Основные подходы к оценке риска

Рассматривая риск с точки зрения его оценки, необходимо решить следующие задачи:

– описать все возможные в будущем варианты развития событий, соответствующие данному риску (возможные исходы принятия решений или случайные события):

– определить вероятности каждого из этих вариантов (случайных событий).

Среднее ожидаемое значение (математическое ожидание) случайной величины X выражается в денежных единицах, обозначается MX и вычисляется как средневзвешенное для всех различных ее значений, где вероятность каждого значения используется в качестве весового коэффициента. Рассчитывается как

(6.1)

где εi – значение случайной величины X в ситуации i (i = 1, ..., k), pi – вероятность наступления ситуации i.

Среднеквадратическое отклонение – наиболее распространенный показатель оценки уровня риска. Определяется по формуле

(6.2)

где i – число вариантов действий (развития ситуации); εi – расчетный доход (расчетные потери) по каждому из вариантов; ͞ε – средний ожидаемый доход (математическое ожидание, MX); Рi – вероятность наступления варианта i.

Пример расчета математического ожидания показан в табл. 6.7. Имеются данные о проектах А и В и вероятных вариантах развития ситуации.

Расчет среднеквадратического отклонения показан в табл. 6.8.

Таблица 6.7

Расчетные данные по проектам и вариантам развития ситуации

Вариант (i)	Проект А			Проект В
	Доход (ε)	Вероятность (Pi)	Ожидаемый доход (ε • Рi)	Доход, ε	Вероятность (Рi)	Ожидаемый доход (ε • Pi)
Благоприятный	600	0,25	150	800	0,20	160
Средний	500	0,5	250	450	0,60	270
Неблагоприятный	200	0,25	50	100	0,20	20
В среднем (͞ε)	–	1,0	450	–	1,0	450

Таблица 6.8

Среднеквадратическое отклонение по проектам

Проект	Вари ант	Доход (ε)
А	Благоприятный	600	450	+150	22 500	0,25	5625
	Средний	500	450	+50	2500	0,5	1250	-
	Неблагоприятный	200	450	-250	62 500	0,25	15 625
	В среднем	–	450	–	–	1,0	22 500	150
В	Благоприятный	800	450	+350	122 500	0,2	24 500
	Средний	450	450	0	0	0,6	0	-
	Неблагоприятный	100	450	-350	122 500	0,2	24 500
	В среднем	–	450	–	–	1,0	49 000	221

Коэффициент вариации – это соотношение риска и дохода по проекту. Чем он выше, тем более рискованным является проект. Коэффициент вариации позволяет определить уровень риска, если показатели средних ожидаемых доходов по проектам различны.

где σj – среднеквадратическое отклонение по проекту j; ͞εi – средний ожидаемый доход (математическое ожидание, MX) по проекту j.

В мировой практике менеджмента используются различные методы анализа проектных рисков. К наиболее распространенным из них следует отнести:

– метод корректировки нормы дисконта;

– метод достоверных эквивалентов (коэффициентов достоверности);

– анализ чувствительности критериев эффективности (чистый дисконтированный доход (NPV), внутренняя норма доходности (IRR), индекс прибыльности (РI) и др.);

– метод сценариев;

– анализ вероятностных распределений потоков платежей;

– деревья решений;

– метод Монте-Карло (имитационное моделирование) и др.

Метод корректировки ставки дисконтирования заключается во введении в финансовую модель проекта (при расчете чистой дисконтированной стоимости) премии за риск, увеличивающей ставку дисконтирования. Надбавка устанавливается исходя из принятой в организации концепции учета стоимости денег во времени. Как правило, риск учитывается кумулятивным методом на основе присваиваемых разным видам рисков рангов (в процессе качественного анализа).

Достоинства этого метода – в простоте расчетов, а также в понятности и доступности. Вместе с тем метод имеет существенные недостатки.

Метод корректировки ставки дисконтирования осуществляет приведение будущих потоков платежей к настоящему моменту времени (осуществляется дисконтирование по более высокой норме), но не дает никакой информации о степени риска (возможных отклонениях результатов). При этом полученные результаты существенно зависят только от величины надбавки за риск. Он также предполагает увеличение риска во времени с постоянным коэффициентом, что вряд ли может считаться корректным, так как для многих проектов характерно наличие рисков в начальные периоды с постепенным снижением их к концу реализации. Таким образом, прибыльные проекты, не предполагающие со временем существенного увеличения риска, могут быть оценены неверно и отклонены.

Данный метод не несет никакой информации о вероятностных распределениях будущих потоков платежей и не позволяет получить их оценку.

Наконец, обратная сторона простоты метода состоит в существенных ограничениях возможностей моделирования различных вариантов, которое сводится к анализу зависимости критериев NPV (IRR, PI и др.) от изменений только одного показателя – нормы дисконта.

