Главная Финансирование бизнеса Анализ инновационных рисков виды инновационных рисков. Анализ рисков инновационной деятельности

Анализ инновационных рисков виды инновационных рисков. Анализ рисков инновационной деятельности

Понятие риск связан с неопределенностью большого количества факторов, которые необходимо учитывать при инвестиционном проектировании. В современной экономической литературе некоторые авторы разделяют эти два понятия, а некоторые склонны считать, что они тождественны.

Понятие риск больше связан с технологией принятия управленческого решения и опирается на теоретическую базу теории рисков.

Понятие неопределенность связано с неустранимыми воздействиями рыночной среды на бизнес, которые обусловлены большим количеством фактором, которые весьма трудно оценить..

В предпринимательской деятельности принято объяснять риски интенсивностью использования «операционного» (производственного) и «финансового» рычагов (левериджа). В банковской деятельности риски связаны с кредитами, процентными и валютными ставками, а в торговле с –коммерческой коньюктурой (сбытовые, конкуренция), в производстве с техническими, экологическими, снабжения и операционными.. Инвестиционная деятельность связана с аккумуляцией всех видов рисков.

Слово «Риск» имеет испано-португальское происхождение и означает опасность, «подводная скала».

Инвестиционные риски проявляются:

в снижении доходности при влиянии внешних и внутренних факторов (уменьшение объема продаж, по сравнению с планом, изменение процентной ставки по кредиту и т.д.)

В упущенной экономической выгоды (проект при реализации дает меньший доход по сравнению с альтернативными).

В прямых экономических потерях, банкротство партнера, колебание рыночной коньюктуры.

Оценка рисков инвестиций должна включать качественный и количественный анализ.

Рисунок 1. Комплексный анализ рисков

Теория рисков основана на расчете вероятности наступления какого-либо события. Риск можно характеризовать с помощью следующих критериев:

вероятность наступления события Р(Е) и определяется как отношение числа благоприятных исходов (K) к общему числу всех исходов (М)

Р(Е)= K/M причем наступление события находится в пределах 0 Р(Е)1;

величина отклонения от прогнозируемого значения (размах вариации) (R) - это разница между максимальным (Xmax) и минимальным (Xmin) значениями исследуемого фактора;

дисперсия; математическое ожидание; среднеквадратичное отклонение; коэффициент асимметрии и другими математическими и статистическими критериями.

Дисперсия (Д) – это сумма квадратов отклонений случайной величины от ее среднего значения, взвешенных на соответствующие вероятностные оценки

Д(Е) = Рк- (Хк - М(Е)) 2 , где

К –номер некоторого благоприятного исхода случайного события (К=1,2,…К);

Рк – вероятность наступления некоторого случайного события «к»;

Хк –числовая оценка случайного события «к»;

М(Е) –среднее или ожидаемое значение (мат.ожидание) случайной дискретной величины Е.

Математическое ожидание определяется как сумма произведений значений случайной дискретной величины на их вероятности:

М(Е)= Рк*Хк

Математическое ожидание показывает наиболее правдоподобное значение оцениваемого фактора случайности (риска).

Например, имеются два варианта вложения капитала в проекты А и В. В первом случае ожидаемая прибыль 20 тыс.руб с вероятностью 0,7. Во втором случае – 12 тыс.руб. с вероятностью 0, 3.

Математическое ожидание по проекту А 20*0,7 = 14 тыс.руб.

По проекту В 12*0,3 = 3,6 тыс.руб.

По результату расчета предпочтение отдается инвестиционному проекту А.

Среднеквадратичное отклонение ( (Е)) определяется как корень квадратный, взятый от величины дисперсии:

(Е) =  Д(Е)

Оба эти показателя являются абсолютными.

Для величины риска используется относительный коэффициент вариации.

Коэффициент вариации (КВ) определяется как отношение среднеквадратичного отклонения к математическому ожиданию.

КВ =  (Е)/ М(Е)

Риск инвестиционного проекта – это вероятность неполучения запланированного результата при реализации проекта. Уровень риска инвестиционного проекта может выражаться в абсолютных и относительных показателях (к некоторой базе).

Для оценки риска инвестиционного проекта рекомендуется использовать комплексный критерий – «цен риска», который характеризует величину условный потерь, при реализации проекта.

С рис = {Р/ L }, где Р – уровень риска, L – сумма возможных потерь.

Основные виды рисков могут отважатся в расчетах эффективности проекта разными методами: расчетно-аналитическим , определения границ повышения надежности технических и организационно-экономических систем; статистическим (вероятностным) методом оценки риска; экспертным и методом расчета критических значений параметров проекта, в том числе и расчета точки безубыточности (рис.2.).

Выбор методов расчета рисков зависит от наличия статистических данных о вероятности наступления рисковых ситуаций, связанных с надежностью рабаты оборудования, качеством выпускаемой продукции, о браке и т.п. Внутренние риски, связанные с надежностью технических и организационных систем можно учитывать в расчете прогнозов по затратам и эффектам, связанных с мероприятиями по уменьшению рисков.

В практике проведения инвестиционного анализа используются следующие методы количественной оценки рисков:

Метод корректировки нормы дохода (премии за риск);

Метод достоверных эквивалентов (коэффициентов достоверности);

Метод предпочтительного состояния;

Анализ чувствительности критериев эффективности;

Метод сценариев;

Построение «дерева решений»;

Построение детерминированных и стохастических аналитических моделей риска (зависимость уровня риска от параметров проекта и внешней среды);

Метод, базирующийся на теории нечетких множеств и нечетких интервалов;

Метод анализа вероятностных распределений потоков платежей;

Метод имитационного моделирования (метод Монте-Карло);

Метод аналогий; метод, основывающийся на расчете и анализе точки безубыточности (самоокупаемости затрат, критического объема продаж и т.п.).

Рисунок 2 Классификация направлений и методов оценки рисков в ИП

Особую группу составляют методы аналитического моделирования рисков. Показатели уровня рисков, определяемые на основе аналитических моделей отражают зависимость условной оценки риска от соотношения переменных и постоянных затрат, структуры собственного и заемного капитала. С помощью аналитических методов моделирования рисков возможно не только оценить уровень их влияния на параметры финансово-хозяйственной деятельности, но и управлять ими, установив нормативные значения коэффициентов (операционного, финансового и инвестиционного) рисков.

Коэффициент операционного риска рассчитывается по формуле:

K or =ΔΡ%/ ΔN% = (1 – BEP) -1 =GM/P

Где K or - коэффициент операционного риска;

Ρ – прибыль от основной деятельности до уплаты процентов и налогов;

N – выручка от реализации продукции;

BEP – уровень точки безубыточности (доля от объема продаж);

GM – маржинальный доход (разница между выручкой и переменными издержками).

K or взаимосвязан с методом точки безубыточности, т.е. соотношение переменных и постоянных затрат. Следовательно, можно управлять соотношением затрат и уменьшать операционные риски, т.е. управлять ими.

Коэффициент финансового риска рассчитывается по формуле:

K FR = ΔΡ N % / ΔΡ% = (P N + Int) / P N ;

Где K FR – коэффициент финансового риска;

P N - чистая прибыль организации;

Int - сумма процентных выплат по заемному капиталу.

Int =ỉ̉΄ · D, где ỉ̉΄ - девствующая процентная ставка (скорректированная в соответствии с уровнем налогообложения); D – размер заемного капитала.

K FR показывает уровень риска текущей деятельности, связанной с наличием заемного (инвестируемого) капитала.

Произведение (K or) и (K FR) отражает влияние на чистую прибыль колебаний объемов продаж (при неизменных ценах) или колебание цен (при фиксированном объеме продаж). Данная зависимость используется при экспресс-анализе и контроле рисков инноваций.

