Полная версия

Главная arrow Страховое дело arrow УПРАВЛЕНИЕ ИНВЕСТИЦИОННЫМИ ПРОЕКТАМИ В УСЛОВИЯХ РИСКАХ И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>

Количественные методы оценки проектных рисков

Логическим продолжением качественного анализа рисков является их количественная оценка, задача которой состоит в том, чтобы провести численное измерение влияния рисков проекта на основные его параметры, включая показатели эффективности. На

Количественный анализ

риска - это численное определение влияния отдельных рисков проекта

данном этапе анализа определяется вероятность возникновения негативных последствий вследствие наступления рискового события, а также величина возможного ущерба.

Основными параметрами количественной оценки проектных рисков являются переменные риска и их вероятностное распределение.

Переменные риска - основные показатели, характеризующие ситуацию (условия) и являющиеся критическими для жизнеспособности проекта, даже малые отклонения которых могут привести к негативным для проекта последствиям.

Вероятностное распределение переменных - диапазон возможных значений переменных риска. Как правило, данный диапазон определяется экспертными методами.

При проведении количественного анализа риска используются случайные величины, что позволяет проводить сравнения различных исходов принятия решений. Для получения обобщенной оценки вероятностного распределения случайных величин используют следующие характеристики: математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации, медиана и др.

90

Возможны следующие виды вероятностного распределения: равновесное распределение - случайная величина с одинаковой вероятностью принимает каждое из возможных значений; биномиальное распределение - для каждого испытания событие может наступить с вероятностью, величина которой является постоянной;

нормальное распределение - распределение вероятностей задается функцией плотности, совпадающей с функцией Гаусса. Важным условием моделирования рисковых ситуаций является отсутствие среди рисковых переменных, включенных в модель, значимых корреляций. Для выявления наличия или отсутствия таких связей применяют регрессионный и корреляционный анализ.

Для оценки степени приемлемости риска при проведении количественного анализа определяют зоны риска.

Та область возможных потерь, величина которых достигает величины собственного капитала организации, относится к зоне катастрофического риска. Данный риск способен привести к банкротству субъекта, реализующего проект, а также может быть связан с угрозой экономических или экологических катастроф.

Зона критических потерь включает область, где величина возможных потерь превышает величину ожидаемой прибыли, т. е. предприниматель рискует не только не получить доход от реализации проекта, но и понести определенные убытки. В зоне допустимого риска величина возможных потерь не превышает ожидаемой прибыли.

Наконец, безрисковая зона включает ту область, в которой потери от реализации рассматриваемого проекта не ожидаются.

Методы количественного анализа риска достаточно разнообразны. Наиболее распространенными их них являются следующие: анализ чувствительности проекта; анализ сценариев развития проекта;

имитационное моделирование проекта (метод Монте-Карло); анализ предельного уровня устойчивости проекта.

Анализ чувствительности позволяет определить, как возможные итоговые показатели могут измениться при изменении условий окружающей среды проекта. Данный подход предполагает последо-

91

вательный расчет каждого показателя эффективности проекта при изменении какой-то одной переменной. Например, можно провести анализ чувствительности чистого дисконтированного дохода к изменению нормы дисконта. При этом показатель чувствительности проекта определяется как отношение процентного изменения показателя эффективности проекта к изменению значения переменной

на один процент.

Анализ чувствительности проекта предполагает определение изменения переменных показателей эффектности проекта в результате колебания исходных данных

При таком подходе последовательно пересчитывается каждый показатель эффективности проекта (например, NPV, IRR, PI) при изменении какой-то одной переменной.

Приведем наиболее рациональную последовательность проведения анализа чувствительности инвестиционного проекта.

