Предварительные замечания

Количественный анализ рисков в числовом виде определяет от­дельные риски и риск проекта в целом. Особенность количествен­ных подходов в исследовании проектных рисков заключается в ис­пользовании вероятностных понятий и статистического анализа, что соответствует современным международным стандартам, но является весьма трудоемким процессом, требующим поиска и при­влечения многочисленной количественной информации.

Существуют следующие методы, с по­мощью которых можно оценить риски инвестиционного проекта:

Под укрупненной оценкой устойчивости подразумевается прове­дение оценки эффективности инвестиционного проекта при сле­дующих условиях:

• использовании при разработке плана реализации инвести­ционного проекта умеренно пессимистических прогнозов внутрен­них и внешних параметров;

• предусмотрении в качестве интегральных антирисковых ме­роприятий резервов средств на непредвиденные расходы;

• увеличении нормы дисконта на поправку на риск.

Под уровнем безубыточности понимают отношение безубыточ­ного объема продаж (в точке безубыточности) к проектному объему продаж. Точка безубыточности — одна из важных расчетных харак­теристик инвестиционного проекта; она отражает объем продаж, при котором выручка от реализации продукции совпадает с из­держками производства.

Методы вариации параметров проекта включают анализ чувстви­тельности и построение сценариев. С помощью этих методов осу­ществляется попытка идентифицировать силу связи между риско­ванными факторами и значениями некоторого результативного по­казателя (например, критерия проектной эффективности), хотя в самом простейшем случае метод вариации параметров может бази­роваться на анализе точки безубыточности.

В ходе анализа чувствительности (уязвимости) происходит по­следовательно-единичное изменение всех проверяемых на риско­ванность переменных: каждый раз только одна из переменных ме­няет свое значение на прогнозное число процентов и на этой ос­нове пересчитывается новое значение используемого критерия. За­тем все рисковые факторы ранжируются по степени влияния на изменение критерия, что позволяет выявить наиболее опасные для проекта.

Сценарный подход представляет собой развитие методики анализа чувствительности проекта: одновременному непротиворечивому (реа­листическому) изменению подвергается вся группа (вектор) прове­ряемых на риск переменных проекта. Таким образом, определяется воздействие одновременного изменения всех основных риск- переменных проекта, характеризующих его денежные потоки. Важное преимущество метода заключается в том, что отклонения параметров рассчитываются с учетом их взаимозависимостей (корреляции).

В ходе оценки ожидаемого эффекта с учетом количественных характеристик неопределенности предполагается, что имеется ко­нечное число сценариев и оценены их вероятности. Тогда ожидае­мый эффект (Э_ож) определяется по формуле:

где — эффект к-то сценария;

— вероятность наступления к-то сценария.

Ожидаемый эффект можно рассчитать на основе сценарного подхода. Но метод сценариев наиболее эффективен, если рассмат­ривается не очень большое число сценариев. Однако если при проведении риск-анализа инвестиционного проекта возникает необходимость рассмотрения очень многих разных вариантов раз­вития событий (сценариев), то для разрешения этой проблемы це­лесообразно использовать имитационное моделирование. Это один из методов, позволяющих учитывать влияние неопределенности на эффективность инвестиционного проекта. Чаще всего он реализу­ется на основе метода Монте - Карло.

Реализация этого метода анализа рисков сложна и требует раз­работки специального программного обеспечения, но результаты анализа играют важную роль как при оценке влияния неопределен­ности на показатели эффективности, так и при определении обще­го уровня риска инвестиционного проекта.

Проведение имитационного моделирования методом Монте- Карл о основано на том, что при известных законах распределения экзогенных переменных можно с помощью определенной методики получить не единственное значение, а распределение результирую­щего показателя (построить гистограмму в общем случае либо по­добрать теоретический закон распределения вероятностей). Подбор законов распределения экзогенных переменных может основывать­ся как на данных объективных наблюдений (статистики и т.д.), так и на экспертных оценках.

К важным инструментам исследования рисков относится моде­лирование задачи выбора с помощью сложных распределений веро­ятностей (деревья решений). В основе его лежит графическое (сете­вое) построение вариантов возможных решений. По ветвям дерева соотносят субъективные и объективные оценки возможных собы­тий. Следуя вдоль построенных ветвей и используя специальные методики расчета вероятностей, оценивают каждый путь и выбира­ют менее рискованный.

В табл. 1 структурированы основные количественные подходы проектного риск-анализа.