МЕТОДЫ АНАЛИЗА И РАСЧЕТА ИНВЕСТИЦИОННЫХ РИСКОВ

Основополагающую модель теории принятия решений при анализе инвестиционных проектов в условиях риска определяет задача выбора оптимального из нескольких исключающих друг друга альтернативных вариантов реализации. Всегда существуют, как минимум, две альтернативы, одна из которых — альтернатива отказа от реализации проекта. Ситуацию принятия решения можно представить в виде матрицы результатов (табл. 3.3). В рамках данного представления неопределенность существует лишь в отношении будущих ситуаций окружающей среды. Чтобы выбрать оптимальную в ситуации риска альтернативу, необходимо определить расположенность или нерасположенность проекта к риску.

Таблица 3.3

Формальная структура матрицы результатов

Примечание. А. (у = 1,...,/) — альтернативные варианты инвестиционного проекта; Z_s (s = 1,..., S) — будущие ситуации окружающей среды; X._s — результаты после принятия действия А. и наступления ситуации Z_s, упрощенно понимаемые как прибыль.

Виды неопределенности

• 1. Ситуация игры: рационально действующий партнер в игре или конкурент принимают решение, определяющее ситуацию в будущем.
• 2. Ситуация неопределенности: последствия собственных действий зависят преимущественно только от случайностей — «игра против природы»:
  • • ситуация неизвестности: ЛПР не в состоянии назвать вероятности наступления ситуации окружающей среды;
  • • рисковые ситуации: известны вероятности наступления qs(s= 1... 6) альтернативных ситуаций окружающей среды, причем kqs = 1.

Принципы доминирования

• 1. Абсолютное доминирование: альтернатива А. абсолютно доминирует над другой альтернативой А_к, если минимально возможная прибыль от Aj не меньше, чем максимально возможная прибыль от А_к. min x_js > max => Aj > A_k.
• 2. Доминирующая ситуация: альтернатива А. доминирует над А_к, если при попарном сравнении прибыль от Л. ни в какой ситуации окружающей среды не является худшей, чем прибыль от А_к, ив отношении, по меньшей мере, одной ситуации приводит к лучшему результату.
• 3. Доминирующая вероятность: если для каждой прибыли х* вероятность достичь эту прибыль при Aj не меньше, чем достичь ее при А_к, и если существует, по меньшей мере, одна прибыль х*, которая достигается с помощью A_j с большей вероятностью, чем при А_к, то тогда Aj лучше, чем А_к.

Проведение количественного анализа проектных рисков опирается на базисный вариант расчета проекта (на базе фактической и прогнозной информации), доказавшем эффективность проекта. Задача количественного анализа состоит в численном измерении влияния изменений рискованных факторов на эффективность проекта. Существуют различные методы количественного анализа рисков.

1. Анализ чувствительности (sensitivity analysis)

Цель данного анализа — определение степени влияния различных факторов на объем поступлений и затрат, на финансовый результат проекта [311]. Как правило, в качестве варьиру емых факторов принимаются следующие:

• • физический объем продаж как следствие емкости рынка, доли предприятия на рынке, потенциала роста рыночного спроса;
• • продажная цена и тенденции ее изменений, показатели инфляции;
• • прямые (переменные) издержки и тенденции их изменений;
• • постоянные издержки и тенденции их изменений;
• • требуемый объем инвестиций, соотношение собственного и заемного капитала;
• • стоимость привлекаемого капитала в зависимости от условий и источников;
• • длительность технологического цикла изготовления продукта или услуги;
• • время, затрачиваемое на реализацию готовой продукции, и время задержки платежей;
• • период времени поставки продукции с момента получения авансового платежа при реализации продукции и услуг на условиях предоплаты;
• • формирование и управление запасами.

В каждом конкретном случае под варьированием значений того или иного фактора подразумевается конкретное управленческое решение, которое приводит к изменениям в инвестиционном плане или объемах планируемых затрат и поступлений.

Анализ чувствительности проводят как при планировании, так и при анализе инвестиционных проектов. Полученные данные служат основой для оценки финансового риска проекта и помогают разработать стратегию наиболее безопасного и эффективного пути реализации.

