<<
>>

6.2. АНАЛИТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ И ПРОЦЕДУРЫ ОЦЕНКИ ПРОЕКТНОГО РИСКА

Анализ рисков можно подразделить на два взаимно дополняющих друг друга вида: качественный и количественный. Качественный анализ осуществляется с целью идентифицировать факторы риска, этапы и работы, при выполнении которых риск возникает, т.е.
установить потенциальные области риска, после чего идентифицировать все возможные риски. Количественный анализ преследует цель количественно определить размеры отдельных рисков и риска проекта в целом. Этот вид анализа связан с оценкой рисков. Методика качественной оценки рисков проекта внешне представляется очень простой — описательной, но по существу она должна привести аналитика к количественному результату, к стоимостной оценке выявленных рисков, их негативных последствий и «стабилизационных» мероприятий. Все факторы, влияющие на рост степени риска, можно условно разделить на две группы: объективные и субъективные. К объективным факторам относятся факторы, не зависящие непосредственно от самой фирмы. Это инфляция, конкуренция, политические и экономические кризисы, экология и т.д. К субъективным факторам относятся факторы, характеризующие непосредственно данную фирму. Это производственный потенциал, техническое оснащение, уровень предметной и технологической специализации, организация труда, уровень производительности труда, степень кооперированных связей, выбор типа контрактов с инвестором или заказчиком и т.п. На этапе качественного анализа необходимы инвентаризация всех видов проектных рисков, которая осуществляется с помощью приведенных выше классификаций, и развернутое словесное описание каждого вида риска, воздействующего на рассматриваемый инвестиционный проект. Кроме того, необходимо описать и дать стоимостную оценку всех возможных последствий гипотетической реализации выявленных рисков и предложить мероприятия по минимизации и/или компенсации этих последствий, рассчитав стоимостную оценку этих мероприятий. 251 При проведении качественного анализа проектного риска могут 5 быть использованы метод анализа уместности затрат и метод аналогий. Метод анализа уместности затрат ориентирован на выявление потенциальных зон риска и используется лицом, принимающим реше-ние об инвестициях, для минимизации риска, угрожающего капиталу.
Предполагается, что перерасход затрат может быть вызван одним из четырех основных факторов или их комбинациями: 1) первоначальной недооценкой стоимости; 2) изменением границ проектирования; 3) различием в производительности; 4) увеличением первоначальной стоимости. Эти факторы могут быть детализированы. На базе типового перечня можно составить подробный контрольный перечень для каждого варианта проекта. Процесс утверждения ассигнований разбивается на стадии. Стадии утверждения должны быть связаны с проектными фазами и основываться на дополнительной информации о проекте по мере его разработки. На каждой стадии утверждения, получив: информацию о высоком риске, назревшем для потребных средств, инве-; стор может принять решение о прекращении инвестиций. Метод аналогий. При анализе рискованности нового проекта (например, по строительству промышленного объекта) полезными могут оказаться сведения о последствиях воздействия подобных небла- I гоприятных факторов на другие столь же рискованные проекты. В сборе и обобщении такой информации все чаще инициативу проявляют; авторитетные западные страховые компании, которые публикуют регулярные комментарии о тенденциях в наиболее важных зонах риска строительства промышленных объектов. В России страховой бизнес недостаточно для этого развит, поэтому вопросами сбора и обобщением такой информации вынуждены заниматься непосредственно проектные организации. При использовании аналогов применяемые базы создаются на основе литературных, источников, исследовательских работ проектных организаций, опросов менеджеров проектов и др. Оперируя методом аналогий, следует проявлять осторожность, так как даже в самых тривиальных и известных случаях неудачного завершения проектов очень трудно создать предпосылки для будущего анализа, т.е. сформировать исчерпывающий и реалистический набор сценариев срыва проекта. Наибольшую сложность представляют такие этапы инвестиционного анализа, как количественное определение величины риска и оценка эффективности проекта с учетом выявленных и измеренных рисков.
