Институт бизнеса и права
Сборник научных трудов
Внимание!
При использовании материалов сборника ссылка на сайт и указание автора обязательно

 
новости
об институте
правила приёма
научная работа
      конференции
      СНО
часто задаваемые вопросы
форум
баннеры, статьи, ссылки
Филиалы:

Нижневартовск
Череповец



Rambler's Top100  
 
 
 


designed by baranenko.com  

Powered by Sun

Маринина О. А.            Анализ методов оценки инвестиционных рисков

Кандидат экономических наук, доцент,

Санкт-Петербургский государственный горный университет

Методы оценки инвестиционных рисков подразделяются на качественный метод, то есть описание всех предполагаемых рисков проекта, оценка их последствий и мер по снижению, а так же количественный, заключающийся в расчетах изменений эффективности проекта в связи с рисками.

Качественная оценка рисков - процесс представления качественного анализа идентификации рисков, требующих быстрого реагирования. Такая оценка рисков определяет степень важности риска и выбирает способ реагирования.

В качественной оценке выделяют экспертный метод, метод анализа уместности затрат, метод аналогий.

Экспертный метод представляет собой обработку оценок экспертов имеющих опыт реализации инновационных проектов по каждому виду рисков и определение интегрального уровня риска. К числу наиболее распространенных методов экспертных оценок относят метод Дельфи,  метод бальных оценок, ранжирование, попарное сравнение.

Метод анализа уместности затрат ориентирован на выявление потенциальных зон риска и используется лицом, принимающим решение об инвестировании средств, для минимизации риска, угрожающего капиталу.

Метод аналогии представляет собой разработку стратегии управления риском конкретного инновационного проекта на основе анализа базы данных о реализации аналогичных проектов и условий их реализации. Данный метод позволяет учесть возможные ошибки, последствия воздействия неблагоприятных факторов и экстремальные ситуации как источники потенциального риска. Метод аналогии применяется как на отдельных стадиях жизненного цикла проекта, так и по всему циклу и используется для разработки сценариев реализации инновационного проекта.

Достоинствами качественных методов оценки следует признать простоту расчетов, отсутствие необходимости в точной информации и в применении компьютеров; так же данные методы используются, когда другие инструменты оценки неприемлемы; методы позволяют учесть возможные ошибки, последствия воздействия неблагоприятных факторов и экстремальные ситуации как источники потенциального риска;  применяется как на отдельных стадиях жизненного цикла проекта, так и по всему циклу.

К недостаткам следует отнести субъективность оценок, качество оценок зависит от квалификации экспертов; сложность метода аналогий состоит в правильном подборе аналога, т.к. отсутствуют формальные критерии, позволяющие оценить степень аналогичности ситуаций, в трудности анализа  сценариев ввиду качественного различия большинства подобных ситуаций, в невозможности оценить точность, с которой уровень риска аналогичного проекта можно принять за риск рассматриваемого, в отсутствии методических разработок  оценки риска. В экспертном методе сравнения объектов осуществляются по нескольким показателям, и результаты могут быть неоднозначными, попарное ранжирование невозможно применить, если список объектов остается открытым.

Метод анализа иерархий – методологическая основа для решения задач выбора альтернатив посредством их многокритериального рейтингования.

Метод позволяет провести анализ проблемы, провести сбор данных по проблеме, оценить противоречивость данных и минимизировать ее, провести синтез проблемы принятия решения, позволяет организовать обсуждение проблемы, способствует достижению консенсуса, оценить важность учета каждого решения и важность учета каждого фактора, влияющего на приоритеты решений, оценить устойчивость принимаемого решения.

Метод анализа иерархий позволяет учитывать «человеческий фактор» при подготовке принятия решения; является универсальным - применим для различных отраслей; может служить надстройкой для других методов, призванных решать плохо формализованные задачи, где более адекватно подходят человеческие опыт и интуиция, нежели сложные математические расчеты.

К недостаткам метода относят тот факт, что сбор данных для поддержки принятия решения осуществляется, главным образом, с помощью процедуры парных сравнений. Результаты парных сравнений могут быть противоречивыми; в рамках метода анализа иерархий нет средств для проверки достоверности данных; метод дает только способ рейтингования альтернатив, но не имеет внутренних средств для интерпретации рейтингов.

В качестве методов количественного анализа рисков инвестиционных проектов используют: метод корректировки нормы дисконта; анализ чувствительности критериев эффективности; метод сценариев; анализ вероятностных распределений потоков платежей; деревья решений; метод Монте-Карло (имитационное моделирование); нечетко-множественный анализ и др.

В традиционных моделях дисконтированных денежных потоков влияние риска учитывается в ставке дисконтирования и носит название метода корректировки нормы дисконта. Данный метод предполагает приведение будущих денежных потоков к настоящему времени по более высокой ставке, но не дает никакой информации о степени риска. В данном методе различные виды неопределенности и риска формализуются в виде премии за риск, которая включается в ставку дисконтирования. Ее величина определяется экспертно и зависит от степени изученности объекта, освоенности региона, стабильности рыночной ситуации и других факторов.

В настоящее время существует несколько подходов определения нормы дисконта. Первый из этих подходов основан на модели оценки доходности активов (capital asset pricing model - CAPM), Второй средневзвешенной стоимости капитала (weighted average cost of capital - WACC).

Значения коэффициентов "бета" определяются на основе анализа ретроспективных данных соответствующими статистическими службами компаний, специализирующихся на рынке информационно-аналитических услуг. Премия за риск определяется как среднегодовой избыточный доход (превышение над ставкой дохода по государственным облигациям со сроком погашения 10 лет) за период наблюдения длительностью 5-10 лет и составляет примерно 6-7% (США, Канада, Япония) и 3-5% (страны Западной Европы). Для России, анализ динамики изменения индекса РТС, который мог бы служить этим показателем, свидетельствует, что в этом случае доходность менялась бы от -85% до +197% [1,5].