Анализ чувствительности происходит при «последовательно-единичном» изменении каждой переменной (например, на 10%), на основе чего пересчитывается новая величина использу емого критерия (например, NPVvum IRR). После этого оценивается процентное изменение критерия по отношению к базисному случаю, рассчитывается показатель чувствительности, представляющий собой отношение процентного изменения критерия к изменению значения переменной на 1% (эластичность изменения показателя) и строится график чувствительности для всех неопределенных факторов. В западном инвестиционном менеджменте это «Spider Graph» (рис. 3.5).

Рис. 3.5. Диаграмма-паутина (Spider Graph)

На основании расчетов осуществляется экспертное ранжирование переменных по степени важности и экспертная оценка прогнозируемое™ значений переменных; строится «матрица чувствительности», позволяющая выделить наименее и наиболее рискованные для проекта переменные (рис. 3.6) [67].

Таким образом, анализ чувствительности помогает определить риски, обладающие наибольшим потенциальным влиянием на проект. При выявлении неустойчивости проекта следует внести коррективы в организационно-экономический механизм реализации [100]:

• • изменить размеры и/или условия предоставления займов;
• • предусмотреть создание необходимых запасов, резервов денежных средств, отчислений в дополнительный фонд;

Рис. 3.6. Шкала оценки воздействия риска на цели проекта (примеры негативных воздействий)

• • скорректировать условия взаиморасчетов между участниками проекта;
• • предусмотреть страхование участников проекта на те или иные страховые случаи.

Один из способов отображения результатов анализа чувствительности — диаграмма Торнадо (рис. 3.7), она полезна при сравнении относительной важности переменных, обладающих высокой степенью неопределенности, с более стабильными переменными.

Рис. 3.7. Диаграмма Торнадо

Анализ чувствительности — до некоторой степени экспертный метод и не учитывает корреляцию между изменяемыми переменными.

2. Теорема Байеса {Bayes’ theorem)

В качестве модификаций ряда количественных методов для решения прикладных задач на основе концепции субъективной вероятности используется формула Байеса:

где Р{А) — априорная вероятность гипотезы А; Р{АВ) — вероятность гипотезы А при наступлении события В (апостериорная вероятность); Р{ВА) — вероятность наступления события В при истинности гипотезы А Р(В) — вероятность наступления события В.

Формула полной вероятности события, зависящего только от нескольких несовместных гипотез:

Формула показывает вероятность наступления события В, зависящего от ряда гипотез А_р если известны степени достоверности этих гипотез.

3. Анализ дерева решений (decision tree)

Диаграмма дерева решений (рис. 3.8) описывает рассматриваемую ситуацию с учетом каждой из имеющихся возможностей выбора и возможного сценария, объединяя их стоимость и вознаграждения за каждый альтернативный логический путь. Построение дерева решений дает возможность провести анализ по каждой альтернативе при условии, что все вознаграждения и соответствующие решения уже имеют количественное выражение.

Рис. 3.8. Простой пример диаграммы дерева решений

На рис. 3.8. показана модель: ожидаемый чистый доход в кружках А и Б вычисляется следующим образом:

• В кружке А:

• В кружке Б:

Поскольку ожидаемый чистый доход больше в кружке А, то принимаем решение — выдать заем.

Ограничением практического использования данного метода является исходная предпосылка, что проект имеет обозримое или разумное число вариантов развития. Метод особенно полезен в ситуациях, когда решения, принимаемые в каждый момент времени, сильно зависят от решений, принятых ранее, и, в свою очередь, определяют сценарии дальнейшего развития событий [204].

4. Методика постадийной оценки риска Липсица и Коссового (vintage approach)

Риски определяются отдельно для каждой стадии проекта, затем находится суммарный риск по всему проекту. Для оценки вероятности рисков используются мнения экспертов. Оценки экспертов подвергаются анализу на их непротиворечивость согласно принятой методике. После определения вероятностей по простым рискам проводится интегральная оценка риска (см. Приложение 11) [297].

5. Метод корректировки нормы дисконта (risk-adjusted discounting)

Предполагает внесение премии на риск в ставку дисконтирования: к безрисковому коэффициенту дисконтирования или некоторому его базисному значению добавляется поправка на риск и при расчете критериев оценки проекта используется откорректированное значение ставки (Risk-Adjusted Discount Rate, RADR). Основой методики является предположение о том, что доходность инвестиционного проекта прямо пропорциональна связанному с ним риску [257].

