Риски в принятии инвестиционных решений

r ? mdm= m^2 / 2 (3.3)

В рассмотренном примере риск нечеткой ставки дисконта в размере 0,1-0,2 составляет 0,4 ^2/ 2= 0,08 или 8 %.

Данный субъективный прием весьма распространен в инвестиционном анализе, но в теории нечетких множеств для определения объективного значения функции принадлежности существует композитное выражение в следующем виде:

m (x) = (х- a) / ( a- б) б < x> a; 1 х =а ;

(в - х) / (в - a) a < x > в (3.4)

Заметим, что дробные значения функции должны быть одинаковыми.

Поэтому из их равенства выведена универсальная формула:

X = (2 a в - б в- a ^2) / (в - a) (3.5)

Универсальность формулы 3.5 состоит в том, что при найденном в по ней значении действительного числа х совпадут значения функции принадлежности ТНЧ в его границах для чисел x < a и x > a . При этом в условиях неопределенности можно принимать следующие наборы чисел:

- Е =(E min, E max) - инвестор не может точно установить расчётную ставку дисконта;

- ЧДП =(ЧДП min, ЧДП max) - инвестор прогнозирует диапазон изменения чистого денежного потока из-за возможных колебаний отпускных цен, стоимости потребляемых ресурсов, условий налогообложения, влияния других факторов;

Л = (Л min, Л max) - инвестор нечётко представляет себе условия будущей продажи действующего бизнеса или его ликвидации;

- Х = (min max X , X) - инвестор нечётко ориентируется в критериях, по которым проект может быть признан эффективным, или не до конца отдаёт себе отчёт в том, что понимается под «эффективностью» на момент окончания инвестиционного процесса.

Важнейшим абсолютным признаком приемлемости инвестиционного проекта служит положительное значение его кумулятивно чистой текущей ценности ЧТЦ, образуемой путём сокращения чистого денежного потока ЧДП по принятой ставке дисконта Е.

Поэтому чаще всего приходится оценивать риск именно этих экономических факторов эффективности реальных инвестиций [14,c.167-175].

В качестве примера рассмотрим инвестиции приставках дисконта Е=0,072; 0,1085; 0,16, первая ставка определена из условия нулю кумулятивного ЧДП, вторая- эндогенно обоснована в качестве оптимальной, а третья соответствует предельному значению, при котором становится равной нулю кумулятивная ЧТЦ, означая безубыточность проекта. Этим ставкам дисконта соответствует следующие значения чистой текущей ценности: ЧТЦ=57,4; 29,8; 0 млн. рублей, образуя ТНЧ 0; 29,8; 57,4.

Выполняя расчет для ставки дисконта по формулам (3.4) и (3.5) , определяем:

Х = (2*0,1085*0,16-0,16*0,072-0,1085^2) / (0,16-0,072)=0,12986;

M (Хе) = (0,12986 -0,1085) / (0,1085-0,072)= 0,585;

M (хе) = (0,16-0,12986) / (0,16-0,1085) = 0,585.

Аналогично для чистой текущей ценности определяем:

Хчтц=( 2*29,8*57,4-0*57,4 -29,8^2) / ( 57,4-0)=44,1 млн рублей;

M (Хчтц) = (44.1 -29, 8) / (29, 8-0) = 0, 48;

M (Хчтц) = (57, 4- 44, 1) / (57, 4 -29, 8) = 0, 48.

Используя результат интегрирования функции принадлежности, находим риск нечеткой ставки дисконта, включающей ее оптимальное значение, составляет Re = 0,585^2 / 2 =0,171, а риск соответствующей этим ставкам чистой текущей ценности равняется R чтц = 0,48^2 / 2= 0, 115. Основываясь на том, что общий финансовый риск инвестиционного проекта составляет 0,171 , или 17 %.

Подводя итог третьей главы курсового проекта, отметим, что использование теории нечетких множеств в виде треугольно - нечетких чисел с их функциями принадлежности позволяет избежать применения задаваемых вероятностей конкретных исходных данных, вызывающих сомнения в объективности получаемых результатов [15,c.95-112].