  • 1. Выбор ключевого показателя эффективности инвестиций, в качестве которого может служить внутренняя норма прибыльности (IRR) или чистое современное значение (NPV).
  • 2. Выбор факторов, относительно которых разработчик инвестиционного проекта не имеет однозначного суждения (т. е. находится в состоянии неопределенности). Типичными являются следующие факторы:

капитальные затраты и вложения в оборотные средства;

рыночные факторы - цена товара и объем продажи;

компоненты себестоимости продукции;

время строительства и ввода в действие основных средств.

  • 3. Установление номинальных и предельных (нижних и верхних) значений неопределенных факторов, выбранных на втором шаге процедуры. Предельных факторов может быть несколько, например ± 5 % и ± 10 % от номинального значения (всего четыре в данном случае).
  • 4. Расчет ключевого показателя для всех выбранных предельных значений неопределенных факторов.
  • 5. Построение графика чувствительности для всех неопределенных факторов. В западном инвестиционном менеджменте этот график носит название “Spider Graph”.
  • 92

График позволяет сделать вывод о наиболее критических факторах инвестиционного проекта, чтобы в ходе его реализации обратить на эти факторы особое внимание с целью сократить риск реализации инвестиционного проекта. Так, например, если цена продукции оказалась критическим фактором, то в ходе реализации проекта необходимо улучшить программу маркетинга и (или) повысить качество товаров. Если проект окажется чувствительным к изменению объема производства, то следует уделить больше внимания совершенствованию внутреннего менеджмента предприятия и ввести специальные меры по повышению производительности. Наконец, если критическим оказался фактор материальных издержек, то целесообразно улучшить отношение с поставщиками, заключив долгосрочные контракты, позволяющие, возможно, снизить закупочную цену сырья.

Иными словами, на основании проведенных расчетов показателей чувствительности проекта к каждой из рассматриваемых переменных риска проводится их ранжирование по степени влияния и определяется вероятность прогнозируемое™ данных переменных. Результаты проведенного анализа часто представляют графически в виде паутинообразной диаграммы. Пример такой диаграммы по показателю NPV приведен на рис. 10.

Результаты анализа чувствительности проекта могут быть также представлены в виде матрицы, в которой выделены наименее и наиболее рискованные для проекта переменные (показатели), которые обобщают проведенные ранее расчеты и формируют информационную платформу для последующего проведения других процедур количественной оценки инвестиционного проекта (табл. 11).

Метод анализа сценариев предполагает оценку влияния одновременного изменения всех основных параметров проекта на показатели эффективности проекта

Важным недостатком метода анализа чувствительности является то, что все анализируемые факторы риска рассматриваются независимо друг от друга. В отличие от данного метода, метод анализа сценариев рассматривает изменение группы взаимосвязанных показателей.

Метод анализа сценариев позволяет рассмотреть различные варианты развития событий при реализации

Представление результатов анализа чувствительности показателя NPV к изменениям ключевых факторов проекта

Рис. 10. Представление результатов анализа чувствительности показателя NPV к изменениям ключевых факторов проекта1

Таблица 11

Пример матрицы чувствительности проекта

Фактор риска

Чувствительность

Возможность

прогнозирования

Изменение цен на инвестиционные ресурсы

Высокая

Средняя

Колебания валютного курса

Средняя

Средняя

Изменение условий договора субподряда

Высокая

Низкая

Изменение издержек производства

Низкая

Высокая

проектов при значительном количестве исходных параметров, угроз, а также возможных механизмов устранения или снижения последствий наступления рисковых событий. В результате сценарного анализа определяется воздействие на основные показатели реализации проекта совокупности факторов риска, влияние которых рассматривается как одновременное.

  • 1 Саблин Д. Риск-анализ проекта // Управление риском. 2007. № 3.
  • 94

Сценарный анализ включает проведение следующих этапов:

  • 1. Определение перечня критических факторов, которые будут изменяться одновременно. Как правило, рассматривается одновременное влияние двух-четырех факторов, поскольку применение их большего числа значительно усложняет расчеты.
  • 2. Разработка сценариев развития ситуации. Это обычно оптимистичный, пессимистичный и наиболее вероятный (реалистичный) сценарии развития и реализации инвестиционного проекта, для каждого из которых фиксируется значение отобранных факторов.
  • 3. Преобразование факторов неопределенности в информацию о вероятностях распределений, определение интервалов изменения факторов.
  • 4. Определение показателей эффективности проекта в целом и с учетом неопределенности.
  • 5. Сравнение полученных значений показателей с базисными значениями, разработка рекомендаций по минимизации рисков.

