10.1. УПРАВЛЕНИЕ ПРОЕКТНЫМИ РИСКАМИ ПРЕДПРИЯТИЯ

Под риском реального инвестиционного проекта (про­ектным риском) понимается возможность возникновения в ходе его реализации неблагоприятных событий, которые мо­гут обусловить снижение его расчетного эффекта.

Проектный риск является объективным явлением в функционировании любого предприятия, осуществляюще­го реальное инвестирование. Он сопровождает реализацию практически всех видов реальных инвестиционных проек­тов, в каких бы формах они не осуществлялись.

Уровень проектного риска, присущий осуществлению даже однотипных реальных инвестиционных проектов одного и того же предприятия, не является неизменным. Он существенно варьирует под воздействием многочислен­ных объективных и субъективных факторов, которые нахо­дятся в постоянной динамике. Поэтому каждый реальный инвестиционный проект требует индивидуальной оценки уровня риска в конкретных условиях его осуществления.

Оценка уровня проектного риска базируется на сле­дующих принципах и методических подходах, используе­мых в современной практике Управления проектами:

1.

2. В основе оценки уровня проектного риска лежит оп­ределение возможного диапазона отклонений показателей эффективности проекта от расчетных их величин. Чем шире этот возможный диапазон отклонений, тем выше уровень проектного риска.

3. В качестве рассматриваемого показателя эффек­тивности, используемого для оценки уровня проектного риска, мо­жет быть избран любой из них. Вместе с тем, наибольшее предпочтение в процессе такой оценки отдается показа­телям чистого приведенного дохода и внутренней ставки доходности. Эти показатели в наибольшей степени харак­теризуют возможности обеспечения роста рыночной стои­мости предприятия в результате реализации проекта.

4. Для количественного измерения размеров возможных отклонений эффективности проекта от расчетной ее величи­ны используется система показателей, отражающих степень ее колеблемости. Основными из этих показателей являются дисперсия, среднеквадратичсское (стандартное) отклоне­ние и коэффициент вариации.

5. Оценка возможной колеблемости рассчитанных по­казателей эффективности проекта осуществляется в макси­мально широком диапазоне возможных условий его реализа­ции. В этих целях прогнозируются различные варианты возможного изменения факторов внешней инвестицион­ной среды и параметров внутреннего потенциала предпри­ятия, которые генерируют угрозы снижения расчетной эф­фективности проекта в процессе его реализации.

Исходя из вышеизложенных принципов формируется методический инструментарий оценки уровня риска от­дельных реальных инвестиционных проектов. Система основных из этих методов приведена на рис. 10.1.

Рисунок 10.1.

инвестиционных проектов.

I. Анализ чувствительности проекта. Основной задачей использования этого аналитического метода является оцен­ка влияния основных исходных (факторных) параметров на результативные показатели эффективности реального инве­стиционного проекта. В процессе осуществления этого ана­лиза, последовательно изменяя возможные значения варьируемых исходных (факторных) показателей, можно определить диапа­зон колебаний избранных для оценки риска проекта конеч­ных показателей его эффективности, а также критические значения исходных (факторных) показателей рассматривае­мого проекта, которые ставят под сомнение целесообразность его осуществления. Чем выше степень зависимости показа­телей эффективности проекта от отдельных исходных (фак­торных) показателей ее формирования, тем более рисковым он считается по результатам анализа чувствительности.

Анализ чувствительности проекта в процессе оценки степени его риска осуществляется в разрезе следующих ос­новных этапов (рис. 10.2).

ЭТАПЫ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ АНАЛИЗА ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ ПРОЕКТА

Выбор для анализа приоритетного показателя эф­фективности проекта

.11 Построение модели расчета влияния каждого из (Ш исходных (факторных) показателей на избранный [_ показатель эффективности проекта________________________________________________________

Определение аналитического периода осуществления

Установление базового значения каждого из ис- ^ ходных (факторных) показателей, по которому рас- ' считывался избранный показатель эффективности проекта

Определение возможного диапазона изменения каж­дого исходного (факторного) показателя в ходе реализации проекта

Расчет ожидаемого изменения избранного показателя эффективности проекта при экстремальных зна­чениях возможного изменения каждого исходного (факторного) показателя

Установление возможного диапазона значений ^избранного показателя эффективности проекта в ^диапазоне изменения каждого исходного (фактор­ного) показателя

Рисунок 10.2.

1. Выбор для анализа приоритетного показателя эффек­тивности проекта. Анализ чувствительности проекта прин­ципиально может быть проведен по любому из показате­лей его эффективности — чистому приведенному доходу, индексу (коэффициенту) доходности, индексу (коэффици­енту) рентабельности, периоду окупаемости, внутренней ставке доходности. Вместе с тем, с учетом ранее рассмот­ренных преимуществ и недостатков каждого из оценочных показателей эффективности проекта, приоритет в таком выборе следует отдавать показателям чистого приведенно­го дохода или внутренней ставке доходности.