Безрисковая коммерческая норма дисконта, используемая для оценки коммерческой эффективности проекта в целом, устанавливается в соответствии с требованиями к минимально допу стимой будущей доходности вкладываемых средств, определяемой в зависимости от депозитных ставок банков первой категории надежности (после исключения инфляции), а также (в перспективе) ставки LIBOR, практически 4-6% [209].

Безрисковая коммерческая норма дисконта, используемая для оценки эффективности участия предприятия в проекте, назначается инвестором самостоятельно, исходя из:

• • скорректированной на годовой темп инфляции рыночной ставки доходности по долгосрочным государственным облигациям;
• • скорректированной на годовой темп инфляции доходности вложений в операции на открытых для импорта конкурентных рынках относительно безрисковых товаров и услуг.

Безрисковая социальная (общественная) норма дисконта считается национальным параметром и устанавливается централизованно органами управления экономикой народного хозяйства России в увязке с прогнозами экономического и социального развития страны [68, 132].

В величине поправки на риск в общем случае учитываются три типа рисков, связанных с реализацией инвестиционного проекта и рассмотренных в предыдущем разделе:

• • страновой риск — возможность конфискации имущества либо утери прав собственности при выкупе их по цене ниже рыночной или предусмотренной проектом; непредвиденном изменении законодательства, ухудшающего финансовые показатели проекта; смене персонала в органах государственного управления, трактующих законодательство непрямого действия. Величина поправки на страновой риск оценивается экспертно;
• • риск ненадежности участников — возможность непредвиденного прекращения реализации проекта, обусловленного нецелевым расходованием средств; финансовой неустойчивостью фирмы, реализующей проект; недобросовестностью, неплатежеспособностью, юридической недееспособностью других участников проекта, их ликвидацией или банкротством. Размер премии за риск ненадежности участников проекта определяется экспертно каждым конкретным участником проекта с учетом его функций, обязательств перед другими участниками и обязательств других участников перед ним. Обычно поправка на этот вид риска не превышает 5% [301];
• • риск неполучения предусмотренных проектом доходов — обусловлен техническими, технологическими и организационными решениями проекта, а также случайными колебаниями объемов производства и цен на продукцию и ресурсы. Поправка определяется с учетом технической реализуемости и обоснованности проекта, детальности проработки проектных решений, наличия необходимого научного и опытно-конструкторского задела и представительности маркетинговых исследований, ориентируясь на величины, приведенные в табл. 3.4 [320].

Таблица 3.4

Ориентировочная величина поправок на риск неполучения предусмотренных проектом доходов

Риск неполучения предусмотренных проектом доходов снижается при получении дополнительной информации (о реализуемости и эффективности новой технологии, о запасах полезных ископаемых и т.д.) и при наличии представительных маркетинговых исследований, подтверждающих умеренно пессимистический характер принятых в проекте объемов спроса и цен и их сезонную динамику.

Поправка на каждый вид риска не вводится, если инвестиции застрахованы на соответствующий страховой случай (страховая премия при этом является определенным индикатором соответствующего вида рисков). Однако при этом затраты инвестора увеличиваются на размер страховых платежей.

Поправка на риск также может определяться пофакторным расчетом, учитывая:

• 1) необходимость проведения НИОКР с заранее неизвестными результатами силами специализированных научно-исследовательских организаций и продолжительность НИОКР;
• 2) новизну применяемой технологии;
• 3) степень неопределенности объемов спроса и уровня цен на производимую продукцию;
• 4) наличие нестабильности (цикличности) спроса на продукцию;
• 5) наличие неопределенности внешней среды при реализации проекта;
• 6) наличие неопределенности процесса освоения применяемой техники и технологии.

Каждому фактору в зависимости от его оценки приписывается величина поправки на риск.

Достоинства метода корректировки ставки дисконта заключаются в простоте расчетов, понятности и доступности. Вместе с тем метод не дает информации о вероятностных распределениях будущих потоков платежей и не позволяет получить их оценку; полученные результаты существенно зависят только от величины надбавки за риск. Прибыльные проекты, не предполагающие со временем существенного увеличения риска, могут быть оценены неверно и отклонены.

