Качественные методы анализа рисков

После того как выявлены все возможные риски по определенному проекту, необходимо определить целесообразность вложений, развития и работы над данным проектом. Для этого проводится анализ рисков инвестиционного проекта.

Все возможные и предлагаемые в теории методы анализа рисков можно условно подразделить на качественные и количественные подходы. Качественный подход, помимо идентификации рисков, подразумевает определение источников и причин их возникновения, а также стоимостную оценку последствий. Основными особенностями качественного подхода является: выделение простых рисков по проекту, определение зависимых и независимых рисков как друг от друга, так и от внешних факторов, и определение являются ли риски устранимыми или нет.

С помощью качественного анализа определяются все факторы риска, влекущие за собой в той или иной мере потери или убытки предприятия, а также вероятность и время их наступления. Для худшего сценария развития проекта исчисляется максимальная величина убытков компании.

В качественном подходе выделяют следующие методы анализа рисков: метод экспертных оценок; метод целесообразности затрат; метод аналогий.

Метод экспертных оценок.

Метод экспертных оценок включает в себя три основных составляющих. Во-первых, интуитивно-логический анализ задачи, строится только на интуитивных предположениях определенных экспертов, гарантом правильности и объективности выводов может служить только их знания и опыт. Во-вторых, выдача решений оценки экспертов, этот этап является завершающей частью работы эксперта. Экспертами формируется решение о целесообразности работы с исследуемым ими проектом, и предлагается оценка ожидаемых результатов, по разным сценариям развития проекта. Третий этап, заключительный для метода экспертных оценок, это обработка всех результатов решения. С целью получения итоговой оценки, все полученные оценки от экспертов должны быть обработаны, и выявлена общая относительно объективная оценка и решение относительно определенного проекта.

Экспертам предлагается заполнить опросный лист с подробным перечнем рисков относящихся к анализируемому проекту, в котором им необходимо определить вероятность наступление выделенных ими рисков по определенной шкале. К числу наиболее распространенных методов экспертных оценок риска относят метод Дельфи, метод балльных оценок, ранжирование, попарное сравнение, и другие.

Метод Дельфи - один из методов экспертных оценок, обеспечивающий быстрый поиск решений, в числе которых в последствие выбирается наилучшее решение. Применение этого метода позволяет избежать противоречий среди экспертов, и получить независимые индивидуальные решения, исключая общение между экспертами во время проведения опроса. Экспертам выдается опросный лист, на вопросы которого, им необходимо дать независимые, максимально объективные оценки, и обоснованные оценки. На основании заполненных анкет, анализируется решение каждого эксперта, выявляется преобладающее мнение, крайние суждения, максимально четко, доступно и аргументировано обоснованные решения, и т.д. В последствие эксперты могут менять свое мнение. Вся операция проводится обычно в 2-3 тура, до того момента пока не начнут совпадать мнения экспертов, которые и будут являться окончательным результатом исследования.

Метод балльной оценки риска производится на основе обобщающего показателя, определяемого по ряду частных экспертно оцениваемых показателей степени риска. Он состоит из следующих этапов:

• 1) Определение факторов, которые влияют на возникновение риска;
• 2) Выбор обобщенного показателя и набора частных критериев, характеризующих степень риска по каждому из факторов;
• 3) Составление системы весовых коэффициентов и шкалы оценок по каждому показателю (фактору);
• 4) Интегральная оценка обобщенного критерия степени проектных рисков;
• 5) Выработка рекомендаций по управлению риском .

Метод ранжирования подразумевает расположение объектов в порядке возрастания или убывания какого-либо присущего им свойства. Ранжирование позволяет выбрать из исследуемой совокупности факторов наиболее существенный. Результатом проведения ранжирования является ранжировка.

Если имеется n объектов, то в результате их ранжирования j-ым экспертом каждый объект получает оценку x ij - ранг, приписываемый i-му объекту j-ым экспертом. Значения x ij находятся в интервале от 1 до n. Ранг самого важного фактора равен единице, наименее значимого - числу n. Ранжировкой j-го эксперта называется последовательность рангов x 1j , x 2j , …, x nj .

Данный метод просто в его реализации, однако при оценке большого количества параметров, эксперты сталкиваются с трудностью построения ранжированного ряда, по причине того что необходимо единовременно учитывать множество сложных корреляций.

Метод попарного сравнения - это установление наиболее предпочтительных объектов при сравнении всех возможных пар. В данном случае нет необходимости, как в методе ранжирования, упорядочивать все объекты, необходимо в каждой из пар выявить более значимый объект или установить их равенство.

Опять таки, в сравнении с методом ранжирования, парное сравнение можно проводить и при большим количестве параметров, а также в случаях незначительного различия параметров (когда практически не возможно их ранжировать, и они объединяются в единый).

При использовании метода чаще всего составляется матрица размером nxn , где n - количество сравниваемых объектов. При сравнении объектов матрица заполняется элементами a ij следующим образом (может быть предложена и иная схема заполнения):

Сумма (по строке) в данном случае позволяет оценить относительную значимость объектов. Тот объект, для которого сумма окажется наибольшей, может быть признан наиболее важным (значимым).

Суммирование можно производить и по столбцам (), тогда самым существенным будет фактор, набравший наименьшее количество баллов .

Экспертный анализ заключается в определении степени влияния риска на основе экспертных оценок специалистов. Главным преимуществом данного метода является простота расчетов. Нет необходимости сбора точных исходных данных и использования дорогих и программных средств. Однако уровень рисков зависит от знаний экспертов. А также недостатком является трудность в привлечении независимых экспертов и субъективности их оценок. Для четкости и объективности результатов, данный метод может быть использован в совокупности с иными методами количественными (более объективными).

Метод уместности и целесообразности затрат, метод аналогий.

В основе анализа уместности или целесообразности затрат лежат предположения, что определенные факторы (или один из них) являются причиной перерасхода заложенных средств на проект. К таким факторам относятся:

• · изначальная недооценка стоимости проекта в целом или его отдельных фаз и составляющих;
• · изменение границ проектирования, обусловленное непредвиденными обстоятельствами;
• · отличие производительности машин и механизмов от предусмотренной проектом;
• · увеличение стоимости проекта в сравнении с первоначальной, вследствие инфляции или изменения налогового законодательства .

Для проведения анализа, в первую очередь проводится детализация всех вышеуказанных факторов, затем составляется предположительный список возможных повышений затрат на проект, для каждого варианта его развития. Весь процесс реализации проекта разбивается на этапы, на основании этого, процесс финансирования в развитие и реализацию проекта также разбивается на стадии. Однако стадии финансирования устанавливаются условно, так как могут вноситься некоторые изменения по мере разработки и развития проекта. Поэтапное вложение средств, позволяет инвестору тщательнее отслеживать работу над проектом, а также в случае возрастания рисков, либо прекратить или приостановить финансирование, или же начать предпринимать определенные меры по снижению затрат.

В числе качественных методов анализа рисков, также распространенным является метод аналогий. Основная идея данного метода заключается в анализе других проектов, аналогичных разрабатываемому. На основе таких же рискованных проектов, анализируются возможные риски, причины их возникновения, последствия влияния рисков, а также изучаются последствия воздействия на проект неблагоприятных внешних или внутренних факторов. Затем полученная информация проецируется на новый проект, что позволяет определить все максимально возможные потенциальные риски. Источником информации могут служить регулярно публикуемые западными страховыми компаниями рейтинги надежности проектных, подрядных, инвестиционных и прочих компаний, анализы тенденций изменения спроса на конкретную продукцию, цен на сырье, топливо, землю и т. д. .

Сложностью данного метода анализа является затруднительный подпор максимально точного аналога, по причине того, что не существует формальных критериев, точно устанавливающих степень аналогичности ситуаций. Но, как правило, даже в случае подбора правильно аналога, появляется сложность формулировки корректных предпосылок для анализа, полный и близкий к реальности набор сценариев срыва проекта. Причиной является то, что полностью идентичных проектов крайне мало или не встречается вовсе, любой изучаемый проект имеет свои индивидуальные особенности и риски, которые связаны между собой согласно своеобразности проект, поэтому не всегда можно абсолютно точно определить причину возникновения того или иного риска.

Краткое описание метода умеренности затрат и метода аналогий свидетельствует о том, что они пригодны скорее определения и описания возможных рисковых ситуаций для определенного проекта, чем для получения даже относительно точной оценки рисков инвестиционного проекта.

Количественный метод анализа рисков

Для оценки рисков инвестиционных проектов, наиболее распространены следующие количественные методы анализа, как:

• · анализ чувствительности
• · метод сценариев
• · имитационное моделирование (метод Монте-Карло)
• · метод корректировки ставки дисконтирования
• · дерево решений

Анализ чувствительности

В методе анализа чувствительности фактор риска принимается как степень чувствительности результирующих показателей анализируемого проекта к изменению внешних или внутренних условий его функционирования. В качестве результирующих показателей проекта обычно выступают показатели эффективности (NPV, IRR, PI, PP) или ежегодные показатели проекта (чистая прибыль, накопленная прибыль). Анализ чувствительности разделяется на несколько последовательных этапов:

• · устанавливается базовые значения результирующих показателей, математически устанавливается связь между исходными данными и результирующими
• · вычисляются наиболее вероятные значения исходных показателей, а также диапазон их изменений (как правило, в пределах 5-10%)
• · определяется (рассчитывается) наиболее вероятные значения результирующих показателей
• · Исходные исследуемые параметры по очереди перерассчитываются в пределах полученного диапазона, получаются новые значения результирующих параметров
• · Исходные параметры ранжируются по их степени влияния на результирующие параметры. Таким образом, они группируются на основе степени риска.

Степень подверженности инвестиционного проекта к соответствующему риску и чувствительности проекта к каждому фактору определяется с помощью расчета показателя эластичности, представляющего собой отношение процентного изменения результирующего показателя к изменению значения параметра на один процент.

Где: E - показатель эластичности

NPV 1 - значение базового результирующего показателя

NPV 2 - значение результирующего показателя при изменении параметра

X 1 - базовое значение варьируемого параметра

X 2 - измененное значение варьируемого параметра

Чем выше значения показателя эластичности, тем чувствительнее проект к изменениям данного фактора, и тем сильнее подвержен проект соответствующему риску.

Также, анализ чувствительности может проводиться графически, с помощью построения зависимости результирующего показателя от изменения исследуемого фактора. Чувствительность значения NPV к изменению фактора изменяется уровнем наклона зависимости, чем угол больше, тем значения чувствительнее, а также тем больше риск. В точке пересечения прямой реагировании с осью абсцисс определено значение параметра в процентном выражении, при котором проект станет неэффективным.

После этого, на основании проведенных расчетов, все полученные параметров ранжируются по степени значимости (высокая, средняя, невысокая), и строится «матрица чувствительности», с помощью которой выделяются факторы, являющиеся наиболее и наименее рискованными для инвестиционного проекта.

Независимо от присущих методу достоинств - объективности и наглядности полученных результатов, есть также и значимые недостатки - изменение одного фактора рассматривается изолированно, тогда как на практике все экономические факторы в той или иной степени коррелированны.

Метод сценариев

Метод сценариев представляет описание всех возможных условий реализаций проекта (либо в виде сценариев, либо в виде системы ограничений на значения основных параметров проекта) а также описание возможных результатов и показателей эффективности. Данный метод, как все иные, также состоит из определенных последовательных этапов:

• · строится как минимум три возможных варианта сценариев: пессимистический, оптимистический, реалистический (или наиболее вероятный или средний)
• · исходная информация о факторах неопределенности преобразуется в информацию о вероятности отдельных условий реализации и определенных показателей эффективности

Основываясь на полученных данных, определяется показатель экономической эффективности проекта. Если вероятности наступления того или иного события, отраженного в сценарии, известны точно, то ожидаемый интегральный эффект проекта рассчитывается по формуле математического ожидания:

Где: NPVi - интегральный эффект при реализации i-ого сценария

pi - вероятность этого сценария

При этом риск неэффективности проекта (Рэ) оценивается как суммарная вероятность тех сценариев (к), при которых ожидаемая эффективность проекта (NPV) становится отрицательной:

Средний ущерб от реализации проекта в случае его неэффективности (Уэ) определяется по формуле:

Главным недостатком метода сценарного анализа выделяется фактор учета только нескольких возможных исходов по инвестиционному проекту, однако на практике число возможных исходов не ограничено.

