Количественные методы анализа рисков

Количественные методы анализа риска делятся на статистические и аналитические.

Статистические методы анализа риска базируются на ряде фундаментальных понятий. Прежде всего, таким понятием служит вероятность, которую в этом случае связывают с возможностью неблагоприятного события.

Необходимо отметить, что в инновационной, предпринимательской и других аналогичных видах деятельности определение риска зависит не только от природы неопределенности, которая может быть многофакторной и крайне сложной. В этом случае в рискологии используют другое понятие, обратное по своей сущности риску - шанс, который связывают с вероятностью благоприятного события. В этом случае величина ожидаемого риска может быть определена следующим образом:

, (1.1)

где R_ож - величина ожидаемого риска;

R_a° - реальная вероятность неблагоприятного исхода - объективное значение риска, получаемое на основе статистических закономерностей;

Р_ш - реальная вероятность благоприятного исхода - объективное значение шанса, получаемое на основе статистических значений;

Э - эмоциональная составляющая при оценке риска.

Шанс и риск образуют полную группу событий, так как это события, не зависимые друг от друга.

R_a° + Р_ш =1, (1.2)

В тоже время R_a° определяется как:

(1.3)

где N_Н - число событий с неблагоприятным исходом;

N_ОБЩ - общее число аналогичных событий (успешных, неуспешных, нейтральных и т.д.).

Статистическая оценка риска предусматривает ряд процедур, которые зависят от конкретной ситуации. Обобщение имеющихся подходов позволяет предположить общую последовательность статистической оценки риска, которая состоит из аналитических и логических блоков.

Прежде всего, требуется качественное описание исходной ситуации, в основе которой лежат следующие положения (минимальный набор положений):

· анализируемая деятельность имеет закономерный характер, в то же время закономерности имеют стохастическую природу, т.е. результат каждого конкретного события имеет случайную составляющую;

· получаемые результаты от случайной составляющей подчиняются общим правилам математической статистики;

· риск и шанс образуют полную группу событий;

· объективное значение риска оценивается вероятностью возникновения неблагоприятной ситуации в ходе реализации события, причем природа неопределенности остается неизменной от события к событию. В случае изменения природы неопределенности меняется характер риска;

· при оценке рисков в зависимости от природы деятельности используют дополнительные представления, например для оценки рисков деятельности в экономической сфере, аппарат теории полезности, позволяющий учитывать различные аспекты оцениваемых событий.

В соответствии с вышеизложенными положениями для оценки экономических рисков величина ожидаемого риска будет иметь вид:

(1.4)

где U – оценка «неблагожелательности» ситуации в ходе экономической деятельности.

Аналитические методы изучения риска зависят от той области деятельности, в которой производятся оценочные операции.

В управлении инвестициями (управлении проектами) количественный анализ риска проводится по результатам оценки эффективности проекта с применением программных средств и проводится в определенной последовательности.

Выделяют следующие методы анализа риска:

· анализ чувствительности;

· проверка устойчивости и определение предельных значений параметров проекта;

· определение точки безубыточности;

· корректировка параметров проекта;

· построение дерева решений; формализованное описание неопределенности.

Ниже представлены методы анализа рисков и их сущность (табл. 1.2).

