Управление рисками в инновационной деятельности

В качестве результирующего показателя эффективности инвестиций может служить внутренняя норма прибыльности (IRR) или чистое современное значение (NPV).

Задается взаимосвязь между исходными и результирующим показателями в виде математического уравнения или неравенства.

2. Определяются наиболее вероятные  значения для исходных показателей  и возможные диапазоны их изменений (например 5% и 10% от номинального  значения).

3. Путем изменения значений исходных  показателей исследуется их влияние  на конечный результат.

Проект с меньшей чувствительностью NPV считается менее рисковым.

Обычная процедура анализа чувствительности предполагает изменение одного исходного показателя, в то время как значения остальных считаются постоянными величинами.

Данный метод является хорошей иллюстрацией влияния отдельных исходных факторов на конечный результат проекта.

Главным недостатком данного метода является предпосылка о том, что изменение одного фактора рассматривается изолированно, тогда как на практике все экономические факторы в той или иной степени коррелированны.

Анализ чувствительности может быть легко реализован в среде EXCEL. 

 

Метод сценариев

Метод сценариев позволяет совместить исследование чувствительности результирующего показателя с анализом вероятностных оценок его отклонений. В общем случае процедура использования данного метода в процессе анализа инвестиционных рисков включает выполнение следующих шагов.

1. Определяют несколько вариантов  изменений ключевых исходных  показателей (например, пессимистический, наиболее вероятный и оптимистический).

2. Каждому варианту изменений  приписывают его вероятностную  оценку.

3. Для каждого варианта рассчитывают  вероятное значение критерия NPV (либо IRR, РI), а также оценки его отклонений  от среднего значения.

4. Проводится анализ вероятностных  распределений полученных результатов.

Проект с наименьшими стандартным отклонением (s) и коэффициентом вариации (СV) считается менее рисковым.

В целом метод позволяет получать достаточно наглядную картину для различных вариантов реализации проектов, а также предоставляет информацию о чувствительности и возможных отклонениях, а применение программных средств типа Excel позволяет значительно повысить эффективность подобного анализа путем практически неограниченного увеличения числа сценариев и введения дополнительных переменных.

Метод сценариев может быть легко реализован в среде EXCEL. 

 

Деревья решений

Деревья решений (decision tree) обычно используются для анализа рисков проектов, имеющих обозримое или разумное число вариантов развития. Они особо полезны в ситуациях, когда решения, принимаемые в момент времени t = n, сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего развития событий.

Дерево решений имеет вид нагруженного графа, вершины его представляют ключевые состояния, в которых возникает необходимость выбора, а дуги (ветви дерева) - различные события (решения, последствия, операции), которые могут иметь место в ситуации, определяемой вершиной. Каждой дуге (ветви) дерева могут быть приписаны числовые характеристики (нагрузки), например, величина платежа и вероятность его осуществления. В общем случае использование данного метода предполагает выполнение следующих шагов.

1. Для каждого момента времени t определяют проблему и все  возможные варианты дальнейших  событий.

2. Откладывают на дереве соответствующую  проблеме вершину и исходящие  из нее дуги.

3. Каждой исходящей дуге приписывают  ее денежную и вероятностную  оценки.

4. Исходя из значений всех  вершин и дуг рассчитывают  вероятное значение критерия NPV (либо IRR, РI).

5. Проводят анализ вероятностных  распределений полученных результатов.

Ограничением практического использования данного метода является исходная предпосылка о том, что проект должен иметь обозримое или разумное число вариантов развития. Метод  особенно полезен в ситуациях, когда решения, принимаемые в каждый момент времени, сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего развития событий.  

 

Имитационное моделирование инвестиционных рисков

Имитационное моделирование (Simulation) является одним из мощнейших методов анализа экономической системы.

В общем случае под имитацией понимают процесс проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями сложных систем реального мира.

При анализе рисков инвестиционных проектов обычно используют в качестве базы для экспериментов прогнозные данные об объемах продаж, затратах, ценах и т.п.

При проведении финансового анализа часто используются модели, содержащие случайные величины, поведение которых не детерминировано управлением или принимающими решения. Стохастическая имитация известна под названием "метод Монте-Карло". [14]

Имитационное моделирование представляет собой серию численных экспериментов, призванных получить эмпирические оценки степени влияния различных факторов (исходных величин) на некоторые зависящие от них результаты (показатели).

В общем случае проведение имитационного эксперимента можно разбить на следующие этапы.

1. Установить взаимосвязи между  исходными и выходными показателями  в виде математического уравнения  или неравенства.

2. Задать законы распределения  вероятностей для ключевых параметров  модели.

3. Провести компьютерную имитацию  значений ключевых параметров  модели.

4. Рассчитать основные характеристики  распределений исходных и выходных  показателей.

5. Провести анализ полученных  результатов и принять решение. Результаты имитационного эксперимента  могут быть дополнены статистическим  анализом, а также использоваться  для построения прогнозных моделей  сценариев.

Практическое применение данного метода продемонстрировало широкие возможности его использования инвестиционном проектировании, особенно в условиях неопределённости и риска. Данный метод особенно удобен для практического применения тем, что удачно сочетается с другими экономико-статистическими методами, а  также с теорией игр и другими методами исследования операций.

Имитационное моделирование рисков может быть достаточно просто реализовано в среде EXCEL.

 

 

 

 

 

2.2. Алгоритмы проведения анализа риска инновационного проекта

Алгоритм имитационного моделирования

1. Определяются ключевые факторы  проекта. Для этого предлагается  применять анализ чувствительности  по всем факторам (цена реализации, рекламный бюджет, объём продаж, себестоимость продукции и т. д.), используя специализированные  пакеты типа Project Expert и Альт-Инвест, что позволит существенно сократить  время расчётов. В качестве ключевых  выбираются те факторы, изменения  которых приводят к наибольшим  отклонениям чистой текущей стоимости (NPV). [1]

Таблица 1.

