Переваги та недоліки основних методів кількісної оцінки підприємницьких ризиків

 

Метод	Переваги	Недоліки
Статистичний	Можливість одержання най-	Не аналізуються джерела
метод	більш повної кількісної кар-	походження ризику (ризик
	тини про рівень ризику	береться як цілісна вели­чина), тобто ігноруються мультискладові ризику. Необхідна наявність до­статньо повної статистич­ної інформації. Невисока точність оцінки

Закінчення табл. 7.20

 

Метод	Переваги	Недоліки
Метод експерт­них оцінок	Можливість оцінки тих видів ризику, ймовірність генерації яких іншими методами оціни­ти неможливо. Простота розрахунку	Здобуті результати носять суб'єктивний характер, що зумовлює відсутність га­рантій вірогідності отри­мання незалежної експерт­ної оцінки. Невисока точність оцінки
Аналіз доці­льності витрат	Можливість пошуку шляхів зниження ризику через стат­тю витрат з максимальним ризиком	Не аналізуються джерела походження ризику (ризик береться як цілісна вели­чина), тобто ігноруються мультискладові ризику
Рейтинговий метод	Використання методу не перед­бачає аналізу великих масивів даних, тому оцінка мінімаль­но залежить від широти інфор­маційного контуру; одразу від­бувається ранжування отри­маного результату за певною шкалою; обсяг необхідних ма­тематичних знань — тільки в межах елементарних фінансо­вих розрахунків	У процесі розробки життє­здатної системи рейтинго-вої оцінки виникає про­блема вибору еталону для порівняння
Нормативний метод	Простота розрахунку та опе­ративність	Невисока точність оцінки Не дає можливості враху­вати всі нюанси конкрет­ної ситуації
Аналітичний метод	Можливість проведення по-факторного аналізу парамет­рів, які впливають на ризик і виявлення подальших напря­мів його зниження	Метод ще недостатньо розроблений на теоретич­ному рівні
Метод аналогів	Можливість використання попереднього досвіду робіт за відсутності чіткої бази для порівняння, що не відповідає сучасним вимогам	Ігнорування фактору по­стійного розвитку будь-якої діяльності

Розглянемо методи кількісного оцінювання ризиків інвес­тиційних проектів. Слід наголосити на особливостях оцінки ри­зику інвестиційних проектів. Під час їх аналізу застосовується відносна оцінка ризику на основі специфічних для інвестиційної

діяльності показників. У світовій практиці інвестиційного менедж­менту використовуються різноманітні методи кількісного оціню­вання ризиків, але найпоширенішими серед них є: метод коригу­вання норми дисконту; аналіз чутливості; метод сценаріїв; «дере­во» рішень; імітаційне моделювання. Надамо коротку характе­ристику кожного з методів.

Метод коригування норми дисконту. Основна ідея методу — коригування деякої базової норми дисконту, що вважається без-ризиковою або мінімально прийнятною (наприклад, ставка при­бутковості за державними цінними паперами, гранична або серед­ня вартість капіталу для фірми). Коригування здійснюється через додавання величини необхідної премії за ризик, після чого про­водиться розрахунок критеріїв ефективності інвестиційного про­екту — NPV, IRR, PI за здобутою таким чином нормою. Рішення приймається відповідно до правила обраного критерію. Чим бі­льший ризик, що асоціюється з проектом, тим вищою має бути величина премії, яка може визначатися за внутрішньофірмовими процедурами, експертним шляхом чи за формальними методи­ками.

Аналіз чутливості показників широко використовується в практиці фінансового менеджменту та полягає у дослідженні за­лежності деякого результативного показника (наприклад, чистого приведеного доходу (NPV)) від варіації значень показників, що беруть участь у його визначенні. Завдяки методу дістають відпо­відь на запитання: що буде з результативною величиною, якщо зміниться значення деякої вихідної величини? Як правило, про­ведення подібного аналізу здійснюється в декілька кроків:

Крок 1. Визначення ключових змінних, які впливають на зна­чення результативного показника (далі — NPV),

Крок 2. Встановлення аналітичної залежності NPV від ключо­вих змінних.

