Управление инвестиционными рисками предприятия

При реализации проекта только собственными силами минимизировать риски значительно сложнее, при этом объем убытков может возрасти. В нашем примере при установке оборудования своими силами в случае задержки на один месяц потери прибыли составят также 30 тыс. долл. США. Однако следует учесть дополнительные затраты на труд работников в течение этого месяца. Пусть в нашем примере такие затраты составляют 7 тыс. долл. США. Таким образом, совокупные потери компании будут равны 37 тыс. долл. США, а срок окупаемости проекта возрастет на 1,23 месяца (1 мес. + 7 тыс. долл. США : (120 тыс. долл. США х 25%)). Поэтому в данном случае необходимы более точная оценка длительности и стоимости работ, а также эффективное управление процессом реализации проекта и его постоянный мониторинг.

«К общеэкономическим относят риски, связанные с внешними по отношению к предприятию факторами, например риски изменения курсов валют и процентных ставок, усиления или ослабления инфляции. К таким рискам можно также отнести риск увеличения конкуренции в отрасли из-за общего развития экономики в стране и риск выхода на рынок новых игроков» [26;17].

В нашем примере наиболее значимым является валютный риск. При расчете проекта все денежные потоки нередко приводятся в стабильной валюте, например в долларах США. Однако для более точного учета валютного риска денежные потоки следует рассчитывать в той валюте, в которой осуществляется платеж. Иначе можно получить заниженную оценку валютного риска, поскольку не будет учтено колебание курсов. Это особенно актуально в нашем случае, когда все капвложения по ремонту здания и приобретению оборудования осуществляются в валюте, а поступления средств от продажи изделий - в рублях.

Процедуру оценки и анализа проектных рисков можно представить в виде схемы (см. рис. 2.1).

Оценка рисков производится в процессе планирования проекта и включает качественный и количественный анализ. Если по итогам оценки проект принимается к исполнению, то перед предприятием встает задача управления выявленными рисками. По результатам реализации проекта накапливается статистика, которая позволяет в дальнейшем более точно определять риски и работать с ними. Если же неопределенность проекта чересчур высока, то он может быть отправлен на доработку, после чего снова производится оценка рисков.



Рис. 2.1 - Процедура оценки и управления рисками

Порядок управления проектными рисками, а также сбора и использования статистической информации в конкретной ситуации зависит от специфики компании и реализуемого проекта и не рассматривается в данном примере.

Рассмотрим качественную и количественную оценку проектных рисков более подробно.

Результатом качественного анализа рисков является описание неопределенностей, присущих проекту, причин, которые их вызывают, и, как результат, рисков проекта. Для описания удобно использовать специально разработанные логические карты - список вопросов, помогающих выявить существующие риски. Эти карты можно разработать как самостоятельно, так и с помощью консультантов (см. рис. 2.2).



Рис. 2.2 - Пример логической карты рисков для вывода на рынок нового продукта

В результате будет сформирован перечень рисков, которым подвержен проект. Далее их необходимо проранжировать по степени важности и величине возможных потерь, а основные риски проанализировать с помощью количественных методов для более точной оценки каждого из них.

В нашем примере аналитики выделили следующие основные риски: недостижение плановых объемов продаж как за счет их меньшего физического объема, так и за счет более низкой цены, а также снижение нормы прибыли из-за роста цен на сырье.

Количественный анализ рисков необходим для того, чтобы оценить, каким образом наиболее значимые рисковые факторы могут повлиять на показатели эффективности инвестиционного проекта. Существует несколько основных методик проведения подобного анализа: анализ влияния отдельных факторов (анализ чувствительности), анализ влияния комплекса факторов (сценарный анализ) и имитационное моделирование (метод Монте-Карло). Рассмотрим каждый из них подробнее.

Анализ чувствительности - это стандартный метод количественного анализа, который заключается в изменении значений критических параметров (в нашем случае физического объема продаж, себестоимости и цены реализации), подстановке их в финансовую модель проекта и расчете показателей эффективности проекта при каждом таком изменении. Анализ чувствительности можно реализовать с помощью как специализированных программных пакетов (Project Expert, «Альт-Инвест»), так и программы Excel. Расчеты для анализа удобнее всего представить в виде таблицы (см. табл. 2.1).

Таблица 2.1 - Изменение показателей эффективности проекта (по состоянию на последний этап проекта) в зависимости от изменения цены реализации продукции (абсолютное и относительное)

Показатели эффективности	Фактор - изменение цены реализации (в % от запланированного уровня)
	-50%	-40%	-30%	-20%	-10%	0%	10%	20%	30%	40%
NPV, тыс. долл. США	-1150 (- 165%)	-531 (- 130%)	64 (-96%)	64 ( -32%)	1206 (-64%)	1765 (0%)	2314 (31%)	2857 (62%)	3390 (92%)	3923 (122%)
IRR ,%	5	12	19	25	31	36	42	47	52	56
РВ, лет	6,17	5,33	4,92	4,33	4,33	3,92	3,92	3,42	3,33	3,33
DРВ, лет	Не окупает ся	Не окупает ся	6,5	5,92	5,33	4,92	4,33	4,33	3,92	3,92

Показатели эффективности:

NPV - чистая текущая стоимость проектно-денежных потоков;

IRR - внутренняя норма доходности;

РВ - срок окупаемости;

DРВ - дисконтированный срок окупаемости.