2. Выбор для анализа системы основных исходных (фак­торных) показателей, оказывающих влияние на возможное изменение избранного показателя эффективности проекта. Так как практически все показатели оценки эффективно­сти инвестиционного проекта построены на сопоставлении объема инвестиционных затрат и суммы чистого денежно­го потока, при выборе факторных показателей следует об­ратить внимание на те из них, которые, по мнению ана­литика, оказывают наибольшее влияние на указанные элементы определения избранного показателя эффектив­ности. Система основных исходных (факторных) показа­телей в разрезе отдельных элементов формирования пока­зателей эффективности проекта приведена на рис. 10.3.

3. Построение модели расчета влияния каждого из ис­ходных (факторных) показателей на избранный показатель эффективности проекта. Такая модель строится раздельно по каждому факторному показателю методом прямого сче­та или на основе корреляционного анализа за предшеству­ющий период. Однофакторная модель регрессии, учиты­вающая влияние рассматриваемого исходного (факторного) показателя на изменение показателя эффективности про­екта, обычно имеет следующий вид:

Э_п = а + ЬФ,

где Э_п — значение рассматриваемого показателя эффек­тивности проекта при изменении исходного (факторного) показателя его расчета;

Ф — значение исходного (факторного) показателя; а_л Ь — числовые параметры модели.

4. Определение аналитического периода осуществления расчетов. Анализ чувствительности проекта может прово-

ОСНОВНЫЕ ИСХОДНЫЕ (ФАКТОРНЫЕ) ПОКАЗАТЕЛИ, ВЛИЯЮЩИЕ НА ФОРМИРОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЕКТА

Влияющие на формирование объема инвестиционных затрат

Цены на отдельные приобретаемые инвес­тиционные товары ________________________

Тарифы на осуществление строительно- монтажных работ _________________________

Продолжительность строительства объекта

Стоимость привлечения инвестиционных ресурсов__________________________________

Структура инвестиционных ресурсов

^ч Влияющие на формирование суммы чистого де- (Щ) нежного потока

Обьем реализации продукции в натураль- ном выражении

Уровень цен на продукцию

Уровень налоговых платежей

Структура операционных издержек

Темп инфляции

Рисунок 10.3. Система основных исходных (факторных) показа­телей, влияющих на формирование эффективности проекта.

литься как по любому из этапов проектного цикла, так и по всему периоду проектного цикла. Обычно для анализа избирается второй вариант аналитического периода, если информационная база анализа позволяет прогнозировать воз­можные изменения отдельных первичных (факторных) пока­зателей в процессе полной реализации проекта.

5. Установление базового значения каждого из исход­ных (факторных) показателей, по которому рассчитывался

избранный показатель эффективности проекта. Система та­ких базовых значений всех исходных показателей содер­жится в проектном обосновании (в соответствующих его разделах — производственном, маркетинговом, финансо­вом и др.).

6. Определение возможного диапазона изменения каж­дого исходного (факторного) показателя в ходе реализации проекта. В процессе этого этапа анализа определяется мини­мально и максимально возможное изменение базового исход­ного (факторного) показателя к концу аналитического пе­риода. Расчет возможных изменений ведется в процентах к базовому значению исходного показателя. Общий диапа­зон возможного изменения исходного показателя также оп­ределяется в процентах (как разность между максимальным и минимальным размером его возможного отклонения).

7. Расчет ожидаемого изменения избранного показателя эффективности проекта при экстремальных значениях воз­можного изменения каждого исходного (факторного) показа­теля. Такой расчет осуществляется как по минимальному, так и по максимальному возможному значению каждого исходного показателя на основе ранее построенных моделей определения их влияния на избранный показатель эффек­тивности проекта. Результаты расчета позволяют получить количественные значения показателя эффективности про­екта при минимальном и максимальном значении каждого из исходных (факторных) показателей.

8. Установление возможного диапазона значений избран­ного показателя эффективности проекта в диапазоне изме­нения каждого исходного (факторного) показателя. В этих целях вначале определяется размер отклонений показате­ля эффективности проекта (при минимальном и макси­мальном значении исходного показателя) от базового его значения (в процентах к базовому значению). Затем как разность между максимальным и минимальным значения­ми показателя эффективности определяется возможный диапазон его колебаний (в процентах) в зависимости от изменения каждого исходного показателя.

9. Определение уровня чувствительности избранного по­казателя эффективности проекта к изменению каждого ис­ходного (факторного) показателя. Этот уровень может быть установлен на основе расчета коэффициента эластичности или графическим методом.

Коэффициент эластичности показателя эффективности проекта от исходного (факторного) показателя его форми­рования определяется на основе следующей формулы:

КЭ_П =

ДИф *

где КЭ_П — коэффициент эластичности изменения пока­зателя эффективности проекта от изменения исходного (факторного) показателя на 1%;

ДИ_эп—диапазон изменения показателя эффективности проекта в пределах возможного диапазона из­менения исходного (факторного) показателя;

ДИф —возможный диапазон изменения исходного (факторного) показателя, установленный в процессе анализа.

Графический метод определения уровня чувствительности показателя эффективности проекта от исходного (фактор­ного) показателя его формирования предполагает построение графика, по оси абсцисс которого откладывается процент­ная шкала диапазона изменения исходного (факторного) показателя, а по оси координат — количественное значе­ние избранного показателя эффективности (рис. 10.4).