6. Метод достоверных эквивалентов (коэффициентов достоверности — validity coefficient)

Предполагает корректировку не нормы дисконта, а денежных потоков инвестиционного проекта в зависимости от достоверности оценки их ожидаемой величины. С этой целью рассчитываются специальные понижающие коэффициенты а, для каждого планового периода t. Данный метод имеет несколько вариантов в зависимости от способа определения понижающих коэффициентов [58]:

• • вычисление отношения достоверной величины чистых поступлений денежных средств по безрисковым вложениям (операциям) в период t к запланированной (ожидаемой) величине чистых поступлений от реализации инвестиционного периода в этот же период t. Денежные потоки от реализации интерпретируются как поступления от безрисковых вложений, что приводит к невозможности проведения анализа эффективности в условиях неопределенности и риска;
• • экспертная корректировка денежных потоков с помощью понижающего коэффициента, устанавливаемого в зависимости от субъективной оценки вероятностей. Однако интерпретация коэффициентов достоверности как субъективных вероятностей, свойственная данному подходу, не соответствует экономической сущности оценки риска. Применение коэффициентов достоверности в такой интерпретации делает принятие инвестиционных решений произвольным и при формальном подходе может привести к серьезным ошибкам.
• 7. Метод имитационного моделирования {options simulation)

С формальной точки зрения любой инвестиционный проект зависит от ряда параметров, которые в процессе анализа подлежат оценке и задаются в виде дискретного распределения, что позволяет проводить анализ в режиме имитационного моделирования [76]. В наиболее общем виде инвестиционный проект Р_г представляет собой следующую модель [275]:

где 1С_т— инвестиция в т-м году; CF_k — приток (отток) денежных средств в к-м году; п — продолжительность проекта; i — коэффициент дисконтирования.

Имитационное моделирование связано с расчетом возможных величин денежного потока и последующим расчетом NPV для всех вариантов: по каждому проекту строят три возможных варианта его развития: пессимистичный (pessimistic), наиболее вероятный {most likely) и оптимистичный {optimistic)', для каждого из вариантов рассчитывается NPV_p, NPV_ml, NPV_o и размах вариации NPV:

Из двух сравниваемых проектов тот считается более рискованым, у которого размах вариации NPV больше.

Методика может быть модифицирована путем применения количественных вероятностных оценок: значениям NPV_p, NPV_ml, NPV_o присваиваются вероятности их осуществления; для каждого проекта рассчитывается вероятное значение NPV, взвешенное по присвоенным вероятностям. В общем случае используется нормальное распределение. На основе выбранного распределения проводится имитация ключевых факторов, с учетом полученных значений рассчитываются значения NPV и критерии, количественно характеризующие риск инвестиционного проекта (математическое ожидание NPV, дисперсия, среднеквадратическое отклонение и другие). Проект с наибольшим значением среднеквадратического отклонения считается более рискованным.

Метод удобен для практического применения тем, что удачно сочетается с другими экономико-статистическими методами, а также с теорией игр и другими методами исследования операций.

8. Моделирование методом Монте-Карло (Monte Carlo methods)

При моделировании методом Монте-Карло модель проекта рассчитывается итеративно, при этом входы рандомизированы, т.е. выбираются на основе функции распределения вероятности, применяемой для каждой итерации из распределения вероятности каждой переменной.

Метод имитационного моделирования Монте-Карло создает дополнительную возможность при оценке риска за счет того, что делает возможным создание случайных сценариев. Результат анализа риска выражается не каким-либо единственным значением NPV, а в виде вероятностного распределения всех возможных значений этого показателя.

Процесс анализа риска может быть разбит на следующие стадии:

• 1) подготовка модели, способной прогнозировать расчет эффективности проекта;
• 2) распределение вероятности (шаг 1): определение вероятностного закона распределения случайных переменных;
• 3) распределение вероятности (шаг 2): установление границ диапазона значений переменных;
• 4) установление отношений коррелированных переменных;
• 5) имитационные прогоны: генерирование случайных сценариев, основанных на наборе допущений;
• 6) статистический анализ результатов имитации.

В ходе моделирования значения переменных выбираются случайно в границах заданных диапазонов и в соответствии с распределениями вероятностей и условиями корреляций. Для каждого набора таких переменных вычисляется значение показателя эффективности проекта. Все полученные значения сохраняются для последующей статистической обработки [315].

