Magdalena OSIŃSKA Unwersytet Mkołaja Kopernka w Torunu Model oceny ryzyka w dzałalnośc frmy logstycznej - uwag metodyczne WSTĘP Logstyka w cągu ostatnch 2. lat stała sę bardzo rozbudowaną dzedzną dzałalnośc ludzkej oraz rozległą dzedzną wedzy. Obejmuje ona bowem ne tylko zaopatrzene dystrybucję, ale także procesy produkcyjne usługowe, transport, nformację, zwroty, recyklng td. W wynku tego zawód logstyk przekształcł sę z unwersalnego w wysoko wyspecjalzowany, wymagający konkretnej precyzyjnej wedzy oraz takch samych umejętnośc kompetencj społecznych. Przedsęborstwa z branży logstycznej są narażone na ryzyko gospodarcze, podobne jak frmy należące do nnych dzałów gospodark, a ponadto same generują ryzyko dla swoch kontrahentów. Logstyka, znajdując sę na styku różnych procesów podmotów gospodarczych, jest dzałalnoścą warunkującą powodzene wszelkch projektów, dlatego też wymaga szczególnej uwag. Popularne realzowane w praktyce koncepcje logstyczne take jak just-n-tme czy też door-to-door przyzwyczały użytkownków oraz logstyków do tego, że określone procesy są realzowane zgodne z harmonogramem. W praktyce jednak pojawają sę przypadk, w których termnowa czy też nezawodna realzacja zadana ne jest zachowana. Należy zatem postawć pytane o specyfczne źródła ryzyka w logstyce, jak równeż o koncepcje modelowe dotyczące ryzyka w dzałalnośc logstycznej. Celem nnejszego opracowana jest sformułowane modelu oceny ryzyka w dzałalnośc logstycznej oraz wskazane narzędz technk pozwalających określć zagrożena wykonana zadań logstycznych. W kolejnych częścach pracy omówone zostały rodzaje źródła ryzyka w logstyce, metody pomaru ryzyka, model oceny ryzyka dzałalnośc logstycznej oraz model probtowy w ocene ryzyka w logstyce.. RODZAJE I ŹRÓDŁA RYZYKA W LOGISTYCE W języku potocznym słowa nepewność oraz ryzyko bywają stosowane zamenne. W nauce jednak pojęca te wyraźne sę rozgrancza. Współcześne nepewność defnuje sę jako stan, w którym przyszłe możlwośc szanse ch wystąpena ne są z góry znane. Ryzyko zaś dotyczy sytuacj, w których rezultat, jak będze osągnęty w przyszłośc, ne jest znany, ale możlwe jest zdentyfkowane przyszłych sytuacj lub znane jest prawdopodobeństwo zrealzowana sę poszczególnych możlwośc w przyszłośc. Nepewnoścą określane są zatem wszystke zmany, które są trudne do oszacowana lub ne ma możlwośc oszacowana prawdopodobeństwa ch zajśca, natomast wszelke zdarzena, w warunkach dwóch lub węcej możlwośc, dla których można zmerzyć prawdopodobeństwo ch wystąpena oraz ch skutk nazywane są ryzykem [por. 7]. Z punktu wdzena efektów można wyróżnć dwe koncepcje ryzyka, tj. negatywną koncepcję ryzyka oraz neutralną koncepcję ryzyka. Perwsza z nch mów o ryzyku jako o możlwośc ponesena straty czy szkody, czyl o zagrożenu nezrealzowana określonego celu dzałana. Z kole w koncepcj neutralnej ryzyko jest możlwoścą wystąpena efektu nezgodnego z oczekwanam, gdy ne znamy wynku danego dzałana. Efekt, zatem może być lepszy lub gorszy od spodzewanego. Prof. dr hab. Magdalena Osńska - Unwersytet Mkołaja Kopernka w Torunu, Wydzał Nauk Ekonomcznych Zarządzana, Katedra Ekonometr Statystyk, e-mal: emo@umk.pl Artykuł recenzowany. Logstyka 5/24 24
