Файл: СанктПетербургский государственный университет выпускная квалификационная работа по направлению Экономика.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 03.12.2023
Просмотров: 156
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
, очень сложно установить все возможные сценарии срыва проекта, так как возможные осложнения зачастую оказываются качественно различными и трудно прогнозируемыми. Также факторы, имеющие влияние на проект, редко проявляются одиночно, чаще всего это совокупность воздействий, наслаивающихся друг на друга и формирующих совместный эффект в результате сложного взаимодействия.
Исходя из этого, метод дает наиболее точные результаты лишь при оценке рисков повторяющихся проектов.
Смысл метода экспертных оценок состоит в получении различных субъективных оценок специалистов в области оценки рисков инвестиционных проектов на каждой стадии его реализации и в определении интегрального уровня риска на основе анализа полученных оценок.
Каждому эксперту предоставляется опросный лист с перечнем первичных рисков и предлагается оценить вероятность их наступления на основе специальной системы оценок. Далее предстоит процедура сведения полученных оценок в один интегральный описывающий показатель. В качестве таких методов используют взвешивание как основного традиционного метода получения рейтингового показателя. Каждый первичный риск приобретает определенный вес, характеризующий его значимость в составе общего риска проекта. Сумма всех весовых коэффициентов должна равняться единице.
Одним из таких подходов является ранжирование простых рисков по значимости и определение весовых коэффициентов в соответствии с этой степенью приоритетности. Наивысший ранг присуждается наиболее значимому риску, нижайший – наименее значимому. Далее расчет ведется по следующему алгоритму:
; (4)
; (5)
; (6)
. (7)
Если простые риски не ранжируются по степени значимости, то их весовые коэффициенты равны 1/n.
Основной проблемой недостаточной эффективности данного метода оценки рисков является субъективизм и неточность при некачественном подборе экспертов, возможности группового обсуждения и влияния авторитетных специалистов на мнение коллег. Для этого используются некоторые вариации метода экспертных оценок, например, метод Дельфи, при котором эксперты лишены возможности советоваться друг с другом. Однако метод прост в применении и не требует точной информации для анализа.
Количественный подход предполагает определение числового значения показателя риска по инвестиционному проекту. К ним относят следующие методы:
Как известно, практически невозможно однозначно оценить будущее значение таких параметров проекта, как объём сбыта, инфляция, цена и т.д., а из этого вытекает, что и показатели, высчитанные на основе этих данных (денежные потоки, чистая приведенная стоимость, внутренняя норма рентабельности), также являются неточными, и их колебания могут существенно повлиять на решение об эффективности реализации проекта.
Метод анализа чувствительности позволяет оценить изменение полученных результатов в зависимости от колебаний рыночной конъюнктуры и несовпадения актуальных данных различных показателей на входе с прогнозными значениями. В результате появляется возможность определить соответствующую значимость каждой переменной по отношению к величине прибыльности и выделить те показатели, которые влияют на нее в большей мере, то есть обнаружить критические переменные, к которым прибыльность проекта наиболее чувствительна.
Анализ чувствительности проводится следующим образом:
, (8)
где х – значение варьирующегося параметра12.
Чем выше значение показателя эластичности, тем чувствительней проект к изменениям данного параметра, и тем сильнее проект подвержен соответствующему риску.
Для наглядности к этому методу можно применить графический способ интерпретации информации путем построения прямой корреляции изменения варьирующегося параметра и базового показателя. При оценке и сравнении проектов, более рискованными будут те, у которых прямые чувствительности будут иметь больший угол наклона, так как при таком расположении кривой, даже малое изменение оцениваемой переменной приведет к сильному изменению результирующего значения.
Таким образом, метод дает наглядное представление о рискованности проекта в зависимости от изменения прогнозных переменных. Однако в этом скрывается большой недостаток этого подхода: на практике изменения параметров не происходят поодиночке, и допущение о том, что все параметры кроме одного будут соответствовать прогнозным показателям, очень редко соответствует действительности.
