Роль рисков в инвестиционной деятельности: проблемы их диагностики

По этой причине применение данного  метода как самостоятельного инструмента  анализа риска на практике весьма ограничено, если вообще возможно.

3. Метод проверки устойчивости предусматривает разработку сценариев реализации проекта в наиболее вероятных или наиболее "опасных" для каких-либо участников условиях. По каждому сценарию исследуется, как будет действовать в соответствующих условиях организационно-экономический механизм реализации проекта, каковы будут при этом доходы, потери и показатели эффективности у отдельных участников, государства и населения. Влияние факторов риска на норму дисконта при этом не учитывается.

Проект считается устойчивым и эффективным, если во всех рассмотренных  ситуациях:

• NPV положителен;
• обеспечивается необходимый резерв финансовой реализуемости проекта.

Степень устойчивости проекта  по отношению к возможным изменениям условий реализации может быть охарактеризована показателями предельного (критического) уровня объемов производства, цен производимой продукции и других параметров проекта.

Предельное значение параметра  проекта для некоторого t-го года его реализации определяется как такое значение этого параметра в t-ом году, при котором чистая прибыль участника в этом году становится нулевой. Одним из наиболее важных показателей этого типа является точка безубыточности, характеризующая объем продаж, при котором выручка от реализации продукции совпадает с издержками производства:

,  (1.6)

где

З_с – постоянные затраты, уровень которых напрямую не связан с объемом производства продукции;

З_v – переменные затраты, величина которых изменяется с изменением объема производства продукции;

Ц – цена единицы продукции.

Ограничения, которые должны соблюдаться при расчете точки  безубыточности:

• объем производства равен объему продаж;
• постоянные затраты одинаковы для любого объема;
• переменные издержки изменяются пропорционально объему производства;
• цена не изменяется в течение периода, для которого определяется точка безубыточности;
• цена единицы продукции и стоимость единицы ресурсов остаются постоянными;
• в случае расчета точки безубыточности для нескольких наименований продукции соотношение между объемами производимой продукции должно оставаться неизменным.

Для подтверждения работоспособности  проектируемого производства (на данном шаге расчета) необходимо, чтобы значение точки безубыточности было меньше значений номинальных объемов производства и продаж (на этом шаге). Чем дальше от них значение точки безубыточности (в процентном отношении), тем устойчивее проект.

Обычно проект считается устойчивым, если в расчетах по проекту в целом  значение точки безубыточности не превышает 60–70 % от номинального объема производства после освоения проектных мощностей. Близость значения точки безубыточности к 100 %, как правило, свидетельствует  о недостаточной устойчивости проекта  к колебаниям спроса на продукцию  на данном шаге.

Но даже удовлетворительные значения точки безубыточности на каждом шаге не гарантируют эффективность проекта (положительность NPV), т. к. при определении  точки безубыточности в величине издержек обычно не включаются выплаты  на компенсацию инвестиционных затрат, процентов по кредитам и т. д. В  то же время высокие значения точки  безубыточности на отдельных шагах  не могут рассматриваться как  признак нереализуемости проекта (например, на этапе освоения вводимых мощностей или в период капитального ремонта дорогостоящего высокопроизводительного  оборудования они могут превышать 100 %).

Кроме того, данный метод не дает возможности  провести комплексный анализ риска  по всем взаимосвязанным параметрам, т. к. каждый показатель предельного  уровня характеризует степень устойчивости в зависимости лишь от конкретного  параметра проекта (объем производства и т. д.).

4. В какой-то мере избежать недостатков, присущих анализу чувствительности, позволяет метод сценариев, при котором одновременному непротиворечивому изменению подвергается вся совокупность факторов исследуемого проекта с учетом их взаимозависимости.

Метод сценариев предполагает описание опытными экспертами всего множества  возможных условий реализации проекта (либо в форме сценариев, либо в  виде системы ограничений на значения основных технических, экономических и прочих параметров проекта) и отвечающих этим условиям затрат, результатов и показателей эффективности.

В качестве возможных вариантов  целесообразно построить как  минимум три сценария: пессимистический, оптимистический и наиболее вероятный (реалистический, или средний).

Следующий этап реализации метода сценариев  состоит в преобразовании исходной информации о факторах неопределенности в информацию о вероятностях отдельных  условий реализации и соответствующих  показателях эффективности или  об интервалах их изменения.

Если вероятности наступления  того или иного события, отраженного  в сценарии, известны точно (вероятностная  неопределенность), то ожидаемый интегральный эффект проекта рассчитывается по формуле  математического ожидания:

,  (1.7)

где

NPVi– интегральный эффект при условии реализации i-ого сценария;

p_i – вероятность этого сценария.

При этом риск неэффективности проекта ( ) оценивается как суммарная вероятность тех сценариев (к), при которых ожидаемая эффективность проекта ( ) становится отрицательной.

. (1.8)

Средний ущерб от реализации проекта  в случае его неэффективности ( ) определяется по формуле:

. (1.9)

Вероятностное описание условий реализации проекта оправдано и применимо, когда эффективность проекта  обусловлена прежде всего неопределенностью  природно-климатических условий (погода, характеристики грунта или запасов полезных ископаемых, возможность землетрясений или наводнений и т. п.) или процессов эксплуатации и износа основных средств (снижение прочности конструкций зданий и сооружений, отказы оборудования и т. п.).

