсолютном выражении или по отношению к 
цене реализации;
— срок осуществления проекта;
— уровень инфляции и ставка дисконта и др.
Анализ предполагает определение реальной ситуации, при которой исследуемый параметр достигнет ранее обозначенной критической точки. Чем 
выше вероятность такой ситуации, тем больше внимания необходимо уделить данному параметру, провести более детальные исследования по его уточнению и выбрать меры по снижению вероятности наступления.
Возможно также определение диапазона значений 
изменения показателя-фактора. В зависимости от 
интервала строится зависимость результирующего 
критерия — чистого дисконтированного дохода 
(NPV). Наиболее рисковыми в этом случае являются 
параметры, по отношению к которым эластичность 
NPV максимальна.
Метод анализа чувствительности позволяет выяснить наиболее важные факторы, оказывающие 
влияние на результат проекта, и принять меры по 
эффективному управлению риском с учетом параметров, максимально подверженных риску.
Для оценки риска нескольких сценариев будущего 
развития используется другой подход, а именно дерево решений. Этот метод представляет собой структурную модель, которая позволяет изобразить все вероятные варианты реализации проекта в виде дерева, у 
которого ветви — условные вероятности перехода, а 
узлы — денежные потоки проекта. На базе такой информации для каждого проекта вычисляются:
— полные совместные вероятности Р каждого денежного потока, соответствующего одной 
определенной ветви дерева решений;
— чистые дисконтированные доходы для последовательности денежных потоков, соответствующей каждой ветви дерева решений, вычисленные на основе ставки дисконтирования.
— статистические показатели оценки риска проекта, а именно стандартное отклонение, коэф
фициент вариации чистого дисконтированного дохода проекта и др.
Типичное дерево решений представлено на рис. 1.
Применение данного подхода очевидно при возможности выделения множества сценариев развития 
проекта для дальнейшей оценки условных вероятностей каждого варианта. Во многих случаях это достаточно сложно сделать. К числу основных ограничений подхода следует отнести трудоемкость построения дерева решений, а также затруднения в оценке 
условных вероятностей переходов. Тем не менее 
устранить в определенной мере указанные недостатки возможно за счет упрощения и укрупнения, а также применения комбинации нескольких подходов в 
оценке риска. Например, можно воспользоваться 
упрощением подхода, используя вместо дерева ре
Рис. 1. Дерево решений

R

R

R
 Z

R

R

R
 Z

R

R

 Z

R

R

 Z

R

R

 Z

R

R

 Z

 Z

R/E3

R/E2

E1

U

U

U

 Z

B1

B2

B1

B2

A

B