Сценарный метод анализа рисков: сущность и основные этапы анализа. Метод сценариев (имитационная модель оценки риска проекта)

Анализ сценариев развития проекта позволяет оценить влияние на проект возможного одновременного изменения нескольких переменных через вероятность каждого сценария. Этот вид анализа может выполняться как с помощью электронных таблиц, так и с применением специальных компьютерных программ, которые позволяют использовать методы имитационного моделирования.

В первом случае формируются 3-5 сценариев развития проекта. Каждому сценария должны соответствовать:

Рассчитанные значения исходных показателей;

Определенная вероятность наступления такого сценария, которая определяется экспертным путем.

В результате расчета определяются средние (с учетом вероятности наступления каждого сценария) значения исходных показателей.

В случае небольшой количество переменных и возможных сценариев развития проекта для анализа риска можно использовать метод дерева решений.

Преимущество этого метода - в его наглядности. Последовательность сбора данных для построения дерева решений для анализа риска включает следующие этапы:

◊ определение состава и продолжительности фаз жизненного цикла проекта;

◊ определения стержневых событий, которые могут повлиять на дальнейшее развитие проекта;

◊ определения времени наступления стержневых событий по проекту;

◊ формулировки всех возможных решений, которые могут быть приняты в результате наступления каждого отдельного стержневой события; определение вероятности принятия каждого решения;

◊ определение стоимости каждого этапа осуществления проекта (стоимости работ между стержневыми событиями).

На базе полученных данных строится дерево решений. Его узлы являются стержневыми событиями, а стрелки, объединяющие узлы, - выполнены работы по реализации проекта. Кроме того, на дереве решений приводится информация о времени, стоимости работ и вероятности принятия того или иного решения.

В результате построения дерева решений определяется вероятность каждого сценария развития проекта, эффективность по каждому проекту, а также интегральная эффективность проекта. Положительную значение эффективности проекта (например, чистой приведенной стоимости) указывает на приемлемую степень риска, связанного с осуществлением проекта.

При формировании сценариев с использованием методов имитационного моделирования применяется такая последовательность действий:

Определяются интервалы возможного изменения исходных переменных, в пределах которых эти переменные являются случайными значениями;

Определяются виды распределения вероятностей в пределах заданных интервалов; устанавливаются коэффициенты корреляции между зависимыми переменными:

Многократно (не менее 200 раз) рассчитываются результатные показатели;

Полученные результатные показатели рассматриваются как случайные значения, которым соответствуют следующие значения: математическое ожидание, дисперсия, функция распределения и плотность вероятности и т.п.);

Определяется вероятность попадания исходных показателей в тот или иной интервал, вероятность превышения минимально допустимого значения и др.

Анализ значений исходных показателей при сложившихся сценариях позволяет оценить возможный интервал их изменения при различных условиях реализации проекта. Вероятность характеристики используют для принятия инвестиционных решений, ранжирование проектов, а также обоснование рациональных размеров и форм резервирования и страхования.

5. Определение мероприятий по снижению инвестиционных рисков. Несмотря на то, что это последний этап в управлении рисками инвестиционного проекта, все участники уделяют ему особое внимание. Потому всесторонний анализ финансового положения инвестиционной деятельности и ожидаемых проектных рисков является обязательным условием принятия решений по инвестированию.

В зависимости от вида проекта, его принадлежности к тому или иному типу разрабатывается система мер противодействия рискам, которая содержит:

Распределение риска между участниками проекта - защита, дает возможность учредителям проекта переносить часть своих рисков на других участников проекта, см. рис. 6.10.

Залоговые операции и обеспечения используются в случае привлечения кредитных средств для финансирования инвестиционного проекта.

Страхование - специфика которого заключается в возмещении страховыми компаниями ущерба инвестору. Страховая компенсация может быть выплачена и до окончания срока действия договора страхования, если в результате какой-либо события (например, стихийного бедствия) становится имеющимся неминуемый крах инвестиционного проекта.

Разновидностью страхования является хеджирование - совокупность мероприятий по страхованию рисков, изменения цены реализуемого товара, курсов валют и процентов и тому подобное.

Сущность хеджирования заключается в регулярном продажи валюты на срок или обмен процентов по валютам, в которых осуществляются инвестиции; продажи продукции проекта на товарной бирже с будущей поставкой по фиксированной цене. При хеджировании используются общеизвестные финансовые инструменты: опционы, фьючерсы, валютные и процентные свопы и тому подобное. В связи с тем, что в Украине механизмов обращения таких финансовых инструментов почти не существует, то в отечественной инвестиционной деятельности они не используются.

Существует еще один способ снижения рисков - лимитирование объектов инвестиций, размеров кредитов, расходов, продаж и т. Инвестор, как правило, ограничивает размеры вложений при капитализации инвестиций, препятствуя тем самым созданию излишних запасов материалов, конструкций, оборудования. Финансирование, как правило, осуществляется постепенно - траншами, то есть риска подлежат отдельные денежные потоки, а не весь объем инвестиций. Банки, в свою очередь, с целью снижения степени риска лимитируют размеры займов, применяют овердрафт, кредитные линии, восстановительные кредиты, кредитуют клиентов в режиме "стенд-бай" и другие.

Рис. 6.10. Распределение рисков между участниками проекта

В последнее время пользуется спросом как инструмент противодействия рискам проекта сбор дополнительной информации об объекте инвестирования. Такие услуги предоставляют еккаутингови компании. Они занимаются сбором, обработкой, анализом и формированием различных видов бизнес-информации: сведений о рынках, платежеспособность предприятия, кредитоспособность клиента, финансовое состояние партнеров по бизнесу, перспективы развития конкурентов и тому подобное. Обычно эти сведения предоставляются в виде бизнес-справок. Большие еккаутингови фирмы разрабатывают типовые справки бизнес-информации и, по желанию заказчика, дают более подробную информацию, полученную путем углубленного анализа. Еккаутинг часто объединяется аудитом и является важным средством снижения уровня инвестиционного риска.

Литература для изучения темы

1. Постановление Кабинета Министров Украины "Об утверждении Порядка конкурсного отбора инвестиционных проектов, реализуемых за счет кредитов коммерческих банков с частичным возмещением процентных ставок" от 29 января 2002 года, № 101.

2. Приказ Министерства экономики Украины "Об утверждении Методических рекомендаций по разработке бизнес-плана предприятий" от 06.09.2006 № 290.

3. Методические рекомендации по подготовке инвестиционных проектов, к реализации которых будут привлекаться иностранные инвесторы. Утверждены коллегией Минэкономики Украины, протокол от 19 декабря 1994 года, № 7/16. (Вторая редакция 1999 года).

4. Постановление Правления НБУ "О порядке формирования и использования резерва для возмещения возможных потерь по кредитным операциям банков" от 06.07.2000 г.. № 279.

