Добавлен: 27.03.2024
Просмотров: 26
Скачиваний: 0
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Глава 2. Анализ и планирование рисков
2.1 Качественная и количественная оценка рисков
Анализ риска (в инвестиционном проектировании) – процесс исследования внешней и внутренней среды инвестиционного процесса, осуществляемый с целью выявления рисков, оценки их параметров, а также прогнозирование состояния предприятия, действующего в условиях риска, через определенный момент времени посредством оценки ключевых показателей деятельности, как случайных величин. Результаты анализа используются для принятия решений и для разработки мер по защите от возможных потерь.
Анализ проектных рисков можно подразделить на два взаимно дополняющих друг друга вида: качественный и количественный.
Качественный анализ может быть сравнительно простым, его главная задача – определить факторы риска, этапы работы, при выполнении которых риск возникает, т.е. установить потенциальные области риска, после чего идентифицировать все возможные риски.
Качественный анализ подразумевает выявление рисков, присущих проекту, их описание и группировку. Обычно выявляются специфические риски, непосредственно связанные с реализацией проекта (проектные), а также форс-мажорные, управленческие, юридические. Для удобства дальнейшего отслеживания проектные риски стоит учитывать по стадиям: начальной (прединвестиционной), инвестиционной (строительной) и эксплуатационной. Итогом этапа качественного анализа рисков должна стать карта рисков проекта.
Описание рисков на этапе качественного анализа не предоставляет информации о возможных потерях или их вероятности, оно служит основой для количественного анализа рисков.
Существуют следующие методы качественного анализа рисков:
Необходимо отметить одну важную специфическую особенность качественного анализа проектных рисков , состоящую в его количественном результате: процесс проведения качественного анализа проектных рисков дожжен включать не только чисто описательный, «инвентаризационный» аспект определения тех или иных конкретных видов рисков данного проекта, выявления возможных причин из возникновения, анализа предполагаемых последствий их реализации и предложений по минимизации выявленных рисков, но и стоимостную оценку всех этих минимальных рисков конкретного проекта мероприятий.
Проведение количественного анализа проектных рисков является продолжением качественного исследования и предполагает наличие некого базисного варианта (ожидаемая доходность, расчетов денежных потоков по проекту, время работы оборудования и т.п.), который может изменяться в результате реализации каждого из отмеченных рисков. Задача количественного анализа состоит в численном измерении степени влияния рискованных факторов проекта на поведение критериев эффективности всего инвестиционного проекта. Таким образом, количественная оценка риска – это численное определение влияния отдельных рисков проекта.
Процесс количественного анализа риска включает следующие стадии:
Переменные риска – это переменные, являющиеся критическими для жизнеспособности проекта, т.е. даже малые отклонения от ее предполагаемого значения негативно отражаются на проекте. Для отбора переменных используется анализ чувствительности и неопределенности. Анализ чувствительности измеряет реакцию результатов проекта на изменение той или иной переменной проекта. Недостаток этого анализа в том, что он не принимает во внимание реалистичность или не реалистичность предполагаемых изменений значения анализируемых переменных. Для того, чтобы результаты, полученные при анализе чувствительности, имели смысл, следует учесть влияние неопределенности, охватывающей переменные, подвергающиеся проверке.
Например, малое отклонение в закупочной цене определенного вида оборудования в год X имеет очень большое значение для дохода от проекта, но вероятность этого отклонения может быть мала, если поставщик связан определенными условиями контракта. Следовательно, риск,
обусловленный этой переменной, незначителен.
Принятые допущения в определенной степени спорны и не всегда справедливы для всех видов рисков, но в целом достаточно верно отражают наиболее общие закономерности изменения проектного риска и дают возможность построить кривую распределения вероятностей потерь прибыли, которую называют кривой риска.
Главное в количественной оценке проектного риска – возможность построения кривой риска и определении зон и показателей допустимого, критического и катастрофического рисков.
