Батенко Л.П. , Загородний А.А. , Лищинская В.В.. управление проектами

10.3. Методы анализа и оценки рисков инвестиционных проектов

Главное последствие риска - перерасхода времени и ресурсов на его выполнение через увеличение объема работ и увеличения продолжительности выполнения работ по проектом.
Цель анализа риска - предоставить потенциальным партнерам или участникам проекта требуются данные для принятия решения о целесообразности участия в проекте и мер защиты их от возможных финансовых потерь. Поэтому анализ может проводить каждый участник проекту.
Различают следующие виды анализа риска:
качественный - определение показателей риска, этапов работ, при которых возникает риск, определение потенциальных зон риска и идентификация риска;
количественный - предполагает численное определение размера отдельных рисков, а также проекта в цилому.
К качественным методам риска следует отнести экспертный анализ рисков. Как правило, данный вид оценки применяют на начальных этапах работы над проектом. Основными преимуществами данного метода можно считать: возможность оценки риска расчетам показателей эффективности, отсутствие необходимости в точных исходных данных и современном программном обеспечении, а также простоту расчетов. Однако экспертный анализ рисков, как и любая экспертная оценка, страдает определенную субъективность и не всегда позволяет дать независимую характеристику события, анализируется. Процедура экспертной оценки риска предусматривает:
определение видов риска и предельного уровня его допустимой величины;
установления вероятности наступления рискового события и опасности данного риска для успешного завершения проекта;
определение интегрального уровня по каждому виду риска и решения вопроса о приемлемости данного вида риска для участников проекту.
При небольшом количестве переменных и возможных сценариев развития проекта для анализа риска можно воспользоваться методом «дерева решений». Дерево решений строится на основе выделенных работ (событий), в которых отражаются жизненный цикл проекта, ключевые события, влияющие на проект, время их наступления и возможные решения, которые могут быть приняты в результате выполнения каждого ключевого вида работы, с определением вероятности их принятия и стоимости робит.
По результатам построения дерева решений определяется вероятность каждого сценария развития проекта, эффективность по каждому сценарию, а также интегральная эффективность проекта. Риск по проекту может считаться приемлемым в случае положительной величины интегрального показателя эффективности проекта, например чистой теперешней вартости.
Обычно анализ риска осуществляется несколькими методами. Для этого пользуются методом чувствительности, методом сценариев и методом Монте-Карло.
Целью анализа чувствительности является использование изменений заданных параметров для определения жизнеспособности проекта в условиях неопределенности. Эксперт рассчитывает возможное изменение каждого фактора или переменной, определяет влияние этого изменения на показатель определенного решения и выделяет существенные факторы или переменные величины для более углубленного изучения. Он определяет количество и указывает на влияние неопределенности и пытается выразить математическим способом отношение переменных величин, которые составляют продвижения ликвидности и рентабельнисть.
Анализ чувствительности позволяет судить о последствиях неотъемлемой неопределенности в проектах. Изменения могут происходить в финансовых оценочных данных о капитале, продолжительность строительства, стоимость сырья и других расходов, связанных с реализацией проекта, стоимостью сбыта, коэффициентом загрузки и ценой на продукцию, потому что они не могут быть предусмотрены заранее. Эти различные изменения могут влиять на завершение реализации проекту.
Разработка проекта фактически является прогнозированием развития ситуации «с проектом». Анализ чувствительности в литературных источниках по инженерной экономики и теории принятия решений иногда имеет другое название - ранжирование параметрив.
Проведение анализа чувствительности предполагает расчет базовой модели на основе допустимых значений входных переменных проекта, для которой определяется величина чистой приведенной стоимости (ЧТС). Эта величина является основой сравнения с допустимыми возможными изменениями, которые надо проанализувати.
Подробный алгоритм проведения анализа чувствительности, анализа сценариев и моделирования по методу Монте-Карло представлен в учебнике «Проектный анализ» (В. А. Верба, А. Загородний).
Анализируя сценарии, эксперт объединяет все возможности для неопределенных переменных в большее количество сценариев. Каждый сценарий предполагает только одну комбинацию оценки каждой переменной. Это равновесно проведению полного анализа чувствительности для каждого возможного случая с такими важными отличиями:
анализ степени риска и учитывает относительную вероятность значимости для каждой переменной в отличие от анализа чувствительности, который не обусловливает относительную вероятность сценариев
анализ степени риска даст вероятность распределения, которая указывает на относительную случайность появления различных результатов масштабов реализации проекта, а не только количество возможных изменений его средней значущости.
Анализ сценариев обычно готовят по трем сценариям: ожидаемым (базовый случай, который был основой проведения анализа чувствительности) и двумя дополнительно разработанным сценариям - оптимистическому и песимистичним.