Наряду с базовым набором исходных данных проекта рассматривают ряд других наборов данных, которые, по мнению разработчиков проекта, могут иметь место в процессе реализации. В анализе сценария финансовый аналитик просит технического менеджера подобрать показатели при «плохом» стечении обстоятельств (малый объем продаж, низкая цена продажи, высокая себестоимость единицы товара и т. д.) и при «хорошем». После этого размеры чистого дисконтированного дохода по проекту при хороших и плохих условиях сравниваются с ожидаемым NPV.

Основным достоинством сценарного метода количественного анализа проектных рисков является содержательность процесса разработки сценария, что позволяет руководителю проекта составить о нем более четкое представление, выявить узкие места. Кроме того, при оценке эффективности проектов учитывается взаимосвязь рассматриваемых факторов риска.

В то же время сценарный подход имеет и определенные недостатки, к которым, в частности, относятся следующие:

объемные аналитические исследования, обусловленные необходимостью создания нескольких сценарных моделей проекта;

95

зависимость качества построения моделей от наличия и качества исходной информации, которая часто является неполной и субъективной;

достаточно сильная размытость и неопределенность границ сценариев;

ограниченность количества детально исследуемых сценарных моделей вследствие объективного ограничения числа возможных комбинаций рисковых переменных.

Имитационное моделирование - это целенаправленные серии многовариантных исследований, выполняемых на компьютере с применением математических моделей

Другим методом количественного анализа, позволяющим максимально приблизить модель к исследуемой ситуации, является имитационное моделирование (метод Монте-Карло). Построение имитационной модели заключается в моделировании денежных потоков, которые возникают в ходе реализации инвестиционного проекта.

При проведении имитационного моделирования проектных рисков выполняют следующие основные действия:

определение основных параметров (факторов), влияющих на денежные потоки проекта;

установление взаимосвязи между входными и выходными показателями в виде математических выражений; построение вероятностного распределения по каждому параметру (фактору) модели;

проведение компьютерной имитации исследуемого процесса; оценка и анализ полученных результатов, принятие решений. Суть метода состоит в том, что компьютер случайным образом, основываясь на вероятностном распределении факторов риска, выбирает его значение; при этом предполагается, что функция распределения является нормальной. Выбранные значения факторов комбинируются с другими параметрами, по которым не предполагаются изменения, и определяется величина денежных потоков для каждого года. Такая последовательность действий повторяется много раз (обычно около 500). Полученные результаты позволяют построить 96

2.3. Количественные методы оценки проектных рисков

вероятностное распределение денежного потока, связанного с анализируемым инвестиционным проектом, которое является достаточно научно обоснованным и важным для принятия решения.

В общем виде процесс анализа риска с использованием метода имитационного моделирования может быть представлен в виде последовательности этапов (рис. 11).

Процесс анализа риска при имитационном моделировании

Рис. 11. Процесс анализа риска при имитационном моделировании

На первом этапе данного метода осуществляется создание прогнозной модели, которая позволяет определить математические отношения между числовыми переменными, имеющими отношение к прогнозу выбранного финансового показателя. При оценке проектных рисков в качестве базовой прогнозной модели обычно используется модель расчета показателя чистого дисконтированного дохода (NPV):

где CF - величина денежных потоков по годам; г - норма дисконта, %; к - год реализации проекта.

Данная прогнозная модель имитируется на основе анализа сгенерированных случайных сценариев, каждому из которых соответствует определенное значение денежных потоков. Статистическая обработка позволяет установить долю сценариев, которые соответствуют отрицательному значению NPV. Отношение числа таких сценариев к общему количеству сценариев дает оценку риска инвестиций.

