S-p.su

Антикризисные новости
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

К количественным методам анализа риска относятся

Количественные методы анализа рисков

Количественный анализ предполагает вычисление числовых значений величин отдельных рисков и риска объекта в целом, дается оценка возможных последствий рисковых мероприятий, а также разрабатывается система мер по их предотвращению.

К методам количественной оценки риска относят:

1.1. Оценка вероятности исполнения.

Суть данного метода заключается в расчете доли выполненных и невыполненных решений в общей сумме принятых решений, что позволяет оценить вероятность исполнения какого-либо решения.

1.2. Анализ вероятного распределения потока платежей.

При известном распределении вероятностей для каждого элемента потока платежей оцениваются возможные отклонения стоимостей потоков платежей от ожидаемых. Поток с наименьшей вариацией считается менее рисковым.

1.3. Деревья решений.

Обычно используются для анализа рисков событий, имеющих обозримое или разумное число вариантов развития.

1.4. Имитационное моделирование рисков.

Этот метод предполагает проведение компьютерных экспериментов с математическими моделями. Используется в тех случаях, когда проведение реальных экспериментов неразумно, требует значительных затрат или не осуществимо на практике. Если информация недостаточна, то отсутствующие фактические данные заменяют величинами, полученными в процессе имитационного эксперимента (т.е. генерированными компьютером).

1.5. Технология «Risk Metrics».

Используется для оценки риска рынка ценных бумаг. Степень влияния риска на событие осуществляется путем вычисления максимально возможного потенциального изменения цены портфеля, состоящего из различного набора финансовых инструментов, с заданной вероятностью и за заданный промежуток времени.

К основным достоинствам статистических методов относят возможность учитывать различные факторы риска и варианты развития событий. Основным недостатком этих методов считается необходимость использования в них вероятностных характеристик.

2.1. Анализ чувствительности.

Этот метод предполагает исследование зависимости некоторого результирующего показателя от вариации значений показателей, участвующих в его определении.

2.2. Метод корректировки нормы дисконта с учетом риска.

Данный метод наиболее часто применяется на практике. Он состоит в корректировке некоторой базовой нормы дисконта, которая считается безрисковой. Корректировка осуществляется путем прибавления величины требуемой премии за риск.

2.3. Метод эквивалентов.

Данный метод позволяет корректировать ожидаемые значения потока платежей путем введения специальных понижающих коэффициентов (а) с целью приведения ожидаемых поступлений к величинам платежей, получение которых практически не вызывает сомнений и значения которых могут быть достоверно определены.

2.4. Метод сценариев.

Представляет собой, по сути, более расширенный метод анализа чувствительности. Он позволяет совместить исследование чувствительности результирующего показателя с анализом вероятностных оценок его отклонений.

Аналитические методы в основном применяются при оценке риска инвестиционных проектов.

3. Метод экспертных оценок.

Метод базируется на проведении опроса нескольких независимых экспертов, например, с целью оценки уровня риска или определения влияния различных факторов на уровень риска. Затем полученная информация анализируется и используется для достижения поставленной цели.

4. Метод аналогов.

Используется тогда, когда применение других методов невозможно. В рамках данного метода осуществляется база аналогичных объектов, выявляются зависимости и общие закономерности, которые переносятся на исследуемый объект с целью прогнозирования возможных вариантов его развития.

Роль оценки в управлении рисками занимает ключевое место, так как невозможно предотвратить какой-либо процесс или разработать меры по минимизации финансовых потерь без оценки степени рискованности мероприятия. Оценка рисков является чрезвычайно важной процедурой, так как позволяет количественно оценить возможные потери при колебаниях, позволяет оценить размер капитала, который необходимо резервировать для покрытия этих потерь.

Дата добавления: 2016-06-24 ; просмотров: 4018 ; ЗАКАЗАТЬ НАПИСАНИЕ РАБОТЫ

Методы количественной и качественной оценки рисков

При всесторонней оценке риска следует устанавливать для каждого абсолют­ного или относительного значения величины возможных потерь соответству­ющую вероятность возникновения такой величины.

При количественной оценке риска могут использоваться различные методы. В настоящее время наиболее распространенными являются: статистический (построение кривой риска); комбинированный; анализ целесообразности затрат; аналитический; метод ана­логий; метод имитационного моделирования и др.