Крок 3. Розрахунок базової ситуації — встановлення очікува­ного значення NPVw очікуваних значень ключових змінних.

Крок 4. Зміна однієї з вхідних змінних на потрібну аналіти­кові величину (у %). Решта вхідних змінних мають фіксоване значення.

Крок 5. Розрахунок нового значення NPV тг. його зміни у від­сотках.

4-й і 5-й кроки проводяться послідовно для всіх вхідних змін­них, заносяться до таблиці й відображаються графічно.

Крок 6. Розрахунок критичних значень змінних проекту та ви­значення найбільш чутливих із них.

Крок 7. Аналіз здобутих результатів і формування чутливості NPV до зміни вхідних параметрів.

Проект із меншою чутливістю NPV вважається менш ризико­ваним. Звичайна процедура аналізу чутливості припускає зміну одного вихідного показника, у той час як значення інших вважа­ються постійними величинами.

Вибір параметрів (ключових змінних) залежить від конкретної спрямованості проекту й значною мірою зумовлюється психо­логічним сприйняттям ризикової ситуації ОПР. Звичайно як фак­тори використовуються: тривалість інвестиційної фази, ціна одиниці продукції, обсяг продажу, вартість сировини, податки й т. ін. Аналіз чутливості може застосовуватися: по-перше, для визначення факторів, які найбільше впливають на результати проек­ту; по-друге, для порівняльного аналізу проектів.

Метод сценаріїв. На відміну від двох попередніх метод сце­наріїв поєднує дослідження чутливості результативного показни­ка з аналізом імовірнісних оцінок його відхилень. Як правило, процедура використання даного методу в процесі аналізу інвес­тиційних ризиків передбачає виконання таких кроків:

Крок 1. Визначення декількох варіантів змін ключових вихід­них показників (наприклад, песимістичний, найбільш імовірний й оптимістичний).

Крок 2. Приписування кожному варіанту змін його ймовірніс­ної оцінки.

Крок 3. Розрахунок для кожного варіанту ймовірного значення критерію NPV (або IRR, РГ), а також оцінки його відхилень від середнього значення.

Крок 4. Аналіз імовірнісних розподілів здобутих результатів.

Крок 5. Проект із найменшими стандартним відхиленням і ко­ефіцієнтом варіації вважається менш ризикованим.

Застосування програмних засобів типу Excel значно підвищує ефективність подібного аналізу завдяки практично необмеженій кількості сценаріїв і введенню додаткових змінних

«Дерево» рішень. Даний метод використовують, коли потрібно прийняти декілька рішень в умовах невизначеності, коли кожне наступне рішення залежить від результатів попереднього, тобто розглядається структура проблеми. «Дерево рішень» складається з вершин і гілок, вершини — місця розгалужень. Вершина, в яку не входить жодна гілка, називається коренем дерева. Вершина, з якої не виходить жодна гілка, називається листом. Якщо з кожної не-листової вершини виходить не більше двох гілок, дерево назива­ється бінарним. На дереві кожна вершина може бути асоційована з

вибором, який повинен бути зроблений, тому назвемо її точкою рішень. Дерево малюють зліва направо. Останні вершини на схемі називають точки шансів. Із точок шансів виростають гілки з лист­ками, вони показують величини кінцевих результатів. Гілки — можливі альтернативні рішення, що можуть бути прийняті, та мож­ливі наслідки цих рішень (результати). «Дерево» рішень точно по­казує всю сукупність можливих результатів і зв'язок між діями та наслідками. Так як суб'єкт, що приймає рішення, не може вплива­ти на появу результатів, то він розраховує ймовірність їх появи.

Коли всі рішення та всі результати показано на «дереві» рішень, можна розрахувати кожен із варіантів та оцінити його вартісний ре­зультат, а потім обрати оптимальний (найбільший із погляду прибут­ків і найменший з погляду витрат). Рішення, які приймаються за до­помогою «дерева» рішень, залежать від імовірностей результатів. Обираючи рішення, потрібно знати, наскільки воно залежить від змін імовірностей і, відповідно, наскільки можна розраховувати на прийняте рішення — тобто чутливість рішення. Різновиди «дерева» рішень: однорівневе, дворівневе, багаторівневе.