Чистый приведенный доход (усл. ден: ед.)

Расчетное значение показателя ЧПЦ

Изменение

исходного

факторного

* показателя +40 (%)

Рисунок 10.4. График чувствительности показателя чистого

приведенного дохода по проекту к изменению рассматриваемого исходного (факторного) показа­теля его формирования.

На графике представлена линия отклика (чувствитель­ности реагирования) показателя чистого приведенного до­хода по проекту к изменению рассматриваемого исходно­го (факторного) показателя его формирования в диапазоне от -25% до +30% по отношению к базовому. Чем круче линия отклика (чем больше угол ее наклона к абсциссе), тем больший риск генерирует данный исходный (фактор­ный) показатель.

10. Ранжирование исходных (факторных) показателей ло степени их влияния на изменение избранного показателя эффективности проекта. Такое ранжирование исходных по­казателей осуществляется на основе рассчитанных коэф­фициентов эластичности изменения избранного показате­ля эффективности проекта от изменения каждого из исходных показателей. Ранговая последовательность исход­ных показателей устанавливается по мере убывания значе­ния коэффициента эластичности (т.е. снижения степени его влияния на показатель эффективности) — первый ранг присваивается исходному показателю с наивысшим значе­нием коэффициента эластичности.

Ранжирование рассматриваемых показателей может быть осуществлено и по результатам графической интер­претации степени чувствительности показателя эффектив­ности по проекту, как это показано на рис. 10.5.

В процессе ранжирования в общей системе исходных показателей устанавливаются наиболее важные из них ("ключевые факторные показатели"), которые генерируют настолько высокий риск, что эффективность проекта в процессе его реализации может быть поставлена под угрозу.

В систему ключевых факторных показателей включа­ются те из них, по которым коэффициент эластичности изменения показателя эффективности проекта равен или превышает единицу.

Графическим методом можно определить и уровень критических (катастрофических) потерь, угрозу которых генерирует возможное изменение первичных (факторных) показателей. К таким исходным показателям относятся те, по которым линия отклика достигает абсциссы (на гра­фике оно показано точками А и Б), т.е. формирует крити­ческий уровень потерь чистого приведенного дохода. При пересечении этой линии в поле отрицательных значений показателя чистого приведенного дохода потери достига-

Чистый приведенный доход (усл. ден. ед.)

П

і--------- \ і Г і----------------------------- 1------- Г"

-40 -30 -20/ -10 +10 +20

СҐ ⁰

Рисунок 10.5. График определения ранговых значений степени

чувствительности показателя чистого приведенно­го дохода к изменению рассматриваемых исходных (факторных) показателей его формирования.

ют катастрофического уровня, т.е. связаны с утратой час­ти или полного объема инвестированного капитала.

Рассмотрим основные этапы анализа чувствительности проекта на следующем примере.

Пример: Перед предприятием стоит задана про­вести анализ чувствительности проекта с целью вы­явления влияния основных исходных факторных пока­зателей на его эффективность. В качестве основного показателя эффективности проекта избран чистый приведенный доход. Анализ проводится по всему про­ектному циклу, продолжительность которого состав­ляет 4 года. Для анализа чувствительности проекта отобрано 5 первичных (факторных) показателей.

В процессе анализа возможных условий реализа­ции проекта определены минимальные и максимальные границы возможных значений первичных (факторных) показателей и рассчитаны соответствующие им зна­чения показателя чистого приведенного дохода. Мини-

малыше и максимальные границы возможных колеба­ний каждого из первичных (факторных) показателей и вызываемых этими колебаниями возможный значе­ний чистого приведенного дохода характеризуется дан­ными табл 10.1.

Таблица 10 1

Минимальные и максимальные границы возможных колебаний первичных показателей и соответствующих им возможных отклонений от чистого денежного

потока по проекту от расчетного

(в процентах к базовому)

Исходя из приведенных данных определим диапа­зон возможных колебаний первичных показателей в процессе реализации проекта. Он составит.

— по первому показателю — 41% (17 + 24);

— по второму показателю — 17% (6 + 11);

— по третьему показателю — 25% (7 + 18);

— по четвертому показателю — 37% (16 + 21);

— по пятому показателю — 9% (4 + 5).

Аналогичным образом определим диапазон воз­можных колебаний чистого приведенного дохода в гра­ницах предполагаемых изменений первичных показате­лей. Он составит:

— по первому показателю — 10% (4 + 6);

— по второму показателю — 17% (6 + 11);

— по третьему показателю — 32% (9 + 23);

— по четвертому показателю — 15% (6 + 9);

— ло пятому показателю — 5% (2 + 3).

На основе проведенных расчетов определим коэф­фициент эластичности изменения показателя чис­того приведенного дохода от изменения каждого из рассматриваемых первичных показателей. Он соста­вит:

— по первому показателю — 0,24

— по второму показателю — 1,00

— по третьему показателю — 1,28

— по четвертому показателю —0,41

— по пятому показателю — 0,56

Анализ проведенных расчетов показывает, что наиболее сильное влияние на возможное изменение чи­стого приведенного дохода оказывает третий исход­ный показатель (коэффициент эластичности этого влияния превышает единицу), а наименьшее — первый исходный показатель. Соответственно проведенным расчетам и значению коэффициента эластичности осуществлено ранжирование первичных (факторных) показателей по степени их влияния на возможное из­менение чистого приведенного дохода по проекту (табл. 10.2).