На количественном уровне анализа рисков инвестиционного проекта применяются следующие методы:

Метод корректировки нормы дисконта (премия за риск) предусматривает приведение будущих потоков платежей к настоящему моменту (дисконтирование по более высокой норме). В рамках этого метода анализируются критерии: Чистая Приведенная Стоимость (NPV), Внутренняя Норма Дохода (IRR), Индекс Рентабельности (PV), Дисконтированный Срок Окупаемости (DPP) от изменения нормы дисконта. Этот метод прост для расчета, но он не дает полной информации о степени чувствительности к риску инвестиций. Учет риска в инвестиционном проекте осуществляется за счет выбора ставки дисконта, которая позволяет выбрать наиболее эффективный проект.

Метод достоверных эквивалентов (коэффициентов достоверности). Это метод основан на принципе расчета ожидаемых значений денежных потоков. Для такой процедуры рассчитываются специальные понижающие коэффициенты ( t) для каждого планового периода – t.

 t = Д бр t / Д пл t , где

Д бр t – величина чистых поступающих денежных средств по безрисковой операции -

Д пл t – величина запланированных чистых денежных средств

T – номер временного периода (год)

Достоверный эквивалент рассчитывается по формуле:

Д бр t =  t * Д пл t ,  t >1,

После определения коэффициентов на каждый период рассчитываются критерии оценки эффективности NPV, IRR, PV, DPP, в которых учитывается (умножается) коэффициент достоверности.

Например,

где D t – величина денежного потока в период t,

r – норма дисконта,

K – сумма капитальных первоначальных вложений в инвестиционный проект

3. Метод предпочтительного состояния позволяет учесть альтернативные варианты событий, для каждого из которых используется свой показатель дисконтирования с поправкой на риск (RPVF) и соответствует доходности хеджированного портфеля, эквивалентного данным инвестициям.

RPVF(A) = P(A) * PVF*K R

Где P(A) – вероятность наступления события А,

PVF – показатель дисконтирования по безрисковой ставки,

K R - коэффициент поправки на риск, отражающий предпочтение ликвидности инвестора в состоянии А

Множитель P(A) * K R является достоверным эквивалентом. Он отражает рыночную оценку денег для инвестора (индекс K R)в состоянии А. Сумма достоверных эквивалентов, как и сумма вероятностей должна равняться 1. Эта сумма соответствует текущей рыночной стоимости активов, приносящих доход на 1 руб. в данном состоянии экономики, а инвестиционный портфель, сформированный из таких активов, является безрисковым. Достоверные эквиваленты используются для приведения к текущей стоимости денежных потоков, которые дают инвестиции в различных состояниях экономики. Этот метод позволяет комплексно оценить инвестиции в рыночной ситуации.

Суть метода предпочтительного состояния заключается в определении зависимости между денежными потоками и доходностью рыночного портфеля, после чего прогнозируются возможные состояния экономики и рассчитываются показатели дисконтирования с поправкой на риск.

Метод анализа чувствительности критериев эффективности (ЧПС, ВНД, ДСО, ИР и др) позволяет оценить влияние на инвестиционный проект изменения его главных переменных от факторов риска. Этот метод отвечает на вопрос «что будет, если». Суть этого метода в том, что анализируется чувствительность всех переменных от их ожидаемой величины и определяется главный критерий оценки эффективности проекта. Например, ЧПС. Затем последовательно изменяются величины параметров на 5-10% и делается пересчет ЧПС. Затем рассчитывается процентное изменение ЧПС в сравнении с его исходной величиной для всех вводимых величин. Показатель чувствительности определяется как процентное изменение ЧПС на однопроцентное изменение вводимой переменной.

По показателям чувствительности осуществляется классификация исследуемых переменных, от наиболее чувствительных и наименее чувствительных переменных. На этой базе строится матрица чувствительности.

Метод сценариев позволяет определить воздействие на критерии эффективности одновременно изменения всех основных переменных инвестиционного проекта от разных факторов риска. Метод сценариев позволяет прогнозировать варианты развития внешней среды и расчет оценок эффективности инвестиций для каждого отдельного сценария. Каждому сценарию развития дается вероятностное значение, оценивается стандартное отклонение и определяется коэффициент вариации. Инвестиционный проект, которому характерно наименьшее стандартное отклонение и коэффициент вариации, считается неимение рискованным. Сценарии могут иметь оптимистический и пессимистический характер.

Метод построения «дерева» решений основан на графическом представлении вариантов реализации проекта в зависимости от учета разных факторов риска. Он основан на построении многовариантного прогноза динамики внешней среды. Этот метод похож на метод сценариев, но отличается тем, что предполагает принятие решения, изменяющего ход реализации проекта. Аналитик подсчитывает значение выбранного критерия вдоль каждой «ветки» решений, а при анализе рисков –вероятность каждого значения. На основе полученных значений можно построить кривую распределения вероятностей (профиля риска) и выбрать оптимальный вариант реализации проекта.

Метод построения детерминированных и стохастических моделей риска основан на построении моделей отклонений показателей проекта от стандартных коэффициентов, допустимых значений риска.Детерминированные модели рисков оценивают стандартное отклонение критериев эффективности инвестиций на основе данных о вариантах факторов внешней среды и линейную зависимость между переменными.

Стохастические модели позволяют оценить риски инвестиций исходя из значений коэффициентов чувствительности и стандартных отклонений факторов внешней среды.

Методы теории нечетких множеств и нечетких интервалов относится к методам оценки и принятия решений в условиях неопределенности. Метод используется тогда, когда не возможно точно определить степень вероятности риска, а параметры проекта (например чистая приведенная стоимость)задаются в виде вектора значений, попадание, в каждый интервал которого определяется некоторой степенью вероятности. Оценку риска с помощью этого метода можно рассматривать как комплексную (если использовать нечеткий интервал как отдельное значение) или разделенную (если сопоставит нечеткому множеству кривую распределения)

Метод анализа вероятностных распределений потоков платежей. Суть этого метода в том, что зная распределение вероятности для каждого элемента потока платежей, можно определить ожидаемую величину чистых поступлений денежных средств в соответствующий период времени и оценить ее возможные отклонений ( I ) .

it *P it (t=1,…n;I=1,…m)

ЧПС =

где М(D t) – ожидаемое значение денежного потока в период (год) t,

D it – числовая оценка I-го варианта потока платежей в период t,

m – общее количество предполагаемых значений потока платежей в период t,

P it – вероятностная оценка I-го варианта потока платежей в период t,

K –сумма капитальных (стартовых) вложений в инвестиционный проект.

 I =

Существует два варианта потока платежей. Независимые потоки платежей не коррелируемы между собой в период времени t. В этом случае отклонение ЧПС (NPV) рассчитывается по формуле:

(ЧПС)=

При сильно зависимых потоков платежей возможные отклонения рассчитываются по формуле:

(ЧПС)=

Метод безубыточности позволяет определить объем продаж, при котором фирма способно покрыть свои затраты при отсутствии прибыли. Анализ безубыточности основан на разделении затрат на две группы: переменные и постоянные. Точка пересечения линии объема продаж и общей суммы затрат показывает точку безубыточности. Метод используется на начальном этапе разработки бизнес –плана.

Во многих случаях связан с освоением новой техники и технологий, поиском резервов по снижению себестоимости продукции и повышению производительности труда. Отличительной чертой инновационных проектов является более высокий уровень риска сравнительно с другими проектами. Проекты, ориентированные на разработку и внедрение новых продуктов и технологий всегда имеют неопределенность в плане достижения экономических результатов, поэтому имеют большие риски.

