Підходи до оцінки й аналізу політичних ризиків

У статті досліджено підходи до оцінки політичних ризиків. Метою дослідження є комплексний аналіз методів і прикладних моделей аналізу та оцінки політичних ризиків. Автори виходять з того, що політичні ризики мають значний вплив як на політичну діяльність, так і на економічний та фінансові сектори відповідної країни. З огляду на їх інклюзивний характер, необхідним є використання спеціальних методів й моделей, які дозволяють оцінити ризиковану діяльність та мінімізувати негативний розвиток подій як для уряду, так і для міжнародних інвесторів. Встановлено, що методи аналізу й оцінки політичних ризиків пройшли еволюційний шлях від неструктурованих якісних методів до формалізованих структурованих якісно-кількісних моделей. Виокремлено якісні, кількісні та комбіновані підходи до аналізу та оцінки політичних ризиків, кожен з яких має як переваги, так і недоліки. Доведено, що перевагою якісного підходу є можливість оцінити специфіку кожної конкретної ситуації, недоліком – суб’єктивність думок експертів. Перевагою кількісного підходу є можливість порівнювати різні країни та регіони за рівнем ризику, використовуючи єдиний числовий вимір чиннику ризику, недоліком – неврахування якісних чинників, які можуть суттєво впливати на рівень політичного ризику, але не можуть бути враховані статистикою. Обґрунтовано, що оптимальним підходом до оцінки й аналізу політичних ризиків є комбінований підхід, який передбачає поєднання якісних та кількісних методик. Він є доволі гнучким та інтегративним, що дозволяє, з одного боку, мінімізувати суб’єктивність експертних оцінок побудовою числових виразів чинників ризику (там, де це є можливим), з іншого боку, залишається можливість врахування різноманітних нюансів, інформацію про які можуть отримати експерти від обізнаних людей з країни, що оцінюється. Автори доходять висновку, що комбінований підхід є своєрідною відповіддю на питання: яким чином знизити вплив чинника суб’єктивного сприйняття середовища на кінцевий результат, але водночас врахувати його під час аналізу кількісних показників.