5. Беренс В., Хавранек П. М. Руководство по оценке эффективности инвестиций. - М.: Экономика, 1995, 527 с.

6. Бочаров В. В., Финансовый инжиниринг. - СПб.: Питер, в 2004.

7. Пересада А. А. Управление инвестиционным процессом. - М.: Либра, 2002. - 472 с.

8. Пересада А. А., Майорова Т. В. Управление банковскими инвестициями: Монография. - М.: Финансы, 2005. -345 с.

9. Проектное финансирование: Учебник. / Пересада А. А., Майорова Т.В., Ляхова А. А. - М.: Финансы, 2005. - 761 с.

10. Царев В. В. Оценка экономической эффективности инвестиций. - СПб.: Питер, 2004. - 464 с.

Контрольные вопросы и задания для изучения темы

1. Определите роль инвестиционных проектов и программ для экономического развития Украины.

2. Определите структуру и содержание инвестиционных проектов.

3. По каким признакам классифицируют инвестиционные проекты.

4. Охарактеризуйте порядок разработки инвестиционного проекта.

5. Определите прединвестиционную, инвестиционную и производственную фазы цикла инвестиционного проекта.

6. содержит технико-экономическое обоснование проекта?

7. Охарактеризуйте процедуру оценки инвестиционного проекта инвестором (кредитором).

8. Что такое процедура экспертизы инвестиционного проекта?

9. Какие составляющие содержит финансово-экономическая оценка инвестиционного проекта?

10. Охарактеризуйте денежный поток за периодом жизненного цикла инвестиционного проекта.

11. Что содержит начальные инвестиционные затраты, операционные и ликвидационные денежные потоки по проекту?

12. По каким принципам следует проводить финансово-экономическую оценку инвестиционного проекта?

13. Назовите основные критерии и показатели, по которым определяется эффективность инвестиционного проекта.

14. Что такс чистая приведенная стоимость, индекс рентабельности инвестиций, и как они определяются?

15. Охарактеризуйте содержание внутренней нормы доходности инвестиций.

16. Охарактеризуйте содержание бухгалтерской нормы рентабельности инвестиций.

17. Как определяется срок окупаемости инвестиций?

18. Почему оценка инвестиционного проекта в условиях неопределенности является обязательным?

19. Определите влияние инфляции на принятие инвестиционных решений.

20. Что такое анализ чувствительности инвестиционного проекта?

21. Что такс анализ безубыточности и как он проводится на практике?

22. Что такое производственный леверидж (операционный рычаг) и как он определяется?

23. Что такое анализ эквивалента уверенности и как он проводится на практике?

24. Дайте определение риска и уровню риска.

25. Что такое проектный риск?

26. Что содержит процедура изучения и оценки проектных рисков?

27. По каким признакам классифицируют проектные риски?

28. Что включает расчет показателей риска вложения инвестиций?

29. Что такое стоимость неопределенности?

30. Какие модели используются при анализе инвестиционных рисков?

31. Определите основные составляющие анализа сценариев развития проекта.

32. Что такое метод дерева решений?

33. Определите основные составляющие метода имитационного моделирования.

34. Охарактеризуйте меры по снижению инвестиционных рисков.

35. Как используется страхования в инвестиционной деятельности?

В мировой практике финансового менеджмента используются различные методы анализа рисков инвестиционных проектов (ИП). К наиболее распространенным из них следует отнести:

• метод корректировки нормы дисконта ;
• метод достоверных эквивалентов (коэффициентов достоверности);
• анализ чувствительности критериев эффективности (чистый дисконтированный доход (NPV), внутренняя норма доходности (IRR) и др.);
• метод сценариев;
• анализ вероятностных распределений потоков платежей;
• деревья решений;
• метод Монте-Карло (имитационное моделирование) и др.

В данной статье кратко изложены преимущества, недостатки и проблемы их практического применения, предложены усовершенствованные алгоритмы количественного анализа рисков инвестиционных проектов и рассмотрено их практическое применение.

Метод корректировки нормы дисконта. Достоинства этого метода - в простоте расчетов, которые могут быть выполнены с использованием даже обыкновенного калькулятора, а также в понятности и доступности. Вместе с тем метод имеет существенные недостатки.

Метод корректировки нормы дисконта осуществляет приведение будущих потоков платежей к настоящему моменту времени (т.е. обыкновенное дисконтирование по более высокой норме), но не дает никакой информации о степени риска (возможных отклонениях результатов). При этом полученные результаты существенно зависят только от величины надбавки за риск.

Он также предполагает увеличение риска во времени с постоянным коэффициентом, что вряд ли может считаться корректным, так как для многих проектов характерно наличие рисков в начальные периоды с постепенным снижением их к концу реализации. Таким образом, прибыльные проекты, не предполагающие со временем существенного увеличения риска, могут быть оценены неверно и отклонены.

Данный метод не несет никакой информации о вероятностных распределениях будущих потоков платежей и не позволяет получить их оценку.

Наконец, обратная сторона простоты метода состоит в существенных ограничениях возможностей моделирования различных вариантов, которое сводится к анализу зависимости критериев NPV(IRR,PI и др.) „от изменений только одного показателя - нормы дисконта.

Несмотря на отмеченные недостатки, метод корректировки нормы дисконта широко применяется на практике.

Метод достоверных эквивалентов. Недостатками этого метода следует признать:

• сложность расчета коэффициентов достоверности, адекватных риску на каждом этапе проекта;
• невозможность провести анализ вероятностных распределений ключевых параметров.

Анализ чувствительности. Данный метод является хорошей иллюстрацией влияния отдельных исходных факторов на конечный результат проекта.

Главным недостатком данного метода является предпосылка о том, что изменение одного фактора рассматривается изолированно, тогда как на практике все экономические факторы в той или иной степени коррелированны.

По этой причине применение данного метода на практике как самостоятельного инструмента анализа риска, по мнению авторов весьма ограничено, если вообще возможно.

Метод сценариев. В целом метод позволяет получать достаточно наглядную картину для различных вариантов реализации проектов, а также предоставляет информацию о чувствительности и возможных отклонениях, а применение программных средств типа Excel позволяет значительно повысить эффективность подобного анализа путем практически неограниченного увеличения числа сценариев и введения дополнительных переменных.

Анализ вероятностных распределений потоков платежей. В целом применение этого метода анализа рисков позволяет получить полезную информацию об ожидаемых значениях NPV и чистых поступлений, а также провести анализ их вероятностных распределений.

Вместе с тем использование этого метода предполагает, что вероятности для всех вариантов денежных поступлений известны либо могут быть точно определены. В действительности в некоторых случаях распределение вероятностей может быть задано с высокой степенью достоверности на основе анализа прошлого опыта при наличии больших объемов фактических данных. Однако чаще всего такие данные недоступны, поэтому распределения задаются исходя из предположений экспертов и несут в себе большую долю субъективизма.

