Управление проектными рисками

 

 

     II. Анализ сценариев проекта. Основной задачей ис-пользования этого аналитического метода является комплекс¬ная оценка влияния всех основных исходных (факторных) показателей на эффективность реального инвестиционно¬го проекта при различных возможных условиях (сценариях) его реализации — от наилучших до наихудших. В процес¬се этого анализа все варьируемые исходные (факторные) показатели проекта моделируются с учетом их взаимоза¬висимости. По каждому из рассматриваемых сценариев проекта определяется вероятность его возникновения. На основе возможных колебаний показателей эффективности проекта при различных условиях (сценариях) его реализации определяются среднеквадратическое (стандартное) отклоне-ние и коэффициент вариации, которые выражают степень проектного риска. Чем выше значение этих показателей, тем соответственно выше считается уровень проектного риска

     Анализ сценариев проекта в процессе оценки степени его риска осуществляется в разрезе следующих основных этапов (рис. 3): 

Рис. 3 «Основные этапы  осуществления анализа сценариев  проекта в процессе оценки уровня его риска»

     1. Выбор для анализа приоритетного показателя эффективности проекта. Из ранее рассмотренной системы показателей оценки эффективности проекта для осуществления его сценарного анализа может быть избран любой из них. Однако, по мнению большинства специалистов, для проведения анализа сценариев проекта в качестве приоритетного в наибольшей степени подходит показатель чистого приведенного дохода.

     2. Определение количества и видов сценариев возможной реализации проекта. В обычной практике сценарного анализа проектов для исследования избирается от 3 до 5 вариантов (сценариев) возможных условий реализации проекта, Эти условия должны определять весь диапазон возможных изменений факторов внешней инвестиционной среды и параметров внутреннего потенциала предприятия — от наилучших до наихудших. Стандартным вариантом считается аналитический набор, состоящий из трех видов сценариев возможных условий реализации проекта, влияющих на его эффективность, — «оптимистический», «реалистический» и «пессимистический». В ряде случаев для уточнения динамики отдельных исходных (факторных) показателей возможной реализации проекта избираются еще два промежуточных сценария — один между «оптимистическим» и «реалистическим», второй — между «реалистическим» и «пессимистическим».

     3. Определение степени вероятности реализации каждого из возможных сценариев развития проекта. Задание такой вероятности каждому из рассматриваемых сценариев является наиболее сложным этапом осуществления анализа, требующим высокой квалификации исполнителей. Это связано с тем, что заданный уровень вероятности в процессе дальнейших расчетов оказывает существенное влияние на определяемый уровень проектного риска. Задание степени вероятности каждому из принятых сценариев возможной реализации проекта осуществляется экспертным 
путем (при необходимости для этих целей приглашают экспертов-прогнозистов), Общая сумма всех заданных вероятностей по сценариям проекта должна составлять 100% (или 1 при десятичной системе).

     4. Моделирование значений всего комплекса основных исходных (факторных) показателей проекта, соответствующих каждому из возможных сценариев его реализации. На первоначальной стадии этого этапа определяется перечень таких показателей, которые были положены в основу избранного показателя эффективности проекта. На последующей стадии значения этих показателей моделируются для двух экстремальных сценариев — «оптимистического» и «пессимистического», т.е. для возможных наилучших и наихудших условий реализации проекта. И наконец, на заключительной стадии значения этих показателей моделируются с учетом возможной их динамики для всех промежуточных сценариев реализации проекта.

     5. Расчет избранного показателя эффективности проекта по каждому из возможных сценариев его реализации. В процессе этого этапа сначала определяются расчетные значения показателей «объема инвестиционных затрат» и «сумы чистого денежного потока» по каждому из возможных сценариев (исходя из ранее смоделированных значений основных исходных показателей по каждому сценарию). Затем на основе рассчитанных значений показателей объема инвестиционных затрат и суммы чистого денежного потока определяется значение избранного показателя эффективности проекта по каждому варианту сценария.