9. Анализ сценариев (.scenario analysis)

Одновременному реалистическому непротиворечивому изменению подвергается вся группа переменных. Рассчитываются пессимистический, оптимистический и наиболее вероятный варианты и определяются новые значения критериев NPV и IRR. Показатели сравниваются с базисными значениями и делаются необходимые рекомендации. Метод позволяет получать достаточно наглядную картину для различных вариантов реализации проектов, предоставляет информацию о чувствительности и возможных отклонениях.

Применение программных средств позволяет значительно повысить эффективность подобного анализа путем практически неограниченного увеличения числа сценариев и введения дополнительных переменных. Общий алгоритм сценарного анализа:

1. Определяются ключевые факторы инвестиционного проекта: целесообразно применять анализ чувствительности по всем факторам, используя специализированные пакеты (Project Expert, Альт- Инвест и др.), что позволяет существенно сократить время расчетов. В качестве ключевых выбираются те факторы, изменения которых приводят к наибольшим отклонениям NPV(табл. 3.5).

Таблица 3.5

Выбор ключевых факторов инвестиционного проекта на основе анализа чувствительности

• 2. Рассматриваются возможные ситуации и сочетания ситуаций, обусловленные колебаниями этих факторов.
• 3. Методом экспертных оценок определяются вероятности каждого сценария.
• 4. По каждому сценарию с учетом его вероятности рассчитывается NPV проекта, в результате чего получается массив значений NPV(табл. 3.6).

Таблица 3.6

Массив значений NPV

• 5. На основе данных массива рассчитываются критерии риска инвестиционного проекта.
• 10. Анализ вероятностных распределений {probability analysis)

Использование этого метода предполагает, что вероятности для всех вариантов денежных поступлений известны либо могут быть точно определены. Непрерывное распределение вероятностей представляет собой неопределенность значений (продолжительность плановых операций, стоимость элементов проекта и другие элементы). Для представления неопределенных событий может использоваться дискретное распределение (рис. 3.9). Равномерное распределение можно использовать в тех случаях, когда между верхней и нижней границами указанных значений нет предпочтительных (например, на ранней стадии проектирования).

Рис. 3.9. Примеры широко используемых вероятностных распределений: а — бета-распределение; б — треугольное распределение

В процессе вероятностного анализа проекта проводится оценка потенциальных выходов расписания проекта и стоимости (рис. 3.10). Этот выход, обычно выражаемый в виде распределения кумулятивных вероятностей, используется вместе с толерантностью к риску участников проекта для количественной оценки стоимостной и временной составляющих резерва на непредвиденные обстоятельства.

При анализе стоимости рисков в качестве модели при имитации можно использовать традиционную или иерархическую структуру стоимости ИСР (рис. 3.11). Для анализа рисков расписания используется диаграмма, построенная по методу предшествования.

Чтобы определить, насколько успешно снизился общий риск проекта, после планирования реагирования на риски необходимо провести повторный количественный анализ, а также часть мониторинга и управления рисками. Анализ трендов может указать на необходимость проведения большей или меньшей по масштабу операции по управлению рисками. Создание реестра рисков начинается в процессе идентификации рисков и продолжается весь цикл, включая:

• относительное ранжирование или список приоритетов рисков проекта;

Рис. ЗЛО. Матрица вероятности и последствий

Рис. 3.11. Пример иерархической структуры рисков (ИСР)

• • риски, сгруппированные по категориям;
• • риски, требующие немедленного реагирования;
• • риски для дополнительного анализа и реагирования;
• • риски с низким приоритетом, нуждающиеся в наблюдении;
• • результаты качественного анализа рисков;
• • результаты количественного анализа рисков.

РЕЗЮМЕ

В первую очередь риск является стохастической характеристикой, показывающей возможность достижения ожидаемых финансово-экономических результатов. В качестве экономической категории риск представляет собой событие, которое может как произойти, так и не произойти. В рыночной экономике значение своевременного обнаружения рисков растет в связи с большим числом различных производственных и финансовых видов деятельности. Отдельное место среди них занимает деятельность по инвестированию капитала. Причем инвестиционная деятельность всегда осуществляется в условиях неопределенности, а степень неопределенности может значительно варьировать в зависимости от прочих характеристик инвестиционного проекта. Наиболее значительное влияние на итоговые результаты предпринимательской деятельности оказывает неопределенность экономической конъюнктуры, которая обусловлена непостоянством спроса-предложения на товары, деньги, факторы производства, многовариантностью сфер приложения капитала, разнообразием критериев предпочтительности инвестирования средств, а также ограниченностью знаний об областях бизнеса и коммерции. Существует и много других обстоятельств.