Несмотря на отмеченные недостатки, метод корректировки ставки дисконтирования широко применяется на практике.

Метод достоверных эквивалентов. Недостатками этого метода следует признать:

– сложность расчета коэффициентов достоверности, адекватных риску на каждом этапе проекта:

– невозможность провести анализ вероятностных распределений ключевых параметров.

Анализ чувствительности. Помогает определить, какие риски могут иметь наибольшее потенциальное влияние на цели предприятия. Анализ чувствительности исследует степень, в какой неопределенность каждого элемента проекта влияет на общие результаты, в то время как остальные неопределенные элементы остаются на своем базовом (первоначально оцененном) уровне.

Анализ чувствительности – простейший и потому наиболее часто используемый количественный метод исследования рисков. Он лежит в основе принятия ряда управленческих решений. Так, если цена продукта оказалась критическим фактором (как в приведенном примере), то можно усилить программу маркетинга или пересмотреть затратную часть, чтобы снизить стоимость проекта. Если же анализ показывает высокую чувствительность к изменению объема производства, следует уделить внимание повышению производительности.

Анализ чувствительности обладает рядом несомненных преимуществ, к которым относятся его простота, теоретическая прозрачность, возможность формализации и естественность применяемого математического аппарата, наглядность интерпретации результатов. Именно эти достоинства обусловили широкое практическое использование этого метода. Однако анализу чувствительности присущи и существенные недостатки. Во-первых, этот метод является экспертным, т.е. разные группы методов могут получить различные результаты. Во-вторых, в ходе анализа чувствительности не учитывается корреляция между изменяемыми факторами, что может снизить достоверность результатов. В-третьих, недостатком выступает однофакторность этого метода, т.е. ориентированность на учет только одного фактора, при этом все другие остаются неизменными. Это не позволяет учитывать динамический характер проекта.

Метод сценариев в целом 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.

Анализ вероятностных распределений потоков платежей. Применение данного метода позволяет получить полезную информацию об ожидаемых значениях NPV и чистых денежных потоков, 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.

Деревья решений. Это диаграмма, которая описывает принятие решений, связанных с принятием той или иной из доступных альтернатив. Она объединяет вероятности рисков и затраты и выгоды по каждому логическому сценарию, связанному с будущими событиями и принимаемыми решениями. Использование дерева решений связано с выявлением того, какое из решений принесет лицу, принимающему решение, наибольшую ожидаемую ценность, если все неопределенные компоненты, затраты, результаты и будущие действия будут выражены количественно.

Ограничением практического использования данного метода является исходная предпосылка о том, что проект должен иметь обозримое или разумное число вариантов развития. Метод особенно полезен в ситуациях, когда решения, принимаемые в каждый момент времени, сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего развития событий.

Имитационное моделирование. Имитационное моделирование по методу Монте-Карло (Monte-Carlo Simulation) позволяет построить математическую модель для проекта с неопределенными значениями параметров и, зная функции распределения вероятностей для параметров проекта, а также корреляцию между параметрами, получить распределение доходности проекта. Укрупненная схема анализа рисков по методу Монте-Карло для инвестиционного проекта приведена на рис. 6.5.

Рис. 6.5. Схема анализа рисков по методу Монте-Карло

Практическое применение данного метода продемонстрировало широкие возможности его использования в инвестиционном проектировании, особенно в условиях неопределенности и риска. Данный метод особенно удобен для практического применения тем, что удачно сочетается с другими экономико-статистическими методами, а также с теорией игр и другими методами исследования операций.

Высокая степень риска проекта приводит к необходимости поиска путей ее искусственного снижения. В практике управления проектами существует три способа снижения риска:

– распределение риска между участниками проекта (передача части риска соисполнителям);

– страхование;

– резервирование средств на покрытие непредвиденных расходов.

Обычная практика распределения риска заключается в том, что делают ответственным за риск того участника проекта, который в состоянии лучше всех рассчитывать и контролировать риск. Однако в жизни часто бывает так, что именно этот партнер недостаточно крепок в финансовом отношении, чтобы преодолеть последствия от действия рисков. Распределение риска реализуется при разработке финансового плана проекта и контрактных документов.

Большинству крупных проектов свойственна задержка в их реализации, что может привести к такому увеличению стоимости работ, которое превысит первоначальную стоимость проекта. Выход из такой ситуации заключается в привлечении к участию в проекте страховых компаний.

Создание резерва средств на покрытие непредсказуемых расходов представляет собой способ борьбы с риском, предусматривающий установление соотношения между потенциальными рисками, влияющими на стоимость проекта, и размером расходов, необходимых для преодоления сбоев в выполнении проекта. Основной проблемой при создании резерва на покрытие непредвиденных расходов является оценка потенциальных последствий риска.