При помощи описанного подхода, основанного на нечеткостях, преодолеваются недостатки вероятностного и минимаксного подходов, связанных с учетом неопределенности.

Во - первых, здесь формируется полный спектр возможных сценариев инвестиционного процесса.

Во-вторых, решение принимается не на основе двух оценок эффективности проекта, а по всей их совокупности [12,c.87-94].

В- третьих, ожидаемая эффективность проекта не является точечным показателем, а является полем интервальных значений со своим распределением ожиданий, которое характеризуется функцией принадлежности соответствующего нечеткого числа. А взвешенная полная совокупность ожиданий позволяет оценить интегральную меру ожидания негативных результатов инвестиционного процесса, то есть меру инвестиционного риска. На основе нечетко-множественного подхода разработана модель оценки эффективности и риска инвестиционного проекта. Эта модель позволяет учитывать ситуации, когда инвестор не может четко определить некоторых входных параметров. Таких как первичная сумма инвестиций, ставка дисконтирования, поступления от реализации проекта и другие.

Заключение

В заключение своей работы хочется отметить, что риск - менеджмент представляет систему оценки риска, управления риском и финансовыми отношениями, возникающими в бизнес - процессе. Риском можно управлять, прогнозируя наступление рискового события и вовремя принимая меры к снижению степени риска. Процесс риск - менеджмента динамичен, что связано с непрерывным характером принятия решений, связанных с управлением проектными рисками.

В работе рассмотрена подробная классификация проектных рисков, в том числе, по сферам деятельности, методам управления, фазам проектного цикла, видам получателей выгод. Следует отметить, что на разных этапах и фазах проектного цикла общий объем рисков и их конкретные виды меняются. В соответствии с этим меняется и набор применяемых инструментов управления рисков.

Во второй главе курсового проекта рассмотрены инструменты количественного и качественного анализа проектных рисков. Качественный анализ проводят для получения данных, позволяющих потенциальным партнерам принять решение о целесообразности участия в проекте и выработать антирисковые мероприятия для защиты от возможных финансовых потерь. Процедура количественного анализа должна привести к количественному результату - стоимостной оценке негативных последствий идентифицированных рисков, так и разработанных антирисковых мероприятий.

В третьей главе курсового проекта рассмотрены современные инструменты управления проектными рисками на примере использования теории нечетких множеств в виде треугольно-нечетких чисел. Данный метод пригоден для любых диапазонов оценочных параметров, поэтому может использоваться для оценки финансового риска инвестора в целом при наличии у него нескольких проектов, составляющих инвестиционный портфель.

Данный метод имеет ряд преимуществ по сравнению с вероятностным и минимаксным подходом, во - первых, формируется полный спектр возможных сценариев инвестиционного процесса, во - вторых решение принимается не основе - двух оценок эффективности проекта, а по всей их совокупности, в - третьих ожидаемая эффективность проекта является полем интервальных значений, которое характеризуется функцией принадлежности соответствующего нечеткого числа.

Таким образом, управление рисками инвестиционного проекта - это совокупность отдельных шагов или стадий, включающих разработку общей стратегии управления проектными рисками, их идентификацию, анализ, регулирования уровня рисков и реализацию финансовых механизмов компенсации ущерба при возникновении неблагоприятных событий.

Список использованных источников

1. Виленский П.Л., Лившиц В.Н. Оценка эффективности инвестиций / Виленский П.Л., Лившиц В.Н / - М.: Интерэксперт, ИНФРА-М, 2005

2. Волков. И.М. Проектный анализ. Продвинутый курс / Волков. И.М - М.: ИНФРА-М., 2008. - С. 89-93.

3. Воронцовский А.В. Управление рисками: Учебное пособие. 2-е изд., испр. и доп. - СПб.: Изд-во С.-Петерб. Ун-та, 2000; ОЦЭиМ, 2007 - с.165-193.

4. Грачева М.В. Риск - менеджмент инвестиционного проекта: учебник // Грачева М.В. - М.: Юнити - Дана, 2009. -c. 112-174.