В настоящее время наиболее распространенными являются следующие методы анализа рисков:
1. Статистический метод заключается в изучении статистики потерь и прибылей, имевших место на данном или аналогичном предприятии, с целью определения вероятности событии, установления величины риска. Вероятность означает возможность получения определенного результата. Например, вероятность успешного продвижения нового товара на рынке в течение года составляет 3/4, а неуспех – 1/4. Величина, или степень риска, измеряется двумя показателями: средним ожидаемым значением и колеблемостью (изменчивостью) возможного результата. Среднее ожидаемое значение связано с неопределенностью ситуации. Оно выражается в виде средневзвешенной величины всех возможных результатов Е(х), где вероятность каждого результата А используется в качестве частоты, или веса, соответствующего значения х.
Вероятностная оценка риска математически достаточно разработана, но опираться только на математические расчеты при анализе проектных рисков не всегда бывает достаточным, так как точность расчетов во многом зависит от исходной информации.
2. Метод экспертных оценок отличается от статистического лишь методом сбора информации для построения кривой риска. При этом методе предполагается сбор и изучение оценок, сделанных различными специалистами (данного предприятия), касающихся вероятности возникновения различных уровней потерь. Экспертная оценка – это выявленное по специальной методике мнение экспертов по определенному вопросу.
Разновидностью экспертного метода является метод Дельфи. Он характеризуется анонимностью и управляемой обратной связью. Анонимность членов комиссии обеспечивается путем их физического разделения, что не дает им возможности обсуждать ответы на поставленные вопросы. Цель такого разделения – избежать «ловушек» группового принятия решения, доминирования мнения лидера. После обработки результата через управляемую обратную связь обобщенный результат сообщается каждому члену комиссии. Основная цель такого действия – позволить ознакомиться с оценками других членов комиссии, не подвергаясь давлению из-за знания того, кто конкретно дал ту или иную оценку. После этого оценка может быть повторена.
3. Анализ чувствительности проекта состоит из следующих шагов:
Анализ чувствительности основан на последовательно-единичном изменении проверяемых на рискованность переменных. На каждом шаге только одна из переменных меняет свое значение на прогнозное число процентов (±5%, ±10%, ±15% и т.д.), что приводит к пересчету итоговых значений по проекту. Сформированные таким образом последовательности затрат и поступлений финансовых ресурсов дают возможность определить потоки фондов денежных средств для каждого момента (или отрезка времени), т.е. определить показатели эффективности. Строятся диаграммы, отражающие зависимость выбранных результирующих показателей от величины исходных параметров. Сопоставляя между собой полученные диаграммы, можно определить так называемые ключевые показатели, в наибольшей степени влияющие на оценку доходности проекта.
Анализ чувствительности предусматривает проведение следующих процедур:
Одним из недостатков анализа чувствительности является предпосылка того, что каждый исходный параметр изменяется, независимо от других. Исправить подобную ситуацию помогает анализ сценариев, когда изменяется сразу группа взаимозависящих показателей.
Анализ чувствительности имеет серьезный недостаток – он не является всеобъемлющим и не уточняет вероятность осуществления альтернативных проектов. Анализ чувствительности инвестиционного проекта происходит на основании анализа от изменения одного фактора, что является существенным ограничение данного метода. Преодоление данной проблемы осуществляется в рамках метода статистических испытаний и метода сценариев, представляющих собой развитие методики анализа чувствительности.
4. Метод аналогий. При анализе риска нового проекта весьма полезными могут оказаться данные о последствиях воздействия неблагоприятных факторов риска на другие проекты. При использовании аналогов применяются базы данных о риске аналогичных проектов, исследовательских работ проектно-изыскательских учреждений, опросов менеджеров проектов. Полученные таким образом данные обрабатываются для выявления зависимостей в законченных проектах с целью учета потенциального риска при реализации новых проектов.
При использовании метода аналогий следует соблюдать определенную осторожность. Даже в самых правильных и известных случаях неудачного завершения проектов очень трудно создать предпосылки для будущего анализа, т.е. подготовить исчерпывающий и реалистический набор возможных сценариев срывов проектов. Дело в том, что для большинства отрицательных последствий характерны определенные особенности.