Деревья решений. Ограничением практического использования данного метода является исходная предпосылка о том, что проект должен иметь обозримое или разумное число вариантов развития. Метод особенно полезен в ситуациях, когда решения, принимаемые в каждый момент времени, сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего развития событий.

Имитационное моделирование. Практическое применение данного метода продемонстрировало широкие возможности его использования инвестиционном проектировании, особенно в условиях неопределённости и риска. Данный метод особенно удобен для практического применения тем, что удачно сочетается с другими экономико-статистическими методами, а также с теорией игр и другими методами исследования операций. Практическое применение авторами данного метода показало, что зачастую он даёт более оптимистичные оценки, чем другие методы, например анализ сценариев, что, очевидно обусловлено перебором промежуточных вариантов.

Многообразие ситуаций неопределённости делает возможным применение любого из описанных методов в качестве инструмента анализа рисков, однако, по мнению авторов, наиболее перспективными для практического использования являются методы сценарного анализа и имитационного моделирования, которые могут быть дополнены или интегрированы в другие методики.

В частности, для количественной оценки риска инвестиционного проекта предлагается использовать следующие алгоритмы:

Алгоритм имитационного моделирования (инструмент “РИСК-АНАЛИЗ”):

1.Определяются ключевые факторы ИП. Для этого предлагается применять анализ чувствительности по всем факторам (цена реализации, рекламный бюджет, объём продаж, себестоимость продукции и т. д.), используя специализированные пакеты типа Project Expert и Альт-Инвест, что позволит существенно сократить время расчётов. В качестве ключевых выбираются те факторы, изменения которых приводят к наибольшим отклонениям чистой текущей стоимости (NPV).

Таблица 1.
Выбор ключевых факторов ИП на основе анализа чувствительности

2. Определяются максимальное и минимальное значения ключевых факторов, и задаётся характер распределения вероятностей. В общем случае рекомендуется использовать нормальное распределение.

3. На основе выбранного распределения проводится имитация ключевых факторов , с учётом полученных значений рассчитываются значения NPV.

4. На основе полученных в результате имитации данных рассчитываются критерии, количественно характеризующие риск ИП (матожидание NPV, дисперсия, среднеквадратическое отклонение и др.).

Для проведения сценарного анализа нами разработана методика, позволяющая учитывать все возможные сценарии развития, а не три варианта (оптимистичный, пессимистичный, реалистичный), как это предлагается в литературе. Предлагается следующий алгоритм сценарного анализа:

Алгоритм сценарного анализа

1. Используя анализ чувствительности, определяются ключевые факторы ИП (см. выше).

2.Рассматриваются возможные ситуации и сочетания ситуаций , обусловленные колебаниями этих факторов. Для этого рекомендуется строить “дерево сценариев”.

3. Методом экспертных оценок определяются вероятности каждого сценария.

4.По каждому сценарию с учетом его вероятности рассчитывается NPV проекта , в результате чего получается массив значений NPV (табл. 2.)

Таблица 2.
Массив значений NPV

5. На основе данных массива рассчитываются критерии риска ИП

Практические примеры расчёта

Исходная информация: предприятие “Техинэко”, занимающееся строительством локальных котельных, реализует проект для завода “Старт” (Н. Новгород). Экономический эффект строительства локальной котельной для завода “Старт” заключается в снижении затрат на отопление, так как в случае реализации проекта приведённые затраты существенно меньше, чем приведённая стоимость платежей по тарифам за централизованное отопление.

В результате анализа технико-экономического обоснования проекта было установлено, что ключевыми факторами, определяющими риск данного проекта является соотношение себестоимости 1Гкал, вырабатываемой локальной котельной и тарифа за централизованное отопление.

В общем же случае для определения ключевых параметров проекта можно использовать анализ чувствительности, в качестве оптимального инструмента для этого рекомендуется применять соответствующий модуль анализа программных пакетов “Project Expert” и “Альт-Инвест”, которые обеспечивают возможность быстрого пересчёта по всем факторам. Хотя в большинстве случаев ключевые факторы проекта известны из предыдущего опыта, либо установлены по результатам маркетингового исследования, а анализ чувствительности необходим лишь для количественного определения степени влияния этого фактора.

Риск-анализ данного проекта был выполнен двумя способами:

• имитационное моделирование методом Монте-Карло
• анализ сценариев.

Риск-анализ инвестиционного проекта методом имитационного моделирования

Моделируя значение NPV в зависимости от ключевых факторов были получены значения NPV по трём опорным вариантам развития событий (оптимистичный, пессимистичный, реалистичный). Методом экспертных оценок были определены также вероятности реализации этих вариантов. Полученные результаты использовались как исходные данные для имитационного моделирования (табл. 3.)

Таблица 3
Исходные условия эксперимента

На основе исходных данных проводим имитацию. Для проведения имитации рекомендуется использовать функцию “Генерация случайных чисел” (рис. 1)

Рис. 1. Имитация с использованием генерации случайных чисел.

Для осуществления имитации рекомендуется использовать нормальное распределение, так как практика риск-анализа показала, что именно оно встречается в подавляющем большинстве случаев. Количество имитаций может быть сколь угодно большим и определяется требуемой точностью анализа. В данном случае ограничимся 500 имитациями.

Таблица 4
Имитация

И т. д. 500 имитаций

На основе полученных в результате имитации данных, используя стандартные функции MS Excel проводим экономико-статистический анализ (рис 2).

Рис. 2. Экономико-статистический анализ результатов имитации

Имитационное моделирование продемонстрировало следующие результаты:

Оценим риск данного инвестиционного проекта.

Для расчёта цены риска в данном случае используем показатель среднеквадратического отклонения - s , и матожидания – М (NPV). В соответствии с правилом “трёх сигм”, значение случайной величины, в данном случае – NPV, с вероятностью близкой 1 находится в интервале [М-3s ; М+3s ]. В экономическом контексте это правило можно истолковать следующим образом:

Вероятность получить NPV проекта в интервале равна 68%;

Вероятность получить NPV проекта в интервале равна 94%;

Вероятность получить NPV проекта в интервале близка к единице, т.е. вероятность того, что значение NPV проекта будет ниже 15 940,05 тыс. руб. (15950,79-10,74) стремится к нулю.

Таким образом, суммарная величина возможных потерь характеризующих данный инвестиционный проект, составляет 10,74 тыс. руб. (что позволяет говорить о высокой степени надёжности проекта).

Иначе говоря, цена риска данного ИП составляет 10,74 тыс. рублей условных потерь, т.е. принятие данного инвестиционного проекта влечёт за собой возможность потерь в размере не более 10,74 тыс. руб.