В настоящее время в России нет целостной теории оценки проектных 252 рисков. Одной из причин этого является, по-видимому, отсутствие длительного временного периода практической инвестиционной деятельности в рыночных условиях. В исследованиях, посвященных проблеме риска, встречаются несколько подходов к определению количественной оценки риска, основные из них следующие: ¦ статистический метод; ¦ метод аналогий; ¦ метод экспертных оценок; ¦ комбинированный метод. Поскольку под риском в инвестиционном анализе, как говорилось выше, понимается вероятность осуществления неблагоприятного события (сценария), количественная оценка риска чаще всего сводится к оценке величины соответствующей вероятности. В общем случае считается, что чем больше вероятность получения худших значений конечных результатов проекта, тем выше уровень риска, ассоциируемый с данным проектом. В зависимости от способа определения величины вероятности можно выделить частотную и субъективную вероятность наступления неблагоприятного события. Величина частотной вероятности может быть получена с применением как статистического метода, так и метода аналогий. Суть статистического метода заключается в том, что изучается статистика потерь и доходов, имевших место на данном или аналогичном производстве. Логика рассуждений такова: риск — это наступление случайного события; случайность — это то, что в сходных условиях происходит неодинаково, поэтому ее нельзя заранее предвидеть и прогнозировать; однако при большом количестве наблюдений за случайностями можно обнаружить, что они повторяются с определенной частотой (вероятностью). При статистическом методе устанавливается величина и частотность получения той или иной отдачи от инвестиций и составляется наиболее вероятный прогноз на будущее. Таким образом, для применения этого метода требуется наличие довольно большого массива наблюдений за соответствующими факторами риска проекта (ценами на реализуемую продукцию, величиной основных видов затрат, размером инвестиционных вложений и т.п.), который затем обрабатывается с помощью несложных математических методов. С математической точки зрения чем больше массив данных, тем достовернее оценка риска. Во втором случае определения частотной вероятности (по методу аналогий) анализируются имеющиеся данные по осуществленным фирмой аналогичным проектам в прошлом с целью расчета вероятно 253 стей возникновения потерь по оцениваемому проекту. Таким обра для расчета уровня риска этим методом используется статистичее база данных о рисках аналогичных проектов. Метод аналогий при' няется в основном при оценке рисков часто повторяющихся прое» например в строительстве. В качестве информационной базы для ои ки риска этим методом можно назвать исследования, проводимые Г мирным банком по оценке проектов после их завершения. Получ ные в результате таких исследований данные обрабатываются выявления зависимостей в законченных проектах, что позволяет вь лять потенциальный риск при реализации нового инвестиционно проекта. Значения вероятностей, полученных с применением статист» ского метода и метода аналогий, называют объективными, так как i но такие же результаты могут быть получены любым другим лице повторившим расчетные процедуры. Субъективная вероятность рассчитывается на базе метода экспе тных оценок и является предположением о наступлении неблагопр ятного результата, которое основывается на индивидуальном сужд; нии оценивающего (эксперта в данной области), на его личном опьг Таким образом, экспертный метод основан на обработке мнений опы ных предпринимателей или специалистов. Желательно, чтобы экспе_ ты давали свои оценки вероятностей возникновения уровней потер; но можно ограничиться получением оценок вероятностей допустим" го, критического и катастрофического рисков. Если и это затруд* тельно сделать, то можно поставить экспертам вопрос о том, какие пот ри наиболее вероятны в данном виде предпринимательской деятел ности. Специалист по аналогии с другими случаями и благодаря свое интуиции может оценить вероятность отдачи. Преимущество такого способа оценки риска заключается в во; можности его применения для неповторяющихся событий и в услов» отсутствия достаточного количества статистических данных, необход:, мых для выявления объективных вероятностей. В силу уникальност инвестиционных проектов и недостаточности временного перио* наблюдений экспертный метод оценки рисков проекта с определение ем субъективной вероятности наступления неблагоприятных событи является основным в настоящее время для российских компаний. Довольно часто на практике применяется также метод, являющий ся комбинацией из статистического и экспертного методов определе ния риска. На основании полученных вероятностей (частотных или субъективных) с помощью методов математической статистики рассчитываются основные