Библиотека управления

Анализ рисков проектов

Автор: Румянцева Е.Е. Глава из книги «Новая экономическая энциклопедия»
Изд-во «Инфра-М»

В энциклопедии содержится толкование более 3000 терминов, связанных с современным этапом развития экономических отношений в России. Представленный понятийный аппарат охватывает практически все отрасли экономических знаний. Группировка терминов произведена по 36 тематическим разделам предметного указателя, приведенного в конце книги.

Энциклопедия адресована руководителям и специалистам организаций, государственным служащим, научным работникам, преподавателям, студентам, школьникам, а также всем, кто хотел бы лучше разобраться в вопросах экономики.

Анализ рисков проекта (risk project analysis) — методы оценки рисков проекта. Когда получены критерии эффективности проекта для так называемого "базового варианта", его оценку еще нельзя считать завершенной по причине неопределенности будущих событий и неточности собранной информации. По данным Всемирного банка, в зависимости от квалификации экспертов и тщательности подготовки проекта, вероятность подтверждения прогнозных данных на практике не превышает 50%. Стоимость проекта, которая планируется на ближайшее будущее, и тем более цены на продукцию или услугу проекта, принятые для расчетов, со временем могут не подтвердиться. Поэтому в ходе анализа количественных показателей проекта необходимо определить не только их конкретные значения для модели расчетов, но и возможную область их изменений. Следовательно, в задачи подготовки проекта входит также и анализ оставшихся 50%, которые объективно невозможно предусмотреть, или анализ рисков.

А.р.п. позволяет: а) выбрать проект по критерию наименьшего риска; б) сравнить степень вероятности получения выгод для всех участников проекта и сопоставить значения дохода и риска по принципу — чем больше риск, тем больше доход; в) проработать на стадии подготовки документы, обслуживающие проект, например, сравнить выгоды от различных типов контрактов — сервисного контракта, контракта с постоянной долей продукции, контракта с изменяющимся масштабом доли продукции, контракта с фиксированной платой за единицу продукции и т.д.

Общий подход к оценке эффективности проекта на этапе анализа рисков заключается в том, чтобы удостовериться, что величина чистой текущей стоимости сохраняет свое положительное значение при всех или в крайнем случае при большинстве возможно учитываемых изменений исходной информации проекта. В международной практике разработано три метода проведения А.р.п.: а) анализ чувствительности; б) анализ сценариев; в) анализ рисков по методу Монте-Карло, или анализ моделей.

Анализ чувствительности (sensitivity analysis) — методика выявления критических показателей проекта. В ходе анализа происходит проверка критериев эффективности проекта (чистой текущей стоимости и (или) внутренней нормы прибыли) в связи с изменениями исходной информации (инвестиционных и эксплуатационных издержек, цен на продукцию или услуги). Так получается базовый случай, с которым затем сравнивают результаты всех других расчетов. Очевидно, что тесты чувствительности проекта будут наиболее эффективными на ранних стадиях его подготовки, что позволяет в ходе дальнейших предынвестиционных исследований сосредоточить основное внимание на выявленных факторах риска.

I этап — значения всех переменных на входе проекта, кроме одной, остаются базовыми, а одна анализируемая переменная меняется на какое-либо фиксированное значение, например на 10%. После этого пересчитывается чистая текущая стоимость и оценивается влияние изменения данной переменной на рентабельность проекта на основе показателя чувствительности, который представляет собой процентное изменение чистой текущей стоимостипри изменении на 1% значения выбранной переменной.

Значение переменной, при котором чистая текущая стоимость становится равной нулю (т.е. затраты равны выгодам), называют критическим значением, или точкой безубыточности.

II этап — расчет показателя чувствительности и критических значений для каждого компонента.

III этап — ранжирование компонентов на основании показателей чувствительности в порядке убывания: чем выше чувствительность, тем важнее данная переменная для значения чистой текущей стоимости.

В мульти- и монопроектах речь идет обычно о двухтрех переменных, изменение которых может существенным образом повлиять на величину показателей эффективности проекта.

