Материал: Строительство высотных зданий. оценка эффективности проектов в условиях рисков. Околелова Э.Ю., Трухина Н.И

P(A) = (2.18)

По формуле (2.17) вычислим вероятность приближения к максимальному значению всех видов ущерба. Применяя М-постановку, найдем значения математических ожиданий:

(2.19)

Цена риска определена как математическое ожидание события. Этот вариант оценки является наиболее точным. При этом рассмотренная модель позволит оценить интервальную вероятность. В этом случае все остальные параметры также будут иметь некоторый интервал значений. Следовательно, разработанная модель оценки рисков позволяет использовать различные методы вычисления.

На основании метода кластерного анализа определим кластерные расстояния по признаку «цена риска». Кластерные расстояния рассчитываются как евклидово расстояние (2.10). Прежде всего, определяются квадраты расстояний (табл. 2.7).

Таблица 2.7

Матрица квадратов расстояний

код		101	102	103	211	212	213	221	222	231	232	233	301	302	303	304	401	402	403	501	502	503	601	602
	Цена риска	9,0	9,0	8,0	1,5	1,5	2,0	10,0	12,0	3,0	2,0	0,5	10,0	7,5	9,0	16,0	17,5	12,5	6,0	18,0	18,0	15,0	22,5	4,0
101	9,0	0	0	1	56,3	56,3	49	1	9	36	49	72,3	1	2,25	0	49	72,3	12,3	9	81	81	36	182	25
102	9,0	0	0	1	56,3	56,3	49	1	9	36	49	72,3	1	2,25	0	49	72,3	12,3	9	81	81	36	182	25
103	8,0	1	1	0	42,3	42,3	36	4	16	25	36	56,3	4	0,25	1	64	90,3	20,3	4	100	100	49	210	16
211	1,5	56,3	56,3	42,3	0	0	0,25	72,3	110	2,25	0,25	1	72,3	36	56,3	210	256	121	20,3	272	272	182	441	6,25
212	1,5	56,3	56,3	42,3	0	0	0,25	72,3	110	2,25	0,25	1	72,3	36	56,3	210	256	121	20,3	272	272	182	441	6,25
213	2,0	49	49	36	0,25	0,25	0	64	100	1	0	2,25	64	30,3	49	196	240	110	16	256	256	169	420	4
221	10,0	1	1	4	72,3	72,3	64	0	4	49	64	90,3	0	6,25	1	36	56,3	6,25	16	64	64	25	156	36
222	12,0	9	9	16	110	110	100	4	0	81	100	132	4	20,3	9	16	30,3	0,25	36	36	36	9	110	64
231	3,0	36	36	25	2,25	2,25	1	49	81	0	1	6,25	49	20,3	36	169	210	90,3	9	225	225	144	380	1
2 32	2,0	49	49	36	0,25	0,25	0	64	100	1	0	2,25	64	30,3	49	196	240	110	16	256	256	169	420	4
233	0,5	72,3	72,3	56,3	1	1	2,25	90,3	132	6,25	2,25	0	90,3	49	72,3	240	289	144	30,3	306	306	210	484	12,3
301	10,0	1	1	4	72,3	72,3	64	0	4	49	64	90,3	0	6,25	1	36	56,3	6,25	16	64	64	25	156	36
302	7,5	2,25	2,25	0,25	36	36	30,3	6,25	20,3	20,3	30,3	49	6,25	0	2,25	72,3	100	25	2,25	110	110	56,3	225	12,3
303	9,0	0	0	1	56,3	56,3	49	1	9	36	49	72,3	1	2,25	0	49	72,3	12,3	9	81	81	36	182	25
304	16,0	49	49	64	210	210	196	36	16	169	196	240	36	72,3	49	0	2,25	12,3	100	4	4	1	42,3	144
401	17,5	72,3	72,3	90,3	256	256	240	56,3	30,3	210	240	289	56,3	100	72,3	2,25	0	25	132	0,25	0,25	6,25	25	182
402	12,5	12,3	12,3	20,3	121	121	110	6,25	0,25	90,3	110	144	6,25	25	12,3	12,3	25	0	42,3	30,3	30,3	6,25	100	72,3
403	6,0	9	9	4	20,3	20,3	16	16	36	9	16	30,3	16	2,25	9	100	132	42,3	0	144	144	81	272	4
501	18,0	81	81	100	272	272	256	64	36	225	256	306	64	110	81	4	0,25	30,3	144	0	0	9	20,3	196
502	18,0	81	81	100	272	272	256	64	36	225	256	306	64	110	81	4	0,25	30,3	144	0	0	9	20,3	196
503	15,0	36	36	49	182	182	169	25	9	144	169	210	25	56,3	36	1	6,25	6,25	81	9	9	0	56,3	121
601	22,5	182	182	210	441	441	420	156	110	380	420	484	156	225	182	42,3	25	100	272	20,3	20,3	56,3	0	342
602	4,0	25	25	16	6,25	6,25	4	36	64	1	4	12,3	36	12,3	25	144	182	72,3	4	196	196	121	342	0