W analze ryzyka wyróżna sę często klka jego rodzajów. W perwszym rzędze warto wymenć ryzyko rynkowe oraz ryzyko specyfczne. Ryzyko rynkowe jest nezależne od przedsęborstwa trudno je z tej pozycj zmnmalzować. Dlatego też ryzyko rynkowe należy traktować jako dane na beżąco kontrolować zmany jego wskaźnków. Do podstawowych składnków ryzyka rynkowego w logstyce zalczyć należy: ryzyko poltyczne, ryzyko sytuacj gospodarczej w kraju na śwece, ryzyko zman prawnych, ryzyko nflacj, ryzyko stopy procentowej oraz ryzyko kursu walutowego. Ryzyko branży logstycznej stanow także składnk ryzyka rynkowego wpływając bezpośredno na zmany w popyce podaży oraz na ceny. Ryzyko rynkowe trudno jest wyrazć za pomocą jednej lczby. Jest ono bowem ścśle zwązane ze stanem gospodark kraju a nawet śwata, który podlega wahanom konunkturalnym oraz neustannym zmanom legslacyjnym. Zatem montorować należy klka najstotnejszych elementów mających wpływ na ryzyko dzałalnośc danej frmy. W Polsce ne występuje branżowy ndeks gełdowy dotyczący frm logstycznych an też sektora TSL. Gdyby był on publkowany to można by traktować jego wartośc jako benchmark dla rynkowej sytuacj w branży. Indeks tego typu publkowany, na przykład, w USA jako DJTA (Dow Jones Transportaton Average). [] W Polsce można natomast odneść sę do poszczególnych spółek z branży TSL notowanych na GPW w Warszawe, jednak tak punkt odnesena ne zawsze może być właścwy, gdyż uwzględnć należy wówczas cechy specyfczne frmy, take jak: rodzaj zakres wykonywanej dzałalnośc, welkość obrotów frmy wele nnych [por. 9]. Ryzyko specyfczne w dzałalnośc logstycznej dotyczy w szczególnośc kontrahentów oraz sytuacj wewnętrznej frmy. Z perwszą grupą zwązane jest neodłączne ryzyko asymetr nformacj zarówno co do oczekwań, jak co do możlwośc realzacj kontraktu aż do regulacj należnośc włączne. Jednym z głównych bardzo powszechnym kryterów podzału ryzyka jest podzał na ryzyko fnansowe nefnansowe. Ryzyko fnansowe zwązane jest z dzałalnoścą nstytucj fnansowych, frm prywatnych nwestorów. Dotyczy ono neoczekwanych zman przepływów penężnych, zwązanych z aktywnoścą na rynkach fnansowych czy też dzałalnoścą operacyjną. Ryzyko fnansowe generowane jest główne przez wybór rodzajów struktury źródeł fnansowana jednostk gospodarczej. Występuje szczególne w przypadku korzystana z długu w celu fnansowana dzałalnośc. Źródłem tego ryzyka mogą być wahana stóp procentowych, kursów walutowych, a także rynkowej wyceny aktywów. W odróżnenu od ryzyka fnansowego, ryzyko nefnansowe wąże sę z podejmowanem decyzj ne mających bezpośredno charakteru fnansowego ne dające sę ująć fnansowo. Warto jednak pamętać, że konsekwencje tych decyzj mogą meć charakter wymerny dla fnansów podmotu podejmującego te decyzje. W lteraturze naukowej znaleźć można wele pozycj na temat zarządzana ryzykem, podających szereg defncj oraz metod pozwalających zmnmalzować ekspozycję danego przedsęborstwa na ryzyko [6,, 5]. Wele z tych defncj metod wymaga operacjonalzacj przekształcena w praktyczne narzędza wskaźnk montorujące ryzyko w sposób beżący. Należy bowem zwrócć uwagę na fakt, ż całoścowe zarządzane ryzykem może ne tylko doprowadzć do mnmalzacj strat wynkających z różnych rodzajów ryzyka lecz także wpłynąć na dzałana o charakterze długookresowym, w tym na strategę rynkową przedsęborstwa z branży logstycznej. Zarządzane ryzykem podmotu logstycznego