Методы анализа риска инвестиционного проекта

При проведении анализа проектного риска сначала определяются вероят­ные пределы изменения всех его «рискованных» факторов (критических переменных), а затем проводятся последовательные проверочные расчеты при допущении, что переменные случайно изменяются в области своих допустимых значений. На основании расчетов результатов проекта при большом количестве различных обстоятельств анализ риска позволяет оценить распределение вероятности различных вариантов проекта и его ожидаемую ценность (стоимость).

Согласно общепризнанному теоретическому подходу, каждая фирма в процессе инвестиционной деятельности стремится максимизировать свою стоимость. В условиях полной определенности и отсутствия риска эта задача эквивалентна задаче максимизации прибыли, т.е. показателя чистой дискон­тированной стоимости. В реальности же для большинства инвесторов и разработчиков важна не только максимизация прибыли, но и минимизация риска рассматриваемого инвестиционного проекта.

Анализ рисков проекта базируется на осуществленном расчете всех его по­казателей и критериев, так называемом базисном варианте (на основе фактической и прогнозной информации), доказавшем эффективность проекта.

Любой инвестиционный проект может быть представлен как последова­тельность денежных потоков. Цель анализа инвестиционного проекта — определить его эффективность, которая может быть оценена показателем чистой дисконтированной стоимости (NPV). Она покажет, как изменится рыночная стоимость предприятия в случае успеха проекта.

Когда инвестиционное решение принимается в условиях неопределенно­сти, денежные потоки могут возникать в соответствии с одним из множества альтернативных вариантов. Теоретически необходимо рассмотреть все возможные сценарии. Однако на практике сделать это очень сложно, поэтому приходится использовать определенные ограничения или допущения.

Можно сделать выводы о рискованности проекта, и не прибегая к специ­альным методам, используя следующие показатели:

· внутреннюю норму доходности;

· период окупаемости;

· точку безубыточности.

Однако для более полной оценки необходимо использовать специальные методы, некоторые из которых представлены ниже.

1. При анализе риска проекта необходимо уделить внимание трем показа­телям. Это поступления от продаж, издержки на проданную продукцию и инвестиционные издержки. Все они содержат множество отдельных статей, каждая из которых может оказать решающее воздействие на эффективность проекта. Нужно определить эти критические элементы. Наиболее подходя­щий для такого анализа метод — это анализ чувствительности (sensitivity analysis,) проекта.

Анализ чувствительности широко применяется при оценке проектов. Суть его заключается в следующем. Определяются факторы, которые могут повлиять на эффективность проекта. Для каждого фактора составляется наиболее вероятная, оптимистическая и пессимистическая оценки. Далее, определяется значение чистой дисконтированной стоимости по оценкам каждого из параметров. Важным ограничением анализа чувствительности является то, что рассматривается каждый раз отклонение только в одном параметре, тогда как все другие признаются неизменными. Отсюда следует, что параметры должны быть, по возможности, максимально независимыми друг от друга.

Рассмотрим анализ чувствительности на примере.

Рассматривается возможность инвестирования в производство нового продукта. Инвестиционные затраты составляют 200000 д.е., цена продукта составляет 10 д.е., объем продаж в год — 25000 шт., переменные затраты на одно изделие — 3 д.е., постоянные затраты — 100000 д.е. в год. Жизненный цикл проекта — 5 лет, требуемая инвесторами ставка доходности проекта — 10%. Рассчитаем показатель чистой дисконтированной стоимости.

NPV= - 200000 + 75000/l.l + 75000/1.l² + 75000/1.l³ + 75000/1.1⁴ +75000/1.1⁵ = 84310 д.е.

Допустим, что на эффективность данного проекта могут повлиять только изменения в перечисленных параметрах. Результаты анализа приведены в таблице 11.2.

Обозначения:

i — параметр;

Рr — наиболее вероятная оценка параметра;

Sj = NPV_oпт - NPV_песс. — коэффициент чувствительности фактора;

r_ij – ранговый коэффициент (r_ij = Si/Sj, где j — наиболее чувствительный параметр);

d — доля фактора в общей вариации

Таким образом, рассматриваемый проект наиболее чувствителен к изме­нению цены продукции, снижение которой на 10% приведет к прямой убы­точности проекта.