Распределение вероятностей переменных модели (денежных потоков) дает возможность выбора величин из определенного диапазона. Такие распределения представляют собой математические инструменты, с помощью которых придается вес всем возможным результатам. Этим контролируется случайный выбор значений для каждой переменной в ходе моделирования.

Необходимость применения метода распределения вероятностей обусловлена целями прогнозирования вариантов развития будущих событий, которые, как отмечалось, сопряжены с вероятностными исходами и могут в дальнейшем подлежать корректировке. В тех случаях, когда при проведении анализа используется только один тип распределения вероятности для всех переменных, включенных в прогнозную модель, это называется детерминированным распределением вероятности. При этом вся вероятность присваивается одному значению. Соответственно, результаты прогнозной модели можно определить на основании всего одного прогона модели. Однако в анализе рисков используется информация, содержащаяся в распределении вероятности с множественными значениями. Именно использование множественных значений вместо детерминированных распределений вероятности и отличает имитационное моделирование от традиционного подхода.

Следует отметить, что количественный анализ с использованием методов имитационного моделирования проводится чаще всего 98

для оценки валютных рисков, рисков колебания процентных ставок, макроэкономических рисков и др.

Расчеты по методу имитационного моделирования являются достаточно трудоемкими, в связи с чем их всегда осуществляют при помощи программных продуктов, таких каа Project Expert, «Альт-Инвест», Excel.

Можно сказать, что метод имитационного моделирования представляет собой сочетание элементов методов анализа чувствительности и анализа сценариев на базе теории вероятностей. Вместо того чтобы создавать ограниченное количество отдельных сценариев (оптимистичный, пессимистичный, реалистичный), в процессе имитационного моделирования при использовании программных средств компьютер генерирует сотни возможных комбинаций параметров (факторов риска) проекта с учетом их вероятностного распределения.

Очевидно, что метод имитационного моделирования является мощным средством анализа инвестиционных рисков, поскольку его применение дает возможность выявить риск, учитывая максимально возможное число факторов внешней среды. Основными недостатками данного подхода являются следующие:

высокая трудоемкость работ. Существование коррелированных параметров приводит к значительному усложнению модели, причем оценка корреляционной зависимости не всегда является возможной;

трудность выбора для исследуемых параметров (факторов риска) вида вероятностного распределения;

сложность разработки моделей, что может привести к необходимости привлечения специалистов или научных консультантов со стороны;

возможность исследования модели только при наличии вычислительной техники и специальных пакетов прикладных программ; относительная неточность полученных результатов по сравнению с другими методами количественного анализа.

Несмотря на это, метод имитационного моделирования используется достаточно часто при оценке рисков, особенно в перечисленных сферах.

Еще одним методом количественного анализа рисков является анализ предельного уровня устойчивости проекта. Данный метод основывается на определении точки безубыточности, т. е. такого объема выпускаемой продукции, при котором выручка равна суммарным издержкам производства. Как правило, анализ предельного уровня устойчивости проекта используется при создании нового или модернизации действующего предприятия, внедрении новой продукции.

Анализ предельного уровня устойчивости проекта основывается на определении точки безубыточности

Показатель безубыточности производства определяется по формуле:

где Q - объем безубыточного производства;

FC - постоянные издержки;

Р - цена продукции;

VC - переменные затраты.

Использование данного показателя позволяет лицу, принимающему решение, достаточно достоверно определить момент в процессе осуществления инвестиционного проекта, начиная с которого предприятию гарантируется получение положительного дохода от проекта, а также, соответственно, скорректировать управляющие воздействия на ход реализации проекта с целью минимизации временного интервала, на протяжении которого этот показатель остается отрицательным.