5. Имитационное моделирование (метод Монте-Карло). В последнее время стал популярен метод статистических испытаний – метод «Монте-Карло». Имитационное моделирование – это целенаправленные серии многовариантных исследований, выполняемых на компьютере с применением математических моделей. Это направление соответствует основной идее системного анализа – сочетанию возможностей человека как носителя ценностей, генератора идей для принятия решений с формальными методами, обеспечивающими возможности применения ЭВМ. Его достоинством является возможность анализировать и оценивать различные «сценарии» реализации проекта и учитывать разные факторы рисков в рамках одного подхода. Разные типы проектов имеют разную уязвимость со стороны рисков, что выясняется при моделировании.
2.1 Качественная и количественная оценка рисков
Анализ риска (в инвестиционном проектировании) – процесс исследования внешней и внутренней среды инвестиционного процесса, осуществляемый с целью выявления рисков, оценки их параметров, а также прогнозирование состояния предприятия, действующего в условиях риска, через определенный момент времени посредством оценки ключевых показателей деятельности, как случайных величин. Результаты анализа используются для принятия решений и для разработки мер по защите от возможных потерь.
Анализ проектных рисков можно подразделить на два взаимно дополняющих друг друга вида: качественный и количественный.
Качественный анализ может быть сравнительно простым, его главная задача – определить факторы риска, этапы работы, при выполнении которых риск возникает, т.е. установить потенциальные области риска, после чего идентифицировать все возможные риски.
Качественный анализ подразумевает выявление рисков, присущих проекту, их описание и группировку. Обычно выявляются специфические риски, непосредственно связанные с реализацией проекта (проектные), а также форс-мажорные, управленческие, юридические. Для удобства дальнейшего отслеживания проектные риски стоит учитывать по стадиям: начальной (прединвестиционной), инвестиционной (строительной) и эксплуатационной. Итогом этапа качественного анализа рисков должна стать карта рисков проекта.
Описание рисков на этапе качественного анализа не предоставляет информации о возможных потерях или их вероятности, оно служит основой для количественного анализа рисков.
Существуют следующие методы качественного анализа рисков:
-
метод экспертных оценок – комплекс процедур, направленных на выявление, ранжирование и качественную оценку вероятных рисков по проекту на основании экспертных мнений людей, обладающих значительным опытом в проектной деятельности; -
SWOT-анализ – позволяет наглядно противопоставлять сильные и слабые стороны проекта, его возможности и угрозы на основании качественной оценки риска; -
спираль («роза») рисков – иллюстрированное ранжирование рисков на основании качественных оценок рискованных факторов; -
метод аналогий или консервативные прогнозы – исследование накопленного опыта по проектам с целью расчета вероятностей возникновения потерь.
Необходимо отметить одну важную специфическую особенность качественного анализа проектных рисков , состоящую в его количественном результате: процесс проведения качественного анализа проектных рисков дожжен включать не только чисто описательный, «инвентаризационный» аспект определения тех или иных конкретных видов рисков данного проекта, выявления возможных причин из возникновения, анализа предполагаемых последствий их реализации и предложений по минимизации выявленных рисков, но и стоимостную оценку всех этих минимальных рисков конкретного проекта мероприятий.
Проведение количественного анализа проектных рисков является продолжением качественного исследования и предполагает наличие некого базисного варианта (ожидаемая доходность, расчетов денежных потоков по проекту, время работы оборудования и т.п.), который может изменяться в результате реализации каждого из отмеченных рисков. Задача количественного анализа состоит в численном измерении степени влияния рискованных факторов проекта на поведение критериев эффективности всего инвестиционного проекта. Таким образом, количественная оценка риска – это численное определение влияния отдельных рисков проекта.
Процесс количественного анализа риска включает следующие стадии:
-
создание прогнозной модели; -
определение переменных риска; -
определение вероятностного распределения отобранных переменных и определение диапазона возможных значений для каждой из них; -
установление наличия или отсутствия корреляционных связей среди рисковых переменных; -
прогоны моделей (определение характеристик результативных величин как случайных величин); -
анализ результатов (построение уровней риска).