Инновационный риск — это вероятность потерь, возникающих при вложении предпринимательской фирмой средств в производство новых товаров и услуг, которые, возможно, не найдут ожидаемого спроса на рынке.

Инновационный риск связан с финансированием и применением научно-технических нововведений.

Возникает в следующих ситуациях:

Создатели новой техники и технологий могут идти медленным и осторожным путём (частичная модернизация действующих конструкций и технологий), при котором риск минимальный, но и результаты, как правило, малоэффективны или же пойти более тяжёлым и рискованным путём, ориентируясь на современные достижения в области научно-технического прогресса. Этот путь более тяжёлый и рискованный, но и ведёт к созданию принципиально новых технологий, техники последнего поколения, которая имеет существенные конкурентные преимущества.

Таким образом, инновационный риск можно охарактеризовать как вероятность потерь, возникающих при вложении предпринимательской фирмой средств в производство новых товаров и услуг, в разработку новой техники и технологий, которые, возможно, не найдут ожидаемого спроса на рынке, а также при вложении средств в разработку управленческих инноваций, которые не принесут ожидаемого эффекта.

Зачастую при реализации инвестиционных проектов инновационный риск сопряжён с целым рядом рисков (см. рисунок).

Уровень инновационных рисков достаточно высок. Возможность потерь и неудач в этой сфере гораздо выше, чем во всех остальных. Достаточно сказать, что в среднем только четыре из десяти инновационных проектов заканчиваются успешно, остальные шесть, согласно данным статистики, заведомо обречены на неудачу. Именно поэтому (фирмы, занимающиеся разработкой и внедрением инновационных проектов) при планировании своей финансово-хозяйственной деятельности используют самые высокие ставки . В тоже время государство с целью стимулирования инновационных технологий может предоставлять венчурным компаниям или же предоставить финансовую помощь в части проектов, которые имеют для государства стратегическое значение.

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.

Подобные документы

Понятие инноваций. Риски в инновационной деятельности. Методы управления рисками в инновационной деятельности. Методы оценки коммерческих рисков в инновационной деятельности. Факторы рисков и критерии их оценки. Инновационный менеджмент.

контрольная работа , добавлен 25.02.2005

Раскрытие социально-экономической сущности инновационной деятельности. Изучение организационной структуры инновационной фирмы и характеристика основных видов инновационной деятельности организации. Анализ рисков инновационных проектов ЗАО "СпикФон".

курсовая работа , добавлен 10.06.2014

Изучение инновационной деятельности на предприятии: сущность, виды и проблемы развития. Результат проекта создания интернет-магазина ООО "Зазеркалье". Календарный план, расчет затрат на создание проекта. Оценка риска создания инновационной деятельности.

курсовая работа , добавлен 20.12.2010

Сущность и значение инновационной деятельности, понятие и содержание термина "инновация". Характеристика предприятия, его организационная структура управления, основные технико-экономические показатели. Предложения по развитию инновационной деятельности.

дипломная работа , добавлен 19.06.2010

Менеджмент качества предприятия как фактор повышения его конкурентоспособности и инновационной активности. Система профессионального развития персонала предприятия. Управление рисками инновационной деятельности. Маркетинг инноваций на предприятии.

курсовая работа , добавлен 09.05.2014

Основные типы инноваций: введение нового продукта и нового метода производства. Понятие субъектов и формы организации инновационной деятельности. Анализ и основные виды деятельности "ИП Овласенко НН". Особенности инновационной деятельности предприятия.

курсовая работа , добавлен 23.03.2012

Риски в инновационной деятельности. Основные причины обеспечения прав собственности на инновационный проект. Методы управления рисками в инновационной деятельности и особенности их оценки. Маркетинговые риски сбыта разработанного инновационного проекта.

курсовая работа , добавлен 02.03.2010

Высокая степень рискованности и низкая надежность финансовых прогнозов для инновационных проектов признается многими учеными. Введение новшества уникальный процесс, требующий творческого подхода, одаренности и величия. Ученые считают, что этот процесс не поддается управлению или предвидению, а можно лишь надеяться на то, что он произойдет, и, пожалуй, ускорить его .

Оценить инновационные проекты с помощью современных методов финансового анализа, очень трудно. Нормальной отдачей от инновационных проектов на Западе считается увеличение капитала за 5-7 лет в 10 раз. Однако лишь 5% расходов на НИОКР приводят в итоге к появлению новой, пользующей спросом на рынке продукции. До сих пор не разработано эффективных методов финансовой оценки инновационных проектов, а в венчурных фондах эта задача выполняется главным образом экспертами, т. е. качественными методами оценки риска и доходности проектов НИОКР. Все это зачастую приводит к тому, что весьма прибыльные впоследствии инновационные проекты первоначально не находят финансовой поддержки и финансируются за счет собственных средств авторов идеи .

Осуществление НИОКР по своей экономической сути является инвестированием, т. е. инновационный проект одновременно представляет собой инвестиционный проект. В же время, данный вид инвестиций имеет некоторые особенности, главные из которых высокая длительность и рискованность. В инвестиционно-финансовом поправка на время инвестирования, как известно, осуществляется помощью процедуры дисконтирования по формуле (1)

где FV - дисконтированная стоимость будущих денежных потоков;

PV - размеры денежных потоков в i-ом году;

r - ставка дисконтирования или норма дисконта;

n - срок поступления денежных потоков от проекта.

По определению рискованность инновационного проекта выражается в отклонении потока денежных средств для данного проекта от ожидаемого. Чем больше отклонение, тем проект считается более рискованным. В связи с тем, скованность уменьшает реальные доходы от проекта, поправку на риск предлагалось делать путем либо корректировки (уменьшения) денежного потока FV i , либо увеличения нормы дисконта r.

Корректировка FV i с учетом риска предполагает использование статистических данных о вероятностях наступления различных событий и величине FV i при каждом событии. Однако на практике весьма проблематично для инновационного проекта предсказать вероятность того или иного исхода. Инновации характеризуются очень высокой чувствительностью к изменениям экономической среды: появление более совершенной технологии у конкурентов может сверхприбыльный проект по совершенствованию технологии превратить в крайне убыточный. Затруднения возникают и при попытках предсказать FV i , в каждом конкретном случае

Риск предполагает отклонение реальных результатов от ожидаемых. Попытка выделить основные факторы риска означает выделение некоторых явлений, обусловливающих несовпадение реального развития событий с прогнозируемым. Абсолютно все хозяйствующие субъекты действуют в условиях неопределенности и риска, но деятельность инновационно-активных предприятий связана с несравнимо большим риском .

Все факторы, являющиеся источником риска именно для инновационных фирм, можно разделить на внутренние и внешние (фундаментальные и конъюнктурные). Внутренние источники риска инновационная фирма может контролировать, поскольку они обусловлены в основном человеческим фактором. Негативное влияние поведения персонала предприятия может быть сознаваемым (саботаж, консерватизм и старые стереотипы поведения) и неосознаваемым (низкий уровень профессионализма, некомпетентность). Весьма часть фактора реализации проекта становится причиной незапланированных убытков. Но доминирующим среди внутренних факторов риска меняет правовые факторы, путем косвенного экономические факторы риска. С помощью макроэкономических факторов государство реализует принятую в стране инновационную политику в направлении стимулирования наукоемкого производства, быстрого обновления производственных фондов и др. .

Микроэкономические факторы риска обуславливаются тем, что инновационное предприятие выступает как покупатель (на рынке ресурсов) и как продавец (на рынке готовой продукции).

Изменение рынка сбыта для инновационного предприятия означает непредсказуемость и не изученность реакции покупателей на новый продукт (услугу): на рынке раньше продукции инноватора могут появиться товары с более ценными потребительскими свойствами, но по более высокой цене и т.п.