Ранжирование показателей может быть прове­дено и по критерию максимизации диапазона колеба­ний чистого приведенного дохода.

Таблица 10.2

Ранжирование первичных (факторных) показателей по результатам анализа чувствительности проекта

Характеризуя метод анализа чувствительности проек­та в системе методов диагностики проектного риска, сле­дует отметить его простоту и наглядность, а также то, что он позволяет идентифицировать систему факторных пока­зателей, генерирующих наибольшую угрозу достижению расчетной эффективности (это позволяет сконцентриро­вать мониторинг и контроль этих показателей в процессе реализации проекта).

В то же время методу анализа чувствительности про­екта присущи существенные недостатки, снижающие эф­фективность его использования для диагностики проект­ного риска. Одним из таких недостатков является то, что он рассматривает влияние каждого из факторных показа­телей на эффективность проекта изолированно друг от дру­га, тогда как в реальной практике они взаимодействуют комплексно, частично взаимопогашая или усиливая сте­пень этого влияния. Кроме того, существенным недостатком этого метода является то, что он не позволяет получить комплексную вероятностную оценку степени риска про­екта по любому из показателей оценки его эффективности на основе его колеблемости под воздействием всех рас­сматриваемых факторов.

II. Анализ сценариев проекта. Основной задачей ис­пользования этого аналитического метода является комплекс­ная оценка влияния всех основных исходных (факторных) показателей на эффективность реального инвестиционно­го проекта при различных возможных условиях (сценариях) его реализации — от наилучших до наихудших. В процес­се этого анализа все варьируемые исходные (факторные) показатели проекта моделируются с учетом их взаимоза­висимости. По каждому из рассматриваемых сценариев проекта определяется вероятность его возникновения. На основе возможных колебаний показателей эффективности проекта при различных условиях (сценариях) его реализации определяются среднеквадратическое (стандартное) отклоне­ние и коэффициент вариации, которые выражают степень проектного риска. Чем выше значение этих показателей, тем соответственно выше считается уровень проектного риска.

Анализ сценариев проекта в процессе оценки степени его риска осуществляется в разрезе следующих основных этапов (рис. 10.6):

1. Выбор для анализа приоритетного показателя эффек­тивности проекта. Из ранее рассмотренной системы пока­зателей оценки эффективности проекта для осуществления его сценарного анализа может быть избран любой из них. Однако, по мнению большинства специалистов, для про­ведения анализа сценариев проекта в качестве приоритет­ного в наибольшей степени подходит показатель чистого приведенного дохода.

2. Определение количества и видов сценариев возмож­ной реализации проекта. В обычной практике сценарного анализа проектов для исследования избирается от 3 до 5 ва­риантов (сценариев) возможных условий реализации про­екта. Эти условия должны определять весь диапазон воз­можных изменений факторов внешней инвестиционной среды и параметров внутреннего потенциала предприятия — от наилучших до наихудших. Стандартным вариантом счи­тается аналитический набор, состоящий из трех видов сце­нариев возможных условий реализации проекта, влияющих на его эффективность, — "оптимистический", "реалисти­ческий" и "пессимистический". В ряде случаев для уточ­нения динамики отдельных исходных (факторных) пока­зателей возможной реализации проекта избираются еще два промежуточных сценария — один между "оптимиста -

ЭТАПЫ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ АНАЛИЗА СЦЕНАРИЕВ ПРОЕКТА

Выбор для анализа приоритетного показателя эф­фективности проекта

, Определение количества и видов сценариев воз- ' можной реализации проекта

^ Определение степени вероятности реализации каждого ^ из возможных сценариев развития проекта

Моделирование значений всего комплекса основных (^исходных (факторных) показателей проекта, со- ^ - ответствующих каждому из возможных сценариев его реализации

Расчет избранного показателя эффективности про­екта по каждому из возможных сценариев его реа­лизации

Расчет средневзвешенного показателя эффектив- (уу) ности проекта по заданным вероятностям реализации каждого из возможных сценариев развития проекта

Оценка общего уровня риска проекта на основе по- 1?7*}) казателей среднеквадратического (стандартного) отклонения и коэффициента вариации

Рисунок 10.6. Основные этапы осуществления анализа сцена­риев проекта в процессе оценки уровня его риска.

ческим" и "реалистическим", второй — между "реалисти­ческим" и "пессимистическим".

3. Определение степени вероятности реализации каж­дого из возможных сценариев развития проекта. Задание та­кой вероятности каждому из рассматриваемых сценариев является наиболее сложным этапом осуществления анали­за, требующим высокой квалификации исполнителей. Это связано с тем, что заданный уровень вероятности в про­цессе дальнейших расчетов оказывает существенное влия­ние на определяемый уровень проектного риска. Задание степени вероятности каждому из принятых сценариев воз­можной реализации проекта осуществляется экспертным

375

путем (при необходимости для этих целей приглашают экс­пертов-прогнозистов). Общая сумма всех заданных веро­ятностей по сценариям проекта должна составлять 100% (или 1 при десятичной системе).

