Управление рисками инвестиционного проекта

а)первоначальная недооценка стоимости  проекта в целом или его  отдельных фаз и составляющих;     

б)изменение границ проектирования, обусловленное непредвиденными обстоятельствами; 

  в)различие в производительности (отличие производительности от предусмотренной проектом);  

   г)увеличение стоимости проекта в сравнении с первоначальной вследствие инфляции или изменения налогового законодательства.

Эти факторы могут быть детализированы. На базе типового перечня можно составить  подробный контрольный перечень возможного повышения затрат по статьям  для каждого варианта проекта  или его элементов. Процесс утверждения  ассигнований разбивается на стадии. Стадии утверждения должны быть связаны  с проектными фазами и основываться на дополнительной информации о проекте, поступающей по мере его разработки. На каждой стадии утверждения, получив  информацию о высоком риске, назревшем для требуемых средств, инвестор может принять решение о прекращении инвестиций.  

Поэтапное выделение средств позволяет инвестору при первых признаках  того, что риск вложений растет, или  прекратить финансирование проекта, или  же начать поиск мер, обеспечивающих снижение затрат. 

3. Метод аналогий – этот метод предполагает анализ аналитических проектов для выявления потенциального риска оцениваемого проекта. Наиболее применим при оценке риска повторяющихся проектов. Метод аналогий чаще всего используется в том случае, если другие методы оценки риска неприемлемы, и связан с использованием базы данных о рисках аналогичных проектов. Важным явлением при проведении анализа проектных рисков с помощью метода аналогий является оценка проектов после их завершения, практикуемая рядом известных банков, например Всемирным банком. Полученные в результате таких обследований данные обрабатываются для выявления зависимостей в законченных проектах, это позволяет выявлять потенциальный риск при реализации нового инвестиционного проекта. Метод аналогий состоит в анализе всех имеющихся данных, касающихся осуществления фирмой или банком аналогичных в прошлом с целью расчета вероятностей возникновения потерь. Колоссальную роль при этом играет банк накопленных данных о всех предпринятых ранее проектах, создаваемый на основе их оценки уже после завершения. Наибольшее применение метод аналогий находит при оценке риска часто повторяющихся проектах, например, в строительстве. Если строительная фирма предполагает реализовать проект, аналогичный уже завершенным проектам, то для расчета уровня риска предпринимаемого проекта можно построить так называемую кривую риска на основании имеющегося статистического материала. С этой целью устанавливаются области риска, ограниченные нижней и верхней границами общих потерь.  

Количественная оценка риска, т. е. численное определение размеров отдельных рисков и риска проекта  в целом, сложнее качественной . Сначала все риски измеряют в единицах, свойственных каждому из них, затем — в денежных единицах и, наконец, оценивают риск проекта в целом.

          Основные методы количественной оценки риска. 

Вероятностная оценка-это наиболее очевидный  способ оценки риска. Вероятность означает возможность получения определенного  результата. Применительно к задачам  инвестирования методы теории вероятности сводятся к определению вероятности наступления определенных событий и выбору из нескольких возможных событий,самого вероятного которому соответствует наибольшее численное значение математического ожидания.

Математическое  ожидание какого-либо события равно абсолютной величине этого события, умноженной на вероятность его наступления.

Данный  критерий, носящий название линейной комбинации математического ожидания и дисперсии, довольно часто используется в экономических исследованиях, поскольку с его помощью легко и удобно разделять риски в целях их независимой оценки. Так, необходимо разделять доход (ущерб), имевший место вследствие заключения рискового контракта с подрядной организацией, и доход, имевший место вследствие изменения проектной документации в ходе строительства объекта. 

Можно было бы привести еще ряд нелинейных моделей оценки риска в рамках общего вероятностного подхода, но следует  отметить, что линейная модель до сих  пор чаще всего используется во многих областях экономических исследований благодаря ее простоте и методической ясности. Хотя она дает довольно грубое приближение к истинной мере риска, на практике этого как правило оказывается достаточно. Последнее положение особенно верно в отношении крупномасштабных проектов, реализуемых в промышленности, при недостатке информации, статистических данных, не говоря уже о нестабильности политического, общеэкономического и законодательного фона. 

