Оценка рисков реализации инвестиционного проекта

В теории инвестиционного менеджмента оценка рисков, как правило, представляется в виде качественного и количественного методов анализа. Целью качественного анализа является идентификация рисков, а его результатом – описание рисков, присущих проекту, их классификация и группировка по степени важности и величине возможных потерь. Наиболее существенные риски предлагается далее более точно оценить количественными методами анализа. Целью количественного анализа рисков является изменение риска, а также оценка влияния риск-фактора на показатели эффективности инвестиционного проекта.

В мировой практике и теории финансового и инвестиционного менеджмента разработаны различные методы оценки рисков инвестиционных проектов.

Метод поправки на риск коэффициента дисконтирования, или метод корректировки нормы дисконта (Risk adjusted discount rate, RADR), заключается в том, что при оценке инвестиционных проектов безрисковую ставку дисконтирования или некоторое ее базисное значение корректируют на риск, ассоциируемый с данным проектом. Другими словами, к безрисковому коэффициенту дисконтирования прибавляют премию за риск. В основе данного метода лежит утверждение, что чем выше риск, тем выше и требуемая (ожидаемая) доходность. На практике распространен метод кумулятивного построения ставки дисконтирования, согласно которому в качестве безрисковой ставки рекомендуется применять доходность по так называемым безрисковым инструментам с корректировкой на инфляцию, страновой риск и пр.

В общем виде формула расчета ставки дисконтирования выглядит следующим образом: R = Rf + Rx + ... + Rn, где R – ставка дисконтирования; Rf – безрисковая ставка дохода; R1 + ... + Rn – рисковые премии по различным факторам риска.

Наличие того или иного фактора риска и значение каждой рисковой премии на практике определяются экспертным путем.

Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов рекомендуют учитывать три типа риска при использовании кумулятивного метода.

Страновой риск можно узнать из различных рейтингов, составляемых рейтинговыми агентствами и консалтинговыми фирмами.

Размер премии за риск, характеризующий ненадежность участников проекта, не должен быть выше 5%.

Поправку на риск неполучения предусмотренных проектом доходов рекомендуется устанавливать в зависимости от цели проекта.

Степень ошибки, которую несут в себе сделанные допущения в данном методе, определяет степень достоверности данного метода.

Основным допущением метода является предположение о наличии безрисковой доходности. В действительности это упрощение не наблюдается в реальности. В экономике ни одной страны не существует такой категории, как безрисковый актив. Обычно под безрисковыми принято считать финансовые активы, эмитируемые государством, или депозиты до востребования надежных банков, однако, как показывает история экономических кризисов, и они не свободны от риска.

Кроме того, данный метод предполагает неизменный постоянный уровень риска по годам. Это предположение некорректно, поскольку для инвестиционных проектов на начальном этапе, когда существует неопределенность многих параметров, риски, как правило, выше, чем на финальных этапах реализации проекта. Наглядным практическим примером может служить динамика цены реализации площадей в строящемся объекте недвижимости – чем выше уровень готовности объекта (а значит, риски реализации всего проекта ниже), тем выше его рыночная цена. Практика показывает, что степень риска существенно изменяется на протяжении цикла реализации проекта, на разных стадиях проекта возникают новые риски, а какие-то – нивелируются. Таким образом, проекты, не предполагающие со временем существенного увеличения риска, могут быть оценены некорректно.

Достоверность рассматриваемого метода также может быть снижена по причине его субъективизма. Составляющие риска зависят от экспертных оценок, которые, в свою очередь, подвержены ошибкам.

Что касается практической применимости, то можно отметить, что метод корректировки ставки дисконтирования логичен, понятен и достаточно прост в расчетах.

Вместе с тем с точки зрения управления данный метод не предоставляет проектным менеджерам информации касательно степени возможных отклонений результатов от проекта и возможности построения системы управления. Изменение полученных данным методом показателей эффективности возможно только за счет изменения величины премии за риск.

Метод достоверных эквивалентов в значительной мере базируется на идеях теории полезности, т.е. на том, что, рассматривая поэлементно денежный поток рискового проекта, инвестор в отношении него пытается оценить, какая гарантированная, т.е. безрисковая, сумма денег потребуется ему, чтобы быть индифферентным к выбору между этой суммой и ожидаемой, т.е. рисковой, величиной i-го элемента потока.

В рамках метода достоверных эквивалентов осуществляется корректировка ожидаемых значений денежных потоков путем умножения их на специальные понижающие коэффициенты (коэффициенты достоверности или коэффициенты определенности). Данный метод имеет несколько вариантов в зависимости от способа определения понижающих коэффициентов. Один из способов заключается в вычислении отношения достоверной величины чистых поступлений денежных средств по безрисковым вложениям (операциям) в период t к ожидаемой величине чистых поступлений от реализации инвестиционного проекта в этот же период. Другой вариант данного метода заключается в экспертной корректировке денежных потоков с помощью понижающего коэффициента, устанавливаемого в зависимости от субъективной оценки вероятностей.