Изменение поведения фирмы на рынке ресурсов обычно не связано с удорожанием ресурсов, а обусловлено сложностями технологической реализации проекта, необходимостью внесения изменений в продукт, что может потребовать дополнительных затрат на незапланированные виды ресурсов. Сильное влияние микроэкономических факторов риска на инновационный проект обусловливается свойством новизны, когда не ясна реакция потребителей, не отработана технология производства и т.п. .

Анализ факторов рисков инновационного проекта одно из ключевых направлений работы по управлению риском. Анализ рисков можно подразделить на два взаимно дополняющих друг друга вида: качественный и количественный.

Главная задача качественного анализа определить факторы риска, этапы и работы, при выполнении которых возникает риск, т.е. установить потенциальные области возникновения рисковых ситуаций, после чего идентифицировать все возможные риски .

Количественный анализ рисков предполагает их оценку, т.е. численное определение размеров отдельных рисков и рисков инновационного проекта в целом.

К методам анализа рисков относятся:

Методы аналогии;

Бальной оценки;

Метод дерева решений;

Метод Монте-Карло (статистических испытаний);

Экспертные методы;

Математико-статистические методы оценки риска;

Z-статистика;

Анализ чувствительности;

Метод сценариев;

Имитационное моделирование рисков и др.

Метод аналогии в управлении риском предполагает разработку стратегии управления риском конкретного инновационного проекта на основе анализа базы данных о реализации аналогичных проектов и аналогичных условий их реализации. Данный метод часто используется для разработки сценариев реализации инновационного проекта.

Метод балльной оценки риска является одним из методов экспертизы риска на основе обобщающего показателя, определяемого по ряду экспертно оцениваемых значений показателей (факторам) степени риска.

Данный метод включает в себя выполнение следующих этапов:

1. Определение списка факторов, определяющих степень риска проекта.

2. Разработка состава показателей, характеризующих влияние и риск в области проявления каждого фактора.

3. Оценка влияния каждого показателя по факторам и факторов на обобщающую оценку степени риска (в виде весовых коэффициентов оценки значимости показателей).

4. Разработка шкалы оценок по каждому показателю (в том числе порядок присвоения качественных оценок).

5. Формирование методики расчета обобщающей оценки риска.

Метод балльной оценки широко используется в деятельности рейтинговых и аналитических агентств при оценке страновых, региональных, политических и кредитных (коммерческих банков) рисков .

Ранжирование является самой простой формой проведения рейтинговой оценки. В основе ранжирования лежат экспертные мнения об оцениваемом объекте. Суть способа мягкой рейтинговой оценки заключается в оставлении в списке экспертами наилучших с их точки зрения оцениваемых объектов, без указания приоритета. Наивысший ранг получает объект, набравший большее число голосов эксперта.

Метод ранговой корреляции состоит в том, что эксперты располагают в определенном порядке (возрастания или убывания качеств) оцениваемые объекты, затем рассчитывается среднее арифметическое место каждого объекта и затем составляется окончательно упорядоченный список объектов. Достоверность результатов экспертной оценки проверяется по значению коэффициента конкордации, характеризующего уровень согласованности мнения экспертов. При способе ранжирования путем по парного сравнения двух оцениваемых объектов эксперты определяют, какой из них лучше, затем эти мнения усредняются, и составляется окончательный рейтинг.

Рейтинг в форме скоринга предполагает включение наряду с оцениваемыми показателями объективных характеристик объектов, реально поддающихся изменению и сопоставлению без участия экспертов. Такой способ оценивания на основе системы объективных показателей и балльной оценки экспертов позволяет снизить субъективное мнение экспертов на результаты оценки.

Метод дерева решений используется главным образом для анализа рисков проектов, имеющих обозримое или разумное число вариантов развития. Он особо полезен в ситуациях, когда решения, принимаемые в момент времени t=n, сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь определяют сценарий дальнейшего развития событий. Метод дерева решений в управлении риском оценивает наиболее вероятные значения результатов инновационной деятельности в зависимости от вариантов реализации инновации. Данный метод основан на построении пространственно-ориентированного графа, отражающего последовательность принятия решений и условий их реализации, оценки промежуточных результатов с учетом их вероятности. Вершины графа представляют ключевые состояния, в которых возникает необходимость выбора, а дуги (ветви дерева) различные события (решения, последствия, операция), которые могут иметь место в ситуации, определяемой вершиной. Каждой дуге (ветви) дерево могут быть приписаны числовые характеристики (нагрузки) и вероятностная оценка. Метод дерева решений позволяет рассчитать математическое ожидание результатов (критериев NPV, IRR, Р) по каждому из вариантов реализации инновации.

Анализ чувствительности» показателей инновационного проекта сводится к исследованию зависимости некоторого результирующего показателя от вариации значений показателей, участвующих в его определении. Он позволяет получить ответы на вопросы вида: что будет с результирующей величиной, если изменится значение некоторой исходной величины?

Анализ чувствительности предполагает выполнение следующих шагов:

1. Выбирается результирующий (ключевой) показатель (как правило, прибыль, IRR или NPV проекта), относительно которого производится оценка чувствительности.

2. Выбираются исходные факторы (показатели), которые будут последовательно изменяться при неизменности других показателей.

3. Задается взаимосвязь между исходными и результирующими показателями в виде математического уравнения или неравенства.

4. Определяются наиболее вероятные значения для исходных показателей и возможные диапазоны их изменений.

5. Путем изменения значений исходных показателей исследуется их влияние на конечный результат. Инновационный проект с меньшей чувствительностью NPV (IRR) считается менее рисковым. Данный метод позволяет инновационным менеджерам учитывать риск и неопределенность реализации проекта. Его недостатком является предпосылка о том, что изменение одного из факторов (исходного показателя) рассматривается изолированно, тогда как на практике все экономические факторы в той или иной степени коррелированны .

Метод сценариев позволяет совместить исследование чувствительности результирующего показателя с анализом вероятностных оценок его отклонений. В общем случае процедура использования данного метода в процессе анализа инновационных и инвестиционных рисков включает выполнение следующих шагов:

1. Определяют несколько вариантов изменений ключевых исходных показателей (например, оптимистический, наиболее вероятный и пессимистический).

2. Каждому варианту изменений приписывают его вероятностную оценку.

3. Для каждого варианта сценария рассчитывают вероятное значение, а также оценки его отклонений от среднего значения.

4. Проводится анализ вероятностных распределений полученных результатов. Проект с наименьшим стандартным отклонением и коэффициентом вариации считается менее рисковым.

Метод Монте-Карло (статистических испытаний) представляет собой стохастическую имитацию. Имитационное моделирование состоит в про ведении серии численных экспериментов, призванных получить эмпирические оценки степени влияния различных факторов (исходных величин) на некоторые зависящие от них результаты (показатели). Данный метод используется в наиболее сложных для прогнозирования проектах в целях формализованного описания неопределенности. Он состоит в изучении статистики процессов реализации инновационного проекта, что позволяет установить влияние и частоту получения конкретных результатов, а также ограничения на диапазон и динамику исходных значений и анализируемых показателей.

В общем случае проведение имитационного эксперимента разбивается на следующие этапы:

1. Установление взаимосвязи между исходными и выходными показателями в виде математического уравнения или неравенства.

2. Задание законов распределения вероятностей для ключевых параметров модели.

3. Проведение компьютерной имитации значений ключевых параметров модели.

4. Расчет основных характеристик распределений исходных и выходных показателей.

5. Проведение анализа полученных результатов и принятие решения.