można określć jako podejmowane decyzj realzacja dzałań prowadzących do osągnęca przez ten podmot akceptowalnego pozomu ryzyka. Oznacza to oczywśce koneczność rozpoznana źródeł ryzyka określena zboru prawdopodobnych możlwośc. Proces zarządzana ryzykem w przedsęborstwe składa sę z następujących etapów [4]: dentyfkacja ryzyka, pomar ryzyka, sterowane ryzykem, montorng kontrola ryzyka. Identyfkacja ryzyka polega na określenu rodzajów ryzyka, które wążą sę z rozważaną dzałalnoścą. Prawdłowe ch rozpoznane umożlwa przedsęborcy podjęce dzałań mających na 25 Logstyka 5/24
celu zabezpeczene sę przed nm lub ch redukcję. Pomaru ryzyka dokonuje sę stosując różne mernk, pozwalające wyrazć pozom ryzyka w postac lczbowej. Wybór mernków zależy od rodzaju ryzyka jake podlega ocene. Sterowane rozume sę jako podejmowane dzałań mających na celu ogranczene ryzyka do dopuszczalnych rozmarów. Podmot poprzez to dzałane dostosowuje ryzyko do akceptowalnego przez nego pozomu. Z kole montorng kontrola ryzyka wynkają z faktu ze zarządzane ryzykem jest procesem cągłym, ne zaś jednorazowym dzałanem. Głównym zatem celem kontrol jest badane efektywnośc podejmowanych dzałań, mających na celu ogranczene ryzyka. 2. MIARY RYZYKA Do najczęścej stosowanych metod pomaru ryzyka zalcza sę statystyczne mary zmennośc, take jak: warancja odchylene standardowe, semwarancja semodchylene standardowe oraz rozstęp współczynnk zmennośc (por. Sobczyk. Mary te wyjaśnają jak przecętne odchylają sę możlwe wynk od wynków średnch lub oczekwanych. Im wyższe wartośc mar zmennośc tym wększe ryzyko. W praktyce wyznaczene tych mar pownno odnosć sę do określonych zmennych będących wskaźnkam ryzyka. Mogą to być na przykład zmany kosztów, zmany cen, zmany kursu walutowego tp. Identyfkacj ryzyka można dokonać na podstawe analzy hstorycznej kosztów oraz przychodów w ujęcu całkowtym oraz w postac zdezagregowanej. Można bowem rozpatrywać koszty oraz przychody według rodzajów bądź według procesów, wynkających z zastosowana rachunku ABC. Celowa jest także dezagregacja kosztów przychodów według kontrahentów lub według welkośc czy rodzaju transakcj. Jakekolwek kryterum zostane przyjęte, najważnejsze jest, aby zdentyfkować źródło ryzyka oraz ocenć welkość odchyleń od wartośc przecętnej. Zalecane jest, aby mary zmennośc były uwzględnane w zntegrowanych systemach zarządzana przedsęborstwem, w tym przedsęborstwem logstycznym. Często ryzyko dotyczy dzałań, a węc poszczególnych procesów lub ch częśc. Jeśl prowadzone dzałana mają charakter rutynowy, określene zagrożeń jest relatywne łatwe, jeśl natomast dzałana mają charakter nestandardowy, wówczas nezbędna jest wedza ekspercka w celu określena ryzyka. W takm przypadku użyteczna może okazać sę choćby metoda burzy mózgów. W bardzej zaawansowanej postac do oceny ryzyka wykorzystać można mary wrażlwośc (na przykład model probtowy model ekonometryczny) czy mary zagrożena, zblżone do tych które stosowane są na rynkach fnansowych (na przykład wartość zagrożona). 