Принятие инвестиционных решений в условиях риска. Методы учета риска при оценке проектов.

Инвестиционный проект разрабатывается, базируясь на вполне определенных предположениях относительно капитальных и текущих затрат, объемов реализации произведенной продукции, цен на товары, временных рамок проекта. Вне зависимости от качества и обоснованности этих предположений будущее развитие событий, связанных с реализацией проекта, всегда неоднозначно. Это основная аксиома любой предпринимательской деятельности. В этой связи практика инвестиционного проектирования рассматривает в числе прочих, аспекты неопределенности и риска.

Риск – вероятность неблагоприятного исхода. Анализ риска важен при всех финансовых решениях, особенно тех, которые связаны с эффективностью намечаемых капиталовложений.

Существуют различные способы определения риска:

1) Количественные (численное определение размеров отдельных рисков и рискованности проекта в целом)

2) качественные (позволяет реализовать следующие три этапа на описательном уровне: инвентаризация возможных рисков; описание последствии реализации рисков и потерь, связанных с ликвидацией этих последствий; описание мероприятии по минимизации рисков и определение затрат на проведение этих мероприятий)

3) производственный риск, связанный с возможностью невыполнения фирмой своих обязательств по отношению к заказчику,

4) финансовый риск, связанный с возможностью невыполнения фирмой своих финансовых обязательств перед инвесторами как следствие использования для финансирования деятельности фирмы заемных средств,

5) инвестиционный риск, связанный с возможным обесцениванием инвестиционно - финансового портфеля, состоящего как из собственных, так и приобретенных ценных бумаг,

6) рыночный риск, связанный с возможным колебанием рыночных процентных ставок на фондовом рынке и курсов валют.

Конечной целью данной главы является оценка риска инвестиционного проекта, который по определению не совпадает с инвестиционным риском.

Риск капитальных вложений - это риск конкретного вида предпринимательской деятельности и связан с возможностью не получить желаемой отдачи от вложения средств. Этот риск включает в себя все вышеперечисленные виды риска.

Существует еще один специфический вид риска. Это риск политический, который связан с возможными убытками предпринимателей и инвесторов вследствие нестабильной политической ситуации в стране.

Таким образом, назначение анализа риска - дать потенциальным инвесторам необходимые данные для принятия решения о целесообразности участия в проекте и предусмотреть меры по защите от возможных финансовых потерь.

Из всего разнообразия количественной оценки риска можно выделить 3 основных:

1. Анализ чувствительности

2. Анализ сценария

3. Имитационное моделирование (метод Монте-Карло)

Анализ чувствительности (уязвимости) происходит при "после­довательно-единичном" изменении каждой переменной: только одна из переменных меняет значение, на основе чего пересчитывается новое значение используемого критерия (например, критерия чистого дисконтированного дохода NPV). Затем оце­нивается процентное изменение критерия по сравнению с ба­зисным случаем и рассчитывается показатель чувствительности, представляющий собой отношение процентного изменения критерия к изменению значения переменной на один процент (так называемая эластичность изменения показателя). Таким же образом исчисляются показатели чувствительности по каж­дой из остальных переменных.

Цель анализа чувствительности состоит в сравнительном анализе влияния различных факторов инвестиционного проекта на ключевой показатель эффективности проекта, например, внутреннюю норму прибыльности.

Приведем наиболее рациональную последовательность проведение анализа чувствительности.

Выбор ключевого показателя эффективности инвестиций, в качестве которого может служить внутренняя норма прибыльности (IRR) или чистое современное значение (NPV).

Выбор факторов, относительно которых разработчик инвестиционного проекта не имеет однозначного суждения (т. е. находится в состоянии неопределенности). Типичными являются следующие факторы:

капитальные затраты и вложения в оборотные средства,

рыночные факторы - цена товара и объем продажи,

компоненты себестоимости продукции,

время строительства и ввода в действие основных средств.

Установление номинальных и предельных (нижних и верхних) значений неопределенных факторов, выбранных на втором шаге процедуры. Предельных факторов может быть несколько, например 5% и 10% от номинального значения (всего четыре в данном случае)

Расчет ключевого показателя для всех выбранных предельных значений неопределенных факторов.

Построение графика чувствительности для всех неопределенных факторов. В западном инвестиционном менеджменте этот график носит название “Spider Graph”. Ниже приводится пример такого графика для трех факторов.

