Стратегия учета экономических рисков

Данный метод не несет никакой  информации о вероятностных распределениях будущих потоков платежей и не позволяет получить их оценку.

Наконец, обратная сторона простоты метода состоит в существенных ограничениях возможностей моделирования различных вариантов, которое сводится к анализу зависимости критериев NPV(IRR,PI и др.) от изменений только одного показателя — нормы дисконта15[15].

Несмотря на отмеченные недостатки, метод корректировки нормы дисконта широко применяется на практике.

Метод анализа чувствительности является хорошей иллюстрацией влияния отдельных  исходных факторов на конечный результат  проекта.

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

По этой причине применение данного  метода на практике как самостоятельного инструмента анализа риска,  по мнению автора весьма ограничено, если вообще возможно.

Метод сценариев в целом 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.

Применение метода анализа вероятностных  распределений потоков платежей  позволяет получить полезную информацию об ожидаемых значениях NPV и чистых поступлений, а также провести анализ их вероятностных распределений.

Вместе с тем использование  этого метода предполагает, что вероятности  для всех вариантов денежных поступлений  известны либо могут быть точно определены. В действительности в некоторых случаях распределение вероятностей может быть задано с высокой степенью достоверности на основе анализа прошлого опыта при наличии больших объемов фактических данных. Однако чаще всего такие данные недоступны, поэтому распределения задаются исходя из предположений экспертов и несут в себе большую долю субъективизма.

Ограничением практического использования  метода деревьев решений 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 событий16[16].

Использование метода имитационного моделирования  продемонстрировало широкие возможности его использования  в инвестиционном проектировании, особенно в условиях неопределённости и риска. 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. Практическое применение автором данного метода показало, что зачастую он даёт более оптимистичные оценки, чем другие методы, например анализ сценариев, что, очевидно обусловлено перебором промежуточных вариантов.

Для количественной оценки риска инвестиционного  проекта предлагается использовать  следующие алгоритмы:

Алгоритм имитационного моделирования:

1. Определяются ключевые факторы  инвестиционного 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 позволяет существенно сократить время расчётов. В качестве ключевых выбираются те факторы, изменения которых приводят к наибольшим отклонениям чистой текущей стоимости (NPV).

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 инвестиционного проекта (математическое ожидание NPV, дисперсия, среднеквадратическое отклонение и др.).

На рис. 1 показан фрагмент бизнес – планирования Сыктывкарского лесодеревообрабатывающего комбината, в частности, определение рисковых фрагментов работы предприятия. В нашем случае это факторы: ставки налогов; объём сбыта, цена сбыта.

Рис 1. Анализ чувствительности в Project Expert.

Возможные ситуации, обусловленные  колебаниями этих факторов, показаны на рис.2 построением «дерева сценариев».

Рис 2. Дерево сценариев

Ситуация 1: Колебания налоговых  ставок    Вероятность ситуации = 0,3 
Ситуация 2: Колебания объёма сбыта          Вероятность ситуации = 0,4 
Ситуация 3: Колебания цены сбыта                      Вероятность ситуации        =     0,3

Рассмотрим также возможные  сценарии развития этих ситуаций.

Ситуация 1: Колебания налоговых ставок.    Вероятность ситуации = 0,3 

Сценарий 1: Снижение налоговых ставок на 20%

Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,1 
Общая вероятность сценария =0,1*0,3=0,03

Сценарий 2: Налоговые ставки остаются неизменными.

Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,5

Общая вероятность сценария =0,5*0,3=0,15

Сценарий  3: Повышение налоговых ставок на 20%.

Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,4

Общая вероятность сценария =0,4*0,3=0,12

Ситуация 2: Колебания объёма продаж.  Вероятность ситуации = 0,4

Сценарий 4: Снижение объёма продаж на 20%.       Р=0,25*0,4=0,1

Сценарий 5: Объём продаж не изменяется.             Р=0, 5*0,4=0,2

Сценарий 6: Увеличение объёма продаж на 20%.    Р=0,25*0,4=0,1

Ситуация 3: Колебания цены продаж.  Вероятность ситуации = 0,3

Сценарий 7: Снижение цены продаж на 20%.       Р=0,2*0,3=0,06

Сценарий 8: Цена  продаж не изменяется.             Р=0, 5*0,3=0,15

Сценарий 9: Увеличение цены продаж на 20%.    Р=0,3*0,3=0,09

По каждому из описанных сценариев  определяется показатель NPV, проставляется  в таблицу и проводится анализ сценариев развития (рис. 3).