5. Грачева М.В. Риск-анализ инвестиционного проекта: Учебник для вузов / Под ред. М.В. Грачевой. - М.: ЮНИТИ-ДАНА,2003 - с. 8-95.

6. Ковалев В.В. Финансовый менеджмент: теория и практика- 2-е издание, перераб. и доп. - М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2009. - с.689 - 725.

7. Лобанов А.А. Энциклопедия финансового риск-менеджера /Изд. Альпина Паблишер. - 2009. - 878с.

8. Теплова Т.В. Финансовый менеджмент: управление капиталом и инвестициями: учебник для вузов . - М.: ГУ ВШЭ, -2007.-с. 387-410.

9. Шапиро С.А., Шатаева О.В. Основы управления инвестиционными рисками: учебное пособие // Шапиро С.А., Шатаева О.В. - М.: Институт международных государственно - гуманитарных связей, 2012.- с.73-89.

10. Шарп. У.Ф, Александр Г., Бэли Дж. ИНВЕСТИЦИИ: Пер. - с англ.- М: ИНФРА-М., -2003. - с.805-856.

11. Гавриленко М.А. Применение теории нечетких множеств в оценке инвестиционных проектов / Гавриленко М.А. // Аудит и финансовый анализ - 2013 - № 5 - с.75-84.

12. Егорова Н.Е. Определение зависимости величины спроса от цены на основе нечетких множеств / Н.Е. Егорова, Т.Ш. Ким // Аудит и финансовый анализ. - 2012.-№6 - с. 110-113.

13. Жильцова Ю.В. Использование треугольных нечетких чисел для инвестиционных расчетов в условиях неопределенности / Ю.В. Жильцова // Вестник Нижегородского университета им. Н. И. Лобачевского - 2011 - №5-с.223-225.

14. Кочинев Ю.Ю. Оценка существенного искажения вследствие ошибок или недобросовестных действий / Ю.Ю. Кочинев, О.И. Виноградова // Аудитор - 2013. -№3. - с.45-48.

15. Кочубей Н.А Модели принятия решений на основе нечетких множеств/ Н.А.Кочубей // Экономический анализ: теория и практика .- 2012. - №17 .-с. 63-68.

16. Недосекин А.О. Нечеткая модель для оценки справедливой стоимости рыночных и нерыночных компаний / Недосекин А.О. // Аудит и финансовый анализ. - 2012.- №2.- с. 118-120.

17. Недосекин А.О. Разработка системы сбалансированных показателей для морской нефтегазовой компании с использованием нечетко-множественных описаний / А.О.Недосекин, М.Ю. Шкатов, З. И. Абдулаева // Аудит и финансовый анализ. - 2013 .-№4.-с. 126-134.

18. Недосекин А.О. Учет шансов при оценке стоимости копаний (нечеткий подход) /А.О.Недосекин, З.И. Абдулаева // Аудит и финансовый анализ.-2012.- №3.-с.156-160.

19. Недосекин А.О. Финансовый менеджмент на нечетких множествах/ Недосекин, А.О.// Аудит и финансовый анализ. - 2003.- № 3. - с. 195-255.

20. Радионов Н.В. Методология применения нечетких множеств в инновационном проектировании / Н.В. Радионов // Аудит и финансовый анализ.-2011.-№2.-с.451- 462.

21. Терелянский П.В. Принятие решений на основе динамических нечетких множеств / П.В. Терелянский, А.В. Костикова //Аудит и финансовый анализ. - 2013.-№1.- с .449 - 457.

22. Яценко Б.Н. Оценка эффективности инвестиционных решений в условиях большой неопределённости интервального типа / Яценко Б.Н. // Аудит и финансовый анализ.- 2006. - №1 - с.167-180.

Приложение 1

Практические инструменты риск-анализа [7,c.163-164]

Приложение 2

Недостатки анализа чувствительности и сценариев и метод Монте-Карло [9,c.8-9]

Размещено на Allbest.ru