Метод PERT- анализа (Program Evaluation and Review Technique)

Одним из способов сценарного анализа специалисты выделяют Метод PERT- анализа (Program Evaluation and Review Technique). Основная идея данного метода состоит в том, что при разработке проекта задаются три параметра проекта - оптимистическая, пессимистическая, наиболее вероятная. Далее ожидаемые значения вычисляются по следующей формуле:

Ожидаемая величина = [Оптимистическая величина 4хНаиболее вероятная величина + Пессимистическая величина]/6

Коэффициенты 4 и 6 получены эмпирическим путем на основе статистических данных большого количества проектов. На основе результатов расчета проводится остальной анализ проекта. Эффективность проведения PERT-анализа максимальна, только в том случае если можно обосновать значения всех трех оценок.

Дерево решений

Метод дерева решений представляет сетевые графики, в которых каждая ветвь, то различные альтернативные варианты развития проекта. Следуя вдоль каждой построенной ветви проекта, можно проследить все возможные этапы развития проекта, а соответственно и выбрать наиболее оптимальный из них, и с наименьшими рисками. Данный метод анализа подразделяется на следующие этапы:

• · Определяются вершины для каждого проблемного и неоднозначного момента развития проекта, и строятся ветви (возможные пути развития событий)
• · Для каждой дуги определяется экспертным методом вероятность и возможные потери на данном этапе.
• · Основываясь на всех полученных значениях вершин вычисляется наиболее вероятное значение NPV (или иного значимого для проекта показателя)
• · Проводится анализ вероятностного распределения

Единственным ограничением и возможно недостатком метода является обязательное наличие разумного количества вариантов развития проекта. Преимущественным отличием является возможность полного и детального учета всех факторов и рисков, влияющих на проект. Метод особенно используется в ситуациях, когда решения по реализации проекта принимаются постепенно, и зависят от ранее принятых решений, таким образом, каждое решение в свою очередь определяет сценарий дальнейшего развития проекта.

Имитационное моделирование (метод Монте-Карло)

Анализ рисков инвестиционных проектов методом Монте-Карло, сочетает в себе два ранее изученных метода: метод анализа чувствительности и анализ сценариев. В имитационном моделировании, вместо составления наилучших и наихудших сценариев, с помощью компьютера генерируются сотни возможных комбинаций параметров проекта, учитывая их вероятностное распределение. Каждая полученная комбинация выдает свое значение NPV. Подобный расчет возможен только с использованием специальных компьютерных программ. Поэтапная схема имитационного моделирования строится следующим образом:

• · формулируются факторы, влияющие на денежные потоки проекта;
• · строится вероятностное распределение по каждому фактору (параметру), при этом как правило, предполагается, что функция распределения является нормальной, следовательно, для того чтобы задать ее, необходимо определить только два момента (математическое ожидание и дисперсию);
• · компьютер случайным образом выбирает значение каждого фактора риска, основываясь на его вероятностном распределении;

Рис.1.3

Рис.1.4

В числе недостатков данного метода моделирования рисков определены:

• · существование коррелированных параметров сильно усложняет модель
• · вид вероятностного распределения для исследуемого параметра может быть трудно определим
• · при разработке реальных моделей может возникнуть необходимость привлечения специалистов или научных консультантов со стороны;
• · исследование модели возможно только при наличии вычислительной техники и специальных пакетов прикладных программ;
• · относительная неточность полученных результатов по сравнению с другими методами численного анализа.

Метод корректировки нормы дисконта

Из-за простоты расчетов Метод корректировки нормы дисконта с учетом риска является наиболее применимым на практике. Данный метод это корректировка заданной базовой нормы дисконта, считающаяся безрисковой и минимально приемлемой (например, предельная стоимость капитала для компании). Корректировка проводится следующим образом: прибавляется величина требуемой премии за риск затем рассчитываются критерии эффективности инвестиционного проекта (NPV, IRR, PI). Решение эффективности проекта принимается согласно правилу выбранного критерия. Чем выше риск, тем больше величина премии.

Поправки на риск задаются отдельно для каждого отдельно проекта, так как они полностью зависят от специфики исследуемого проекта.

При управлении рисками часто необходимо сравнивать реальные ситуации с гипотетическими (что было бы, если бы всё пошло по-другому). Это резко усложняет анализ рисковых ситуаций, так как требует основы для изучения и измерения того, чего не было. В настоящее время для описания таких гипотетических ситуаций пет иного пути, кроме использования математических моделей, называемых моделями рисковых ситуаций. Это представляет собой основу для количественного риск- менеджмента. Его сущность состоит в применении экономико-математических моделей для прогнозирования ситуаций, характеризующихся риском и неопределенностью, и обоснования соответствующих управленческих решений.

Модель - упрощенное описание реального объекта или процесса, которое сосредоточивается на важных для исследователя свойствах и игнорирует те аспекты, которые представляются исследователю несущественными. Основная сложность моделирования состоит именно в том, чтобы выяснить, какие свойства считать важными, а какие - нет. Верное описание важных свойств обеспечивает адекватность модели, а правильный выбор второстепенных, игнорируемых свойств помогает в достаточной степени упростить подобное представление. Модель должна служить инструментом принятия решений, т. е. должна прояснять для лица, принимающего решения, как может развиваться процесс, какие исходы будут иметь место, и подсказывать различные действия (например, по предотвращению ущерба).

Наиболее важным классом моделей, используемых в управлении риском, являются математические модели. Они позволяют описывать существенные стороны изучаемого процесса или явления в виде математических соотношений, а затем анализировать их с помощью соответствующего математического аппарата. Особенно важно применение математических моделей для прогнозирования альтернатив будущего развития. Именно это позволяет менеджеру численно оценить будущие последствия принимаемых решений.

Математические модели, используемые в управлении риском, отличаются большим разнообразием и различными возможностями. Такого понятия, как универсальная модель, не существует. Множественность типов рисков и разнообразие механизмов их возникновения делает это невозможным. В разных ситуациях мы будем использовать специфические инструменты (в данном случае - модели), ибо каждая модель по-своему уникальна, так как при ее построении следует отталкиваться от свойств самого объекта моделирования. Однако схожие ситуации позволяют нам применять аналогичные (если не одинаковые) инструменты: существуют некоторые общие подходы к моделированию (например, использование стохастических дифференциальных уравнений или другого математического аппарата). Если можно прменить более или менее стандартный подход, то процесс моделирования будет проще (известны подходы к построению модели и получению решения).

В области количественного риск-менеджмента наиболее распространены теоретико-вероятностные и статистические модели.

Для некоторых типов рисков широкое использование математических моделей является стандартным, для других -пока еще нет. Тем не менее происходит интенсивная наработка различных приемов моделирования, использующих особенности управления риском. Количественный риск-менеджмент становится отдельной «ветвью» управления рисками.

Транскрипт

1 ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РИСКОВ В БИЗНЕС-ПРОЦЕССАХ Елена Юршевич Институт транспорта и связи Ломоносова 1, Рига, LV-1019, Латвия Тел Введение В экономической деятельности руководитель любого уровня постоянно сталкивается с необходимостью принимать решения в ситуациях, сопряженных с риском. Например, в таких задачах, как принятие решений при инвестировании в проекты или при определении состава портфеля ценных бумаг оценка риска является обязательной, поскольку принятие решения связано с крупными капиталовложениями. Для этого, необходимо выявить, количественно измерить, оценить и сопоставить элементы рассматриваемых экономических процессов, определить взаимосвязи, тенденции, закономерности с описанием их в системе экономических показателей. Существуют множество различных аналитических моделей и методов анализа риска. Одним из их недостатков является то, что они содержат в себе много предположений и ограничений для простоты описания процесса и возможного решения. Эти методы позволяют обобщенно описать процесс, идеализируя и упрощая его элементы. Другим методом оценки рисков в бизнес-процессах может быть имитационное моделирование, которое позволяет максимально приблизить модель к реальной ситуации. Сегодня этот подход становится одним из наиболее приоритетных при оценке рисков в бизнес-процессах. Но, при использовании имитационной модели не исключается необходимость аналитических моделей. Они являются частью направленного эксперимента с моделью. В начале производится аналитическое моделирование, результаты которого служат ориентиром при построении в дальнейшем имитационной модели и могут использоваться при валидации модели. Задача оценки риска инвестиционного проекта В качестве примера применения имитационного моделирования как инструмента оценки риска в работе рассматривается задача оценки риска инвестиционного проекта. Перед организацией стоит проблема принятия решения об инвестировании проекта запуска в производство нового товара. При рассмотрении рисков в инвестиционных проектах следует отметить, что понятие риска в них связано со значением чистой современной стоимости проекта (NPV) и величиной чистого потока платежей в период времени t (NCFt). Так, чем больше значение отклонения NCFt, тем больше риск проекта. Чаще всего для оценки риска используется математическое ожидание, дисперсия, стандартное отклонение и вариация значения чистой современной стоимости проекта. При оценке риска инвестиционного проекта большое значение имеет фактор времени. Чем больше временной отрезок реализации проекта, тем больше неопределенности в оценке ожидаемых доходов. Единицей измерения времени при оценке риска инвестиционного проекта будем считать один год. Для того, что бы оценить риск проекта в целом, оценка риска для одного года не несет в себе ценной информации, так как стоимость денежного потока меняется во времени. Поэтому, рассматривается реализация проекта в некотором временном интервале. 39

2 Риск инвестиционного проекта можно рассматривать с трех позиций: 1. Обособленно, без учета риска корпорации, которая его осуществляет. 2. В контексте влияния на корпорацию. 3. В контексте влияния на риск инвестиционного портфеля владельцев собственного капитала корпорации (может рассматриваться как подраздел предыдущего пункта). В ходе данной работы рассмотрим риск и его оценку обособленно. Описание имитационной модели инвестиционного проекта Основываясь на стандартной схеме имитационного моделирования , в результате реализации стадий анализа процесса (объекта) моделирования и сбора данных были выявлены следующие ключевые факторы модели инвестиционного проекта: - детерминированные переменные: постоянные затраты F, амортизация A, налог на прибыль T, норма дисконта r, срок проекта n, начальные инвестиции I; - стохастические переменные: объем продаж Q, цена за единицу продукции P, переменные затраты V. В качестве концептуальной модели была взята модель оценки чистой современной стоимости проекта. Для ее оценки нам необходимо оценить чистый поток платежей, который поступает на предприятие в результате реализации продукции с учетом затрат, амортизации и налога на прибыль. Для расчета используется следующая формула: NCF t = [ Q(P V) F A](1 T) + A. Произведя дисконтирование потока платежей, и отняв значение начальных инвестиций получаем чистую современную стоимость проекта: NPV n NCF t = (1 + r) t = 1 t I. В качестве меры оценки риска рассмотрим: 1. Ожидаемый дисконтированный доход NPV. 2. Издержки неопределенности (ожидаемый чистый дисконтированный доход возможного выигрыша при решении отклонить проект или ожидаемый чистый дисконтированный возможный убыток при решении принять проект). 3. Нормированный ожидаемый убыток NEL: EL NEL =, EI + EL где EI ожидаемый дисконтированный доход, EL ожидаемые дисконтированные потери. 4. Коэффициент вариации Var: Var = σ, Ε где σ стандартное отклонение значения чистой современной стоимости проекта NPV, Ε математическое ожидание значения чистой современной стоимости проекта NPV. На этапе создания компьютерной модели было разработано программное обеспечение (ПО), позволяющее: 1. Задавать ключевые параметры модели: как постоянные, так и случайные. 40

