Авторы: 159 А Б В Г Д Е З И Й К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Э Ю Я

Книги:  184 А Б В Г Д Е З И Й К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Э Ю Я

6.3.2. Количественный подход

Количественный подход к анализу проектных рисков базируется на

информации, полученной в ходе качественного анализа, и предполага-

ет численное определение отдельных рисков и риска проекта (реше-

ния) в целом. На данном этапе определяются численные значения

вероятности наступления рисковых событий и их последствий, осуще-

ствляется количественная оценка степени (уровня) риска, определяет-

ся допустимый в данной конкретной обстановке уровень риска.

В исследованиях, посвященных проблеме риска, встречается много

различных методов количественной оценки риска.

Наиболее часто встречающимися методами количественного ана-

лиза рисков проекта являются:

•статистические методы оценки;

•метод экспертных оценок;

•метод аналогий;

•группа аналитических методов.

Оценка инвестиционного проекта в условиях неопределенности и риска 159

Основной задачей статистических методов оценки рисков являет-

ся определение вероятности наступления отдельного неблагоприят-

ного события на основе статистического исследования имеющихся

данных о деятельности конкретного рискового объекта (организации)

в прошлом. В наиболее простом случае количественно частные риски

деятельности оцениваются с использованием показателей дисперсии,

среднеквадратического отклонения, коэффициента вариации, а ре-

зультаты их влияния —на основании средних ожидаемых значений

исследуемых показателей (указанные критерии оценки рассмотрены в

разделе 6.4 Измерение и количественная оценка риска).

Более корректным способом является исследование закона распре-

деления проявления последствий влияния частного риска и, на осно-

вании этого закона, представление математического описания его воз-

действия с учетом оценки адекватности модели. В зависимости от

глубины анализа возможны исследование и оценка отдельных небла-

гоприятных событий, но более корректным является представление о

неблагоприятном событии как об интегральной (многопараметриче-

ской) величине, определенной на основе частных рисков.

Статистические методы количественной оценки риска являются

одними из наиболее распространенных методов. К их преимуществам

следует отнести несложность математических расчетов, а к недостат-

кам —необходимость большого числа наблюдений (чем больше мас-

сив данных, тем достовернее оценка рисков).

Главное преимущество метода экспертных оценок заключается в

возможности использования опыта экспертов в процессе анализа про-

екта и учета влияния разнообразных качественных факторов. Формаль-

но процедура экспертной оценки чаще всего состоит в следующем. Ру-

ководство проекта (фирмы) разрабатывает перечень критериев оценки

в виде экспертных (опросных) листов. Для каждого критерия назнача-

ются (реже —исчисляются) соответствующие весовые коэффициенты,

которые не сообщаются экспертам. Затем по каждому критерию состав-

ляются варианты ответов, веса которых также неизвестны экспертам.

Эксперты, проводя экспертизу, должны обладать полной информацией

об оцениваемом проекте, анализировать поставленные вопросы и отме-

чать выбранный вариант ответа. Далее заполненные экспертные листы

обрабатываются соответствующим образом (на основании известных

статистических (компьютерных) пакетов обработки информации) и

выдается результат (или результаты) проведенной экспертизы.

Метод экспертной оценки рисков, описанный выше, можно допол-

нить его разновидностью, так называемым методом Дельфи. Он характеризуется строгой процедурой организации проведения оценки рисков, при которой эксперты лишены возможности совместно обсуждать ответы на поставленные вопросы, что позволяет избежать

ловушек группового принятия решения и доминирования мнения

лидера, обеспечить анонимность оценок. Обработанные # обобщен-

ные результаты через управляемую обратную связь сообщаются каж-

дому члену экспертной комиссии. Таким образом снимается возмож-

ность психологического дискомфорта, связанного с персонификацией

каждой оценки, после чего оценка может быть повторена.

Качество экспертной оценки проектных рисков в большой степени

зависит от качества подбора экспертов, чему необходимо уделять се-

рьезное внимание.

Сущность метода аналогий состоит в анализе всех имеющихся дан-

ных об уже реализованных инвестиционных проектах, имеющих вы-

сокую степень сходства с оцениваемым. Это делается с целью расчета

вероятностей возникновения потерь. Наиболее часто метод аналогий

применяется при оценке риска часто повторяющихся проектов, на-

пример в строительстве.

Метод аналогий чаще всего используется в том случае, если другие

методы оценки риска неприемлемы, и связан с использованием базы

данных о рисках аналогичных проектов. Важным подспорьем при про-

ведении анализа проектных рисков с помощью метода аналогий явля-

ется оценка проектов после их завершения, практикуемая рядом изве-

стных банков, например Всемирным банком. Полученные в результате

таких исследований данные обрабатываются для выявления зависи-

мостей в законченных проектах, что позволяет выявлять потенциаль-

ный риск при реализации нового инвестиционного проекта.