Таблица 1.2

Методы анализа риска

Название метода	Сущность метода
Анализ чувствительности	Дает оценку того, насколько сильно изменится эффективность при определенном изменении одного из исходных параметров проекта (чем сильнее эта зависимость, тем выше риск). Анализ чувствительности проекта применяется: 1. для определения факторов, в наибольшей степени оказывающих влияние на результаты проекта. Для этого: · определяются наиболее значимые факторы и их вероятное (базовое) значение; · рассчитывается показатель ЧДД при базовых значениях; · один из факторов изменяется в определенных пределах и рассчитывается ЧДД при каждом новом значении этого фактора; · сравнивается чувствительность проекта к каждому фактору и определяются важнейшие из них. В результате проведения расчетов определяются факторы, имеющие наибольшее влияние на ЧДД проекта, знание которых позволит вовремя принять дополнительные меры, уменьшающие вероятное наступление нежелательных событий; 2. для сравнительного анализа проектов — как повлияет изменение труднопрогнозируемых факторов на эффективность проекта.
Проверка устойчивости	Предусматривает разработку сценариев развития проекта в базовом и других вариантах проекта, определяется организационно-экономический механизм реализации проекта: доходы, потери и показатели эффективности у отдельных участников, государства и населения. Влияние факторов риска на норму дисконта не учитывается. Проект считается устойчивым и эффективным, если во всех рассмотренных ситуациях интересы участников соблюдаются, а возможные нежелательные последствия устраняются за счет управления рисками.
Точка безубыточности	Является одним из наиболее важных показателей, характеризующих объем продаж, при котором выручка от реализации продукции совпадает с издержками производства. При определении этого показателя принимается, что издержки на производство продукции могут быть разделены на условно-постоянные издержки (Зс) и условно-переменные,изменяющиеся прямо пропорционально объему производства (3v). Точка безубыточности (Q) определяется: Q=Зс/(Ц-Зу), где Ц - цена единицы продукции. Для подтверждения эффективности планируемого производства необходимо, чтобы значение точки безубыточности было меньше значений номинальных объемов производства и продаж.
Корректировка параметров проекта	Возможная неопределенность условий реализации проекта может учитываться также путем корректировки параметров и применяемых в расчете экономических нормативов, замены их проектных значений на ожидаемые.
В этих целях сроки строительства и выполнения других работ увеличиваются на среднюю величину возможных задержек; учитывается среднее увеличение стоимости строительства, обусловленное ошибками проектной организации, пересмотром проектных решений в ходе строительства и непредвиденными расходами; учитывается запаздывание платежей, неритмичность поставок сырья и материалов, внеплановые отказы оборудования, допускаемые персоналом нарушения технологии, уплачиваемые и получаемые штрафы и иные санкции; в случае если проектом не предусмотрено страхование участника от определенного вида инвестиционного риска, в состав его затрат включаются ожидаемые потери от этого риска; увеличивается норма дисконта и требуемая ВНД.
Формализованное описание неопределенности	Применительно к видам неопределенности, наиболее часто встречающимся при оценке инвестиционных проектов, этот метод включает следующие этапы: 1. описание всего множества возможных условий реализации проекта в форме соответствующих сценариев или моделей, учитывающих систему ограничений на значения основных технических, экономических и т.п. параметров проекта; затраты (включая возможные санкции и затраты, связанные со страхованием и резервированием); 2. преобразование исходной информации о факторах неопределенности в информацию о вероятностях отдельных условий реализации и соответствующих показателях эффективности или об интервалах их изменения;
	3. определение показателей эффективности проекта в целом с учетом неопределенности условий его реализации - показателей ожидаемой эффективности. Если вероятности различных условий реализации проекта известны, то ожидаемый интегральный эффект рассчитывается по формуле математического ожидания: Эож = Э*Р, где Эож - ожидаемый интегральный эффект, Э - интегральный эффект при условии реализации, Р - вероятность реализации этого условия.
Анализ сценариев развития	Является наименее трудоемким методом формализованного описания неопределенности. Достоинством этого метода является то, что он позволяет оценить одновременное влияние нескольких параметров на конечные результаты проекта через вероятность наступления каждого сценария.
Дерево решений	Используется для анализа рисков проектов, имеющих обозримое количество вариантов развития. Последовательность сбора данных для построения дерева решений: · определение состава и продолжительности фаз жизненного цикла проекта; · определение ключевых событий, которые могут повлиять на дальнейшее развитие проекта; · определение времени наступления ключевых событий;
· формулировка всех возможных решений, которые могут быть приняты в результате наступления каждого ключевого события; · определение вероятности принятия каждого решения; · определение стоимости каждого этапа осуществления проекта в текущих ценах. На основании полученных данных строится дерево решений. Его узлы представляют собой ключевые события, а стрелки, соединяющие узлы, — проводимые работы по реализации проекта. В результате построения дерева решений определяется вероятность каждого сценария развития проекта. Положительная величина интегрального ЧДД указывает на приемлемую степень риска, связанного с осуществлением проекта.
Метод Монте-Карло	Является методом формализованного описания неопределенности, используемым в наиболее сложных для прогнозирования проекта и основан на применении имитационных моделей, позволяющих создать множество сценариев, которые согласуются с заданными ограничениями на исходные переменные. При этом в качестве ожидаемого интегрального эффекта проекта рассматриваются вероятностные величины показателей эффективности проекта - как правило, чистый дисконтный доход; Эi - интегральный эффект (ЧДДi) при i-ом прогоне созданной имитационной модели; Pi - постоянная величина для каждого прогона равная 1/n, где n - общее число прогонов модели.

Таким образом, при наличии значительной неопределенности при реализации проекта и возможности существенных изменений инвестор и/или кредитор нуждаются не только в максимальном расчете возможных изменений и связанным с ними риском, но и предусматривают различные варианты снижения риска и недопущения возникновения нежелательного поворота событий.