Количественные и качественные подходы оценки рисков проектов развития и расширения производства

Существуют стандарты по управлению рисками, международные и установленные в Российской Федерации, в которых прописаны рекомендации по оценке рисков.

ISO 31000 - это международный стандарт управления рисками. Данный стандарт определяет комплекс норм и правил, помогая организациям в проведении анализа и управлении рисками.

ГОСТ Р ИСО 31000:2010 подготовлен научно-техническим центром «ИНТЕК» на основе собственного перевода на русский язык международного стандарта ISO 31000:2009.

ГОСТ Р ИСО 31000:2010 является практическим документом, направленным на оказание помощи организациям в разработке их собственных подходов к управлению рисками [3]. Внедряя ГОСТ Р ИСО 31000:2010, организация может сравнить свою практику управления рисками с международным опытом и привнести свой собственный опыт в мировую практику управления рисками.

Отмечено, что риску в той или иной степени подвержены результаты всех видов деятельности любого предприятия. Поэтому правомочно говорить о многообразии рисков, возникающих в процессе работы по всем направлениям. Многогранность понятия «риск» обусловлена разнообразием факторов, характеризующих как особенности конкретного вида деятельности, так и специфические черты неопределенности, в условиях которой эта деятельность осуществляется.

ГОСТ Р ИСО/МЭК 31010-2011 «Менеджмент риска. Методы оценки риска»[4]. Настоящий стандарт разработан в дополнение к ИСО

31000 и содержит рекомендации по выбору и применению методов оценки риска. Оценка риска, выполненная в соответствии с настоящим стандартом, применима при выполнении других элементов процесса менеджмента риска. В настоящем стандарте представлены методы оценки риска и даны ссылки на другие международные стандарты, в которых более подробно описано применение конкретных методов оценки риска.

Свод знаний по управлению проектами (РМВОК) стандарт, разработанный Project Management Institute (РМ1)[6]. В стандарте описаны разные жизненные циклы проекта и организационные структуры исполняющей организации, определены группы процессов (инициирования, планирования, исполнения, контроля, завершения) и их взаимодействие между собой, выделены основные и поддерживающие процессы, определены девять областей знаний (управление интеграцией, замыслом, временем, стоимостью, качеством, человеческими ресурсами, коммуникациями, рисками, контрактами и поставками). Стандарт базируется на процессном подходе.

В РМВОК описаны шесть процедур управления рисками.

Повышенное внимание со стороны консультантов в области риск-менеджмента, действующих на российском рынке, уделяется документу «Управление рисками организаций. Интегрированная модель», разработанному Комитетом спонсорских организаций комиссии Тредвея (Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission, COSO) [7]. Русским обществом управления риском в качестве базового рассматривается «Стандарт по управлению рисками Федерации европейских ассоциаций риск-менеджеров», который является совместной разработкой Института риск-менеджмента (1RM), Ассоциации риск-менеджмента и страхования (AIRMIC) и Национального форума по риск-менеджменту в общественном секторе (ALARM).

Существует множество стандартов, касающихся преимущественно техногенных опасных факторов. К их числу следует отнести ГОСТ 27.310-95 «Анализ видов, последствий и критичности отказов»; ГОСТ Р 51333-99 «Безопасность машин. Основные принципы конструирования. Термины, технологические решения и технические условия»; ГОСТ Р 51901 «Управление надежностью. Анализ риска технологических систем», ГОСТ Р 51897 «Менеджмент риска. Термины и определения», а также ГОСТы ИСО/ТО 12100-1 и 2 - 2002 «Безопасность оборудования. Основные понятия, общие принципы конструирования». Предприятие может достигать своих целей разными способами, то есть открывать разные проекты развития и расширения производства. Часто перед инвестором стоит вопрос выбора проекта, объекта вложений. Чтобы сделать правильный выбор необходимо рассчитать показатели эффективности проекта. Однако, на эффективность проекта влияет уровень риска, который необходимо оценить для выявления более адекватной картины развития каждого проекта.