В рекомендациях Всемирного Банка  по проектному анализу названы  три  наиболее приемлемых подхода к оценке риска:

 а)Анализ  чувствительности, при котором исследуется влияние  опре-деленных (± 5, ± 10, ± 15 %) вариаций  наиболее важных для проекта  исходных (входных) параметров(объема инвестиций, доходов и расходов,  нормы дисконтирования и т.п.) на устойчивость показателей эффективности проекта;

 б)Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло), который предполагает выбор значений недетерминированных  ключевых исходных параметров  случайным образом;

 в)Метод сценариев (метод формализованного описания неопределен-ности), который основывается на проработке опытными экспертами сценариев нескольких типовых вариантов развития событий по проекту и соответствующих им значений динамики выпуска продукции, доходов, расходов и т. д., а также на расчете для каждого сценария чистого дисконтированного дохода ( ЧДД) и других показателей эффективности проекта.     

Разберем  подробнее каждый из названных методов. 

Анализ чувствительности - это один из основных методов  коли-чественного анализа  риска, трудоемкий, но при использовании соответствующего программного обеспечения — весьма показательный и точный. Суть его состоит в следующем: чем сильнее реагируют показатели экономической эффективности проекта на изменения входных величин, тем сильнее подвержен проект соответствующему риску. 

Анализ чувствительности позволяет определить ключевые (с точки зрения устойчивости проекта) параметры исходных данных, а также рассчитать их критические, т. е. предельно допустимые, значения. 

На  первой стадии анализа чувствительности обычно строятся (по трем-пяти точкам) диаграммы, отражающие зависимость выбранных результирующих показателей от исходных параметров при изменении последних. Сопоставляя между собой полученные диаграммы, можно определить ключевые параметры, в наибольшей степени влияющие на оценку проекта.

На  следующем этапе определяются критические  для проекта значения ключевых параметров. В простейшем случае, например, находят  так называемую точку безубыточности (англ. break - even point ), отражающую минимально допустимый объем производства (продаж), при котором проект уже не приносит прибыли, но еще не становится убыточным. Если же речь идет о финансировании за счет кредитов, то критическим значением будет минимальная ссудная ставка, при которой доходы от проекта не погашают задолженности. Кроме того, может быть получено n -мерное (по числу критических точек) описание поля допустимых значений, в пределах которого проект остается состоятельным.   

Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло). Этот метод первоначально использовался в системе ПЕРТ ( PERT Master Advance ) для вычисления ожидаемой продолжительности проекта в целом и каждого его этапа, а затем нашел применение при количественной оценке неопределенности. В основе его лежит все та же модель вероятностной оценки рисков, получившая развитие в направлении оценки комплексного воздействия рисков на итоговые экономические показатели проекта.  

В большинстве случаев при реализации проектов возникают  техно-логические  и иные перерывы или вносятся изменения, которые приводят к прямому и косвенному (обусловленному дополнительными затратами времени) росту расходов. 

Соответственно  выделению трех категорий рисков, влияющих на объем работ, продолжительность  стоимость их выполнения, модель включает матрицы объема, продолжительности  и стоимости. 

Матрица объема работ содержит вариантный ряд  данных об объеме работ по проекту, который может меняться в зависимости  от изменения условий реализации проекта, так же как и вариантный ряд данных о продолжительности  работ, содержащийся в матрице продолжительности работ.  

Матрица стоимости соотносит текущие  данные об объеме работ с  

переменными.  Матрица текущего финансового состояния  рассчитывает потребность в кредитах, обусловленную увеличением стоимости работ или  задержкой  поступлений.

Блок  расчета штрафных санкций позволяет оценить вероятный размер исков, которые могут быть возбуждены из-за изменения объемов работ и задержки их выполнения с учетом условий контракта, инфляции и т. п.

Блок  расчета критического пути определяет возможные задержки завершения отдельных этапов работ и проекта в целом.

