Метод «Дерево решений»

Дерево решений — это схематическое представление проблемы принятия решений. Ветви дерева решений представляют собой различные события (решения), а его вершины — ключевые состояния, в которых возникает необходимость выбора.
Чаще всего дерево решений является нисходящим, то есть строится сверху вниз.

Выделяют следующие этапы построения дерева решений:

1. Первоначально обозначают ключевую проблему — «вершина дерева».

2. Для каждого момента определяют все возможные варианты дальнейших событий, которые могут оказать влияние на ключевую проблему. Это будут исходящие от вершины дуги дерева.

3. Обозначают время наступления событий.

4. Каждой дуге прописывают денежную и вероятностную характеристики.

5. Проводят анализ полученных результатов.

Основа наиболее простой структуры дерева решений — ответы на вопросы «да» и «нет». Для каждой дуги дерева могут быть определены числовые характеристики, например, величина прибыли по тому или иному проекту и вероятность ее получения. В этом случае оно помогает учесть все возможные варианты действия и соотнести с ними финансовые результаты. Затем переходят к сравнению альтернатив. Недостатками дерева решений является ограниченное число вариантов решения проблемы. В процессе построения дерева решений необходимо обращать внимание на его размер. Оно не должно быть слишком перегруженным, т.к. это уменьшает способность к обобщению и способность давать верные ответы.

Метод Монте-Карло отличает то, что при его использовании не производится моделирование с использованием реально наблюдаемых значений рыночных факторов. Вместо этого выбирается статистическое распределение.
Суть данного метода заключается в построении модели, состоящей из случайных величин, над которыми проводится серия экспериментов с целью выявления влияния исходных данных на зависящие от них величины, например, на платежеспособность.
В качестве базы для проведения экспериментов при анализе инновационного проекта используют данные об объемах продаж, ценах, затратах.

Этапы метода Монте-Карло:

1. Устанавливается взаимосвязь между исходными и выходными показателями в виде уравнения или неравенства;

2. Задаются функции распределения для входных параметров модели;

3. Проводится серия компьютерных экспериментов модели (генерируются гипотетические наборы значений факторов, которые, к примеру, используются для расчета прибылей и убытков, вызванных изменением стоимости портфеля);

4. Строится функция распределения модели и рассчитываются параметры риска (например, распределение прибылей и убытков портфеля);

5. Проводится анализ полученных результатов.

Данный метод может быть легко реализован в среде EXCEL.
Главной сложностью при использовании метода Монте-Карло является выбор адекватного распределения для каждого рыночного фактора и оценка его параметров. Другая проблема заключается в больших затратах времени и технических ресурсов. Кроме того, гипотетические распределения вероятностей могут не соответствовать реальности. Соотношение максимально возможного объема убытка и объема собственных финансовых ресурсов инвестора представляет собой степень риска, ведущего к банкротству.

Она измеряется с помощью коэффициента риска.
Кр = У/ С, (6)

где Кр — коэффициент риска;

У — максимально возможная сумма убытка, руб.;

С — объем собственных финансовых ресурсов с учетом точно известных поступлений средств, руб.

Помимо приведенных методов существуют методы, реализованные в виде программного обеспечения. Наиболее известные из них: Monte Carlo (Primavera Project), Risk (Project expert), Pertmaster+Risk и Альт-Инвест.

Компьютерные информационные системы помогают установить взаимодействие управляющей и управляемой системы на основе использования современного инструментария. При современных объемах управления необходима автоматизация процесса управления рисками.

Необходимо создать базу данных риска. Она должна быть хранилищем текущей и исторической информации, связанной рисками, и использоваться при идентификации, оценке, обработке и контроле рисков, а также для создания отчетов.

Выбор метода оценки риска зависит от ряда факторов:

— объем и качество исходных данных (если имеется значительная информационная база, то возможно использование метода имитационного моделирования, в противном случае применяется метод экспертных оценок);

— запас времени и технический потенциал (если расчет не является срочным и компания располагает техническими возможностями, то выбирается метод Монте-Карло);

— глубина расчетных данных и горизонт прогнозирования;

— требование государственных контролирующих органов к формированию отчетности.

Подведя итог вышеперечисленным методам оценки финансового риска, необходимо произвести сравнительный анализ данных методов, оценив возможность использования каждого из них для предприятий нефтегазодобывающей отрасли (табл.4).
Для эффективной оценки всевозможных финансовых рисков в деятельности нефтегазодобывающего предприятия необходимо применять целый комплекс методов.

Таблица 4 - Сравнительный анализ методов оценки финансовых рисков

Практическое применение методов оценки финансовых рисков можно рассмотреть на примере производственного риска предприятия ОАО «Сургутнефтегаз»

Прокатно-ремонтный цех эксплуатационного оборудования (ПРЦЭО) нефтегазодобывающего предприятия ОАО «Сургутнефтегаз» поддерживает бесперебойное обеспечение подразделений предприятия исправными комплектами оборудования, всем необходимым инструментом, запасными частями и материалами, но помимо своего прямого назначения этот цех занимается и изготовлением некоторых видов запасных частей для нефтегазодобывающего оборудования. Заказчиками для данного вида запасных частей является не только, ОАО «Сургутнефтегаз» с его подразделениями, но и ОАО «Сургутгазпром», ЗАО «Бурвод». На сегодняшний день ПРЦЭО собирается выпустить в производство еще два вида такого рода запчастей: клапан КОП 19с53нж (мероприятие X) и задвижка 30с41нж (мероприятие Y). Используя статистический метод, получаем расчет дисперсии при вложении капитала в мероприятия X и Y (табл. 5).

Данные таблицы показывают, что среднее квадратическое отклонение при вложении капитала в мероприятие X составляет:

Коэффициент вариации для мероприятия X составляет:
V = (±73,55 / 260) * 100% = 28,3%
Коэффициент вариации для мероприятия Y составляет:
V = (±80 / 340) * 100% = 23,5%
Из расчетов видно, что коэффициент вариации при вложении капитала в мероприятие Y меньше, чем при вложении капитала в мероприятие X, что позволяет сделать вывод о принятии решения в пользу вложения капитала в мероприятие Y. Следовательно, задвижка 30с41нж будет пользоваться большим спросом, а получение прибыли от реализации такого вида запасных частей для нефтегазодобывающего оборудования будет максимальным, а при вложении капитала в мероприятие X Прокатно-ремонтный цех эксплуатационного оборудования предприятия ОАО «Сургутнефтегаз», понес бы финансовые потери.

В данном случае предприятие столкнулось с производственным риском, связанным со второй стадией инвестиционного проекта.
Данный производственный риск относится к разряду внутренних рисков.

Этот риск зависит от способности предпринимателя организовать производство и сбыт продукции. Внутренний производственный риск можно минимизировать следующими способами:

— улучшить уровень финансового менеджмента,

— проанализировать потребность рынка в том или ином виде товара,

— просчитать возможную прибыль, проанализировав объемы заказов на данный вид товара.