Анализ инвестиционных рисков и процедуры оценки (окончание)

Количественный анализ  должен количественно определить размеры отдельных рисков и риска проекта в целом; он связан с оценкой рисков.

Факторы, влияющие на рост степени риска, можно условно разделить на объективные и субъективные. Объективные – факторы, не зависящие непосредственно от самого предприятия (инфляция, конкуренция, политические и экономические кризисы, экология); субъективные – факторы, непосредственно характеризующие предприятие (производственный потенциал, техническое оснащение, организация и производительность труда, выбор типа контрактов с инвестором или заказчиком).

На этапе качественного анализа необходим анализ всех видов проектных рисков (происходит с помощью классификаций рисков) и развернутое словесное описание каждого вида риска в данном инвестиционном проекте.

Необходимо сделать стоимостную оценку всех возможных последствий гипотетической реализации выявленных рисков, предложить меры по минимизации или компенсации этих последствий, рассчитать стоимость воплощения этих мер.

Для анализа рисков проектов, имеющих обозримое количество вариантов развития, обычно используется «дерево решений». Построенная пошаговая схема в виде «дерева решений» позволит рассчитать риск определенного развития событий и минимизировать убытки компании. Причем построение и использование метода «дерева решений» рекомендуется не только в ходе принятия инвестиционных решений, но и в процессе реализации проекта, так как изменение обстоятельств внешней среды могут потребовать перехода на другую ветвь принятия решений.

Имитационное моделирование рисков. Метод Монте‑Карло. Имитационное моделирование – один из наиболее мощных способов анализа экономических систем. Основу имитационного моделирования и его частный случай (стохастическая имитация) составляет метод Монте‑Карло (синтез и развитие методов анализа чувствительности и анализа сценариев).

Имитационное моделирование рисков инвестиционных проектов – это серия численных экспериментов, в результате которых получают эмпирические оценки степени влияния различных факторов (объема выпуска, цены, переменных расходов и др.) на зависящие от них результаты.

Имитационный эксперимент

Имитационный эксперимент  – вычислительная процедура, позволяющая представлять и отслеживать сложные последовательности событий, которые могут происходить случайно и асинхронно. Выгодное отличие имитационной модели от других моделей в том, что не требуется приводить модель к специальной форме.

Соответственно получаемые на модели результаты во многом схожи с наблюдениями и измерениями, которые можно было бы получить в самой системе. Это особенно важно в случаях, когда моделируемая система достаточно сложна и/или прямой эксперимент невозможен.

Выводы и закономерности, полученные в результате анализа данных, полученных в ходе имитационного моделирования, используются в качестве правил и рекомендаций при управлении реальным объектом.

Имитационный эксперимент разделяют на этапы:

1) установление взаимосвязей между исходными и выходными показателями в виде математического уравнения или неравенства; в качестве результирующего показателя обычно выступает один из критериев эффективности (NPV, PI, IRR);

2) задание законов распределения вероятностей для ключевых параметров модели;

3) проведение компьютерной имитации значений ключевых параметров модели (с применением программ типа Excel или специальных программных продуктов, например Risk Master);

4) расчет основных характеристик распределений входящих и исходящих показателей;

5) проведение анализа полученных результатов, принятие решения.

Этот метод наиболее полно учитывает весь круг неопределенностей исходных параметров проекта, позволяет получить интервальные значения показателей проектных рисков, в рамках которых возможна успешная реализация реального инвестиционного проекта.

В целом, важный фактор снижения инвестиционных рисков – это достоверность и полнота информации, на основе которых принимаются инвестиционные решения. Информация классифицируется на полученную из официальных источников, или по закрытым каналам, или на основе обработки и анализа статистических данных.