Такой расчет проводится для всех критических факторов проекта. Степень их воздействия на итоговую эффективность проекта (в данном случае на NPV) удобнее показать на графике (см. рис. 2.3.).

Рис. 2.3 - Чувствительность показателя NPV к изменениям ключевых факторов проекта

Таким образом, на результат рассматриваемого проекта сильнее всего влияют цена реализации, затем себестоимость продукции и, наконец, физический объем продаж.

Несмотря на то что цена реализации оказывает большое влияние на NPV, вероятность ее колебания может быть очень низкой, следовательно, изменения этого фактора будут представлять незначительный риск. Для определения этой вероятности используется так называемое «дерево вероятностей». Сначала на основе экспертных мнений определяется вероятность первого уровня - вероятность того, что реальная цена изменится, то есть станет больше, меньше или равна плановой (в нашем случае эти вероятности равны 30, 30 и 40%), а затем вероятность второго уровня - вероятность отклонения на определенную величину. В нашем примере ход рассуждений следующий: если цена все же окажется меньше плановой, то с вероятностью 60% отклонение будет не более -10%, с вероятностью 30% - от -10 до -20% и с вероятностью 10% - от -20 до -30%. Аналогичным образом анализируются отклонения в положительную сторону. Отклонения более 30% в любую сторону эксперты посчитали невозможными.

Итоговая вероятность отклонения цены реализации от планового значения вычисляется путем перемножения вероятностей первого и второго уровней, поэтому итоговая вероятность снижения цены на 20% довольно мала - 9% (30% х 30%) (см. табл. 2.2).

Таблица 2.2 - Изменение NPV проекта в зависимости от изменения цены реализации

Дерево вероятностей	Фактор - цена реализации
	-50%	-40%	-30%	-20%	-10%	0%	10%	20%	30%	40%
Вероятность первого уровня, %			30			40			30
Вероятность второго уровня,%	0	0	10	30	60	100	60	30	10	0
Итоговая вероятность, %	0	0	3	9	18	40	18	9	3	0
изменение NPV, долл. США	2915	2296	1700	1123	559	0	-550	-1092	-1626	-2159

Суммарный риск по NPV в нашем примере рассчитывается как сумма произведений итоговой вероятности и величины риска по каждому отклонению и равен 6,63 тыс. долл. США (1700 х 0,03 + 1123 х 0,09 + 559 х 0,18 - 550 х 0,18 - 1092 х 0,09 - 1626 х 0,03). Тогда ожидаемая величина NPV, скорректированная на риск, связанный с изменением цены реализации, будет равна 1758 тыс. долл. США (1765 (плановая величина NPV) - 6,63 (ожидаемая величина риска)).

Таким образом, риск изменения цены реализации снижает NPV проекта на 6,63 тыс. долл. США. В результате аналогичного анализа двух других критических факторов оказалось, что самым опасным является риск изменения физического объема продаж: ожидаемая величина этого риска составила 202 тыс. долл. США, а ожидаемая величина риска изменения себестоимости - 123 тыс. долл. США. Получается, что изменение розничной цены - не самый важный риск для рассматриваемого проекта и им можно пренебречь, сосредоточившись на управлении и предотвращении других рисков.

«Анализ чувствительности очень нагляден, однако главным его недостатком является то, что анализируется влияние только одного из факторов, а остальные считаются неизменными. На практике же обычно изменяются сразу несколько показателей. Оценить подобную ситуацию и скорректировать NPV проекта на величину риска помогает сценарный анализ» [7;37].

При сценарном анализе для начала необходимо определить перечень критических факторов, которые будут изменяться одновременно. Для этого, используя результаты анализа чувствительности, можно выбрать 2-4 фактора, которые оказывают наибольшее влияние на результат проекта. Обычно рассматривают три сценария: оптимистический, пессимистический и наиболее вероятный, но при необходимости их число можно увеличить. В каждом из сценариев фиксируются соответствующие значения отобранных факторов, после чего рассчитываются показатели эффективности проекта. Результаты сводятся в таблицу (см. табл. 2.3).

Таблица 2.3 - Эффективность проекта в зависимости от сценария

Сценарий	Вероятность реализации сценария, %	Фактор	Значение, % от плана	NPV, тыс. долл. США	IRR, %	РВ, лет	DРВ, лет
Пессимистический	20	Розничные цены реализации	95	-1637	-	6,58	Не окупается
		Себестоимость продукции	110
		Физический объем продаж	90
Оптимистический	30	Розничные цены реализации	105	3390	53	3,33	3,92
		Себестоимость продукции	95
		Физический объем продаж	105
Наиболее вероятный	50	Розничные цены реализации	100	1765	36	3,92	4,92
		Себестоимость продукции	100
		Физический объем продаж	100

Как и при анализе чувствительности, каждому сценарию на основе экспертных оценок присваивается вероятность его реализации. Данные каждого сценария подставляются в основную финансовую модель проекта, и определяются ожидаемые значения NPV и величины риска. Величину вероятностей, как и в предыдущем случае, необходимо обосновать.

Ожидаемое значение NPV в данном случае будет равно 1572 тыс. долл. США (-1637 х 0,2 + 3390 х 0,3 + 1765 х 0,5). Таким образом, в отличие от предыдущего этапа анализа мы получили одну более точную комплексную оценку эффективности, которая и будет использоваться в дальнейших решениях по проекту. Необходимо учесть, что большой разрыв между плановым и оценочным значениями NPV свидетельствует о высокой неопределенности проекта. Возможно, в проекте присутствуют дополнительные факторы риска, которые необходимо учесть.

Расчеты по методу Монте-Карло из-за его трудоемкости всегда осуществляют с помощью программных продуктов, имеющих соответствующую функцию (Project Expert, «Альт-Инвест», Excel). Основной смысл расчетов сводится к следующему. На первом этапе задаются границы, в которых может изменяться параметр. Затем программа случайным образом (имитируя случайность рыночных процессов) выбирает значения этого параметра из заданного интервала и рассчитывает показатель эффективности проекта, подставляя в финансовую модель выбранное значение. Проводится несколько сотен таких экспериментов (при электронных расчетах это занимает несколько минут), и получается множество значений NPV, для которых рассчитываются среднее (m), а также величина риска (стандартное отклонение, d). В соответствии со статистическим правилом (так называемое «правило трех сигм») значение NPV окажется в следующих интервалах (см. табл. 2.4):

Таблица 2.4 - Пример результатов анализа эффективности проекта с помощью метода Монте-Карло

Параметры NPV	Возможное изменение показателя, %
	Изменение себестоимости (верхняя граница 12%, нижняя граница -10%)	Валютный курс (верхняя граница 8%, нижняя граница -9%)	NPV, тыс. долл. США
Среднее значение	101,2	99,5	1725
Стандартное отклонение	4,4	2,4	142

1) с вероятностью 68,3% - в диапазоне m ±d;

2) с вероятностью 94,5% - в диапазоне m ±2d;

3) с вероятностью 99,7% - в диапазоне m ±3d.

Как видно из таблицы, m = 1725, d = 142. Это означает, что наиболее вероятное значение NPV будет колебаться около значения 1725. Применив правило «трех сигм», получим, что с вероятностью 99,7% значение NPV попадает в диапазон 1725 ±(3 х 142), даже нижняя граница которого больше нуля. Следовательно, с высокой долей вероятности результат нашего проекта будет положительным. Если бы при двух- или трехкратном отклонении был получен отрицательный результат (это возможно при низком значении NPV проекта или высокой чувствительности к фактору), то с помощью правила «трех сигм» можно определить, какова вероятность данного отклонения, и сделать вывод о возможности наступления неблагоприятного исхода. Например, если при m ±d значение NPV > 0, а при m -2d значение NPV < 0, это значит, что с вероятностью до 13,1% ((94,5% - 68,3%) : 2) эффективность проекта отрицательна, он имеет довольно высокий риск и может быть пересмотрен.

Чаще всего метод имитационного моделирования Монте-Карло используется для выявления валютных рисков (колебание курса валют в течение года), а также рисков колебания процентных ставок, макроэкономических рисков и других.

В нашем примере проект производства золотых цепочек в целом характеризуется низкой долей риска, поскольку с очень большой вероятностью NPV проекта имеет положительное значение, а рассчитанная максимальная величина риска при реализации пессимистического сценария составляет 193 тыс. долл. США (1765 тыс. - 1572 тыс.). Следовательно, проект может быть принят. Тем не менее стоит застраховаться от риска несоблюдения сроков запуска мощностей (строительства и установки оборудования), а также от риска повышения себестоимости (например, путем приобретения опционов на покупку золота). Кроме того, нужно уделить внимание продвижению товара: рекламной политике компании и выбору места продаж. Сделать это можно, опираясь на предыдущую практику или путем проработки договоров аренды и контрактов на поставку цепочек дистрибьюторам.

В заключение отметим, что применение описанного подхода к анализу проектных рисков часто позволяет уже на первом этапе оценки проекта принимать решение относительно его дальнейшей проработки, а также делать выводы о возможных способах минимизации рисков. Следует подчеркнуть, что обязательным условием такого анализа должны быть обоснованные экспертные оценки, иначе эффективность работы будет невысока.

2.2 Инвестиционный риск в анализе привлекательности инвестиционного климата

Оценка инвестиционного климата и инвестиционной привлекательности предполагает многосторонний анализ экономической среды. Большинство авторов методик, направленных на изучение этих характеристик инвестиционного процесса, склонны создавать некий алгоритм анализа и оценки инвестиционной привлекательности и инвестиционного климата.

Прежде всего необходимо четко установить объекты анализа инвестиционной привлекательности и инвестиционного климата. На практике применение термина «инвестиционный климат» возможно лишь для сферы предполагаемых вложений, но не для конкретного объекта инвестирования. Так, имеет смысл говорить об инвестиционном климате страны, региона, отрасли, рынка. Исследователи воздерживаются от употребления понятия «инвестиционный климат компании (предприятия)», ибо само определение «климата» предполагает рассмотрение всех условий, влияющих на инвестиционный процесс. Определение предприятия как объекта инвестиционного климата означает сужение круга рассматриваемых аспектов инвестиционного управления, а, следовательно, ведет к неполноте и недостоверности оценки инвестиционного климата.

Инвестиционная привлекательность, в свою очередь, является характеристикой, которая может применяться и к региону (отрасли), и к конкретному инвестиционному объекту (предприятие, финансовый инструмент). Дело в том, что привлекательность отражает то, насколько данный инвестиционный объект соответствует конкретным целям определенного инвестора.

«Анализом инвестиционного климата и инвестиционной привлекательности, построением рейтингов по этим показателям занимаются, как правило, банки, консалтинговые организации, авторитетные специализированные фирмы (издания). Главной задачей методик оценки инвестиционного климата является измерение совокупного риска инвесторов, складывающегося из нескольких видов риска. На основании полученной информации в ходе анализа инвестиционного риска делается вывод об инвестиционном климате и привлекательности региона, отрасли и т.д. Причем, понятия «инвестиционный риск» и «инвестиционный климат» представляются обычно следующим образом: чем ниже уровень инвестиционного риска, тем благоприятнее инвестиционный климат и привлекательнее инвестиционный объект» [19;60].

Инвестиционный риск - неотъемлемый элемент практически любого инвестиционного процесса и методики, направленной на оценку инвестиционного климата, инвестиционной привлекательности, поскольку риск неизбежен при любых инвестиционных операциях. Дальнейший ход развития рыночных тенденций предугадать очень сложно, поэтому многие исследователи акцентируют внимание на оценке текущего инвестиционного риска с тем, чтобы дать инвестору представление о надежности потенциального инвестиционного предприятия. Оценка риска есть необходимая и достаточная информация для принятия решения об инвестировании. Рассмотрим роль и значение риска для инвестора более подробно.

Определим характер воздействия инвестиционного риска на инвестиционный процесс (см. табл. 2.5).

Таблица 2.5 - Влияние инвестиционного риска в процессе управления инвестициями

Уровень риска	Виды риска	Мероприятия по снижению рисков
Низкий	Отношение местных властей, проблема отвода земель, опасность коррозии	Финансирование ущерба за счет собственных средств
Средний	Ошибка в глубине проходки, получение заколонного перетока, прорыв подошвенной воды	Покрытие ущерба за счет собственных возможностей или его полное возмещение организацией, которая проводила бурение скважины и допустила техническую ошибку
Высокий	Необнаружение продуктивного пласта, опасность разлива нефти, выброс азота	Возмещение ущерба организацией, которая проводила бурение скважины и допустила техническую ошибку, страхование ущербов от простоев в производстве

Формирование инвестиционной политики опирается на цели инвестора, которые не зависят от инвестиционного риска, а являются отражением смысла существования и деятельности того или иного института (организации). При выборе стратегии, однако, инвестор обязан учесть внешние факторы, способные оказывать влияние на результаты реализации проекта, на степень ликвидности средств в процессе его реализации и другие показатели. На табл. 2.5 показано, что инвестиционный риск может быть оценен опосредованно, через характеристику инвестиционного климата и инвестиционной привлекательности, либо напрямую. Подобная оценка осуществляется путем измерения инвестиционного риска по выбранной среди всего многообразия методик, речь о которых пойдет ниже.

Таким образом, чтобы дать оценку инвестиционному климату исходя из обратной зависимости понятий «инвестиционный риск» и «инвестиционный климат», необходимо прежде оценить инвестиционный риск.

«Отсутствие общепринятого понимания термина «инвестиционный риск» обуславливается неоднозначностью природы риска. Существует множество классификаций как факторов инвестиционного риска, так и его составляющих. Приведем лишь некоторые из критериев классификации инвестиционного риска: сфера проявления, характер проявления, источники возникновения, вид риска, возможность страхования, степень сложности, характер воздействия, возможные последствия, степень управляемости, возможность прогнозирования и т.д. Многообразие классификаций инвестиционного риска также связано с множеством различных проявлений риска. При этом один и тот же вид риска может обозначаться разными терминами. Кроме того, зачастую оказывается весьма сложно разграничить отдельные виды риска» [27;12].

Объединить модели оценки инвестиционного риска в две большие группы - математические и эмпирические - целесообразно в силу того, что для измерения и оценки инвестиционного риска можно пойти по одному из двух путей:

1) Выделить из всего многообразия частных рисков и факторов инвестиционного риска наиболее представительные, имеющие важнейшее значение для инвестора в инвестиционном процессе, затем определить математическое соотношение факторов риска, создав некую математическую модель.

2) Установить зависимость между всеми факторами риска или его частными рисками, вписать их в единую систему, измерить, дать оценку риска.

В современных исследованиях под моделью часто понимают некую совокупность абстрактных объектов, свойства которых и отношения между которыми удовлетворяют аксиомам, служащим общим определением такой совокупности. Однако в силу разнородности методик, связанных с неоднозначностью природы инвестиционного риска, под моделью будем понимать представление общих характеристик какого-либо явления; общую схему описания системы инвестиционного риска или какой-либо его подсистемы.

Авторы математических моделей оценки инвестиционного риска, как правило, идут по первому пути. Это связано с невозможностью определения математических зависимостей всех факторов риска. Именно поэтому математические модели оценки инвестиционного риска в большинстве своем позволяют сделать вывод об инвестиционной привлекательности некоторых вариантов инвестирования, с помощью только математических методов провести сравнение этих вариантов. Основные параметры математических моделей приведены в таблице 2.6.

Таблица 2.6 - Математические модели оценки инвестиционного риска

Показатели	У. Шарп	Value-at-Risk	SPAN	Ф. Фабоцци
Объект	Портфель ценных бумаг	Портфель ценных бумаг	Фьючерсы и опционы	Портфель ценных бумаг
Цель	Минимизация риска портфеля	Прогнозирование доходности с заданной вероятностью	Определение максимальных потерь портфеля за один день	Оценка риска убытков
Предмет	Соотношение доходности и риска портфеля	Возможное падение стоимости портфеля	Максимально возможные потери	Риск в соотношении различных классов активов
Основные показатели	Коэффициент х: дисперсия доходности, зависимость доходности инструмента и рынка	Горизонт оценки. Доверительная вероятность	Цена базового актива. Волатильность. Время до исполнения контракта	Вероятность недостижения желаемых результатов

Во главу угла математических моделей оценки риска поставлена дилемма «риск - доходность» Г. Марковица, в 1952 г. предложившего формализацию понятий доходности и риска. Это сразу позволило перевести задачу выбора оптимальной инвестиционной стратегии на строгий математический язык. Однако риск в таком виде есть некий частный риск, риск недостижения желаемых финансовых результатов. В этой связи математическая оценка риска может послужить лишь для определения инвестиционной привлекательности; она не отражает в полной мере риск как фактор инвестиционного климата.

«Граница эффективности Марковица - графическое изображение эффективного набора портфелей Марковица, представляющее собой границу ряда допустимых портфелей с максимальной для данного уровня риска доходностью. Портфели в области выше границы не могут быть составлены. Любой портфель, находящийся ниже границы, по своим показателям хуже тех, которые принадлежат к эффективному набору портфелей Марковица» [16;101].

Опираясь на выводы Г. Марковица, У. Шарп предложил однофакторную модель рынка капиталов, в которой впервые появился ставший знаменитым впоследствии коэффициент «бета» (?) как основная характеристика риска акций. В рыночной модели У. Шарпа общий инвестиционный риск состоит из рыночного риска и индивидуального риска. Рыночный риск, по мнению этого исследователя, обусловлен двумя факторами: - зависимостью между доходностью акции и рыночным индексом; - дисперсией доходности на индекс.

Эти два фактора и находят отражение в коэффициенте, который может при определенных допущениях считаться характеристикой инвестиционной привлекательности того или иного инструмента.

Яркий пример математической модели оценки инвестиционной привлекательности - модель Value-at-Risk (VaR). Эта модель получает все большее признание у аналитиков инвестиционного рынка, ибо позволяет с установленной инвестором вероятностью прогнозировать достижение определенной доходности портфеля. Иными словами, VaR - это величина, которая показывает потенциально возможное изменение стоимости портфеля в будущем и может служить показателем инвестиционной привлекательности. Величина VaR зависит от временного горизонта оценки и величины доверительного интервала.

«Расчет VaR может проводиться как по всему портфелю, так и по отдельным рискам - ценовому, валютному, ликвидности, кредитному риску. Это позволяет выявить риски, которые в наибольшей степени влияют на будущую прибыль и сконцентрировать все внимание на них» [25;20].

VaR позволяет ответить на вопрос, как много можно потерять (с вероятностью х %) за определенный промежуток времени. Стало быть, величина доверительного интервала и показывает ту степень риска, которую выбирает сам инвестор. Инвесторы, пользуясь такой моделью оценки инвестиционной привлекательности вариантов инвестирования, имеют возможность сопоставить возможные абсолютные потери альтернативных инвестиционных проектов, приведя их к одному уровню риска.

Ф. Фабоцци предложил идти по обратному пути и разработал модель размещения средств с анализом риска убытков. При минимизации риска портфеля у Шарпа использовалась дисперсия как мера риска. Фабоцци предложил дополнительно рассчитать вероятность недостижения ожидаемого уровня доходности. Такой анализ (риска убытков) можно применять при выборе наиболее подходящего соотношения различных классов активов. Фабоцци разработал модель, которая позволяет с определенной вероятностью говорить, что ожидаемая годовая доходность активов будет ниже некой величины. Однако если в модели VaR инвестор сам задавал уровень риска и измерял возможные потери в результате инвестирования, то по методике Фабоцци инвестор задает уровень доходности варианта инвестирования и исчисляет вероятность его недостижения. Очевидно, что чем ниже вероятность недостижения заданного уровня доходности, тем привлекательнее данный вариант инвестирования.

Сегодня разрабатываются все новые математические модели оценки инвестиционного риска. Необходимость их появления обусловлена тем, что каждая из моделей способна объять лишь ограниченный круг показателей, факторов. Понятно, что одна модель не может соответствовать целям всех инвесторов. Так, например, сторонники модели Shortfall не принимают результаты VaR, утверждая, что VaR поощряет торговые стратегии, которые дают хороший доход при большинстве сценариев, но иногда могут приводить к катастрофическим потерям.

Математические модели оценки инвестиционного риска способны привести исходные данные многочисленных групп факторов инвестиционного процесса в удобную для инвестора форму, послужить неким промежуточным этапом в принятии решения об инвестировании средств. Кроме того, к неоспоримым достоинствам таких моделей следует отнести их возможность устанавливать зависимости важнейших для определенных инвесторов факторов инвестиционного риска, что позволяет достаточно четко вычислять корреляцию этих факторов и инвестиционных результатов.

Таким образом, математические модели базируются на том, что риск есть величина, подлежащая измерению с помощью математических методов. Эти методики нацелены на измерение величины риска, выраженной некоторым значением. Величина, обратная риску, в свою очередь, служит одним из главных показателей инвестиционной привлекательности объектов инвестирования.

Однако, существуют такие модели, которые исходят из понимания риска как результирующей величины действия огромного количества всевозможных факторов. Задача этих методик не сводится к формализации зависимостей и взаимосвязей множества факторов. Иными словами, роль математических методов не усиливается в процессе исследования риска. Именно поэтому такие модели называются эмпирическими. Не исключается, что в процессе измерения риска и в этих моделях будут применяться математические методы. Но очевидно, что эти модели идут по второму пути оценки инвестиционного риска, то есть претендуют на всестороннюю оценку инвестиционного риска, на базе которой инвесторы вправе судить об уровне общего инвестиционного риска в том или ином регионе (отрасли).

Но даже самая емкая характеристика инвестиционного риска сама по себе не может дать достаточного представления об инвестиционном климате, ибо помимо риска на инвестиционный процесс влияет целый ряд иных факторов, которые инвестор учитывает, принимая решение об инвестировании. В этой связи комплексный подход к оценке инвестиционного климата предполагает многофакторную оценку риска как одного из самых значительных факторов инвестиционного климата.

«Ярким примером такого подхода может послужить методика Эксперт-РА. Она направлена на измерение совокупного инвестиционного риска регионов Российской Федерации и распределение их по представительным группам, характеризующим инвестиционный климат каждого из регионов в конкретной группе. Следует отметить, что совокупный риск в методике Эксперт-РА является одним из двух самых важных факторов инвестиционного климата. Помимо инвестиционного риска составители методики измеряют инвестиционный потенциал региона» [25;30].

Совокупный риск складывается из семи видов риска: законодательного, политического, социального, экономического, финансового, криминального, экологического. Ранг региона по каждому виду риска определяется в результате упорядочения регионов по значению индекса инвестиционного риска - относительному отклонению от среднероссийского уровня риска, который принят за единицу. Общий показатель риска рассчитывается как взвешенная сумма частных видов риска. Показатели суммируются - каждый со своим весовым коэффициентом.

Вес каждого из частных видов риска был определен с помощью экспертных оценок, полученных в результате опроса экспертов российских и зарубежных инвестиционных, консалтинговых компаний, предприятий. Итоговый ранг региона рассчитывается по величине взвешенной суммы частных показателей. В результате каждый регион характеризуется не только рангом, но и количественной оценкой, что позволяет установить соотношение рисков в разных регионах.

Инвестиционный потенциал региона рассчитывается аналогично риску и включает анализ и оценку трудового, потребительского, инфраструктурного, производственного, инновационного, финансового, институционального и природно-ресурсного потенциалов. По результатам исследования все регионы распределяются по группам. Наиболее благоприятными считаются регионы, относящиеся к ячейке 1А представленной в табл. 2.7, наименее благоприятными - к ячейке 3D. Таким образом, инвестор может, руководствуясь результатами этой методики, выбрать подходящий регион для инвестирования, исходя из приемлемого для него риска.

Таблица 2.7 - Группировка регионов в соответствии с методикой Эксперт-РА

Инвестиционный потенциал	Инвестиционный риск
Рейтинг климата	Описание
1A	Максимальный потенциал - минимальный риск
1В	Высокий потенциал - умеренный риск
1С	Высокий потенциал - высокий риск
2А	Средний потенциал - минимальный риск
2В	Средний потенциал - умеренный риск
2С	Средний потенциал - высокий риск
3А	Низкий потенциал - минимальный риск
3В1	Пониженный потенциал - умеренный риск
3В2	Незначительный потенциал - умеренный риск
3С1	Пониженный потенциал - высокий риск
3С2	Незначительный потенциал - высокий риск
3D	Низкий потенциал - экстремальный риск

Особенность представленной методики состоит в том, что она предполагает совмещение двух взаимообратных факторов: риска и потенциала. Как видим, риск определяется в методике Эксперт-РА гораздо шире, чем в рассмотренных математических моделях. В рамках такого подхода риск понимается как совокупность противодействующих целям инвестора сил. Потенциал же следует понимать как готовность того или иного региона принять инвестиции. В этом смысле, казалось бы, составители предлагаемой методики попытались учесть всю совокупность условий, влияющих на процесс управления инвестициями.

Стоит признать, что Эксперт-РА предприняло серьезную попытку в деле создания многофакторной модели оценки инвестиционного климата. Достоинством представленной методики является то, что она охватывает большое число факторов инвестиционного процесса. Многие из этих факторов не подлежат математическому измерению, но учитываются в методике посредством экспертных оценок, сравнительных характеристик. Это, в свою очередь, говорит о комплексности подхода и значительной достоверности оценки.

Другим примером комплексной оценки инвестиционного риска может служить рейтинг Standard&Poors. В соответствии с этой методикой по уровню интегрального индикатора риска все страны мира распределяются на 31 представительную группу, каждой из которой присваивается определенная характеристика уровня инвестиционного риска (Россия включена в одиннадцатую группу).

К ключевым экономическим и политическим рискам, которые эксперты S&P принимают в расчет при определении суверенных рейтингов, относятся:

1) политическая стабильность;

2) структура доходов населения и структурная организация экономики (ВВП на душу населения, уровень безработицы, индекс потребительских цен);

3) налогово-бюджетная политика и степень ее гибкости;

4) денежно-кредитная политика и факторы инфляционного давления;

5) темпы и характер экономического роста (норма сбережений, соотношение инвестиций и ВВП);

6) долговое бремя государственного и частного секторов и исторические сведения по обслуживанию долга (соотношения экспорта и ВВП, чистых заимствований и экспорта, сальдо счета текущих операций и ВВП).

Оценивая инвестиционный климат по методикам S&P и Эксперт-РА, исследователи решают задачу определения комплексного показателя риска. Сходство описанных подходов заключается также в том, что в модели рейтингового агентства S&P, как и в модели Эксперт-РА, широкое применение находит метод экспертных оценок.

Отметим, что существует довольно много эмпирических моделей оценки инвестиционного риска. Анализируя математические модели, мы обосновали их многообразие тем, что разные исследователи инвестиционного риска определяют математические зависимости тех факторов, которые считают наиболее представительными. Эмпирические модели, в свою очередь, предполагают рассмотрение максимального числа всевозможных факторов инвестиционного процесса.

Достоинства математических моделей анализа инвестиционного риска с целью оценки инвестиционной привлекательности объектов инвестирования состоят в том, что они:

1) Дают возможность точно установить характер зависимости некоторых факторов инвестиционного риска.

2) Позволяют определять чувствительность результатов инвестирования к факторам риска.

3) Используют набор сравнительно объективных и точных методов исследования.

К недостаткам таких моделей относятся следующие моменты:

1) Невозможность составить общее представление об инвестиционной привлекательности объекта инвестирования, инвестиционном климате.

2) Специфичность итоговых оценок.

К достоинствам эмпирических моделей анализа инвестиционного риска относятся:

1) Комплексный подход к решению задач оценки инвестиционного риска и инвестиционного климата, который обеспечивает получение результата, наиболее полно учитывающего факторы инвестиционного процесса.

2) Возможность создания универсального подхода к оценке инвестиционного климата.

3) Учет мнений экспертов в процессе оценки риска, инвестиционного климата.

Основные недостатки подобных моделей:

1) Результаты не говорят о причинах, обуславливающих уровни интегральных показателей, формирующих итоговую оценку.

2) Относительная трудоемкость расчетов.

Итак, риск находит отражение практически во всех методиках по оценке инвестиционного климата и привлекательности объектов инвестирования, поскольку является неотъемлемым элементом инвестиционного процесса.

Основные особенности моделей оценки риска: для математических моделей - высокая точность оценки уровня специфического риска, для эмпирических - универсальность методики.

Следует отметить, что на данный момент нет такой методики оценки риска, использование которой позволяло бы инвестору принять однозначное решение. Для создания такой методики следует решить задачи:

* определения роли и места инвестиционного риска среди факторов инвестиционного процесса для каждой группы инвесторов;

* выбора методов исследования риска, его факторов;

* распределения объектов инвестирования по группам в соответствии с целями инвесторов.

Таким образом, определение инвестиционного риска при осуществлении анализа и оценки инвестиционного климата и инвестиционной привлекательности является актуальной задачей и имеет большое практическое значение, прежде всего, для целей грамотного инвестирования, предполагающего безопасное и доходное вложение средств.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Инвестиции - совокупность долговременных затрат финансовых, трудовых, материальных ресурсов с целью увеличения накоплений и получения прибыли.

Действующая компания может инвестировать в новое оборудование для расширения производства, потому что дополнительная прибыль от дополнительных продаж делает такие инвестиции привлекательными. Также можно инвестировать в обновление изношенного и устаревшего оборудования, чтобы улучшить эффективность по затратам. Здесь обоснованием инвестиций является уменьшение производственных расходов.

Инвестиции могут также затрагивать значительные расходы по продвижению товаров на рынок с целью увеличить количество продаж, и, таким образом, коммерческую прибыль от большего объема деятельности.

При выборе направления вложения капитала одним из основных критериев служит оценка инвестиционного риска. В целом риск в деловых операциях - это экономическая категория, отражающая степень успеха (неудачи) фирмы в достижении своих целей с учетом влияния контролируемых и неконтролируемых факторов.

Результаты инвестирования относятся к будущему периоду времени, поэтому с уверенностью прогнозировать результаты его осуществления проблематично. Инвестирование должно выполняться с учетом возможных рисков. Инвестиционное решение называют рискованным или неопределенным, если оно имеет несколько возможных исходов.

Неопределенность - это неполнота и неточность информации об условиях реализации проекта. Риск - это возможность возникновения в ходе реализации проекта таких условий, которые приведут к негативным последствиям для всех или отдельных участников проекта.

Риск в рыночной экономике сопутствует любому управленческому решению. Особенно это относится к инвестиционным решениям, последствия, принятия которых сказываются на деятельности предприятия в течение длительного периода времени. Выявление рисков и их учет составляют часть общей системы обеспечения экономической надежности хозяйствующего субъекта. Кроме учета рисков надежность деятельности организации оценивается также уровнями ее доходности и финансово-производственной устойчивости. Риск связан с изменением состояния дел в отдельной отрасли экономики. Каждая отрасль переживает подъемы и спады.

Уровень риска деятельности предприятия возрастает, если на нем недостаточно развита система коммуникаций, так как это приводит к сбору неточной и устаревшей информации, на основе которой разрабатываются и принимаются управленческие решения. Для того чтобы снизить вероятность потерь принимаемого управленческого решения, следует собрать всю доступную информацию: как первичную, так и вторичную.

На реализацию инвестиционных проектов оказывают влияние многие перемены в политической, социальной, коммерческой и деловой среде, изменения в технике и технологии, производительности и ценах, состояние окружающей среды, действующее налогообложение, правовые и другие вопросы.

Инвестиционный риск как объект управления является сложным с точки зрения составляющих его возникновения и с позиции осуществления управляющего воздействия. Это связано с тем, что процесс управления инвестиционным риском носит опосредованный характер, то есть отсутствует возможность непосредственного воздействия на инвестиционный риск как объект. Таким образом, при осуществлении «традиционного» управления любой экономической системой управляющее воздействие приходится непосредственно на объект управления, а при управлении инвестиционным риском воздействие производится на экономическую систему, чаще всего - конкретную подсистему, «порождающую» данный риск, с целью воздействия на риск.

Существуют различные методы оценки риска и способы снижения вероятности потерь при осуществлении хозяйственной деятельности предприятия. Какого-то универсального метода, пригодного для всех случаев жизни, не существует. Вероятно, управление все же в большей степени является искусством, чем наукой. Тем не менее, имея некоторые оценки, полученные формализованными методами, пусть даже в известной степени условные, легче принимать окончательные решения.

При управлении инвестиционными рисками используется ряд приемов: в основном они состоят из средств разрешения рисков и приемов снижения степени риска. Средствами разрешения рисков являются их избежание, удержание, передача и снижение степени риска.

Для снижения степени риска применяются различные приемы: диверсификация, распределение проектного риска, приобретение дополнительной информации о выборе и результатах, лимитирование, самострахование, страхование.

Но самый верный прием снижения риска - компетентное управление предприятием, начиная с момента его создания и на всех последующих этапах его функционирования.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Федеральный закон РФ N 22-ФЗ «Об инвестиционной деятельности в Российской Федерации, осуществляемой в форме капитальных вложений» от 25.02.99.

2. Абрамов С.И. Инвестирование: Центр экономики и маркетинга, 2002.

3. Бард. В.С. Инвестиционные проблемы российской экономики: Экзамен, 2002.

4. Беренс В., Хавранек П.М. Руководство по оценке эффективности инвестиций: Интерэксперт, 2005.

5. Бланк И.А. Инвестиционный менеджмент. Киев: Эльга - Н, Ника - Центр, 2003.

6. Богатин Ю.В., Швандар В.А. Инвестиционный анализ: Учебное пособие для вузов: ЮНИТИ - ДАНА, 2002.

7. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов. Теория и практика: Учебно-практическое пособие: Дело, 2003.

8. Грачева М.В. Анализ проектных рисков: Учебное пособие для вузов: Финстатинформ, 2004.

9. Егерев И.А. Стоимость бизнеса: искусство управления: Учебное пособие: Дело, 2003.

10. Ендовицкий Д.А. Инвестиционный анализ в реальном секторе экономики: Учебное пособие / Под ред. Л.Т. Гиляровской: Финансы и статистика, 2003.

11. Ендовицкий Д.А. Комплексный анализ и контроль инвестиционной деятельности: методология и практика / Под ред. Л.Т. Гиляровской: Финансы и статистика, 2005.

12. Ивасенко А.Г., Никонова Я.И. Инвестиции. Источники и методы финансирования. М.: Омега - Л, 2006.

13. Игонина Л.Л. Инвестиции: Учебное пособие: Юристъ, 2002.

14. Инвестиционная деятельность: Учебное пособие / Под ред. Г.П. Подшиваленко и Н.В. Киселевой: КНОРУС, 2005.

15. Инновационный менеджмент: Учебное пособие / Под. Ред. Проф. Л.Н. Оголевой: ИНФРА-М, 2004.

16. Нешитой А.С. Инвестиции: Учебник. Москва, 2006.

17. Катасонов В.Ю., Морозов Д.С., Петров М. В. Проектное финансирование: Мировой опыт и перспективы для России: Анкил, 2003.

18. Ковалев Г.Д. Инновационные коммуникации: Учебное пособие для вузов: ЮНИТИ-ДАНА, 2005.

19. Кокурин Д.И. Инновационная деятельность: Экзамен, 2004.

20. Коссов В.В. Бизнес-план: обоснование решений: Учебное пособие: ГУ ВШЭ, 2002.

21. Крутик А.Б., Никольская Е.Г. Инвестиции и экономический рост предпринимательства. СПб.: Лань, 2005.

22. Крылов Э.И., Журавкова И.В. Анализ эффективности инвестиционной и инновационной деятельности предприятия: Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 2003.

23. Липсиц И.В., Косов В.В. Экономический анализ реальных инвестиций: Учебник. М.:Экономистъ, 2003.

24. Липсиц И.В., Косов В.В. Инвестиционный проект: Учебно-справочное пособие. М.: Издательство БЕК, 2006.

25. «Рынок ценных бумаг» профессиональный журнал, Издательский дом «РЦБ», №8 2006.

26. «Финансовый менеджмент», Издательство «Финпресс», №2 2006.

27. «Экономическое обозрение: Финансовые рынки», Москва «Диалог Банк», №5 2005.

28. «Экономическое обозрение: Финансовые рынки», Москва «Диалог Банк», №1 2007.

29. www.economy.gov.ru

30. www.minfin.ru