Оценка рисков (метод аналогий, анализ чувствительности, анализ сценариев, метод Монте-Карло, экспертные методы)

Анализ рисков может быть качественным и количественным. Качественный анализ занимается выявлением факторов, областей и выводов рисков. Количественный анализ риска позволяет в численной форме оценить размеры отдельных рисков и риска проекта в целом.

Существует множество методов количественного анализа рисков:

 − метод аналогий;

 − анализ чувствительности;

 − анализ сценариев;

− метод Монте-Карло;

 − экспертные методы.

Это самые распространенные методы количественного анализа, рассмотрим их подробнее.

Метод аналогий заключается в использовании информации о других (ранее выполненных) проектах, о деятельности конкурентов и т. п.

Однако, если деятельность предприятия является уникальной, такой информации может и не быть.

Для оценки степени устойчивости планов к различным рискам проводится анализ чувствительности: например, как изменится прибыль, денежные потоки, чистая текущая стоимость проекта, если объем реализации окажется ниже запланированного на 10 или 20%? Что произойдет, если повысятся цены на основные используемые ресурсы?

В ходе анализа чувствительности можно «ощупью» найти предельные значения факторов риска, при которых результаты еще остаются приемлемыми (например, какой объем продаж обеспечит нулевую чистую приведенную стоимость).

 Анализ чувствительности помогает определить:

 − факторы, наиболее сильно влияющие на результаты деятельности предприятия (а, следовательно, требующие наиболее пристального внимания);

 − варианты достижения поставленных целей, наиболее устойчивые к рискам. Анализ сценариев предполагает составление полного перечня всех возможных вариантов развития событий и оценку вероятности осуществления каждого из них. Достоинство метода – возможность учета корреляции между разными рисками и оценки одновременного влияния нескольких факторов риска на результаты проекта (метод ориентирован на специфику конкретного предприятия). Поскольку заранее оценить распределение вероятностей сложно, используют упрощенный подход: определяют для каждого ключевого показателя три значения – оптимистическое (Xo), пессимистическое (Xn) и наиболее  вероятное (Xв). Математическое ожидание в этом случае рассчитывают по формуле                              x + 4 xв + xn

                                     Е(X) = 0     

Метод Монте-Карло – метод формализованного описания риска, наиболее полно отражающий всю гамму неопределенностей, с которыми может столкнуться предприятие. В основе метода – анализ большого количества случайных сценариев. Его наименование происходит от города, где расположены многочисленные игорные заведения. На практике для расчетов по методу Монте-Карло используют специальные компьютерные программы.

Алгоритм расчета по методу Монте-Карло следующий:

− построение имитационной модели, отражающей зависимость результатов деятельности предприятия от исходных условий;

− выявление ключевых факторов риска;

 − нахождение параметров вероятного распределения факторов риска и выявление корреляционной зависимости между этими параметрами;

− генерирование множества случайных сценариев (при помощи компьютера) и расчет результатов для каждого сценария;

 − статистический анализ результатов (нахождение математического ожидания результата, среднеквадратического отклонения и т. д.).

Экспертный анализ рисков. Назначение анализа риска – дать потенциальным партнерам необходимые данные для принятия решений о целесообразности участия в проекте и выработке мер по защите от

возможных финансовых потерь.

Экспертный анализ рисков применяются на наличных этапах работы  проектом в случае, если объем исходной информации является недостаточным для количественной оценки эффективности (погрешность результатов превышает 30%) и рисков проекта.

Достоинствами экспертного анализа рисков являются: отсутствие необходимости в точных исходных данных и дорогостоящих программных средствах; возможность проводить оценку до расчета эффективности проекта, а также простота расчетов. К основным недостаткам следует отнести: трудность привлечения независимых экспертов и субъективность оценок.

Эксперты, привлекаемые для оценки рисков, должны:

 − иметь доступ ко всей имеющейся в распоряжении разработчика информации о проекте;

 − иметь достаточный уровень креативности мышления;

 − обладать необходимым уровнем знаний в соответствующей предметной области;

 − быть свободным от личных предпочтений в отношении проекта;

− иметь возможность оценивать любое число идентифицированных

рисков.

 Алгоритм экспертного анализа риска имеет такую

последовательность:

 − по каждому виду риска определяется предельный уровень, приемлемый для организации, реализующей данный проект. Предельный уровень риска определяется по стабильной шкале;

− при необходимости устанавливается дифференцированная оценка уровня компетентности экспертов, являющаяся конфиденциальной.

Оценка выставляется по десятибалльной шкале;

 − риск оценивается экспертами с точки зрения вероятности наступления рискового события (в долях единицы) и опасности риска для успешного завершения проекта (по стабильной шкале);

 − оценки, проставленные экспертами по каждому виду риска, сводятся разработчиком проекта в таблицы;

 − сравниваются интегральный уровень риска, полученный в результате экспертного опроса, и предельный уровень для данного вида риска и выносится решение о приемлемости данного вида риска для разработчика проекта;

− в случае, если принятый придельный уровень одного или нескольких видов риска ниже полученных интегральных значений, разрабатывается комплекс мероприятий, направленных на снижение влияния выявленных рисков на успех реализации проекта, и осуществляется повторный анализ риска.

Экспертные методы предполагают использование мнений специалистов-экспертов для оценки вероятностей проявления рисков, а также значимости каждого риска для результатов проекта. На основе экспертных оценок рассчитывают комплексный показатель риска (в баллах), например:

                           .

где R – степень рискованности проекта; i – количество рисков; W – значимость риска для результатов проекта; p – вероятность проявления риска.

Чем больше показатель R, тем рискованней проект.

По окончании анализа риска отдел контроллинга разрабатывает меры по управлению риском.

Методы управления риском можно разделить на следующие группы:

− получение дополнительной информации;

− распределение риска между участниками проекта;

− страхование риска (имущественное, от несчастных случаев);

− резервирование средств (создание денежных резервов на покрытие непредвиденных расходов, создание резервных запасов материальных средств и др.);

− диверсификация (вложение средств в различные проекты с разными характеристиками рисков);

− меры активного воздействия на факторы риска (например, входной контроль качества, инвестиции в создание системы качества у поставщиков и др.).

Итак, целью анализа и оценки рисков в контроллинге является выработка оптимальных управленческих решений.