 

 

 

 

     6. Расчет средневзвешенного показателя эффективности проекта по заданным вероятностям реализации каждого из возможных сценариев развития проекта. Такой расчет осуществляется по следующей формуле: 
 
где Э_п — средневзвешенный показатель эффективности, 
избранный для осуществления анализа сценариев проекта; 
Э_i — значение показателя эффективности проекта, соответствующее каждому конкретному (i-му) варианту сценария; 
Р_i — значение вероятности, заданное каждому конкретному (i-му) варианту сценария (в процентах); 
п — общее количество рассматриваемых вариантов сценариев возможной реализации проекта.

     7. Оценка общего уровня риска проекта на основе показателей среднеквадратического (стандартного) отклонения и коэффициента вариации. Указанные показатели в наибольшей степени характеризуют уровень проектного риска и наиболее наглядны при сравнительной его оценке по разным проектам.

     Для более наглядного представления об уровне рисков сравниваемых инвестиционных проектов по результатам расчета показателя среднеквадратического (стандартного) отклонения строится график следующего типа (рис. 4).

     Чем более узким  является поле разброса показателей  эффективности проекта на графике, тем ниже уровень проектного риска (на приведенном графике наименьший уровень риска присущ, проекту «А»). И наоборот, чем шире поле разброса значений показателей эффективности проекта на графике, тем соответственно выше уровень проектного риска (на приведенном графике наиболее высокий уровень риска присущ проекту «В»).

Рис. 4 «Распределение вероятности  показателя эффективности по трем сравниваемым проектам»

     III. Метод имитационного моделирования (метод Монте-Карло). Основной задачей использования этого аналитического метода является комплексная оценка проектного риска на основе многократной имитации условий формирования показателей эффективности проекта и их отклонения от расчетного или среднего значения. Имитационное моделирование основано на построении математической модели формирования показателей эффективности проекта, установлении границ возможных изменений и форм коррелятивных связей отдельных первичных (факторных) показателей, формирующих эту эффективность, и многократного компьютерного моделирования вероятностных сценариев изменения отдельных первичных (факторных) показателей с целью получения адекватных им значений возможного распределения показателей эффективности проекта.

     Как видно  из этой общей характеристики метода имитационного моделирования, он существенно углубляет аналитический аппарат ранее рассмотренных методов — анализа чувствительности и анализа сценариев проекта. Если метод анализа чувствительности проекта исследует изолированное влияние каждого из первичных (факторных) показателей на эффективность, то данный метод, определяя коррелятивную связь между первичными показателями, позволяет исследовать это влияние комплексно. В сравнении с методом анализа сценариев данный метод существенно расширяет исследуемое поле условий реализации проекта, моделируя не 3-5 возможных сценариев, а многие их сотни (используя возможности современной компьютерной техники).

     Имитационное  моделирование по методу Монте-Карло в процессе оценки уровня риска инвестиционного проекта осуществляется в разрезе следующих основных этапов (рис. 5)

Рис. 5 «Основные этапы  оценки уровня проектного риска методом  имитационного моделирования (методом  Монте-Карло)»

 

     1. Выбор для анализа приоритетного показателя эффективности проекта. Использование метода имитационного моделирования возможно при оценке уровня риска проекта по любому из показателей его эффективности. Более того, имитационное моделирование по методу Монте-Карло может осуществляться одновременно по всему блоку основных показателей оценки эффективности проекта, но формирование таких моделей является очень сложным процессом. Поэтому в практике использования этого метода для анализа риска выбирается лишь один из показателей оценки эффективности проекта, как правило, чистый приведенный доход.

     2. Построение математической модели и компьютерной программы формирования избранного показателя эффективности проекта на основе первичных (факторных) показателей. Такая математическая модель формализует всю систему поэтапных расчетов избранного показателя эффективности проекта и устанавливает степень связи между значением каждого исходного первичного показателя и конечным результативным значением эффективности. На основе построения математической модели разрабатывается соответствующая расчетная компьютерная модель.

     3. Ограничение диапазона возможного колебания первичных (факторных) показателей в процессе реализации проекта. Исходя из ретроспективного и прогнозируемого изменения отдельных факторов, влияющих на эффективность инвестиционной деятельности, по каждому первичному (факторному) показателю устанавливается минимальная и максимальная граница его значений, в диапазоне которых будут осуществляться имитационные расчеты. Такое ограничение диапазона осуществляется только по тем первичным (факторным) показателям, которые могут варьировать в процессе реализации проекта.