При качественной оценке могут использоваться следующие методы: методы экспертных оценок (роза рисков, спираль рисков, метод Дельфи); метод «дерева решений»; метод сценариев и др.

Статистический методоценки риска заключается в том, что для расчета веро­ятностей возникновения потерь анализируются все статистические данные, каса­ющиеся результативности осуществления предприятием своей деятельности.

Чтобы количественно определить риск, необходимо знать все возможные по­следствия какого-нибудь отдельного действия и вероятность самих последствий. Значит, чтобы оценка риска была достоверной, отражающей реальное положение вещей, необходимо продуманно подойти как к оценке потерь, так и к оценке веро­ятностей их возникновения.

Как объективная, так и субъективная вероятности используются при опреде­лении двух важных критериев, которые помогают описывать и сравнивать выбор степени риска и являются главными инструментами статистического метода рас­чета риска:

• среднее (математическое) ожидаемое значение события (результата);

• изменчивость (колеблемость) возможного результата (дисперсия, стандарт­ное отклонение, коэффициент вариации).

Метод оценки риска с помощью построения кривой риска является самым при­емлемым способом статистической оценки риска для предприятий. Он не требует больших затрат, сложных математических вычислений и прост в ис­пользовании.

Для построения кривой риска и определения уровня потерь выделяют несколько зон (уровней, ступеней, областей) риска в зависимости от величины потерь:

-допустимого (минимального) риска;

-катастрофического (недопустимого) риска.

ПотериВыигрыш
Зона катастрофи­ческого риска ВЗона крити­ческого риска БЗона допустимого риска АБезрисковая зона

На рис.1 показаны основные зоны риска при расчете общего уровня риска предприятия.

Имущественное Расчетная Расчетная 0

состояние выручка прибыль

Рис. 1. Схема зон риска

Безрисковая зона — это область, в которой потери не ожидаются, ей соответ­ствуют нулевые или отрицательные потери.

Зона допустимого риска — это область, в которой потери меньше ожидаемой прибыли. Граница этой зоны соответствует уровню потерь, равному расчетной прибыли.

Зона критического риска — это область, в которой потери превышают величину ожидаемой прибыли, вплоть до величины полной расчетной выручки, представляющей сумму затрат и прибыли (валовой прибыли).

Зона катастрофического риска — это область потерь, кото­рые по своей величине превосходят критический уровень и в максимуме могут достигать величины, равной имущественному состоянию предприятия. Катаст­рофический риск способен привести к банкротству предприятия.

Каждому из приведенных уровней риска соответствует вероятность опреде­ленного уровня потерь (степени риска) и вероятность того, что потери (риск) ока­жутся выше определенного уровня.

Для оценки уровня риска необходимо построить кривую распределения веро­ятностей потерь. Кривая представляет собой графическое изображение зависи­мости вероятности от их уровня, показывающее, насколько вероятно возникно­вение тех или иных потерь. При этом предполагается, что прибыль как случайная величина подчинена нормальному закону распределения.

Исходя из кривой вероятностей получения прибыли (рис. 2), строят кривую распреде­ления вероятностей возможных потерь прибыли, которую и называют кривой рис­ка (рис. 3)

На кривой распределения вероятностей потерь (рис. 3)выделяют четыре характерные точки. Точка 1 (DП= О и Р = Рр) определяет вероятность нулевых потерь прибыли. В соответствии с принятыми допущениями вероятность нулевых потерь максималь­на, но меньше единицы. Точка 2 (DП = Пр и Р = Рд) характеризуется величиной воз­можных потерь, равной ожидаемой прибыли, т. е. полной потерей прибыли, вероят­ность которой равна Рд . Точки 1 и 2 определяют положение зоны допустимого риска. Точка 3 (DП = ВР и Р = Ркр ) соответствует величине потерь, равных расчетной вы­ручке ВР. Вероятность таких потерь равна Ркр .Точки 2 и 3 определяют границы зоны критического риска. Точка 4 (DР=ИС и Р=Ркт)характеризуется потерями, равными имущественному состоянию предприятия, вероятность которых равна Ркт. Точки 3 и 4 определяют зону катастрофического риска.