Результаты имитационного эксперимента могут быть дополнены статистическим анализом, а также использоваться для построения прогнозных моделей сценариев. Метод Монте-Карло позволяет разработать наиболее вероятный сценарий реализации инновационного проекта .

Важнейшим этапом анализа рисков инновационного проекта является его количественная оценка, которая предполагает математическую оценку меры и степени риска. В основе количественной оценки риска лежат приемы математической статистики (расчет математического ожидания, вариации, дисперсии, стандартного отклонения и коэффициента вариации).

При количественной оценке риска любого инновационного проекта инвесторы и разработчики сопоставляют его с уровень нормой доходности проекта и общепринято определять риск как изменчивость доходности проекта. Гипотеза, положенная в основу статистических методов оценки риска, утверждает: измерить риск это значит измерить, спрогнозировать, как доходность проекта будет колебаться в определенных пределах. Мера, измеряющая, как колеблется доходность проекта это одновременно может быть и мерой риска .

Величина риска или степень риска измеряется следующими четырьмя критериями:

1. Среднее ожидаемое значение дохода (нормы дохода или доходности) это среднее значение величины возможного результата по проекту, которое связано с неопределенной в будущем ситуацией по инновационному проекту. Среднее ожидаемое значение дохода вычисляют по формуле (2)

где х i - это i-й вариант значения дохода по проекту в связи со складывающейся ситуацией под влиянием на проект различных факторов;

P i - вероятность того, что этот i-й результат будет иметь место;

n - номер вероятностного результата.

Но средняя ожидаемая норма доходности представляет собой обобщенную, усредненную количественную характеристику и не позволяет еще принять правильное решение. Для этого необходимо определить меру изменчивости возможного результата.

2. Показатель общего риска характеризует показатель вариации, который измеряет дисперсию, т. е. меру разброса (рассеяния, отклонения) возможных результатов инновационного проекта от его среднего значения. Показатель вариации рассчитывается по формуле (3)

Это вариация ожидаемой нормы дохода по проекту.

3. Абсолютная величина риска или среднеквадратическое отклонение находиться по формуле (4)

Этот показатель указывает, насколько в среднем каждый i-й вариант значения дохода отличается от средней величины. Дисперсия и среднеквадратическое отклонение служат мерами абсолютной колеблемости признака, так как указываются в тех же единицах, в каких измеряется варьирующий признак. Более точную количественную оценку риску проекта дает показатель относительного риска проекта или коэффициент вариации (CV).

4. Коэффициент вариации или относительная величина риска инновационного проекта (CV) характеризует величину риска на единицу ожидаемого дохода. Величина риска инновационного проекта вычисляют по формуле (5)

Чем выше коэффициент вариации (или колеблемость, или относительное линейное отклонение), тем более рискованным считается инновационный проект.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что не существует универсального метода, позволяющего провести полный анализ и дать оценку риска инновационного проекта. Каждый из рассмотренных выше методов обладает своими достоинствами и недостатками.

Качественные методы позволяют рассмотреть все возможные рисковые ситуации и описать все многообразие рисков рассматриваемого инвестиционного проекта, но получаемые при этом результаты оценки часто обладают не очень высокой объективностью и точностью.

Использование количественных методов дает возможность получить численную оценку рискованности проекта, определить степень влияния факторов риска на его эффективность. К числу недостатков этих методов можно отнести необходимость наличия большого объема исходной информации за длительный период времени, сложности при определении законов распределения исследуемых параметров и результирующих показателей и т. д.

На основе выше изложенных классификации и видов рисков мной была составлена таблица оценки критериев рисков инновационного проекта. Оценивания каждой критерий риска по десяти балльной шкале, можно определить уровень риска конкретного инновационного проекта.

Оценка эффективности как инвестиционных, так и инновационных проектов с учетом риска и неопределенности предполагает глубокое понимание видов риска и методов их оценивания, которые можно подразделить на качественные и количественные.

Качественный анализ осуществляется с целью идентифицировать факторы риска, этапы и работы, при выполнении которых риск возникает, т.е. установить потенциальные области риска, после чего идентифицировать все возможные риски.

Количественный анализ преследует цель количественно определить размеры отдельных рисков и риска проекта в целом и соответственно определить эффективность реализации проекта с учетов рисков. Более подробно смотреть в работах И. А. Бланка, В. Л. Попова, П. Виленского, В. Лившица и в ряде других .

Качественные методы оценки рисков

Качественная оценка рисков – процесс представления качественного анализа идентификации рисков и определения рисков, требующих быстрого реагирования. Такая оценка рисков определяет степень важности риска и выбирает способ реагирования. Доступность сопровождающей информации помогает легче расставить приоритеты для разных категорий рисков. Качественная оценка рисков – это оценка условий возникновения рисков и определение их воздействия на проект стандартными методами и средствами. Использование этих средств помогает частично избежать неопределенности, которые часто встречаются в проекте.

Достоинствами качественной оценки рисков является простота понимания и реализации, возможность ранжирования рисков с использованием характеристик или цветовых обозначений (рис. 8.8).

Методика качественной оценки рисков проекта внешне представляется очень простой – описательной, но по существу она должна привести аналитика к количественному результату, т.е. стоимостной оценке выявленных рисков, их негативных последствий и "стабилизационных" мероприятий.

Все факторы, влияющие на рост степени риска, можно условно разделить на две группы: объективные и субъективные. К объективным факторам относятся факторы, не зависящие непосредственно от самой фирмы. Это инфляция, конкуренция, политические и экономические кризисы, экология и т.д. К субъективным факторам относятся факторы, характеризующие непосредственно данную фирму .

Это производственный потенциал, техническое оснащение, уровень предметной и технологической специализации, организация труда, уровень производительности труда, степень кооперированных связей, выбор типа контрактов с инвестором или заказчиком и т.п. На этапе качественного анализа необходима инвентаризация всех видов проектных рисков, которая осуществляется с помощью приведенных выше классификаций, и развернутое словесное описание каждого вида риска, воздействующего на рассматриваемый инновационный проект. Кроме того, необходимо описать и дать стоимостную оценку всех возможных последствий гипотетической реализации выявленных рисков и предложить мероприятия по минимизации и (или) компенсации этих последствий, рассчитав стоимостную оценку этих мероприятий.

Рис. 8.8.

Для проведения качественного анализа рисков инновационных проектов могут использоваться метод анализа уместности затрат, SWOT -анализ и метод аналогий.

Метод анализа уместности затрат ориентирован на выявление потенциальных зон риска и используется лицом, принимающим решение об инвестициях, для минимизации риска, угрожающего капиталу. Предполагается, что перерасход затрат может быть вызван одним из четырех основных факторов или их комбинациями:

изначальная недооценка стоимости проекта в целом, отдельных фаз и его 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.

Эти факторы могут быть детализированы. В каждом конкретном случае несложно составить контрольный перечень возможного повышения затрат по статьям для каждого варианта проекта или сто элементов.

Процесс утверждения ассигнований разбивается на стадии, которые должны быть связаны с фазами реализации проекта и основываться на дополнительной информации о проекте, поступающей по мере его разработки. Поэтапное выделение средств позволяет инвестору при первых признаках того, что риск вложений растет, или прекратить финансирование проекта, или же начать поиск мер, обеспечивающих снижение затрат.

SWOT- и PEST-анализ. SWOT -анализ является достаточно стандартной процедурой при рассмотрении рисков проекта и позволяет лучше понять распределение факторов, действующих на проект.