Достоверность данного метода подвергается сомнению, поскольку при использовании первого способа расчета аналитик будет оперировать потоками, имеющими весьма отдаленное отношение к конкретному проекту. Второй способ расчета понижающих коэффициентов экспертным путем несет в себе ошибку субъективного экспертного мнения. Интерпретация коэффициентов достоверности как субъективных вероятностей, свойственная данному подходу, не соответствует экономической сущности оценки риска. Применение коэффициентов достоверности в такой интерпретации делает принятие инвестиционных решений произвольным и при формальном подходе может привести к серьезным ошибкам и, следовательно, к последующим негативным последствиям для предприятия.

При практическом применении данного метода аналитики сталкиваются с определенными сложностями расчета коэффициентов достоверности, адекватных риску на каждом этапе проекта.

Использование данного метода также не обеспечивает менеджмент управленческими возможностями. Данный метод не позволяет провести анализ вероятностных распределений ключевых параметров, выявить и предупредить возможные риски наступления негативных событий. Денежные потоки от реализации проекта интерпретируются как поступления от безрисковых вложений, что приводит к невозможности провести анализ эффективности инвестиционного проекта в условиях неопределенности и риска и, соответственно, сформировать систему управления рисками и эффективностью, разработать план необходимых мероприятий.

Анализ чувствительности проводит сравнительный анализ влияния различных факторов инвестиционного проекта на ключевой показатель эффективности проекта. Метод анализа чувствительности показателей эффективности проекта (NPV, IRR и др.) позволяет на количественной основе оценить влияние на эффективность инвестиционного проекта изменения его главных переменных. 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.

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

Однако данный метод не выдерживает теста на достоверность, в связи с тем что изменение одного фактора рассматривается изолированно от других, тогда как на практике все экономические факторы в той или иной степени коррелированы. По этой причине практическое проектное управление не представляется возможным.

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 па 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.

Метод сценариев представляет собой разработку сценариев путем прогнозирования возможных исходов и присвоение им вероятностей. Такой подход позволяет оценить наиболее вероятный ход развития событий и возможные последствия принимаемых решений. При этом используются:

а) типовые ситуации с известной вероятностью;

б) статистические данные о предыдущих распределениях вероятностей:

в) субъективные оценки, сделанные аналитиком самостоятельно либо с привлечением группы экспертов.

Метод сценариев предполагает следующую последовательность действий: на первом этапе прогнозируются возможные исходы, в качестве которых могут выступать различные показатели, например доход, прибыль, приведенная стоимость ожидаемых поступлений и др., далее каждому исходу присваивается соответствующая вероятность, затем определяется критерий отбора, и, наконец, осуществляется выбор варианта, удовлетворяющего выбранному критерию. Для принятия обоснованного инвестиционного решения по выбору наиболее целесообразного инвестиционного проекта из совокупности альтернативных в условиях неопределенности и отсутствия возможности достоверной оценки их вероятностей применяются критерии из теории игр. Рассмо

трим основные критерии, поскольку они в итоге определяют логику принятия управленческого решения.

• Критерий MAXIMAX не учитывает при принятии инвестиционного решения риска, связанного с неблагоприятным развитием внешней среды.

• Критерий MAXIMIN (критерий Вальда) минимизирует риск инвестора, однако при его использовании многие проекты, являющиеся высокоэффективными, будут необоснованно отвергнуты. Этот метод искусственно занижает эффективность проекта, поэтому его использование целесообразно, когда речь идет о необходимости достижения гарантированного результата.

• Критерий MINIMAX (критерий Сэвиджа), в отличие от критерия MAXIMIN, ориентирован не столько на минимизацию потерь, сколько на минимизацию сожалений по поводу упущенной прибыли. Он допускает разумный риск ради получения дополнительной прибыли. Пользоваться этим критерием для выбора стратегии поведения в ситуации неопределенности можно лишь тогда, когда есть уверенность в том, что случайный убыток не приведет фирму (инвестиционный проект) к полному краху.

• Критерий пессимизма-оптимизма Гурвица устанавливает баланс между критерием MAXIMIN и критерием MAXIMAX посредством выпуклой линейной комбинации. При использовании этого метода из всего множества ожидаемых сценариев развития событий в инвестиционном процессе выбираются два, при которых проект достигает минимальной и максимальной эффективности. Выбор оптимального инвестиционного проекта по показателю NPV осуществляется исходя из коэффициента пессимизма-оптимизма, который принимает значение в зависимости от отношения к риску лица, принимающего решение, от его склонности к оптимизму или к пессимизму.