Метод предусматривает разработку сценариев реализации проектов в наиболее вероятных неблагоприятных вариантах развития событий. По каждому сценарию исследуются изменения результирующих факторов для конкретных субъектов, например, доходы, потери и показатели эффективности для собственников проекта, государства и населения.
Проект считается устойчивым и эффективным, если во всех рассмотренных сценариях показатель эффективности положителен и обеспечивает требуемый показатель запаса прочности посредством расчета точки безубыточности:
. (9)
Если точка безубыточности составляет 60-70% от номинального объёма производства, проект можно считать устойчивым. При приближении к 100% устойчивость падает в конечной точке проект можно назвать абсолютно неустойчивым.
Однако даже при удовлетворительном запасе прочности не всегда проект является эффективным, так как существуют различные методологии определения величины издержек и в своем большинстве, такие затраты, как компенсация инвестиционных выплат, процентов по кредитам и др. в них не включаются. С другой стороны, на некоторых стадиях реализации проекта высокое значение показателя точки безубыточности не является достаточным обоснованием его отвергать: .например, на этапе освоения используемых мощностей или во время капитального ремонта дорогостоящего высокопроизводительного оборудования. Более того, с помощью метода проверки устойчивости, невозможно провести комплексный анализ рискованности проекта, так как анализ показывает устойчивость проекта только в зависимости от величины отдельного параметра.
В отличии от предыдущих методов, анализ проекта методом сценариев допускает, что все параметры системы одновременно подвергается изменениям и происходит учет их влияния во взаимосвязи.
Изначально экспертами составляются возможные сценарии развития процесса реализации проекта с учетов возможных величин затрат и поступлений и показателей эффективности на выходе. В результате формируются три сценария: пессимистичный, оптимистичный и наиболее вероятный.
Если вероятность наступления сценариев (или событий, приводящих к реализации данных сценариев) заведомо известны, то интегральный показатель эффективности проекта рассчитывается по формуле математического ожидания:
, (10)
где pi – вероятность наступления того или иного сценария. Причем риск неэффективности проекта равен суммарной вероятности сценариев, когда чистая приведенная стоимость равна нулю.
В случае, когда вероятностное распределение наступления сценариев не известно, используется критерий оптимизма-пессимизма Л.Гурвица13:
, (11)
где a – это коэффициент оптимизма, его значение располагается в диапазоне от 0 до 1.
Если эксперт настроен пессимистично, то выставляется коэффициент а=0 и решение принимает величину эффективности при худшем варианте развития событий, если оптимистично, то а=1 и принимается показатель позитивного сценария.
Несмотря на то, что метод позволяет учесть все вероятные изменения исходных параметров, он несет в себе ряд недостатков. Во-первых, это ограниченность возможных вариантов развития ситуации, а во-вторых – это субъективизм в выставлении вероятностей наступления того или иного сценария или коэффициента оптимизма а в случае применения критерия Гурвица. При прогнозировании ситуации более пессимистичной, чем требовалось, инвестор может столкнуться с проблемой неоправданно высоких затрат и авансированного капитала, а также с проблемой отказа от многих эффективных проектов.
Метод дерева решений сходен с методом сценариев и предполагает построение многовариантного прогноза динамики внешней среды14.
Использование данного метода наиболее уместно в ситуациях, когда организация имеет контроль над реализацией инвестиционного проекта в рамках принятия конкретных управленческих решений, при том условии, что любой выбор пути развития на раннем этапе имеет крайне существенное влияние на ход реализации ИП в дальнейшем и на более поздние этапы принятия решений. Наиболее репрезентативным является представление этого разветвленного процесса наступления событий графически в виде сетевого графика - «дерева» решений. Его ветви показывают альтернативные сценарии с определенными вероятностями, что позволяет сосчитать ожидаемый уровень дохода (риска) на основе формулы математического ожидания.