3 2. Проводить серию экспериментов с имитационной моделью инвестиционного проекта с целью построения эмпирического распределения величин чистого потока платежей и чистой современной стоимости проекта. 3. Проводить статистический анализ результатов экспериментирования с имитационной моделью (построение графиков распределений, доверительных интервалов и т.д.). 4. Проводить анализ риска инвестиционного проекта при воздействии на него финансового рычага. Были предусмотрены следующие возможности: - проведения серии экспериментов с целью оценки изменения риска проекта в зависимости от размера ссуды, берущейся корпорацией в банке; - проведения серии экспериментов с целью оценки изменения риска проекта при условии, что корпорация взяла ссуду в банке под процент, который может изменяться во времени; - анализа изменения риска проекта в зависимости от сроков его реализации; - оценки степени изменения риска инвестиционного проекта в течении времени его реализации. Контрольный пример и анализ результатов В качестве примера продемонстрируем результаты проведения серии экспериментов с имитационной моделью инвестиционного проекта и результаты статистического анализа риска проекта. На первом этапе задаются значения ключевых параметров модели. Интерфейс ввода данных представлен на рис. 1. Рис. 1. Интерфейс ввода значений ключевых параметров модели Были заданы следующие значения детерминированных переменных модели: - постоянные затраты F=500 - амортизация A=100 - налог на прибыль T=60% - норма дисконта r=10% - срок реализации n=5 лет - начальные инвестиции I=

4 - число экспериментов Распределения значений стохастических переменных модели имеют вид нормального вероятностного распределения со следующими параметрами: - цена единицы продукции P N(48.75, 5.45) - объем продаж Q N(212.5, 54.49) - переменные затраты V N(30, 3.54) Проведя серию экспериментов с моделью, мы получаем эмпирическое распределение следующих случайных величин: значений чистого потока платежей NCFt и приведенной стоимости самого проекта NPV. Результаты и их анализ для одного из имитационных экспериментов представлен на рис. 2. Рис. 2. Анализ результатов эксперимента с имитационной моделью По значению величины математического ожидания можно оценить наиболее вероятное значение чистого потока платежей и чистой современной стоимости проекта в заданной модели. Определив стандартную ошибку, можно оценить погрешность оценки ожидаемых величин параметров. Величина стандартного отклонения может позволить определить, в каких интервалах могут варьироваться значения NPV и NCFt. В данном примере математическое ожидание современной стоимости проекта равно 2992,255, а стандартное отклонение 2621,992. Можно сказать, что стандартное отклонение не превышает ожидаемого значений, но достаточно велико, что бы заставить задуматься о рискованности данного проекта. Оценив число отрицательных значений NPV можно сказать, какова вероятность того, что наш проект будет убыточным. В данном случае вероятность убыточности проекта составляет 0,118. Полагая, что проект будет считаться рискованным, если вероятность убыточного проекта больше 0,05, можно сказать что, данный проект рискован. Однако, проанализировав суммы убытков и прибыли, можно заметить, что ожидаемый чистый дисконтированный убыток (EL=105839,3296) при принятии проекта намного меньше, чем ожидаемый дисконтированный доход (EI= ,4237) при отклонении проекта. В целом, отношение двух величин говорит о рентабельности проекта, 42

5 но при этом следует учесть, что конкретное значение является частным случаем и для достоверности необходимо провести серию экспериментов с моделью. Коэффициент вариации в данном примере равен 0,88. Полагается, что чем меньше коэффициент вариации, тем лучше . В нашем случае, значение коэффициента говорит о достаточно высоком уровне риска проекта. С другой стороны, проанализировав значение нормированного ожидаемого убытка NEL(0,033), можно сказать, что в целом проект удачен (полагается, что проект достаточно рискован при NEL>0,4 ). Однако, поскольку этот показатель зависит от ожидаемого чистого дисконтированного убытка и ожидаемого чистого дисконтированного дохода, то к этому показателю нужно относиться критично, так как эти значения могут являться частным случаем, и необходима их оценка по серии экспериментов. Важным элементом анализа является исследование зависимостей между случайными величинами параметров модели. Исследование можно провести визуально, проанализировав графики временных рядов параметров (см. рис. 3). Рис. 3. Графики временных рядов параметров модели Также можно прибегнуть к помощи процедур пакета Statistica. Результаты построения матрицы парных корреляций представлены на рис. 4. Correlations (new.sta.) Marked correlations are significant at p < N=1000 Price Quantity Varexpen NPV NCF Price Quantity Varexpen NPV NCF Рис. 4. Результаты построения матрицы парных корреляций основных параметров модели 43

6 Можно увидеть, что переменные факторы модели линейно не коррелируют между собой, однако значимо коррелируют с NPV и NCFt, что и следовало ожидать. Основываясь на центральной предельной теореме, можно утверждать, что вероятностное распределение чистой дисконтированной стоимости проекта имеет нормальное распределение. В этом можно убедиться, построив гистограмму полученных значений при помощи пакета Statistica (см. рис. 5). Variable NPV ; distribution: Normal Kolmogorov-Smirnov d = , p = n.s. Chi-Square: , df = 5, p = (df adjusted) No of obs Expected Category (upper limits) Рис. 5. Гистограмма значений чистой современной стоимости проекта Графический анализ, а также значения критериев χ 2 и Колмогорова-Смирнова не отвергают гипотезу о нормальности распределения (см. рис.6). Как видно, критерий не значим, поэтому можно утверждать, что данное распределение имеет нормальный закон. Теперь, можно проанализировать такие статистические показатели, как коэффициент асимметрии и эксцесса, которые были подсчитаны в программе. Можно увидеть, что распределение NPV имеет более заостренный характер (коэффициент эксцесса равен s ex =0,45) по сравнению с нормальной кривой, а само оно смещено вправо (коэффициент асимметрии s as =0,56). Осуществим оценку значимости коэффициента асимметрии для распределения NPV. Для получения области возможных изменений выборочного коэффициента асимметрии определим стандартную (среднюю квадратическую) ошибку по формуле: σ as = 6 * (n 1). (n + 1) * (n + 3) где n число значений случайной величины (в данном случае 1000). В данном примере σ as =0,077. Построим интервал принятия гипотезы о незначимости коэффициента асимметрии. При заданном уровне значимости α=0.01 имеем интервал принятия гипотезы [ ; ]. Как видно, наш коэффициент асимметрии s as (0,56) не попадает в область его возможных изменений, поэтому мы отвергаем гипотезу о незначимости коэффициента асимметрии, и с вероятностью ошибки 0,01 принимаем гипотезу о его значимости. Следовательно, можно сказать что, большая часть значений NPV принимает значения, большие среднеожидаемого. Это является положительным фактором при оценке риска проекта. 44

7 На основании результатов приведенного анализа, лицо принимающее решения, должно оценить риск проекта и целесообразность его принятия. В данном случае, такие показатели, как нормированный ожидаемый убыток, коэффициент асимметрии распределения значений современной стоимости проекта говорят о рентабельности проекта. С другой стороны, такие показатели как коэффициент вариации, стандартного отклонения, вероятности отрицательного значения чисто современной стоимости проекта говорят о нестабильности проекта, о высокой доле вариации и непредсказуемости результатов, а это влечет за собой высокий риск самого проекта. Для определенных исходных данных трудно принять однозначное решение. Большое значение при принятии решения имеет фактор готовности инвестора идти на риск, и в какой мере. Если инвестора не смущает такое большое значение коэффициента вариации, то он может принять этот проект. В любом случае, решение о принятии проекта всегда остается за инвестором. При проведении серии экспериментов можно построить так называемую область нерентабельности проекта, то есть область таких значений переменных факторов, при которых проект будет являться нерентабельным. Построение этой области позволит дать оценку рентабельности проекта при заданных значениях параметров модели с определенным уровнем доверия. Ценной информацией для инвестора является оценка проекта в течении времени. Данная имитационная модель позволяет провести эксперимент, результатом которого является оценка основных показателей проекта во времени (рис. 6) Рис. 6. Оценка основных показателей проекта во времени Как видно из таблицы, представленной на рис.6, на первых годах функционирования проекта риск его достаточно высок, и вероятность отрицательной прибыли существенна. Но со временем, риск проекта падает, вероятность того, что прибыль будет отрицательной становиться незначительной. Таким образом, полагаясь на эти данные, можно спрогнозировать, денежные поступления и прибыль проекта. Анализ риска при воздействии финансового рычага При проведении всестороннего анализа проекта необходимо исследовать влияние на риск объема заемного капитала, который организация может взять в банке и размера процента. Для этого необходимо немного модифицировать формулу расчета чистого потока 45

8 платежей, поскольку ссуда в банке обязывает выплачивать проценты. Формула NCFt будет иметь следующий вид: где k процент, под который ссуда берется в банке, I объем инвестиций в проект, K доля инвестиций, которые были взяты в кредит. Дальнейший анализ риска проекта аналогичен анализу в предыдущем примере за исключением одного момента: поскольку корпорация берет ссуду, то тем самым она берет на себя дополнительные финансовые обязательства. Поэтому, требуется анализ риска не только самого проекта, но и анализ риска в контексте влияния на риск корпорации. Здесь возникает необходимость включения в имитационную модель баланс предприятия и анализ его финансовых показателей. Выводы NCF t = [ Q(P V) F A k * I * K](1 T) + A, В заключении, можно отметить следующее: 1. Имитационное моделирование является достаточно сложным инструментом, для анализа экономической деятельности и оценки рисков. Оно требует привлечения высококвалифицированных специалистов как со стороны экономистов, так и со стороны разработчиков ПО, реализующих имитационную модель. Именно это является одним из самых существенных ограничений в распространении этого инструмента оценки рисков. Но именно этот инструмент является одним из самых точных и достоверных при анализе бизнес-процесса (при условии адекватности имитируемой модели), поскольку позволяет максимально приблизиться к реальным условиям функционирования экономической системы. 2. Как и обычно, при имитационном моделировании, большое внимание должно быть уделено процессу валидации модели. В нашем примере для проверки корректности модели необходима консультация специалистов в области финансового менеджмента. 3. Большую роль при применении имитационного моделирования играет предварительный статистический анализ факторов модели и статистический анализ результатов. Статистический анализ может быть реализован в самой программной версии модели, избавляя пользователя от дополнительных исследований, так и отдельно, оставляя решение этой задачи пользователю самостоятельно при помощи статистических пакетов. 4. Для того, что бы полноценно проводить анализ риска проекта, необходимо включать модель в реальную систему учета и анализа средств предприятия, а именно: использовать данные баланса предприятия в качестве исходных данных модели. Это даст возможность использовать реальные и постоянно меняющиеся показатели финансовой деятельности фирмы (коэффициенты ликвидности, коэффициенты рентабельности, показатели платежеспособности и т. д.). Литература 1. Les Oakshott Business Modelling and Simulation, Pearson Education, p. 2. Волков И. М., Грачева М. В. Проектный анализ: Учебник для вузов. Москва: Банки и биржи, ЮНИТИ, с. 46

ПРИМЕНЕНИЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ РИСКОВ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ Введение И. В. Яцкив, Е. А. Юршевич (Рига) В экономической деятельности руководитель любого уровня постоянно сталкивается

87 Оценка и анализ финансовых рисков инвестиционного проекта 2012 Л.Н. Родионова доктор экономических наук, профессор 2012 Р.А. Фатхлисламов Уфимский государственный авиационный технический университет

МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В СЕКТОРЕ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ УСЛУГ А. В. Облакова, И. В. Трегуб (Москва) В условиях рыночной экономики существование и эффективная деятельность предприятия, работающего

8. Вероятностный анализ денежных потоков по проекту Наибольшее распространение при оценке риска нашли стандартные методы измерения риска (дисперсия, стандартное отклонение, коэффициент вариации), применяемые

УДК 69. 003: 668. 152 011. 46 МЕТОДЫ КОЛИЧЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА РИСКА ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ д.э.н., профессор Дмитриев М. Н. к.э.н. Кошечкин С.А. 16.03.2001 В мировой практике финансового менеджмента используются

NPV. Приведенная стоимость и альтернативные издержки Золотов М.М. (на базе Р. Брэйли и С. Майерс) ОБЩИЕ ПОНЯТИЯ Цель всех инвестиционных проектов состоит в отыскании таких активов (проектов), стоимость

Математические методы анализа в экономике УДК 338.27 МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ НА ОСНОВЕ МАРКОВСКИХ ЦЕПЕЙ В УПРАВЛЕНИИ КОМПЛЕКСНЫМИ ЭКОНОМИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ А. Г. ЭБИНГЕР, аспирант кафедры финансов

Инвестиционный менеджмент Контрольная работа Исходные данные для выполнения работы: Проект «Экономическая оценка инвестиционного проекта по приобретению минипекарни» Условия реализации проекта: - стоимость

Задача скачана с сайта wwwqacademru Задача Имеется информация за лет относительно среднего дохода X и среднего потребления Y (млн руб): Годы 9 9 9 93 94 95 96 97 98 99 X,5,6,3 3,7 4,5 6, 7,3 8,7,8 Y 8,5,3

8.3. Неформализованный анализ обособленного риска проекта 8.3 Неформализованный анализ обособленного риска проекта Анализ чувствительности Метод анализа чувствительности является очень простым и доступным.