Не существует определенной методики по оценке риска. Хотя многие авторы, занимающихся вопросами управления рисками, выделяют два основных подхода (качественный и количественный), но имеются значительные расхождения при использовании конкретных методов оценки.

В таблице 1.3.1. представлена предлагаемая систематизация методов оценки риска проекта развития и расширения производства в условиях частичной неопределенности, полной определенности и полной неопределенности на фазах жизненного цикла проекта.

Таблица 1.3.1.

Предлагаемая систематизация качественных и количественных методов оценки рисков проекта развития и расширения производства

Качественные методы необходимы для идентификации видов рисков, которые могут возникнуть в процессе реализации инвестиционного проекта, а также для выявления факторов, влияющих на вероятность возникновения данного риска. Качественный анализ предусматривает описание возможного ущерба, мероприятий по его снижению и предупреждению риска (диверсификация, локализация, страхование рисков, создание резервов).

Качественные методы анализа используются на всех фазах жизненного цикла проекта развития и расширения производства, но чаще всего используются на прединвестиционной и инвестиционной фазах жизненного цикла.

На прединвестиционной фазе качественные методы используются на этапах исследования возможностей, разработки ТЭО и на стадии финального рассмотрения проекта. На инвестиционной фазе качественные методы необходимы на стадиях инженерно-технического проектирования и производственного маркетинга.

Качественные методы используются на самой последней стадии эксплуатационной фазы - развития и расширения, но этого этапа может не быть либо он может превратиться в открытие нового проекта, и тогда этот метод используется на прединвестиционной фазе нового проекта.

Задачей качественной оценки является определение степени важности каждого риска для последующего выбора на этой основе способа реагирования. Ошибки и неточности в результатах приводят к значительному снижению эффективности управляющих воздействий и оказывают негативное влияние на результаты проекта.

Существует множество качественных методов оценки риска. Одним из самых удобных методов считается «роза рисков». Она визуально показывает, какой риск больше всего влияет на проект. Роза рисков - иллюстрированное ранжирование рисков на основании качественных оценок рискованных факторов. Внутри окружности изображаются оси, радиусы которых соответствуют шкале влияния риска на проект. Проводится анкетирование или мозговой штурм для определения баллов влияния, которые расставляются на радиусах. Соединяя точки (соответствующие баллам) на радиусах, получаем наглядную картину рисков.

Когда необходимо быстро оценить наличие влияния факторов на исследуемый показатель, следует использовать такой качественный метод оценки риска как балльный метод. Несколько экспертов ставят баллы, в зависимости от силы влияния фактора на результативный показатель, затем результаты оцениваются в общей совокупности и принимаются управленческие решения. Но данный метод используется вместе с количественными методами, То есть находятся средневзвешенные арифметические средние по оценкам экспертов, формула представлена в таблице 1.3.1. Также проводится оценка согласованности мнений экспертов по коэффициенту вариации, формула представлена в таблице 1.3.1. Если коэффициент вариации равна 30%, то согласованность приемлема, чем ближе коэффициент вариации к 0, тем больше можно доверять мнениям экспертов.

Качественным методом оценки риска является метод «Дельфи» [25, стр.86]. Это скорее не отдельный инструмент метода экспертных оценок, а некое развитие организационной составляющей.

Метод характеризуется анонимностью и управляемой обратной связью. Физическое разделение членов комиссии обеспечивает анонимность проведения оценки рисков, так как эксперты в такой ситуации лишены возможности обсуждать ответы на поставленные вопросы и не знают состава экспертов. При таком разделении удается избежать ловушек группового принятия решения и доминирования мнения лидера. Обработанные и обобщенные результаты через управляемую обратную связь сообщаются каждому члену экспертной комиссии.

