загрузка...
 
10.3. МЕТОДИ АНАЛІЗУ Й ОЦІНКИ РИЗИКІВ ІНВЕСТИЦІЙНИХ ПРОЕКТІВ
Повернутись до змісту
Головний наслідок ризику — перевитрати часу й ресурсів на його виконання через підвищення обсягу робіт та збільшення тривалості виконання робіт за проектом.
Мета аналізу ризику — надати потенційним партнерам або учасникам проекту потрібні дані для прийняття рішення відносно доцільності участі у проекті та заходів захисту їх від можливих фінансових утрат. Тому аналіз може проводити кожен учасник проекту.
Розрізняють такі види аналізу ризику:
якісний — визначення показників ризику, етапів робіт, за яких виникає ризик, визначення потенційних зон ризику та ідентифікація ризику;
кількісний — передбачає числове визначення розміру окремих ризиків, а також проекту в цілому.
До якісних методів ризику слід віднести експертний аналіз ризиків. Як правило, даний вид оцінки застосовують на початкових етапах роботи над проектом. Основними перевагами даного методу можна вважати: можливість оцінки ризику до розрахунків показників ефективності, відсутність необхідності у точних первинних даних і сучасному програмному забезпеченні, а також простоту розрахунків. Однак експертний аналіз ризиків, як і будь-яка експертна оцінка, хибує на певну суб’єктивність і не завжди дозволяє дати незалежну характеристику події, що аналізується. Процедура експертної оцінки ризику передбачає:
визначення видів ризику і граничного рівня його допустимої величини;
встановлення ймовірності настання ризикової події і небезпечності даного ризику для успішного завершення проекту;
визначення інтегрального рівня по кожному виду ризику і вирішення питання про прийнятність даного виду ризику для учасників проекту.
За невеликої кількості змінних і можливих сценаріїв розвитку проекту для аналізу ризику можна скористатися методом «дерева рішень». Дерево рішень будується на основі виділених робіт (подій), у яких відображаються життєвий цикл проекту, ключові події, що впливають на проект, час їх настання і можливі рішення, які можуть бути прийняті в результаті виконання кожного ключового виду роботи, з визначенням імовірності їх прийняття і вартості робіт.
За результатами побудови дерева рішень визначається ймовірність кожного сценарію розвитку проекту, ефективність по кожному сценарію, а також інтегральна ефективність проекту. Ризик по проекту може вважатися прийнятним у випадку позитивної величини інтегрального показника ефективності проекту, наприклад чистої теперішньої вартості.
Зазвичай аналіз ризику провадиться кількома методами. Для цього користуються методом чутливості, методом сценаріїв та методом Монте-Карло.
Метою аналізу чутливості є використання змін заданих параметрів для визначення життєздатності проекту в умовах невизначеності. Експерт розраховує можливу зміну кожного чинника або змінної величини, визначає вплив цієї зміни на показник певного рішення і виділяє суттєві чинники або змінні величини для більш поглибленого вивчення. Він визначає кількість і вказує на вплив невизначеності та намагається виразити математичним способом відношення змінних величин, що їх складають просування ліквідності та рентабельність.
Аналіз чутливості надає можливість судити про наслідки невід’ємної невизначеності в проектах. Зміни можуть відбуватися в фінансових оцінних даних про капітал, тривалість будівництва, вартість сировини та інших витрат, пов’язаних з реалізацією проекту, вартістю збуту, коефіцієнтом завантаження і ціною на продукцію, бо вони не можуть бути передбачені заздалегідь. Ці різні зміни можуть впливати на завершення реалізації проекту.
Розробка проекту фактично є прогнозуванням розвитку ситуації «з проектом». Аналіз чутливості в літературних джерелах з інженерної економіки і теорії прийняття рішень інколи має іншу назву — ранжирування параметрів.
Проведення аналізу чутливості передбачає розрахунок базової моделі на основі припустимих значень вхідних змінних проекту, для якої визначається величина чистої теперішньої вартості (ЧТВ). Ця величина є основою порівняння з припустимими можливими змінами, які треба проаналізувати.
Детальний алгоритм проведення аналізу чутливості, аналізу сценаріїв і моделювання за методом Монте-Карло поданий у підручнику «Проектний аналіз» (В. А. Верба, О. А. Загородніх).
Аналізуючи сценарії, експерт об’єднує всі можливості для невизначених змінних величин у більшу кількість сценаріїв. Кожний сценарій передбачає тільки одну комбінацію оцінки кожної змінної величини. Це рівноважно проведенню повного аналізу чутливості для кожного можливого випадку з такими важливими відмінностями:
аналіз міри ризику візьме до уваги відносну ймовірність значущості для кожної змінної величини на відміну від аналізу чутливості, який не обумовлює відносну ймовірність сценаріїв;
аналіз міри ризику дасть імовірність розподілу, яка вказує на відносну випадковість появи різних результатів масштабів реалізації проекту, а не тільки кількість можливих змін його середньої значущості.
Аналіз сценаріїв звичайно готують за трьома сценаріями: очікуваним (базовий випадок, що був основою проведення аналізу чутливості) та двома додатково розробленими сценаріями — оптимістичним і песимістичним.