Риск-анализ инвестиционного проекта методом сценариев

Для сравнения проведём риск-анализ того же инвестиционного проекта методом сценариев. Рассмотрим возможные сценарии реализации инвестиционного проекта. В данном случае их будет только три:

Таблица 5
Исходные данные

Построение сценариев и расчёт NPV по вариантам осуществлялся с учетом того факта, что себестоимость 1Гкал, вырабатываемой локальной котельной и тариф за централизованное отопление в значительной степени коррелируют друг с другом, поскольку обе эти величины зависят от одних и тех же факторов, как то эксплуатационные расходы и зарплата обслуживающего персонала.

Экономико-статистический анализ данных метода сценариев показан на рис.3

Рис. 3. Экономико-статистический анализ данных метода сценариев.

Сценарный анализ продемонстрировал следующие результаты:

1. Среднее значение NPV составляет 15950,85 руб.
2. Коэффициент вариации NPV равен 40 %.
3. Вероятность того, что NPV будет меньше нуля 1 %.
4. Вероятность того, что NPV будет больше максимума равна нулю.
5. Вероятность того, что NPV будет больше среднего на 10 % равна 40 %.
6. Вероятность того, что NPV будет больше среднего на 20 % равна 31%.

Анализируя полученные результаты, отмечаем, что метод сценариев даёт более пессимистичные оценки относительно риска инвестиционного проекта. В частности коэффициент вариации, определённый по результатам этого метода значительно больше, чем в случае с имитационным моделированием.

Рекомендуется использовать сценарный анализ только в тех случаях, когда количество сценариев конечно, а значения факторов дискретны. Если же количество сценариев очень велико, а значения факторов непрерывны, рекомендуется применять имитационное моделирование.

Следует отметить, что, используя сценарный анализ можно рассматривать не только три варианта, а значительно больше. При этом можно сочетать сценарный анализ с другими методами количественного анализа рисков, например, с методом дерева решений и анализом чувствительности, как это продемонстрировано в следующем примере.

Анализ рисков бизнес-плана ТК “Корона”. Установим ключевые факторы проекта, оказывающие значительное влияние на показатель эффективности – NPV. Для этого проведём анализ чувствительности по всем факторам в интервале от –20% до +20% и выберем те из них, изменения которых приводят к наибольшим изменениям NPV (рис. 4)

Рис. 4. Анализ чувствительности в Project Expert

В нашем случае это факторы: ставки налогов; объём сбыта, цена сбыта.

Рассмотрим возможные ситуации, обусловленные колебаниями этих факторов. Для этого построим “дерево сценариев”.

Рис. 5. Дерево сценариев

Ситуация 1: Колебанияналоговых ставок Вероятность ситуации = 0,3
Ситуация 2: Колебания объёма сбыта Вероятность ситуации = 0,4
Ситуация 3: Колебания цены сбыта Вероятность ситуации = 0,3

Рассмотрим также возможные сценарии развития этих ситуаций.

Ситуация 1: Колебанияналоговых ставок Вероятность ситуации = 0,3

Сценарий 1 : Снижение налоговых ставок на 20%
Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,1
Общая вероятность сценария =0,1* 0,3 =0,03

Сценарий 2: Налоговые ставки остаются неизменными
Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,5
Общая вероятность сценария =0,5* 0,3 =0,15

Сценарий 3: Повышение налоговых ставок на 20%
Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,4
Общая вероятность сценария =0,4* 0,3 =0,12

Ситуация 2: Колебанияобъёма реализации Вероятность ситуации = 0,4

Сценарий 4: Снижение объёма реализации на 20% Р=0,25* 0,4 =0,1
Сценарий 5 : Объёма реализации не изменяется Р=0, 5* 0,4 =0,2
Сценарий 6 : Увеличение объёма реализации на 20% Р=0,25* 0,4 =0,1

Ситуация 3: Колебанияцены реализации Вероятность ситуации = 0,3

Сценарий 7: Снижение цены реализации на 20% Р=0,2* 0,3 =0,06
Сценарий 8 : Цена реализации не изменяется Р=0, 5* 0,3 =0,15
Сценарий 9 : Увеличение цены реализации на 20% Р=0,3* 0,3 =0,09

По каждому из описанных сценариев определяем NPV (эти значения были рассчитаны при анализе чувствительности), подставляем в таблицу и проводим анализ сценариев развития.

Таблица 6
Ситуация 1

Таблица 7
Ситуация 2

Таблица 8
Ситуация 3

Рис. 6. Итоговая таблица сценарного анализа

Проведённый риск-анализ проекта позволяет сделать следующие выводы:

1. Наиболее вероятный NPV проекта (68 249 026 тыс. руб.) несколько ниже, чем ожидают от его реализации (68 310 124 тыс. руб.)

2.Несмотря на то, что вероятность получения NPV меньше нуля равна нулю, проект имеет достаточно сильный разброс значений показателя NPV, о чем говорят коэффициент вариации и величина стандартного отклонения, что характеризует данный проект как весьма рискованный. При этом несомненными факторами риска выступают снижение объёма и цены реализации.

3. Цена риска ИП в соответствии с правилом “трёх сигм” составляет 3* 25 724 942 = 77 174 826 тыс. руб., что превышает наиболее вероятный NPV проекта (68 249 026 тыс. руб.)

Цену риска можно также охарактеризовать через показатель коэффициент вариации (CV). В данном случае CV = 0,38. Это значит, что на рубль среднего дохода (NPV) от ИП приходится 38 копеек возможных потерь с вероятностью равной 68%.

Заключение

Эффективность применения разработанных авторами технологий инвестиционного проектирования обусловлена тем, что они могут быть легко реализованы обычным пользователем ПК в среде MS Excel, а универсальность математических алгоритмов, используемых в технологиях, позволяет применять их для широкого спектра ситуаций неопределённости, а также модифицировать и дополнять другими инструментами.

Практика применения предлагаемого инструментария в Нижегородской области продемонстрировала его высокую надежность и перспективность. Экономический эффект от внедрения новых проектных технологий выражается в снижении размера резервных фондов и страховых отчислений, необходимость которых обусловлена наличием рисков и неопределённостью условий реализации проекта.

Опыт применения данных алгоритмов может найти широкое применение во всех регионах России и быть использован как для проектирования ИП предприятий, независимо от их форм собственности и отраслевой принадлежности, так и финансовыми учреждениями для анализа эффективности этих проектов.

Сценарный анализ – это метод управления рисками хозяйствующего субъекта, основной принцип действия которого заключается в моделировании возможных ситуаций и последующей количественной оценке рисков на основе выводов, сделанных по результатам моделирования. Главной целью сценарного моделирования является идентификация имманентных организации рисков, определение устойчивости1 организации к последствиям наступления рисков, поддержка инструментария банковского риск-менеджмента на адекватном уровне. В отличие от финансового и математического анализа, используя тот же аппарат, сценарный анализ позволяет ответить на вопрос: «Что если?» и обусловливает возможность применять данный подход к анализу риска на начальных этапах управления банковскими рисками. Основными элементами сценарного анализа является стресс тестирование, анализ альтернативного ряда событий, бэк – тестирование.