Переменные риска – это переменные, являющиеся критическими для жизнеспособности проекта, т.е. даже малые отклонения от ее предполагаемого значения негативно отражаются на проекте. Для отбора переменных используется анализ чувствительности и неопределенности. Анализ чувствительности измеряет реакцию результатов проекта на изменение той или иной переменной проекта. Недостаток этого анализа в том, что он не принимает во внимание реалистичность или не реалистичность предполагаемых изменений значения анализируемых переменных. Для того, чтобы результаты, полученные при анализе чувствительности, имели смысл, следует учесть влияние неопределенности, охватывающей переменные, подвергающиеся проверке.
Например, малое отклонение в закупочной цене определенного вида оборудования в год X имеет очень большое значение для дохода от проекта, но вероятность этого отклонения может быть мала, если поставщик связан определенными условиями контракта. Следовательно, риск,
обусловленный этой переменной, незначителен.
Принятые допущения в определенной степени спорны и не всегда справедливы для всех видов рисков, но в целом достаточно верно отражают наиболее общие закономерности изменения проектного риска и дают возможность построить кривую распределения вероятностей потерь прибыли, которую называют кривой риска.
Главное в количественной оценке проектного риска – возможность построения кривой риска и определении зон и показателей допустимого, критического и катастрофического рисков.
В настоящее время наиболее распространенными являются следующие методы анализа рисков:
-
статистический; -
экспертных оценок; -
анализ чувствительности; -
оценки финансовой устойчивости и платежеспособности; -
оценки целесообразности затрат; -
анализ последствий накоплений риска; -
метод использования аналогов; -
комбинированный метод.
1. Статистический метод заключается в изучении статистики потерь и прибылей, имевших место на данном или аналогичном предприятии, с целью определения вероятности событии, установления величины риска. Вероятность означает возможность получения определенного результата. Например, вероятность успешного продвижения нового товара на рынке в течение года составляет 3/4, а неуспех – 1/4. Величина, или степень риска, измеряется двумя показателями: средним ожидаемым значением и колеблемостью (изменчивостью) возможного результата. Среднее ожидаемое значение связано с неопределенностью ситуации. Оно выражается в виде средневзвешенной величины всех возможных результатов Е(х), где вероятность каждого результата А используется в качестве частоты, или веса, соответствующего значения х.
Вероятностная оценка риска математически достаточно разработана, но опираться только на математические расчеты при анализе проектных рисков не всегда бывает достаточным, так как точность расчетов во многом зависит от исходной информации.
2. Метод экспертных оценок отличается от статистического лишь методом сбора информации для построения кривой риска. При этом методе предполагается сбор и изучение оценок, сделанных различными специалистами (данного предприятия), касающихся вероятности возникновения различных уровней потерь. Экспертная оценка – это выявленное по специальной методике мнение экспертов по определенному вопросу.
Разновидностью экспертного метода является метод Дельфи. Он характеризуется анонимностью и управляемой обратной связью. Анонимность членов комиссии обеспечивается путем их физического разделения, что не дает им возможности обсуждать ответы на поставленные вопросы. Цель такого разделения – избежать «ловушек» группового принятия решения, доминирования мнения лидера. После обработки результата через управляемую обратную связь обобщенный результат сообщается каждому члену комиссии. Основная цель такого действия – позволить ознакомиться с оценками других членов комиссии, не подвергаясь давлению из-за знания того, кто конкретно дал ту или иную оценку. После этого оценка может быть повторена.
3. Анализ чувствительности проекта состоит из следующих шагов:
-
выбор ключевого показателя, относительно которого и производится оценка чувствительности (чистый приведенный доход NPV, внутренняя норма доходности IRR и т.п.); -
выбор факторов (уровень инфляции, состояние экономики и др.); -
расчет значений ключевого показателя на разных этапах осуществления проекта (закупка сырья, производство, реализация, транспортировка, капитальное строительство и т.п.);
Анализ чувствительности основан на последовательно-единичном изменении проверяемых на рискованность переменных. На каждом шаге только одна из переменных меняет свое значение на прогнозное число процентов (±5%, ±10%, ±15% и т.д.), что приводит к пересчету итоговых значений по проекту. Сформированные таким образом последовательности затрат и поступлений финансовых ресурсов дают возможность определить потоки фондов денежных средств для каждого момента (или отрезка времени), т.е. определить показатели эффективности. Строятся диаграммы, отражающие зависимость выбранных результирующих показателей от величины исходных параметров. Сопоставляя между собой полученные диаграммы, можно определить так называемые ключевые показатели, в наибольшей степени влияющие на оценку доходности проекта.