Таким образом снимается возможность психологического дискомфорта, связанного с персонификацией каждой оценки, после чего процесс оценки может быть повторен. Качество экспертной оценки проектных рисков в большой степени зависит от качества подбора экспертов, чему необходимо уделять серьезное внимание.

Метод Дельфи имеет разные модификации. Например, создаются две группы: экспертная и аналитическая. Опрос экспертов проводится в три-четыре тура, состоящих из серии анкет, вопросы конкретизируются от тура к туру. Для проведения первого тура экспертам задается проблема и предлагаются вопросы. Эксперты дают ответы на предложенные вопросы в виде количественных оценок. Ответ должен быть обоснован. Каждый эксперт работает самостоятельно и анонимно. После каждого тура аналитическая группа проводит статистическую обработку информации от всех экспертов. Полученные результаты и выводы аналитиков предлагаются на рассмотрение экспертам. Они могут увидеть, как соотносится их мнение с мнением всей группы экспертов. Анонимность при этом строго соблюдается.

После такой проверки проводится очередной тур. Эксперты могут либо изменить свои мнения, либо оставить прежними - тогда они должны будут выдвинуть контраргументы в свою пользу. Если эксперты считают целесообразным, они передают свои коррективы аналитической группе для расчета новых результатов по тому же алгоритму. Таким образом, проводится несколько туров. В результате формируется групповая оценка.

Если проект имеет аналогичные рисковые переменные с другим проектом, то используют метод аналогий. Этот метод помогает в случаях, когда другие качественные методы по тем или иным причинам недоступны. Берутся показатели, обладающие аналогичными характеристиками и рисками, сравниваются или принимаются за базовые значения и при использовании количественных методов. Необходимыми условиями являются сопоставимость показателей, которые считаются аналогичными и наличие базы данных об аналоге.

Качественный подход, не позволяющий определить количественный уровень риска инвестиционного проекта, является базой для реализации дальнейших расчетов с помощью количественных методов.

Основная цель количественного метода - это измерение влияния рисков на изменения показателей эффективности инвестиционного проекта. Используются теория вероятностей, математической статистики.

Количественная оценка рисков используется на всех фазах жизненного цикла проекта развития и расширения производства, в том числе и на эксплуатационной фазе, когда проект работает, показатели известны, план построен, необходим лишь контроль, за важнейшими показателями.

Деятельность предприятий планируется по средним показателям, которые заранее не известны точно и могут меняться случайным образом.

Чем меньше отклонение показателей от среднего ожидаемого значения, тем больше стабильность показателей.

Крайне нежелательна ситуация с резкими колебаниями этих показателей, ведь это означает угрозу потери контроля над ходом проекта. Исходя из вышесказанного, наибольшую популярность при оценке инвестиционного риска имеют статистические методы, основанные на методах математической статистики. Расчет среднего значения осуществляется по формуле средней взвешенной, которая представлена в таблице 1.3.1.

Среднее значение (математическое ожидаемое) представляет собой обобщенную характеристику и не дает возможность принять решение о выборе какого-либо варианта инвестирования. Колеблемость - это степень отклонения ожидаемого значения от среднего значения. Чтобы принять верное решение необходимо определить уровень колеблемости показателя. Для ее оценки на практике обычно используют дисперсию и среднее квадратичное отклонение, формулы показаны в таблице 1.3.1. Дисперсия показывает меру изменчивости показателя, измеряются в тех же единицах измерения, что и исследуемый показатель. При одинаковых значениях уровня ожидаемого дохода меньше риска включают в себя такие вложения, которые характеризуются меньшим значением среднеквадратического отклонения, показывающего колеблемость вероятности получения ожидаемого показателя.

Для анализа результатов, предусматриваемых инвестиционным проектом, в том числе и проекта развития и расширения производства обычно используют коэффициент вариации. Он представляет собой отношение среднего квадратичного отклонения к средней арифметической и показывает степень отклонения полученных значений. Чем больше коэффициент, тем сильнее колеблемость, данный коэффициент используется для анализа согласованности мнений экспертов.