4. Моделирование значений всего комплекса основных исходных (факторных) показателей проекта, соответствую­щих каждому из возможных сценариев его реализации. На

первоначальной стадии этого этапа определяется перечень таких показателей, которые были положены в основу из­бранного показателя эффективности проекта (при необхо­димости можно воспользоваться системой таких показате­лей, приведенных ранее на рис. 10.3). На последующей стадии значения этих показателей моделируются для двух экстремальных сценариев — "оптимистического" и ^песси­мистического", т.е. для возможных наилучших и наихуд­ших условий реализации проекта. И наконец, на заключи­тельной стадии значения этих показателей моделируются с учетом возможной их динамики для всех промежуточных сценариев реализации проекта.

5. Расчет избранного показателя эффективности проек­та по каждому из возможных сценариев его реализации. В процессе этого этапа сначала определяются расчетные зна­чения показателей "объема инвестиционных затрат" и "сумы чистого денежного потока" по каждому из возмож­ных сценариев (исходя из ранее смоделированных значе­ний основных исходных показателей по каждому сцена­рию). Затем на основе рассчитанных значений показателей объема инвестиционных затрат и суммы чистого денежно­го потока определяется значение избранного показателя эффективности проекта по каждому варианту сценария.

6. Расчет средневзвешенного показателя эффективнос­ти проекта по заданным вероятностям реализации каждого из возможных сценариев развития проекта. Такой расчет осу­ществляется по следующей формуле:

ЕЭуХР/

~~Тоо '

где Эп средневзвешенный показатель эффективности,

избранный для осуществления анализа сце­нариев проекта;

Э, — значение показателя эффективности проекта, соответствующее каждому конкретному (/-му) варианту сценария;

Р, — значение вероятности, заданное каждому кон­кретному (/-му) варианту сценария (в процентах);

п — общее количество рассматриваемых вариан­тов сценариев возможной реализации проекта.

7. Оценка общего уровня риска проекта на основе пока­зателей среднеквадратического (стандартного) отклонения и коэффициента вариации. Указанные показатели в наиболь­шей степени характеризуют уровень проектного риска и наиболее нлілядньї при сравнительной его оценке по раз­ным проектам.

Для более наглядного представления об уровне рис­ков сравниваемых инвестиционных проектов по результа­там расчета показателя среднеквадратического (стан­дартного) отклонения строится график следующего типа (рис 10.7):

Вероятность Возможных сценариев (%)

100 ~

Средневзвешенное значение показателя эффективности проекта

Рисунок 10.7. Распределение вероятности показателя эффектив­ности по трем сравниваемым проектам.

377

Чем более узким является поле разброса показателей эффективности проекта на графике, тем ниже уровень про­ектного риска (на приведенном графике наименьший уро­вень риска присущ, проекту "А"). И наоборот, чем шире поле разброса значений показателей эффективности про­екта на графике, тем соответственно выше уровень проект­ного риска (на приведенном графике наиболее высокий уровень риска присущ проекту "В").

Рассмотрим основные этапы анализа сценариев про­екта на следующем примере:

Пример: Предприятие проводит сравнительную оценку уровня рисков двух альтернативных проектов на основе метода сценарного анализа. В качестве ос­новного показателя эффективности проектов избран чистый приведенный доход. По каждому из проектов определены три возможных сценария — "оптимисти­ческий " "реалистический" и "пессимистический " и экспертным путем задана вероятность реализации каждого из них. На основе моделирования значений ос­новных исходных показателей по каждому из сценари­ев рассматриваемых проектов определены возможные объем инвестиционных затрат и сумма чистого денеж­ного потока. Результаты этих предварительных эта­пов сценарного анализа рассматриваемых проектов от­ражены в табл. 10.3.

Исходя из данных приведенной таблицы, в первую очередь вычислим сумму чистого приведенного потока по каждому из сценариев рассматриваемых проектов.

По первому проекту этот показатель составит:

— при оптимистическом сценарии: ЧПД₀ = 200 - 156 = 44 тыс. усл. ден. ед.;

— при реалистическом сценарии:

ЧЛДр = 189 - 162 = 27 тыс. усл. ден. ед.;

— при пессимистическом сценарии: ЧПД_п = 181 ~ 171 = 10 тыс. уел. ден. ед.

По второму проекту этот показатель составит:

— при оптимистическом сценарии: ЧПДо = 209 - 159 = 50 тыс. усл. ден. ед.;

— при реалистическом сценарии:

ЧПД_р = 191 - 163 = 28 тыс. усл. ден. ед.;

— при пессимистическом сценарии:

ЧЛД_п = 179 — 173 - 6 тыс. усл. ден. ед.

37 8

С учетом результатов расчетов чистого приве­денного дохода по каждому возможному сценарию оп­ределим средневзвешенное значение этого показателя по каждому из рассматриваемых проектов.