Две основные проблемы, возникающие при использовании WACC в качестве ставки дисконта, связаны с тем, что: WACCне учитывает различие в рисках разных инвестиций; WACC реагирует на изменение структуры и масштаба инвестиций.

Анализ чувствительности предполагает процедуру прогнозной оценки показателей эффективности инвестиционного проекта – ЧДД (NPV), ВНД (IRR) и пр. при изменениях различных условий реализации проекта. Главным недостатком данного метода является предпосылка о том, что изменение одного фактора рассматривается изолированно, тогда как на практике все экономические факторы в той или иной степени коррелированны. По этой причине применение данного метода на практике как самостоятельного инструмента анализа риска ограничено.

Нечетко-множественный анализ возник, во многом, как альтернатива вероятностным и статистическим расчетам. Главным недостатком последних является то, что в большинстве практических задач объем исходной информации не является достаточным для его статистической обработки, а это впоследствии существенно искажает результат. Важное свойство нечеткого подхода – возможность непосредственной оценки неопределенности результата без проведения анализа чувствительности, данный подход позволяет напрямую связать неопределенность входных и выходных данных. С математической точки зрения, теория вероятностей оценивает вероятность наступления некоторого события, а нечеткие методы оценивают его возможность.

Имитационное моделирование (метод Монте-Карло) представляет собой серию численных экспериментов, призванных получить эмпирические оценки степени влияния различных факторов (исходных величин) на некоторые зависящие от них результаты (показатели). Метод позволяет оценить влияние одновременного изменения значений нескольких исходных параметров на стоимость объекта, (т.е. результат анализа риска выражается не каким-либо единственным значением ЧДД, а в виде вероятностного распределения всех возможных значений этого показателя) в данном случае инвестор обеспечен полным набором данных, характеризующих риск проекта. Однако система не защищена от противоречий, взаимосвязи явлений и ошибок прогноза, ожидаемые распределения вероятностей строятся с привлечением экспертной информации, поэтому трудоемкость расчетов не всегда сопровождается адекватным увеличением их точности.

В настоящее время в теории хозяйствования и практики одним из направлений оценки эффективности инвестиционных проектов в условиях нестабильной внешней среды является метод сценариев. Данный метод предполагает прогнозирование вариантов развития внешней среды и расчет оценок эффективности инвестиций для каждого сценария. Если сценариям приписываются определенные вероятности, то можно построить профиль риска, оценить стандартное отклонение и асимметрию распределения. Часто разрабатывают так называемые "пессимистический", "наиболее вероятный" и "оптимистический" сценарии, позволяющие приближенно оценить разброс результатов проекта и его прибыльность (убыточность) при ухудшении экономической ситуации.

Метод построения "дерева решений" сходен с методом сценариев и основан на построении многовариантного прогноза динамики внешней среды. В отличие от метода сценариев он предполагает возможность принятия самой организацией решений, изменяющих ход реализации проекта (осуществление выбора) и особую графическую форму представления результатов ("дерево решений"). "Дерево решений" может применяться как в условиях риска, так и в условиях неопределенности или полной определенности. Аналитик подсчитывает значения выбранного критерия эффективности вдоль каждой "ветви" дерева, а при анализе рисков – также и вероятность каждого значения [1,2].

Использование пессимистичного, оптимистичного и реалистичного сценариев помогает ограничить неопределенность, однако статичность остается на уровне каждого из этих сценариев. Сценарный подход распознает существование неопределенности, но при этом не учитывает ценность гибкости, которая заложена в саму ситуацию, и тем самым оказывается не очень полезным при принятии решений. В отличие от данного подхода использование реальных опционов обеспечивает всестороннюю оценку стратегического решения даже при наличии неопределенности [3,4]. Метод реальных опционов позволяет принимать оптимальные решения в будущем в соответствии с поступающей информацией, оценивая их уже в момент анализа. Но некритичное применение этого метода может негативно влиять на бизнес компании и ее конкурентную позицию. Излишняя гибкость в решениях ведет и к частому пересмотру планов, потере стратегического ориентира.

Качественная и количественная оценка рисков могут использоваться по отдельности или вместе, в зависимости от располагаемого времени и бюджета, необходимости в количественной или качественной оценке рисков.

Список использованных источников

1. Синадский В.А. Экономический смысл ставки дисконтирования //Финансовый директор" № 4 (апрель) 2003 www.fdir.ru

2. Высоцкая Т.Р. Оценка экономической эффективности инвестиционных проектов в сфере разведки и разработки полезных ископаемых: развитие доходного подхода //Финансовый менеджмент №2, 2006

3. Шкатов М.Ю., Сергеев И.Б Оценка экономической эффективности инвестиционных проектов в сфере разведки и разработки полезных ископаемых: развитие доходного подхода// Минеральные ресурсы России. Экономика и управление, 1-2007

4. Лимитовский М.А. Инвестиционные проекты и реальные опционы на развивающихся рынках, М., Дело, 2004 – 528с.

5. Альт-инвест, www.alt-invest.ru

Инновационный аспект интеллектуального воспроизводства капитала Классификация методов оценки уровня рисков инновационных проектов

Cборник научных статей
«Проблемы взаимодействия хозяйствующих субъектов реального сектора экономики России: финансово-экономический социально-политический, правовой и гуманитарный аспекты»,
СПб.: Институт бизнеса и права, 2011
© Институт бизнеса и права с 1994 года