В тех случаях, когда ничего не известно о вероятности отдельных сценариев (интервальная неопределенность) или  реализация любого из них вообще не является случайным событием и не может быть охарактеризована в терминах теории вероятности, используется минимаксный  подход, в частности, так называемый критерий оптимизма-пессимизма, предложенный Л. Гурвицем:

,  (1.10)

где

 – наибольший и наименьший интегральный эффект по рассмотренным сценариям;

 – специальный норматив для учета  неопределенности эффекта, отражающий систему предпочтений соответствующего хозяйственного субъекта в условиях неопределенности (рекомендуется принимать  на уровне 0,3).

При  критерий обращается в критерий Вальда, требующий оценивать эффективность проекта пессимистически, применительно к худшему из возможных сценариев.

Однако следует отметить, что  стремление минимизировать риски, настраиваясь на наихудший сценарий, может привести к неоправданно высоким затратам и созданию слишком больших резервов в случае реализации более благоприятной  ситуации. Кроме того, возможно, что  многие успешные проекты в этом случае будут отклонены.

При  критерий Гурвица обращается в критерий крайнего оптимизма, ориентирующийся на наилучший из возможных сценариев, хотя вероятность его реализации обычно не очень высока.

Основным недостатком сценарного анализа является рассмотрение только нескольких возможных исходов по проекту (дискретное множество значений NPV), хотя в действительности число возможных исходов не ограничено. Кроме того, при невозможности использования объективного метода определения вероятности того или иного сценария приходится делать предположения, основываясь на личном опыте или суждении, при этом возникает проблема достоверности вероятностных оценок.

При применении минимаксного подхода, хотя и не использующего вероятности  отдельных сценариев, большой субъективностью  отличается выбор специального норматива  .

Как вспомогательный инструмент при  проведении сценарного анализа удобно использовать метод дерева решений. Он применяется в тех ситуациях, когда решения, принимаемые в каждый момент времени, сильно зависят от предыдущих решений и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего развития событий.

Дерево решений – это сетевые  графики, каждая ветвь которых представляет собой альтернативные варианты развития или состояния среды.

При проведении сценарного анализа  на сетевом графике указываются  вероятности наступления тех  или иных событий, а затем производится расчет ожидаемых результатов.

Ограничением практического использования  данного метода является исходная предпосылка, что проект должен иметь разумное число вариантов развития.

5. Анализ рисков с использованием метода имитационного моделирования (метода Монте-Карло) представляет собой соединение методов анализа чувствительности и анализа сценариев на базе теории вероятности. Вместо того чтобы создавать отдельные сценарии (наилучший, наихудший), в имитационном методе компьютер генерирует сотни возможных комбинаций параметров (факторов) проекта с учетом их вероятностного распределения. Каждая комбинация дает свое значение NPV, и в совокупности аналитик получает вероятностное распределение возможных результатов проекта. Реализация этой достаточно сложной методики возможна только с помощью современных информационных технологий.

Имитационное моделирование  строится по следующей схеме:

• формулируются параметры (факторы), влияющие на денежные потоки проекта;
• строится вероятностное распределение по каждому параметру (фактору);

Как правило, предполагается, что функция распределения является нормальной, следовательно, для того чтобы задать ее, необходимо определить только два момента (математическое ожидание и дисперсию):

• компьютер случайным образом выбирает значение каждого фактора риска, основываясь на его вероятностном распределении;
• эти значения факторов риска комбинируются с параметрами (факторами), по которым не ожидается изменение (например, налоговая ставка или норма амортизации), и рассчитывается значение чистого денежного потока для каждого года. По чистым денежным потокам рассчитывается значение чистого дисконтированного дохода (NPV);
• описанные выше действия повторяются много раз (обычно около 500 имитаций), что позволяет построить вероятностное распределение NPV;
• результаты имитации дополняются вероятностным и статистическим анализом.

Метод Монте-Карло является мощным средством анализа инвестиционных рисков, позволяя учитывать максимально  возможное число факторов внешней  среды. Необходимость его применения в отечественной финансовой практике обусловлена особенностями российского  рынка, характеризующегося субъективизмом, зависимостью от внеэкономических факторов и высокой степенью неопределенности.

Но тем не менее этот подход не лишен недостатков:

• существование коррелированных параметров сильно усложняет модель, оценка их зависимости не всегда доступна аналитикам;
• иногда трудно даже приблизительно определить для исследуемого параметра (фактора) или результирующего показателя вид вероятностного распределения;
• при разработке реальных моделей может возникнуть необходимость привлечения специалистов или научных консультантов со стороны;
• исследование модели возможно только при наличии вычислительной техники и специальных пакетов прикладных программ;
• следует также отметить относительную неточность полученных результатов по сравнению с другими методами численного анализа.

6. В зависимости от того, каким методом учитывается неопределенность условий реализации проекта при определении ожидаемого NPV, поправка на риск в расчетах эффективности может включаться либо в норму дисконта (метод корректировки ставки дисконтирования), либо в величину чистого гарантированного денежного потока (метод эквивалентного денежного потока).

Норма дисконта, не включающая премии за риск (безрисковая норма  дисконта), отражает доходность альтернативных безрисковых направлений инвестирования. Ее рекомендуется определять в следующем  порядке.