Читать еще:  Выявление рисков это

Потери, превышающие имуществен­ное состояние предприятия, не рассматриваются, так как их невозможно взыскать.

Вероятности определенных уровней потерь являются важными показателями, позволяющими высказывать суждение об ожидаемом риске и его приемлемости, поэтому построенную кривую можно назвать кривой риска.

Если при оценке риска деятельности предприятия удается построить не всю кривую вероятностей риска, а только установить эти четыре точки, то за­дачу такой оценки можно считать успешно решенной. Знания величин этих пока­зателей в принципе достаточно, чтобы идти на обоснованный риск.

Статистический способ расчета степени риска требует наличия значительно­го массива данных, которые далеко не всегда имеются у предприятия.

Рис.2 Кривая распределения вероятностей получения прибыли

Рис.3. Кривая распределения вероятностей возникновения определенного уровня потерь прибыли.

Сбор и обработка данных могут потребовать массу времени и затрат. Поэтому часто при недостатке или отсутствии статистической информации приходится при­бегать и к другим методам.

Метод экспертных оценокможет быть реализован путем опроса и обработки мнений опытных специалистов в данной области, экспертов. Свои выводы об оценке риска эксперты могут сопровождать количественными данными вероят­ности возникновения различных величин потерь. По этим оценкам затем можно найти средние значения экспертных оценок. Но можно ограничиться и получе­нием экспертных оценок вероятностей допустимого и критического риска (или минимального, среднего, максимального риска) либо просто оценить наиболее вероятные потери в данном виде деятельности.

Комбинированный метод —комбинация из статистического и экспертного способов оценки риска является наиболее приемлемым вариантом эффективной оценки уровня риска предприятия.

Анализ целесообразности затраториентирован на идентификацию потенциаль­ных зон риска.

Метод аналогий.При использовании аналогов применяются базы данных о риске аналогичных проектов, углубленные опросы менеджеров проектов.

Данный метод оценки риска следует использовать с осторожностью; в боль­шинстве случаев он мало пригоден. Прежде всего, из-за того, что очень трудно создать предпосылки для будущего анализа, подготовить исчерпывающий и ре­алистический набор возможных сценариев, создать соответствующий банк данных аналогий; для большинства отрицательных по­следствий характерны определенные особенности. Кроме того, очень трудно найти аналогичные по параметрам развития предприятия; для боль­шинства предприятий характерна своя собственная специфика.

Метод «дерева решений». Он предполагает графическое построение различных вариантов, которые могут быть приняты. По «ветвям дерева» соотносят субъек­тивные и объективные оценки данных событий (экспертные оценки, размеры по­терь и доходов и т. д.). Следуя вдоль построенных «ветвей дерева», используя спе­циальные методики расчета вероятностей, оценивают каждый вариант пути. Это позволяет достаточно обоснованно подойти к определению степени риска и вы­бору оптимального решения, учитывающего интересы предприятия.

Вероятность успеха проекта (решения), т. е. учет риска и оценка его степени опре­деляется в зависимости от ряда факторов. Каждый из них может быть определен по табл.1, помогаю­щей вычислить вероятность успеха проектов.

При расчетах каждому классу присваиваются определенные оценки вероятно­сти успеха. Так, если проект относится к первому классу, то вероятность успеха оценивается в 0,9 (90%), между первым и вторым — 0,7; ко второму классу — 0,5; между вторым и третьим — 0,3; к третьему классу — 0,1.

Факторы, влияющие на оценку вероятности успеха проектов

Описание проекта
Класс 1Класс 2Класс 3
Вероятность успеха0,90,70,50,30,1
Фактор
Информацион­ныйТовар известен или хо­рошо известенТребования к измене­нию товара определены, но характеристики его известны лишь частично в общищих х чертахТовар на стадии проек­та, требования к нему известны лишь в общих чертах
технологическийОбычный технологический про­цесс на существу­ющем оборудованииНеобходимы некоторые новые технологические процессы и модернизация оборудо­ванияБольшинство технологических про­цессов будут новыми или
ЮридическийПредприятие имеет преимущество в патен­тах, сертификатах и лицензияхОтносительно свобод­ная возможность использовать патенты и получать лицензииПреимущественное положение в патентах и правах на лицензию имеют конкуренты
КадровыйРаботники предприятия являются признанными специалистами в данной областиНа предприятии такие же опытные специали­сты в данной области, как и у конкурентовОтсутствие опыта в данной области, тогда как другие в ней явля­ются специалистами

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Лучшие изречения: Для студента самое главное не сдать экзамен, а вовремя вспомнить про него. 10636 — | 7817 — или читать все.

