Оценка влияния рисков на успешность выполнения инвестиционных проектов

Строя эти модели менеджер может видеть какие риски требуют  первоочередного реагирования, а  какие риски маловероятны, не имеют  особого влияния на проект. Такая  информация играет очень важную роль, поскольку она помогает принять правильное решение относительно действий в условиях риска.

7. «Взвешивание» экспертных оценок по степени серьезности последствий первичных рисков, по вероятности их реализации и распределение их по стадиям реализации проекта.
8. Построение «профиля риска» проекта по стадиям его реализации и качественная оценка общего уровня риска проекта. Профиль риска включает в себя совокупность сведений об области риска, показателях риска, а также конкретные рекомендации, меры по предотвращению и минимизации риска.

Главными достоинствами экспертного анализа является то, что данный анализ рисков не требует больших затрат, сверхточных данных, оценку можно проводить до расчета эффективности проекта и данный вид оценки очень прост в расчетах. Но у экспертного анализа рисков,  как и у любого метода, имеется ряд недостатков. К основным относятся сложность в привлечении независимых экспертов и субъективность их оценок.

 

Количественные методы оценки рисков

Количественный анализ обычно базируется на информации, полученной в ходе качественного анализа, и предполагает количественное определение размеров отдельных рисков и риска проекта в целом. На данном этапе определяются численные значения вероятностей наступления рисковых событий и их последствий, осуществляется количественная оценка степени риска, определяется допустимый уровень риска. Методов количественной оценки довольно много, но не один из них не является универсальным для расчета рисков всех инвестиционных проектов. Некоторые методы применяются совместно. Например: Метод VaR и анализ устойчивости проекта к экстремальным изменениям.

Для реализации процедуры  количественного анализа используются методы и инструменты моделирования.

Я не буду расписывать  количественные методы со сложным математическим моделированием, так как их полноценное отражение заняло бы десятки страниц, поэтому ограничусь описанием более доступных и распространенных методов количественной оценки рисков.

К наиболее распространённым количественным методам оценки рисков следует отнести:

- метод календарного  планирования PERT

Одним из наиболее простых  и распространенных методов моделирования  проекта с учетом неопределенности является метод календарного планирования PERT (Program Evaluation and Review Technique). При использовании метода PERT ожидаемая продолжительность работ проекта определяется на основе трех экспертных оценок: оптимистической, пессимистической и наиболее вероятной. Расчет производится с помощью весовых коэффициентов. В результате рассчитывается наиболее ожидаемая продолжительность работы с общим уровнем риска. Метод позволяет рассчитывать значение стандартного отклонения длительности и соответственно максимально и минимально ожидаемую продолжительность на уровне отдельных работ и всего проекта в целом. Это дает возможность менеджеру проекта построить несколько графиков выполнения проекта:

- оптимистический;

- наиболее вероятный;

- пессисмистический;

- ожидаемый PERT.

Метод PERT позволяет определить ожидаемую продолжительность (ОП) работ проекта на основе трех вероятностных оценок времени: (см. Рис 1.3)

1) оптимистическая оценка (ОО);

2) пессимистическая оценка (ПО);

3) наиболее вероятная  оценка (НВО).

 

              (1.1)

 

Рисунок 1.3 Схема  оценок в PERT

Существенным недостатком  метода является тот факт, что риски  изменения состава и логической структуры работ не учитываются.

- метод корректировки  ставки дисконтирования с учетом  риска;

Этот метод является наиболее простым и поэтому широко применяемым на практике. В частности, именно этот метод применяется в компании X5 Retail. Основная идея метода заключается в корректировке некоторой базовой ставки, которая является безрисковой или минимально приемлемой. Основными достоинствами данного метода являются: 1) Простота реализации; 2) Учет как инфляционных ожиданий, так и специфического риска проекта; 3) Универсальность. Но как и у любого метода, у этого тоже есть свои недостатки: 1) Возможность получения завышенной ставки дисконтирования; 2) Субъективность оценки специфического риска проекта; 3) Проблематичность определения «безрисковой безинфляционной» доходности в местной валюте, так как данная величина является ненаблюдаемой и может быть получена лишь косвенным путем.)

- анализ точки  безубыточности;

Этот анализ призван  определить минимально допустимый объем  производства или продаж продукции, при котором покрываются все расходы на его выпуск, т.е. проект не приносит ни прибыли, ни убытка. Чем ниже будет этот уровень, тем выше вероятность того, что проект будет жизнеспособен в условиях непредвиденного снижения сбыта, соответственно тем ниже будет риск. Также для анализа точки безубыточности применяют понятия pPB (Периода окупаемости) и dPbP (Дисконтированного периода окупаемости). Они показывают число месяцев для достижения точки безубыточности, причем, в последнем случае с учетом стоимости денег.