«Наилучший», или оптимистичный, сценарий отражает представления аналитика о том, насколько улучшаются условия реализации проекта в том случае, когда все обстоятельства будут более благоприятными, чем запланировано. Однако все эти изменения должны быть реалистичными. Фактически экспертная подготовка оптимистического сценария производится с точки зрения благоприятного окружения проекта под девизом «как поведет себя проект, когда компании чрезвычайно повезет».
«Худший», или пессимистический, сценарий показывает, насколько неудачным будет проект, если условия его реализации окажутся намного хуже, чем предполагалось. Реалистичность набора событий основывается на информации, насколько хуже будут дела в проекте, если компании не удастся. Эти два дополнительных сценарии должны быть внутренне послидовними.
Целью анализа сценариев является рассмотрение экстремальных результатов и определения вероятности распределения чистой приведенной стоимости проекту.
За исключением очень крупных проектов, для выполнения которых привлекаются огромные капитальные инвестиции, анализа сценариев будет достаточно для того, чтобы руководство получило представление о характеристиках рентабельности проекта. Если работа выполняется тщательно, то такой анализ способен достаточно точно показать распределение экстремальных результатов. Однако через сложные взаимосвязи между переменными он недостаточно удачно показывает середину распределения значений ЧТС. Нужны дополнительные сценарии для того, чтобы показать точки между двумя экстремальными значениями, это повышает точность, и аналитик более уверенно может определить центр распределения значений ЧТС. К сожалению, обычный и известный способ разработки таких сценариев является сложным и требует значительного времени. Эффективность повышается в том случае, если работу проводят с помощью программного обеспечения и электронных таблиць.
Моделирование методом Монте-Карло
В случае, когда определение вероятности наступления нового сценария реализации проекта можно вычислить с помощью электронных таблиц, проводят анализ риска по методу имитационного моделирования, т.е. когда аналитик определяет вид и вероятность распределения масштабов реализации проекта и методом отбора мер значимости неопределенных переменных рассчитывает возможность развития каждой модели.
Схема моделирования методом Монте-Карло предусматривает:
определения интервалов возможного изменения основных рисковых переменных проекта, внутри которых эти переменные являются случайными величинами;
оценка внутри заданных интервалов видов распределения вероятностей (нормальное, дискретный, пирамидальный, треугольный)
установление коэффициента корреляции между зависимыми переменными;
многократный (более 500 сценариев) расчет результирующего показателя, что позволяет увидеть распределение частоты для чистой приведенной стоимости проекта;
определения вероятности попадания результирующей величины в тот или иной интервал и превышение минимально допустимого значення.
Метод Монте-Карло можно рассматривать как своего рода имитацию будущего в лабораторных условиях. Поскольку соответствующая программа выбирает значения входных переменных из случайных распределений вероятностей, то каждый полученный результат отражает возможный в будущем положение дел. Каждая из этих комбинаций действительно может осуществиться, причем с одинаковой степенью вероятности. Поэтому и получаемые результаты также возможны в будущем и одинаково вероятными. На самом же деле, конечно, реализуется лишь один из таких результатов, и мы не можем предсказать, какой именно. Но благодаря данному методу аналитик имеет важный инструмент управления ситуацией: если многие из этих одинаково вероятных результатов являются нежелательными, он может предотвратить появление их, отказавшись от соответствующих инвестиций. И наоборот: если достаточно большое количество этих результатов окажутся благоприятными, можно решиться и пойти на риск ради получения одного из этих результатив.
Метод моделирования позволяет
исследовать комбинированное влияние рисков;
анализировать последствия накопления рисковых ситуаций;
определить влияние рисков на финансовое состояние участников проекта, который может проявляться в виде задержек в получении дохода и увеличении позики.
Метод имитационного моделирования позволяет определить вероятность характеристик, необходимых для анализа проекта. Например, вероятность своевременного завершения проекта составляет 70% или превышения планового сметы строительства составляет 20%. После определения вероятности наступления заданных результатов проекта нужно принять решение, которое бы позволило сбалансировать риск, связанный с проектом. Обычно после такого анализа риска принимаются коррективы, которые позволяют уменьшить рискованность специфических действий и планов. Например, после проведения работ по анализу проектных рисков следует предусмотреть, чтобы договоры с поставщиками сырья основаны на фиксированных ценах, были заключены долгосрочные договоры продажи, застрахованы продажи, а также предусмотреть точную систему управления проектом для обеспечения контроля за его виконанням.
В любом случае аналитик может балансировать между степенью риска и величине прибыли. Например, руководители проекта могут предложить покупателю более низкие цены за гарантированный объем будущих закупок, что уменьшит не только прибыль, но и риск несостоятельности сбыть продукцию.

<- 10.2. Причины возникновения и последствия проектных рисков 10.4. Управление проектными рисками ->