VNÍMÁNÍ RIZIK Z HLEDISKA DOBY PŮSOBENÍ NA TRHU Vrchota, Kubecová, Maříková ÚVOD Rizika představují významné ohrožení existence podniku od doby jeho vzniku. Dotýkají se všech oblastí podnikání a svou variabilitou a nepředvídatelností ovlivňují vývoj a fungování trhu. Z tohoto důvodu existuje široké spektrum kategorií rizik nejen z hlediska jejich vzniku, ale i významu, intenzity a dopadu. Při zohlednění těchto skutečností byl výzkum zaměřen na rizika s ohledem na dobu působení jednotlivých podniků na trhu.
1 TEORETICKÁ VÝCHODISKA Riziko není ničím novým a představuje riziko, které musí být řízeno v každé aktivitě již od jejího počátku [3]. Již od otevření bran první instituce je všudypřítomné riziko. Je tedy neodmyslitelnou součástí života každého ekonomického subjektu. Zcela přirozeně společnost reagovala a vyvíjela snahu směrem k řízení a ovlivňování provozního rizika, v důsledku toho vznikl Operational Risk Management. Provozní rizika stojí za velkými finančními ztrátami a neúspěchem mnohých i velkých společností [2]. Riziko vyvstává z „dělání nějakých věcí“ nebo z „provozu“. Jelikož všichni „děláme nějaké věci“, tak každý z nás ve skutečnosti čelí do určité míry riziku. Povaha, rozsah a velikost operačního rizika se odráží od povahy a rozsahu toho „co děláme“. Stejně tak jako rozsah a rozdílnost skutečných a potenciálních aktivit vykonávaných lidmi a organizacemi je obrovský a neuchopitelný, tak i riziko je stejně rozsáhlé [5]. Různé definice rizika se vztahují k událostem. Zajímavými událostmi jsou z hlediska provozního rizika jen takové události, které ve svém konečném důsledku vedou ke ztrátě. Ostatní události jsou z pohledu rizika považovány za bezvýznamné a nejsou tedy pokládány za události, které jsou vhodné pro účely analýzy rizik [4]. Jednotnou definici provozního rizika ovšem v literatuře ani v průmyslu nalézt nelze. Obecně je možné riziko chápat jako riziko spojené s podnikatelskými činnostmi napříč organizací a tak dopady takového rizika mají potenciál být mnohem rozsáhlejší. Provozní rizika jsou širokou disciplínou rizik, která obsahuje takové komponenty, které jsou základem všech ostatních rizik [1].
2 CÍL A METODIKA Cílem výzkumu bylo charakterizovat rizika ve vztahu ke stáří společnosti. Charakteristikou je zde chápan počet vnímaných rizik jednotlivými podniky, průměrné hodnocení významu rizik (dle metodiky probability impact matice od Walters 2009 [6]) a celková suma významu rizik pro každý podnik. Stáří společnosti je chápáno jako délka jeho působení na trhu v letech. Hodnocení jednotlivých rizik probíhalo dle metodiky probability - impact matice [6]. To znamená, že hodnocení pravděpodobnosti výskytu rizika bylo hodnoceno v intervalu 1 až 5, kde 1 představuje velice vysokou pravděpodobnost výskytu rizika a 5 znamená velmi nízkou pravděpodobnost výskytu rizika. Dopad rizika byl specifikován pomocí intervalu 1 až 6, kde 1 představuje dopad zanedbatelný, 2 je dopad malý, 3 dopad střední, 4 vážný dopad, 5 dopad kritický a 6 znamená pro podnik dopad katastrofický. Následně bylo dle přidělených hodnot možné rozdělit rizika do kategorií A, B a C. Skupina A jsou rizika, na která by se měl podnik především zaměřit, naopak do skupiny C jsou zařazeny rizika, která mají zanedbatelný dopad a nízkou pravděpodobnost výskytu nebo se těmto situacím blíží. Metodika rozdělení rizik [6] je zřejmá z obrázku 1. Pro potřeby tohoto příspěvku bylo riziku v kategorii A přiděleno 5 bodů, riziko B získalo 3 body, riziko C získalo 1 bod, a pokud se v podniku riziko nevyskytovalo, bylo přiděleno 0 bodů.