Таким образом, получена симметричная матрица. Подсчитав значения коэффициентов d_ij или S_ij для всех пар объектов, получили квадратную матрицу размером nxn аналогичную матрице расстояний D (и также симметричную), которую далее можно анализировать с помощью какого-либо метода автоматической классификации.

Минимизация среднего расстояния между кластерами, которая производится на каждом шаге, эквивалентна минимизации некоторого критерия качества классификации, оценивающего степень однородности формируемых кластеров.

Для удобства проведения дальнейших процедур переформатируем табл. 2.7 таким образом, чтобы группировка кластеров просматривалась наиболее явно (табл.2.8).

Таблица 2.8

Кластеры рисков

код			233	211	212	213	232	231	602	403	302	103	101	102	303	221	301	222	402	503	304	401	501	502	601
		№ кластера	1									2									3
	№ кластера	Цена риска	0,5	1,5	1,5	2,0	2,0	3,0	4,0	6,0	7,5	8,0	9,0	9,0	9,0	10,0	10,0	12,0	12,5	15,0	16,0	17,5	18,0	18,0	22,5
233	1	0,5	0	1	1	2,25	2,25	6,25	12,3	30,3	49	56,3	72,3	72,3	72,3	90,3	90,3	132	144	210	240	289	306	306	484
211		1,5	1	0	0	0,25	0,25	2,25	6,25	20,3	36	42,3	56,3	56,3	56,3	72,3	72,3	110	121	182	210	256	272	272	441
212		1,5	1	0	0	0,25	0,25	2,25	6,25	20,3	36	42,3	56,3	56,3	56,3	72,3	72,3	110	121	182	210	256	272	272	441
213		2,0	2,25	0,25	0,25	0	0	1	4	16	30,3	36	49	49	49	64	64	100	110	169	196	240	256	256	420
232		2,0	2,25	0,25	0,25	0	0	1	4	16	30,3	36	49	49	49	64	64	100	110	169	196	240	256	256	420
231		3,0	6,25	2,25	2,25	1	1	0	1	9	20,3	25	36	36	36	49	49	81	90,3	144	169	210	225	225	380
602		4,0	12,3	6,25	6,25	4	4	1	0	4	12,3	16	25	25	25	36	36	64	72,3	121	144	182	196	196	342
403		6,0	30,3	20,3	20,3	16	16	9	4	0	2,25	4	9	9	9	16	16	36	42,3	81	100	132	144	144	272
3 02		7,5	49	36	36	30,3	30,3	20,3	12,3	2,25	0	0,25	2,25	2,25	2,25	6,25	6,25	20,3	25	56,3	72,3	100	110	110	225
103	2	8,0	56,3	42,3	42,3	36	36	25	16	4	0,25	0	1	1	1	4	4	16	20,3	49	64	90,3	100	100	210
101		9,0	72,3	56,3	56,3	49	49	36	25	9	2,25	1	0	0	0	1	1	9	12,3	36	49	72,3	81	81	182
102		9,0	72,3	56,3	56,3	49	49	36	25	9	2,25	1	0	0	0	1	1	9	12,3	36	49	72,3	81	81	182
303		9,0	72,3	56,3	56,3	49	49	36	25	9	2,25	1	0	0	0	1	1	9	12,3	36	49	72,3	81	81	182
221		10,0	90,3	72,3	72,3	64	64	49	36	16	6,25	4	1	1	1	0	0	4	6,25	25	36	56,3	64	64	156
301		10,0	90,3	72,3	72,3	64	64	49	36	16	6,25	4	1	1	1	0	0	4	6,25	25	36	56,3	64	64	156
222		12,0	132	110	110	100	100	81	64	36	20,3	16	9	9	9	4	4	0	0,25	9	16	30,3	36	36	110
402		12,5	144	121	121	110	110	90,3	72,3	42,3	25	20,3	12,3	12,3	12,3	6,25	6,25	0,25	0	6,25	12,3	25	30,3	30,3	100
503		15,0	210	182	182	169	169	144	121	81	56,3	49	36	36	36	25	25	9	6,25	0	1	6,25	9	9	56,3
304	3	16,0	240	210	210	196	196	169	144	100	72,3	64	49	49	49	36	36	16	12,3	1	0	2,25	4	4	42,3
401		17,5	289	256	256	240	240	210	182	132	100	90,3	72,3	72,3	72,3	56,3	56,3	30,3	25	6,25	2,25	0	0,25	0,25	25
501		18,0	306	272	272	256	256	225	196	144	110	100	81	81	81	64	64	36	30,3	9	4	0,25	0	0	20,3
502		18,0	306	272	272	256	256	225	196	144	110	100	81	81	81	64	64	36	30,3	9	4	0,25	0	0	20,3
601		22,5	484	441	441	420	420	380	342	272	225	210	182	182	182	156	156	110	100	56,3	42,3	25	20,3	20,3	0

