<<
>>

10.1. УПРАВЛЕНИЕ ПРОЕКТНЫМИ РИСКАМИ ПРЕДПРИЯТИЯ

Реальное инвестирование предприятия во всех его формах сопряжено с многочисленными рисками, объединя­емые общим понятием "риск реального инвестирования", основу интегрированного риска реального инвестирования предприятия составляют так называемые проектные риски, т.е.
риски, связанные с осуществлением реальных инвести­ционных проектов предприятия. В системе показателей оцен­ки таких проектов уровень риска занимает третье по значи­мости место, дополняя такие его показатели, как объем инвестиционных затрат и сумма чистого денежного потока.

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. Хотя ряд параметров проектного риска зависит от субъективных управ­ленческих решений, отраженных в процессе подготовки конкретных реальных инвестиционных проектов, объек­тивная его природа остается неизменной.

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. Общая оценка проектного риска осуществляется пу­тем определения интегрированного их показателя, характе­ризуемого как "уровень проектного риска".

Этот показатель интегрирует влияние всех видов риска, связанных с реа­лизацией рассматриваемого проекта.

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.

------------- (ИВ----- ^------

МЕТОД

МЕТОД
„ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ" ИМИТАЦИОННОГО
(„ДЕРЕВА ВЕРОЯТНОСТЕЙ") МОДЕЛИРОВАНИЯ
ПРОЕКТА (МЕТОД МОНТЕ-КАРЛО)

Рисунок 10.1.

Основные методы оценки уровня рисков отдельных

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.

МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ПРОЕКТНОГО

РИСКА

АНАЛИЗ СЦЕНАРИЕВ ПРОЕКТА
АНАЛИЗ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ ПРОЕКТА

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

ЭТАПЫ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ АНАЛИЗА ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ ПРОЕКТА

1

Выбор для анализа приоритетного показателя эф­фективности проекта

Выбор для анализа системы основных исходных (факторных) показателей, оказывающих влияние на возможное изменение избранного показателя эффективности проекта

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

4 „

расчетов

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

првделение уровня чувствительности избранного показателя эффективности проекта к изменению каждого исходного (факторного) показателя______________________

анжирование исходных (факторных) показателей по степени их влияния на изменение избранного показателя эффективности проекта _________________________________

Рисунок 10.2. Основные этапы осуществления анализа чувстви­тельности проекта в процессе оценки степени его риска.

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:

Эп = а + ЬФ,

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

Ф — значение исходного (факторного) показателя; ал 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:

КЭП =

ДИф *

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

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

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

Линия отклика

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

ДИЭП

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.)

Исходный показатель второго ранга
Исходный показатель третьего ранга
И---------------- Г"*

+30 +40

Изменение исходного факторного показателя (%)

П

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

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

Исходный показатель первого ранга

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)

а

г

5

с* §

Границы возможных колебаний первичных

показателей, положенных в основу пасчета чистого денежного дохода

Границы возможных отклонений чистого приведенного дохода в рамках колебаний,

формирующих его первичные показатели

Мин и' мольная Мини­мальная Мини­мальная Мини­мальная
№ 1 -17 +24 -4 +6
№2 -6 +11 -6 +11
№3 -7 +18 -9 +23
№4 -16 +21 -6 +9
№5 -4 +5 -2 +3

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).

Ґ10 41
17_ 17
32 25
'/Л

37

Т

к9)

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

Показатели Диапазон возможных колебаний первичных

показате­лей

Диапазон возможных колебаний чистого приведен­ного дохода --------------------------------- Коэффи­циент элас­тичности изменения

чистого приведенного дохода

Ранговая значимость первичного (фактор­ного) показа­теля
№ 1 41 10 0,24 5
№2 17 17 1,00 2
№3 25 32 1,28 1
№4 37 15 0,41 4
№5 9 5 0,56 3

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

Ш

, 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.

„Б"

Проект „А"

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 (%)

Значения показателей эффективности проекта

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: ЧПДп = 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:

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

— при пессимистическом сценарии:

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

37 8

Таблица 10.3 Результаты предварительных этапов сценарного анализа рассматриваемых проектов
Показатели і

а •

ї а

Проект "А" Проект "Б"
• 5 Б §

2 *

5 *

*

О °

Реалистический 1 сценарий

■ а

|1 а

с ^

^ си

а*

. а

В 3

у 5

2 у 3 * Ё

*

О ^

Реалистический сценарий 1 а

1 §•

і *

2 ^ 5 и

3 42

^ г» £ *

а*

I Вероят­
ность реали­
зации сцен а-
рия% 25 60 15 30 40 30
2. Ожидае­ тыс.
мый объем усл.
инвестицион­ ден.
ных затрат ед. 156 162 171 159 163 173
3. Ожидае­ тыс.
мая сумма чис­ усл.
того денеж­ ед.
ного потока 200 189 181 209 191 179

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 гэ)2

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

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.
<< | >>

Еще по теме 10.1. УПРАВЛЕНИЕ ПРОЕКТНЫМИ РИСКАМИ ПРЕДПРИЯТИЯ:

  1. Развитие корпоративного управления, управления рисками и внутреннего контроля в кредитных организациях
  2. 76. ПРОЕКТНОЕ И МАТРИЧНОЕ УПРАВЛЕНИЕ
  3. 42. УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ
  4. 23 МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ
  5. Стратегия и тактика управления рисками
  6. Бланк И.А.. Управление финансовыми рисками.- К.: Ника-Центр, - 600 с., 2005
  7. 8.4. Управление инвестиционными рисками
  8. 36. УПРАВЛЕНИЕ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКИМИ РИСКАМИ
  9. Проблемы управления банковскими рисками
  10. Управление рисками и их предупреждение
  11. Управление рисками и их предупреждение
  12. ПРОГРАММЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ
  13. 10.2. Система управления рисками
  14. 15.5. Методы управления инвестиционными рисками
  15. 36 УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ
  16. 9.4.3. Управление рисками при обслуживании застройщиков
  17. Стратегия и тактика управления рисками
  18. 116. Диверсификация как инструмент управления рисками
  19. 85. ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ
  20. 85. ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