Основными недостатками метода является трудоемкость расчётов при большом количестве альтернатив, а так же субъективизм при определении вероятностей реализации того или иного события.
Метод оцени риска с помощью имитационного моделирования, а именно, метод Монте-Карло, является наиболее сложным процессом, требующим достаточных компетенций оценщика и использования определенных математических пакетов типа Crystal Ball, @Risk, Business Project, Delphi 7.0 и т.д. Так же, как и в двух предыдущих методах, основой метода является анализ возможных вариантов развития событий, однако при этом, достоверность полученных результатов значительно выше.
Сущность метода состоит в соединении анализа чувствительности и вероятностных распределений факторов модели. В ходе процесса имитации строятся последовательные сценарии с использованием исходных прогнозных данных, являющимися неопределенными и выступающими случайными величинами. Процесс имитации осуществляется таким образом, чтобы случайный выбор значений из определенных вероятностных распределений не нарушал существования известных или предполагаемых корреляционных связях между переменными. Результаты имитации собираются и анализируются статистически, с тем, чтобы оценить меру риска, то есть распределение вероятностей возможных результатов проекта (например, вероятность отрицательного чистого приведенного дохода)15.
Процесс процедуры анализа можно представить в виде следующей схемы:
За базовую модель для анализа риска ИП как правило используют формулу расчета показателя NPV.Отбор ключевых переменных происходит на основе анализа чувствительности, для каждой из которых определяется диапазон допустимых значений и закон распределения: треугольный, нормальный, равномерный, дискретный и т.д. Как правило, функции задается нормальный закон. Для определения корреляции между параметрами используются методы регрессионного анализа, значение расчётного коэффициента может принимать значение от -1 до 1.
Исходя из этого, метод дает наиболее точные результаты лишь при оценке рисков повторяющихся проектов.
Метод экспертных оценок
Смысл метода экспертных оценок состоит в получении различных субъективных оценок специалистов в области оценки рисков инвестиционных проектов на каждой стадии его реализации и в определении интегрального уровня риска на основе анализа полученных оценок.
Каждому эксперту предоставляется опросный лист с перечнем первичных рисков и предлагается оценить вероятность их наступления на основе специальной системы оценок. Далее предстоит процедура сведения полученных оценок в один интегральный описывающий показатель. В качестве таких методов используют взвешивание как основного традиционного метода получения рейтингового показателя. Каждый первичный риск приобретает определенный вес, характеризующий его значимость в составе общего риска проекта. Сумма всех весовых коэффициентов должна равняться единице.
Одним из таких подходов является ранжирование простых рисков по значимости и определение весовых коэффициентов в соответствии с этой степенью приоритетности. Наивысший ранг присуждается наиболее значимому риску, нижайший – наименее значимому. Далее расчет ведется по следующему алгоритму:
-
определяется соотношение максимального и минимального рангов по формуле
; (4)-
высчитывается расстояние между соседними рангами:
; (5)-
составляется весовой коэффициент отдельного риска m:
; (6)-
отсюда следует вывод:
. (7)Если простые риски не ранжируются по степени значимости, то их весовые коэффициенты равны 1/n.
Основной проблемой недостаточной эффективности данного метода оценки рисков является субъективизм и неточность при некачественном подборе экспертов, возможности группового обсуждения и влияния авторитетных специалистов на мнение коллег. Для этого используются некоторые вариации метода экспертных оценок, например, метод Дельфи, при котором эксперты лишены возможности советоваться друг с другом. Однако метод прост в применении и не требует точной информации для анализа.
1.2.2. Количественный подход к оценке инвестиционных рисков
Количественный подход предполагает определение числового значения показателя риска по инвестиционному проекту. К ним относят следующие методы:
-
анализ чувствительности (метод вариации параметров); -
метод проверки устойчивости (расчета критических точек); -
метод сценариев; -
метод дерева решений; -
имитационное моделирование (метод Монте-Карло).