Сценарные методы:

- анализ чувствительности  интегральных показателей проекта (NPV, IRR, срока окупаемости и др.) к изменениям входных параметров (факторов риска)

- метод сценариев (имитационное  моделирование) изменений интегральных показателей проекта при изменениях одновременно нескольких факторов риска (анализ «что – если»);

- анализ устойчивости  проекта к экстремальным изменениям (стресс-тестирование)

- анализ чувствительности критериев  эффективности;

Вероятностно-статистические методы:

- Статистическое моделирование показателей эффективности проекта (метод Монте-Карло)

Более точное моделирование проекта  с учетом рисков осуществляется с  использованием метода Монте-Карло. Он позволяет создать и смоделировать  множество сценариев  с заданными  переменными. Метод позволяет наиболее полно учитывать различные виды неопределенностей. В отличие от PERT метода для различных вероятностных оценок в модели могут задаваться различные формы распределения случайных величин (равномерное, нормальное, треугольное, бета-распределение). Для каждой категории рисков подбирается  свой вид функции распределения (это самое сложное), характеризующий частоту появления каждого значения переменной из области определения. Выбор производится на основе статистических данных и оценок экспертов. После определения вероятностных оценок и функций их распределения для каждой работы применяется процедура имитационного моделирования Монте-Карло. При имитационных расчетах параметры каждой работы выбираются случайным образом в соответствии с типом распределения и в границах заданного диапазона. В результате рассчитываются вероятностные значения параметров, характеризующих проект в целом. Расчеты производятся силами компьютера.

- метод «реальных опционов».

- анализ вероятностных распределений  потоков платежей;

- Технология VaR (Value at Risk или RiskMetrics)

Рассмотрим ее поподробнее, так  как это, фактически, первая попытка  стандартизировать методику для  расчета инвестиционных рисков.

Методы  исследования операций:

- дерево решений; (Сфера применения: Анализ рисков на этапе планирования проекта. Управление проектом.) Данный метод позволяет определить возможные альтернативные пути реализации проекта. При этом разработка каждого варианта развития проекта сопровождается оценкой рисков и затрат, что облегчает процесс принятия решений, так как помогает определить наиболее выгодное решение в отношении стоимости и вероятности наступления рискового события.

VaR (Value at Risk)

На сегодняшний день VaR метод является наиболее популярным инструментом количественного анализа рисков. Этот индикатор стал общепризнанным стандартом измерения риска, а в 1999 г. получил официальный международный статус, закрепленный Базельскими соглашениями. Постепенно сложилось мнение, что VaR адекватно выражает уровень риска любых инвестиционных портфелей, независимо от их состава и структуры, однако кризис 2007-08 гг. показал несостоятельность прогнозов, основанных на VaR, реальным убыткам. Причина несостоятельности кроется в развитии современных финансовых технологий и производственных инструментов, таких как опционы, форварды, фьючерсы, кредитные свопы, ABS, CDO и других.

Собственно говоря, VaR (Value at Risk) является оценкой минимального  убытка, который может быть превышен с заданной вероятностью в течение определенного периода времени. Существует три способа подсчета VaR: аналитический, исторический и методом Монте-Карло. Аналитический метод основан на определении рыночных факторов, влияющих на стоимость инвестиционного портфеля с последующим анализом. Исторический способ предполагает использование реальных цен за определенный промежуток времени в прошлом. Метод Монте-Карло заключается в моделировании большого количества возможных сценариев развития ситуации в экономике.

Как уже упоминалось выше, метод  VaR имеет ряд существенных недостатков, показательно проявившихся во время недавнего кризиса. Самые основные из них:

- VaR недооценивает размер и частоту наихудших исходов;

- Разные методы оценки могут  дать разные результаты;

- Оценка риска, основанная на  VaR, как показывает практика, может быть как завышенной, так и заниженной.

- VaR не может предсказать экономические «бедствия», влияющие на волатильность активов. Проще говоря, VaR вообще не учитывает форс-мажорные риски, о которых я рассказывал выше.

- Чем больше структурирован  инвестиционный портфель, тем сложнее получить надежные оценочные значения VaR.