Определим расстояние между кластерами и построим соответствующую матрицу (табл.2.9).

Таблица 2.9

Матрица кластерных расстояний

Получен «треугольник рисков», который графически представлен на рис. 2.4.

Рис. 2.4. «Треугольник рисков».

Геометрическая интерпретация ситуации рисков, представленная на рис. 2.9, трактуется следующим образом. Объект находится в центре тяжести треугольника. Как известно, центр тяжести или центр масс – это точка пересечения медиан треугольника. Степень влияния каждого кластера рисков (вершины треугольника) определена геометрически как 2/3 медианы.

Кластеры рисков сформированы по признаку цены рисков, то есть величины ожидаемых потерь от наступления риска с учетом вероятности и максимального ущерба. Расстояние между кластерами, соответственно, также выражено в единицах цены риска.

Если расстояние между вершинами треугольника будет увеличиваться, следовательно, цена риска будет расти. Для определения степени влияния кластеров рисков на объект необходимо определить длины медиан треуголика (рис 2.5).

Рис. 2.5. Геометрическая интерпретация рисков.

Определим длины медиан треугольника.

(2.20)

(2.21)

(2.22)

Для кластера рисков:

Центр тяжести треугольника находится на пересечении медиан, причем медианы в этой точке имеют отношение 2:1. Следовательно, степень влияния кластера рисков R_ki на объект можно определить как 2/3 длины медианы соответствующей кластерной вершины:

R_k1 = 226,7/3 = 17,8; R_k2 = 216,6/3 = 11,04; R_k3 = 227,6/3 = 18,4.

Таким образом, определена цена кластерных рисков и выявлены степени их влияния на реализацию объекта. Несмотря на то, что кластеры представляю три группы рисков (консервативные, умеренные и агрессивные) согласно разработанной классификации, степени влияния различаются незначительно. Это происходит в силу того, что вероятность возникновения риска с высоким уровнем ущерба, как правило, намного ниже, чем вероятность возникновения консервативных рисков с незначительным возможным ущербом. Следовательно, происходит «нивелирование» цены риска, и в результате кластерные группы рисков оказывают на объект практически равное воздействие.

