Метод сценариев

В отличие от предыдущих метод сценариев позволяет совместить исследование чувствительности результирующего показателя с анализом вероятностных оценок его отклонений. В общем случае процедура использования данного метода в процессе анализа инвестиционных рисков включает выполнение следующих шагов.

Определяют несколько вариантов изменений ключевых исходных показателей (например, пессимистический, наиболее вероятный и оптимистический).

Каждому варианту изменений приписывают его вероятностную оценку.

Для каждого варианта рассчитывают вероятное значение показателя NPV (либо IRR, PI), а также оценки его отклонений от среднего значения.

Проводится анализ вероятностных распределений полученных результатов.

Проект с наименьшими стандартным отклонением () и коэффициентом вариации (CV) считается менее рисковым.

Пример. Предположим, что по результатам анализа проекта были составлены следующие сценарии его развития и определены возможные вероятности их осуществления. Проведем анализ собственного риска проекта.

Показатели	Сценарий
	Наихудший =0,25	Наилучший =0,25	Вероятный =0,5
Цена за штуку P
Переменные затраты V
Норма дисконта r	15%	8%	10%
Срок проекта n

Расчет NPV дает:

= –1259,15 для наихудшего сценария,

= 3658,73 для вероятного (ожидаемого) сценария и

= 11950,89 для наилучшего сценария.

Эти результаты используются для дальнейшего анализа-оценки вероятностного распределения значений показателя ^ NPV. Сначала определим среднее ожидаемое значение NPV по формуле: .

Расчет показывает, что E(NPV) = 4502,30. Среднее ожидаемое значение больше величины, которую мы надеялись получить в наиболее вероятном случае.

Теперь вычислим стандартное отклонение по формуле:

.

Результаты вычислений дают = 4673,62.

Исходя из предположения о нормальном распределении случайной величины, с вероятностью приблизительно 0,7 можно утверждать, что значение NPV будет находиться в диапазоне 4502,30 4673,62.

Определим теперь (т.е. вероятность того, что NPV будет иметь нулевое или отрицательное значение). Используя таблицу значений стандартного нормального распределения находим = 0,17 (^ NPV имеет нормальное распределение с параметрами a = E(NPV) и , т.е . Чтобы воспользоваться таблицей отметим, что , а также свойство функции )

Таким образом, существует один шанс из шести возникновения убытков. Определим теперь вероятность того, что величина NPV будет меньше ожидаемой на 50%. Находим =0,32. Аналогично можно вычислить и т.д. Можно вычислить также коэффициент вариации CV =1,04 (эти вычисления проведите самостоятельно).

Полученные результаты свидетельствуют о наличии риска для этого проекта. Несмотря на то, что среднее значение NPV (4502,30) превышает прогноз экспертов (3658,73), ее величина меньше стандартного отклонения. Значение коэффициента вариации (1,04) больше 1, следовательно, риск данного проекта несколько выше среднего риска инвестиционного портфеля фирмы. В случае, если значения стандартного отклонения и коэффициента вариации по этому проекту меньше, чем у остальных альтернатив, при прочих равных обстоятельствах ему следует отдать предпочтение. В целом этот метод позволяет получить достаточно наглядную картину результатов для различных вариантов реализации проектов. Он обеспечивает менеджера информацией как о чувствительности, так и о возможных отклонениях выбранного показателя эффективности. Применение программных средств (типа EXCEL) позволяет значительно повысить эффективность подобного анализа путем практически неограниченного увеличения числа сценариев, введения дополнительных (до 32) ключевых переменных, построения графиков распределения вероятностей и т.д.

Вместе с тем использование данного метода направлено на исследование поведения только результирующих показателей (NPV, IRR, PI). Метод сценариев не обеспечивает пользователя информацией о возможных отклонениях потоков платежей и других ключевых показателей, определяющих в конечном итоге ход реализации проекта.

Упражнение. Определить вероятность того, что а) величина NPV будет меньше 70% от ожидаемой средней; б) значение NPV будет больше ожидаемой средней на величину двух стандартных отклонений.