Бізнес-планування (2006)

Перед тим, як перейти до кількісних вимірювань ризиків, необхідно виділити напрямки врахування непевності, тобто провести якісний аналіз проектних ризиків.

Важлива специфічна особливість якісного аналізу інвестиційних ризиків полягає у визначенні можливих ризиків, що мають істотний вплив на результати реалізації проекту.

Основними результатами якісного аналізу ризиків є:

виявлення конкретних ризиків проекту та їхніх причин;

аналіз і вартісний еквівалент гіпотетичних наслідків можливої реалізації зазначених ризиків;

пропозиція заходів щодо мінімізації збитку і їхньої вартісної оцінки.

До додаткових, але також дуже значних результатів якісного аналізу варто віднести визначення пограничних значень можливої зміни всіх чинників (змінних) проекту, що перевіряються на ризик.

Після етапу якісного аналізу провадиться кількісна оцінка ризиків.

Методами кількісного аналізу ризиків, що трапляються найбільш часто, як уже зазначалося, є аналіз чутливості (уразливості), аналіз сценаріїв та імітаційне моделювання ризиків за методом Монте-Карло.

Перед тим, як досліджувати кожний із перелічених методів, подамо загальне уявлення про них. Отже, проведення кількісного аналізу проектних ризиків спирається на вже згаданий базисний варіант розрахунку проекту. У ході якісного аналізу були визначені чинники проекту, що перевіряються на ризик. Завдання кількісного аналізу полягає в чисельному вимірюванні впливу змін ризикових чинників на ефективність проекту.

Аналіз чутливості (вразливості) відбувається при "послідовно-одиничній" зміні кожної змінної. Тобто припускається, що тільки одна зі змінних змінює значення, на основі чого перераховується нове значення використовуваного критерію (наприклад, критерію чистого дисконтованого прибутку (NPV)). Потім оцінюється відсоткова зміна критерію порівняно з базисним випадком і розраховується показник чутливості, що становить відношення відсоткової зміни критерію до зміни значення змінної на 1 % (так звана еластичність зміни показника).

Так само обчислюються показники чутливості за кожною з інших змінних. За результатами цих розрахунків здійснюється експертне ранжування змінних за ступенем важливості (наприклад, "дуже висока", "середня", "невисока") і експертна оцінка прогнозованості (передбачуваності) значень змінних (наприклад, "висока", "середня", "низька"). Далі експерт будує матрицю чутливості, що дає змогу виділити найменш і найбільш ризиковані для проекту змінні (показники).

Аналіз чутливості — найпростіший і тому найбільш використовуваний кількісний метод дослідження ризиків. Проте в його простоті криються деякі хиби: по-перше, цей метод є експертним, тобто різні групи експертів можуть одержати різні результати; по-друге, у ході аналізу чутливості не враховується зв'язок (кореляція) між змінюваними змінними.

Аналіз сценаріїв — це розвиток методики аналізу чутливості проекту, тому що одночасно несуперечливій (реалістичній) зміні піддається вся група змінних, які перевіряються на ризик. Розраховуються песимістичний варіант (сценарій) можливої зміни змінних, а також оптимістичний і найбільш імовірний варіанти. Відповідно до цих розрахунків визначаються нові значення критеріїв оцінювання ефективності проекту. Ці показники порівнюють із базисними значеннями і дають необхідні рекомендації.

В основі рекомендацій лежить визначене "правило": навіть в оптимістичному варіанті немає можливості вважати проект доцільним для реалізації, якщо значення критерію NPV цього проекту від'ємне. І навпаки: песимістичний сценарій у випадку одержання додатного значення NPV дає змогу експерту судити про прийнятність цього проекту, незважаючи на найгірші прогнози зміни змінних.

Метод моделювання Монте-Карло щодо аналізу ризиків становить синтез методів аналізу чутливості й аналізу сценаріїв. Це складна методика, що реалізується на комп'ютері. Результатом такого аналізу є розподіл можливостей вірогідних результатів проекту (наприклад, можливість одержання NPV < 0).