Процесс анализа риска может быть разбит на следующие стадии.
Прогнозная модель Подготовка модели, способной прогнозировать расчет эффективности проекта | ® | Распределение вероятности (шаг 1) Определение вероятностного закона распределения случайных переменных | ® | Распределение вероятности (шаг 2) Установление границ диапазона значений переменных | ® |
® | Условия корреляции Установление отношений коррелированных переменных | ® | Имитационные прогоны Генерирование случайных сценариев, основанных на наборе допущений | ® | Анализ результатов Статистический анализ результатов имитации |
Рис. 10.2. Процесс анализа риска
Особенностью методов анализа риска является использование вероятностных понятий и статистического анализа. Это соответствует современным международным стандартам и является весьма трудоемким процессом, требующим поиска и привлечения многочисленной количественной информации. Эта черта анализа риска отпугивает многих предпринимателей, т. к. требует специфических знаний и навыков. В этом случае выходом из положения является привлечение квалифицированных консультантов, которым ставятся задачи и предоставляется набор всей необходимой информации. Такая практика распространена в западных странах.
В ряде случаев можно ограничиться более простыми подходами, не предполагающими использования вероятностных категорий. Эти методы достаточно эффективны как для совершенствования менеджмента предприятия в ходе реализации инвестиционного проекта, так и для обоснования целесообразности инвестиционного проекта в целом. Эти подходы связаны с использованием - анализа чувствительности и анализа сценариев инвестиционных проектов.
Подводя итог всей приведенной выше информации, будем различать две группы подходов к анализу неопределенности: анализ неопределенности путем анализа чувствительности и сценариев; анализ неопределенности с помощью оценки рисков, который может быть проведен с использованием разнообразных вероятностно-статистических методов.
Анализ чувствительности.Цель анализа чувствительности состоит в сравнительном анализе влияния различных факторов инвестиционного проекта на ключевой показатель эффективности проекта, например, внутреннюю норму прибыльности. Приведем наиболее рациональную последовательность проведение анализа чувствительности: 1.Выбор ключевого показателя эффективности инвестиций, в качестве которого может служить внутренняя норма прибыльности (IRR) или чистое современное значение (NPV). 2. Выбор факторов, относительно которых разработчик инвестиционного проекта не имеет однозначного суждения (т. е. находится в состоянии неопределенности). Типичными являются следующие факторы: капитальные затраты и вложения в оборотные средства, рыночные факторы - цена товара и объем продажи, компоненты себестоимости продукции, время строительства и ввода в действие основных средств. 3.Установление номинальных и предельных (нижних и верхних) значений неопределенных факторов, выбранных на втором шаге процедуры. Предельных факторов может быть несколько, например 5% и 10% от номинального значения (всего четыре в данном случае) . 4.Расчет ключевого показателя для всех выбранных предельных значений неопределенных факторов. 5.Построение графика чувствительности для всех неопределенных факторов. В западном инвестиционном менеджменте этот график носит название “Spider Graph”. Ниже приводится пример такого графика для трех факторов.
Данный график позволяет сделать вывод о наиболее критических факторах инвестиционного проекта, с тем чтобы в ходе его реализации обратить на эти факторы особое внимание с целью сократить риск реализации инвестиционного проекта. Так, например, если цена продукции оказалась критическим фактором, то в ходе реализации проекта необходимо улучшить программу маркетинга и (или) повысить качество товаров. Если проект окажется чувствительным к изменению объема производства, то следует уделить больше внимания совершенствованию внутреннего менеджмента предприятия и ввести специальные меры по повышению производительности. Наконец, если критическим оказался фактор материальных издержек, то целесообразно улучшить отношение с поставщиками, заключив долгосрочные контракты, позволяющие, возможно, снизить закупочную цену сырья.
Рис 10. 1. Чувствительность проекта к изменению неопределенных факторов
Анализ сценариев - это прием анализа риска, который на ряду с базовым набором исходных данных проекта рассматривает ряд других наборов данных, которые по мнению разработчиков проекта могут иметь место в процессе реализации. В анализе сценария, финансовый аналитик просит технического менеджера подобрать показатели при “плохом” стечении обстоятельств (малый объем продаж, низкая цена продажи, высокая себестоимость единицы товара, и т. д.) и при “хорошем”. После этого, NPV при хороших и плохих условиях вычисляются и сравниваются о ожидаемым NPV.
Возвратимся к примеру оценки эффективности трубного завода, инвестиционный проект которого был “спасен” за счет финансовых средств. В конечном итоге, внутренняя норма доходности составила 28.11%. Проанализируем сценарии инвестиционного проекта, сделав предположения относительно некоторых критических показателей проекта. Сначала приведем номинальные показатели, которые обеспечили указанное значение внутренней нормы доходности. Таблица 10.1 Номинальные показатели инвестиционного проекта.