В общем виде риски инвестиционного проекта (инвестиционные риски) — это вероятность проявления угрозы, влекущей за собой отклонение от прогнозируемого сценария реализации инвестиционного проекта (отклонение денежных потоков либо результирующих показателей). Спрогнозированный сценарий определяется в бизнес- плане, а отклонение может быть как в положительную так и в отрицательную сторону. Кроме того, возможно получение нулевого результата (отсутствие убытков и прибыли).

Необходимо учитывать субъективно-объективную природу риска. Это связано с тем, что сам риск обладает объективной природой, но в большинстве случаев его проявление все же зависит от конкретного человека, от его решений, предпочтений, идей, знаний и установок. То есть субъективная составляющая риска непосредственно влияет на его природу. Риск связан с выбором определенных альтернатив, расчетом вероятностей их исхода, которые определяются человеком, — в этом тоже проявляется субъективная сторона. Помимо этого, она проявляется в том, что люди неодинаково воспринимают одну и ту же величину риска в силу различных психологических, нравственных, идеологических ориентаций, принципов и установок.

В рамках неопределенности инвестиционных процессов, финансовая реализуемость и эффективность проекта должны проверяться при различных уровнях инфляции для эффективной оценки чувствительности проекта к изменению внешних условий. При прогнозе инфляции следует учитывать как официальные сведения, так и экспертные и прочие оценки, а также дефлятор ВНП, индексы цен по достаточно большой корзине постоянного состава.

Для каждого проекта должен разрабатываться последовательный подход к риску. Информация о риске и управлении им должна быть открытой и достоверной. Реагирование на риски отражает то, как организация понимает баланс между принятием риска и уклонением от риска. Для достижения успеха в течение всего периода реализации проекта организация должна предпринимать заранее продуманные и последовательные предупредительные меры по управлению рисками.

Механизм выявления, оценки и минимизации рисков инвестиционных проектов в нашей стране пока не имеет системной методологической и прикладной базы. Во многих случаях деятельность по управлению рисками сводится к разработке теоретических подходов к оценке и анализу рисков, которые слабо могут быть адаптированы к практической действительности инвестиционного проектирования. Большинство существующих подходов не затрагивает практические механизмы минимизации рисков.

В современных условиях использование теоретических подходов без их прикладной направленности крайне неэффективно. В рамках дилеммы «доходность—риск» инвестор вынужден ограничивать норму прибыли, чтобы избежать излишнего риска. Однако, имея эффективный реальный механизм оценки и минимизации рисков инвестиционных проектов, можно существенно сократить чистые риски проекта, причем кардинально не меняя ожидаемые показатели денежных потоков по отдельным этапам его реализации.

В целом, имеющиеся общепринятые методы количественного анализа рисков инвестиционных проектов не дают всей полноты палитры рисков, которая существует в действительности. Кроме того, традиционные методы количественной оценки рисков имеют ряд существенных ограничений, которые в условиях рыночной экономики могут существенно исказить конечный резуль тат анализа. Система количественных методов оценки рисков на современном этапе должна быть максимально адаптирована к практической деятельности финансово-кредитных учреждений, занимающихся инвестиционной деятельностью. Механизм подобной адаптации целесообразно строить на базе общедоступных, научно обоснованных подходов к оценке рисков, использование которых было бы возможно для всех участников процесса инвестиционного проектирования. Это позволило бы улучшить качество подготовки инвестиционных проектов, на первоначальных этапах отсеять заведомо сомнительные проекты, а также улучшить ситуацию в сфере разработки грамотных бизнес-планов инвестиционных проектов.

Информационному обеспечению процесса управления рисками инвестиционных проектов должно быть уделено самое пристальное внимание на всех этапах управления рисками. В качестве одного из условий реализации высокоэффективного механизма управления рисками целесообразно также учитывать психологические аспекты, которые существенно влияют на восприятие риска, его оценку и приемы минимизации.