Використання даного методу припускає виконання таких кроків:

Крок 1. Визначають для кожного моменту часу t проблему та всі можливі варіанти подальших подій.

Крок 2. Відкладають на дереві вершину, що відповідає про­блемі, та вихідні з неї дуги.

Крок 3. Кожній вихідній дузі приписують її грошову та ймовір­нісну оцінку.

Крок 4. Виходячи зі значень усіх вершин і дуг, розраховують імовірне значення критерію NPV (або IRR, РГ).

Крок 5. Проводять аналіз імовірнісних розподілів здобутих ре­зультатів.

Метод найбільш корисний у тих випадках, коли рішення, що приймаються в даний момент, залежать від рішень, прийнятих ра­ніше, і, у свою чергу, визначають сценарії подальшого розвитку по­дій. Але за використання цього методу проект повинен мати доступ­ну для огляду та засновану на здоровому глузді кількість варіантів розвитку. Даний метод використовується для визначення ймовірно­стей несприятливих подій, щодо яких не накопичено достовірні ста­тистичні дані, але можна логічно передбачити причиново-наслід­кові зв'язки, що визначають закономірності їх зародження [45].

Імітаційне моделювання інвестиційних ризиків є дієвим методом аналізу економічної системи. Імітаційне моделювання — серія численних експериментів, спрямованих на здобуття емпі­ричних оцінок ступеня впливу різноманітних чинників (вихідних

величин) на будь-які результати, що залежать від них. Базами для експериментів служать, як правило, прогнозні дані про обсяги продажів, витрати, ціни тощо. У загальному випадку проведення імітаційного експерименту можна розбити на такі етапи.

1. Встановити взаємозв'язки між вхідними і вихідними показ­никами у вигляді математичного рівняння або нерівності.

2. Задати закони розподілу ймовірностей для ключових пара­метрів моделі.

3. Провести комп'ютерну імітацію значень ключових парамет­рів моделі.

4. Розрахувати основні характеристики розподілів вхідних і вихідних показників.

5. Провести аналіз отриманих результатів і прийняти рішення.
Результати імітаційного експерименту можуть бути доповнені

статистичним аналізом, а також використовуватися для побудови прогнозних моделей сценаріїв.

Метод Монте-Карло — один із методів моделювання резуль­татів функціонування складної системи, на яку впливають випад­кові фактори та яка зазвичай не може бути описана жодним іншим методом (під складною системою досить розуміти систему, яку не можна описати доступною для огляду множиною параметрів) [31].

Метод Монте-Карло є складовою імітаційного моделювання (іноді імітаційне моделювання та метод Монте-Карло ототожню­ють). Він являє собою сполучення методів аналізу чутливості й аналізу сценаріїв на базі теорії ймовірностей. Основний принцип, що лежить в основі методу, полягає в такому: реальні статистичні дані замінюються даними, здобутими на основі вибірки з чисел, які підкоряються тим самим законам розподілу, що й реальні.

Алгоритм оцінки ступеня ризику за даним методом включає три кроки:

Крок 1. Створення моделі проекту. Математична модель проек­ту — система рівнянь, розв'язання якої дає змогу дістати значен­ня NPV. Базова модель для підвищення точності розрахунків мо­же доповнюватися рівняннями, які описують (з урахуванням від­повідних похибок прогнозу) вплив значень показників у поперед­ні періоди на їх значення для майбутніх періодів, та рівняннями, що подають взаємозв'язок між різними змінними. Опис взаємо­зв'язків є найбільш трудомісткою та водночас найбільш значу­щою частиною моделювання.

Крок 2. Визначення ймовірностей. Розрахунок можливих від­хилень від очікуваних значень окремих змінних здійснюється на основі методів теорії ймовірностей та математичної статистики.

Крок 3. Моделювання грошових потоків. Визначення оцінок розподілу ймовірностей для грошових потоків проекту здійснюєть­ся ітераційно. Для прискорення всього процесу варто будувати та використовувати модель, застосовуючи обчислювальну техніку.