Анализ чувствительности предусматривает проведение следующих процедур:
-
Формируют модель обоснования проекта в виде набора бюджетов, используя MS Excel, Project Expert любо другое специализированное программное обеспечение. -
Рассматривают такую модель , как «черный ящик», систему, на вход которой подаются исходные данные проекта (например, цена продукта, объем предполагаемых продаж, процентная ставка дисконтирования, ставка по кредитам, предполагаемый уровень инфляции и т.д.), на выходе «черного ящика» «снимают» только один параметр. Чаще всего им служит значение NPV, которое генерирует проект с такими исходными данными. -
Несколько раз рассчитывают обоснование проекта, пользуясь сформированной моделью при различных значениях исходных данных. При этом набор исходных данных формируют следующим образом: все параметры исходных данных, кроме одного, оставляют постоянными без изменений, один параметр считают переменным , генерируя сразу несколько его значений (обычно пять) с определенны шагом относительных изменений. Изменения, например, могут составлять: – 20%; – 10%; 0%; + 10%; + 20%. Модель рассчитывают несколько раз при различных изменениях переменного параметра. -
Вычисляют относительные темпы прироста полученных значений чистой приведенной стоимости по отношению к NPV базового варианта. -
Сопоставляют полученные значения удельного прироста NPV с удельным приростом переменного параметра. -
Процедуру, изложенную в пп. 3–5, повторяют для других исходных параметров, приняв в качестве переменных каждый из них по отдельности и зафиксировав другие.
Одним из недостатков анализа чувствительности является предпосылка того, что каждый исходный параметр изменяется, независимо от других. Исправить подобную ситуацию помогает анализ сценариев, когда изменяется сразу группа взаимозависящих показателей.
Анализ чувствительности имеет серьезный недостаток – он не является всеобъемлющим и не уточняет вероятность осуществления альтернативных проектов. Анализ чувствительности инвестиционного проекта происходит на основании анализа от изменения одного фактора, что является существенным ограничение данного метода. Преодоление данной проблемы осуществляется в рамках метода статистических испытаний и метода сценариев, представляющих собой развитие методики анализа чувствительности.
4. Метод аналогий. При анализе риска нового проекта весьма полезными могут оказаться данные о последствиях воздействия неблагоприятных факторов риска на другие проекты. При использовании аналогов применяются базы данных о риске аналогичных проектов, исследовательских работ проектно-изыскательских учреждений, опросов менеджеров проектов. Полученные таким образом данные обрабатываются для выявления зависимостей в законченных проектах с целью учета потенциального риска при реализации новых проектов.
При использовании метода аналогий следует соблюдать определенную осторожность. Даже в самых правильных и известных случаях неудачного завершения проектов очень трудно создать предпосылки для будущего анализа, т.е. подготовить исчерпывающий и реалистический набор возможных сценариев срывов проектов. Дело в том, что для большинства отрицательных последствий характерны определенные особенности.
5. Имитационное моделирование (метод Монте-Карло). В последнее время стал популярен метод статистических испытаний – метод «Монте-Карло». Имитационное моделирование – это целенаправленные серии многовариантных исследований, выполняемых на компьютере с применением математических моделей. Это направление соответствует основной идее системного анализа – сочетанию возможностей человека как носителя ценностей, генератора идей для принятия решений с формальными методами, обеспечивающими возможности применения ЭВМ. Его достоинством является возможность анализировать и оценивать различные «сценарии» реализации проекта и учитывать разные факторы рисков в рамках одного подхода. Разные типы проектов имеют разную уязвимость со стороны рисков, что выясняется при моделировании.