Оглавление Введение... 9 Часть 1. Оценка финансовых решений Глава 1. Роль финансовой системы в экономике...12 1.1. Структура финансовой системы... 12 1.2. Базовые понятия... 21 1.3. Участники финансового

УДК 005.334:368.1 ОЦЕНКА ФАКТОРОВ РИСКА СНИЖЕНИЯ ФИНАНСОВОЙ УСТОЙЧИВОСТИ В СТРАХОВОМ БИЗНЕСЕ * В. В. ГОРДИНА, кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов, денежного обращения, кредита и банков

МЕНЕДЖМЕНТ И МАРКЕТИНГ Методический инструментарий оценки инвестиционного проекта технического перевооружения производства строительной продукции Т.ЛЕЙБЕРТ, Э.ХАЛИКОВА Экономическое обоснование инвестиционного

28 УДК 330.322 Особенности инвестирования в инновационные проекты В статье рассматриваются вопросы оценки риска и эффективности инвестиционных проектов компаний, связанных с внедрением новых сервисов услуг.

3.2 Количественная оценка риска актива (реального или финансового) Глава 3. Соотношение риска и доходности Рисковые активы характеризуются вероятностными значениями получения результата. Если известны

Экономика управление право 7. Население и общество: бюллетень. М.: Росстат 00. 07. С. 58-6. 8. Там же. 08. С.9-0. 9. Статистический сборник. Саранск: Террит. орган гос. статистики по РМ 009. с. 0. Индексы

ПЛАН-КОНСПЕКТ. ТЕМА 5. МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ СВЯЗЕЙ Вопросы: 1. Сущность математико-статистических методов изучения связей 2. Корреляционный анализ 3. Регрессионный анализ 4. Кластерный

Об использовании метода Монте-Карло при оценке инвестиций в недвижимость С. В. Пупенцова, Кафедра экономики и менеджмента недвижимости СПбГПУ Оценка инвестиционных проектов основана на обработке большого

Шапкин А. С. Теория риска и моделирование рисковых ситуаций: Учебник / А. С. Шапкин, В. А. Шапкин. 5-е изд. М.: Издатель- торговая корпорация «Дашков и К 0», 2012. 880 с. Содержание Предисловие Глава 1.

Шапкин А. С. Экономические и финансовые риски. Оценка, управление, портфель инвестиций. 6-е изд. М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К 0», 2007. 544 с: ил. В книге излагается сущность экономического

1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ Целью изучения статистики является создание информационной базы для изучения последующих учебных дисциплин таких как: «Экономика предприятия», «Анализ и диагностика финансово-хозяйственной

ЛЕКЦИЯ 5. ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ НАМЕЧАЕМЫХ КАПИТАЛОВЛОЖЕНИЙ И СТЕПЕНЬ РИСКА 1. Типы решений относительно экономического анализа эффективности намечаемых капиталовложений. 2. Методы оценки

АННОТАЦИЯ рабочей программы учебной дисциплины С1.1.20 Оценка рисков Специальность 38.05.01 «Экономическая безопасность» Специализация «Экономика и организация производства на режимных объектах» Цель изучения

ОТЗЫВ официального оппонента на диссертационную работу Ильина Федора Васильевича «Математические модели оценки эффективности инвестиций и принятия управленческих решений в условиях риска», представленную

Анализ инновационных рисков методом Монте-Карло Analysis innovative risks using Monte Carlo simulation Астафьева Дарья Олеговна Astafeva D.O. ФГБОУ ВПО Пензенский государственный университет, Пенза, Россия

Часть I Финансовые рынки 1 1 Инвестиции и рынок капиталов в современной экономике 3 1.1 Инвестиции 3 1.1.1 Реальные и финансовые инвестиции 4 1.1.2 Структура книги 5 1.2 Рынок заемных средств и процентная

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ КАФЕДРА «СОПРОТИВЛЕНИЕ МАТЕРИАЛОВ» СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ИСПЫТАНИЙ НА ИЗНАШИВАНИЕ Методические

Г. В. Бойкова Ìåòîä Ìîíòå-Êàðëî îöåíêè ðèñêîâ èíâåñòèöèîííûõ ïðîåêòîâ Аннотация: подробно рассмотрен метод Монте-Карло, позволяющий оценивать риск инвестиционного проекта, даны его преимущества. Описаны

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НА РЫНКЕ УСЛУГ СОТОВОЙ СВЯЗИ А. В. Облакова (Москва) Рынок сотовой связи в настоящий момент является одним из крупнейших по величине инвестиционных

Предисловие... 3 Глава 1. МЕСТО И РОЛЬ ЭКОНОМИЧЕСКИХ РИСКОВ В УПРАВЛЕНИИ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ ОРГАНИЗАЦИЙ...7 1.1. Организации, типы предприятий, их характеристики и цели...7 1.2. Место и роль рисков в экономической

Электронный журнал «Труды МАИ». Выпуск 67 www.mai.ru/science/trudy/ УДК 658(075.8) Анализ рисков финансирования авиаремонтных предприятий Шатловская К. В. Московский авиационный институт (национальный

Материалы для самостоятельной подготовки студентов Самостоятельная работа студента по изучению дисциплины основывается на изучении теоретических вопросов дисциплины, указанных в тематическом плане дисциплины,

Transport and Telecommunication Vol.7, No 3, 006 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВЕЛИЧИНЫ СВОБОДНЫХ ФИНАНСОВЫХ РЕСУРСОВ БАНКА Андрей Свирченков Институт транспорта и связи ул. Ломоносова, LV-09, Рига, Латвия E-mail:

ОСОБЕННОСТИ ОЦЕНКИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РИСКОВ В БИЗНЕС-СРЕДЕ Шуваева А.И., Конькова А.С. Волгоградский государственный технический университет, Россия, Волгоград Федотова Г.В. Волгоградский государственный

МИНОБРНАУКИ РОССИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Уральский государственный лесотехнический университет Кафедра менеджмента и внешнеэкономической

УДК 330.322.01 М. Р. Касимова, Л. К. Прокопенко ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ 1 В статье рассматривается вопрос о возрастающей необходимости вложений инвестиционных

Оглавление Задание к Теме 1. Работа с матрицами. Балансовые модели... 2 Задание к Теме 2. Построение графиков. Исследование статистических функций... 4 Задание к Теме 3. Статистические методы обработки

Аннотация к рабочей программе дисциплины Б1.В.ДВ.6.2 Теория риска и моделирование рисковых ситуаций Направление подготовки Профиль подготовки (магистерская программа) Степень выпускника Форма обучения

ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА Д. И. Амелин, А. С. Погорелов (Орел) Наметившийся экономический подъем приводит к росту числа банков и, следовательно, к увеличению конкуренции.

Содержание Введение... "... 11 Глава 1. Анализ финансово-хозяйственной деятельности в системе управления организацией... 13 1.1. Предмет экономического анализа... 13 1.2. Классификация видов экономического

МЕТОДОЛОГИЯ ОЦЕНКИ И УПРАВЛЕНИE ИНВЕСТИЦИОННЫМИ РИСКАМИ Елена Шевцова Институт транспорта и связи ул. Ломоносова, 1, Рига, LV-1019, Латвия Тел. (+371)9434015. E-mail: [email protected] Если вы

ПРИМЕНЕНИЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ РАЗВИТИЯ КОМПЕТЕНТНОСТНОГО ПОДХОДА ПРИ ПОДГОТОВКЕ БАКАЛАВРОВ Зеленина Т.А., Раменская А.В. Оренбургский государственный университет, г. Оренбург Для обоснования

20 АНАЛИЗ ПРОЕКТА. 1. Этапы анализа проекта. 2. Инфляция и неопределенность при выборе проекта. 3. Оценка риска проекта. 4. Процесс моделирования и оценка инвестиций. 5. Влияние налогообложения на анализ

МЕТОДИКА ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ АНАЛИЗА ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ КРИТЕРИЕВ ЭФФЕКТИВНОСТИ И СТАТИСТИЧЕСКОГО МЕТОДА ПРИ УПРАВЛЕНИИ РИСКАМИ ПРОЕКТОВ Старостина А. В. ФГБОУ ВПО «Магнитогорский государственный технический

Сенник Юлия Сергеевна студентка Гребенников Игорь Русланович старший преподаватель Белорусский национальный технический университет г. Минск, Республика Беларусь РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «ОРЕНБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ДЛЯ ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО ОСВОЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ Бизнес-

ПЛАН-КОНСПЕКТ. ТЕМА 9. АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ Вопросы: 1. Анализ объемов инвестиционной деятельности 2. Методы оценки эффективности реальных инвестиций 2.1.Расчет срока окупаемости

Показательное распределение. 1) Распределение с.в. X подчинено показательному закону с параметром 5. Записать вычислить M X DX. f x Показательное распределение с параметром имеет плотность вероятности:

Домашнее задание. Обработка результатов наблюдений двухмерного случайного вектора.1. Содержание и порядок выполнения работы Дана парная выборка (x i ; y i) объема 50 из двумерного нормально распределенного

ЛУЧШИЕ ПРАКТИКИ РАЗРАБОТКИ, ВНЕДРЕНИЯ И РАЗВИТИЯ СИСТЕМЫ KPI В КОМПАНИИ: ИТОГИ 01 г. III специализированная конференция Клуба «ФИНАНСИСТ» Владимир Савчук [email protected] Показатель вероятностных

УДК 59.37.8 Т.Ф. ПЕПЕЛЯЕВА, С.В. ИВАНКИНА Пермский государственный технический университет ФИНАНСОВОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА Исследована система финансового планирования коммерческого банка.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В. Ломоносова»

Мигурина А.П. магистрант Никулин А.Н,. к.ф.-м.н., доцент кафедры «Финансы и кредит», ФГБОУ ВПО «УлГТУ» ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КАПИТАЛОМ ПРЕДПРИЯТИЯ И ПУТИ ИХ РЕШЕНИЯ. Ключевые слова: капитал предприятия,

Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю): Общие сведения 1. Кафедра Математики и математических методов в экономике 2. Направление подготовки 01.03.02

Билет Объем выборки равен 60. определить значение 5 и моду Мо. 5 6 8? Точечная оценка параметра равна 5. Укажите, какой вид может иметь интервальная оценка: a. (5; 0); б. (0; 5); в. (; 7); г. (; 0). Получены

Паспорт фонда оценочных средств п/п Контролируемые темы дисциплины 1 Теоретические основы инвестиционного менеджмента 2 Методологические системы инвестиционного менеджмента 3 Методический инструментарий