Выбор ключевых факторов инновационного проекта на основе анализа чувствительности

Факторы	-20%	-10%	0	10%	20%	Дисперсия NPV
F1	npv11	npv12	npv13	npv14	npv15	Var (npv1 )
F2	npv21	npv22	npv23	npv24	npv25	Var (npv2 )
F3	npv31	npv32	npv33	npv34	npv35	Var (npv3 )
F4	npv41	npv42	npv43	npv44	npv45	Var (npv4 )
F5	npv51	npv52	npv53	npv54	npv55	Var (npv5 )
…
Fn	npvn1	npvn2	npvn3	npvn4	npvn5	Var (npvn )

 

2. Определяются максимальное и  минимальное значения ключевых  факторов, и задаётся характер  распределения вероятностей. В общем  случае рекомендуется использовать  нормальное распределение.

3. На основе выбранного распределения  проводится имитация ключевых  факторов, с учётом полученных  значений рассчитываются значения NPV.

4. На основе полученных в результате  имитации данных рассчитываются  критерии, количественно характеризующие  риск проекта (матожидание NPV, дисперсия, среднеквадратическое отклонение  и др.).

 

 

Алгоритм сценарного анализа

Для проведения сценарного анализа используется методика, позволяющая учитывать все возможные сценарии развития, а не три варианта  (оптимистичный, пессимистичный, реалистичный). [17] Предлагается следующий алгоритм сценарного анализа: 

1. Используя анализ чувствительности, определяются ключевые факторы  инновационного проекта.

2. Рассматриваются возможные ситуации  и сочетания ситуаций, обусловленные  колебаниями этих факторов. Для  этого рекомендуется строить  «дерево сценариев».

3. Методом экспертных оценок  определяются  вероятности  каждого сценария.

4. По каждому сценарию с учетом  его вероятности рассчитывается NPV проекта, в результате чего  получается массив значений NPV (табл. 2.)

Таблица 2.

Массив значений NPV

Сценарий	1	2	3	4	5	…	n
Вероятность	Р1	Р2	Р3	Р4	Р5	…	Рn
NPV	npv1	npv2	npv3	npv4	npv5	…	npvn

 

5. На основе данных массива  рассчитываются критерии риска  инновационного проекта.  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. Способы снижения риска

Избежать полностью риска в инновационном предпринимательстве не возможно, поскольку инновации и риск — две взаимосвязанные категории. Нововведенческая деятельность обладает высокой степенью неопределенности. Очень трудно предвидеть, какое нововведение будет иметь успех на рынке, а какое не будет пользоваться спросом. Поэтому инновационным предприятиям в первую очередь следует тщательно анализировать инновационные проекты для того, чтобы избежать возможных ошибок на самой ранней стадии — отбора проектов.

 

3.1. Диверсификация инновационной  предпринимательской деятельности

 

Одним из путей снижения инновационного риска является диверсификация инновационной предпринимательской деятельности, состоящая в распределении усилий разработчиков (исследователей) и капиталовложений для осуществления разнообразных инновационных проектов, непосредственно не связанных друг с другом. Если в результате наступления непредвиденных событий один из проектов будет убыточен, то другие могут оказаться успешными и будут приносить прибыль. Предпринимательскую фирму это спасет от банкротства и даст возможность продолжать свою деятельность. Однако на практике диверсификация может не только уменьшать, но и увеличивать риск инновационной деятельности, если предприниматель вкладывает средства в инновационный проект, который направлен в ту область деятельности, в которой его знания и управленческие способности ограничены.

Существуют различные варианты диверсификации: [11]

• диверсификация деятельности, понимаемая как увеличение числа используемых или готовых к использованию технологий, расширение ассортимента выпускаемой продукции или спектра предоставляемых услуг, ориентация на различные социальные группы потребителей, на предприятия разных регионов — достаточно хорошо изученный в теории маркетинга способ снижения риска, обретения экономической устойчивости и самостоятельности;
• диверсификация рынка сбыта, т.е. работа одновременно на нескольких товарных рынках, когда неудача на одном из них может быть компенсирована успехами на других, и распределение поставок между многими покупателями (при этом желательно стремиться к равномерному распределению долей каждого контрагента в общем объеме выпуска, чтобы отказ нескольких из них не сорвал производственно-сбытовую программу);
• диверсификация закупок сырья и материалов, предполагающая взаимодействие с несколькими поставщиками и позволяющая ослабить зависимость предприятия от  ненадежности отдельных поставщиков.

Естественно, такие методы смягчения последствий риска усложняют работу отделов материально-технического снабжения и сбыта, именно поэтому руководство предприятия должно систематически контролировать такие показатели, как количество партнеров и их доля в общем объеме закупок и поставок данного предприятия, стимулируя постоянное расширение круга партнеров и ' равномерность распределения объемов материальных потоков между ними.

 

3.2. Передача рисков

 

Следующий путь минимизации рисков в инновационной деятельности — передача рисков. Первый вариант — это метод «поиска гарантов», который используется как мелкими, так и крупными предпринимательскими структурами. Только функции гаранта для них выполняют разные субъекты: первые ищут гарантов среди крупных компаний (например, среди банков, страховых обществ и фондов), вторые — среди органов государственного управления. При этом, однако, возникает вопрос, чем можно оплатить приобретаемую защищенность от рисковых ситуаций? Общего ответа, по-видимому, нет, но принцип равной взаимной полезности должен быть соблюден.