На  практике метод Монте-Карло применяется  для опеки рисковых ситуаций, которые  могут возникнуть при реализации строительных проектов, осложнив отношения  инвестора и подрядчика. Важно  отметить два обстоятельства:

1. Метод Монте-Карло не дает эмпирической формулы для определения продолжительности работ и затрат на проект, так как нет двух подрядных организаций, которые вели бы строительство одинаково;

2. Практическое приложение метода требует соответствующего программного обеспечения (правда, при наличии « MS Excel » программу под метод Монте-Карло может написать любой квалифицированный пользователь) и доступа к аппаратным средствам. 

Идея  метода Монте-Карло чрезвычайно  проста и состоит она в  следующем. Вместо того чтобы описывать случайное явление с помощью аналитических зависимостей, производится «розыгрыш» — моделирование случайного явления с помощью некоторой процедуры, дающей случайный результат. Произведя такой «розыгрыш» очень большое число раз, мы получаем статистический материал — множество реализаций случайного явления, — который можно обработать обычными статистическими методами.

При большом количестве «розыгрышей» с  помощью метода Монте-Карло можно, используя центральную предельную теорему теории вероят-ностей, получить средний результат, распределенный приближенно по нормальному распределению. 

Метод сценариев. Этот метод, называемый также  формализованным описанием неопределенностей, наиболее сложен с технической точки  зрения и включает следующие этапы:

а)описание 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 (включая возможные санкции и затраты, связанные со страхованием и резервированием), результатов и показателей эффективности;

б)преобразование исходной информации о факторах неопределенности в информацию о вероятностях отдельных условий реализации и соответствующих показателях эффективности или об интервалах их изменения;

в)определение показателей экономической эффективности проекта с учетом неопределенности условий его реализации — показателей ожидаемой эффективности. 

Основным  показателем, используемым для сравнения  различных сценариев развития инвестиционного проекта и выбора наиболее благоприятного из них, является ожидаемый интегральный экономический эффект, а на уровне всего народного хозяйства — интегральный экономический эффект. Этот же показатель применяется для обоснования рациональных размеров и форм резервирования и страхования.

Метод проверки устойчивости (расчета критических  точек). Данный метод предусматривает  разработку сценариев реализации проекта  в наиболее вероятных или наиболее опасных для каждого участника  проекта условиях.

В рамках каждого сценария исследуется, как будет действовать  организационно- экономический  механизм реализации проекта, каковы окажутся доходы (убытки) от каждой стадии и проекта  в целом. Влияние факторов риска  на норму дисконтирования при  этом не учитывается.

Для проверки устойчивости должен быть выбран интервал планирования, при котором  достигается полное освоение производственных мощностей, после чего методом итераций подбирается искомое значение исследуемого параметра. 

Метод корректировки параметров проекта и экономических нормативов. Неопределенность условий реализации проекта может учитываться корректировкой параметров проекта и применяемых в расчете экономических нормативов путем замены их на ожидаемые (при этом ожидаемые значения величин определяются методом вероятностной оценки риска).

При реализации строительных проектов, например, для этого прибегают к следующему:  

а)сроки строительства и выполнения других работ увеличивают на среднее  значение возможных задержек; 

б)учитывают среднее увеличение стоимости строительства, обусловленное ошибками в проектной документации, пересмотром проектных решений в ходе строительства и, возможно, непредвиденными расходами;  

в)принимают во внимание запаздывание платежей, неритмичность  поставок сырья и материалов, внеплановые отказы оборудования, допускаемые персоналом нарушения технологии, уплачиваемые и получаемые штрафы и иные санкции за нарушения договорных обязательств; 

г)увеличивают норму дисконта и требуемую внутреннюю норму доходности; 

д) если  проектом не предусмотрено страхование участника от определенного вида риска, в состав его затрат включаются ожидаемые потери от данного риска.

При использовании описанных выше методов рекомендуется  придер-живаться следующего порядка оценки риска и неопределенности:  

а)разработка  максимально возможного числа вариантов  реализации проекта;