Метод сценариев позволяет преодолеть основной недостаток метода анализа чувствительности, так как с его помощью можно учесть одновременное влияние изменений факторов риска. Однако достоверность данного метода подвергается сомнению в связи с тем, что он также подвержен большой доле субъективизма в выборе сценариев развития, определении вероятностей их возникновения, а также в выборе критерия отбора, который зависит от склонности к риску лица, принимающего решение.

Что касается практической применимости, то η 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.

Разрабатываемые специалистами сценарии развития анализируемой ситуации позволяют с тем или иным уровнем достоверности определить возможные тенденции развития, взаимосвязи между действующими факторами, сформировать картину возможных состояний, к которым может прийти ситуация под влиянием тех или иных воздействий. С одной стороны, профессионально разработанные сценарии позволяют более полно и отчетливо определить перспективы развития ситуации как при наличии различных управляющих воздействий, так и при их отсутствии. С другой стороны, сценарии ожидаемого развития ситуации позволяют своевременно осознать опасности, которыми чреваты неудачные управленческие воздействия или неблагоприятное развитие событий. Поэтому можно сделать выводы о том, что метод сценариев удовлетворяет критерию управляемости.

Анализ вероятностных распределений потоков платежей позволяет при известном распределении вероятностей для каждого элемента потока платежей оценить возможные отклонения стоимости потоков платежей от ожидаемых. Поток с наименьшей вариацией считается менее рисковым.

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. Таким образом, данный метод не может полностью удовлетворить требованиям по критериям достоверности и практической применимости.

Поскольку риск инвестиционного проекта в данном случае зависит только от вероятности распределения денежного потока, проектные менеджеры могут управлять рисками в рамках данного метода только путем снижения вариации, что достаточно ограничивает их в инструментах и методах управления.

Метод построения "дерева решений" родственен методу сценариев и представляет собой построение многовариантного прогноза динамики внешней среды. В отличие от метода сценариев, он предполагает возможность принятия самой организацией решений, изменяющих ход реализации инвестиционного проекта и использующих специальную графическую форму представления результатов ("дерево решений"). Данный метод может применяться в ситуациях, когда более поздние решения сильно зависят от решений, принятых ранее и, в свою очередь, определяют сценарии дальнейшего развития событий.

Практическое применение данного метода ограничено технической сложностью при наличии больших размеров исследуемого "дерева решений", так как затрудняется не только вычисление оптимального решения, но и определение данных. Ограничением практического использования данного метода является исходная предпосылка о том, что проект должен иметь обозримое или разумное число вариантов развития.

Методу построения "дерева решений", также как и рассматриваемым ранее методам, присущ слишком высокий субъективизм принимаемых решений.

По критерию управляемости метод построения "дерева решений" очень схож с методом сценариев. Он формирует наглядную картину возможного развития проекта, раскрывает динамику и перспективу, исходя из той или иной последовательности управленческих решений. Поэтому можно признать, что данный метод обладает управленческой гибкостью.

Имитационное моделирование (по методу Монте-Карло) является наиболее сложным из рассмотренных методов, но и более прогрессивным методом оценки и учета рисков при принятии инвестиционного решения. Метод имитационного моделирования позволяет построить математическую модель для проекта с неопределенными значениями параметров и, зная вероятностные распределения параметров проекта, а также связь между изменениями параметров (корреляцию), получить распределение доходности проекта.

Данный метод появился как результат синтеза анализа чувствительности и анализа сценариев на базе теории вероятностей. В процессе реализации этого метода происходит проигрывание достаточно большого количества сценариев. Метод Монте-Карло дает наиболее точные и обоснованные оценки вероятностей по сравнению с вышеописанными методами, успешно сочетается с теорией игр и другими экономико-статистическими методами. Таким образом, имитационное моделирование удовлетворяет по критерию управляемости, демонстрируя широкие возможности использования в инвестиционном проектировании.

Практическое применение данного метода упрощается в связи с появлением современных программных средств, которые позволяют учесть законы распределения вероятностей и корреляцию входных параметров.

Несмотря на наличие программного обеспечения, позволяющего моделировать огромное количество сценариев и быстро обрабатывать результаты, достоверность данного метода может быть потеряна по причине того, что аналитики измеряют вариации основных переменных и подбирают законы распределения вероятностей и статистические связи между переменными субъективно. Зачастую на практике отсутствует качественная статистическая информация о законах распределения переменных, особенно в отношении инновационных, уникальных проектов, поэтому аналитики, использующие метод Монте-Карло для оценки риска, вынуждены исходить из собственных экспертных оценок. Принимая во внимание, что результат, получаемый по методу Монте-Карло, очень чувствителен к законам распределения вероятностей и видам зависимостей входных переменных инвестиционного проекта, не исключена ошибка полученных результатов, а следовательно, и принятие ошибочного управленческого решения.