2. Метод сценариев (scenario analysis) рекомендован Методическими рекомендациями 1999 г. в качестве обязательного при составлении технико-экономического обоснования проектов, по которым предполагается прямое государственное или муниципальное финансирование.

Метод сценариев представляет собой развитие методики анализа чувстви­тельности проекта: одновременному непротиворечивому (реалистическому) изменению подвергается вся группа факторов. Таким образом, определяется воздействие одновременного изменения всех основных переменных проекта, характеризующих его денежные потоки.

Сценарии генерируются экспертным путем. Сценарием может быть любое в достаточной степени вероятное событие или состояние, существенно влияющее на несколько параметров проекта одновременно.

Анализ сценариев позволяет инвесторам не оценивать вероятности изме­нений отдельных параметров и их взаимосвязь для измерения доходности проекта и связанного с ним риска. Метод оценивает доходность и вероятность развития событий по каждому из возможных сценариев. В наиболее простом случае берутся только наилучший (оптимистический) и наихудший (песси­мистический) сценарии развития событий. Чистая дисконтированная стои­мость для этих сценариев рассчитывается и сравнивается с базовым значени­ем чистой дисконтированной стоимости проекта.

Как правило для проведения анализа методом сценариев целесообразно использовать различные программные продукты (в простейшем виде -электронную таблицу Excel), что значительно упрощает работу.

Рассмотрим применение метода сценариев для примера, приведенного в предыдущем разделе (таблица 11.3).

На основе полученных сценариев даются определенные рекомендации по оценке и реализации проекта. В основе рекомендаций лежит определенное правило: даже в оптимистическом варианте нет возможности оставить проект для дальнейшего рассмотрения, если NPV такого проекта отрицательна, и наоборот: пессимистический сценарий в случае получения положительного значения NPV позволяет эксперту судить о приемлемости данного проекта, несмотря на наихудшие ожидания.

Строгое применение метода сценариев требует достаточно большого объе­ма информации о вероятностях различных исходов при проявлении отдель­ных показателей, образующих денежные потоки.

Главное достоинство метода сценариев состоит в том, что он не требует знания закона распределения вероятностей изменений для основных факторов. С другой стороны, любые сценарные оценки субъективны, что снижает достоверность анализа.

Метод сценариев можно наиболее эффективно применять, когда количе­ство возможных значений чистой дисконтированной стоимости конечно. Если же количество возможных вариантов развития событий неограниченно, используют другие методологии, например, имитационное моделирование.

3. Имитационное моделирование по методу Монте-Карло (Monte-Carlo Simulation) позволяет построить математическую модель для проекта с неопределенными значениями параметров и, зная функции распределения вероятностей для параметров проекта, а также корреляцию между парамет­рами, получить распределение доходности проекта. Укрупненная схема анализа рисков по методу Монте-Карло приведена на рис.11.4.

Анализ рисков по методу Монте-Карло представляет собой интеграцию методов анализа чувствительности и анализа сценариев на основе теории вероятностей. Результатом такого анализа выступает распределение вероят­ностей результатов проекта (например, вероятность получения NPV<0).

Сначала необходимо определить функции распределения каждого факто­ра (переменной), влияющего на формирование денежных потоков проекта. Обычно предполагают, что функция распределения является нормальной, и для ее задания необходимо определить математическое ожидание и средне-квадратическое отклонение. Результаты анализа (который обычно осуществ­ляется с использованием специальных пакетов прикладных программ) представляют в виде профиля риска, который графически представляет вероятности каждого возможного случая.

Кумулятивный (интегральный) профиль риска показывает кумулятивное вероятностное распределение чистой текущей стоимости с различных точек зрения на определенный проект.

Несмотря на то, что метод Монте-Карло обладает рядом достоинств, он не получил широкого распространения на практике. Основным его недостатком является неоднозначность трактовки результатов имитационного моделиро­вания.