Методы количественной оценки рисков

Количественный анализ можно формализовать, для чего используется инструментарий теории вероятностей, математической статистики, теории исследования операций. Наиболее распространенными методами количественного анализа риска являются статистические, аналитические, метод экспертных оценок, метод аналогов.

Количественный анализ рисков Количественный анализ рисков производится в отношении тех рисков, которые в процессе качественного анализа были квалифицированы как потенциально или существенным образом влияющие на достижение цели проекта. Или, другими словами, для наиболее важных с точки зрения команды (всех участников) проекта рисков. В процессе количественного анализа рисков оценивается эффект от таких рисковых событий, и таким рискам может присваиваться цифровой рейтинг. В некоторых случаях для разработки эффективных ответных мер реагирования на риски проведение количественного анализа рисков не требуется. Наиболее распространенными методами количественного анализа являются следующие анализ чувствительности, в процессе анализа устанавливается, в какой степени неопределенность каждого элемента проекта отражается на исследуемой цели проекта, если остальные неопределенные элементы принимают базовое значение; анализ ожидаемой денежной стоимости (ОДС) производится путем умножения значения каждого возможного результата на вероятность его появления, а затем полученные значения суммируются; анализ дерева решений, который описывает рассматриваемую ситуацию с учетом каждой из имеющихся возможностей выбора и возможного сценария; моделирование и имитация. При моделировании проекта используется модель для определения последствий от воздействия подробно описанных неопределенностей на результаты проекта в целом. По результатам количественного анализа рисков происходит дальнейшее обновление карты рисков и может быть построена новая версия карты рисков.Количественная оценка риска R в простейшем случае осуществляется по формуле:

где p – вероятность рискового события; R – величина ущерба.

Наиболее распространенными методами количественной оценки степени риска являются:
1) статистический метод;
2) метод анализа целесообразности затрат;
3) аналитический метод;
4) метод использования аналогов.
1)Статистический метод широко применяется в тех случаях, когда при проведении количественного анализа фирма располагает значительным объемом аналитико-статистической информации по необходимым элементам анализируемой системы за n-количество периодов времени. Во время проведения анализа используются данные, касающиеся результативности осуществления фирмой рассматриваемых действий. При использовании этого метода степень риска выражается через величину среднеквадратического отклонения от ожидаемых величин. Суть статистических методов оценки риска заключается в определении вероятности возникновения потерь на основе статистических данных предшествующего периода и установлении области (зоны) риска, коэффициента риска и т.д. Достоинствами статистических методов является возможность анализировать и оценивать различные варианты развития событий и учитывать разные факторы рисков в рамках одного подхода. Основным недостатком этих методов считается необходимость использования в них вероятностных характеристик.

Читать еще:  Основные группы политических рисков в экономике

Главные инструментыстатистического метода расчета финансового риска: вариация, дисперсия и стандартное (среднеквадратическое) отклонение.

Вариация — изменение количественных показателей при переходе от одного варианта результата к другому. Дисперсия — мера отклонения фактического знания от его среднего значения.

Степень риска измеряется двумя показателями: средним ожидаемым значением и колеблемостью (изменчивостью) возможного результата.

Среднее ожидаемое значение связано с неопределенностью ситуации, оно выражается в виде средневзвешенной величины всех возможных результатов Е(х), где вероятность каждого результата (А) используется в качестве частоты или веса соответствующего значения (х). В общем виде это можно записать так:

Е(х)=А1Х1 +А2Х2+···+АnXn.

Среднее ожидаемое значение — это то значение величины события, которое связано с неопределенной ситуацией. Оно является средневзвешенной всех возможных результатов, где вероятность каждого результата используется в качестве частоты, или веса, соответствующего значения. Таким образом вычисляется тот результат, который предположительно ожидается.

Возможно применение следующих статистических методов: оценка вероятности исполнения, анализ вероятного распределения потока платежей, деревья решений, имитационное моделирование рисков, а также технология «RiskMetrics».