Структура метода сценарного анализа, заключающая в прохождении нескольких этапов:

· представление исследуемого объекта в качестве модели, выделение ключевых факторов влияния, результирующих критериев, определение шкалы оценки;

· стресс-тестирование полученной модели;

· анализ альтернативного ряда поведенческих характеристик модели;

· синтез полученных результатов;

· тестирование на исторических данных (бэк-тестироваине);

· заключение.

Рассмотрим выделенные этапы сценарного анализа.

Представление экономического объекта в качестве модели требует определения результирующих критериев, параметров их оценки и факторов, указывающих на них определенное воздействие. При построении такой модели уже на первоначальном этапе возникает проблема с оценкой правдоподобности зависимостей различных критериев и факторов в гипотетически созданном объекте или справедливости в выборе того или иного массива исторических данных. И в первом и во втором случае слабым местом будущей модели является экспертное суждение или неформализированная часть метода. Поэтому первоначально целесообразно, не взирая на сложность исследуемого объекта, предельно упростить будущую модель при обязательном сохранении качествообразующих свойств.

Стресс-тестирование представляет собой анализ влияния экстраординарных (экстремальных) событий на риски кредитной организации. В процессе управления кредитным или рыночным риском посредством стресс-сценариев изучается воздействие маловероятных событий на кредитный портфель банка или портфель ценных бумаг. Традиционно к таким событиям относят кризисы, дефолты компаний с высоким кредитным рейтингом, скачки в волатильности и корреляции на рынке. Количество стресс – сценариев в идеале должно приближаться к максимально возможному, отражая полную картину стрессоустойчивости организации.

Оптимальный подход при построении гипотетических стресс-сценариев – варьирование поведенческих характеристик факторов и критериев модели, оценка их корреляции и конструировании на их основе сложных маловероятных ситуаций или событий.

Применение стресс тестирования не смотря на относительную субъективность сценариев позволяет с минимальными затратами оценить стрессоустойчивость компании, определить наихудшие сценарии развития ситуации, выделить наиболее значимые для нормального функционирования банка факторы, выработать ряд превентивных мер.

При составлении альтернативных сценариев используются те же принципы, что и для стресс тестирования, но с иной логикой – исследуются не маловероятные события, а прорабатывается максимально глубокий ряд альтернативных событий, вероятность наступления которых соизмерима с уже наступившими. Однако проработка большого количества альтернативных вариантов развития событий достаточно трудоемкий и ресурсоемкий процесс и применяется в случае получения крайне негативных прогнозов по выделенным факторам, в преддверии обнародования важных данных, при идентификации начала кризисной ситуации.

В обычных условиях при составлении альтернативных сценариев целесообразно создавать три или кратное трем количество возможных варианта развития ситуации - оптимистический, наиболее вероятный или базовый и пессимистический. Рассмотрение альтернативных сценариев будущего позволяет предвидеть появление негативных событий учесть выявленные риски и заранее подготовить меры по предотвращению их последствий.

Главной задачей синтеза полученных результатов на первых трех этапах является проверка адекватности существующей в банке методологической базы по управлению рисками. Проведенные исследования открывают новые траектории поведения рисковых позиций и ключевых факторов, воздействующих на них. По результатам данной проверки вырабатываются предложения по разработке нового и совершенствования уже существующего инструментария банковского риск-менеджмента.

Сценарные методы включают в себя следующие этапы:

• ? описание всего множества возможных условий реализации проекта в форме соответствующих сценариев или моделей, учитывающих систему ограничений на значения основных технических, экономических и т.п. параметров проекта;
• ? преобразование исходной информации о факторах неопределенности в информацию о вероятностях отдельных условий реализации и соответствующих показателях эффективности или об интервалах их изменения;
• ? определение показателей эффективности проекта в целом с учетом неопределенности условий его реализации.

В результате проведения анализа сценариев определяется воздействие на показатели экономической эффективности инвестиционного проекта одновременного изменения всех основных переменных проекта, характеризующих его денежные потоки. Преимуществом метода является то, что отклонения параметров рассчитываются с учетом их взаимозависимостей (корреляции).

При построении моделей необходимо активно заниматься сбором и формализацией экспертных оценок особенно в отношении производственных и технологических рисков. Основное преимущество применения экспертных оценок заключается в возможности использования опыта экспертов в процессе анализа проекта и учета влияния разнообразных качественных факторов.

В итоге целесообразно построить как минимум три сценария: пессимистический, оптимистический и наиболее вероятный (реалистический или средний). Главной проблемой практического использования сценарного подхода является необходимость построения модели инвестиционного проекта и выявления связи между переменными.

К недостаткам сценарного подхода относят:

• ? необходимость значительного качественного исследования модели проекта, т.е. создания нескольких моделей, соответствующих каждому сценарию, включающих объемные подготовительные работы по отбору и аналитической обработке информации;
• ? достаточную неопределенность, размытость границ сценариев. Правильность их построения зависит от качества построения модели и исходной информации, что значительно снижает их прогностическую ценность. При построении оценок значений переменных для каждого сценария допускается некий волюнтаризм;
• ? эффект ограниченного числа возможных комбинаций переменных, заключенных в том, что количество сценариев, подлежащих детальной проработке, ограничено, так же как и число переменных, подлежащих варьированию, в противном случае возможно получение чрезмерно большого объема информации, прогностическая сила и практическая ценность которой сильно снижается.

Сценарный метод экспертизы проектных рисков обладает следующими особенностями, которые можно рассматривать в качестве его преимуществ:

• ? учет взаимосвязи между переменными и влияния этой зависимости на значение интегральных показателей;
• ? построение различных вариантов осуществления проекта;
• ? содержательность процесса разработки сценариев и построения моделей, позволяющих эксперту получить более четкое представление о проекте и возможностях его будущего осуществления, выявить как узкие места проекта, так и его позитивные стороны.

Применяя тот или иной метод экспертизы риска, перечисленных выше, следует иметь в виду, что кажущаяся высокая точность результатов может быть обманчивой и ввести в заблуждение.

Для того, чтобы предложить методы снижения риска или уменьшить связанные с ним неблагоприятные последствия, вначале нужно выявить соответствующие факторы и оценить их значимость. Эту работу принято называть анализом риска. Анализ риска должен выполняться всеми участниками инвестиционного проекта. Конечная цель анализа состоит в выработке мер, позволяющих снизить риски проекта. Соответственно, принятию любого противорискового решения предшествует анализ.

Антирисковые мероприятия можно назвать методами, позволяющими непосредственно управлять риском инвестиционного проекта. Важно правильно выбрать способы, позволяющие снизить проектные риски, так как именно правильное управление рисками позволяет минимизировать потери, которые могут возникнуть при реализации проекта.

Методы количественного анализа риска инвестиционных проектов. Алгоритмы количественной оценки риска инвестиционных проектов. Практические примеры расчета.