3. MODEL OCENY RYZYKA W DZIAŁALNOŚCI LOGISTYCZNEJ Borąc pod uwagę potencjalne źródła ryzyka w dzałalnośc logstycznej sformułowano ogólny model oceny ryzyka dzałalnośc logstycznej. Jego dostosowane do potrzeb konkretnego przedsęborstwa wymaga znajomośc poszczególnych procesów logstycznych realzowanych przez przedsęborstwo. Identyfkacj źródeł ryzyka dokonano z punktu wdzena podmotów generujących zagrożena. Zatem na perwszym mejscu wymenono zagrożena tkwące w samym podmoce logstycznym, następne w jego blższym otoczenu (kontrahenc dostawcy odborcy) oraz w otoczenu dalszym (branża, gospodarka kraju, regonu lub śwata). Wang Regan (23) wskazują, na to, że outsourcng jest jednym z ważnejszych źródeł ryzyka w dzałalnośc logstycznej. Składnk modelu oraz ch przyblżoną ocenę jakoścową przedstawono w tabel. Tab.. Model oceny ryzyka dzałalnośc logstycznej [opracowane własne] Elementy oceny Termnowość Nezawodność/ Bezpeczeństwo Kadra Koneczność outsourcngu Ocena Newystarczają własnych ca możlwośc Wystarczająca Bardzo dobra Wypłacalność/ Ceny Problemy z płynnoścą fnansową Płatnośc realzowane z częścowym opóźnenem Logstyka 5/24 26
Ocena kontrahentów - dostawców odborców Branża Ocena sytuacj zewnętrznej (zwązek z określonym kerunkem bądź obszarem geografcznym) Ogólna ocena ryzyka newykonana zadana Neznana Neznana Neznana Pełna Problemy z płynnoścą fnansową Płatnośc realzowane z częścowym opóźnenem Termnowa realzacja płatnośc ceny Przecętne ceny ceny ceny Przecętne ceny ceny Przedstawonej skal jakoścowej można przyporządkować oceny loścowe. Przykładowa skala loścowa może być następująca: ocene nske przyporządkować można wartośc z przedzału,,2); ocene średne wartośc (,3,6); zaś ocene wysoke wartośc z przedzału (,7,). Poszczególnym elementom oceny towarzyszą oczywśce różne metody. Zostały one przedstawone w tabel 2. Tab. 2. Metody oceny ryzyka dzałalnośc logstycznej [opracowane własne] Elementy oceny Metody oceny Ocena własnych możlwośc Analza sprawozdań fnansowych, analza wskaźnkowa, rachunek kosztów, ocena termnowośc jakośc wykonanych zadań, prognozowane, oceny ekspercke Ocena kontrahentów - dostawców odborców Analza dotychczasowych transakcj z kontrahentam, zberane opn o nowym kontrahence, ocena jakośc termnowośc współpracy Branża Analza wskaźnków branży, benchmarkng, analza nformacj jakoścowych, analza cen w branży, prognozowane Ocena sytuacj zewnętrznej (zwązek z określonym Analza wskaźnków makroekonomcznych, ocena kerunkem bądź obszarem geografcznym) ryzyka poltycznego, ocena bezpeczeństwa, prognozowane Powyższy model oceny ryzyka oraz metody towarzyszące tej ocene wymagają zarówno czasu jak specjalstycznej wedzy, zatem wskazane jest powołane stanowska menedżera ryzyka. Ne zawsze jest to możlwe ze względu na welkość sytuację fnansową frmy, ale nawet wówczas można wykorzystywać publkowane nformacje analzować odstępstwa od założeń ch przyczyny. W normalnych warunkach gospodarczych schemat postępowana w ocene ryzyka przedstawa sę następująco:. Ocena kontrahenta każdorazowo. 2. Ocena zagrożeń wynkających z sytuacj wewnętrznej frmy każdorazowo. 27 Logstyka 5/24
