Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | ||
|
Количественные методы анализа риска делятся на статистические и аналитические.
Статистические методы анализа риска базируются на ряде фундаментальных понятий. Прежде всего, таким понятием служит вероятность, которую в этом случае связывают с возможностью неблагоприятного события.
Необходимо отметить, что в инновационной, предпринимательской и других аналогичных видах деятельности определение риска зависит не только от природы неопределенности, которая может быть многофакторной и крайне сложной. В этом случае в рискологии используют другое понятие, обратное по своей сущности риску - шанс, который связывают с вероятностью благоприятного события. В этом случае величина ожидаемого риска может быть определена следующим образом:
, (1.1)
где Rож - величина ожидаемого риска;
Ra° - реальная вероятность неблагоприятного исхода - объективное значение риска, получаемое на основе статистических закономерностей;
Рш - реальная вероятность благоприятного исхода - объективное значение шанса, получаемое на основе статистических значений;
Э - эмоциональная составляющая при оценке риска.
Шанс и риск образуют полную группу событий, так как это события, не зависимые друг от друга.
Ra° + Рш =1, (1.2)
В тоже время Ra° определяется как:
(1.3)
где NН - число событий с неблагоприятным исходом;
NОБЩ - общее число аналогичных событий (успешных, неуспешных, нейтральных и т.д.).
Статистическая оценка риска предусматривает ряд процедур, которые зависят от конкретной ситуации. Обобщение имеющихся подходов позволяет предположить общую последовательность статистической оценки риска, которая состоит из аналитических и логических блоков.
Прежде всего, требуется качественное описание исходной ситуации, в основе которой лежат следующие положения (минимальный набор положений):
· анализируемая деятельность имеет закономерный характер, в то же время закономерности имеют стохастическую природу, т.е. результат каждого конкретного события имеет случайную составляющую;
· получаемые результаты от случайной составляющей подчиняются общим правилам математической статистики;
· риск и шанс образуют полную группу событий;
· объективное значение риска оценивается вероятностью возникновения неблагоприятной ситуации в ходе реализации события, причем природа неопределенности остается неизменной от события к событию. В случае изменения природы неопределенности меняется характер риска;
· при оценке рисков в зависимости от природы деятельности используют дополнительные представления, например для оценки рисков деятельности в экономической сфере, аппарат теории полезности, позволяющий учитывать различные аспекты оцениваемых событий.
В соответствии с вышеизложенными положениями для оценки экономических рисков величина ожидаемого риска будет иметь вид:
(1.4)
где U – оценка «неблагожелательности» ситуации в ходе экономической деятельности.
Аналитические методы изучения риска зависят от той области деятельности, в которой производятся оценочные операции.
В управлении инвестициями (управлении проектами) количественный анализ риска проводится по результатам оценки эффективности проекта с применением программных средств и проводится в определенной последовательности.
Выделяют следующие методы анализа риска:
· анализ чувствительности;
· проверка устойчивости и определение предельных значений параметров проекта;
· определение точки безубыточности;
· корректировка параметров проекта;
· построение дерева решений; формализованное описание неопределенности.
Ниже представлены методы анализа рисков и их сущность (табл. 1.2).
Таблица 1.2
Методы анализа риска
Название метода | Сущность метода |
Анализ чувствительности | Дает оценку того, насколько сильно изменится эффективность при определенном изменении одного из исходных параметров проекта (чем сильнее эта зависимость, тем выше риск). Анализ чувствительности проекта применяется: 1. для определения факторов, в наибольшей степени оказывающих влияние на результаты проекта. Для этого: · определяются наиболее значимые факторы и их вероятное (базовое) значение; · рассчитывается показатель ЧДД при базовых значениях; · один из факторов изменяется в определенных пределах и рассчитывается ЧДД при каждом новом значении этого фактора; · сравнивается чувствительность проекта к каждому фактору и определяются важнейшие из них. В результате проведения расчетов определяются факторы, имеющие наибольшее влияние на ЧДД проекта, знание которых позволит вовремя принять дополнительные меры, уменьшающие вероятное наступление нежелательных событий; 2. для сравнительного анализа проектов — как повлияет изменение труднопрогнозируемых факторов на эффективность проекта. |
Проверка устойчивости | Предусматривает разработку сценариев развития проекта в базовом и других вариантах проекта, определяется организационно-экономический механизм реализации проекта: доходы, потери и показатели эффективности у отдельных участников, государства и населения. Влияние факторов риска на норму дисконта не учитывается. Проект считается устойчивым и эффективным, если во всех рассмотренных ситуациях интересы участников соблюдаются, а возможные нежелательные последствия устраняются за счет управления рисками. |