Как было отмечено ранее, в оценке проектных рисков часто используются случайные величины. Это объясняется тем, что ожидаемые денежные потоки проектов заранее достоверно не известны и могут меняться случайным образом. При этом чем меньше отклонение реальных показателей от среднего ожидаемого значения, тем меньше риск потери контроля над ходом реализации проекта. Использование понятия случайных и вероятностных величин в управлении проектными рисками объясняет широкое распространение при оценке рисков статистических методов анализа, осно- 100

ванных на методах математической статистики.

Статистические методы анализа проектных рисков заключаются в изучении статистики потерь и рисков для аналогичных проектов и оценке вероятности их проявления для рассматриваемого проекта

Величина и степень риска при использовании данного метода определяются на основе показателей среднего ожидаемого значения и изменчивости результата.

Среднее ожидаемое значение показателя может быть определено по формуле средней арифметической взвешенной:

где х - среднее ожидаемое значение;

х - ожидаемое значение для каждого случая; п. - число случаев наблюдения (частота).

Среднее ожидаемое значение дает обобщенную количественную характеристику рисков и поэтому не позволяет принять решение в пользу какого-либо варианта инвестирования. Для принятия окончательного решения необходимо определить меру изменчивости ожидаемого (возможного) результата реализации проекта. Изменчивость, или колеблемость, показателя представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от среднего. Для оценки уровня изменчивости на практике обычно применяют следующие связанные между собой критерии - дисперсию и среднее квадратическое отклонение.

Дисперсия представляет собой средневзвешенное значение квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых и определяется по формуле:

Среднее квадратическое отклонение может быть определено как квадратный корень из величины дисперсии:

Дисперсия и среднее квадратическое отклонение являются мерами абсолютной колеблемости показателя. Соответственно, среднее квадратическое отклонение имеет ту же единицу измерения, что и варьирующий признак.

При сравнении инвестиционных проектов при одинаковых значениях величины ожидаемого дохода более надежными считаются те вложения, которые характеризуются меньшим значением показателей, определяющих величину их колеблемости.

Кроме данных показателей оценки рисков в целях анализа результатов и затрат, предусматриваемых инвестиционным проектом, может быть использован коэффициент вариации. Данный показатель применяется в тех случаях, когда сравниваемые инвестиционные проекты имеют разную величину среднего уровня доходности. Коэффициент вариации позволяет оценить размер риска на величину доходности и может быть определен как отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической.

Коэффициент вариации показывает степень отклонения полученных значений в процентах и может изменяться от 0 до 100 %. Чем больше значение коэффициента вариации, тем сильнее колеблемость возможного результата, а следовательно, выше риск его неполучения. Предпочтение отдается тем инвестиционным проектам, по которым значение коэффициента является более низким, что свидетельствует о лучшем соотношении дохода и риска. В частности, при значении коэффициента вариации выше 25 % колеблемость показателя, характеризующего результативность проекта, характеризуется как высокая.

Основным достоинством статистических методов анализа является то, что он позволяет не только оценивать риск рассматриваемого инвестиционного проекта, но и дать оценку деятельности предприятия в целом, поскольку основывается на анализе динамики его доходов за определенный отрезок времени. При этом необходимость анализа и обработки большого количество информации можно рассматривать как основной недостаток данного подхода. 102

Кроме того, одной из проблем, ограничивающих условия применения статистического метода, является то, что описанные выше характеристики предполагается применять к нормальному закону распределения вероятностей. Действительно, при анализе проектных рисков применение нормального закона распределения позволяет существенно упростить анализ. Однако не всегда при анализе инвестиций доходы подчиняются нормальному закону распределения. В результате использование статистических методов анализа в таких случаях может привести к неверным выводам.

Для повышения качества анализа необходимо использование дополнительных параметров, таких, например, как коэффициент асимметрии (скоса), эксцесс и пр. Кроме того, статистический анализ целесообразно дополнять методами регрессионного и корреляционного анализа, имитационного моделирования, что позволит провести более глубокий анализ риска, а также определить причину его возникновения.