Весь массив аналитических методов можно разделить на две под-

группы в зависимости от привлечения вероятностных распределений:

•методы без учета распределений вероятностей;

•методы с учетом распределений вероятностей.

Методы без учета распределений вероятностей являются относи-

тельно старыми способами учета риска и могут быть представлены:

•анализом чувствительности критериев эффективности проекта;

•анализом сценариев;

•методом корректировки отдельных параметров проекта.

Анализ чувствительности критериев эффективности —простей-

ший и поэтому наиболее часто используемый количественный метод

исследования рисков. С его помощью можно показать, как изменяется

Оценка инвестиционного проекта в условиях неопределенности и риска Ш

значение некоторого критерия эффективности (например NPV) при

изменении значения заданной переменной (фактора воздействия).

С помощью данного метода может быть охарактеризована степень

устойчивости проекта к возможным изменениям условий реализации

и выявлены наименее и наиболее рискованные для проекта факторы.

Анализ сценариев представляет собой развитие методики анализа чув-

ствительности проекта, поскольку он предполагает, что одновременно-

му изменению подвергается вся группа переменных, проверяемых на

риск. В результате определяется воздействие одновременного измене-

ния всех основных переменных проекта, характеризующих его денеж-

ные потоки, на критерии проектной эффективности. Важным преиму-

ществом этого метода является тот факт, что отклонения параметров

рассчитываются с учетом их взаимозависимостей (корреляции).

Более подробно анализ чувствительности и анализ сценариев рас-

сматриваются далее.

Возможная неопределенность условий реализации проекта может

учитываться путем корректировки параметров проекта:

•сроки строительства и выполнения других работ увеличиваются

на среднюю величину возможных задержек;

•учитывается среднее увеличение стоимости строительства, обуслов-

ленное ошибками проектной организации, пересмотром проектных

решений в ходе строительства и непредвиденными расходами;

•учитывается запаздывание платежей, неритмичность поставок

сырья и материалов, допускаемые персоналом нарушения техно-

логии и т. п.;

•увеличивается норма дисконта.

В учебнике, как наиболее интересная, рассматривается последняя

корректировка —увеличение ставки дисконта на величину надбавки

за риск при расчете эффективности проекта.

Вторую группу аналитических методов представляют методы оцен-

ки проектных рисков с учетом распределений вероятностей. Они пред-

полагают, что построение и расчеты по модели осуществляются в со-

ответствии с принципами теории вероятностей.

В рамках этой группы методов мы рассмотрим самые популярные

на сегодняшний день, а именно:

•методы, основанные на использовании теории принятия реше-

ний (критерии принятия решений в условиях неопределенности,

в условиях риска, с помощью дерева решений);

•метод Монте-Карло.

Любая сфера экономической деятельности, в особенности инвести-

ционное планирование, связана с принятием решений в условиях не-

полноты информации. Источники неопределенности могут быть раз-

ные: нестабильность экономической и/или политической ситуации,

неопределенность действий партнеров по бизнесу, неточность инфор-

мации и множество других случайных факторов. Экономические ре-

шения с учетом всех этих факторов принимаются в рамках так на-

зываемой теории принятия решений —аналитического подхода к

выбору наилучшего действия или последовательности действий.

В теории решений принято отличать ситуацию риска от ситуации

неопределенности.

В соответствии с этим в теории принятия решений выделяются два

типа моделей, которые требуют разных подходов к выбору оптималь-

ных решений и используют различные критерии.

Имитационное моделирование по методу Монте-Карло {Monte-

Carlo Simulation) позволяет построить математическую модель для

проекта с неопределенными значениями параметров и, зная вероятно-

стные распределения параметров проекта, а также связь между изме-

нениями параметров (корреляцию), получить распределение доход-

ности проекта.

Данный метод является наиболее сложным, но и наиболее коррект-

йым методом учета и оценки рисков при принятии инвестиционного

проекта, поскольку наиболее полно характеризует всю гамму неопре-

деленностей, с которой может столкнуться реальный инвестицион-

ный проект, и через задаваемые изначально ограничения позволяет

учитывать всю доступную проектному аналитику информацию. Прак-

тическая реализация данного метода возможна только с применением

компьютерных программ, позволяющих описывать прогнозные моде-

ли и рассчитывать большое число случайных сценариев.

Осуществив краткий обзор наиболее используемых методов учета

факторов риска и неопределенности в инвестиционном проектирова-

нии, перейдем к их более детальному рассмотрению в соответствии с

предложенной классификацией. Однако прежде обсудим вопрос: как

можно измерить и оценить риск?