2.3. Количественный подход к оценке рисков

Идея количественного подхода к оценке риска основывается на том, что неопределенность может быть разделена на два вида.

Если неопределенные параметры наблюдаются довольно часто при помощи статистики или имитационных экспериментов, то можно определить частоты появления данных событий. Такой тип неопределенности имеет название статистической неопределенности.

Если отдельные события, которые нас интересуют, повторяются довольно редко или вообще никогда не наблюдались и их реализация возможная лишь в будущем, то имеет местонестатистическая неопределенность. В этом случае используется субъективная вероятность, т.е. экспертные оценки ее величины. Концепция субъективной вероятности основывается не на статистической частоте появления события, а на степени уверенности эксперта в том, что заданное событие состоится.

Наиболее часто встречающимися методами количественного анализа рисков проекта являются анализ чувствительности, анализ сценариев и имитационное моделирование рисков по методу Монте-Карло.

Анализ чувствительности

Анализ чувствительности - это техника анализа проектного риска, которая показывает, как изменится значение NPV проекта при заданном изменении исходной переменной при других равных условиях.

Анализ чувствительности происходит при «последовательно-единичном» изменении каждой переменной: только одна из переменных меняет значение, на основе чего пересчитывается новое значение используемого критерия (например, критерия чистого дисконтированного дохода МРУ).

Цель анализа чувствительности - выявить важнейшие факторы, так называемые «критические переменные», способные серьезно повлиять на проект и проверить воздействие последовательных (одиночных) изменений этих факторов на результаты проекта.

Классификация факторов, варьируемых в процессе анализа чувствительности:

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

вторая группа - факторы, влияющие на объем проектных затрат.

Варьируемые факторы, рассматриваемые на практике:

• показатели инфляции;

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

• переменные издержки;

• постоянные издержки;

• требуемый объем инвестиций.

В инвестиционном проектировании анализ чувствительности играет важную роль для учета неопределенности и выделения факторов, которые могут повлиять на успешный результат проекта. Анализ чувствительности лежит в основе принятия ряда управленческих решений.

Анализ сценариев

Анализ сценариев - это техника анализа инвестиционного риска, который дает возможность учесть как чувствительность МРУ к изменению исходных переменных, так и интервал, в котором находятся их возможные значения.

Сценарии генерируются экспертным путем, они различаются экономической ситуацией, ситуацией на каком-либо рынке, просчитывают последствия каких-либо действий государства или компании. Сценарием может быть любое в достаточной степени вероятное событие или состояние, существенно влияющие на несколько параметров проекта одновременно.

При оценке индивидуального риска проекта методом анализа сценариев аналитики просят менеджеров высказать свое мнение о наиболее пессимистическом варианте развития событий (низкий объем продаж, низкие цены, высокие издержки), наиболее вероятном варианте и оптимистическом варианте развития событий. Чистый дисконтированный доход для пессимистического и оптимистического вариантов подсчитывается и сравнивается с базисным значением МРУ проекта.

В основе метода анализа сценариев лежит «правило»:

даже в оптимистическом варианте нельзя оставить проект для дальнейшего рассмотрения, если значение NPV такого проекта отрицательно, и наоборот: пессимистический сценарий в случае получения положительного значения NPV позволяет эксперту судить о приемлемости данного сценария проекта, несмотря на наихудшие прогнозы изменения факторов.

Метод моделирования Монте-Карло

Метод моделирования Монте-Карло, используемый для анализа рисков, представляет собой синтез методов анализа чувствительности и анализа сценариев. Это сложная методика, имеющая только компьютерную реализацию. Результатом такого анализа выступает распределение вероятностей возможных результатов проекта (например, вероятность получения NPV<0).

Название метода достигает тех времен, когда еще только зарождались математические основы анализа риска в азартных играх, сердцем которых был город с наибольшим количеством казино -Монте-Карло.