3. Ocena sytuacj w branży raz na mesąc. 4. Ocena sytuacj gospodarczej w kraju na śwece raz na kwartał. 5. Ogólna ocena ryzyka każdorazowo. 4. MODEL PROBITOWY W ANALIZIE RYZYKA NIEWYKONANIA ZADANIA LOGISTYCZNEGO Dysponując danym dotyczącym wykonana newykonana zadana logstycznego można dokonać estymacj modelu ekonometrycznego opsującego prawdopodobeństwo wykonana (newykonana) zadana logstycznego zależne od potencjalnych czynnków. Do czynnków tych można zalczyć: cenę (koszt jednostkowy) zadana, lczbę kontrahentów zaangażowanych w wykonane zadana, fakt korzystana z outsourcngu, czas wykonana zadana wele nnych. Model tak pozwala na ocenę oraz prognozowane prawdopodobeństwa newykonana zadana w zblżonych warunkach. Modele, w których zmenną objaśnaną stanow zmenna jakoścowa reprezentowana przez zmenną zero-jedynkową są specjalnym modelam ekonometrycznym. Zmenna objaśnana może węc przyjmować dwe wartośc lub, co w omawanej sytuacj odpowada dwóm przypadkom: newykonana zadana oraz wykonana zadana. Wartość oczekwana tej zmennej może być nterpretowana jako prawdopodobeństwo warunkowe wykonana zadana, przy ustalonych wartoścach zmennych objaśnających. Do modelowana zmennych jakoścowych ne można stosować klasycznych model ekonometrycznych, poneważ wartośc tych zmennych (wartośc prawdopodobeństwa) mogą przyjmować wartośc jedyne z przedzału. Dlatego też dokonuje sę odpowednch monotoncznych przekształceń przedzału prawdopodobeństwa na przedzał,. Jednym z najpopularnejszych przekształceń o wymenonych własnoścach jest przekształcene probtowe. Skorzystane z przekształcena wymaga posadana szczegółowych danych o dotychczas wykonanych lub newykonanych zadanach. Są to tzw. mkrodane [por. 2]. Przyjmjmy za punkt wyjśca klasyczny lnowy model ekonometryczny, postac: gdze: Y X... X Y k k, (). (2) Nech p oznacza warunkowe prawdopodobeństwo pojawena sę danego warantu zmennej objaśnanej przy ustalonych wartoścach zmennych objaśnających. Transformacja probtowa polega na zamane danego prawdopodobeństwa p na wartość dystrybuanty F standaryzowanego rozkładu normalnego, tzn.: gdze: N ; p F(Y) p, (3) a ax u ~ N,. F X... k X k Dokonując przekształcena postac: F p X... X k k 2 2 u exp du 2,,, (4) (5) Logstyka 5/24 28
gdze: jest funkcją odwrotną do dystrybuanty standaryzowanego rozkładu normalnego, otrzymuje sę funkcję probtową (tzw. probt), którą dla unknęca wartośc ujemnych należy powększyć o lczbę 5. Stąd funkcja probtowa dana jest następującym wzorem: F P F p 5. (6) W mejsce prawdopodobeństw emprycznych (częstośc) podstawa sę probty otrzymuje następującą postać modelu: P X... X k k, (7) którego parametry należy oszacować na podstawe danych lczbowych. Estymacj parametrów modelu probtowego (7) na podstawe mkrodanych dokonuje sę za pomocą metody najwększej warygodnośc. Na obecnym etape rozwoju technk oblczenowych oraz towarzyszącemu temu rozwojow oprogramowana statystycznego oszacowane parametrów takego modelu oraz ocena jego dopasowana ne pownny nastręczać welu trudnośc. WNIOSKI Analza ryzyka dzałalnośc logstycznej wymaga specjalstycznej wedzy teoretycznej praktycznej. Z punktu wdzena przedsęborstwa logstycznego wskazane jest opracowane ndywdualne dobranego modelu oceny ryzyka jego źródeł oraz beżący montorng ryzyka. W wększych frmach, wskazane jest ponadto powołane stanowska menedżera ryzyka, który przeprowadzałby analzy zagrożeń zwązanych z realzacją operacj logstycznych zarówno ex post, jak ex ante. Z naukowego punktu wdzena nezbędne są zarówno opracowana metodyczne jak analzy empryczne dotyczące ryzyka w logstyce w celu jak najbardzej efektywnego elmnowana bądź unkana jego źródeł. Analzy take wnny bazować na opnach samych zanteresowanych wdrożenem tych