АЛЬТ-Инвест Сумм 6.1 Описание проекта ПАРАМЕТРЫ ПРОЕКТА Название проекта: Установка локальных модульных котельных без ТН Дата начала проекта 01.01.2016 Срок жизни проекта 15 лет Шаг планирования год Длительность

АЛЬТ-Инвест Сумм 6.1 Описание проекта ПАРАМЕТРЫ ПРОЕКТА Название проекта: Установка локальных модульных котельных с ТН Дата начала проекта 01.01.2016 Срок жизни проекта 15 лет Шаг планирования год Длительность

ПЗ 6. Технологии использования Пакета анализа для статистической обработки данных 1. Испытание гипотез Очень часто генеральная совокупность 1 должна подчиняться некоторым параметрам. Например, фасовочная

Глава 7. Анализ инвестиционных возможностей. Отбор проектов 7.6 Метод внутренней нормы доходности Внутренняя норма доходности (internal rate of return IRR) определяется как расчетная ставка дисконтирования,

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Тверской государственный университет» Экономический факультет

8. ПРИМЕРНЫЕ ВОПРОСЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЭКЗАМЕНУ (ЗАЧЕТУ) ПО ДИСЦИПЛИНЕ 1. Основные понятия и определения теории вероятностей. Виды случайных событий. Классическое и статистическое определение вероятности

Галицкая С. В. Финансовый менеджмент. Финансовый анализ. Финансы предприятий: учебное пособие / С. В. Галицкая. М.: Эксмо, 2008. 652 с. (Высшее экономическое образование). Важной особенностью и достоинством

95 МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ РИСКОВ В АПК 2012 В.Н. Иванова доктор экономических наук, профессор Московский государственный университет технологий и управления им. К.Г. Разумовского 2012

DOI 10.21661/r-112625 Абрамян Гор Ашотович магистрант ФГАОУ ВО «Южный федеральный университет» г. Ростов-на-Дону, Ростовская область АКТУАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ФИНАНСОВОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В КОРПОРАЦИИ Аннотация:

Финансовый план В этом разделе бизнес-плана обобщаются все предшествующие материалы разделов и представляются в стоимостном варианте. Этот раздел является результирующим для всей производственной части

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Правительство Российской Федерации

Федеральное государственное автономное образовательное

учреждение высшего профессионального образования

«Национальный исследовательский университет

Высшая школа экономики»

Санкт-Петербургский филиал федерального государственного

автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования

«Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики»

Факультет экономики

Кафедра финансовых рынков и финансового менеджмента

БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА

На тему: Моделирование рисков инвестиционного проекта

Направление «Экономика»

Студентка группы № 142 А.А. Романова

Научный руководитель

к.э.н. доцент В.В. Назарова

Санкт-Петербург 2014

• ВВЕДЕНИЕ
• ГЛАВА 1. ОЦЕНКА ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И РИСКА
• 1.1 Основные понятия риска
• 1.2 Моделирование рисков
• 1.3 Алгоритм оценки рисков инвестиционных проектов с учетом специфики логистики
• ГЛАВА 2. РАЗВИТИЕ ЛОГИСТИКИ И ОСНОВНЫЕ РИСКИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
• 2.1 Определение процесса логистики
• 2.2 Современное состояние рынка логистики
• 2.3 Выделение основных рисков в процессе логистики
• ГЛАВА 3. ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА АНАЛИЗА РИСКОВ ДЛЯ ЛОГИСТИЧЕСКОГО ПРОЕКТА «ЛОГИСТИК»
• 3.1 Оценка деятельности компании ООО «ВСК Лоджистик»
• 3.2 Экономическая эффективность инвестиционного проекта
• 3.3 Анализ рисков
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
• ПРИЛОЖЕНИЯ

ВВЕДЕНИЕ

Главным условием долгосрочного развития компании вложившейся в инвестиционный проект, является отдача от реализуемого проекта, обязательно превышающая сумму, затраченную на него, и желательно с учетом их наилучшего альтернативного использования. Эффективно и своевременно вложить средства в некоторые инвестиции это полдела, но любому проекту сопутствуют свои риски. Любые риски могут положительно повлиять на развитие инвестиционного проекта, в случае если они вовремя определены, оценены, и компанией разработан сценарий определенных действий. инвестиционный логистика рынок

На российском рынке число предпринимателей с каждым годом стремительно растет, становится все больше компаний нуждающихся в услугах перевозки какого-либо груза, и поставщиков готовых им это груз отправить. (Приложение 4). Для организации этого процесса не менее активно в России развивается рынок логистики. Конкурентоспособность и борьба за клиентов на столь узком сегменте экономики довольно велика.

Основой всего логистического процесса деятельности компаний является логистическая цепь, на которую в качестве «звеньев» нанизываются все этапы логистической системы, которые упорядочены в соответствии с параметрами заказа. По этой причине любые инвестиции в этой сфере деятельности заведомо несут ряд сопутствующих рисков. Основываясь на тех причинах, что рынок логистики на текущий период имеет динамику роста (приложение 1), и растет количество конкурентных компаний на рынке РФ, компания ООО «ВСК Лоджистик» начинает работу над инвестиционным проектом. Основная идея инвестиционного проекта заключается в разработке информационной программы «Логистик». Проект состоит из 4 взаимосвязанных частей (web сайт, административное приложение, мобильное приложение, сервер-мониторинг). Основным ожидаемым результатом реализации проекта является повышение прибыли компании. В России по сравнению с США на рынке логистики подобной электронной программы не существует, то есть в некоторой степени этот проект для нашего рынка является инновационным. Поэтому для положительного влияния нового проекта, необходимо оценить и учесть все возможные риски. Этими причинами и подтверждается актуальность будущей работы.

Основой всего логистического процесса деятельности компаний является логистическая цепь, на которую в качестве «звеньев» нанизываются все этапы логистической системы, которые упорядочены в соответствии с параметрами заказа. Логистика может являться звеном экономических сфер деятельности, соответственно имеющих свой перечень рисков, являющихся в свою очередь косвенными для логистической компании. В зависимости от специфики деятельности партнерских компаний, компания логистическая может также подвергаться риску сезонности. По этим причинам любые инвестиции в этой сфере деятельности заведомо несут ряд сопутствующих рисков, что еще раз доказывает первоочередный анализ рисков при инвестировании в логистику.

Однако любые принятия решений, а также анализ рисков, и анализ эффективности по проекту, основаны на неопределенности, так как учитываемые денежные потоки относятся к будущему, и являются по большей части прогнозными данными. Это определено тем, что относительно будущего слишком трудно со сто процентной точностью предположить развитие всех параметров внешней и внутренней среды компании.

Целью выпускной квалификационной работы является разработка рекомендаций по оценке рисков инвестиционного проекта логистической компании ООО «ВСК Лоджистик» на основании анализа и моделирования рисков. В соответствии с этой целью в работе поставлены и решены следующие задачи:

1. Рассмотреть понятие и сущность рисков инвестиционного проекта, а также изучить методы анализа и моделирования рисков.

2. Изучить специфику деятельности рынка логистических услуг.

3. Проанализировать современное состояние рынка логистики.

4. Составить список возможных рисков в логистической сфере деятельности.

5. Провести анализ инвестиционного проекта с помощью выделенных методов (анализ чувствительности инвестиционного проекта, PERT-анализ проекта, моделирование рисков проекта методом Монте-Карло). Проанализировать полученные результаты.

Объектом исследования выступает инвестиционный проект, разрабатываемый на прединвестиционной стадии. Предметом исследования является изучение влияния рисков на эффективность инвестиционного проекта.

В ходе изучения литературы, было обнаружено, что существует множество методов анализа и моделирования рисков инвестиционного проекта, однако каждый из них имеет определенные достоинства и недостатки, а также определенные методы удобны для анализа определенных рисков. Новизна работы состоит в разработке, на практическом примере, алгоритма анализа и моделирования рисков различными методами.

Практическая значимость заключается в том, что основные выводы и рекомендации, содержащиеся в работе, могут использоваться логистическими менеджерами при разработке и оценке инвестиционных проектов в данной сфере.

Новизна проводимого исследования относительно исследуемой компании заключается в том, что анализируемый проект, находится в стадии запуска в работу, и результаты анализа рисков проекта могут быть использованы на практике работы ООО «ВСК Лоджистик» с инвестиционным проектом разработки информационной системы «Логистик». Результатом работы будет несколько методов анализа проектов, обобщенные в один алгоритм, по представленному алгоритму может проводиться анализ любых инвестиционных проектов.

В работе использованы следующие методы исследования: теоретическое обобщение, сравнение, анализ чувствительности, PERT-анализ, метод моделирования рисков Моне-Карло. К числу использованных в работе эмпирических методов исследования можно выделить исследование литературы по изучаемой проблеме.

Данная выпускная квалификационная работа состоит из трех частей. Первая глава содержит два основных теоретических аспекта: понятия и сущности рисков и неопределенности инвестиционных проектов, а также освещает; методы анализа и моделирования рисков инвестиционного проекта. В первой главе предлагается алгоритм оценки рисков инвестиционных проектов с учетом специфики логистической деятельности.

Во второй главе проводится исследование специфики работы логистических компаний, анализ рынка логистических услуг за последние года 2008-2013г.г., и на основании этого определены риски в логистике.

В третьей главе, проводится описательная характеристика компании «ВСК Лоджистик», являющейся самоинвестором, и анализируемого инвестиционного проекта информационной системы «Логистик». Рассчитана экономическая эффективность проекта без учета рисков. Также третий раздел содержит в себе анализ чувствительности проекта, рассчитанного по четырем факторам (Уровень инфляции, Объем инвестирования, Цена реализации проекта, Объем сбыта) и трем показателям (Чистая прибыль NPV, Индекс прибыльности PI, Период окупаемости PB). Далее проведено имитационное моделирование методом Монте-Карло по двум факторам (Цена реализации, Объем продаж) с помощью компьютерной программы Project Expert. Завершает третью главу PERT - анализ (Program, Evaluation, and Review Technique), проведенного для оценки возможных результатов сроков выполнения проекта, основываясь на трех сценариях: оптимистическом, наиболее вероятном, пессимистическом.

Результаты анализа и моделирования рисков инвестиционного проекта по разработке информационной системы «Логистик», демонстрируют перечень значимых рисков проекта и влияния определенных факторов на эффективность проекта. Также полученные результаты позволят усовершенствовать инвестиционный проект, избежав или минимизировав определенные риски, тем самым увеличивая финансовые результаты ООО «ВСК Лоджистик». Представленный алгоритм анализа и моделирования может также использоваться инвесторами или самими логистическими компаниями, деятельность которых не является международной и инвестиционный проект обладает подобными рисками.

ГЛАВА 1. Оценка инвестиционных проектов в условиях неопределенности и риска

Инвестирование или инвестиционные проекты, как самостоятельная деятельность, относится к периоду времени в будущем, так как на начальном этапе есть только некоторая идея и (в определенных случаях) бюджет для вложений. Все что связано с будущим периодом времени заведомо имеет значительную долю риска и неопределенности, поскольку невозможно учесть все изменения внешние и внутренних факторов относительно проекта. По этой причине одним из основных этапов прединвестиционного развития проекта должен быть анализ и моделирование рисков. Прежде чем характеризовать теоретические аспекты методов анализа и моделирования рисков проекта, необходимо определить общее понятие риска и неопределенности.