Показатель | Труба 1 | Труба 2 | Труба 3 | Труба 4 |
Производительность в смену (т) | ||||
Стоим. сырья на т. готовых труб | $940 | $910 | $532 | $605 |
Затраты прямого труда на т. труб | $385 | $320 | $226 | $243 |
Постоянные издержки за год | $934,050 | $794,200 | $826,800 | $910,240 |
Цены товаров (за тонну) | $2,134 | $2,197 | $1,224 | $1,439 |
Наибольший интерес обычно представляют пессимистичные сценарии. Сделаем предположение о том, цена продаж по первой и второй трубам уменьшилась на 5%. Проведя все расчеты эффективности, получим значение внутренней нормы доходности на уровне 12.94%.
Может быть также интересен сценарий, когда на 5% уменьшается объем реализации первой и второй труб. В этом случае IRR = 22.20%. Более комплексный сценарий может быть представлен, например, в виде одновременного увеличения цены готовой продукции и стоимости сырья на единицу продукции на 5 процентов. Данный сценарий может быть квалифицирован, как оптимистичный. В самом деле, расчет внутренней нормы доходности приводит к значению 38.45%.
Имитационное моделирование Монте-Карло.Метод имитационного моделирования Монте-Карло создает дополнительную возможность при оценке риска за счет того, что делает возможным создание случайных сценариев. Применение анализа риска использует богатство информации, будь она в форме объективных данных или оценок экспертов, для количественного описания неопределенности, существующей в отношении основных переменных проекта и для обоснованных расчетов возможного воздействия неопределенности на эффективность инвестиционного проекта. Результат анализа риска выражается не каким-либо единственным значением NPV, а в виде вероятностного распределения всех возможных значений этого показателя. Следовательно, потенциальный инвестор, с помощью метода Монте-Карло будет обеспечен полным набором данных, характеризующих риск проекта. На этой основе он сможет принять взвешенное решение о предоставлении средств.
В общем случае имитационное моделирование Монте-Карло - это процедура, с помощью которой математическая модель определения какого-либо финансового показателя (в нашем случае NPV) подвергается ряду имитационных прогонов с помощью компьютера. В ходе процесса имитации строятся последовательные сценарии с использованием исходных данных, которые по смыслу проекта являются неопределенными, и потому в процессе анализа полагаются случайными величинами. Процесс имитации осуществляется таким образом, чтобы случайный выбор значений из определенных вероятностных распределений не нарушал существования известных или предполагаемых отношений корреляции среди переменных. Результаты имитации собираются и анализируются статистически, с тем, чтобы оценить меру риска.
Контрольные вопросы:
1. Что обычно понимается под неопределенностью и риском? 2. Какие основные виды рисков присущи инвестиционному проекту? 3. В чем сущность анализа чувствительности? 4. Что является особенностью методов анализа рисков?
Литература
1. Екеева З.Ж. – Анализ проектов: учебное пособие для ВУЗов. - Алматы: Алматинская Академия Экономики и статистики. 2005г.
2. Абрамов А.Е Основы анализа финансовой, хозяйственной и инвестиционной деятельности предприятия. – М.: АКДИ «Экономика и жизнь», 1994г.
3. Кулекеев Ж., Зиябеков Б. Введение в проектный анализ. – А.. 1996г.
4. Липсиц И.В. Бизнес- план- основа успеха. – М.: Дело. 1994г.
5. Москвин В. Обследование предприятия для выдачи инвестиционного кредита. Банковское дело. №4. 1999г.
6. Финансовый бизнес-план: Учебное пособие. Под. Ред. В.М. Попова, - М.: Финансы и статистика.2000г.
7. Попов В.М., Ляпунов С.И. Бизнес – планирование. – М.: Финансы и статистика.2002г.
8. Смирнов А.Л. Организация финансирования инвестиционных проектов.- М.: АО «Консалтбанкир», 1993г. – 104 с.
9. Виленский В.П., Лицшиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: Теория и практика. – М.: Дело, 2001.
10. Богатин Ю.В. Моделирование производственно-инвестиционной деятельности фирмы. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002.
11. Сердюкова И.Д. Методы анализа финансовых рисков. Бухгалтерский учет. 1996, №6.
12. Управление инвестициями: В 2-х т. Под общей ред.В.В.Шеремета. М.: Высшая школа, 1998. Т.2, С.162-163.
13. Райзберг Б.А., Лозовский Л.Ш., Стародубцева Е.Б. Современный экономический словарь. – М.: ИНФРА-М, 2002.
14. Разработка и анализ проектов. Т. 1, Т. 2 - Вашингтон: Институт Экономического Развития Всемирного Банка, 1994.
15. .Проект и его жизненный цикл. Т. 1, Т. 2 - Вашингтон: Институт Экономического Развития Всемирного Банка, 1994.
16. Руководство по циклу проекта. - Вашингтон: Институт Экономического Развития Всемирного Банка, 1994.
17. .Банковское дело и финансирование инвестиций. Под ред. Н. Брука. Т. 1, Т. 2 - Вашингтон: Институт Экономического Развития Всемирного Банка, 1996.
18. .Липсиц И.В. Коссов В.В. Инвестиционный проект. - М.: изд-во “Бек”,1996.
Дата добавления: 2015-09-18; просмотров: 660;