По первому проекту этот показатель составит:

-х 44x25 + 27x60 + 10x15

^Э1=------ т------- ⁼

1100 + 1620 + 150

= 28,7 тыс. усл. ден. ед.

100

50x30 + 28x40 + 6x30

^{Э2 =}--------- Под------- ⁼

1500 + 1120 + 180 з

---------- —----------- = 28,0 тыс. усл. ден. ед.

Заключительным этапом расчетов является опре­деление среднеквадратического (стандартного) откло­нения и коэффициента вариации показателя чистого приведенного дохода по каждому из рассматриваемых проектов. Эти расчеты приведены в табл. 10.4.

Таблица 10.4 коррелятивных связей между отдельными первич- ными (факторными) показателями, формирующими эффективность проекта Задание типа распределения вероятности отдельных Ш) первичных (факторных) показателей в процессе реализации проекта Многократно повторяющаяся случайная выборка одного из вероятных значений каждого первичного (факторного) показателя и определение адекватных им значении избранного показателя эффективности проекта Виды проектов Сценарии проектов Э эгэ {эгэ)2*р Построение по результатам многократного имита- ционного моделирования условий реализации про­учу акта графика и модели вероятностного распределе­ния избранного показателя эффективности проекта Статистический анализ полученной вероятностной ' модели для определения уровня проектного риска______ Рисунок 10.8. Основные этапы оценки уровня проектного риска методом имитационного моделирования (методом Монте-Карло). 383 ность инвестиционной деятельности, по каждому первич­ному (факторному) показателю устанавливается минималь­ная и максимальная граница его значений, в диапазоне которых будут осуществляться имитационные расчеты. Та­кое ограничение диапазона осуществляется только по тем первичным (факторным) показателям, которые могут ва­рьировать в процессе реализации проекта. 4. Установление и математическое выражение форм кор­релятивных связей между отдельными первичными (фактор­ными) показателями, формирующими эффективность про­екта. На этом этапе определяется наличие такой связи между показателями, ее характер и теснота (например, связь между уровнем цены на продукцию и объемом ее ре­ализации). Необходимость установления таких связей между от­дельными первичными показателями определяется тем, что если выбор значений одного из коррелирующих между со­бой показателей в процессе имитационных расчетов будет носить случайный характер, то значение другого будет уже детерминировано сделанным выбором. 5. Задание типа распределения вероятности отдельных первичных (факторных) показателей в процессе реализации проекта. Это один из наиболее сложных этапов формиро­вания имитационной модели так как он требует проведе­ния соответствующих ретроспективных экономико-матема­тических исследований на обширной статистической базе по каждому из показателей. В результате осуществления этого этапа по каждому первичному (факторному) показа­телю устанавливается соответствующий ему тип распреде­ления вероятности (нормальное, шаговое, единообразное и т.п.). 6. Многократно повторяющаяся случайная выборка од­ного из вероятных значений каждого первичного (факторно­го) показателя и определение адекватных им значений из­бранного показателя эффективности проекта. Этот этап и характеризует непосредственно процесс имитационного моделирования по компьютерной программе, отражающей ранее определенные условия и ограничения. Каждая слу­чайная выборка одного из вероятных значений любого первичного (факторного) показателя рассматривается как один из возможных сценариев реализации проекта, изме­няющих избранный показатель его эффективности. В зави- си мости от характера проекта таких сценариев в процессе имитационного моделирования может формироваться от нескольких сотен до нескольких тысяч. 7. Построение по результатам многократного имитаци­онного моделирования условий реализации проекта графика и модели вероятностного распределения избранного показа­теля эффективности проекта. Этот этап осуществляется на компьютере после завершения имитации возможных сце­нариев реализации проекта 8 Статистический анализ полученной вероятностной модели для определения уровня проектного риска. В процессе этого анализа определяются среднеквадратическос (стан­дартное) отклонение, коэффициент вариации и другие по­казатели, характеризующие уровень проектного риска. Характеризуя метод имитационного моделирования в целом следует отметить, что он позволяет наиболее полно учесть весь диапазон неопределенностей исходных значе­ний первичных (факторных) показателей проекта, которые могут иметь место в процессе реализации проекта. Кроме того, путем изначально задаваемых ограничений требуемых значений показателей эффективности проекта можно наиболее широко использовать информационную базу ана­лиза проектных рисков. Наконец, метод Монте-Карло по­зволяет получить интервальные значения показателей про­ектных рисков, в рамках которых возможна успешная реализация проекта. Однако широкое практическое использование этого метода сдерживает ряд обстоятельств. Одним из них явля­ется необходимость формирования надежной программной поддержки, требующей определенной индивидуализации с учетом особенностей проекта (одним из типовых вариан­тов такого программного продукта является пакет "Risk Master", используемый в зарубежной практике управления проектами). Кроме того, серьезной проблемой является установление типа распределения вероятности, задаваемой по отдельным первичным (факторным) показателям, ко­торое требует достаточно высокого уровня профессиональ­ной подготовки аналитика. IV. Метод "дерева решений" ("дерева вероятностей") проекта. Основной задачей этого метода является комп­лексная оценка уровня риска проекта на основе графиче­ского представления возможных последовательно рас- 13 3 22 385 сматриваемых во времени сценариев его реализации с ус­тановлением вероятности возникновения каждого из них. Каждая из полных ветвей, представленная на графике, ил­люстрирует одну из альтернатив возможного хода реали­зации проекта и соответствующего ей ожидаемого значе­ния показателя его эффективности. Все вероятностные значения показателя эффективности проекта будущего пе­риода связываются с их значениями, ожидаемыми в пред­шествующем периоде. Таким образом, комплексная оценка уровня риска проекта на конечной стадии его реализации коррелируется с соответствующими уровнями риска про­екта на предшествующих стадиях этого процесса, т.е. от­ражает характер возможных изменений первичных (фак­торных) показателей, формирующих эффективность, во времени. Принципиальная форма графика, иллюстрирующего альтернативы возможного хода реализации проекта во вре­мени в процессе оценки уровня проектного риска, пред­ставлена на рис. 10.9. Анализ уровня проектного риска с использованием ме­тода "дерева решений1' ("дерева вероятностей") осуществ­ляется в разрезе следующих основных этапов (рис. 10.10): 1. Выбор для анализа приоритетного показателя эффек­тивности проекта. Этот метод позволяет использовать для оценки уровня проектного риска любой из ранее рассмот­ренных показателей его эффективности. Наиболее часто для проведения такой оценки избирается показатель чис­того приведенного дохода. 2. Распределение общего периода реализации проекта на отдельные этапы, в течение которых возможны существен­ные изменения первичных (факторных) показателей, форми­рующих эффективность проекта. Такие этапы определяют­ся по результатам прогнозирования динамики факторов внешней среды, осуществляемого в процессе подготовки инвестиционного проекта. Если такое прогнозирование затруднено, то в качестве этапов может быть принят каж­дый год реализации проекта. Выделяя отдельные этапы, следует обеспечивать разумное ограничение общего их ко­личества, так как увеличение числа этапов в значительной степени усложняет проведение последующих расчетов. 3. Определение возможных альтернатив принятия реше­ний, связанных с изменением первичных показателей, фор- ш 2 о & 2 о о т с£ 2 о О ♦ а> § о. т « сэ аз о. 05 а) 3 со а. се т _ о -2г О. 3 I - о з I -е-8 я с*. & = а: х 2 О Л 1° 5 1 11 я о | 8 5 ° ? §■ г ЭТАПЫ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ПРОЕКТНОГО РИСКА МЕТОДОМ „ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ" („ДЕРЕВА ВЕРОЯТНОСТЕЙ") Ф Выбор для анализа приоритетного показателя эф­фективности проекта Распределение общего периода реализации проекта на отдельные этапы, в течение которых возможны существенные изменения первичных (фактор­ных) показателей, формирующих эффективность проекта Определение возможных альтернатив принятия ре­шений связанных с изменением первичных пока­зателей, формирующих эффективность проекта ]| Определение вероятности принятия каждого из аль- т^тернативных решений, связанных с изменением Ц)) первичных показателей, формирующих эффектив­ность проекта Определение размера избранного показателя эф- фективности проекта, соответствующего каждому из ^ возможных альтернативных решений в процессе его реализации Расчет средневзвешенного показателя эффектив­ности проекта по заданным величинам вероятности принятия каждого альтернативного решения в про­цессе реализации проекта Оценка общего уровня риска проекта на основе по- 7)) казателей среднеквадратического (стандартного) отклонения и коэффициента вариации Рисунок 10.10. Основные этапы осуществления оценки уровня проектного риска методом „дерева решений (.дерева вероятностей"). мирующих эффективность проекта. На этом этапе рассмат­риваются только такие альтернативы принятия решений, которые вызывают изменения первичных (факторных) по- казателеи, а следовательно приводит к адекватному им из­менению значения избранного показателя эффективности проекта Каждое их последующих решений, формируемых в рамках отдельной "ветви" графика "дерева решений" ("дерева вероятностей") должно базироваться на предыдущем варианте альтернативы по этой "ветви". Каждой рассмат­риваемой альтернативе принятия решений должен соот­ветствовать новый набор значений первичных (факторных) показателей проекта, формирующих его эффективность. 4 Определение вероятности принятия каждого из аль­тернативных решений, связанных с изменением первичных показателей, формирующих эффективность проекта. Такая вероятность задается по каждой из альтернатив в разрезе отдельных "ветвей" графика "дерева решений" ("дерева вероятностей") по каждому из этапов. Основой установле­ния такой вероятности является экспертная оценка воз­можных сценариев реализации проекта. 