model, tj. przedsęborstw logstycznych. Pewnym jest, że w tej dzedzne znajduje sę jeszcze wele możlwośc współpracy środowska naukowego z praktyką. W nnejszym opracowanu przedstawono model oceny ryzyka dzałalnośc logstycznej rozpatrujący źródła ryzyka z punktu wdzena podmotu logstycznego oraz jego otoczena blższego dalszego. Wskazano przy tym na koneczność stałego montorowana ryzyka, a także na możlwość oceny prawdopodobnych zagrożeń za pomocą probtowego modelu ekonometrycznego. Streszczene Przedsęborstwa z branży logstycznej są narażone na ryzyko gospodarcze, podobne jak frmy należące do nnych dzałów gospodark, a ponadto same generują ryzyko dla swoch kontrahentów. Logstyka, znajdując sę na styku różnych procesów podmotów gospodarczych, jest dzałalnoścą warunkującą powodzene wszelkch projektów, dlatego też wymaga szczególnej uwag. Celem nnejszego opracowana jest sformułowane modelu oceny ryzyka w dzałalnośc logstycznej oraz wskazane narzędz technk pozwalających określć zagrożena wykonana zadań logstycznych. Analza ryzyka dzałalnośc logstycznej wymaga specjalstycznej wedzy teoretycznej praktycznej. Z punktu wdzena przedsęborstwa logstycznego wskazane jest opracowane ndywdualne dobranego modelu oceny ryzyka jego źródeł oraz beżący montorng ryzyka prowadzony przez specjalstów. Model of rsk assessment n logstcs actvty - methodologcal remarks Abstract Enterprses of the logstcs ndustry are exposed to economc rsk, as well as companes belongng to other sectors of the economy, and also generate the rsk to ts contractors. Logstcs, found at the juncton of dfferent processes and enttes, s an actvty condtonng the success of any project, and therefore requres specal attenton. The am of ths study s to formulate a model for the assessment of rsk n logstcs actvtes and to ndcate the tools and technques to dentfy the hazards of logstcs tasks performance. Analyss of the rsk n logstcs actvtes requres specalzed theoretcal and practcal knowledge. From the perspectve of logstcs 29 Logstyka 5/24
enterprse t s desrable to select proper rsk assessment model, and ongong montorng of the rsks run by professonals. BIBLIOGRAFIA. Damodaran A., Ryzyko strategczne. Podstawy zarządzana ryzykem, Wydawnctwa Akademcke Profesjonalne, Warszawa 29. 2. Gruszczyńsk M. (red)., Mkroekonometra. Modele metody analzy danych ndywdualnych. Wolters Kluwer, Warszawa 22. 3. Jajuga K. (red.), Metody ekonometryczne statystyczne w analze, Wydawnctwo Akadem Ekonomcznej m. Oskara Langego we Wrocławu, Wrocław 2. 4. Jajuga K. (red.), Zarządzane ryzykem, Wydawnctwo Naukowe PWN, Warszawa 27. 5. Kasewcz S. (red.), Zarządzane zntegrowanym ryzykem przedsęborstwa w Polsce. Kerunk narzędza. Wydawnctwo Wolters Kluwer, Warszawa 2. 6. Stanec I., Zawła-Nedźweck J. (red.), Zarządzane ryzykem operacyjnym, Wydawnctwo C.H. Beck, Warszawa28. 7. Tarczyńsk W., Mojsewcz M., Zarządzane ryzykem, Polske Wydawnctwo Ekonomczne, Warszawa 2. 8. Wang, C., Regan, A.C., Reducng Rsks n Logstcs Outsourcng, G.S.M, Unversty of Calforna, Berkley, CA, 23. 9. Włodarczyk A., Ocena dochodu ryzyka nwestycj w akcje spółek z branży TSL notowanych na GPW w Warszawe, Czasopsmo Logstyka, Nr 5/22.. http://wyborcza.bz/bznes/,896,268269,nepokojace_notowana_ndeksu_frm_transporto wych.html. Logstyka 5/24 22