1.1 Основные понятия риска

Анализ литературы по данной проблеме показал существование двух различных подходов к определению риска. Наиболее распространено понятие «риска» как опасности и возможности компании получения убытка или ущерба. Это определение риска, не несет полного объяснения понятия, а раскрывает его только с одной стороны. Таким образом, в первую очередь рассматриваем риск как отклонение полученного (фактического) результата от запланированного (ожидаемого). Однако данное отклонение может оказывать как отрицательное, так и положительное влияние на развитие деятельности компании. Следовательно, отсюда вытекает второй подход определения рисков, непосредственно связанный с прибылью или убытками. Риск это неопределенное событие или условие, при осуществлении которого, может быть как негативное, так и позитивное влияние на итог проекта (PMBOK). Под негативным влиянием подразумеваем возможность неблагоприятного исхода, это может быть возникновение убытков, недополучение ожидаемых доходов, возникновение незапланированных расходов, и т.д. Позитивное же влияние на проект несет ровно противоположный исход, например увеличение доходов по проекту, уменьшение вложений в развитие проекта, быстрые темпы развития проекта, т.е. незапланированные положительно влияющие на проект события.

В экономической теории проблема рисков долгое время игнорировалась. Хотя сама категория «риск» встречается уже в работах представителей ранней классической политэкономии Д. Рикардо, А. Смит, Дж. Милля. Они считали, что прибыль должна включать вознаграждение за риск . Но, признавая риск как фактор, требующий вознаграждения, они представляют его как математическое ожидание потерь, которые возможно произойдут в результате выбранного решения, не проводя более тщательного анализа. К. Маркс также исходил из того что все товары продаются по стоимости. Большее внимание категории риска уделяет А.Маршалл, он определил, что один из компонентов прибыли это плата за риск. Он выделил личный и предпринимательский риски, в зависимости от источника формирования капитала .

Многие зарубежные и отечественные экономисты тесно связывают предпринимательство с инновационной деятельностью, а соответственно с определенными рисками, связанными с ней: «Предпринимательство - искусство конкуренции или способность успешно конкурировать, создавая новые виды товаров, изыскивая новые пути сокращения, издержек, делая товары все более привлекательными для потребителей» . Получается, что существование в определенной мере неопределенности и риска является неотъемлемой частью предпринимательства, и является также фактором продвижения экономической системы. Неустойчивость экономики служит источником роста неопределенности экономической системы, а, следовательно, и риска как показателя, который характеризует неопределенность.

Сущность риска заключается не в том, чтобы выявить и избежать или устранить его, а в том, чтобы выявить и обыграть риск в собственных интересах, то есть использовать в целях получения выгоды, например, переложить на инвесторов, или хеджировать . Однако также стоит обратить внимание на то что, несмотря на получение большей выгоды, в ряде случаев, от определенных принятых рисков, любая неопределенность может быть и деструктивной для компании, свидетельства такого рода обратного влияния риска также существуют в немалых количествах. Поэтому предприятиям следует быть крайне осторожными при принятии риска. Для уверенного использования риска следует иметь весомое конкурентное преимущество перед конкурентами, подвергающимися подобному риску. Выделяется пять источников такого преимущества. Первое - иметь возможность получать заблаговременно или своевременно, а также достоверную, информацию о приближающихся изменениях в экономике, например кризисе, чтобы создать наиболее эффективный план действий. Второе - скорость реагирования. Поскольку даже при четко представленной информации, компания должна оперативно приступить к необходимым действиям. Третье - опыт преодоления аналогичных рисков предыдущих лет. Это поможет более быстро и структурировано нейтрализовать полученные отклонения для достижения планируемого результата, по сравнению с конкурентами, сталкивающимися с подобным риском впервые. Четвертое - ресурсы фирмы. Чем больше возможностей, тем выше эффективность действий, при правильном их использовании. И пятое - операционная, производственная и финансовая гибкость в принятии ответных мер.

Для определения рисков в конкретной ситуации, необходимо в первую очередь классифицировать риски по их функциональной направленности.

Рис.1.1.-Классификация рисков

Риски по своему характеру вытекающих последствий делятся на чистые и спекулятивные.

Основной особенностью чистых рисков является то, что их последствия всегда несут потери для предпринимательской деятельности. Как правило, причиной возникновения таких рисков являются стихийные бедствия, несчастные случаи, недееспособность сотрудников, человеческий фактор и т.д. Практикой определены конкретные группы чистых рисков.

· Природно-естественные риски, включают в себя риски естественного происхождения, проявление стихийной силы природы каким-либо образом влияющей на деятельность компании или на ход развития проекта.

· Транспортные риски - вероятность возникновения непредвиденных обстоятельств связанных с транспортировкой товара (поломка транспортного средства, аварийное происшествие, утеря груза, и т.д.).

· Экологические риски, характерны для определенных производственных предприятий, например, риск наступления гражданской ответственности за нанесенный ущерб окружающей среде.

· Политические риски - резкое изменение государственной политики влечет за собой риск получения убытков или сокращение прибыли предприятий.

· Имущественные риски влекут за собой утрату имущества предпринимателя по независящим от него причинам.

· Производственные риски

· Торговые риски - подразумевают под собой все возможные риски, основанные на торговых отношениях, например, понесенные убытки из-за задержки платежей или отказа от платежей, риск недоставки товара, невыполнения условий договора, и т.д.

Спекулятивные же риски являются более лояльными, и впоследствии может понести за собой либо потери для предпринимателя, либо дополнительную прибыль. Причины появления подобных рисков искусственны, это изменения курса валют, конъюнктуры рынка, изменения условий договора, условий поставки, транспортировки, и т.д.

В списке спекулятивных рисков выделены все риски так или иначе связанные с финансовыми рисками, заключающихся в не выполнении любой из сторон договора своих финансовых обязательств.

Из первого разделения рисков следует следующее разветвление классификации по сфере возникновения рисков, можно выделить производственные риски, и коммерческие риски. К числу производственных рисков относятся: риск невыполнение обязательств договора обеими сторонами, риск невыполнения определенных услуг под воздействием, как внешней среды, так и внутренних факторов. А к коммерческим рискам относятся все возможные риски, связанные с финансово - хозяйственной деятельностью.

Все риски или большинство из возможных рисков проекта - взаимосвязаны и взаимозависимы. Возникновение одних рисков влечет за собой появление последующих.

Для идентификации и определения рисков (неопределенностей) относительно конкретной компании (или проекта), удобно использовать специальные логические карты, составленные из списка вопросов, на основании которых можно выявить существующие риски.

Таблица 1

Карта идентификации рисков

Значимость рисков в оценке проекта

Существует общепринятая последовательность разработки и анализа инвестиционного проекта. Независимо от разнообразия возможных проектов, их анализ провидится по следующей схеме (рис.1.2).

Рис. 1.2 - Алгоритм оценки инвестиционного проекта

С точки зрения стратегического инвестора, анализ проекта должен заканчиваться анализом рисков. То, что анализ рисков является заключительным этапом, указывает на высокую значимость рисков при анализе инвестиционного проекта. К анализу рисков принимается проект удовлетворяющий критериям принятия проекта всех ранее произведенных анализов. И независимо от ранее полученных результатов, решение о принятии проекта основывается на анализе рисков. Однако стоит отметить, что резолюция «Проект отклоняется» носит условный характер, так как по необходимости на любом этапе анализа проект может видоизменяться исходя из получаемых результатов.

1.2 Моделирование рисков

Качественные метод ы анализа рисков

После того как выявлены все возможные риски по определенному проекту, необходимо определить целесообразность вложений, развития и работы над данным проектом. Для этого проводится анализ рисков инвестиционного проекта.

Все возможные и предлагаемые в теории методы анализа рисков можно условно подразделить на качественные и количественные подходы. Качественный подход, помимо идентификации рисков, подразумевает определение источников и причин их возникновения, а также стоимостную оценку последствий. Основными особенностями качественного подхода является: выделение простых рисков по проекту, определение зависимых и независимых рисков как друг от друга, так и от внешних факторов, и определение являются ли риски устранимыми или нет.

С помощью качественного анализа определяются все факторы риска, влекущие за собой в той или иной мере потери или убытки предприятия, а также вероятность и время их наступления. Для худшего сценария развития проекта исчисляется максимальная величина убытков компании.

В качественном подходе выделяют следующие методы анализа рисков: метод экспертных оценок; метод целесообразности затрат; метод аналогий.

Метод экспертных оценок.

Метод экспертных оценок включает в себя три основных составляющих. Во-первых, интуитивно-логический анализ задачи, строится только на интуитивных предположениях определенных экспертов, гарантом правильности и объективности выводов может служить только их знания и опыт. Во-вторых, выдача решений оценки экспертов, этот этап является завершающей частью работы эксперта. Экспертами формируется решение о целесообразности работы с исследуемым ими проектом, и предлагается оценка ожидаемых результатов, по разным сценариям развития проекта. Третий этап, заключительный для метода экспертных оценок, это обработка всех результатов решения. С целью получения итоговой оценки, все полученные оценки от экспертов должны быть обработаны, и выявлена общая относительно объективная оценка и решение относительно определенного проекта.

Экспертам предлагается заполнить опросный лист с подробным перечнем рисков относящихся к анализируемому проекту, в котором им необходимо определить вероятность наступление выделенных ими рисков по определенной шкале. К числу наиболее распространенных методов экспертных оценок риска относят метод Дельфи, метод балльных оценок, ранжирование, попарное сравнение, и другие.

Метод Дельфи - один из методов экспертных оценок, обеспечивающий быстрый поиск решений, в числе которых в последствие выбирается наилучшее решение. Применение этого метода позволяет избежать противоречий среди экспертов, и получить независимые индивидуальные решения, исключая общение между экспертами во время проведения опроса. Экспертам выдается опросный лист, на вопросы которого, им необходимо дать независимые, максимально объективные оценки, и обоснованные оценки. На основании заполненных анкет, анализируется решение каждого эксперта, выявляется преобладающее мнение, крайние суждения, максимально четко, доступно и аргументировано обоснованные решения, и т.д. В последствие эксперты могут менять свое мнение. Вся операция проводится обычно в 2-3 тура, до того момента пока не начнут совпадать мнения экспертов, которые и будут являться окончательным результатом исследования.

Метод балльной оценки риска производится на основе обобщающего показателя, определяемого по ряду частных экспертно оцениваемых показателей степени риска. Он состоит из следующих этапов:

1) Определение факторов, которые влияют на возникновение риска;

2) Выбор обобщенного показателя и набора частных критериев, характеризующих степень риска по каждому из факторов;

3) Составление системы весовых коэффициентов и шкалы оценок по каждому показателю (фактору);

4) Интегральная оценка обобщенного критерия степени проектных рисков;

Метод ранжирования подразумевает расположение объектов в порядке возрастания или убывания какого-либо присущего им свойства. Ранжирование позволяет выбрать из исследуемой совокупности факторов наиболее существенный. Результатом проведения ранжирования является ранжировка.

Если имеется n объектов, то в результате их ранжирования j-ым экспертом каждый объект получает оценку x ij - ранг, приписываемый i-му объекту j-ым экспертом. Значения x ij находятся в интервале от 1 до n. Ранг самого важного фактора равен единице, наименее значимого - числу n. Ранжировкой j-го эксперта называется последовательность рангов x 1j , x 2j , …, x nj .

Данный метод просто в его реализации, однако при оценке большого количества параметров, эксперты сталкиваются с трудностью построения ранжированного ряда, по причине того что необходимо единовременно учитывать множество сложных корреляций.

Метод попарного сравнения - это установление наиболее предпочтительных объектов при сравнении всех возможных пар. В данном случае нет необходимости, как в методе ранжирования, упорядочивать все объекты, необходимо в каждой из пар выявить более значимый объект или установить их равенство.

Опять таки, в сравнении с методом ранжирования, парное сравнение можно проводить и при большим количестве параметров, а также в случаях незначительного различия параметров (когда практически не возможно их ранжировать, и они объединяются в единый).

При использовании метода чаще всего составляется матрица размером nxn , где n - количество сравниваемых объектов. При сравнении объектов матрица заполняется элементами a ij следующим образом (может быть предложена и иная схема заполнения):

Сумма (по строке) в данном случае позволяет оценить относительную значимость объектов. Тот объект, для которого сумма окажется наибольшей, может быть признан наиболее важным (значимым).