«Найкращий», або оптимістичний, сценарій відбиває уявлення аналітика про те, наскільки поліпшуються умови реалізації проекту у тому випадку, коли всі обставини будуть більш сприятливими, ніж заплановано. Однак усі ці зміни повинні бути реалістичними. Фактично експертна підготовка оптимістичного сценарію провадиться з погляду найсприятливішого оточення проекту під девізом «як поведе себе проект, коли компанії надзвичайно поталанить».
«Найгірший», або песимістичний, сценарій показує, наскільки невдалим буде проект, якщо умови його реалізації виявляться набагато гіршими, ніж передбачається. Реалістичність набору подій ґрунтується на інформації, наскільки гіршими будуть справи в проекті, якщо компанії не поталанить. Ці два додаткових сценарії мають бути внутрішньо послідовними.
Метою аналізу сценаріїв є розгляд екстремальних результатів та визначення ймовірності розподілу чистої теперішньої вартості проекту.
За винятком дуже великих проектів, до виконання яких залучаються величезні капітальні інвестиції, аналізу сценаріїв буде достатньо для того, щоб керівництво одержало уявлення про характеристики рентабельності проекту. Якщо ця робота виконується ретельно, то такий аналіз здатний досить точно показати розподіл екстремальних результатів. Однак через складні взаємозв’язки між змінними він недосить вдало показує середину розподілу значень ЧТВ. Потрібні додаткові сценарії для того, щоб показати точки між двома екстремальними значеннями; це підвищує точність, і аналітик більш упевнено може визначити центр розподілу значень ЧТВ. На жаль, звичайний і відомий спосіб розробки таких сценаріїв є складним і вимагає значного часу. Ефективність підвищується у тому разі, якщо роботу провадять за допомогою програмного забезпечення та електронних таблиць.
Моделювання методом Монте-Карло
У випадку, коли визначення ймовірності наступу нового сценарію реалізації проекту можна обчислити за допомогою електронних таблиць, проводять аналіз ризику за методом імітаційного моделювання, тобто коли аналітик визначає вид та ймовірність розподілу масштабів реалізації проекту і методом відбору мір значущості невизначених змінних розраховує можливість розвитку кожної моделі.
Схема моделювання методом Монте-Карло передбачає:
визначення інтервалів можливої зміни основних ризикових змінних проекту, всередині яких ці змінні є випадковими величинами;
оцінка всередині заданих інтервалів видів розподілу ймовірностей (нормальний, дискретний, пірамідальний, трикутний);
встановлення коефіцієнта кореляції між залежними перемінними;
багаторазовий (більш як 500 сценаріїв) розрахунок результуючого показника, що дозволяє побачити розподіл частоти для чистої теперішньої вартості проекту;
визначення ймовірності потрапляння результуючої величини в той чи той інтервал та перевищення мінімально допустимого значення.
Метод Монте-Карло можна розглядати як свого роду імітацію майбутнього в лабораторних умовах. Оскільки відповідна програма обирає значення вхідних змінних з випадкових розподілів імовірностей, то кожний одержаний результат відображає можливий у майбутньому стан справ. Кожна з цих комбінацій справді може здійснитися, причому з однаковою мірою ймовірності. Тому й одержувані результати також можливі в майбутньому і є однаково ймовірними. Насправді ж, звичайно, реалізується лише один із таких результатів, і ми не можемо передбачити, який саме. Але завдяки даному методу аналітик має важливий інструмент управління ситуацією: якщо багато з цих однаково ймовірних результатів є небажаними, він може запобігти появі їх, відмовившись від відповідних інвестицій. І навпаки: якщо досить велика кількість цих результатів виявляться сприятливими, можна зважитися й піти на ризик заради одержання одного із цих результатів.
Метод моделювання дозволяє:
досліджувати комбінований вплив ризиків;
аналізувати наслідки накопичення ризикових ситуацій;
визначити вплив ризиків на фінансовий стан учасників проекту, який може виявлятися у вигляді затримок в одержанні доходу і збільшенні позики.
Метод імітаційного моделювання дозволяє визначити ймовірність характеристик, потрібних для аналізу проекту. Наприклад, імовірність вчасного завершення проекту становить 70 % або перевищення планового кошторису будівництва складає 20 %. Після визначення ймовірності настання заданих результатів проекту треба прийняти рішення, яке б дозволило збалансувати ризик, пов’язаний із проектом. Зазвичай після такого аналізу ризику приймаються корективи, які дозволяють зменшити ризикованість специфічних дій та планів. Приміром, після проведення робіт з аналізу проектних ризиків слід передбачити, щоб договори з постачальниками сировини ґрунтувались на фіксованих цінах, були укладені довгострокові договори продажу, застраховані продажі, а також передбачити точну систему керівництва проектом для забезпечення контролю за його виконанням.
У будь-якому разі аналітик може балансувати між мірою ризику та величиною прибутку. Наприклад, керівники проекту можуть запропонувати покупцеві більш низькі ціни за гарантований обсяг майбутніх закупівель, що зменшить не тільки прибутки, а й ризик неспроможності збути продукцію.




загрузка...