Існує безліч прикладів систем, ризик функціонування яких може бути оцінений за допомогою методу Монте-Карло. Це ви­робничі й торговельні підприємства, банки, біржі, енергосистеми, різні комунікаційні системи, бібліотеки, картотеки, склади тощо. На Заході розробку моделей через надзвичайну складність цієї процедури доручають вченим або консультантам із проблем управління. У цьому випадку виникає істотна небезпека: може виявитися, що розробники та користувачі мають цілком різні підходи до поставленої задачі, і застосовувати розроблену модель на практиці буде дуже непросто.

Розкривши сутність основних методів кількісної оцінки ризи­ків інвестиційних проектів, визначимо їх переваги та недоліки (табл. 7.21).

Таблиця 7.21

ПЕРЕВАГИ ТА НЕДОЛІКИ ОСНОВНИХ МЕТОДІВ КІЛЬКІСНОЇ ОЦІНКИ РИЗИКУ ІНВЕСТИЦІЙНИХ ПРОЕКТІВ

 

Метод	Переваги	Недоліки
Метод коригування норми дисконту	Простота розрахунків. Зрозумілість і доступність	Відсутність інформації про ймо­вірність розподілу майбутніх потоків платежів та їх оцінку. Аналізується залежність крите­ріїв ефективності від зміни тіль­ки одного показника — норми дисконту. Припускається збільшення ри­зику в часі з постійним коефіці­єнтом, але для багатьох проек­тів характерна наявність ризи­ків у початкові періоди з по­ступовим зниженням їх до кін­ця реалізації
Аналіз чутливості	Метод є гарною ілюстра­цією впливу окремих ви­хідних чинників на кінце­вий результат. Завдяки методу ГР опти-мізується щодо форму­вання найкращої схеми проекту в умовах обмеже­них фінансових ресурсів.	Не дає можливості оцінити ймо­вірність відхилень результатів проекту від очікуваних значень. Зміна одного чинника розгля­дається ізольовано, тоді як на практиці всі економічні чинни­ки у тій чи іншій мірі корельо-вані і впливають на результати проекту разом

Закінчення табл. 7.21

 

Метод	Переваги	Недоліки
Метод сценаріїв	Відхилення результативно­го показника розраховуєть­ся з урахуванням взаємо­впливу діючих факторів. Сприяє отриманню достат­ньо наочної картини для різноманітних варіантів реалізації проектів. Надає інформацію про чу­тливість і можливі відхи­лення Може бути легко реалізо­ваний у середовищі Excel	Існує певна складність побудо­ви реалістичних сценаріїв «най­гіршого» та «найкращого» по­єднання подій; розрахунку зна­чень ймовірностей здійснення даних сценаріїв. Прояв наслідків обмеженої кіль­кості ймовірних комбінацій змінних
Метод «дерева» рішень	Послідовно оцінюються наслідки кожної можливої вихідної події та обчис­люється максимальна ймо­вірність кінцевої події	Значні витрати часу на прове­дення досліджень (збільшуєть­ся обсяг розрахунків за переби­рання всіх можливих варіантів, загальна кількість яких може сягати десятків, сотень). Можлива недооцінка ланки будь-якої системи
Імітаційне моделювання	Допомагає врахувати макси­мально можливу кількість факторів. Особливо ефективним є в тих випадках, коли дослід­жувані взаємозв'язки склад­ні, носять стохастичний ха­рактер і не можуть бути змо-дельовані в умовах об'єк­тивного експерименту. Можливість здобуття ін-тервальних, а не точкових характеристик результа­тивних показників. Сприяє значному підви­щенню якості прогнозу­вання та прийнятих інве­стиційних рішень в ці­лому	Труднощі сприйняття імітацій­них моделей через їх математич­ну складність і громіздкість. Застосування методу вимагає використання спеціальних ма­тематичних пакетів. Трудомісткість і дорожнеча створення моделей. Висока залежність точності ре­зультату від відповідності ство­реної моделі об'єкту. Неточ­ність результатів під час вико­ристання спрощених допущень у моделі

Для оцінювання ризиків інвестиційних проектів можуть за­стосовуватися також інші методи [31], короткий огляд яких по­дано в табл. 7.22.

Таблиця 7.22