Суммирование можно производить и по столбцам (), тогда самым существенным будет фактор, набравший наименьшее количество баллов .

Экспертный анализ заключается в определении степени влияния риска на основе экспертных оценок специалистов. Главным преимуществом данного метода является простота расчетов. Нет необходимости сбора точных исходных данных и использования дорогих и программных средств. Однако уровень рисков зависит от знаний экспертов. А также недостатком является трудность в привлечении независимых экспертов и субъективности их оценок. Для четкости и объективности результатов, данный метод может быть использован в совокупности с иными методами количественными (более объективными).

Метод уместности и целесообразности затрат, метод аналогий.

В основе анализа уместности или целесообразности затрат лежат предположения, что определенные факторы (или один из них) являются причиной перерасхода заложенных средств на проект. К таким факторам относятся:

· изначальная недооценка стоимости проекта в целом или его отдельных фаз и составляющих;

· изменение границ проектирования, обусловленное непредвиденными обстоятельствами;

· отличие производительности машин и механизмов от предусмотренной проектом;

· увеличение стоимости проекта в сравнении с первоначальной, вследствие инфляции или изменения налогового законодательства .

Для проведения анализа, в первую очередь проводится детализация всех вышеуказанных факторов, затем составляется предположительный список возможных повышений затрат на проект, для каждого варианта его развития. Весь процесс реализации проекта разбивается на этапы, на основании этого, процесс финансирования в развитие и реализацию проекта также разбивается на стадии. Однако стадии финансирования устанавливаются условно, так как могут вноситься некоторые изменения по мере разработки и развития проекта. Поэтапное вложение средств, позволяет инвестору тщательнее отслеживать работу над проектом, а также в случае возрастания рисков, либо прекратить или приостановить финансирование, или же начать предпринимать определенные меры по снижению затрат.

В числе качественных методов анализа рисков, также распространенным является метод аналогий. Основная идея данного метода заключается в анализе других проектов, аналогичных разрабатываемому. На основе таких же рискованных проектов, анализируются возможные риски, причины их возникновения, последствия влияния рисков, а также изучаются последствия воздействия на проект неблагоприятных внешних или внутренних факторов. Затем полученная информация проецируется на новый проект, что позволяет определить все максимально возможные потенциальные риски. Источником информации могут служить регулярно публикуемые западными страховыми компаниями рейтинги надежности проектных, подрядных, инвестиционных и прочих компаний, анализы тенденций изменения спроса на конкретную продукцию, цен на сырье, топливо, землю и т. д. .

Сложностью данного метода анализа является затруднительный подпор максимально точного аналога, по причине того, что не существует формальных критериев, точно устанавливающих степень аналогичности ситуаций. Но, как правило, даже в случае подбора правильно аналога, появляется сложность формулировки корректных предпосылок для анализа, полный и близкий к реальности набор сценариев срыва проекта. Причиной является то, что полностью идентичных проектов крайне мало или не встречается вовсе, любой изучаемый проект имеет свои индивидуальные особенности и риски, которые связаны между собой согласно своеобразности проект, поэтому не всегда можно абсолютно точно определить причину возникновения того или иного риска.

Краткое описание метода умеренности затрат и метода аналогий свидетельствует о том, что они пригодны скорее определения и описания возможных рисковых ситуаций для определенного проекта, чем для получения даже относительно точной оценки рисков инвестиционного проекта.

Количественный метод анализа рисков

Для оценки рисков инвестиционных проектов, наиболее распространены следующие количественные методы анализа, как:

· анализ чувствительности

· метод сценариев

· имитационное моделирование (метод Монте-Карло)

· метод корректировки ставки дисконтирования

· дерево решений

Анализ чувствительности

В методе анализа чувствительности фактор риска принимается как степень чувствительности результирующих показателей анализируемого проекта к изменению внешних или внутренних условий его функционирования. В качестве результирующих показателей проекта обычно выступают показатели эффективности (NPV, IRR, PI, PP) или ежегодные показатели проекта (чистая прибыль, накопленная прибыль). Анализ чувствительности разделяется на несколько последовательных этапов:

· устанавливается базовые значения результирующих показателей, математически устанавливается связь между исходными данными и результирующими

· вычисляются наиболее вероятные значения исходных показателей, а также диапазон их изменений (как правило, в пределах 5-10%)

· определяется (рассчитывается) наиболее вероятные значения результирующих показателей

· Исходные исследуемые параметры по очереди перерассчитываются в пределах полученного диапазона, получаются новые значения результирующих параметров

· Исходные параметры ранжируются по их степени влияния на результирующие параметры. Таким образом, они группируются на основе степени риска.

Степень подверженности инвестиционного проекта к соответствующему риску и чувствительности проекта к каждому фактору определяется с помощью расчета показателя эластичности, представляющего собой отношение процентного изменения результирующего показателя к изменению значения параметра на один процент.

Где: E - показатель эластичности

NPV 1 - значение базового результирующего показателя

NPV 2 - значение результирующего показателя при изменении параметра

X 1 - базовое значение варьируемого параметра

X 2 - измененное значение варьируемого параметра

Чем выше значения показателя эластичности, тем чувствительнее проект к изменениям данного фактора, и тем сильнее подвержен проект соответствующему риску.

Также, анализ чувствительности может проводиться графически, с помощью построения зависимости результирующего показателя от изменения исследуемого фактора. Чувствительность значения NPV к изменению фактора изменяется уровнем наклона зависимости, чем угол больше, тем значения чувствительнее, а также тем больше риск. В точке пересечения прямой реагировании с осью абсцисс определено значение параметра в процентном выражении, при котором проект станет неэффективным.

После этого, на основании проведенных расчетов, все полученные параметров ранжируются по степени значимости (высокая, средняя, невысокая), и строится «матрица чувствительности», с помощью которой выделяются факторы, являющиеся наиболее и наименее рискованными для инвестиционного проекта.

Независимо от присущих методу достоинств - объективности и наглядности полученных результатов, есть также и значимые недостатки - изменение одного фактора рассматривается изолированно, тогда как на практике все экономические факторы в той или иной степени коррелированны.

Метод сценариев

Метод сценариев представляет описание всех возможных условий реализаций проекта (либо в виде сценариев, либо в виде системы ограничений на значения основных параметров проекта) а также описание возможных результатов и показателей эффективности. Данный метод, как все иные, также состоит из определенных последовательных этапов:

· строится как минимум три возможных варианта сценариев: пессимистический, оптимистический, реалистический (или наиболее вероятный или средний)

· исходная информация о факторах неопределенности преобразуется в информацию о вероятности отдельных условий реализации и определенных показателей эффективности

Основываясь на полученных данных, определяется показатель экономической эффективности проекта. Если вероятности наступления того или иного события, отраженного в сценарии, известны точно, то ожидаемый интегральный эффект проекта рассчитывается по формуле математического ожидания:

Где: NPVi - интегральный эффект при реализации i-ого сценария

pi - вероятность этого сценария

При этом риск неэффективности проекта (Рэ) оценивается как суммарная вероятность тех сценариев (к), при которых ожидаемая эффективность проекта (NPV) становится отрицательной:

Средний ущерб от реализации проекта в случае его неэффективности (Уэ) определяется по формуле:

Главным недостатком метода сценарного анализа выделяется фактор учета только нескольких возможных исходов по инвестиционному проекту, однако на практике число возможных исходов не ограничено.

Метод PERT- анализа (Program Evaluation and Review Technique)

Одним из способов сценарного анализа специалисты выделяют Метод PERT- анализа (Program Evaluation and Review Technique). Основная идея данного метода состоит в том, что при разработке проекта задаются три параметра проекта - оптимистическая, пессимистическая, наиболее вероятная. Далее ожидаемые значения вычисляются по следующей формуле:

Ожидаемая величина = [Оптимистическая величина 4хНаиболее вероятная величина + Пессимистическая величина]/6

Коэффициенты 4 и 6 получены эмпирическим путем на основе статистических данных большого количества проектов. На основе результатов расчета проводится остальной анализ проекта. Эффективность проведения PERT-анализа максимальна, только в том случае если можно обосновать значения всех трех оценок.

Дерево решений

Метод дерева решений представляет сетевые графики, в которых каждая ветвь, то различные альтернативные варианты развития проекта. Следуя вдоль каждой построенной ветви проекта, можно проследить все возможные этапы развития проекта, а соответственно и выбрать наиболее оптимальный из них, и с наименьшими рисками. Данный метод анализа подразделяется на следующие этапы:

· Определяются вершины для каждого проблемного и неоднозначного момента развития проекта, и строятся ветви (возможные пути развития событий)

· Для каждой дуги определяется экспертным методом вероятность и возможные потери на данном этапе.

· Основываясь на всех полученных значениях вершин вычисляется наиболее вероятное значение NPV (или иного значимого для проекта показателя)

· Проводится анализ вероятностного распределения

Единственным ограничением и возможно недостатком метода является обязательное наличие разумного количества вариантов развития проекта. Преимущественным отличием является возможность полного и детального учета всех факторов и рисков, влияющих на проект. Метод особенно используется в ситуациях, когда решения по реализации проекта принимаются постепенно, и зависят от ранее принятых решений, таким образом, каждое решение в свою очередь определяет сценарий дальнейшего развития проекта.

Имитационное моделирование (метод Монте-Карло)

Анализ рисков инвестиционных проектов методом Монте-Карло, сочетает в себе два ранее изученных метода: метод анализа чувствительности и анализ сценариев. В имитационном моделировании, вместо составления наилучших и наихудших сценариев, с помощью компьютера генерируются сотни возможных комбинаций параметров проекта, учитывая их вероятностное распределение. Каждая полученная комбинация выдает свое значение NPV. Подобный расчет возможен только с использованием специальных компьютерных программ. Поэтапная схема имитационного моделирования строится следующим образом:

· формулируются факторы, влияющие на денежные потоки проекта;

· строится вероятностное распределение по каждому фактору (параметру), при этом как правило, предполагается, что функция распределения является нормальной, следовательно, для того чтобы задать ее, необходимо определить только два момента (математическое ожидание и дисперсию);

· компьютер случайным образом выбирает значение каждого фактора риска, основываясь на его вероятностном распределении;

Рис.1.3 - Разделение рисков по уровням в зависимости от уровня потерь

Рис.1.4 - Распределение вероятности получения прибыли

В числе недостатков данного метода моделирования рисков определены:

· существование коррелированных параметров сильно усложняет модель

· вид вероятностного распределения для исследуемого параметра может быть трудно определим

· при разработке реальных моделей может возникнуть необходимость привлечения специалистов или научных консультантов со стороны;

· исследование модели возможно только при наличии вычислительной техники и специальных пакетов прикладных программ;

· относительная неточность полученных результатов по сравнению с другими методами численного анализа.

Метод корректировки нормы дисконта

Из-за простоты расчетов Метод корректировки нормы дисконта с учетом риска является наиболее применимым на практике. Данный метод это корректировка заданной базовой нормы дисконта, считающаяся безрисковой и минимально приемлемой (например, предельная стоимость капитала для компании). Корректировка проводится следующим образом: прибавляется величина требуемой премии за риск затем рассчитываются критерии эффективности инвестиционного проекта (NPV, IRR, PI). Решение эффективности проекта принимается согласно правилу выбранного критерия. Чем выше риск, тем больше величина премии.

Поправки на риск задаются отдельно для каждого отдельно проекта, так как они полностью зависят от специфики исследуемого проекта.

1.3 Алгоритм оценки рисков инвестиционных проектов с учетом специфики логистики.

Реализация системы управления рисками на предприятии предполагает разработку и использование определенного алгоритма оценки рисков, который позволит упростить и систематизировать процедуры принятия решения в области управления рисками. Данный алгоритм должен включать в себя следующие четко выраженные блоки: выявления и классификации рисков; выявление субъектов и объектов рисков; качественной оценки рисков; количественной оценки рисков.

