Инвестиции: конспект лекций

В связи с этим говорят о различных сценариях осуществления проекта.

Очевидно, что реализуемость и эффективность проекта зависят от условий его реализации.

При этом неопределенность имеет место и тогда, когда известно, что проект будет реализован в разных условиях, но не известно, в каких именно. В отличие от неопределенности, которая является объективным понятием (если информация неполная, то она неполная для всех), понятие риска субъективно. Одно и то же изменение условий реализации проекта один участник может оценить как существенное и (или) негативное, а другой – как несущественное и (или) позитивное.

Поэтому каждый участник видит в одном и том же проекте «свои» риски. Например, для кредитора рисковым событием является непогашение кредита, а для заемщика – его неполучение или несвоевременное получение.

Несмотря на потенциальную негативность последствий и потерь, вызванных наступлением того или иного рискового фактора, проектный риск тем не менее является своеобразным «двигателем прогресса», источником возможной прибыли.

Таким образом, задача лица, принимающего решение, – не отказ от рисков вообще, а принятие решения с учетом инвестиционного риска.

Есть несколько этапов «введения» риска в инвестиционный анализ. На первом этапе необходимо провести качественный анализ проектного риска. Его главная задача – определение факторов риска, этапов и работ, при выполнении которых риск возникает. Только после этого идентифицируются все возможные риски. На втором этапе следует осуществить количественный анализ риска, а именно определить степень как каждого из видов рисков, так и инвестиционного риска проекта в целом. На третьем этапе нужно перейти от оценки эффективности точно определенного во всех деталях проекта к оценке финансовой реализуемости и эффективности проекта в условиях неопределенности и измеренного риска.

На четвертом, завершающем, этапе проводится разработка мероприятий по снижению риска рассматриваемого инвестиционного проекта.

Для этого необходимо вернуться на предыдущий этап анализа и сделать повторную оценку эффективности проекта с учетом намеченных мероприятий.

2. Процедуры оценки проектного риска

Анализ рисков можно подразделить на два вида: качественный и количественный. Они взаимно дополняют друг друга.

Качественный анализ осуществляется с целью идентифицировать факторы риска, этапы и работы, при выполнении которых риск возникает.

Это означает, что нужно установить потенциальные области риска, после чего идентифицировать все возможные риски.

Количественный анализ преследует цель количественно определить размеры отдельных рисков и риска проекта в целом. Этот вид анализа связан с оценкой рисков.

Методика качественной оценки рисков проекта внешне представляется очень простой, но она должна привести к количественному результату, к стоимостной оценке выявленных рисков, их негативных последствий и мероприятий по стабилизации.

Все факторы, влияющие на рост степени риска, можно условно разделить на две группы: объективные и субъективные.

К объективным относятся факторы, не зависящие непосредственно от самой фирмы.

Это инфляция, конкуренция, политические и экономические кризисы, экология и т. д.

К субъективным факторам – непосредственно характеризующие данную фирму.

Это производственный потенциал, техническое оснащение, уровень предметной и технологической специализации, организация труда, уровень производительности труда, степень кооперированных связей, выбор типа контрактов с инвестором или заказчиком и т. п.

На этапе качественного анализа необходимы инвентаризация всех видов проектных рисков, которая осуществляется с помощью приведенных выше классификаций, и развернутое словесное описание каждого вида риска, воздействующего на рассматриваемый инвестиционный проект.

Кроме того, необходимо описать и дать стоимостную оценку всех возможных последствий гипотетической реализации выявленных рисков и предложить мероприятия по минимизации или компенсации этих последствий, рассчитав стоимостную оценку этих мероприятий.

Необходимо подчеркнуть возможность построения и использования метода «дерева решений» не только в ходе принятия инвестиционных решений, но и в процессе реализации проекта.

Изменение обстоятельств внешней среды проекта могут потребовать перехода на другую ветвь принятия решений.

Наличие построенной пошаговой схемы в виде «дерева решений» позволит аналитику рассчитать риск такого развития событий и минимизировать убытки компании.

Применение этого метода обычно используется для анализа рисков тех проектов, которые имеют обозримое количество вариантов развития.

В противном случае «дерево решений» принимает очень большой объем, так что затрудняется не только вычисление оптимального решения, но и определение данных.

Метод полезен в тех ситуациях, когда более поздние решения сильно зависят от решений, принятых ранее, но в свою очередь определяют дальнейшее развитие событий.

Метод Монте-Карло. Преодолеть многие недостатки, присущие рассмотренным методам анализа эффективности проектов в условиях риска, позволяет имитационное моделирование – одно из наиболее мощных средств анализа экономических систем.

Основу имитационного моделирования и его частный случай (стохастическая имитация) составляет метод Монте-Карло, который является синтезом и развитием методов анализа чувствительности и анализа сценариев.

Имитационное моделирование рисков инвестиционных проектов представляет собой серию численных экспериментов, призванных получать эмпирические оценки степени влияния различных факторов (объема выпуска, цены, переменных расходов и др.) на зависящие от них результаты.

Проведение имитационного эксперимента разбивают на следующие этапы.

1) устанавливаются взаимосвязи между исходными и выходными показателями в виде математического уравнения или неравенства. В качестве результирующего показателя обычно выступает один из критериев эффективности (NPV, PI, IRR);

2) задаются законы распределения вероятностей для ключевых параметров модели;

3) проводится компьютерная имитация значений ключевых параметров модели (с применением программ типа Excel или специальных программных продуктов, например Risk Master);

4) рассчитываются основные характеристики распределений входящих и исходящих показателей;