показатели — дисперсия, стандартное отклонение, 254 коэффициент вариации различных обобщающих показателей (например, индекса рентабельности инвестиций, чистой текущей стоимости проекта, бухгалтерской рентабельности инвестиций и др.). Величина риска (степень риска) измеряется в этом случае показателями дисперсии, среднеквадратического отклонения и коэффициентом вариации. Принято считать: чем больше этот разброс значений результирующего показателя инвестиционного проекта от средней ожидаемой величины, тем выше риск данного инвестиционного проекта. Таким образом, величина риска связывается с колеблемостью, разбросом возможных эффектов проекта. Измерение величины риска по изложенной выше методике проведем на примере. Пример 6.1. Предприятие хочет инвестировать 1000 тыс. ден. ед. сроком на один год. Существует четыре варианта инвестирования, из которых следует выбрать лучший с учетом фактора риска: а) годичные векселя государства, по которым начисляется 8% дохода; б) облигации корпорации с ожидаемым доходом 9% годовых; в) проект А, предполагающий первоначальные инвестиции в размере 1000 тыс. ден. ед., нулевые поступления в течение года и выплаты в конце года, которые будут зависеть от состояния экономики; г) альтернативный проект В, который требует инвестиций также в размере 1000 тыс. ден. ед. и предполагает выплаты в конце года, но распределение выплат отличается от проекта А. Норма дохода по инвестициям при различном состоянии экономики приведена в табл. 6.1. Таблица 6.1 Значения доходности по вариантам инвестирования и вероятность их осуществления Состояние экономики (событие) Вероятность наступления события Векселя, % Облигации, % Проект А, % Проект В, % Глубокий спад 0,05 8 12 -0,3 -2 Небольшой спад 0,20 8 10 6,0 9 Средний рост 0,50 8 9 11 12 Небольшой подъем 0,20 8 8,5 14 15 Мощный подъем 0,05 8 8 19 26 Рассчитаем стандартные характеристики риска по данным вариантам вложений. 255 Математическое ожидание (среднее ожидаемое значение, М) — средневзвешенное всех возможных результатов, где в качестве весов используются вероятности их достижения: M=Y,xiPi, (6.1) где Xj — результат события или исхода (например, величина дохода, рентабельность и пр.); р, — вероятность получения результата х,. Математическое ожидание дохода по облигациям составляет: МА = 12% х 0,05 + 10% х 0,20 + 9% х 0,50 + 8,5% х 0,20 + 8% х 0,05 = 9,2%. Проведя аналогичные расчеты для других вариантов инвестирования, получим: Мвекс = 8%; Мл - 10,4%; Мв = 12%. Средняя величина представляет собой обобщенную количественную? характеристику и не позволяет принять решения в пользу какого-либо варианта вложения капитала. Важной характеристикой, определяющей меру изменчивости возмож- ; ного результата, является дисперсия (Ц) — средневзвешенное квадратов; отклонений случайной величины от ее математического ожидания (т.е. отклонений действительных результатов от ожидаемых): Я = ?(х(-М)2д. (6.2) Дисперсия по инвестированию в облигации составляет Да,- (12 - 9,2)20,05 + (10 - 9,2)20,20 + (9,0 - 9,2)20,50 + (8,5 - 9,2)20,2 +; + (8,0 - 9,2)20,05 = 0,71. Для других вариантов инвестирования: Аикс= 0> А* = 16,1; DB = 23,2. Близко связан с показателем дисперсии показатель среднеквадрати-ческого отклонения (стандартного отклонения), который рассчитывает-! ся по формуле: O = Vd. (6.3) Среднеквадратическое отклонение показывает величину разброса возможных результатов по проекту: а*, = 0,84; оикс = 0; аА - 4,0; ав = 4,8. И дисперсия, и среднеквадратическое отклонение являются абсолют-J ными мерами риска и измеряются в тех же физических единицах, в каки?| измеряется варьирующий признак. 1 С помощью математического ожидания и стандартного отклонения можно установить диапазон колеблемости результата. Так, по рассмат 256 риваемым вариантам инвестирования ожидаемые уровни доходности лежат в таких интервалах: = 9,2% ± 0,84%; Хмкс = 8% ± 0%; ХА = 10,4% ± 4,0%; Хв - 12% ± 4,8%. Для анализа меры изменчивости также можно использовать коэффициент вариации (V). Он представляет собой отношение стандартного отклонения к математическому ожиданию и показывает степень отклонения от средних ожидаемых значений: V =—100%. (6.4) М Коэффициент вариации — относительная величина. Поэтому на его размер не влияют абсолютные значения изучаемого показателя. С помощью него можно сравнивать даже колеблемость признаков, выраженных в разных единицах измерения. Коэффициент вариации может изменяться от 0 до 100%. Установлена следующая качественная оценка различных значений коэффициента вариации: ¦ до 10% — слабая колеблемость; ¦ 10—25% — умеренная колеблемость; ¦ свыше 25% — высокая колеблемость. Для рассматриваемых вариантов инвестирования коэффициент вариации имеет такие значения: = 9,1%; = 0%; VA = 38,4%; VB = 40%. По результатам анализа можно сделать следующий вывод: инвестирование в проект В дает в среднем