Первым необходимым этапом для работы над рисками проекта является определение потенциально возможных рисков. Этот этап является базовым во всем алгоритме, так как для минимизации (максимизации) любого риска следует в первую очередь идентифицировать этот риск, определить специфику, причины его появления, а также объекты и каналы воздействия. Полная информация о рисках позволяет предприятию действовать по схеме «предупрежден, значит вооружен». Особенность данного этапа для логистических компаний является необходимость охватить большой спектр рисков (от напрямую связанных с проектом рисков, до косвенных рисков - например риск снижения спрос на продукцию поставок). Поэтому для построения последующего анализа, при большом количестве определенных рисков, расставляются приоритеты, основываясь на экспертных оценках - предыдущих опытах самой компании или на примерах и опыте других логистических компаний с аналогичными рисками.

Следующей задачей алгоритма оценки рисков заключается в определении объектов и субъектов рисков. Данный этап позволяет компании выявить направление и адресат воздействия рисков, для того чтобы было представление и том какие подразделения, проекты или виды деятельности компании могут быть подвергнуты влиянию определенного риска. Для этого этапа должны быть выполнены следующие шаги: 1) идентификация рисков; 2) определение сфер деятельности компании, потенциально затрагиваемые рисками; 3) определение возможных последствий воздействия рисков. Основной сложностью данной задачи алгоритма, является тесная зависимость деятельности логистической компании от деятельности клиентов (поставщиков). Например, сезонность товаров, отражается как на процессе деятельности производителя, также и на деятельности логистики, и влечет за собой риск снижения количества перевозок в определенный период времени. Поэтому определение истинного источника риска быть затруднительно. Для этого компании необходимо в первую очередь составить «карту» взаимосвязей сотрудничества (в которой указаны клиенты (поставщики) риски, деятельности которых так или иначе влияют на деятельность логистической компании), чтобы после идентификации риска четко соотнести его с реальным источником.

Далее выявив общую информацию относительно конкретных рисков, переходим к следующей задаче алгоритма оценки риска, это проведение качественной и количественной оценки рисков. Важность этой задачи определяется необходимостью оценки значимости определенных рисков и их влияние на деятельность компании с точки зрения вероятности их реализации, возможного ущерба от наступления рискового события. Для решения данной задачи, важно выбрать подходящий метод оценки рисков, подходящий по методическому и технологическому наполнению. Проблема заключается в том, что на сегодняшний день не существует определенно принятых соответствий между видами рисков и методами их оценки. Но основываясь на опыте, анализе характеристик различных методов оценки, авторами предлагается матрица выбора методов оценки относительно разных видом рисков (см. Приложение 2).

Проанализировав все методы анализа рисков инвестиционного проекта можно сделать вывод, что не существует полностью универсального метода, с помощью которого можно провести полный анализ проекта и его рисков. Все рассмотренные методы имеют определенные достоинства и недостатки. Учитывая преследуемые цели реализации инвестиционного проекта ООО «ВСК Лоджистик» (повышение прибыли) и специфику самого инвестиционного проекта (инновационность, и прямая зависимость развития проекта от цен его реализации), берем во внимание коммерческие риски. И поэтому для дальнейшего исследования и анализа рисков, выбраны следующие методы:

· Анализ чувствительности - так как данный метод наглядно показывает влияние отдельных факторов на значения эффективности проекта в общем. Единственным недостатком метода выявлено то, что анализируется влияние только одного из возможных факторов, и предполагается, что остальные факторы остаются неизменными. В реальности же, в той или иной степени, изменяются несколько факторов одновременно.

· Метод имитационного моделирования рисков Монте-Карло - несмотря на затруднительность расчетов по данному методу, отличительной особенностью является генерация сотен комбинаций параметров проекта, при этом учитывая их вероятностное распределение.

· PERT - анализ - является одним из способов сценарного анализа, позволяет оценить возможные результаты сроков выполнения проекта, основываясь на трех сценариях: оптимистическом, наиболее вероятном, пессимистическом.

ГЛАВА 2. Развитие логистики и основные риски деятельности

В условиях территориального масштаба России, можно предположить, что уровень развития логистики еще далек от желаемого результата (сравнивая с Европейским уровнем развития), а также по той же причине логистика может быть подвержена большим рискам. Для подтверждения или опровержения вышесказанного в данной главе рассмотрим сущность логистики в России и этапы ее становления. Далее проведем анализ рынка логистики России за период последних лет 2008-2013г.г. Изучив логистику как отдельную полноценную деятельность определим список характерных рисков для нее.

2.1 Определение процесса логистики

Определение логистики в разной интерпретации, но с полностью идентичным смыслом предлагают многие авторы. «Логистика это наука об управлении материальными потоками, связанной с ними информацией, финансами и сервисом в определенной микро-, мезо- или макроэкономической системе для достижения поставленных перед ней целей с оптимальными затратами ресурсов.» .

Основой всего логистического процесса деятельности компаний является логистическая цепь, на которую в качестве «звеньев» нанизываются все этапы логистической системы, которые упорядочены в соответствии с параметрами заказа.

В первую очередь логистика, как отдельная деятельность, стала формироваться на базе больших предприятий, затем распространилась на предприятия меньшего размера, и только потом начали открываться отдельные организации, предлагающие логистические услуги. Со временем такие компании начали развиваться, закупать штатный транспорт, совершенствовать качество предоставляемых услуг, для увеличения собственной конкурентоспособности.

Рис. 2.1 - Этапы становления логистики в РФ

Спрос для логистики является базой всей деятельности, в первую очередь вследствие спроса развитие логистики набирает обороты, спрос является рычагом активных и пассивных поставок, в большинстве случаев независимо от вида продукции. По этой причине необходимо выделить три основных причины нестабильности спроса относительно сферы логистических услуг:

· Сезонность продукции

· Жизненный цикл продукции

В практике встречается несколько уровней сезонности, в зависимости от специфики товара, влияющих в разной мере на логистическую цепочку. Отличиями уровней сезонности являются количество или продолжительность сезонов, затрагиваемые предприятия, и непосредственно масштабы затрагивания и воздействия на логистическую цепочку.

На рисунке 2.2 изображена стандартная ситуация с двумя сезонами. В пики сезонности предприятия удовлетворяют выросший спрос на товар за счет производительных мощностей. Для непрерывных и гарантированных поставок груза в период пика спроса, некоторые компании производство на протяжении сезона, тем самым обеспечивая страховой запас к пику спроса (изображено на рисунке б). Информация о резком возрастании спроса может быть получена из результатов анализа спроса за предыдущие аналогичные периоды.

Рис. 2.2 - Сезонные изменения: а) два сезона; б) два сезона после изменений

Следующая причина колебаний грузооборота и перевозок груза, это жизненный цикл продукции. В данном случае, в отличие от сезонности, фактор отсрочки перевозок уравновесит колебание. Стандартный жизненный цикл товара, который состоит из четырех этапов, проходит через несколько секторов (см. рисунок2). На этапе запуска товара, производится небольшой ассортимент в малом объеме. При переходе к этапу организации, наблюдается рост объема производимой продукции, поэтому для удовлетворения рыночных требований появляется необходимость в логистических слугах. На этапе зрелости при прежнем объеме производимой и поставляемой продукции увеличивается ее ассортимент, соответственно логистическая цепочка должна быть подвержена определенным корректировкам. При переходе в микрорынок, даже при условии сохранившегося ассортимента, общий масштаб рынка сокращается.

Рис. 2.3 - Влияние жизненных циклов продукции

Масштабность рынка, также как и сезонность, по большей части определяются спросом потребителей, а соответственно и потребность в логистичеких услугах также зависят от изменений спроса на продукцию, что в очередной раз доказано.

Для логистики в целом цепь логистических услуг может быть представлена, как правило «7П»: Получить правильный продукт (именно тот, который нужен), в правильном количестве, в правильном состоянии, в правильном месте, в правильное время, для правильного клиента, по правильной цене. Такая поэтапность действий свойственна в основном для логистики конкретных предприятий (субсистеме бизнеса), озадаченных интересами одной определенной компании.

Логистика в свою очередь является неотъемлемым (в большинстве случаев) звеном в цепи производство - потребление. Этот вид деятельности напрямую связан с материальным потоком, а его исход и конечный пункт связан со специализацией компаний.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 2.4 - Варианты поступления материального потока в систему потребления

Во всех выше изображенных случаях материальный поток поступает в

потребление (производственное или непроизводственное), как правило, посредством обращения к логистическим услугам.

Для логистической компании, как отдельной системы бизнеса, характерен аналогичная система материального потока, но минуя первый эта источника сырья и завода как производителя.

2.2 Современное состояние рынка логистики

На сегодняшний день рынок логистических услуг в России развивается, но в то же время еще сильно уступает странам с уже развитой логистикой. Кратко описывая основные параметры логистических услуг, это должен быть следующий порядок описательных процесс прилагательных: качественно, своевременно, недорого. Проецируя такую модель на российский рынок логистики, то как правило совместить все три позиции не всегда удается. В объяснение такого несоответствия, есть весомые причины. В первую очередь это малоразвитая транспортно - логистическая инфраструктура. Во-вторых, высокая доля транспортной составляющей в цене товаров, услуга транспортировки получается высокозатратной. Наконец, очень большие расстояния для транспортировки товаров (по сравнению с европейскими расстояниями), влечет за собой проигрыш во времени. Соответственно, по причине всех вышеперечисленных особенностей, Россия находится лишь на 99-м месте в рейтинге LPI (LPI, или Logistics Perfomance Index - интегральный показатель логистической привлекательности и развития каждой страны). Лидирующей страной же является Германия.

Подобные документы

Понятие и классификация инвестиционных проектов. Этапы разработки инвестиционных проектов. Основные методы оценки инвестиционных проектов. Финансово–экономический анализ инвестиционного проекта "Замена оборудования" и определение его привлекательности.

курсовая работа , добавлен 28.11.2014


Рассмотрение специфики рисковых инвестиционных проектов. Ознакомление с основными методами учета неопределенности и риска. Проведение вероятностного анализа денежных потоков по проекту. Последствия определенной альтернативы; сценарии развития проекта.

лекция , добавлен 21.10.2014


Экономический анализ инвестиционных проектов. Определение выгод и затрат инвестиционных проектов. Расчет показателей эффективности (Cost-Benefit Analysis). Оценка общественной эффективности проекта. Анализ рисков проекта с помощью дерева решений.

курсовая работа , добавлен 12.12.2008


Инвестиционное проектирование: принципы финансового обоснования. Понятие, фазы и критерии оценки инвестиционных проектов. Бизнес-план инвестиционного проекта. Оценка эффективности инвестиционных проектов (на примере постройки подземного гаража).

курсовая работа , добавлен 22.05.2004


Инвестиционные риски и методы оценки устойчивости инвестиционного проекта. Укрупненная оценка устойчивости инвестиционного проекта. Оценка ожидаемого эффекта проекта с учетом количественных характеристик неопределенности. Расчет границ безубыточности.

курсовая работа , добавлен 24.06.2009


Теоретические основы финансовых рисков, их значение для эффективности инвестиционных проектов. Инвестиционное проектирование в ОАО "Тайфун". Пути совершенствования системы оценки влияния финансовых рисков на эффективность инвестиционных проектов.

дипломная работа , добавлен 01.12.2009


курсовая работа , добавлен 06.05.2010


курсовая работа , добавлен 05.11.2010


Сущность инвестиционных рисков и вопросы их классификации по сферам деятельности. Проектный подход к оценке рисков инвестиций. Современный инструментарий оценки проектных рисков. Использование теории нечетких множеств при оценке инвестиционного проекта.

курсовая работа , добавлен 25.05.2014


Показатели эффективности инвестиционных проектов. Подготовка информации о внешней среде. Анализ и интерпретация показателей экономической эффективности инвестиционного проекта. Оценка эффективности проектов с учетом факторов риска и неопределенности.