По результатам этих расчетов происходят экспертное ранжирование переменных по степени важности (например, "очень высокая", "средняя", "невысокая") и экспертная оценка прогнозируемости (предска­зуемости) значений переменных (например, "высокая", "сред­няя", "низкая"). Далее эксперт строит матрицу чувст­вительности, позволяющую выделить наименее и наибо­лее рискованные для проекта переменные (показатели).

Но в его простоте кроются некоторые недостатки: 1) этот метод является экспертным, т.е. разные группы экспертов могут получить различные результаты; 2) в ходе анализа чувствительности не учитывается связь (корреляция) ме­жду изменяемыми переменными.

Анализ сценариев - это прием анализа риска, который на ряду с базовым набором исходных данных проекта рассматривает ряд других наборов данных, которые по мнению разработчиков проекта могут иметь место в процессе реализации. В анализе сценария, финансовый аналитик просит технического менеджера подобрать показатели при “плохом” стечении обстоятельств (малый объем продаж, низкая цена продажи, высокая себестоимость единицы товара, и т. д.) и при “хорошем”. После этого, NPV при хороших и плохих условиях вычисляются и сравниваются о ожидаемым NPV.

 

Анализ сценариев представляет собой развитие методики анализа чувствительности проекта, так как одновременному изменению подвергается вся группа переменных, проверяемых на риск. Рассчитываются пессимистический вариант (сценарий) возможного изменения переменных, а также оптимистический и наиболее вероятный варианты. В соответствии с этими расчетами определяются новые значения критериев оценки эффективности проекта. Эти показатели сравнивают с базисными значениями и делают необходимые рекомендации. В основе рекомендаций лежит определенное "правило": даже в оптимистическом варианте нет возможности считать проект целесообразным для реализации, если значение критерия NPV такого проекта отрицательно, и наоборот: пессимистический сценарий в случае получения положительного значения NPV позволяет эксперту судить о приемлемости данного проекта, не­смотря на наихудшие прогнозы изменения переменных.

 

Имитационное моделирование Монте-Карло - Метод имитационного моделирования Монте-Карло создает дополнительную возможность при оценке риска за счет того, что делает возможным создание случайных сценариев. Применение анализа риска использует богатство информации, будь она в форме объективных данных или оценок экспертов, для количественного описания неопределенности, существующей в отношении основных переменных проекта и для обоснованных расчетов возможного воздействия неопределенности на эффективность инвестиционного проекта. Результат анализа риска выражается не каким-либо единственным значением NPV, а в виде вероятностного распределения всех возможных значений этого показателя. Следовательно, потенциальный инвестор, с помощью метода Монте-Карло будет обеспечен полным набором данных, характеризующих риск проекта. На этой основе он сможет принять взвешенное решение о предоставлении средств.

В общем случае имитационное моделирование Монте-Карло - это процедура, с помощью которой математическая модель определения какого-либо финансового показателя (в нашем случае NPV) подвергается ряду имитационных прогонов с помощью компьютера. В ходе процесса имитации строятся последовательные сценарии с использованием исходных данных, которые по смыслу проекта являются неопределенными, и потому в процессе анализа полагаются случайными величинами. Процесс имитации осуществляется таким образом, чтобы случайный выбор значений из определенных вероятностных распределений не нарушал существования известных или предполагаемых отношений корреляции среди переменных. Результаты имитации собираются и анализируются статистически, с тем, чтобы оценить меру риска.

Процесс анализа риска может быть разбит на следующие стадии.

Прогнозная модель Подготовка модели, способной прогнозировать расчет эффективности проекта



Распределение вероятности (шаг 1) Определение вероятностного закона распределения случайных переменных



Распределение вероятности (шаг 2) Установление границ диапазона значений переменных



 



Условия корреляции Установление отношений коррелированных переменных



Имитационные прогоны Генерирование случайных сценариев, основанных на наборе допущений



Анализ результатов Статистический анализ результатов имитации

 

Метод моделирования Монте-Карло, - это синтез методов анализа чувствитель­ности и анализа сценариев. Это сложная методика; имеющая только компьютерную реализацию. Результатом такого анализа выступает распределение вероятностей возможных результатов проекта (например, вероятность получения NPV<0).