Сценарный подход как метод анализа проектных рисков

Реферат по дисциплине «Экономическая оценка инвестиций»

Выполнил студент группы 3/39 Мурадов М.

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Ивановский государственный химико-технологический университет

Институт управления финансов и информационных систем

Кафедра экономики и финансов

Иваново 2004

Введение

Законодательно установлено, что предпринимательская деятельность является рисковой, т.е. действия участников предпринимательства в условиях сложившихся рыночных отношений, конкуренции, функционирования всей системы экономических законов не могут быть с полной определенностью рассчитаны и осуществлены. Многие решения в предпринимательской деятельности приходится принимать в условиях неопределенности, когда необходимо выбирать направление действий из нескольких возможных вариантов, осуществление которых сложно предсказать (рассчитать, как говорится, на все сто процентов).

Риск присущ любой сфере человеческой деятельности, что связано со множеством условий и факторов, влияющих на положительный исход принимаемых людьми решений. Исторический опыт показывает, что риск недополучения намеченных результатов особенно стал проявляться при всеобщности товарно-денежных отношений, конкуренции участников хозяйственного оборота.

Опыт развития всех стран показывает, что игнорирование или недооценка хозяйственного риска при разработке тактики и стратегии экономической политики, принятии конкретных решений неизбежно сдерживает развитие общества, научно-технического прогресса, обрекает экономическую систему на застой. Возникновение интереса к проявлению риска в хозяйственной деятельности связано с проведением в России экономической реформы. Хозяйственная среда становится все более рыночной, вносит в предпринимательскую деятельность дополнительные элементы неопределенности, расширяет зоны рисковых ситуаций. В этих условиях возникают неясность и неуверенность в получении ожидаемого конечного результата, а, следовательно, возрастает и степень предпринимательского риска.

Экономические преобразования, происходящие в России, характеризуются ростом числа предпринимательских структур, созданием ряда новых рыночных инструментов. Большое число предпринимателей открывают свое дело при самых неблагоприятных условиях. Нарастающий кризис экономики России является одной из причин усиления предпринимательского риска, что приводит к увеличению числа убыточных предприятий.

Значительный рост числа убыточных предприятий позволяет сделать вывод о том, что не учитывать фактор риска в предпринимательской деятельности нельзя, без этого сложным является получение адекватных реальным условиям результатов деятельности. Создать эффективный механизм функционирования предприятия на основе концепции безрискового хозяйствования невозможно, однако вполне реально учесть его на различных стадиях реализации проекта.

Методы количественного анализа риска инвестиционных проектов

В мировой практике финансового менеджмента используются различные методы анализа рисков инвестиционных проектов (ИП). К наиболее распространенным из них следует отнести:

Метод корректировки нормы дисконта;

Метод достоверных эквивалентов (коэффициентов достоверности);

Анализ чувствительности критериев эффективности (чистый дисконтированный доход (NPV), внутренняя норма доходности (IRR) и др.);

Метод сценариев;

Анализ вероятностных распределений потоков платежей;

Деревья решений;-метод Монте-Карло (имитационное моделирование) и др.

В данной главе кратко изложены преимущества, недостатки и проблемы их практического применения .

Метод корректировки нормы дисконта. Достоинства этого метода - в простоте расчетов, которые могут быть выполнены с использованием даже обыкновенного калькулятора, а также в понятности и доступности. Вместе с тем метод имеет существенные недостатки.

Метод корректировки нормы дисконта осуществляет приведение будущих потоков платежей к настоящему моменту времени (т.е. обыкновенное дисконтирование по более высокой норме), но не дает никакой информации о степени риска (возможных отклонениях результатов). При этом полученные результаты существенно зависят только от величины надбавки за риск.

Он также предполагает увеличение риска во времени с постоянным коэффициентом, что вряд ли может считаться корректным, так как для многих проектов характерно наличие рисков в начальные периоды с постепенным снижением их к концу реализации. Таким образом, прибыльные проекты, не предполагающие со временем существенного увеличения риска, могут быть оценены неверно и отклонены.

Данный метод не несет никакой информации о вероятностных распределениях будущих потоков платежей и не позволяет получить их оценку.

Наконец, обратная сторона простоты метода состоит в существенных ограничениях возможностей моделирования различных вариантов, которое сводится к анализу зависимости критериев NPV(IRR,PI и др.) „от изменений только одного показателя - нормы дисконта.

Несмотря на отмеченные недостатки, метод корректировки нормы дисконта широко применяется на практике.

Метод достоверных эквивалентов. Недостатками этого метода следует признать:

Сложность расчета коэффициентов достоверности, адекватных риску на каждом этапе проекта;

Невозможность провести анализ вероятностных распределений ключевых параметров.

Анализ чувствительности. Данный метод является хорошей иллюстрацией влияния отдельных исходных факторов на конечный результат проекта.

Главным недостатком данного метода является предпосылка о том, что изменение одного фактора рассматривается изолированно, тогда как на практике все экономические факторы в той или иной степени коррелированны.

По этой причине применение данного метода на практике как самостоятельного инструмента анализа риска, по мнению автора весьма ограничено, если вообще возможно.

Метод сценариев. В целом метод позволяет получать достаточно наглядную картину для различных вариантов реализации проектов, а также предоставляет информацию о чувствительности и возможных отклонениях, а применение программных средств типа Excel позволяет значительно повысить эффективность подобного анализа путем практически неограниченного увеличения числа сценариев и введения дополнительных переменных.

Метод представляет собой развитие методики анализа чувствительности проекта в том смысле, что одновременному непротиворечивому (реалистическому) изменению подвергается вся группа переменных. Рассчитываются пессимистический вариант (сценарий) возможного изменения переменных, оптимистический и наиболее вероятный вариант. В соответствии с этими расчетами определяются новые значения критериев NPV и IRR . Эти показатели сравниваются с базисными значениями и делаются необходимые рекомендации. 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.

Анализ вероятностных распределений потоков платежей. В целом применение этого метода анализа рисков позволяет получить полезную информацию об ожидаемых значениях NPV и чистых поступлений, а также провести анализ их вероятностных распределений.

Вместе с тем использование этого метода предполагает, что вероятности для всех вариантов денежных поступлений известны либо могут быть точно определены. В действительности в некоторых случаях распределение вероятностей может быть задано с высокой степенью достоверности на основе анализа прошлого опыта при наличии больших объемов фактических данных. Однако чаще всего такие данные недоступны, поэтому распределения задаются исходя из предположений экспертов и несут в себе большую долю субъективизма.

Деревья решений. Ограничением практического использования данного метода является исходная предпосылка о том, что проект должен иметь обозримое или разумное число вариантов развития. Метод особенно полезен в ситуациях, когда решения, принимаемые в каждый момент времени, сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего развития событий.