Для эффективного управления рисками инвестиционных проектов немаловажную роль играет организационно-информационное обеспечение. В частности, необходимо создание специализированных групп людей (например, сектора страховых операций, сектора венчурных инвестиций, отдела рисковых вложений капитала), которые должны заниматься анализом рисков и разрабатывать стратегию по применению тех или иных мероприятий, направленных на их минимизацию.

Для создания новых перспективных технологий управления и принятия решений в сфере реализации инвестиционных проектов на микроуровне рационально использовать имитационное моделирование рисков инвестиционных проектов, которое позволяет комплексно оценить риски конкретного инвестиционного проекта и структурировать по стадиям его реализации с тем, чтобы в последующем разработать систему адресных мероприятий по снижению степени риска на каждой стадии.

Применение для имитационного моделирования метода Монте- Карло возможно с изменением диапазонов исходных показателей на основе определения их вероятностных характеристик, а также математической модели, позволяющей получить на выходе необходимые данные для принятия решений. При подготовке имитационного эксперимента целесообразно с помощью независимых экспертов оценивать только диапазоны количественного изменения исходных показателей проекта, исключив тем самым оценки результирующих показателей и оценку вероятностей проявления конкретных факторов риска. Это позволяет добиться большей объективности оценки рисков, которые обладают субъективной природой.

Используя имитационное моделирование рисков в практической деятельности, нужно выявлять заведомо недостоверные исходные показатели бизнес-плана инвестиционного проекта путем анализа корреляционной зависимости между ними. В связи с этим результаты имитационного эксперимента необходимо дополнять статистическим анализом и использовать для построения прогнозных моделей и сценариев. Проведение статистического анализа полученных результатов особенно эффективно с применением таких инструментов анализа, которые уже заложены в электронных таблицах EXCEL, а именно «Описательная статистика», «Корреляция», «Ковариация», «Дисперсионный анализ» и др.

Качественный сдвиг в механизме управления рисками, основанный на имитационном моделировании, способствует существенной активизации инвестиционной деятельности как на региональном, так и на микроуровне, позволит существенно расширить сферу вложений иностранных инвестиций.

Анализ рисков инвестиционных проектов, имеющих инновационный характер и не имеющих соответствующей количественной аналитической базы, должен осуществляться с использованием экспертных процедур. Комплекс таких мероприятий должен резуль- тироваться получением интегральной оценки рисков инвестиционного проекта.

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ

• 1. В чем особенность прогнозирования инвестиционного проекта во времени?
• 2. Что можно считать денежными потоками, связанными с каким-либо инвестиционным проектом?
• 3. Как, по Вашему мнению, можно оценить качество инвестиционного проекта?
• 4. На каких этапах следует устанавливать принципы повышения качества инвестиционного проекта?
• 5. Как Вы можете определить термин всеобщего менеджмента качества TMQ?
• 6. Как объективная неопределенность влияет на процесс принятия инвестиционных решений?
• 7. Зачем следует выявлять и оценивать инвестиционные риски?
• 8. Какие характерные риски определяют инвестиционный климат в России?
• 9. Может ли риск положительно влиять на прибыль от проекта?
• 10. Какие из представленных в главе рисков, по Вашему мнению, наиболее просты, а какие наиболее сложны для идентификации, расчета и предотвращения?
• 11. Какие методы оценки инвестиционного риска наиболее просты и эффективны в применении (на Ваш взгляд)? Почему?
• 12. Какая часть инвестиционного проектирования должна уделяться оценке рисков?
• 13. Существуют ли ситуации, в которых нецелесообразно уделять время расчету рисков? Как Вы можете это объяснить?
• 14. Какие виды неопределенности применяются для расчета в анализе инвестиционных рисков?
• 15. Что такое чувствительность инвестиционного проекта? Как она оценивается?
• 16. Что такое диаграмма-паутина и диаграмма Торнадо?
• 17. В чем заключается методика постадийной оценки риска?
• 18. В чем сущность нормы дисконта? Что корректируют с помощью этого инструмента?
• 19. Что такое имитационное моделирование? Зачем оно используется в рамках инвестиционного проектирования?
• 20. Как Вы понимаете метод анализа сценариев? Считаете ли Вы его эффективным?
• 21. Как вероятностное распределение связано с оценкой инвестиционных рисков?