При оценке риска проектов развития и расширения производства применяется также анализ чувствительности.

При использовании данного метода риск рассматривается как степень чувствительности показателей эффективности реализации проекта к изменению промежуточных показателей (изменение налоговых платежей, ценовые изменения, изменение объема производства, изменения средних переменных издержек). Показателями эффективности реализации проекта могут выступать: показатели эффективности (NPV, IRR, PI, срок окупаемости); ежегодные показатели проекта (выручка, чистая прибыль, прибыль от продаж).

Необходимо установить базовое значение показателя эффективности (например, NPV) при фиксированных значениях параметров, влияющих на результат оценки проекта.

Затем следует рассчитать относительные величины - эластичности, отражающие насколько сильно изменяется критериальный проектный показатель при единичном изменении риск-переменной.

Например, эластичность NPV по варьируемой переменной определяется как отношение относительного приращения в NPV к относительному приращению в варьируемом параметре, умноженное на 100 %.

Преимущество эластичности как показателя в том, что это безразмерная величина, то есть с его помощью удается сопоставить влияния разных (как натуральных, так и стоимостных) варьируемых характеристик проекта [12, стр. 144]:

где: X] - базовое значение варьируемого параметра,

Х2 - измененное значение варьируемого параметра,

NPV] - значение результирующего показателя для базового варианта,

NPV2 - значение результирующего показателя при изменении параметра.

По эластичности можно построить вектор чувствительности, позволяющий выявить наиболее рискованные переменные, например, цена товара, объем производства, себестоимость товара. Так же вычисляется показатель эластичности для других показателей эффективности проекта, например, срока окупаемости [12, стр. 144]:

где: X] - базовое значение варьируемого параметра,

Х2 - измененное значение варьируемого параметра,

PIi - значение результирующего показателя для базового варианта,

PI2— значение результирующего показателя при изменении параметра.

Поскольку риск может возникнуть как в любой момент, так и исчезнуть, эластичность не показывает взаимосвязь изменяемых показателей и показателей эффективности, показывает лишь влияние изменения показателя на эффективность проекта развития и расширения производства.Таким же образом исчисляются показатели чувствительности по другим показателям эффективности. Чем больше значение показателя эластичности, тем чувствительнее эффективность и сам проект к изменениям данного фактора, и больше вероятности, что данный риск принесет больший ущерб, при условии его возникновении. Анализ чувствительности можно также проводить и графически, путем построения прямой значений показателя эффективности на изменение фактора. Чем больше угол наклона этой прямой, тем чувствительнее показатель эффективности к изменению фактора и больше риск [12, стр. 144].