Имитационное моделирование. Практическое применение данного метода продемонстрировало широкие возможности его использования инвестиционном проектировании, особенно в условиях неопределённости и риска. Данный метод особенно удобен для практического применения тем, что удачно сочетается с другими экономико-статистическими методами, а также с теорией игр и другими методами исследования операций. Практическое применение автором данного метода показало, что зачастую он даёт более оптимистичные оценки, чем другие методы, например анализ сценариев, что, очевидно обусловлено перебором промежуточных вариантов.

Многообразие ситуаций неопределённости делает возможным применение любого из описанных методов в качестве инструмента анализа рисков, однако, наиболее перспективными для практического использования являются методы сценарного анализа и имитационного моделирования, которые могут быть дополнены или интегрированы в другие методики.

Алгоритмы количественной оценки риска инвестиционных проектов

Алгоритм имитационного моделирования (инструмент «РИСК-АНАЛИЗ»):

1.Определяются ключевые факторы ИП. Для этого предлагается применять анализ чувствительности по всем факторам (цена реализации, рекламный бюджет, объём продаж, себестоимость продукции и т. д.), используя специализированные пакеты типа Project Expert и Альт-Инвест, что позволит существенно сократить время расчётов. В качестве ключевых выбираются те факторы, изменения которых приводят к наибольшим отклонениям чистой текущей стоимости (NPV).

Таблица 1.

Выбор ключевых факторов ИП на основе анализа чувствительности

2. Определяются максимальное и минимальное значения ключевых факторов, и задаётся характер распределения вероятностей. В общем случае рекомендуется использовать нормальное распределение.

3. На основе выбранного распределения проводится имитация ключевых факторов, с учётом полученных значений рассчитываются значения NPV.

4. На основе полученных в результате имитации данных рассчитываются критерии, количественно характеризующие риск ИП (матожидание NPV, дисперсия, среднеквадратическое отклонение и др.).

Для проведения сценарного анализа нами разработана методика, позволяющая учитывать все возможные сценарии развития, а не три варианта (оптимистичный, пессимистичный, реалистичный), как это предлагается в литературе. Предлагается следующий алгоритм сценарного анализа:

Алгоритм сценарного анализа

1.Используя анализ чувствительности, определяются ключевые факторы ИП (см. выше).

2.Рассматриваются возможные ситуации и сочетания ситуаций, обусловленные колебаниями этих факторов. Для этого рекомендуется строить «дерево сценариев».

3.Методом экспертных оценок определяются вероятности каждого сценария.

4.По каждому сценарию с учетом его вероятности рассчитывается NPV проекта, в результате чего получается массив значений NPV (табл. 2.)

Таблица 2.

Массив значений NPV

5. На основе данных массива рассчитываются критерии риска ИП

Практические примеры расчета

Исходная информация: предприятие “Техинэко”, занимающееся строительством локальных котельных, реализует проект для завода “Старт” (Н. Новгород). Экономический эффект строительства локальной котельной для завода “Старт” заключается в снижении затрат на отопление, так как в случае реализации проекта приведённые затраты существенно меньше, чем приведённая стоимость платежей по тарифам за централизованное отопление.

В результате анализа технико-экономического обоснования проекта было установлено, что ключевыми факторами, определяющими риск данного проекта является соотношение себестоимости 1Гкал, вырабатываемой локальной котельной и тарифа за централизованное отопление.

В общем же случае для определения ключевых параметров проекта можно использовать анализ чувствительности, в качестве оптимального инструмента для этого рекомендуется применять соответствующий модуль анализа программных пакетов «Project Expert» и «Альт-Инвест», которые обеспечивают возможность быстрого пересчёта по всем факторам. Хотя в большинстве случаев ключевые факторы проекта известны из предыдущего опыта, либо установлены по результатам маркетингового исследования, а анализ чувствительности необходим лишь для количественного определения степени влияния этого фактора.

Риск-анализ данного проекта был выполнен двумя способами:

Имитационное моделирование методом Монте-Карло;

Анализ сценариев.

Риск-анализ инвестиционного проекта методом имитационного моделирования

Моделируя значение NPV в зависимости от ключевых факторов были получены значения NPV по трём опорным вариантам развития событий (оптимистичный, пессимистичный, реалистичный). Методом экспертных оценок были определены также вероятности реализации этих вариантов. Полученные результаты использовались как исходные данные для имитационного моделирования (табл. 3.)

Таблица 3

Исходные условия эксперимента

На основе исходных данных проводим имитацию. Для проведения имитации рекомендуется использовать функцию «Генерация случайных чисел» (рис. 1)

Рис. 1. Имитация с использованием генерации случайных чисел.

Для осуществления имитации рекомендуется использовать нормальное распределение, так как практика риск-анализа показала, что именно оно встречается в подавляющем большинстве случаев. Количество имитаций может быть сколь угодно большим и определяется требуемой точностью анализа. В данном случае ограничимся 500 имитациями.

Таблица 4

Имитация

И т. д. 500 имитаций

На основе полученных в результате имитации данных, используя стандартные функции MS Excel проводим экономико-статистический анализ (рис 2).

Рис. 2. Экономико-статистический анализ результатов имитации

Имитационное моделирование продемонстрировало следующие результаты:

1. Среднее значение NPV составляет 15950,79 тыс. руб.

2. Минимальное значение NPV составляет 15940,15 тыс. руб.

3. Максимальное значение NPV составляет 15962,98 тыс. руб.

4. Коэффициент вариации NPV равен 12%

5. Число случаев NPV

6. Вероятность того, что NPV будет меньше нуля равна нулю.

7. Вероятность того, что NPV будет больше максимума также равна нулю.

8. Вероятность того, что NPV будет находится в интервале равна 16%.

9. Вероятность того, что NPV будет находиться в интервале равна 34%.

Оценим риск данного инвестиционного проекта.

Для расчёта цены риска в данном случае используем показатель среднеквадратического отклонения - s, и матожидания – М (NPV). В соответствии с правилом «трёх сигм», значение случайной величины, в данном случае – NPV, с вероятностью близкой 1 находится в интервале [М-3s; М+3s]. В экономическом контексте это правило можно истолковать следующим образом:

Вероятность получить NPV проекта в интервале равна 68%;

Вероятность получить NPV проекта в интервале равна 94%;

Вероятность получить NPV проекта в интервале близка к единице, т.е. вероятность того, что значение NPV проекта будет ниже 15 940,05 тыс. руб. (15950,79-10,74) стремится к нулю.

Таким образом, суммарная величина возможных потерь характеризующих данный инвестиционный проект, составляет 10,74 тыс. руб. (что позволяет говорить о высокой степени надёжности проекта).

Иначе говоря, цена риска данного ИП составляет 10,74 тыс. рублей условных потерь, т.е. принятие данного инвестиционного проекта влечёт за собой возможность потерь в размере не более 10,74 тыс. руб.

