Pomiar ryzyka w wycenie

Pomiar wartości nieodłącznie związany jest z pomiarem ryzyka, gdyż odnosimy się do zdarzeń przyszłych czyli wielkości prognozowanych.

Według zgodnego poglądu, wartość w sensie ekonomicznym to suma pieniędzy, którą należy zapłacić dzisiaj za strumień przyszłych pożytków, możliwy do wygenerowania dzięki własności lub użytkowaniu przedmiotu wyceny. 

Pod pojęciem „ryzyko” (Definicja  według Davida Vose,  „Risk analysis – a guantitative guide”, Wiley&Sons, 2008) rozumiemy „zdarzenie losowe, które może zaistnieć i jeśli zaistnieje to spowoduje istotny negatywny wpływ na realizację celów działania”. Konsekwencją przyjęcia takiej definicji jest założenie że: istnieją realne scenariusze zdarzeń; o możliwych do oszacowania prawdopodobieństwach realizacji poszczególnych scenariuszy; o możliwych do oszacowania: sile i kierunku oddziaływania skutków zdarzeń na realizację, celów (wartość lub rozkład wartości zmiennych wskazujących na stopień realizacji celów).

Pomiar ryzyka dla potrzeb procesu wyceny posiada szczególne znaczenie w przypadku: wyceny praw do technologii na wczesnym etapie komercjalizacji, projektowaniu postanowień umów licencyjnych lub franszyzowych, projektowaniu strategii rozwoju marki i.t.p. 

Nasze postrzeganie ryzyka, a w tym możliwość jego pomiaru, zależy w znacznym stopniu od uznawanego przez nas modelu rzeczywistości. Historycznie rzecz ujmując, analiza przyczynowo skutkowa zjawisk doprowadziła do budowy skrajnego modelu (rozwiniętego w formie „demona lub maszyny Laplace’a”), w myśl którego posiadanie wszystkich informacji o określonych obiektach, pozwoliłoby na pewne prognozowanie ich zachowań w przyszłości. Skuteczność planowania ograniczałaby więc jedynie niepełna informacja. Braki informacyjne, jak pokazuje praktyka działalności gospodarczej, to nieodłączny towarzysz procesu decyzyjnego. To spostrzeżenie wykorzystujemy dzisiaj, definiując jeden z kluczowych czynników ryzyka określany jako „niepewność”. Istnieją metody aby mierzyć poziom niepewności w celu oszacowania wartości pozyskania dodatkowej informacji. Ryzyko potrafimy ograniczać na drodze zmniejszania niepewności np.: poprzez realizację nowych badań rynkowych i dostarczenie kolejnej porcji informacji. Zwolennicy „maszyny Laplace’a” postrzegali rzeczywistość według modelu, który można określić jako „deterministyczny” lub fatalistyczny.  

 Model deterministyczny nie wytrzymał próby czasu i wniosków płynących z „zasady nieoznaczoności Heisenberga”, która wskazała na losowy charakter zjawisk i przyczyniła się do rozwoju „niedeterministycznego modelu” postrzegania rzeczywistości. W konsekwencji przyjęcia tego modelu planowanie może być skuteczne także w warunkach niepełnej informacji i dużej zmienności zjawisk, wymaga to jednak budowania stochastycznych modeli planistycznych. W efekcie, nastąpił rozwój analizy stochastycznej i praktycznych zastosowań analizy symulacyjnej. Zaakceptowano, że zmienność obok niepewności, jest kluczowym źródłem ryzyka. Zmienność stanowi przy tym cechę danego systemu i nie można jej ograniczyć na drodze pozyskiwania kolejnych porcji informacji, jak to ma miejsce w przypadku niepewności. Ograniczenie zmienności dla potrzeb zarządzania ryzykiem np.: kontraktu licencyjnego, wymaga ingerencji w system czyli wpisania w kontrakcie niezbędnych klauzul lub opcji. 

Na bazie przedstawionych pojęć, w praktyce wyceny rozwinęły się współczesne metody identyfikacji i pomiaru ryzyka w kategoriach jakościowych i ilościowych. Potrzeby procesu wyceny, realizowanego w określonych warunkach ekonomicznych, zadecydują które z metod pomiaru ryzyka zostaną zastosowane w praktyce, w sytuacji gdy: w proces wyceny wpisana jest potrzeba pomiaru ryzyka; rzeczywistość jest złożona i wielowątkowa z systemami o dużej zmienności zjawisk i zdarzeń; istnieje konieczność podejmowania decyzji w warunkach niepewności; ocena z wykorzystaniem zmiennych losowych prowadząca do wyniku o określonym rozkładzie prawdopodobieństwa zaistnienia (przedział wartosci) jest bardziej pożądana niż „jednowartościowa ocena punktowa”.

W sytuacji procesu decyzyjnego obarczonego znacznym ryzykiem, identyfikacja zdarzeń rodzących ryzyko oraz pomiar prawdopodobieństwa ich zaistnienia,  pozwoli na zastosowanie w procesie wyceny modeli stochastycznych, które stwarzają możliwość prawidłowej implementacji ryzyka (model zbudowany z uwzględnieniem rozpoznanych procesów stochastycznych i zastosowaniem metod probabilistycznych).

.