Анализ сценариев (scenario analysis) — методика проведения А.р.п., в соответствии с которой с базовым сценарием сравниваются значения чистой текущей стоимости лучшей и худшей ситуаций.

Анализ сценариев учитывает, что некоторые переменные взаимосвязаны. Таким образом, можно согласованно менять некоторое число переменных одновременно.

На основании анализа чувствительности уже выбраны наиболее важные компоненты, изменение значений которых определяет риск осуществления проекта. С другой стороны, имеется и базовый случай, использовавшийся в предыдущих анализах и рассматриваемый здесь как оценка аналитика в отношении будущего проекта. В анализе сценариев разрабатываются еще два дополнительных сценария. "Наилучший", или "оптимистичный", сценарий представляет соображения аналитика о том, насколько хорошо может повести себя проект в том случае, если все обстоятельства будут более благоприятными, чем планировалось.

Затем разрабатывается "наихудший", или "пессимистичный" сценарий, отражающий, насколько окажется плох проект, если все пойдет гораздо хуже, чем предполагалось. И здесь, и в первом сценарии должен присутствовать реалистичный набор событий.

Результаты анализа сценариев сводятся R матрицу, и рассматривается распределение значений чистой текущей стоимости и внутренней нормы прибыли. При достоверных результатах критерии принятия решений об инвестировании такие: даже в худшем случае принимать проект, если чистая текущая стоимость больше нуля; даже в наилучшем случае не принимать проект, если чистая текущая стоимость меньше нуля; если значение чистой текущей стоимости колеблется (иногда положительно, иногда от рицательно), то результаты нельзя считать полными. Иногда требуется ввести дополнительные сценарии для того, чтобы показать точки между двумя экстремальными значениями.

Проект считается устойчивым, если при всех сценариях он оказывается эффективным и финансово реализуемым, а возможные неблагоприятные последствия устраняются мерами, предусмотренными организационно-экономическим механизмом проекта.

Имитационное моделирование но методу Монте-Карло (simulation modeling on MONTE-CARLO method) — методика А.р.п., основанная на анализе распределений вероятностей входных переменных. Если распределение вероятности и взаимодействие между переменными на входе проекта можно оценить и ввести в компьютер, то появляется возможность выработать буквально тысячи сценариев, которые последовательны со статистической точки зрения. Затем компьютер делает выборку этих распределений, строит последовательный и логичный поток денежных средств и рассчитывает значения чистой текущей стоимости и внутренней нормы прибыли. Повторяя этот процесс много раз, можно оценить полное распределение значений чистой текущей стоимости точнее, чем при анализе сценариев. Этапы разработки имитационного моделирования Монте-Карло: а) выработка математической модели — таблицы оценки проекта; б) определение "уязвимых" и неопределенных переменных; в) выявление неопределенностей — диапазона вариантов (минимум и максимум); распределения вероятностей (нормальное, треугольное, единообразное и шаговое распределение); г) выявление и определение соотнесенных переменных — положительной или отрицате71ьной связи; силы связи; д) построение модели; е) анализ результатов.

Для проведения имитационного моделирования по методу Монте-Карло разработано специальное программное обеспечение QpRlSK, встроенное в пакет Lotus.

На практике А.р.п. чаще всего сводится к анализу чувствительности. Одной из главных трудностей использования анализа сценариев и имитационного моделирования является обоснование распределений вероятностей переменных и корреляций между ними. Еще одна проблема состоит в том, что по завершении этих двух видов А.р.п. не появляется четкого критерия принятия решения. Кроме того, эти виды анализа игнорируют воздействие внутрифирменной диверсификации проектов, а также степени диверсифицированности персональных портфелей инвесторов.

Издательство:Издательский дом «Инфра-М»
Авторы: Румянцева Е.Е.
Год издания: 2006
ISBN: 5-16-001845-X
Формат: 84x108 1/16, 724 стр.
Переплет: переплет