Используя классическую методологию исследования финансовой деятельности предприятия при осуществлении инвестиционного проекта, можно заблаговременно провести диагностику устойчивости его развития и предупредить возникновение риска для бизнеса, связанного с проектом, т. е. возникновения ситуации неопределенности, сопряженной с возможностью потерь. При этом если в процессе анализа финансовых показателей, коррелируемых с проектом, определяют индикаторы, предшествующие возможному развитию риска для бизнеса, то необходимо количественно оценить этот риск с использованием перечисленных выше методов, а также ряда статистических показателей разброса случайной величины - представленных выше дисперсии и среднеквадратического отклонения, а также коэффициента вариации.

В практической деятельности используются также следующие методы оценки финансового риска проекта: метод корректировки нормы дисконта;

метод достоверных эквивалентов (коэффициентов достоверности);

точка безубыточности;

анализ чувствительности критериев эффективности и платежеспособности компании;

анализ вероятностных распределений потоков платежей; дерево решений и др.

Одним из способов количественного измерения финансового риска инвестиционного проекта является расчет рычага, или левериджа (от англ, leverage - рычаг). Финансовый рычаг равен отношению суммы балансовой прибыли по проекту и процентных выплат к балансовой прибыли; чем сила воздействия больше, тем выше финансовый риск, связанный с проектом. При этом высокий финансовый риск по проекту не должен сочетаться с высоким производственным риском. Производственный риск проекта можно оценить по доле постоянных расходов, связанных с проектом, в общей сумме расходов предприятия по проекту: чем они больше, тем выше производственный риск.

Чтобы высокий производственный риск, обусловленный реализацией проекта, не соединялся с высоким финансовым, фондоемкие и трудоемкие проекты должны финансироваться преимущественно собственным капиталом. Только для материалоемкого проекта целесообразно использовать преимущественно внешнее финансирование - долгосрочное банковское или товарные кредиты поставщиков. Соотношение уровней рисков для разных типов проектов представлено в табл. 12.

Таблица 12

Соотношение уровней финансовых рисков для разных типов проектов

Уровень производственного риска, связанного с реализацией проекта

Тип инвестици- онного проекта

Уровень финансового риска

ВЫСОКИЙ

низкий

с активным привлечением внешнего финансирования

преимущественно собственное финансирование

Высокий

Фондоемкий

+

Средний

Трудоемкий

+

+

Низкий

Материалоемкий

+

Примечание: «+» - желательные с позиции риска для бизнеса комбинации.

Говоря о способах финансирования для каждого отдельно взятого проекта, необходимо учитывать правила комбинирования производственного и финансового риска проекта с уровнем прибыли, получаемой предприятием в результате реализации данного проекта (табл. 13). Эти сведения отражаются в показателях баланса предприятия, отчета о прибылях и убытках и бюджета движения денежных средств.

Таблица 13

Рекомендации для разных типов проекта и способов их финансирования

Тип проекта

Способ

финансирования

Комментарии

Фондоемкий

Преимущественно собственными средствами

Нарушения денежного потока допустимы, если владельцы согласны с потерями вложенных средств

Со значительным внешним финансированием

Значительный чистый денежный поток, т. е. существенная прибыль и строгая кредитная политика, обеспечивающая прогнозируемость поступлений

Трудоемкий

Преимущественно собственными средствами

Нарушения денежного потока допустимы, если владельцы понимают, что в периоды нехватки средств зарплата персоналу выплачивается из их кармана

Со значительным внешним финансированием

Требования к чистому денежному потоку смягчаются настолько, насколько удается увязать доходы и вознаграждение персонала без риска его потерять

Материалоемкий

Преимущественно собственными средствами

Неэффективный вариант организации бизнеса. Рекомендуется провести анализ платежеспособности, определить, в каких активах размещен избыточный собственный капитал, и вывести его из бизнеса

Со значительным внешним финансированием

Эффективная кредитная политика, обеспечивающая своевременное поступление средств, является достаточным условием для дисциплинированного погашения кредитов даже в отсутствие прибыли. Конечно, от крупных убытков не спасет ничто, но балансировать «на нуле» можно очень долго

Любое лицо оценивает риск, исходя из своих внутренних критериев и свойств внешней среды, устанавливая пороги приемлемости риска. На этом положении основана концепция приемлемого риска. В рамках данной концепции целью управления рисками является их снижение до такого уровня, когда риски перестают быть угрожающими. При этом самым сложным вопросом является граница между этими видами рисков.