2) Анализ целесообразности затрат основывается на том, что затраты по каждому конкретному направлению, а также по отдельным элементам, не имеют одинаковую степень риска. Другими словами, степень риска двух разных направлений деятельности одной и той же фирмы неодинакова; и степень риска по отдельным элементам затрат внутри одного и того же направления деятельности также неодинакова. Анализ целесообразности затрат ориентирован на идентификацию потенциальных зон риска с учетом показателей финансовой устойчивости фирмы. В данном случае можно просто обойтись стандартными приемами финансового анализа результатов деятельности основного предприятия и деятельности его контрагентов (банка, инвестиционного фонда, предприятия-клиента, предприятия-эмитента, инвестора, покупателя, продавца и т.п.).

3)АналитическийАналитическая группа методов чаще используется для оценки инвестиционных и инновационных проектов и подразделяется на две подгруппы: методы без учета распределения вероятности (стресс-тестирование) и методы с учетом распределения вероятностей (нетрадиционные методы).Математические модели и методы относятся к аналитической группе методов. Основная цель применения математического моделированияв оценке рисков сводится к описанию общей модели:

где P — вероятность наступления рискового события,

I — потенциальные последствия влияния факторов.

Использование математических моделей в зависимости от постановки задачи и наличия исходной информации можно свести к применению таких типов моделей, как детерминированные, стохастические, лингвистические и игровые. Игровые (нестохастические) модели используются тогда и только тогда, когда отсутствует исходная информация для использования других типов моделей. На основе теории игр формируются несколько исходов при осуществлении риска, и с помощью статистических и стратегических игр определяется значение меры или вероятности риска. Лингвистические модели основаны на методах нечеткой логики. Неопределенность описывается функцией принадлежности, благодаря которой не требуется уверенность в повторяемости событий. Предполагается, что для использования данных методов имеется экспертная оценка о степени неопределенности. Стохастические модели базируются на применении статистических расчетов и наличии достаточного количества статистической информации о каком-либо событии. С помощью стохастических моделей на заданном множестве оценивается вероятность наступления риска, данные модели применяются при условии случайности возникновения факторов риска. С помощью детерминированных моделей определяется наиболее достоверный результат, поскольку данные модели применимы в условиях, когда факторы возникновения риска определены и носят регулярный характер и последствия принимаемых решений приводят к определенному результаты. Для формирования моделей используются инструменты математического анализа, логики и др. Для количественной оценки рисков часто используются такие аналитические методы, как анализ чувствительности и имитационное моделирование, поскольку данные методы применяются в том числе и для комплексной оценки эффективности (устойчивости) деятельности организации. Анализ чувствительности предполагает анализ изменения результирующего показателя при малом изменении факторов. Если изменения факторов приводят к незначительным изменениям результатов, то риск незначительный. Однако, недостатком метода является то, что в процессе проведения анализа исключаются все факторы, кроме одного, что не дает возможности комплексно оценить результаты. Для оценки возможных последствий от наступления какого-либо события используется имитационное моделирование. Имитационные методы основаны на пошаговом нахождении значения результирующего показателя путем проведения многократных опытов с моделью. В ходе процесса имитации строятся последовательные сценарии с использованием переменных модели (факторов неопределенности). На основании этих данных можно сделать вывод об уровне возможного ущерба. Результатом количественной оценки риска является показатель. Виды количественных показателей риска зависят от наличия достаточного количества информации (Рис. 2). Информация для анализа привлекается из различных доступных достоверных источников. Одним из видов наиболее полной и достоверной информации является внутренняя отчетность организации, которая также является и статистической. Рис. 2. Система показателей оценки риска.

Количественные методы анализа рисков

Количественные методы анализа риска делятся на статистические и аналитические.

Статистическиеметоды 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.

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;

Читать еще:  Риск имеет измерение

· 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:

· 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).

Методы анализа риска

Название методаСущность метода
Анализ чувствительностиДает 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 устойчивостиПредусматривает 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 безубыточностиЯвляется 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 проектаВозможная 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 неопределенностиПрименительно 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 развитияЯвляется 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 решенийИспользуется 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-КарлоЯвляется 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.

Последнее изменение этой страницы: 2016-09-05; Нарушение авторского права страницы

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector