Оценка рисков инвестиционных проектов

На первом этапе производится выявление соответствующих факторов и оценка их значимости. Назначение анализа рисков -- дать потенциальным партнерам необходимые данные для принятия решений о целесообразности участия в проекте и выработки мер по защите от возможных финансовых потерь.

Анализ рисков можно подразделить на два взаимно дополняющих друг друга вида: качественный и количественный. Качественный анализ имеет целью определить (идентифицировать) факторы, области и виды рисков. Количественный анализ рисков должен дать возможность численно определить размеры отдельных рисков и риска проекта в целом.

Оценка рисков -- это определение количественным или качественным способом величины (степени) рисков. //17, стр.104// Следует различать качественную и количественную оценку предпринимательского рисков.

Качественная оценка может быть сравнительно простой, ее главная задача - определить возможные виды рисков, а также факторы, влияющие на уровень рисков при выполнении определенного вида деятельности.

Количественная оценка рисков определяется через:

а) вероятность того, что полученный результат окажется меньше требуемого значения (намечаемого, планируемого, прогнозируемого);

б) произведение ожидаемого ущерба на вероятность того, что этот ущерб произойдет.

2.1.1 Качественный анализ рисков

Одним из направлений анализа рисков инвестиционного проекта является качественный анализ или идентификация рисков.

Следует отметить, что качественный анализ инвестиционных рисков предполагает количественный его результат, т. е. процесс проведения качественного анализа проектных рисков должен включать не только описание конкретных видов рисков данного проекта, выявление возможных причин их возникновения, анализа предполагаемых последствий их реализации и предложений по минимизации выявленных рисков, но и стоимостную оценку всех этих минимизирующих риски конкретного проекта мероприятий.

Качественный анализ проектных рисков проводится на стадии разработки бизнес-плана, а обязательная комплексная экспертиза инвестиционного проекта позволяет подготовить обширную информацию для анализа его рисков.

Первым шагом идентификации рисков является конкретизация классификации рисков применительно к разрабатываемому проекту.

Смысл классификации рисков состоит в том, что для анализа, оценки и, в конце концов, управления рисками первоначально необходимо идентифицировать возможные риски применительно к конкретному проекту, тогда как такая важная работа, как поиск причин их возникновения или описание возможных последствий их осуществления, разработка компенсирующих или минимизирующих риски мероприятий и получение полной стоимостной оценки всех показателей, может проводиться на последующих этапах.

В теории рисков различают понятия фактора (причины), вида рисков и вида потерь (ущерба) от наступления рисковых событий.

Под факторами (причинами) рисков понимают такие незапланированные события, которые могут потенциально осуществиться и оказать отклоняющее воздействие на намеченный ход реализации проекта, или некоторые условия, вызывающее неопределенность исхода ситуации. При этом некоторые из указанных событий можно было предвидеть, а другие не представлялось возможным предугадать.

Такими факторами могут являться непосредственно хозяйственная деятельность; деятельность самого предпринимателя; недостаток информации о состоянии внешней среды, оказывающей влияние на результат проектной деятельности.

Основные факторы рисков для инвестиционных проектов включают:

- ошибки в проектно-сметной документации;

- недостаточную квалификацию специалистов;

- форс-мажорные обстоятельства (природные, экономические, политические);

- нарушение сроков поставок;

- низкое качество исходных материалов, комплектации, технологических процессов, продукции и пр.;

- нарушение условий контрактов, разрыв контракта.

Основными результатами качественного анализа рисков являются:

-выявление конкретных рисков проекта и порождающих их причин,

-анализ и стоимостной эквивалент гипотетических последствий возможной реализации отмеченных рисков,

-предложение мероприятий по минимизации ущерба и, наконец, их стоимостная оценка.

Кроме того, на этом этапе определяются граничные значения (минимум и максимум) возможного изменения всех факторов (переменных) проекта, проверяемых на риски.

2.1.2 Количественный анализ рисков

Математический аппарат анализа рисков опирается на методы теории вероятностей, что обусловлено вероятностным характером неопределенности и рисков. Задачи анализа рисков разделяются на три типа:

- прямые, в которых оценка уровня рисков происходит на основании априори известной вероятностной информации;

- обратные, когда задается приемлемый уровень рисков и определяются значения (диапазон значений) исходных параметров с учетом устанавливаемых ограничений на один или несколько варьируемых исходных параметров;

- задачи исследования чувствительности, устойчивости результативных, критериальных показателей по отношению к варьированию исходных параметров (распределению вероятностей, областей изменения тех или иных величин и т. и.). Это необходимо в связи с неизбежной неточностью исходной информации и отражает степень достоверности полученных при анализе проектных рисков результатов.

Анализ проектных рисков производится на основе математических моделей принятия решений и поведения проекта, основными из которых являются:

- стохастические (вероятностные) модели;

- лингвистические (описательные) модели;

- нестохастические (игровые, поведенческие) модели.

Таблица 1.

Характеристика наиболее используемых методов анализа рисков.

Метод	Характеристика метода
Вероятностный анализ	Предполагают, что построение и расчеты по модели осуществляются в соответствии с принципами теории вероятностей, тогда как в случае выборочных методов все это делается путем расчетов по выборкам Вероятность возникновения потерь определяется на основе статистических данных предшествовавшего периода с установлением области (зоны) рисков, достаточности инвестиций, коэффициента рисков (отношение ожидаемой прибыли к объему всех инвестиций по проекту ).
Экспертный анализ рисков	Метод применяется в случае отсутствия или недостаточного объема исходной информации и состоит в привлечении экспертов для оценки рисков. Отобранная группа экспертов оценивает проект и его отдельные процессы по степени рисков
Метод аналогов	Использование базы данных осуществленных аналогичных проектов для переноса их результативности на разрабатываемый проект, такой метод используется, если внутренняя и внешняя среда проекта и его аналогов имеет достаточно сходимость по основным параметрам.
Анализ показателей предельного уровня	Определение степени устойчивости проекта по отношению к возможным изменениям условий его реализации
Анализ чувствительности проекта	Метод позволяет оценить, как изменяются результирующие показатели реализации проекта при различных значениях заданных переменных, необходимых для расчета
Анализ сценариев развития проекта	Метод предполагает разработку нескольких вариантов (сценариев) развития проекта и их сравнительную оценку. Рассчитываются пессимистический вариант (сценарий) возможного изменения переменных, оптимистический и наиболее вероятный вариант.
Метод построения деревьев решений проекта	Предполагает пошаговое разветвление процесса реализации проекта с оценкой рисков, затрат, ущерба и выгод
Имитационные методы	Базируются на пошаговом нахождении значения результирующего показателя за счет проведения многократных опытен с моделью. Основные их преимущества -- прозрачность всех расчетов, простота восприятия и оценки результатов анализа проекта всеми участниками процесса планирования. В качестве одного из серьезных недостатков этого способа необходимо указать существенные затраты на расчеты, связанные с большим объемом выходной информации.

2.2 Оценка инвестиционного проекта на основе метода анализа чувствительности к рискам

2.2.1 Принципы и направления оценки проектных рисков

Теория риска в применении к оценке инвестиционного проекта начала интенсивно развиваться за рубежом с 50-х гг. нашего столетия. Наибольшее число исследований, посвященных анализу риска, принадлежит американским ученым, но эта проблема активно изучалась и в западноевропейских странах. В то же время в нашей стране происходило серьезное развитие математического аппарата анализа рисков применительно к теории планирования эксперимента в технических и естественных областях знаний.

Все основные методы анализа проектных рисков при оценке инвестиционного проекта различают понятия «риск» и «неопределенность»:

неопределенность предполагает наличие факторов, при которых результаты действий не являются детерминированными, а степень возможного влияния этих факторов на результаты неизвестна: это неполнота или неточность информации об условиях реализации проекта. Факторы неопределенности подразделяются на внешние и внутренние. Внешние факторы -законодательство, реакция рынка на выпускаемую продукцию, действия конкурентов; внутренние - компетентность персонала фирмы, ошибочность определения характеристик проекта и т. д.

риск - потенциальная, численно измеримая возможность потери. Риск проекта - это степень опасности для успешного осуществления проекта. Понятием риска характеризуется неопределенность, связанная с возможностью возникновения в ходе реализации проекта неблагоприятных ситуаций и последствий, при этом выделяются случаи объективных и субъективных вероятностей.

Концепция объективных вероятностей строится на интерпретации понятия вероятности как предельного значения частоты при бесконечно большом числе экспериментов, и оценка вероятности производится посредством вычисления частоты, с которой происходит данное событие. В противоположность этому при определении субъективных вероятностей на первое место выступает мнение индивида, отражающее состояние его информационного фонда.

Согласно финансовой теории каждая фирма в процессе инвестиционной деятельности стремится максимизировать свою стоимость. В условиях полной определенности и отсутствия риска эта задача эквивалентна задаче максимизации прибыли, т.е. аналогично по значению чистого дисконтированного дохода (NPV). Но как только предпосылки снимаются, задачи перестают быть эквивалентными.

В реальности же для большинства инвесторов и разработчиков важна не только максимизация прибыли, но и минимизация риска оцениваемого инвестиционного проекта.

Подчеркнем еще одно важное обстоятельство: анализ рисков проекта базируется на результатах расчета всех его показателей и критериев, так называемом базисном варианте (на основе фактической и прогнозной информации), доказавшем эффективность проекта.

Предрисковая оценка чистых выгод инвестиционного проекта, анализ его эффективности априори отсекают неопределенность исходных факторов (переменных). Основываясь на ретроспективном анализе, исследователь прогнозирует определенное значение (оценку) исследуемого фактора (переменной). Однако при этом результативный проектный показатель, связанный с данным фактором функциональной зависимостью, также принимает определенное конкретное «точечное» значение, которое может ввести аналитика в заблуждение, так как при некотором внепрогнозном изменении переменной изменится и результативность проекта.

Если эксперт-аналитик использует наиболее вероятные значения каждой проектной переменной, то это не означает, что полученный результат будет наиболее вероятным результатом.

К сожалению, в настоящее время ряд инвестиционных проектов, содержащих раздел количественного анализа рисков, сужает проблему до исследования только финансовых рисков или подменяет анализом банковских рисков, что является важным, но не отражает весь спектр проектных рисков.

Все методы, применяемые для оценки рисков проекта, можно условно разделить на качественный и количественный анализ.

В разделе будут исследованы некоторые вопросы существующей теории рисков (risk analysis) и обобщен практический опыт оценки рисков проекта в виде специального инструментария под общим названием метод оценки инвестиционного проекта с учетом факторов проектных рисков.

2.2.2 Практические методы учета рисков

В настоящее время на практике используется широкий спектр приемов и подходов, позволяющих анализировать проектные риски (кратко проанализируем основные).

Метод экспертных оценок состоит в возможности использования опыта экспертов в процессе анализа проекта и учета влияния разнообразных качественных факторов, это его основное преимущество. Формальная процедура экспертной оценки чаще всего сводится к следующему. Руководство проекта (фирмы) разрабатывает перечень критериев оценки в виде экспертных (опросных) листов, содержащих вопросы. Для каждого критерия назначают (реже - исчисляют) соответствующие весовые коэффициенты, значения которых не сообщают экспертам. Затем по каждому критерию составляют варианты ответов, веса которых также неизвестны экспертам. Эксперты должны обладать полной информацией об оцениваемом проекте и, проводя экспертизу, анализировать поставленные вопросы и отмечать выбранный вариант ответа. Далее заполненные экспертные листы обрабатывают соответствующим образом - на основании известных статистических (компьютерных) пакетов обработки информации - и выдают количественный результат или результаты проведенной экспертизы.

Субъективная вероятность является предположением относительно некоторого результата, которое основывается на суждении оценивающего, на его личном опыте. Можно условно считать данный подход частным случаем метода экспертных оценок. Преимуществом метода субъективных вероятностей является возможность их применения для неповторяющихся событий и в условиях отсутствия достаточного количества статистических данных в отличие от объективных вероятностей, что и определяет их сферу применения в анализе проектных рисков.

Все мероприятия, позволяющие минимизировать проектный риск согласно экспертным оценкам, можно условно разделить на группы:

первая - диверсификация рисков, позволяющая, например, распределить риск между участниками проекта;

вторая - страхование проектных рисков, которое в условиях переходного периода отечественной экономики к рыночным отношениям делает только первые шаги;

третья - увеличение доли отчислений на непредвиденные обстоятельства.

Экспертами рекомендуется следующее увеличение норм непредвиденных расходов Управление организацией // под ред. Поршнева К.Н., Румянцевой Е.Н. - М.: ИНФРА-М, 2005, с.465:

затраты на продолжительность работ для российских исполнителей -на 20%;

затраты на продолжительность работ для иностранных исполнителей - на 10%;

прямые производственные затраты - на 20%;

снижение производства - на 20%;

процент за кредит - на 20%.

Любое из мероприятий минимизирующих риск можно отнести к той или иной из перечисленных групп. Кроме того, это мероприятие всегда будет «платным» с точки зрения увеличения проектных затрат.

Прием, основанный на определении периода (срока) окупаемости инвестиций или срока возврата (возмещения) первоначальных инвестиционных расходов, трактует этот период как необходимый для возмещения первоначального капитала за счет накопленных чистых потоков реальных денег, генерированных проектом. Недостатком данного подхода является выделение из всего потока затрат только объема первоначальных инвестиций, т.е. начальной фазы периода реализации проекта. Классическое определение срока окупаемости проекта, ориентирующееся на всю совокупность затрат, связанных с конкретным проектом, свободно от указанного недостатка. Однако, во-первых, в данном случае речь идет только о сроке окупаемости инвестиций, и, во-вторых, инвестиционное решение принимается не только на основании этого критерия, а в совокупности с другими методиками, например рассмотренной выше методикой определения чистого дисконтированного дохода (NPV) и внутренней нормы доходности (IRR). Поэтому эксперты-аналитики инвестиционного проекта, понимая ограниченность этого подхода, тем не менее, используют его на практике. Лицам, принимающим решение о вложении денежных средств в инвестиционный проект, необходима ориентировочная информация о сроке окупаемости инвестиций, что поможет оценить риск проекта.

Метод ставки процента с поправкой на риск позволяет, увеличивая безрисковую ставку процента на величину надбавки за риск, учесть факторы риска при расчете эффективности проекта.

Возможные применяемые на практике рисковые надбавки, зависящие от сущности проекта и видов инвестиций (премия за риск) Волоков И.М., Грачева М.В. Проектный анализ - М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 2004, с. 207:

Таблица 1.

Премии за риск при оценке проектного риска с помощью процентных ставок.

Виды инвестиций	Премия за риск. %
Замещающие инвестиции	0-6
Новые инвестиции	5- 15
Инвестиции в НИР	10- 20

Метод критических значений базируется на нахождении тех значений переменных (факторов) или параметров проекта, проверяемых на риск, которые приводят расчетное значение соответствующего критерия эффективности проекта к критическому пределу. Кроме перечисленных подходов практически используются следующие:

построение сложных распределений вероятностей (деревья решений);

анализ чувствительности (включая методы математического программирования, анализ точки безубыточности и др.);

анализ сценариев.

Наиболее часто встречающимися методами количественного анализа рисков проекта, как уже отмечалось, являются анализ чувствительности (уязвимости), анализ сценариев и имитационное моделирование рисков по методу Монте-Карло.

В данной дипломной работе оценка инвестиционного проекта будет основываться на основе методики анализа чувствительности.

2.2.3 Положения методики оценки инвестиционного проекта на основе анализа чувствительности

Анализ чувствительности (уязвимости) происходит при «последовательно-единичном» изменении каждой переменной: только одна из переменных меняет значение, на основе чего пересчитывается новое значение используемого критерия (например, аналогично ставки дисконта для критерия чистого дисконтированного дохода NPV). Затем оценивается процентное изменение критерия по сравнению с базисным случаем и рассчитывается показатель чувствительности, представляющий собой отношение процентного изменения критерия к изменению значения переменной на один процент (так называемая эластичность изменения показателя). Таким же образом исчисляются показатели чувствительности по каждой из остальных переменных.

По результатам этих расчетов происходят экспертное ранжирование переменных по степени важности (например, «очень высокая», «средняя», «невысокая») и экспертная оценка прогнозируемости (предсказуемости) значений переменных (например, «высокая», «средняя», «низкая»). Далее строится матрица чувствительности, позволяющую выделить наименее и наиболее рискованные для проекта переменные (показатели).

Анализ чувствительности - наиболее используемый количественный метод исследования рисков при оценке инвестиционного проекта. Однако в его простоте кроются некоторые недостатки: во-первых, этот метод является экспертным, т.е. разные группы экспертов могут получить различные результаты; во-вторых, в ходе анализа чувствительности не учитывается связь (корреляция) между изменяемыми переменными.

Поэтому чаще используют анализ сценариев, который представляет собой развитие методики анализа чувствительности проекта, т.к. одновременному непротиворечивому (реалистическому) изменению подвергается вся группа переменных, проверяемых на риск. Рассчитываются пессимистический вариант (сценарий) возможного изменения переменных, а также оптимистический и наиболее вероятный варианты. В соответствии с этими расчетами определяются новые значения критериев оценки эффективности проекта. Эти показатели сравнивают с базисными значениями и делают необходимые рекомендации. В основе рекомендаций лежит определенное «правило»: даже в оптимистическом варианте нет возможности считать проект целесообразным для реализации, если значение критерия денежного потока (далее, - CF Cash Flow) такого проекта отрицательно, и наоборот: пессимистический сценарий в случае получения положительного значения CF позволяет эксперту судить о приемлемости данного проекта несмотря на наихудшие прогнозы изменения переменных.

Цель анализа чувствительности (sensitivity analysis) - выявить важнейшие факторы, так называемые «критические переменные», способные наиболее серьезно повлиять на проект и проверить воздействие последовательных (одиночных) изменений этих факторов на результаты проекта. В теории эксперимента анализ чувствительности называют однофакторным анализом. Результаты проведенного ранее качественного анализа рисков проекта являются базой, фундаментом при отборе факторов для количественного анализа.

Классификация факторов, варьируемых в процессе анализа чувствительности:

первая группа - факторы, влияющие на объем доходов (выгод) проекта;

вторая группа - факторы, влияющие на объем проектных затрат.

Варьируемые факторы, рассматриваемые на практике:

показатели инфляции;

физический объем продаж как следствие емкости рынка, доли предприятия на рынке, потенциала-роста рыночного спроса;

переменные издержки;

постоянные издержки;

требуемый объем инвестиций;

стоимость привлекаемого капитала в зависимости от условий и источников его формирования (например, процент за кредиты).

В инвестиционном проектировании анализ чувствительности играет важную роль для учета неопределенности и выделения факторов, которые могут повлиять на успешный результат проекта. Кроме того, анализ чувствительности лежит в основе принятия ряда управленческих решений. Так, например, если цена продукта оказалась критическим фактором, то можно усилить программу маркетинга или пересмотреть затратную часть, чтобы снизить стоимость проекта. Если же проведенный количественный анализ рисков проекта выявит его высокую чувствительность к изменению объема производства, то следует уделить внимание мерам по повышению производительности, например, обучению персонала менеджменту и др.

В формировании денежного потока проекта, а следовательно, и в расчете его критериев эффективности участвуют многие факторы и позитивного (доходного), и негативного (расходного) характера с точки зрения конечной результативности проекта. В качестве примера рассмотрим некоторые из факторов, учет изменения которых необходим при проведении анализа чувствительности.

К позитивным факторам прежде всего можно отнести: задержку оплаты за поставленное сырье, материалы, комплектующие, а также период времени поставки продукции с момента получения авансового платежа при реализации продукции или услуг на условиях предоплаты. Однако задержка оплаты за сырье имеет позитивное влияние на результат только в том случае, если цена материалов и комплектующих определяется на дату поставки и соответствует текущему уровню цен. Важной является группа факторов, связанная с формированием и управлением запасами. Объектом анализа должны стать факторы, характеризующие условия формирования капитала.

При анализе чувствительности широко используются методы линейного программирования. В первую очередь это относится к двойственным задачам.

При анализе чувствительности строится задача, двойственная данной, а полученные при ее решении так называемые двойственные переменные (объективно обусловленные оценки, теневые цены, скрытые цены, неявные цены) позволяют определить альтернативную стоимость используемых в проекте дефицитных ресурсов.

Экономико-математическая сущность анализа чувствительности состоит в следующем:

на основе базового варианта проекта определяют ожидаемое среднее отклонение каждой переменной величины (фактора) и результаты проекта в случае отклонения одной из переменных величин от базового сценария;

делается предположение, что проект более чувствителен к изменению одного из параметров базового варианта, чем другого, если отклонение первого параметра дает большее отклонение критерия CF - денежного потока (или другого критерия, выбранного для оценки, например NPV) по сравнению с базовым сценарием.

Построим количественный показатель чувствительности проекта соотношение sens от англ. sensed - определенный (у, хi). Пусть у - некоторый критерий эффективности проекта. Он может быть функционально выражен через параметры проекта хi, т.е.:

y= y(x1,x2,x3, ..., xk) (18)

В качестве показателя чувствительности проекта к изменению параметра х, рассчитаем отношение относительного приращения критерия к относительному приращению параметра y:

(19)

Однако при различных (дискретных) значениях x , будут получаться различные значения чувствительности. Чтобы этого не происходило, будем уменьшать x, так, чтобы в интервале (xi - xi; xi +xi) функция у (xi) при неизменных прочих х приближалась к касательной в точке хi тогда

(20)

Величина sens (y,хi) показывает, на сколько процентов изменится значение критерия у проекта при изменении параметра х, на один процент.

2.3 Вероятностная оценка результатов инвестиционного проекта

2.3.1 Методологические принципы вероятностной оценки инвестиционных проектов

Выше указывалось, что под риском проекта (project risk) понимается степень опасности для успешного его осуществления. Риск, связанный с проектом, характеризуется, во-первых, событием, связанным с риском; во-вторых, вероятностью риска; в-третьих, размерами денежной суммы, подвергаемой риску. Чтобы количественно оценить риск, необходимо представлять не только все возможные последствия принимаемого решения, но и оценивать вероятности этих последствий. Выделяют два метода определения вероятности.

Объективный метод определения вероятности базируется на вычислении частоты (на основе фактических данных), с которой происходят некоторые события. Например, частота возникновения некоторого уровня потерь в процессе реализации инвестиционного проекта может быть рассчитана по формуле:

(21)

где f - частота возникновения некоторого уровня потерь;

n (А) - число случаев наступления этого уровня потерь;

n - общее число случаев в статистической выборке, включающее как успешно осуществленные, так и неудавшиеся инвестиционные проекты.

Анализируя и сравнивая варианты оценок инвестиционных проектов, инвесторы действуют в рамках теории принятия решений. Вероятностный инструментарий позволяет, более четко разграничить понятия неопределенности и риска. В соответствии с этим в литературе по теории принятия решений выделяются три типа моделей:

Модели принятия решений в условиях определенности - лицо, принимающее решение (ЛПР), точно знает последствия и исходы любой альтернативы или выбора решения. В случае принятия долгосрочных инвестиционных решений эта модель нереалистична.

Модели принятия решений в условиях риска - ЛПР знает вероятности наступления исходов или последствий для каждого решения.

Модели принятия решений в условиях неопределенности - ЛПР не знает вероятностей наступления исходов для каждого решения.

В условиях неопределенности (т.е. существования возможности отклонения будущего дохода от его ожидаемого значения, когда невозможно даже приблизительно указать вероятности наступления каждого возможного результата), выбор альтернативы инвестирования может быть произведен с помощью одного из следующих критериев:

Максимакс (maximax) - критерий оптимизма - определяет альтернативу, которая максимизирует максимальный результат для каждой альтернативы.

Максимин (maximin) - критерий пессимизма - определяет альтернативу, которая максимизирует минимальный результат для каждой альтернативы.

Критерий безразличия - выявляет альтернативу с максимальным средним результатом (при этом действует негласное предположение, что каждое из возможных состояний среды может наступить с равной вероятностью; в результате выбирается альтернатива, дающая максимальное значение математического ожидания).

Инвесторы, подразделяемые согласно критериям на пессимистов, оптимистов и нейтральных к неопределенности, принимают решение о выборе инвестиционного проекта в соответствии со следующими условиями:

временными предпочтениями;

ожидаемой доходностью инвестиционного проекта:

степенью неприятия риска;

вероятностными оценками.

Например, решение о капиталовложениях вряд ли будет принято в условиях полной неопределенности, так как инвестор приложит максимум усилий для сбора необходимой информации. По мере осуществления проекта к инвестору поступает дополнительная информация об условиях реализации проекта и, таким образом, ранее существовавшая неопределенность «снимается». При этом информация, касающаяся проекта, может быть выражена и в вероятностных законах распределения, тогда в контексте анализа инвестиционных проектов следует рассматривать ситуацию принятия решения в условиях риска. Итак, в этом случае известны (предполагаются):

исходы или последствия каждого решения о выборе варианта инвестирования;

вероятности наступления определенных состояний среды.

На основе вероятностей рассчитываются стандартные характеристики риска:

Математическое ожидание - средневзвешенное всех возможных результатов, где в качестве весов используются вероятности их достижения:

(22)

где xi - результат (событие, исход например величина CF);

pi - вероятность получения результата xi.

Дисперсия - средневзвешенное квадратов отклонений случайной величины от ее математического ожидания (т. е. отклонений действительных результатов от ожидаемых) -мера разброса:

(23)

Квадратный корень из дисперсии называется стандартным отклонением: .

Обе характеристики являются абсолютной мерой риска.

Коэффициент вариации - служит относительной мерой риска:

(24)

Коэффициент корреляции - показывает связь между переменными, состоящую в изменении среднего значения одного из них в зависимости от изменения другого:

(25)

где

2.3.2 Оценка инвестиционного проекта с помощью метода Монте-Карло

Имитационное моделирование по методу Монте-Карло (Monte-Carlo Simulation) позволяет построить математическую модель для проекта с неопределенными значениями параметров, и, зная вероятностные распределения параметров проекта, а также связь между изменениями параметров (корреляцию), получить распределение доходности проекта. Блок-схема, представленная на схеме (см. Рисунок 1), отражает укрупненную схему работы с моделью.

Рисунок 1. Анализ рисков (по методу Монте-Карло)

Как уже отмечалось, анализ рисков с использованием метода имитационного моделирования Монте-Карло представляет собой интеграцию методов анализа чувствительности и анализа сценариев на базе теории вероятностей.

Результатом такого комплексного анализа выступает распределение вероятностей возможных результатов проекта (например, вероятность получения аналитического критерия СF или NPV < 0).

Сначала согласно методу имитации необходимо определить функции распределения каждой переменной, оказывающей влияние на формирование потока наличности. Как правило, предполагают, что функция распределения является нормальной, и следовательно, для ее задания необходимо определить математическое ожидание и дисперсию.

После определения функции распределения можно применять процедуру Монте-Карло. Алгоритм метода имитации Монте-Карло:

Шаг 1. С помощью статистического пакета исходя из вероятностной функции распределения случайным образом выбирают значение переменной, которая является одним из параметров определения потока наличности.

Шаг 2. Выбранное значение случайной величины наряду со значениями переменных, которые являются экзогенными переменными, используют при подсчете аналитического критерия проекта.

Шаги 1 и 2 многократно повторяют, например 1000 раз, и полученные 1 000 значений аналитического критерия проекта используют для построения плотности распределения значений чистого приведенного дохода с его математическим ожиданием и стандартным отклонением.

Используя значения математического ожидания и стандартного отклонения, можно вычислить коэффициент вариации аналитического критерия проекта и затем оценить индивидуальный риск проекта (как и в анализе методом сценариев).

Далее определяют минимальное и максимальное значения критической переменной, т.е. устанавливают границы колебания, а для переменной с пошаговым распределением - и остальные значения, принимаемые ею. Границы варьирования переменной определяют исходя из всего спектра возможных значений.

По прошлым наблюдениям за переменной можно установить частоту, с которой та принимает соответствующие значения. В этом случае вероятностное распределение есть то же самое частотное распределение, показывающее частоту встречаемости значения, в относительном масштабе (от 0 до 1). Вероятностное распределение регулирует вероятность выбора значений из определенного интервала. В соответствии с заданным распределением модель оценки рисков выбирает произвольные значения переменной. До рассмотрения рисков подразумевалось, что переменная принимает единственное определенное значение с вероятностью, равной 1. И через единственную итерацию расчетов получается однозначно определенный результат. В рамках модели вероятностного анализа рисков проводится большое число итераций, позволяющих установить, как ведет себя результативный показатель (в каких пределах колеблется, как распределен) при подстановке в модель различных значений переменной в соответствии с заданным распределением.

Задача аналитика, занимающегося исследованием риска, состоит в том, чтобы хотя бы приблизительно определить для исследуемой переменной (фактора) вид вероятностного распределения. При этом основные вероятностные распределения, используемые в анализе рисков, могут быть следующими: нормальное, постоянное, треугольное, пошаговое. Эксперт присваивает переменной вероятностное распределение исходя из своих количественных ожиданий и делает выбор из двух категорий распределений: как симметричных (например, нормальное, постоянное, треугольное), так и несимметричных (например, пошаговое распределение).

Существование коррелированных переменных в проектном анализе вызывает проблему, не рассмотреть которую означало бы заранее обречь себя на неверные результаты: без учета коррелированности, например, двух переменных, компьютер, посчитав их полностью независимыми, генерирует нереалистичные проектные сценарии. Допустим, что цена и количество проданного продукта есть две отрицательно коррелированные переменные. Если не будет уточнена связь между переменными (коэффициент корреляции), то возможны сценарии, случайно вырабатываемые компьютером, где цена и количество проданной продукции будут вместе либо высоки, либо низки, что, естественно, негативно отразится на результате.

Проведение расчетных итераций является полностью компьютеризированной частью анализа рисков проекта. Для хорошей репрезентативной выборки обычно бывает достаточно 200-500 итераций. В процессе каждой итерации происходит случайный выбор значений ключевых переменных из специфицированного интервала в соответствии с вероятностными распределениями и условиями корреляции. Затем рассчитываются и сохраняются результативные показатели аналитического критерия и т.д., от итерации к итерации.

Завершающая стадия анализа проектных рисков - интерпретация результатов, собранных в процессе итерационных расчетов. Результаты анализа рисков представляют в виде профиля риска, который графически показывает вероятность каждого возможного случая (вероятности возможных значений результативного показателя).

Часто при сравнении вариантов капиталовложений удобнее пользоваться кривой, построенной на основе суммы вероятностей (кумулятивный профиль риска). Такая кривая показывает уровень вероятности результативного показателя проекта (больше или меньше определенного значения). Проектный риск, таким образом, описывается положением и наклоном кумулятивного профиля риска.

Кумулятивный (интегральный, накопленный) профиль риска показывает кумулятивное вероятностное распределение аналитического критерия с различных точек зрения на определенный проект. С точки зрения экономиста при использовании в качестве аналитического критерия NPV вероятность того, что NPV < 0 - около 0,4, для предпринимателя - менее 0,2; с точки зрения банкира проект кажется совсем безопасным, так как вероятность того, что NPV > 0, около 95%.

Поэтому при дальнейшем анализе будем исходить из того, что проект подлежит рассмотрению и, в случае, если аналитической критерий > 0.

3. Оценка рисков инвестиционного проекта ООО «Концепт»

Инвестиционный проект разработан по инициативе ООО "Концепт".

Адрес предприятия: 117519, г. Москва, ул.Подольских курсантов, 5. Учредители частные лица.

Предприятие образовано в 1996 г. на основе личных вкладов граждан с равными долями в уставном Фонде. Уставной Фонд - 400,0 тыс. руб. Стоимость основных производственных фондов на момент анализа 324,8 тыс. руб. Производственные мощности в настоящее время размещены на площадках АЗС (ул. Доватора, 158/1).

Продукция и услуги предприятия - светлые нефтепродукты, поставка нефтепродуктов автотранспортом предприятия по адресам потребителей. Потребителями продукции и услуг являются предприятия, автохозяйства и организации Москвы и других регионов.

3.1 Оценка инвестиционного проекта по методу определения NPV и влияющих показателей

Согласно методическим указаниям и разработанному плану кредитования принимаемая цена капитала - 30%, а премия за риск составит - 2%, планируемый уровень инфляции, согласно статистическим данным - 15%. Тогда годовой дисконт составит 47% (30 + 15 + 2). Пересчитаем годовой дисконт в квартальную ставку дисконта, по стандартной формуле сложного процента для более меньшего периода времени (где n - количество малых периодов (квартал - n=4, месяц - n=12); dn - ставка меньшего постоянного периода времени (месяц); dt - ставка большего годового периода):

На основании исходных данных См. Приложение 1 определим поступления и расходы при реализации проекта. Основным показателем в данном случае является цена закупочной и реализационной стоимости бензина и дизельного топлива (см. табл.2).

Таблица 2.

Прогноз по закупочной и отпускной цене

Наименование продукта	Ед. изм.	Верхняя строка- закупочная цена единицы продукта Нижняя строка - отпускная цена единицы продукта
		2005	2006	2007
		1 кв.	2 кв.	3 кв.	4 кв.	1 кв.	2 кв.	3 кв.	4 кв.	1 кв.	2 кв.	3 кв.	4 кв.
1. Дизельное топливо	Руб.	2,74	2,95	3,19	3,45	3,72	4,02	4,34	4,69	5,06	5,47	5,91	6,38
		3,60	3,89	4,20	4,53	4,90	5,29	5,71	6,17	6,66	7,20	7,77	8,39
2. Бензин АИ-76	Руб.	4,26	4,52	4,79	5,08	5,38	5,71	6,05	6,41	6,80	7,20	7,64	8,09
		5,20	5,51	5,84	6,19	6,56	6,96	7,38	7,82	8,29	8,79	9,31	9,87

Теперь определим поступления от проекта в зависимости от степени загруженности склада нефтепродуктов, по мере пуска в строй емкостей (во 2 кв. с начала запуска 50 %, а начиная со 3-его 100 % загруженность объемов). Согласно данным распределение между дизельным топливом и бензином АИ-76 составит 63 % и 37 %, соответственно. Тогда поступления от продаж определяются на основе прогнозируемых цен (см. табл.2), соответствующих объемов продаж и будут отражены в таблице (см. табл.3). Для расчета поступлений соответствующая ячейка объема продаж (верхняя часть Таблица 3) перемножается соответствующей ячейкой ценой реализации каждому вида топлива (нижняя строка табл.2).

Издержки реализации проекта определяются, как часть от общих коммерческих расходов при реализации инвестиционного проекта, структура издержек выглядит следующим образом (см. рис.2).

Таблица 4.

Издержки инвестиционного решения

	2005	2006	2007
	1 кв.	2 кв.	3 кв.	4 кв.	1 кв.	2 кв.	3 кв.	4 кв.	1 кв.	2 кв.	3 кв.	4 кв.
Всего коммерческих расходов		3531	7564	8106	8668	9291	9945	10653	11408	12220	13100	14025
1. Дизельное топливо		1859	4019	4347	4687	5065	5468	5909	6376	6892	7447	8039
2. Бензин АИ-76		1672	3545	3759	3981	4225	4477	4743	5032	5328	5654	5987
Заработная плата		638	638	684	731	784	839	898	962	1031	1105	1183
Амортизация		456	456	488	522	560	599	642	687	736	789	845
Другие затраты и расходы		456	456	488	522	560	599	642	687	736	789	845
Итого		5081	9114	9766	10443	11195	11982	12835	13744	14723	15783	16898

Рисунок 2. Структура издержек

Тогда согласно ценам на закупаемое горючее (Верхние строки по каждому виду горючего см. Таблица 2) и представленной структуры расходов и с учетом выплат всех налогов с прибыли и имущества, можно определить величину издержек инвестиционного решения (см. Таблица 4). С начала определяются общие коммерческие расходы (как сумма по каждому виду топлива), затем заработная плата, амортизация и иные расходы (всего коммерчески расходы * %по структуре / 83%). Общее количество расходов определяется как сумма всех статей.

Зная валовой доход, издержки и необходимое количество инвестиций можно найти денежные потоки рассматриваемого инвестиционного решения (см. табл.5) и отразим их на схеме (см. рис.3).

Таблица 5.

Денежный поток (Cash Flow)

	2005	2006	2007
	1 кв.	2 кв.	3 кв.	4 кв.	1 кв.	2 кв.	3 кв.	4 кв.	1 кв.	2 кв.	3 кв.	4 кв.
Инвестиции	1685
Постоянные расходы		5081	9114	9766	10443	11195	11982	12835	13744	14723	15783	16898
Доход		4489	9614	10288	11028	11816	12656	13561	14526	15577	16680	17875
Денежный поток	-1685	-592	500	522	585	621	674	726	782	854	897	977

Рисунок 3. Распределение денежных потоков (Cash Flow)

Денежный поток является одним из главных показателей эффективности внедрения инвестиционного решения, однако в этом случае мы не учитываем такой фактор как риски. Вследствие чего, согласно общим рекомендациям расчета инвестиционного решений пересчитаем его с помощью квартальной ставки дисконта и определим насколько предлагаемый инвестиционный проект целесообразен. Для этого необходимо найти корреляционный коэффициент ставки дисконтирования относительно рассчитываемого периода и, соответственно, найти его соотношение с денежным потоком, (см. Таблица 6). Дисконтированный денежный поток можно представить на графике (см. Рисунок 4).

Таблица 6.

Расчет чистого дисконтированного дохода

Показатель	2005	2006
	1 кв.	2 кв.	3 кв.	4 кв.	1 кв.	2 кв.	3 кв.
Денежный поток	-1685	-592	500	522	585	621	674
Ставка дисконта	1,000	0,908	0,825	0,749	0,680	0,618	0,561
Дисконтированные расходы	1685,0	4613,5	7519,1	7314,9	7101,5	6918,3	6722,1
Дисконтированные доходы	0	4076,0	7931,6	7705,7	7499,0	7302,3	7100,0
PV	-1685,0	-537,4	412,5	390,8	397,5	384,0	377,9
NPV	-1685,0	-2222,4	-1809,9	-1419,1	-1021,6	-637,6	-259,7
Показатель	2006	2007	Итого
	4 кв	1 кв	2 кв	3 кв	4 кв
Денежный поток	726	782	854	897	977	4860,3
Ставка дисконта	0,510	0,463	0,420	0,382	0,347
Дисконтированные расходы	6545,7	6363,3	6183,7	6029,2	5863,7	72860,0
Дисконтированные доходы	6916,1	6725,5	6542,3	6371,8	6202,6	74373,0
PV	370,4	362,3	358,6	342,6	338,9	1513,0
NPV	110,7	472,9	831,5	1174,1	1513,0



Рисунок 4. Линейный график чистого дисконтированного дохода, по кварталам и накопленным итогом

На основании определения чистого денежного потока найдем показатели срока окупаемости, доходности, рентабельности и внутреннюю норму доходности предлагаемого инвестиционного решения. Срок окупаемости находится на основании графика дисконтированного денежного потока (см. рис.4) по стандартной формуле, применительно к нашему проекту:

кв.

Индекс доходности для данного инвестиционного решения равен:

На основании индекса доходности определим рентабельность проекта:

Внутренняя норма доходности определяется графически (см. Рисунок 4) на основании формулы. Изменения внутренней нормы доходности, так же можно отразить на диаграмме (см. рис.5):

Рисунок 5. Линейный график определения внутренней доходности проекта

3.2 Оценка инвестиционного проекта на основе метода анализа чувствительности к проектным рискам

При проведении оценки инвестиционного проекта при помощи метода анализа чувствительности, необходимо учесть влияние такого параметра как инфляция, поскольку данный параметр является прогнозируемым и его учет проводится на основании статистических данных. Как и в предыдущем случае необходимо пересчитать ставку инфляции из годового показателя в квартальный. Для этого применим аналогичную формулу:

Расчет оценки инвестиционного проекта на основе метода анализа чувствительности к проектным рискам проводится аналогично расчетам показателям NPV, только вместо показателя экспертной оценки риска r (rk) берется показатель коэффициента инфляции. Поскольку это позволяет определить влияние инфляции на оцениваемый проект по имеющимся статистическим данным. А в саму формулу вводится рисковый коэффициент отклонения по какому либо параметру. Тогда формула расчета показателя NPV (8) для расчета будет иметь следующий вид:

(26)

где rd - коэффициент отклонения по доходам;

rk - коэффициент отклонения по расходам;

ri - коэффициент отклонения по инвестициям.

Коэффициент рискового отклонения по показателю инфляции не вводится, т.к. он уже введен в исходную формулу.

Воспользуемся расчетом прямого денежного потока (см. Таблица 5) Теперь введем рисковые коэффициенты и пересчитаем этот показатель для доходов и расходов. Диапазон изменений показателя риска составит 5 %. Теперь, рассчитаем значения показателя оценки конечного значения прибыльности по доходам с учетом коэффициента рискового отклонения в абсолютной и относительной оценке (см. табл.7).

Таблица 7.

Расчет чувствительности конечного результата от изменений объема доходов

Показатель	2005	2006
	1 кв.	2 кв.	3 кв.	4 кв.	1 кв.	2 кв.	3 кв.	4 кв.
Пересчет коэффициента инфляции	1,000	0,966	0,933	0,900	0,870	0,840	0,811	0,783
Инвестиции	1685
Условно-постоянные расходы	0	4908	8503	8790	9086	9403	9718	10050
Доход	105%	0	4553	9418	9722	10074	10422	10777	11149
	104%	0	4510	9329	9630	9978	10322	10675	11043
	103%	0	4466	9239	9537	9882	10223	10572	10937
	102%	0	4423	9149	9444	9786	10124	10469	10831
	101%	0	4380	9060	9352	9690	10025	10367	10724
	100%	0	4336	8970	9259	9594	9925	10264	10618
	99%	0	4293	8880	9167	9498	9826	10161	10512
	98%	0	4250	8790	9074	9402	9727	10059	10406
	97%	0	4206	8701	8981	9307	9628	9956	10300
	96%	0	4163	8611	8889	9211	9528	9853	10194
	95%	0	4120	8521	8796	9115	9429	9751	10087
Показатель	2007	Сумма	Денеж. поток	в %, к результату rD=0
	1 кв	2 кв	3 кв	4 кв
Пересчет коэффициента инфляции	0,756	0,730	0,705	0,681
Инвестиции					1685
Условно-постоянные расходы	10390	10748	11127	11508	104231
Доход	105%	11531	11940	12347	12782	114715	8799	164%
	104%	11421	11826	12230	12660	113624	7708	131%
	103%	11311	11712	12112	12538	112529	6613	98%
	102%	11201	11599	11995	12416	111437	5521	66%
	101%	11091	11485	11877	12295	110346	4430	33%
	100%	10982	11371	11759	12173	109251	3335	0%
	99%	10872	11257	11642	12051	108159	2243	-33%
	98%	10762	11144	11524	11929	107067	1151	-65%
	97%	10652	11030	11407	11808	105976	60	-98%
	96%	10542	10916	11289	11686	104882	-1034	-131%
	95%	10433	10803	11171	11564	103790	-2126	-164%

Аналогично рассчитаем значение показателей отклонений по расходам (см. табл.8) и начальным инвестициям (см. табл.9). С учетом того, что по плану развития склада ГМС инвестиции в оцениваемый проект происходят в течении первого квартала, а значит влияние инфляции не учитывается, а следовательно нет необходимости полностью пересчитывать денежный поток.

Таблица 8.

Расчет чувствительности конечного результата от изменений объема расходов

Показатель	2005	2006
	1 кв.	2 кв.	3 кв.	4 кв.	1 кв.	2 кв.	3 кв.	4 кв.
Пересчет коэффициента инфляции	1,000	0,966	0,933	0,900	0,870	0,840	0,811	0,783
Инвестиции	1685
Доход		4336	8970	9259	9594	9925	10264	10618
Условно-постоянные расходы	105%	0	5154	8929	9229	9540	9874	10204	10552
	104%	0	5104	8843	9141	9449	9780	10106	10452
	103%	0	5055	8758	9053	9358	9686	10009	10351
	102%	0	5006	8673	8965	9267	9592	9912	10251
	101%	0	4957	8588	8877	9177	9497	9815	10150
	100%	0	4908	8503	8790	9086	9403	9718	10050
	99%	0	4859	8418	8702	8995	9309	9621	9949
	98%	0	4810	8333	8614	8904	9215	9523	9849
	97%	0	4761	8248	8526	8813	9121	9426	9748
	96%	0	4712	8163	8438	8722	9027	9329	9648
	95%	0	4663	8078	8350	8631	8933	9232	9547
Показатель	2007	Сумма	Денеж. поток	в %, к результату rk=0
	1 кв.	2 кв.	3 кв.	4 кв.
Пересчет коэффициента инфляции	0,756	0,730	0,705	0,681
Инвестиции					1685
Доход	10982	11371	11759	12173	109251
Условно-постоянные расходы	105%	10910	11285	11684	12083	109443	-1877	-156%
	104%	10806	11178	11572	11968	108400	-834	-125%
	103%	10702	11070	11461	11853	107358	208	-94%
	102%	10598	10963	11350	11738	106316	1250	-63%
	101%	10494	10855	11238	11623	105273	2293	-31%
	100%	10390	10748	11127	11508	104231	3335	0%
	99%	10286	10640	11016	11393	103189	4377	31%
	98%	10182	10533	10905	11278	102146	5420	63%
	97%	10078	10425	10793	11163	101104	6462	94%
	96%	9975	10318	10682	11047	100062	7504	125%
	95%	9871	10211	10571	10932	99019	8547	156%

Таблица 9.

Расчет чувствительности конечного результата от изменений объема инвестиций

Показатель	Отклонение
	105%	104%	103%	102%	101%	100%
Инвестиции	1769	1752	1736	1719	1702	1685
Денежный поток (итого)	3251	3268	3284	3301	3318	3335
в %, к результату ri =0	97,47%	97,98%	98,48%	98,99%	99,49%	100,00%
Показатель	Отклонение
	99%	98%	97%	96%	95%	100%
Инвестиции	1668	1651	1634	1618	1601	1685
Денежный поток (итого)	3352	3369	3386	3402	3419	3335
в %, к результату ri =0	100,51%	101,01%	101,52%	102,02%	102,53%	100,00%

Теперь перейдем к общему анализу чувствительности проекта к рискам. Для этого на основании таблиц построим все данные по отклонениям денежного потока с учетом инфляции в абсолютных и относительных оценках на двух графиках (см. Рисунок 6 и Рисунок 7).

Рисунок 6. Анализ чувствительности на основе абсолютного значения

Рисунок 7. Анализ чувствительности на основе относительных значений

Сравнение графиков позволяет сделать вывод, что чувствительность предлагаемого инвестиционного проекта к рискам дает возможность фактически оценить подверженность проекта к снижению доходов и возрастанию расходов. Воздействие этих рисков велико и может привести к убыткам.

При снижении денежного потока всего на 5%, при постоянном уровне расходов (например, при снижении отпускных цен конкурирующими фирмами, вызовет снижение объема продаж или уменьшение цен реализации), ведет к снижению результатов финансово-хозяйственной деятельности более, чем в полтора раза (164%). Это, несомненно, ставит реализацию проекта под угрозу, влияние этого фактора довольно велико, поскольку оно из-за большой доли неопределенности не поддается количественному анализу.

То самое можно сказать и о возрастании доли расходов, хотя их воздействие на проект несколько ниже. При росте расходов на 5%, снижение конечного результата составит 1,56 раза (однако этот показатель так же велик). Изменение объема инвестиций практически не оказывает влияние на реализацию проекта, из чего можно заключить, что проект устойчив к проявлениям инвестиционного риска.

Теперь составим матрицу чувствительности и предсказуемости (см. табл.10). На основе матрицы можно сказать, что для снижения воздействия рисков оказывающих влияние на доходы и расходы ООО «Концепт» следует проводить хозяйственную политику, направленную на поддержание постоянного уровня цен, поскольку они являются наиболее сильным фактором воздействия на фирму.

Таблица 10.

Матрица чувствительности проекта

Предсказуемость переменных	Чувствительность переменных
	Высокая	Средняя	Низкая
Высокая		I		I		II
Средняя		I		II		III
Низкая	Доходы	II		III		III
	Расходы		Инвестиции
I - Дальнейшая проверка, II - Оперативное планирование, III - Низкое воздействие

3.3 Оценка инвестиционного проекта на основе метода Монте-Карло

Итак, на основании матрицы чувствительности можно сделать вывод, что изменение объема инвестиций не является критичным воздействие на рассматриваемый инвестиционный проект, в то время как отклонения составляющим денежного потока, являются переменными требующими особого внимания.

При проведении анализа методом Монте-Карло, возьмем отклонения по объему инвестиций постоянными, а изменение по объему доходов и расходов переменными. Как и при предыдущем анализе введем рисковые коэффициенты rd и rk, только в данном случае, согласно методологии проведения оценки инвестиционного проекта, они будут не линейно-изменяемыми, а случайными величинами, воздействующими на предыдущее значение доходов и расходов в диапазоне ±5%, от величины предыдущего значения. Кроме того, денежный поток считается с учетом введенного коэффициента инфляции (5%).