В общем случае уровень приемлемого риска определяется следующими факторами:

применяемыми методиками измерения и анализа рисков; практикой ведения бизнеса, нормативными требованиями; особенностями действующей системы управления рисками.

В рамках концепции приемлемого риска принято выделять зоны риска (табл. 14).

Таблица 14

Характеристика зон финансового риска проекта

Название зоны

Граница

Финансовый

результат

Характеристика

Зона отсутствия потерь (безрисковая зона)

Предполагаемая ситуация отсутствия потерь

Положительный, с приростом расчетной прибыли

Потери ожидаются в пределах расчетной прибыли

Зона допустимого риска

Уровень потерь, равный ожидаемой прибыли

Положительный, снижение прибыли

Величина вероятных потерь не превышает ожидаемой прибыли

Зона критического риска

Потери, равные величине полной расчетной выручки

Прямые убытки

Потери превышают величину ожидаемой прибыли

Зона катастрофического риска

Потери, равные собственному капиталу предприятия

Катастрофические убытки, вплоть до банкротства

Потери превосходят критический уровень

Соответственно, целью управления финансовыми рисками проекта, а следовательно, и антикризисного управления финансами предприятия в целом, поскольку проект, особенно крупный, 106

составляет заметную долю этого элемента потенциала, является поддержание изменчивости возможного финансового результата деятельности предприятия в допустимых границах.

Одной из важных предпосылок сохранения устойчивости хозяйствующего субъекта и предотвращения развития рисковых ситуаций, связанных с проектом, является выработка стратегии по рациональному распределению бюджетных потоков, которое строится на основе предварительного финансового анализа, т. е. выявляются причины отклонений фактических показателей от плановых и коррекции планов.

Отметим также, что результаты анализа в значительной степени определяются качеством и объемом используемой информации. При этом большая вероятность возникновения риска соответствует минимуму качественной информации. В связи с этим при наличии нескольких вариантов принятия решения при прочих равных условиях выбирается то решение, при котором вероятность риска наименьшая. То есть при наличии нескольких вариантов инвестиционных проектов, предполагающих получение одинаковой прибыли, выбирается тот, оценка которого основывается на более качественной информации.

При проведении количественной оценки проектных рисков важно правильно ограничить количество включаемых в анализ рисков, используя принцип «разумной достаточности». Данный принцип основывается на учете наиболее значимых и наиболее распространенных рисков для реализации рассматриваемого проекта.

Таким образом, использование количественных методов анализа дает возможность получить численную оценку рисков проекта, определить вероятность наступления негативных последствий при воздействии факторов риска, а также оценить степень влияния факторов риска на эффективность проекта.

К числу основных недостатков количественных методов можно отнести следующие:

необходимость наличия и последующей обработки большого

объема информации, характеризующей ситуацию, связанную с

107

различными сторонами инвестиционного проекта, за длительный период времени (статистические методы); сложность определения законов распределения исследуемых параметров (факторов) и результирующих показателей (статистические методы, метод Монте-Карло);

изолированное рассмотрение изменения одного фактора без учета влияния других (анализ чувствительности, метод проверки устойчивости).

Многообразие ситуаций и условий реализации проектов не позволяет сделать однозначный выбор в пользу одного из методов. Поэтому для повышения эффективности управленческих решений в сфере управления проектными рисками целесообразно сочетать различные методы количественного и качественного анализа.

 
<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>