Основываясь на вышеизложенном, можно  сделать вывод о том, что метод  VaR вообще неприменим в условиях нестабильности в экономике и на рынках, подверженных сильному влиянию волатильности. Волатильность (Изменчивость, англ Volatility) — это статистический показатель, характеризующий тенденцию изменчивости цены.¹² Волатильность является важнейшим финансовым показателем в управлении финансовыми рисками, где представляет собой меру риска использования финансового инструмента за заданный промежуток времени. Это требует модификации существующих методов оценки VaR.

Так как VaR используется для оценки потенциальных убытков при нормальных рыночных условиях, кризис на рынке требует дополнения этого метода индикатором или моделями, выявляющими необычные ситуации, которые могут привести к потерям свыше обычных.

Несмотря на свою сложность, современные методы моделирования VaR являются  все еще слишком простыми для предсказания всех финансовых рисков. На сайте компании Riskmetrics Group, автора VaR, представлен широкий список существующих на сегодняшний день показателей риска. Хотя их насчитывается более 80, не существует одной универсальной модели, подходящей для управления всеми финансовыми рисками. У любого подхода будут свои достоинства и недостатки. В связи с этим сейчас компании перестают использовать VaR в «чистом виде», так как, по сути своей, метод устарел и необходимо использовать его модификации, применимые для конкретной ситуации.

 

 

Глава 2. Анализ влияния рисков на успешность инвестиционных проектов в ритейл бизнесе на примере проектов компании «X5 Retail Group»

2.1  Основные сведения о компании «X5 Retail Group»

X5 Retail Group N.V. – компания №1 на рынке розничной торговли России с объемом продаж более 11 млрд. долл.

Рисунок 2.1. Действующий  логотип компании.

На 31 декабря 2010 г. под  управлением Компании находилось 2 469 магазинов с расположением в Москве, Санкт-Петербурге и других регионах европейской части России, на Урале и на Украине. Мультиформатная сеть компании включает в себя 1 392 магазина «Пятерочка» формата «мягкий дискаунтер», 301 супермаркет «Перекресток», 71 гипермаркет «Карусель», а также 45 магазинов «у дома» и 660 приобретенных магазинов «Копейка».

Компания образовалась 18 мая 2006 года путем слияния сетей  «Пятерочка» и «Перекресток»  с целью создания ведущей мультиформатной  компании на рынке продуктовой розничной торговли России. Компания зарегистрирована на Багамских островах.

26 июня 2008 г. X5 завершила  сделку по приобретению сети  гипермаркетов «Карусель», тем самым  значительно укрепив свои позиции  в формате гипермаркет и дав  мощный импульс для развития X5 в целом. В 2009-2010 годах X5 продолжила консолидацию бизнеса, присоединив крупнейшие российские сети «Патэрсон» и «Копейка», итогом интеграции которых станет возможность установить еще более низкие цены на рынке, улучшить ассортимент свежих продуктов и других товаров, а также ускорить расширение дискаунтеров «Пятерочка» и супермаркетов «Перекресток», чтобы охватить как можно больше потребителей, которым конкуренты уделяют недостаточно внимания.

Магазины эконом-класса «Пятерочка» расположены в шаговой доступности от жилых домов, работают 7 дней в неделю с 9.00 часов утра до 11.00 часов вечера, предлагают около 3 000 наименований товаров по самым низким ценам на рынке. Средняя торговая площадь магазина составляет около 600 кв.м.

Супермаркет «Перекресток» представлен  в трех подформатах: «Перекресток» («синий») с высоким уровнем обслуживания и условиями для комфортной быстрой покупки вблизи дома или по дороге, супермаркет премиум-класса «Зеленый Перекресток», где к товарам повседневного спроса добавлены лучшие деликатесы со всех концов света, и магазины у дома «Перекресток-Экспресс» (франчайзинговая сеть). Торговая площадь «Перекрестка» и «Зеленого Перекрестка» - 600-2000 кв.м., ассортимент – до 16 000 наименований.

С 2001 года X5 Retail Group, реализует ряд  франчайзинговых проектов, добившись  существенных успехов на этом рынке  и став одним из ведущих франчайзеров в ритейле. На 31 декабря 2010 г. число франчайзинговых магазинов на территории России составляло 665. В соответствии с новой стратегией, обратный франчайзинг сегодня является основным продуктом франчайзинга для Компании и может предоставляться под брендами «Пятерочка», «Пятерочка-мини», «Перекресток» и «Перекресток-экспресс». Кроме того весной 2010 года запущен проект облегченной франшизы «СитиМаг» (магазин у дома).