наибольший доход, но это сопряжено с высокой степенью риска; инвестирование в покупку векселей — безрисковый вариант, но и наименее доходный из всех рассмотренных. Пример 6.1 продемонстрировал железное правило рыночной экономики: альтернативы с самым высоким вероятным ожидаемым доходом предполагают и наибольший риск. Таким образом, при выборе направления инвестирования наиболее верным подходом будет не выбор той альтернативы, которая обеспечивает больший доход, а той, которая даст больший доход после учета факторов риска. Рассмотренная трактовка измерения степени риска через расчет «колеблемости» эффекта широко распространена в западной литературе. В известных учебниках Р. Брейли и С. Майерса «Принципы корпоративных финансов», Дж.К. Ван Хорна «Основы управления финансами» даются такие определения риска: «Мы определяем рискованность инвестиционного проекта как отклонение потока денежных средств для данного проекта от ожидаемого. Чем больше отклонение, тем проект считается более рискованным» 9 Инвестиционная деятельность 257 «Риск инвестиций означает, что величина будущих доходе непредсказуема. Этот разброс возможных результатов обычно из ряют стандартным отклонением»1. Таким образом, под риском здесь понимаются любые, как по, жительние, так и отрицательные, отклонения доходности прое от средней (или or ожидаемой) ее величины. Ме,жду тем увязка ри ка с разбросом возможных эффектов может не соответствовать «зд вому смыслу*- Взтой связи очень меткий пример привел на одн из конференций м инвестиционной деятельности С.А. Смоляк, п же он воспроизвел его в своей книге об оценке эффективности ин стиционных проектов: «Пусть, например, утром вам предлагают ствовать в проекте, заплатив 1 рубль. Если вы соглашаетесь, зав~ получаете неопределенную сумму — в пределах от 10 до 20 рубл Очевидно, что такой проект выгоден и не грозит вам никаким; неПрИЯТ110Стями, хотя и сопряжен с "математическим" риско" Вечером перед вами извиняются: нужно подтвердить ваше соглас поскольку ситуация изменилась и ваш неопределенный доход буд лежать в пределах от 10 до 20 ООО рублей. Любой разумный челов скажет что проект не ухудшился, хотя разброс эффекта вырос на т^ порядка!»2- Представляется, что наиболее отвечает целям количественно оценки р»ска проекта не определение степени «колеблемости», а рас чет вероятности "опадания рискового события в «неблагоприятны интервал»- Каждый из факторов риска, выделенный на стадии кач_ ственноГоанализа,может изменяться в определенном диапазоне, при; нимая максимальное и минимальное значения, которым в свою оч редь буДУ соответствовать максимальное и минимальное значени. ре3уЛЬХИрующегопоказателя инвестиционного проекта (безусловн ',' при нали«ии определенных допущений, в частности монотонност функции результирующего показателя). Неочевидно, но практик' показывает, что любой из факторов риска и результирующих показа-^ телей подвергается нормированию. «Неблагоприятным интервалом»! может считаться интервал, расположенный между минимальным: и норматйвНЫМЗна,ениями показателя. При таких условиях вероят-. ность попадания в этот интервал можно рассчитать с помощью формул мат0*атичешй статистики: 1 EpdfP-MomC. Принципы корпоративных финансов. М.: Тройка-Диалог, 1997. 258 где Р — вероятность попадания в неблагоприятный интервал; хм« *макс ¦Я'норм ~ соответственно минимальное, максимальное и нормативное значения изучаемого фактора риска или результирующего показателя проекта. При таком подходе к количественной оценке риска чем более высокие значения принимают рассчитанные вероятности, тем более рисковым является проект (или изучаемый фактор). Одновременно решается проблема двусторонней «колеблемости» (в положительную и отрицательную сторону от ожидаемого значения). В этом случае рисковым является только лишь отклонение фактора в худшую от норматива сторону. В качестве норматива вполне можно избрать и среднюю или ожидаемую величину результирующего показателя.
<< | >>
Источник: Г.П. Подшиваленко, Н.В. Киселевой. ИНВЕСТИЦИОННАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ. 2006

Еще по теме 6.2. АНАЛИТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ И ПРОЦЕДУРЫ ОЦЕНКИ ПРОЕКТНОГО РИСКА:

  1. Стандартизированный подход или подход, основанный на оценке риска?
  2. Стандартный подход и подход, основанный на оценке риска
  3. Процедура оценки риска, принятая в банке
  4. Аналитический подход к определению степени точности результатов оценки
  5. 11.4 Альтернативные подходы к оценке риска инвестиций
  6. 4.1. Принципы и подходы к оценке риска
  7. 3.3.11. Аналитические процедуры
  8. 2.2. Аналитические процедуры
  9. Бухгалтерские и аналитические процедуры
  10. ЛЕКЦИЯ № 4. Виды аналитических процедур
  11. 1.4. Исполнители и пользователи учетно-аналитических процедур
  12. Дальнейшее развитие проектного подхода