Оценка рисков позволяет не только оценить величину возможного ущерба с наибольшей вероятностью, но и принять меры по нейтрализации рисков. Например, в сейсмоактивных зонах, где вероятность землетрясений высока, здания и сооружения строятся с использованием более прочных конструкций.

Таким образом, на основании предложенной модели проведена идентификация рисков, группировка их в кластеры с целью выделить наиболее значимые, а также проведена оценка их влияния на условия реализации проекта.

2.5. Методы управления рисками и способы нейтрализации

Воздействие некоторых рисков в значительной степени может быть минимизировано или даже устранено. Одним из таких механизмов является страхование, которое в рыночной экономике традиционно является составной частью управления промышленными рисками, обеспечивая (в рамках управления рисками) защиту экономико-финансового состояния компании от технических рисков.

Именно страхование позволяет предприятию защитить себя от финансовых потерь, связанных с техническими рисками. Финансовые инструменты, в том числе и страхование, не делая сам технический риск нулевым, позволяют снизить до нуля риск финансовый, переводя неплановые по сроку и размеру расходы по покрытию аварийных убытков в разряд плановых и вполне приемлемых по величине страховых платежей.

Задача, стоящая перед инвесторами любой компании, состоит в том, чтобы выстроить экономически эффективную защиту своих активов, определив:

• каким рискам компания может противостоять самостоятельно;

• какие риски компания может передавать на страховой и перестраховочные рынки с тем, чтобы расходы на страхование не были чрезмерно высокими.

Эффективность такого мощного инструмента, как страхование, определяется качеством подготовки системы исходных данных на источники опасностей, совершенством оценки и анализа риска, и самое главное, методами и механизмами управления рисками предприятия и компании в целом.

Полученную информацию требуется соответствующим образом систематизировать, проанализировать каждый информационный блок и их совокупности. Организационные структуры крупных фирм экономически эффективную защиту своих активов связывают в большой степени с построением системы риск-менеджмента.

Практически все крупные инвестиционные проекты осуществляются на заемные средства, поэтому страхование является единственной возможностью и экономически целесообразным способом создать указанные резервы, обеспечить компенсацию возможных потерь строительных предприятий.

Однако и у страховщика, и у страхователя возникают вопросы относительно уровня и качества страховой защиты, а именно:

• каким должен быть уровень страховой защиты предприятия строительной отрасли;

• каким должен быть адекватный страховой тариф;

• какие инженерно-технические мероприятия следует в первую очередь проводить за счет формируемого страховщиком резерва предупредительных мероприятий?

Заметим, что уровень и качество страховой защиты зависят во многом от знания страховщиком реальных опасностей объекта.

Практическим инструментом исследования уровня опасностей для объекта является количественный анализ риска, суть которого состоит в том, чтобы рассмотреть все возможные (не противоречащие законам физики) сценарии возникновения и развития аварий, а также дать оценку частоты и масштабов возможной реализации каждого из сценариев на конкретном объекте.

В результате страховщик и страхователь имеют возможность оценить степень снижения риска от внедрения предупредительных мероприятий. Знание стоимости внедрения мероприятий позволяет обоснованно разрабатывать программу наиболее эффективных мер по повышению защищенности объекта от техногенных аварий (на основе анализа "затраты-выгоды" как в денежных, так и в натуральных показателях), т.е. оптимального расходования резерва предупредительных мероприятий.

Таким образом, внедрение системы управления риском являются необходимым условием для инвестирования высотного строительства и полностью отвечает концепции устойчивого строительства мегаполиса [40].

Безопасность — один из самых дискутируемых вопросов на различных форумах, конференциях, семинарах, когда речь заходит о высотном домостроении. Одним из важнейших факторов является обеспечение пожарной безопасности, быстрой эвакуации людей в экстренных случаях. При правильной эксплуатации пожары вообще не возникают. Как показывает статистика, возгорания чаще всего происходят по причине замыкания в электропроводке. Это ставит перед строителями задачу сделать ее надежной, применяя современные материалы, новейшие методы прокладки инженерных коммуникаций.