Obr. 1: Matice probability – impact
Pravděpodobnost výskytu
Potenciální dopad zanedbatelný
malý
střední
vážný
kritický
katastrofický
velice vysoká
B
B
A
A
A
A
vysoká
B
B
B
B
A
A
střední
C
B
B
B
A
A
nízká
C
C
B
B
A
A
velice nízká
C
C
C
B
B
A
Zdroj: vlastní zpracování dle [6] Již v dotazníku bylo společnostem nabídnuto 33 rizik, která byla členěna do 5 skupin: - přírodní rizika (povodně, sucho, jiná), - vnější rizika (vysoké úrokové sazby, obtížnost získat úvěr, kriminalita, neočekávaná opatření orgánů, nemožnost plnit směrnice a nařízení EU, zvýšení cen surovin a pohonných hmot, poruchy či úmyslné narušení informačního systému), rizika plynoucí od partnerů (vzrůstající konkurence, neočekávaná opatření mateřského podniku, ztráta důležitého partnera, nedostatek zákazníků, pozdní platby od zákazníků, špatný výběr dodavatelů, negativní vliv klíčového článku řetězce, soudní řízení se zákazníky), - rizika plynoucí z činnosti podniku (špatné strategické rozhodnutí, riziko spojené se vstupem na nové trhy, nezískání grantů a zakázek, zavádění nových pracovních a výrobních metod, poruchy výrobního systému, nedodržení požadované kvality výrobků či služeb, velké zadlužení a neschopnost splácet své závazky, nemožnost uplatnit technický pokrok, zastarávání zásob, riziko rodinné – např. není nástupce, časté konflikty, atd.) - riziko vyplývající ze špatně nastavených procesů (nedostatek odborných pracovníků, špatné vlastní plánování, špatná práce vlastních pracovníků, riziko související s bezpečností práce, vyčerpání zásob a nemožnost uspokojit včas své zákazníky). Sběr dat probíhal v druhé polovině roku 2013 a podařilo se shromáždit data od 101 podniků. Nové definice malých a středních podniků vydaná Evropskou komisí (2006) určuje podmínky pro členění podniky do skupin malých a středních. Při využití této metodiky kategorizace s ohledem na počet zaměstnanců je sledovaný vzorek složen ze 14 % mikro podniky, 38 % malými, 36 % středními a 12 % velkými podniky. Z hlediska specializace podniků jsou ve vzorku z 9 % zastoupeny zemědělské podniky, 32 % strojírenské podniky, 18 % potravinářské společnosti, 22 % obchodní společnosti a z 19 % podniky soustředěné na výrobu domácích potřeb. Pro potřeby tohoto příspěvku byl vzorek rozdělen do kategorií společností působících na trhu: - do 10 let (16 podniků), - 11 – 20 let (28 podniků), - 21 – 30 let (41 podniků), - 31 a více let (16 podniků).
3 VÝSLEDKY Nejprve byla data vyhodnocena jednoduššími metodami v prostředí Excel, z kterých vyplývá, že největší počet rizik vnímají společnosti působící na trhu méně než 10 let, v průměru kolem 31,5 rizika, oproti podnikům působících na trhu v rozmezí 11 až 20 let které sledují kolem 30,5 rizik. Společnosti působící na trhu více jak 31 let vnímají v průměru a 2 rizika méně, než nově vzniklé společnosti a ty, které působí na trhu do 10 let. Uvedené je patrné na obrázku 2, z kterého lze také vysledovat jistý trend úbytku rizik vzhledem k době působení na trhu, tento trend se ovšem později ve statistice nepodařilo prokázat.