     4. Установление и математическое выражение форм коррелятивных связей между отдельными первичными (факторными) показателями, формирующими эффективность проекта. На этом этапе определяется наличие такой связи между показателями, ее характер и теснота (например, связь между уровнем цены на продукцию и объемом ее реализации). 
Необходимость установления таких связей между отдельными первичными показателями определяется тем, что если выбор значений одного из коррелирующих между собой показателей в процессе имитационных расчетов будет носить случайный характер, то значение другого будет уже детерминировано сделанным выбором.

     5. Задание типа распределения вероятности отдельных первичных (факторных) показателей в процессе реализации проекта. Это один из наиболее сложных этапов формирования имитационной модели так как он требует проведения соответствующих ретроспективных экономико-математических исследований на обширной статистической базе по каждому из показателей. В результате осуществления этого этапа по каждому первичному (факторному) показателю устанавливается соответствующий ему тип распределения вероятности (нормальное, шаговое, единообразное и т.п.).

     6. Многократно повторяющаяся случайная выборка одного из вероятных значений каждого первичного (факторного) показателя и определение адекватных им значений избранного показателя эффективности проекта. Этот этап и характеризует непосредственно процесс имитационного моделирования по компьютерной программе, отражающей ранее определенные условия и ограничения. Каждая случайная выборка одного из вероятных значений любого первичного (факторного) показателя рассматривается как один из возможных сценариев реализации проекта, изменяющих избранный показатель его эффективности. В зависимости от характера проекта таких сценариев в процессе имитационного моделирования может формироваться от нескольких сотен до нескольких тысяч.

     7. Построение по результатам многократного имитационного моделирования условий реализации проекта графика и модели вероятностного распределения избранного показателя эффективности проекта. Этот этап осуществляется на компьютере после завершения имитации возможных сценариев реализации проекта

     8 Статистический анализ полученной вероятностной модели для определения уровня проектного риска. В процессе этого анализа определяются среднеквадратическое (стандартное) отклонение, коэффициент вариации и другие показатели, характеризующие уровень проектного риска. 
Характеризуя метод имитационного моделирования в целом следует отметить, что он позволяет наиболее полно учесть весь диапазон неопределенностей исходных значений первичных (факторных) показателей проекта, которые могут иметь место в процессе реализации проекта. Кроме того, путем изначально задаваемых ограничений требуемых значений показателей эффективности проекта можно наиболее широко использовать информационную базу анализа проектных рисков. Наконец, метод Монте-Карло позволяет получить интервальные значения показателей проектных рисков, в рамках которых возможна успешная реализация проекта. 
     Однако широкое практическое использование этого метода сдерживает ряд обстоятельств. Одним из них является необходимость формирования надежной программной поддержки, требующей определенной индивидуализации с учетом особенностей проекта (одним из типовых вариантов такого программного продукта является пакет «Risk Master», используемый в зарубежной практике управления проектами). Кроме того, серьезной проблемой является установление типа распределения вероятности, задаваемой по отдельным первичным (факторным) показателям, которое требует достаточно высокого уровня профессиональной подготовки аналитика.

     IV. Метод «дерева решений» («дерева вероятностей») проекта. Основной задачей этого метода является комплексная оценка уровня риска проекта на основе графического представления возможных последовательно рассматриваемых во времени сценариев его реализации с установлением вероятности возникновения каждого из них. Каждая из полных ветвей, представленная на графике, иллюстрирует одну из альтернатив возможного хода реализации проекта и соответствующего ей ожидаемого значения показателя его эффективности. Все вероятностные значения показателя эффективности проекта будущего периода связываются с их значениями, ожидаемыми в предшествующем периоде. Таким образом, комплексная оценка уровня риска проекта на конечной стадии его реализации коррелируется с соответствующими уровнями риска проекта на предшествующих стадиях этого процесса, т.е. отражает характер возможных изменений первичных (факторных) показателей, формирующих эффективность, во времени.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
      Принципиальная форма графика, иллюстрирующего альтернативы возможного хода реализации проекта во времени в процессе оценки уровня проектного риска, представлена на рис. 6.