Точка безубыточности | Является одним из наиболее важных показателей, характеризующих объем продаж, при котором выручка от реализации продукции совпадает с издержками производства. При определении этого показателя принимается, что издержки на производство продукции могут быть разделены на условно-постоянные издержки (Зс) и условно-переменные, изменяющиеся прямо пропорционально объему производства (3v). Точка безубыточности (Q) определяется: Q=Зс/(Ц-Зу), где Ц - цена единицы продукции. Для подтверждения эффективности планируемого производства необходимо, чтобы значение точки безубыточности было меньше значений номинальных объемов производства и продаж. |
Корректировка параметров проекта | Возможная неопределенность условий реализации проекта может учитываться также путем корректировки параметров и применяемых в расчете экономических нормативов, замены их проектных значений на ожидаемые. |
В этих целях сроки строительства и выполнения других работ увеличиваются на среднюю величину возможных задержек; учитывается среднее увеличение стоимости строительства, обусловленное ошибками проектной организации, пересмотром проектных решений в ходе строительства и непредвиденными расходами; учитывается запаздывание платежей, неритмичность поставок сырья и материалов, внеплановые отказы оборудования, допускаемые персоналом нарушения технологии, уплачиваемые и получаемые штрафы и иные санкции; в случае если проектом не предусмотрено страхование участника от определенного вида инвестиционного риска, в состав его затрат включаются ожидаемые потери от этого риска; увеличивается норма дисконта и требуемая ВНД. | |
Формализованное описание неопределенности | Применительно к видам неопределенности, наиболее часто встречающимся при оценке инвестиционных проектов, этот метод включает следующие этапы: 1. описание всего множества возможных условий реализации проекта в форме соответствующих сценариев или моделей, учитывающих систему ограничений на значения основных технических, экономических и т.п. параметров проекта; затраты (включая возможные санкции и затраты, связанные со страхованием и резервированием); 2. преобразование исходной информации о факторах неопределенности в информацию о вероятностях отдельных условий реализации и соответствующих показателях эффективности или об интервалах их изменения; |
3. определение показателей эффективности проекта в целом с учетом неопределенности условий его реализации - показателей ожидаемой эффективности. Если вероятности различных условий реализации проекта известны, то ожидаемый интегральный эффект рассчитывается по формуле математического ожидания: Эож = Э*Р, где Эож - ожидаемый интегральный эффект, Э - интегральный эффект при условии реализации, Р - вероятность реализации этого условия. | |
Анализ сценариев развития | Является наименее трудоемким методом формализованного описания неопределенности. Достоинством этого метода является то, что он позволяет оценить одновременное влияние нескольких параметров на конечные результаты проекта через вероятность наступления каждого сценария. |
Дерево решений | Используется для анализа рисков проектов, имеющих обозримое количество вариантов развития. Последовательность сбора данных для построения дерева решений: · определение состава и продолжительности фаз жизненного цикла проекта; · определение ключевых событий, которые могут повлиять на дальнейшее развитие проекта; · определение времени наступления ключевых событий; |
· формулировка всех возможных решений, которые могут быть приняты в результате наступления каждого ключевого события; · определение вероятности принятия каждого решения; · определение стоимости каждого этапа осуществления проекта в текущих ценах. На основании полученных данных строится дерево решений. Его узлы представляют собой ключевые события, а стрелки, соединяющие узлы, — проводимые работы по реализации проекта. В результате построения дерева решений определяется вероятность каждого сценария развития проекта. Положительная величина интегрального ЧДД указывает на приемлемую степень риска, связанного с осуществлением проекта. | |
Метод Монте-Карло | Является методом формализованного описания неопределенности, используемым в наиболее сложных для прогнозирования проекта и основан на применении имитационных моделей, позволяющих создать множество сценариев, которые согласуются с заданными ограничениями на исходные переменные. При этом в качестве ожидаемого интегрального эффекта проекта рассматриваются вероятностные величины показателей эффективности проекта - как правило, чистый дисконтный доход; Эi - интегральный эффект (ЧДДi) при i-ом прогоне созданной имитационной модели; Pi - постоянная величина для каждого прогона равная 1/n, где n - общее число прогонов модели. |
Таким образом, при наличии значительной неопределенности при реализации проекта и возможности существенных изменений инвестор и/или кредитор нуждаются не только в максимальном расчете возможных изменений и связанным с ними риском, но и предусматривают различные варианты снижения риска и недопущения возникновения нежелательного поворота событий.
Дата публикования: 2015-01-10; Прочитано: 584 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!