Obr. 2: Počet vnímaných rizik
Zdroj: vlastní Dále byla rizika charakterizována z hlediska průměrného hodnocení rizika dle probability – impact matice (průměr z přidělených bodů kategoriím A, B, C a 0). Zde je patrné, že nejvíce jsou ohrožovány společnosti, které jsou na trhu 21 až 30 let, následovány nově vzniklými společnostmi, které dosahují shodně s podniky 11 – 20 let hodnoty rizika okolo 2,85. Nejméně se cítí ohroženy společnosti působící na trhu více jak 31 let, kde je hodnota průměrného rizika kolem 2,77 z celkových 5 možných. Obr. 3: Průměrný počet bodů za 1 riziko
Zdroj: vlastní Posledním hodnotícím kritériem, byla celkově dosažená suma za rizika (tj. součet přidělených bodů dle kategorií rizik A, B, C a 0), za průměrnou společnost v dané kategorii. Zde opět nejnižšího score 82 bodů dosáhli společnosti působící na trhu více jak 31 let oproti ostatním společnostem, které se pohybují v rozmezí 87 – 89 bodů, jak je patrné na obrázku 4.
Obr. 4: Průměrný počet bodů jednotlivých kategorií
Zdroj: vlastní Následně byla data analyzována pomocí Kruskal-Wallisova testu a medianového testu, kde byly sledovány odchylky v rámci jednotlivých skupin. Z hlediska sledovaných veličin sumy rizik a průměrné hodnoty rizik nebyly ani v jednom testu shledány signifikantní rozdíly, proto zde tyto výpočty nejsou blíže rozvedeny. Oproti tomu signifikantní rozdíly vyšly v kategorii průměrného počtu rizik vnímaných podniky. V rámci Kruskal-Wallisova ANOVA testu se podařilo zamítnout nulovou hypotézu (H0 = doba působení na trhu nemá vliv na počet vnímaných rizik), ve prospěch H A= non H0. Na zvolené hladině významnosti α = 0,05. Na základě sledovaného vzorku lze s 95 % pravděpodobností tvrdit, že doba působení na trhu má vliv na počet vnímaných rizik. Tab. 1: Statistika - doba působení na trhu a počet vnímaných rizik Vícenásobné porovnání p hodnot (oboustr.); počet rizik, Kruskal-Wallisův test: H (3, N= 101) =22,45764 p =,0001 0-10 11-20 21-30 31 a více Doba působení na R:75,125 R:58,821 R:43,354 R:32,781 trhu v letech 0-10 0,454874 0,001407 0,000262 11-20 0,454874 0,187772 0,027421 21-30 0,001407 0,187772 1,000000 31 a více 0,000262 0,027421 1,000000 Zdroj: vlastní Z tabulky 2, ve které je uvedeno vícenásobné porovnání počtu vnímaných rizik z hlediska jednotlivých kategorií, vyplývá na hladině významnosti α= 0,05, že se od sebe s 95% jistotou liší kategorie podniků působících na trhu více než 31 let od skupin působících méně jak 10 let (p-value= 0,0003) a 11 - 20 let (p-value= 0,0274). Stejně tak podniky působící 21 - 30 let se liší z hlediska vnímání rizik od podniků působících 10 a méně let (p-value= 0,0014). Výsledky dokládá také tabulka 2 a obrázek 5 vyjadřující porovnání z-hodnot.