5. Определение размера избранного показателя эффек­тивности проекта, соответствующего каждому из возможных альтернативных решений в процессе его реализации. Такой расчет осуществляется на основе набора значений первич­ных (факторных) показателей проекта, соответствующих каждому из возможных альтернативных решений. Учиты­вая, что результаты расчета отражают значения показателя эффективности проекта по отдельным этапам его реализа­ции, они должны быть приведены к настоящей стоимости. Во избежание дублирования в оценке риска, при расчетах настоящей стоимости показателя эффективности для дис­контирования должна использоваться безрисковая ставка процента 6. Расчет средневзвешенного показателя эффективнос­ти проекта по заданным величинам вероятности принятия каждого альтернативного решения в процессе реализации проекта. Такой расчет ведется по показателям эффектив­ности каждого из вариантов возможных альтернативных решений на заключительном этапе реализации проекта (конечным значениям этого показателя по каждой "вет­ви" графика "дерева решений"). Расчет осуществляется по формуле: Эп = £э,хР,, /=1 где Эп ~~ средневзвешенный показатель эффективности, избранный для оценки проектного риска; Э/ — значение показателя эффективности в насто­ящей стоимости на конечном этапе анализа (на последней "ветви" графика "дерева решений"); Р/— значение вероятности, заданное каждому из возможных альтернативных решений на ко­нечном этапе анализа выраженное в десятич­ной дроби. Это значение получается путем перемножения значений вероятностей на всех этапах реализации проекта по конкретной "ветви" графика "дерева решений"; п — общее число этапов, избранное для анализа. 7. Оценка общего уровня риска проекта на основе пока­зателей среднеквадратического (стандартного) отклонения и коэффициента вариации. Расчет этих показателей осуществ­ляется по стандартным формулам, учитывающим отклоне­ние всех возможных значений показателей эффектив­ности по рассмотренным альтернативам принятия решений от средневзвешенного его значения. На основе этих показа­телей интерпретируется уровень риска по отдельным про­ектам и проводится сравнительный анализ уровня риска по различным инвестиционным проектам предприятия. Рассмотрим основные этапы осуществления анализа уровня риска проекта на основе использования метода "дерева решений" ("дерева вероятностей") на следующем примере: Пример: Предприятие проводит сравнительную оценку уровня рисков двух альтернативных проектов на основе метода "дерева решений" ("дерева вероят­ностей "). В качестве основного показателя эффектив­ности проектов избран чистый приведенный доход. Проектный цикл по каждому из рассматриваемых про­ектов составляет два года — он разбит на два этапа реализации, продолжительность которых принята по одному году. По каждому из проектов определена сис­тема возможных альтернативных решений по отдель­ным этапам их реализации, рассчитана вероятность таких решений и сумма чистого приведенного дохода в настоящей стоимости по каждой из рассматриваемых альтернатив, которые отражены на "дереве решений " представленном на рис. 10.11. I ГОД 2 год ПРОЕКТ „А- —Г ПРОЕКТ„Б" Условные обозначения: О — сумма чистого приведенного дохода в настоящей стоимости, р — значение вероятности альтернативного решения (а) 1 год 2 год I ь о •Зо С о 1| О о Ч 4 II г і 0 = а и К" Iі 5 ЛТ} 1 3 I О ч рэ Ой 38 5: о « Рисунок 10.11. „Дерево решений" (.дерево вероятностей") по двум альтернативным проектам. И А. Бланк На основе показателей, представленных на Чде­реве решений " каждого из проектов, в первую очередь следует определить средневзвешенную вероятность по каждой из альтернатив и средневзвешенную сумму чи­стого приведенного дохода по каждому из рассматри­ваемых проектов. Расчеты этих показателей приве­дены в табл. 10.5 _ Таблица 10.5 Расчет средневзвешенной суммы чистого приведенного дохода по двум альтернативным проектам «о Вероят­ности 1 1 О а: 5гу * 1ЧЙ^ Проекты 5. << | >> ↑ Источник: Бланк И.А.. Управление финансовыми рисками.- К.: Ника-Центр, - 600 с.. 2005 Еще по теме 10.1. УПРАВЛЕНИЕ ПРОЕКТНЫМИ РИСКАМИ ПРЕДПРИЯТИЯ: Развитие корпоративного управления, управления рисками и внутреннего контроля в кредитных организациях 76. ПРОЕКТНОЕ И МАТРИЧНОЕ УПРАВЛЕНИЕ 42. УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ 23 МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ Стратегия и тактика управления рисками Бланк И.А.. Управление финансовыми рисками.- К.: Ника-Центр, - 600 с., 2005 8.4. Управление инвестиционными рисками 36. УПРАВЛЕНИЕ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКИМИ РИСКАМИ Проблемы управления банковскими рисками Управление рисками и их предупреждение Управление рисками и их предупреждение ПРОГРАММЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ 10.2. Система управления рисками 15.5. Методы управления инвестиционными рисками 36 УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ 9.4.3. Управление рисками при обслуживании застройщиков Стратегия и тактика управления рисками 116. Диверсификация как инструмент управления рисками 85. ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ 85. ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ - Государственные и муниципальные финансы - Деньги - Финансы организаций (предприятий) - Деньги. Кредит. Банки - Инвестиции - Корпоративные финансы - Международные финансы - Теории денег - Управление финансами - Финансовая математика - Финансовая статистика - Финансовый анализ - Финансы - Финансы (шпаргалки) - Финансы и кредит - - Аудит. Бухгалтерский учет - Банковское дело - Бизнес - История - Маркетинг и менеджмент - Налоги и налогообложение - Психология - Социология и Политология - Управление персоналом и Контроллинг - Финансы - Ценные бумаги - Шпаргалки - Экономика - Finances.Social Finances.Social © info@finances.social