Отдаленность прогнозируемого периода реализации проекта снижает достоверность расчетов. Долгосрочные, масштабные проекты, зависящие от большого количества внешних условий, неизбежно становится чувствительным к совокупности целого ряда факторов. Это касается динамики спроса и предложения, конкурентной среды, ценовых параметров – затрат на строительство, доступности и условий предоставления кредитных ресурсов, принципов осуществления платежей, ставок и условий аренды и т.д.

SWOT -анализ позволяет оценить инновационный проект в его основных контурах. В процессе анализа определяются сильные и слабые стороны проекта, а также внешние благоприятные возможности и угрозы для реализации проекта, которые генерируются на макроуровне (рис. 8.9). К благоприятным факторам относятся такие возможности, которые обеспечивают увеличение показателей эффективности проекта и, как следствие, – возрастание рыночной стоимости предприятия в процессе его развития, а к угрозам – препятствия на пути этого возрастания .

Рис. 8.9. Динамическая матрица SWOT -анализа рисков проектов

Результаты SWOT -анализа представляют обычно графически по комплексному исследованию влияния отдельных факторов на реализацию проекта, при этом для долгосрочных проектов важным является периодическая модификация матрицы SWOT -анализа в целях выявления новых факторов, влияющих па данный проект.

Наряду со SWOT -анализом для оценки рисков крупных инвестиционных и инновационных проектов используется PEST -анализ, который концентрирует риск-анализ только на факторах макроуровня. Группы таких факторов разделяют макросреду реализации проекта на следующие четыре разновидности, характеризуемые аббревиатурой PEST:

Р – политико-правовая среда (political and legal environment );

E – экономическая среда (economic environment );

S – социокультурная среда (sociocultural environment );

T – технологическая среда (technological environment ).

Важнейшие факторы системы PEST- анализа, оказывающие наибольшее влияние на реализацию инновационных проектов, представлены в табл. 8.2.

Таблица 8.2

Факторы внешней среды, влияющие на реализацию инновационных проектов

Факторы внешней среды	Проявление факторов внешней среды
Политико-правовая среда	Инновационный климат в стране и государственная инновационная политика Формы и методы государственного регулирования инновационной деятельности Политика государственной поддержки отдельных отраслей и сфер деятельности Государственная политика подготовки высококвалифицированных специалистов Политика привлечения и защиты иностранных инвестиций
Экономическая среда	Темпы экономической динамики (измеряемые показателями валового внутреннего продукта и национального дохода) Темны инфляции Система налогообложения Динамика валютных курсов Динамика учетной ставки национального банка
Социокультурная среда	Образовательный и культурный уровень трудоспособного населения Уровень подготовки необходимых специалистов
Технологическая среда	Инновации в сфере технологии и технических средств управления, технологий и инструментов

Таким образом, оценка рисков инновационных проектов с применением SWOT- и PEST -анализа позволяет:

четко идентифицировать основные особенности реализации инновационного проекта в существующих условиях внешней среды;
оценить достигнутые результаты управления проектом;
выявить проблемные зоны в финансировании проекта и системе его управления;
зафиксировать стартовые позиции данного инновационного проекта.

Метод экспертных оценок. Данный метод состоит в возможности использования опыта экспертов в процессе анализа проекта и учета влияния разнообразных качественных факторов. Данный метод применяют на начальных этапах работы с проектом в случае, если объем исходной информации является недостаточным для количественной оценки эффективности и рисков проекта. Достоинствами метода являются: отсутствие необходимости в точных исходных данных и дорогостоящих программных средствах, возможность проводить оценку до расчета эффективности проекта, а также простота расчетов.

Преимущество такого способа оценки риска заключается в возможности его применения для неповторяющихся событий и в условиях отсутствия достаточного количества статистических данных, необходимых для выявления объективных вероятностей. В силу уникальности инновационных проектов и недостаточности временного периода наблюдений экспертный метод оценки рисков проекта с определением субъективной вероятности наступления неблагоприятных событий является основным в настоящее время для российских компаний.

Довольно часто на практике применяется также метод, являющийся комбинацией вышеперечисленных методов. Процесс проведения качественного анализа проектных рисков должен включать не только чисто описательный аспект тех или иных конкретных видов рисков данного проекта, выявления возможных причин их возникновения, анализа предполагаемых последствий их реализации и предложений по минимизации выявленных рисков, но и стоимостную оценку всех этих минимизирующих риск конкретного проекта мероприятий.

Таким образом, задачи качественного анализа рисков состоят в том, чтобы субъективно оценить вероятность воздействия каждого риска, создать более короткий список рисков, определить критические риски, которые уже будут пропущены через количественный анализ и для которых будут планироваться ответные действия. Кроме того, на стадии качественного анализа принимается решение о судьбе проекта: продолжать проект или закрывать.

Количественные методы анализа проектных рисков

Количественный анализ рисков необходим для того, чтобы оценить, каким образом наиболее значимые рисковые факторы могут повлиять на показатели эффективности инновационного проекта.

Существует несколько основных методик проведения подобного анализа: анализ влияния отдельных факторов (анализ чувствительности), анализ влияния комплекса факторов (сценарный анализ), метод дерева решений и имитационное моделирование (метод Монте-Карло).

Анализ чувствительности проекта

Расчет чувствительности проекта широко известен как технология анализа риска. Основной задачей использования этого аналитического метода является оценка влияния основных исходных параметров на результативные показатели эффективности проекта. В процессе осуществления этого анализа, последовательно изменяя возможные значения варьируемых факторных показателей, можно определить диапазон колебаний избранных для оценки риска проекта конечных показателей его эффективности, а также критические значения исходных показателей рассматриваемого проекта, которые ставят под сомнение целесообразность его осуществления. Чем выше степень зависимости показателей эффективности проекта от отдельных исходных показателей ее формирования, тем более рисковым он считается по результатам анализа чувствительности.

Анализ чувствительности проекта в процессе оценки степени его риска осуществляется в разрезе нескольких этапов, которые представлены на рис. 8.10.

1. Анализ чувствительности проекта принципиально может быть проведен по любому из показателей его эффективности – чистому приведенному доходу, индексу (коэффициенту) доходности, индексу рентабельности, периоду окупаемости, внутренней ставке доходности. Вместе с тем, с учетом ранее рассмотренных преимуществ и недостатков каждого из оценочных показателей эффективности проекта, приоритет в таком выборе следует отдавать показателям чистого приведенного дохода или внутренней ставке доходности.
2. Выбор для анализа системы основных исходных показателей, оказывающих влияние на возможное изменение избранного показателя эффективности проекта. Так как практически все показатели оценки эффективности инновационного проекта построены на сопоставлении объема инвестиционных затрат и суммы чистого денежного потока,

Рис. 8.10.

при выборе факторных показателей следует обратить внимание на те из них, которые, по мнению аналитика, оказывают наибольшее влияние на указанные элементы определения избранного показателя эффективности. Система основных показателей в разрезе отдельных элементов формирования показателей эффективности проекта приведена в табл. 8.3.

Таблица 8.3

Основные исходные показатели, влияющие на формирование эффективности проекта

Основные исходные (факторные) показатели, влияющие на формирование эффективности проекта
Влияющие на формирование объема инвестиционных затрат	Цены на отдельные приобретаемые инвестиционные товары Тарифы на осуществление строительно-монтажных работ Продолжительность строительства объекта Стоимость привлечения инвестиционных ресурсов Структура инвестиционных ресурсов
Влияющие на формирование суммы чистого денежного потока	Объем реализации продукции в натуральном выражении Уровень цен на продукцию Уровень налоговых платежей Структура операционных издержек Темп инфляции

Коэффициент эластичности показателя эффективности проекта от исходного показателя его формирования определяется на основе следующей формулы :

где КЭп – коэффициент эластичности изменения показателя эффективности проекта от изменения исходного показателя

на 1%; ДИэп – диапазон изменения показателя эффективности проекта в пределах возможного диапазона изменения исходного показателя; ДИф – возможный диапазон изменения исходного показателя, установленный в процессе анализа.