Следующий метод количественного подхода к оценке риска - это «Дерево решений», метод, используемый при выборе одного из альтернативных вариантов. Он полезен при формировании оптимального плана проекта. Дерево решений, как его природный «прототип», состоит из «веток» и «листьев». На ветвях находятся значения, от которых зависит целевая функция; на листьях же записывается значение целевой функции. Цель построения дерева решений - создать модель, по которой можно было бы учитывать все случаи и решать, какая может быть целевая функция, имея несколько переменных. Так же к количественным методам относятся «игры с природой». Это такие методы как критерий Вальда, Сэвиджа, Лапласа и Гурвица. Критерий Гурвица при выборе решения рекомендует руководствоваться некоторым средним результатом, характеризующим состояние между крайним пессимизмом и безудержным оптимизмом. Он используется при оценке стратегических рисков проекта, помогает выбрать лучшую стратегию, которая определяется по формуле [12, стр. 144]. Критерий имеет промежуточную позиции, учитывающей возможность какпессими- стичного, так и оптимистичного поведения природы. При А=0 данный критерий можно заменить критерием максимума, а при А=1 — критерием Вальда. Далее рассмотрим метод количественного анализа риска, который называется «сценарный подход» [12, стр. 154]. Он представляет собой развитие анализа чувствительности инвестиционного проекта: одновременному непротиворечивому изменению подвергаются все показатели проекта. Определяется результат влияния одновременного изменения всех основных рисковых показателей проекта, входящих в расчет денежных потоков и показателей эффективности. Важное преимущество метода заключается в том, что отклонения параметров рассчитываются с учетом их корреляции. Данный метод позволяет принимать правильные управленческие решения путем учета риска изменения показателей, предупредить возникновение рисков и недопускать приближения к пессимистичному сценарию показателей, поскольку изменения показателей влияют на ход проекта и определяют близость реалистичного сценария к границам (оптимистичная граница и пессимистичная граница). Также сценарный метод помогает выбрать необходимую ставку дисконтирования для проекта из альтернативных вариантов. Количественный метод - метод построения кривой риска. Она имеет колоколообразную форму и строится в MS Excel, в ячейку вводится формула НОРМРАСП. Математическая формула нормального распределения плотности вероятностей случайной величины (графическое представление - это кривая риска) представлена в таблице 1.3.1. Для того, чтобы найти плотности вероятностей в MS Excel, имея ряд данных, из которого необходимо найти те значения, вероятность реализации которых наивысшая, необходимо найти среднее арифметическое и среднеквадратическое отклонение от него и подставить в формула НОРМРАСП в MS Excel, так же в качестве интегрального значения взять 0. Выделить область, где находятся показатели и соответствующие плотности вероятностей реализации и построить график, имеющий колоколообразный вид, иллюстрирующий нормальное распределение случайных величин, пример графика представлен в приложениях 14, 17. Если необходимо найти вероятности реализации и потерь при реализации значений, то в формулу НОРМРАСП на вместо интегрального значения подставить 1, и получится график, на котором указана динамика роста вероятности реализации каждого показателя. Также для оценки рисков используют статистическое методы например индексный метод. Этот метод позволяет выявить индекс изменения показателей за определенный период и в дальнейшем использовать этот индекс при планировании этих показателей. Это простой, но очень действенный и часто используемый метод. Обычно он используется для оценки риска колебания цен. При разработке и принятии инвестиционного проекта происходит расчет эффективности на основе анализа значений различных показателей - NPV, IRR, PI и т.д. Если все расчеты проводятся для одного (реалистичного) варианта инвестиционного проекта, то создается только одна модель прогнозируемых потоков денежных средств и показателей эффективности. Она является моделью принятия решений в условиях определенности. На практике нельзя быть уверенным, что при отсутствии оценки рисков и учете их в показателях проекта, реализация инвестиционного проекта и все денежные потоки будут такими, какими их прогнозировали на прединвести- ционной фазе. Также в случаях, когда необходимы разные возможные сценарии развития проекта, используют метод имитационного моделирования (метод Монте-Карло) [12, стр.154]. Процесс риск-анализа по методу Монте-Карло может быть разбит на этапы:

  • -построение математической модели (определение переменных, которые включаются в модель; определение типа распределения, которому эти переменные подвержены; определение взаимозависимостей (функциональной и вероятностной зависимости между переменными);
  • -осуществление имитации (с помощью компьютерных технологий);
  • -анализ результатов (удобно строить построить выборочные аналоги функции распределения и функции плотности распределения результирующего показателя). После идентификации рисков, используя методы качественного анализа, необходимо измерить их влияние на эффективность проекта количественными методами. На показатели эффективности влияют элементы денежного потока, ставка дисконтирования, размер первоначальных инвестиций и т.д. В таблице 1.3.1. мы соотнесли показатели проекта, которые влияют на эффективность (в рисковой ситуации - негативно), с качественными и количественными методами определения влияния. Как как показатели эффективности (NPV, IRR, PI, РР) взаимосвязаны между собой, на них влияют одинаковые показатели. Таким образом, влияние риска можно не только идентифицировать, но и посчитать количественно.
 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ   След >