Риск-анализ инвестиционного проекта методом сценариев

Для сравнения проведём риск-анализ того же инвестиционного проекта методом сценариев. Рассмотрим возможные сценарии реализации инвестиционного проекта. В данном случае их будет только три:

Таблица 5

Исходные данные

Построение сценариев и расчёт NPV по вариантам осуществлялся с учетом того факта, что себестоимость 1Гкал, вырабатываемой локальной котельной и тариф за централизованное отопление в значительной степени коррелируют друг с другом, поскольку обе эти величины зависят от одних и тех же факторов, как то эксплуатационные расходы и зарплата обслуживающего персонала.

Экономико-статистический анализ данных метода сценариев показан на рис.3

Рис. 3. Экономико-статистический анализ данных метода сценариев.

Сценарный анализ продемонстрировал следующие результаты:

1. Среднее значение NPV составляет 15950,85 руб.

2. Коэффициент вариации NPV равен 40 %.

3. Вероятность того, что NPV будет меньше нуля 1 %.

4. Вероятность того, что NPV будет больше максимума равна нулю.

5. Вероятность того, что NPV будет больше среднего на 10 % равна 40 %.

6. Вероятность того, что NPV будет больше среднего на 20 % равна 31%.

Анализируя полученные результаты, отмечаем, что метод сценариев даёт более пессимистичные оценки относительно риска инвестиционного проекта. В частности коэффициент вариации, определённый по результатам этого метода значительно больше, чем в случае с имитационным моделированием.

Рекомендуется использовать сценарный анализ только в тех случаях, когда количество сценариев конечно, а значения факторов дискретны. Если же количество сценариев очень велико, а значения факторов непрерывны, рекомендуется применять имитационное моделирование.

Следует отметить, что, используя сценарный анализ можно рассматривать не только три варианта, а значительно больше. При этом можно сочетать сценарный анализ с другими методами количественного анализа рисков, например, с методом дерева решений и анализом чувствительности, как это продемонстрировано в следующем примере.

Анализ рисков бизнес-плана ТК «Корона». Установим ключевые факторы проекта, оказывающие значительное влияние на показатель эффективности – NPV. Для этого проведём анализ чувствительности по всем факторам в интервале от –20% до +20% и выберем те из них, изменения которых приводят к наибольшим изменениям NPV (рис. 4)

Рис. 4. Анализ чувствительности в Project Expert

В нашем случае это факторы: ставки налогов; объём сбыта, цена сбыта.

Рассмотрим возможные ситуации, обусловленные колебаниями этих факторов. Для этого построим «дерево сценариев».

Рис. 5. Дерево сценариев

Ситуация 2: Колебания объёма сбыта Вероятность ситуации = 0,4

Ситуация 3: Колебания цены сбыта Вероятность ситуации = 0,3

Рассмотрим также возможные сценарии развития этих ситуаций.

Ситуация 1: Колебания налоговых ставок Вероятность ситуации = 0,3

Сценарий 1: Снижение налоговых ставок на 20%

Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,1

Общая вероятность сценария =0,1*0,3=0,03

Сценарий 2: Налоговые ставки остаются неизменными

Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,5

Общая вероятность сценария =0,5*0,3=0,15

Сценарий 3: Повышение налоговых ставок на 20%

Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,4

Общая вероятность сценария =0,4*0,3=0,12

Ситуация 2: Колебания объёма реализации Вероятность ситуации = 0,4

Сценарий 4: Снижение объёма реализации на 20% Р=0,25*0,4=0,1

Сценарий 5: Объёма реализации не изменяется Р=0, 5*0,4=0,2

Сценарий 6: Увеличение объёма реализации на 20% Р=0,25*0,4=0,1

Ситуация 3: Колебания цены реализации Вероятность ситуации = 0,3

Сценарий 7: Снижение цены реализации на 20% Р=0,2*0,3=0,06

Сценарий 8: Цена реализации не изменяется Р=0, 5*0,3=0,15

Сценарий 9: Увеличение цены реализации на 20% Р=0,3*0,3=0,09

По каждому из описанных сценариев определяем NPV (эти значения были рассчитаны при анализе чувствительности), подставляем в таблицу и проводим анализ сценариев развития.

Таблица 6

Ситуация 1

Таблица 7

Ситуация 2

Таблица 8

Ситуация 3

Рис. 6. Итоговая таблица сценарного анализа

Проведённый риск-анализ проекта позволяет сделать следующие выводы:

1. Наиболее вероятный NPV проекта (68 249 026 тыс. руб.) несколько ниже, чем ожидают от его реализации (68 310 124 тыс. руб.)

2.Несмотря на то, что вероятность получения NPV меньше нуля равна нулю, проект имеет достаточно сильный разброс значений показателя NPV, о чем говорят коэффициент вариации и величина стандартного отклонения, что характеризует данный проект как весьма рискованный. При этом несомненными факторами риска выступают снижение объёма и цены реализации.

3. Цена риска ИП в соответствии с правилом «трёх сигм» составляет 3*25 724 942 = 77 174 826 тыс. руб., что превышает наиболее вероятный NPV проекта (68 249 026 тыс. руб.)

Цену риска можно также охарактеризовать через показатель коэффициент вариации (CV). В данном случае CV = 0,38. Это значит, что на рубль среднего дохода (NPV) от ИП приходится 38 копеек возможных потерь с вероятностью равной 68%.

Заключение

Эффективность применения разработанных технологий инвестиционного проектирования обусловлена тем, что они могут быть легко реализованы обычным пользователем ПК в среде MS Excel, а универсальность математических алгоритмов, используемых в технологиях, позволяет применять их для широкого спектра ситуаций неопределённости, а также модифицировать и дополнять другими инструментами.

Практика применения предлагаемого инструментария в Нижегородской области продемонстрировала его высокую надежность и перспективность. Экономический эффект от внедрения новых проектных технологий выражается в снижении размера резервных фондов и страховых отчислений, необходимость которых обусловлена наличием рисков и неопределённостью условий реализации проекта.

Опыт применения данных алгоритмов может найти широкое применение во всех регионах России и быть использован как для проектирования ИП предприятий, независимо от их форм собственности и отраслевой принадлежности, так и финансовыми учреждениями для анализа эффективности этих проектов.

Список литературы

Грачева М.В. Анализ проектных рисков. – М.: Финстатинформ, 1999.

Кошечкин С.А. Методы количественного анализа риска инвестиционных проектов. www.koshechkin.narod.ru

Стратегия бизнеса: аналитический справочник. Под общей редакцией академика РАЕН, д.э.н. Г.Б. Клейнера. – М.: «КОНСЭКО»,1998.

Шевченко И.К. Организация предпринимательской деятельности. Учебное пособие. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2004.

http://www.itrealty.ru/analit/project_risk2.html#quantative_analysis

http://www.pro-invest.ru/it/programs/pe/risk/risk3.php

Кошечкин С.А. Методы количественного анализа риска инвестиционных проектов. www.koshechkin.narod.ru