10. Ранжирование исходных показателей по степени их влияния на изменение избранного показателя эффективности проекта. Такое ранжирование исходных показателей осуществляется на основе рассчитанных коэффициентов эластичности изменения избранного показателя эффективности проекта от изменения каждого из исходных показателей. Ранговая последовательность исходных показателей устанавливается по мере убывания значения коэффициента эластичности (т.е. снижения степени его влияния на показатель эффективности) – первый ранг присваивается исходному показателю с наивысшим значением коэффициента эластичности.

В процессе ранжирования в общей системе исходных показателей устанавливаются наиболее важные из них ("ключевые факторные показатели"), которые генерируют настолько высокий риск, что эффективность проекта в процессе его реализации может быть поставлена под угрозу. В систему ключевых факторных показателей включаются те из них, по которым коэффициент эластичности изменения показателя эффективности проекта равен или превышает единицу.

В этом случае оценке возможных значений этой переменной должно быть уделено самое пристальное внимание. Эта переменная подвергается детальному анализу, т.е. варьируются значения тех параметров, от которых она в свою очередь зависит. Если же критическая для проекта переменная характеризуется большой неопределенностью, возникает вопрос: стоит ли вообще осуществлять этот проект?

Характеризуя метод анализа чувствительности проекта в системе методов диагностики проектного риска, следует отметить его простоту и наглядность, а также то, что он позволяет идентифицировать систему факторных показателей как наиболее значимых для успешности проекта, так и генерирующих наибольшую угрозу достижению расчетной эффективности (это позволяет сконцентрировать мониторинг и контроль этих показателей в процессе реализации проекта).

Рис 8.11. Диаграммы чувствительности "паук" и "торнадо"

В то же время методу анализа чувствительности проекта присущи существенные недостатки, снижающие эффективность его использования для диагностики проектного риска. Одним из таких недостатков является то, что он рассматривает влияние каждого из факторных показателей на эффективность проекта изолированно друг от друга, тогда как в реальной практике они взаимодействуют комплексно, частично взаимопогашая или усиливая степень этого влияния. Кроме того, существенным недостатком этого метода является то, что он не позволяет получить комплексную вероятностную оценку степени риска проекта по любому из показателей оценки его эффективности на основе его колеблемости под воздействием всех рассматриваемых факторов. В этом случае более предпочтителен метод анализа сценариев.

Анализ сценариев проекта

Основной задачей использования этого аналитического метода является комплексная оценка влияния всех основных исходных показателей на эффективность инновационного проекта при различных условиях (сценариях) его реализации – от наилучших до наихудших. В процессе этого анализа все варьируемые исходные показатели проекта моделируются с учетом их взаимозависимости. По каждому из рассматриваемых сценариев проекта определяется вероятность его возникновения. На основе возможных колебаний показателей эффективности проекта при различных условиях его реализации определяются среднеквадратическое (стандартное) отклонение и коэффициент вариации, которые выражают степень проектного риска. Чем выше значение этих показателей, тем соответственно выше считается уровень проектного риска.

Анализ сценариев проекта в процессе оценки степени его риска осуществляется в разрезе следующих основных этапов.

где σ – среднеквадратическое (стандартное) отклонение; R i – конкретное значение возможных вариантов ожидаемого дохода по рассматриваемому проекту; R – среднее ожидаемое значение по рассматриваемому проекту (видам проектов); Р i – возможная частота получения отдельных вариантов ожидаемого дохода по каждому варианту реализации проекта; п – число наблюдений.

Для более наглядного представления об уровне рисков сравниваемых проектов по результатам расчета показателя среднеквадратического (стандартного) отклонения строится график следующего типа (рис. 8.12).

Чем более узким является иоле разброса показателей эффективности проекта на графике, тем ниже уровень проектного риска (на приведенном графике наименьший уровень риска присущ проекту "А"). И наоборот, чем шире поле разброса значений показателей эффективности проекта на графике, тем соответственно выше уровень проектного риска (на приведенном графике наиболее высокий уровень риска присущ проекту "В").

Рис. 8.12.

Коэффициент вариации позволяет определять уровень риска по сравниваемым инвестиционным проектам, если средние значения избранного для анализа показателя эффективности различаются между собой.

где CV – коэффициент вариации.

Рассматривая метод анализа сценариев проекта в общей системе методов диагностики проектного риска, следует отметить, что в отличие от метода анализа чувствительности проекта он позволяет получить более комплексную оценку уровня этого риска, выраженного конкретными показателями – среднеквадратическим (стандартным) отклонением и коэффициентом вариации избранного для оценки показателя эффективности. Однако недостатком этого метода является то, что задание вероятности реализации каждого из сценариев носит субъективный характер, что привносит соответствующий элемент субъективизма и в полученные конечные результаты оценки уровня проектного риска.

Анализ чувствительности и сценарный анализ являются последовательными шагами в количественном анализе рисков, при этом последний позволяет избавиться от некоторых недостатков метода анализа чувствительности. Однако следует отметить, что метод сценариев наиболее эффективно применим в случае, когда количество возможных значений выбранного критерия эффективности проекта конечно.

Использование метода построения сценариев развития проекта в совокупности с методами математической статистики требует осторожности. В некоторых случаях формальное применение методов математической статистики может приводить к ошибочным выводам относительно уровня риска.

Хотя анализ сценариев дает полезную информацию о единичном риске проекта, тем не менее, он ограничен рассмотрением только нескольких дискретных исходов проекта, в то время как в действительности существует бесконечное число возможностей.

Метод имитационного моделирования (метод Монте- Карло)

Основной задачей использования этого аналитического метода является комплексная оценка проектного риска на основе многократной имитации условий формирования показателей эффективности проекта и их отклонения от расчетного или среднего значения. Имитационное моделирование основано на построении математической модели формирования показателей эффективности проекта, установлении границ возможных изменений и форм коррелятивных связей отдельных первичных показателей, формирующих эту эффективность, и многократного компьютерного моделирования вероятностных сценариев изменения отдельных первичных показателей с целью получения адекватных им значений возможного распределения показателей эффективности проекта.

Как видно из этой общей характеристики метода имитационного моделирования, он существенно углубляет аналитический аппарат ранее рассмотренных методов анализа чувствительности и анализа сценариев проекта. Если метод анализа чувствительности проекта исследует изолированное влияние каждого из первичных показателей на эффективность, то данный метод, определяя коррелятивную связь между первичными показателями, позволяет исследовать это влияние комплексно. В сравнении с методом анализа сценариев данный метод существенно расширяет исследуемое поле условий реализации проекта, моделируя не 3–5 возможных сценариев, а многие их сотни (используя возможности современной компьютерной техники).

Имитационное моделирование по методу Монте-Карло в процессе оценки уровня риска инновационного проекта осуществляется в разрезе следующих основных этапов.

1. Выбор для анализа приоритетного показателя эффективности проекта.
2. Построение математической модели и компьютерной программы формирования избранного показателя эффективности проекта на основе первичных показателей.
3. Ограничение диапазона возможного колебания первичных показателей в процессе реализации проекта.
4. Установление и математическое выражение форм коррелятивных связей между отдельными первичными показателями, формирующими эффективность проекта.
5. Задание типа распределения вероятности отдельных первичных показателей в процессе реализации проекта.
6. Многократно повторяющаяся случайная выборка одного из вероятных значений каждого первичного показателя и определение адекватных им значений избранного показателя эффективности проекта.
7. Построение по результатам многократного имитационного моделирования условий реализации проекта графика и модели вероятностного распределения избранного показателя эффективности проекта.
8. Статистический анализ полученной вероятностной модели для определения уровня проектного риска.