Tab. 2: Statistika – počet vnímaných rizik Vícenásobné porovnání z' hodnot; počet rizik, Kruskal-Wallisův test: H (3, N= 101) =22,45764 p =,0001 0-10 11-20 21-30 31 a více Doba působení R:75,125 R:58,821 R:43,354 R:32,781 na trhu v letech 0-10 1,775519 3,678577 4,087560 11-20 1,775519 2,153297 2,835871 21-30 3,678577 2,153297 1,224104 31 a více 4,087560 2,835871 1,224104 Zdroj: vlastní Obr. 4: Krabicový diagram porovnání z hodnot 34
32
30
počet
28
26
24
22
20
18 10
20
30 Kategorie
40
Medián 25%-75% Min-Max
Zdroj: vlastní
ZÁVĚR Cílem příspěvku bylo určení odlišností mezi různě starými podniky z hlediska jejich vnímání rizik. Odlišnosti byly sledovány zejména v oblasti počtu vnímaných rizik, průměrným hodnocením vnímání rizik a celkové sumě významu rizik za každý jednotlivý podnik. V příspěvku byla využívána metodika probability – impact matice [6]. Největší počet rizik vnímají společnosti působící na trhu do deseti let a naopak nejmenší počet rizik je zaznamenán u podniků s existencí 31 a více let. Riziko v průměru hodnotí nejvýznamně společnosti působící na trhu v rozmezí 21 až 30 let. Nejmenší počet bodů průměrně riziku přidělili opět společnosti působící 31 let a více. Průměrně nejvíce bodů přiřadily jednotlivým rizikům společnosti vnikající a s existencí do 10 let, naopak nejméně opět podniky působící na trhu 31 a více let. Dle popisných statistik lze tedy shledat trend, že starší podniky shledávají méně rizik a přikládají jim menší váhu. Na základě sledovaného vzorku se podařilo prokázat, že doba působení na trhu má vliv na počet vnímaných rizik. Také se podařilo prokázat, že se od sebe z hlediska vnímání počtu rizik liší skupiny podniků působící na trhu 31 a více let a podniky existující do 10 let a působící na trhu v rozmení 11 - 20 let. Odlišnost skupin v oblasti vnímání počtu rizik se také podařila prokázat mezi skupinami podniků působících na trhu 21 - 30 let a 10 a méně let. Vdnešní době široké konkurence představuje postoj a schopnost adaptace na rizika pro podniky konkurenční výhodu, kterou lze dosáhnout s využitím kvalitně propracované metodiky risk managementu. Význam risk managementu ověřila nedávná globální ekonomická krize. Problematika vnímání krizik podniky je složitá a tento příspěvek je součástí rozsáhlého výzkumu. Příspěvek vznikl za podpory grantu 079/2013/S „Modely řízení MSP“ (odpovědný řešitel doc. Ing. Ladislav Rolínek, Ph.D.).
LITERATURA [1] [2] [3] [4] [5] [6]
AKKIZIDIS, I. S., BOUCHEREAU, V. Guide to Optimal Operational Risk and BASEL II. Florida: Auerbach Publications, 2005. ISBN 9780849338137. ALEXANDER, C. Operational Risk: Regulation, Analysis and Management. London: Financial Times Prentice Hall, 2003. ISBN 9780273659662. BERNSTEIN, P. L. Against the Gods: The Remarkable Story of Risk. New York: Wiley, 1998. ISBN 9780471295631. PANJER, H. H. Operational Risk: Modeling Analytics. New Jersey: John Wiley & Sons, 2006. ISBN 9780471760894. TATTAM, D. A Short Guide to Operational Risk. Burlington: Gower Publishing, 2012. ISBN 9780566091834. WATERS, D. Supply Chain Management: An Introduction to Logistics. New York: Palgrave Macmillan, 2009. ISBN 978-0230200524.
Adresa autorů: Ing. Jaroslav Vrchota, Ph.D. Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, Ekonomická fakulta, Katedra řízení
[email protected] Ing. Jana Kubecová Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, Ekonomická fakulta, Katedra řízení
[email protected] Ing. Monika Maříková Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, Ekonomická fakulta, Katedra řízení
[email protected]
PERCEPTION OF OPERATIONAL RISK WITH REGARD TO THE EXISTENCE ON THE MARKET Abstract It is completely unrealistic to eliminate all risks to which the company may potentially face. Therefore, it is important to understand the probability of occurrence of individual risks and their potential impacts. From these ideas is based submitted contribution. The paper is focused on risk analysis with regard to the existence time of firms on the market. Risk analysis in this paper is the comparison of businesses in terms of the existence time of firm on the market compared to the number of perceived risks due to their importance. In terms of perceived risks and average assessing the significance of individual risk it can be from the descriptive statistics traced to older businesses have lower number of perceived risks and lower average rating their importance. On the reference sample was confirmed the relationship between existence time of firms on the market and the number of perceived risk. It is also managed to prove differences in the perception of risk among groups of companies operating on the market 31 years and more than in the group with businesses in existence to 10 years and companies operating on the market from 11 to 20 years. Likewise, differences in perception of risk between the groups was managed to establish between the groups of firms on the market from 21 to 30 years and 10 years or less.
Key words existence on the market, operational risk, probability-impact matrix, risk
JEL Classification D 810, G 32, H 12,