Анализ чувствительности
Как известно, практически невозможно однозначно оценить будущее значение таких параметров проекта, как объём сбыта, инфляция, цена и т.д., а из этого вытекает, что и показатели, высчитанные на основе этих данных (денежные потоки, чистая приведенная стоимость, внутренняя норма рентабельности), также являются неточными, и их колебания могут существенно повлиять на решение об эффективности реализации проекта.
Метод анализа чувствительности позволяет оценить изменение полученных результатов в зависимости от колебаний рыночной конъюнктуры и несовпадения актуальных данных различных показателей на входе с прогнозными значениями. В результате появляется возможность определить соответствующую значимость каждой переменной по отношению к величине прибыльности и выделить те показатели, которые влияют на нее в большей мере, то есть обнаружить критические переменные, к которым прибыльность проекта наиболее чувствительна.
Анализ чувствительности проводится следующим образом:
-
Определение базового значения результирующего показателя (например, NPV). -
Высчитывается NPV проекта при условии изменения каждого из параметров на входе при постоянном значении остальных (чаще всего используются границы изменения в 10-15%). -
Выявляется процентное изменение базового показателя NPV при изменении параметров.
-
Анализ полученных результатов. Одним из наиболее показательных методов является вычисление показателя эластичности по формуле:
, (8)где х – значение варьирующегося параметра12.
Чем выше значение показателя эластичности, тем чувствительней проект к изменениям данного параметра, и тем сильнее проект подвержен соответствующему риску.
Для наглядности к этому методу можно применить графический способ интерпретации информации путем построения прямой корреляции изменения варьирующегося параметра и базового показателя. При оценке и сравнении проектов, более рискованными будут те, у которых прямые чувствительности будут иметь больший угол наклона, так как при таком расположении кривой, даже малое изменение оцениваемой переменной приведет к сильному изменению результирующего значения.
Таким образом, метод дает наглядное представление о рискованности проекта в зависимости от изменения прогнозных переменных. Однако в этом скрывается большой недостаток этого подхода: на практике изменения параметров не происходят поодиночке, и допущение о том, что все параметры кроме одного будут соответствовать прогнозным показателям, очень редко соответствует действительности.
Метод проверки устойчивости
Метод предусматривает разработку сценариев реализации проектов в наиболее вероятных неблагоприятных вариантах развития событий. По каждому сценарию исследуются изменения результирующих факторов для конкретных субъектов, например, доходы, потери и показатели эффективности для собственников проекта, государства и населения.
Проект считается устойчивым и эффективным, если во всех рассмотренных сценариях показатель эффективности положителен и обеспечивает требуемый показатель запаса прочности посредством расчета точки безубыточности:
. (9)Если точка безубыточности составляет 60-70% от номинального объёма производства, проект можно считать устойчивым. При приближении к 100% устойчивость падает в конечной точке проект можно назвать абсолютно неустойчивым.
Однако даже при удовлетворительном запасе прочности не всегда проект является эффективным, так как существуют различные методологии определения величины издержек и в своем большинстве, такие затраты, как компенсация инвестиционных выплат, процентов по кредитам и др. в них не включаются. С другой стороны, на некоторых стадиях реализации проекта высокое значение показателя точки безубыточности не является достаточным обоснованием его отвергать: .например, на этапе освоения используемых мощностей или во время капитального ремонта дорогостоящего высокопроизводительного оборудования. Более того, с помощью метода проверки устойчивости, невозможно провести комплексный анализ рискованности проекта, так как анализ показывает устойчивость проекта только в зависимости от величины отдельного параметра.
Метод сценариев
В отличии от предыдущих методов, анализ проекта методом сценариев допускает, что все параметры системы одновременно подвергается изменениям и происходит учет их влияния во взаимосвязи.
Изначально экспертами составляются возможные сценарии развития процесса реализации проекта с учетов возможных величин затрат и поступлений и показателей эффективности на выходе. В результате формируются три сценария: пессимистичный, оптимистичный и наиболее вероятный.
