Вопрос 10. Качественный подход к анализу финансовых рисков.

Главная задача данного подхода – выявить и идентифицировать возможные виды проектных рисков, свойственных проекту, что производится с помощью различных способов классификации проектного риска, а также определяются и описываются причины и факторы, влияющие на уровень риска. Кроме того необходимо описать и дать стоимостную оценку всех возможных последствий реализации выявленных рисков и предложить мероприятие по минимизации или компенсации этих последствий, рассчитав их стоимостную оценку.

Качественный анализ проводится на стадии разработки бизнес-плана, а обязательная комплексная экспертиза проекта позволяет подготовить обширную инф-ию для анализа его рисков. На стадии качественного анализа рисков важно правильно выбрать способы, позволяющие снизить проектный риск:

1) Диверсификация, т.е. распределение сил между различными видами дея-ти;

2) Распределен проектного риска между его участниками;

3) Страхование рисков;

4)Приобретение дополнительной инф-ии;

5) Резервирование ср-в на покрытие непредвиден расходов предусматривает установление соотношения между потенциальными рисками, изменяющими ст-ть проекта, и размеров расходов, связанных с преодолением нарушений, связанных с его реализацией.

Структурная классификация нормальных непредвиденных расходов (Виды затрат - Норма непредвиденных расходов):

- затраты по продолжительности работ российских исполнителей +20

- затраты на продолжительные работы иностранных исполнителей +10

- увеличение прямых производственных затрат +20

- снижение производства -10

- увеличение % за кредит +20

Вопрос 11. Количественный подход к анализу финансовых рисков.

Количественный анализ рисков предполагает численное определение величин отдельных рисков и риска проекта в целом. Для осуществления анализа необходимы 2 условия: наличие проведенного базисного варианта расчета проекта; проведение полноценного предварительного кач-го анализа. Задача количественного анализа состоит в численном измерении влияния изменений рискованных факторов проекта на проведение критериев эф-ти проекта. Методы кол-го анализа рисков: анализ чувствительности, анализ сценария, имитационное моделирование (метод Монте-Карло).

В ходе анализа чувствительности происходит последовательно единичное изменение всех проверяемых на рискованность переменных, при этом каждый раз только одна из переменных меняет свое значение на прогнозное число процентов и на этой основе пересчитывается новая величина принятого критерия. В ходе анализа чуств-ти принято использовать анализ точки безубыточности – исследование взаимосвязи объемов производства, себестоимости и прибыли при изменении этих показателей в процессе производства. Цель анализа – выявление сбалансированного соотношения между издержками, объемом производства и прибыли.

Q^* = С / (P – V).

где С – постоянные издержки производства; Р – цена 1цы изделия; V – переменные издержки на единицы изделия.

Метод анализа чув-ти имеет существенные недостатки: однофакторность, т.е. ориентация на изменение только одного фактора проекта, что приводит к недоучету возможной связи между отдельными факторами; метод анализа чув-ти яв-ся до некоторой степени экспертным методом, что предполагает субъективную основу суждений по проекту; кроме того в методе не анализируется корреляция между изменяемыми переменными.

Анализ сценария позволяет исправить недостаток анализа чувствительности, т.к. включает одновременное изменение факторов проекта, проверяемых на риск. Этот метод заключающееся в одновременном непротиворечивом изменении всей группы переменных проекта, проверяемых на риск. В результате опред-ся воздействие одновременного изменения всех осн параметров проекта, характеризующих его денежные потоки, на критерий проектной эф-ти. Важным преимуществом данного метода яв-ся тот факт, что отклонения параметров рассчитываются с учетом их взаимосвязи. В кач-ве возможных вариантов целесообразно построить 3 сценария: пессимистический, оптимистический и наиболее вероятный.

Но сущ-ет и недостаток: метод сценариев наиб эф-но применим в том случае, когда кол-во возможных критериев эф-ти конечно. Но при проведении анализа рисков проекта эксперт обычно сталкивается с неогранич кол-вом возможных вариантов развития проекта.

Имитационное моделирование (метод Монте-Карло) позволяет построить матем. модель для проекта с неопределенными значениями параметров, при этом, зная вероятностные распределения параметров проекта, а также связь между изменениями параметров можно получить распределение доходности проекта. Процедура имитации базируется на последовательности след шагов:

1)Формулирование функциональных зависимостей между результирующими и экзогенными переменными моделей;

2)Получение выборки экзогенных переменных;

3)Расчет значений результирующих переменных для каждой выборки с пом опред-ных на 1-м шаге функций;

4)Многократное повторение 2-го и 3-го шагов.

Осн-ое различие между методом Монте-Карло и аналитич. методами заключается в охвате пространства решений. При этом аналитич. методы охватывают все пространство, а метод имитации охватывает только его часть. Особенность применения метода Монте-Карло к анализу рисков связана с возможностью работы с той же моделью, как и при обычных инвестиционных расчетах, а учет риска происходит с помощью многократного расчета модели. Преимущества данного метода - возможность получения интервальных характеристик показателей эф-ти проекта, недостатки – зависимость точности результатов от кач-ва созданной прогнозной модели. Практическая реализация данного метода возможна при помощи вычислительных ср-в и программного обеспечения, к-ая позволяет описывать сложные прогнозные модели и рассчитывать большое число случайных сценариев.

Имитационное моделирование ориентировано в первую очередь на решение какой-либо конкретной задачи в области оценки инвестиций, но сущ-ет более общий практический подход к анализу рисков, основанный на первоначальном вводе числа имитационных экспериментов и исп-ии агрегирования инф-ии о переменных оценочной модели. Осущ-ие этого подхода предполагает:

1)Отбор и определение всех детерминированных экзогенных переменных;

2)Выявление и кол-ое определение всех непосредственно учитываемых в модели стохастических экзогенных переменных;

3)Определение всех ощущаемых относительно модели экзогенных стохастических переменных.

Затем находится распределение частот для внутренней нормы доходности и срока окупаемости проекта. Потом, с помощью проведения анализа чув-ти, опред-ся критические значения для заранее установленных переменных и эти критич. знач-я сопоставляются с миним-ми требованиями, предъявляемыми к инвестиц. проекту. Отобранные проекты упорядочиваются, что позволяет принимать решения по инвестиционной программе. Осн-ое преимущество данного метода состоит в его гибкости и возможности проводить анализ инвестиций в соответствии со своими индивид-ми представлениями.

Метод «дерево-решений». Для облегчения процесса принятия инвестиционных решений в условиях риска и неопределенности исп-ся метод построения «дерево-решений». Оценка инвестиционных альтернатив в случае, когда действие, предпринимаемое на одной стадии зависит от действия, предпринятого на предыдущей стадии яв-ся достаточно сложным. Т.о. метод, базирующийся на использовании «дерево-решений» позволяет переходить в пределах концептуального времени к окончанию построения дерева, где ожидаемые величины вычислены в терминах альтернативных исходов и вероятности их наступления. После этого необходимо проработать обратный путь по дереву, выбирая только ветви, приносящие максимальную ожидаемую прибыль в каждой точке принятия решений. При этом для нахождения наилучшей последовательности решений необязательно использовать критерий NPV, т.к. этот критерий может быть дополнен другими критериями оценки проекта.