Характеризуя метод имитационного моделирования в целом, следует отметить, что он позволяет наиболее полно учесть весь диапазон неопределенностей исходных значений первичных показателей проекта, которые могут иметь место в процессе реализации проекта. Кроме того, путем изначально задаваемых ограничений требуемых значений показателей эффективности проекта можно наиболее широко использовать информационную базу анализа проектных рисков. Наконец, метод Монте-Карло позволяет получить интервальные значения показателей проектных рисков, в рамках которых возможна успешная реализация проекта.

Несмотря на очевидную привлекательность, имитационный анализ не используется в промышленности так широко, как этого можно было бы ожидать. Одна из главных трудностей состоит в обосновании распределений вероятностей переменных и корреляций между ними. Механически включить в имитационный анализ любой тип корреляции между переменными не составляет большого труда. Тем не менее определить, какими должны быть корреляции, непросто. Действительно, эксперты, пытавшиеся получить информацию о таких взаимосвязях у менеджеров-прак- тиков в виде конкретных оценок, отмечали сопряженные с этим трудности. Безусловно, проблема не является непреодолимой, и моделирование используется в бизнесе все чаще и чаще. Тем не менее, важно иметь в виду трудность получения достоверных оценок вероятностных распределений переменных и корреляций между распределениями.

Еще одна проблема, связанная как с анализом сценариев, так и с имитационным анализом, состоит в том, что даже по завершении вычислительных процедур не появляется четкого критерия принятия решения. Анализ завершается получением ожидаемого NPV и распределения значений вокруг него, которые можно использовать для оценки единичного риска проекта. Однако анализ не дает механизма, с помощью которого можно было бы четко определить, достаточна ли прибыльность проекта, мерой которой является его ожидаемый NPV, для компенсации его риска, показателем которого являются CVNPV или σNPV.

Наконец, поскольку анализ сценариев и имитационный анализ сосредоточены на единичном риске проекта, они игнорируют воздействие внутрифирменной диверсификации проектов, а также степени диверсифицированности персональных портфелей инвесторов. Таким образом, если отдельный проект оценивается изолированно, его доходы могут быть крайне неопределенными. Однако если эти доходы не коррелируют с доходами от других активов фирмы или с доходами от портфеля акций, тогда проект может быть не очень рисковым в смысле либо внутрифирменного, либо рыночного риска. Действительно, если доходы проекта отрицательно коррелируют с доходами от других активов фирмы, тогда он может снизить корпорационный риск фирмы, и чем больше его σ ΝΡV, тем больше он снизит общий риск фирмы. Аналогично, если доходность проекта не имеет положительной корреляции с фондовым рынком, тогда, возможно, даже проект с очень неустойчивыми доходами нельзя считать рисковым для хорошо диверсифицированных акционеров, которые обычно рыночным риском озабочены больше, чем единичным или внутрифирменным .

Метод "дерева решений" ("дерева вероятностей") проекта

Этот метод позволяет комплексно учесть риски инновационного проекта по отдельным последовательным этапам его осуществления. Он применяется тогда, когда имеют место два или более последовательных множества решений, причем последующие решения основываются на результатах предыдущих (т.е. появляется целая цепочка решений, вытекающих одно из другого, которые соответствуют событиям, происходящим с некоторой вероятностью).

"Дерево решений" – это графическое изображение последовательности решений и состояний окружающей среды с указанием соответствующих вероятностей и выигрышей для любых комбинаций вариантов и состояний.

Основной задачей этого метода является комплексная оценка уровня риска проекта на основе графического представления возможных последовательно рассматриваемых во времени сценариев его реализации с установлением вероятности возникновения каждого из них. Каждая из полных ветвей, представленная на графике, иллюстрирует одну из альтернатив возможного хода реализации проекта и соответствующего ей ожидаемого значения показателя его эффективности. Все вероятностные значения показателя эффективности проекта будущего периода связываются с их значениями, ожидаемыми в предшествующем периоде. Таким образом, комплексная оценка уровня риска проекта на конечной стадии его реализации коррелируется с соответствующими уровнями риска проекта на предшествующих стадиях этого процесса, т.е. отражает характер возможных изменений первичных показателей, формирующих эффективность, во времени.

Анализ уровня проектного риска с использованием метода "дерева решений" осуществляется в разрезе следующих основных этапов.

где – средневзвешенный показатель эффективности, избранный для оценки проектного риска; – значение показателя эффективности в настоящей стоимости на конечном этапе анализа (на последней "ветви" графика "дерева решений"); – значение вероятности, заданное каждому из возможных альтернативных решений на конечном этапе анализа выраженное в десятичной дроби. Это значение получается путем перемножения значений вероятностей на всех этапах реализации проекта по конкретной "ветви" графика "дерева решений"; п – общее число этапов, избранное для анализа.

7. Оценка общего уровня риска проекта на основе показателей среднеквадратического отклонения и коэффициента вариации. Расчет этих показателей осуществляется по стандартным формулам, учитывающим отклонение всех возможных значений показателей эффективности по рассмотренным альтернативам принятия решений от средневзвешенного его значения. На основе этих показателей интерпретируется уровень риска по отдельным проектам и проводится сравнительный анализ уровня риска по различным проектам предприятия.

Рассматривая особенности метода "дерева решений" в общей системе методов диагностики проектного риска, можно отмстить, что его преимуществом является высокая степень наглядности осуществляемого анализа, а также достаточно высокая степень корреляции результатов конечной оценки с промежуточными временными интервалами реализации инновационного проекта. Однако и этому методу оценки уровня проектного риска присущи определенные недостатки. Прежде всего, использование этого метода дает надежный результат лить по проектам с коротким жизненным циклом – возрастание проектного цикла приводит к его разделению на значительное число этапов, что существенно усложняет расчеты и требует специальной программной поддержки. Кроме того, как и по ранее рассмотренным методам, слабым звеном метода "дерева решений" является процесс задания вероятностей по каждой из альтернатив, который носит субъективный характер. И наконец, к числу недостатков этого метода следует отнести то, что по каждой из "ветвей" в рамках одного из рассматриваемых этапов реализации проекта разрабатывается всего лишь несколько альтернативных сценариев – в этом отношении метод имитационного моделирования имеет несомненные преимущества.

Выбор конкретных методов оценки из рассмотренного их арсенала определяется следующими факторами:

конкретными видами рисков, формирующими совокупный проектный риск;
полнотой и достоверностью информационной базы, сформированной для оценки уровня вероятности различных рисков;
уровнем квалификации менеджеров (риск-менеджеров), осуществляющих оценку; степенью их подготовленности к использованию современного математического и статистического аппарата проведения такой оценки;
технической и программной оснащенностью менеджеров (риск-менеджеров), возможностью использования современных компьютерных технологий проведения такой оценки;
возможностью привлечения к оценке сложных рисков квалифицированных экспертов и др.

Бланк И. А. Основы инновационного менеджмента; Виленский П., Лившиц В., Смоляк С. Оценка эффективности инвестиционных проектов: теория и практика. М.: ДЕЛО, 2004; Управление инновационными проектами: учеб, пособие / под ред. проф. В. Л. Попова. М.: ИНФРА-М, 2007.
Гончаренко Л. П., Филин С. А. Указ. соч. С. 131.
Гончаренко Л. П., Арутюнов Ю. А. Указ. соч. С. 171.
Гончаренко Л. П., Арутюнов 10. А. Указ. соч. С. 176.
Кузнецов Б. Т. Инвестиции. С. 284.