Если вероятность наступления сценариев (или событий, приводящих к реализации данных сценариев) заведомо известны, то интегральный показатель эффективности проекта рассчитывается по формуле математического ожидания:
, (10)где pi – вероятность наступления того или иного сценария. Причем риск неэффективности проекта равен суммарной вероятности сценариев, когда чистая приведенная стоимость равна нулю.
В случае, когда вероятностное распределение наступления сценариев не известно, используется критерий оптимизма-пессимизма Л.Гурвица13:
, (11)где a – это коэффициент оптимизма, его значение располагается в диапазоне от 0 до 1.
Если эксперт настроен пессимистично, то выставляется коэффициент а=0 и решение принимает величину эффективности при худшем варианте развития событий, если оптимистично, то а=1 и принимается показатель позитивного сценария.
Несмотря на то, что метод позволяет учесть все вероятные изменения исходных параметров, он несет в себе ряд недостатков. Во-первых, это ограниченность возможных вариантов развития ситуации, а во-вторых – это субъективизм в выставлении вероятностей наступления того или иного сценария или коэффициента оптимизма а в случае применения критерия Гурвица. При прогнозировании ситуации более пессимистичной, чем требовалось, инвестор может столкнуться с проблемой неоправданно высоких затрат и авансированного капитала, а также с проблемой отказа от многих эффективных проектов.
Метод дерева решений
Метод дерева решений сходен с методом сценариев и предполагает построение многовариантного прогноза динамики внешней среды14.
Использование данного метода наиболее уместно в ситуациях, когда организация имеет контроль над реализацией инвестиционного проекта в рамках принятия конкретных управленческих решений, при том условии, что любой выбор пути развития на раннем этапе имеет крайне существенное влияние на ход реализации ИП в дальнейшем и на более поздние этапы принятия решений. Наиболее репрезентативным является представление этого разветвленного процесса наступления событий графически в виде сетевого графика - «дерева» решений. Его ветви показывают альтернативные сценарии с определенными вероятностями, что позволяет сосчитать ожидаемый уровень дохода (риска) на основе формулы математического ожидания.
Основными недостатками метода является трудоемкость расчётов при большом количестве альтернатив, а так же субъективизм при определении вероятностей реализации того или иного события.
Имитационное моделирование (метод Монте-Карло)
Метод оцени риска с помощью имитационного моделирования, а именно, метод Монте-Карло, является наиболее сложным процессом, требующим достаточных компетенций оценщика и использования определенных математических пакетов типа Crystal Ball, @Risk, Business Project, Delphi 7.0 и т.д. Так же, как и в двух предыдущих методах, основой метода является анализ возможных вариантов развития событий, однако при этом, достоверность полученных результатов значительно выше.
Сущность метода состоит в соединении анализа чувствительности и вероятностных распределений факторов модели. В ходе процесса имитации строятся последовательные сценарии с использованием исходных прогнозных данных, являющимися неопределенными и выступающими случайными величинами. Процесс имитации осуществляется таким образом, чтобы случайный выбор значений из определенных вероятностных распределений не нарушал существования известных или предполагаемых корреляционных связях между переменными. Результаты имитации собираются и анализируются статистически, с тем, чтобы оценить меру риска, то есть распределение вероятностей возможных результатов проекта (например, вероятность отрицательного чистого приведенного дохода)15.
Процесс процедуры анализа можно представить в виде следующей схемы:
Рисунок «Схема метода Монте-Карло». Источник: составлено автором.
За базовую модель для анализа риска ИП как правило используют формулу расчета показателя NPV.Отбор ключевых переменных происходит на основе анализа чувствительности, для каждой из которых определяется диапазон допустимых значений и закон распределения: треугольный, нормальный, равномерный, дискретный и т.д. Как правило, функции задается нормальный закон. Для определения корреляции между параметрами используются методы регрессионного анализа, значение расчётного коэффициента может принимать значение от -1 до 1.