Рис 3. Итоговая таблица сценарного анализа

Проведённый риск-анализ проекта позволяет  сделать следующие выводы:

1.  Наиболее вероятный  NPV проекта (68 249 026  руб.) несколько ниже ожидаемого от его реализации (68 310 124  руб.)

2.  Несмотря на то, что вероятность получения NPV меньше  равна нулю, проект имеет достаточно сильный разброс значений показателя NPV, о чем говорят коэффициент вариации и величина стандартного отклонения, что характеризует данный проект как весьма рискованный. При этом несомненными факторами риска выступают снижение объёма и цены продаж.

3.  Цена риска проекта в  соответствии с правилом «трёх  сигм» составляет 77 174 826 руб. (3*25 724 942), что превышает наиболее вероятный  NPV проекта (68 249 026 руб.)  

Цену риска можно также охарактеризовать показателем коэффициента вариации (CV). В данном случае CV = 0,38. Это значит, что на рубль среднего дохода (NPV) от реализации проекта приходится 38 копеек возможных потерь с вероятностью равной 68%.

Эффективность применения разработанных технологий инвестиционного проектирования обусловлена тем, что они могут быть легко реализованы обычным пользователем прикладных программ в среде MS Excel, а универсальность математических алгоритмов, используемых в технологиях, позволяет применять их для  широкого спектра ситуаций неопределённости, а также модифицировать и дополнять другими инструментами.

Финансовые менеджеры, естественно, стремятся учитывать риск в своей  работе. При этом возможны различные  варианты поведения, а значит, и  типы менеджера. Но ключевая идея, которой руководствуется менеджер, заключается в том, что требуемая доходность и риск должны изменяться в одном направлении (пропорционально друг другу). Риск является вероятным, следовательно, его количественное измерение не может быть однозначным и предопределенным. В зависимости от применения различных методик исчисления риска величина его может меняться.

Практика применения предлагаемого  инструментария продемонстрировала его  высокую надежность и перспективность. Экономический эффект от внедрения новых проектных технологий выражается в снижении размера резервных фондов и страховых отчислений, необходимость которых обусловлена наличием рисков и неопределённостью условий реализации проекта.

Опыт применения данных алгоритмов может найти широкое применение во всех регионах России и быть использован  как для проектирования инвестиционных проектов предприятий, независимо от их форм собственности и отраслевой принадлежности, так и финансовыми  учреждениями для анализа эффективности этих проектов.

Таким образом, проблема рисков в лесопромышленных предприятиях имеет многогранный характер. Она относится не только к проведению государственной федеральной или  региональной лесной политики, к принятию управленческих решений непосредственно на производстве. Оценка экономических рисков - это элемент научных разработок. Качество научных рекомендаций повышается, если в них объективно представлена оценка рисков, которые могут помешать достижению поставленной цели в предусмотренные сроки при ограниченных ресурсах. 

 

 

 

 

[1] Гранатуров В.М. Экономический  риск: сущность, методы измерения,  пути снижения / В.М.Гранатуров. –  М.: Дело и Сервис, 1999. – 174 с.

[2] Антипова О.Н. Регулирование  рыночных рисков / Банковское  дело. -  1998. - № 3. – С. 30 –33.

[3] Гранатуров В.М. Экономический  риск: сущность, методы измерения,  пути снижения / В.М.Гранатуров. –  М.: Дело и Сервис, 1999. – 174 с.

[4] Балабанов И.Т. Риск-менеджмент / И.Т.Балабанов. – М.: Финансы и  статистика, 1996. – 188 с.

[5] Масленченков Ю.Н. Способы  минимизации кредитных рисков // Финансист. – 1996.- №12. - С.16 - 17.

[6] Арженовский С.В. Экономико-математическое  моделирование динамики фирмы.  Инвестиционный аспект.- Новочеркасск: НГТУ, 1998. – 96 с. 

[7] Рэдхэд К. Управление финансовыми рисками / К.Рэдхэд, С.Хьюс. – М.: Инфра-М, 1996. – 287 с.

[8] Грядовая О.Н. Кредитные риски  и банковское ценообразование  // Российский экономический журнал. – 1994. - №5. – С. 23 – 27.

[9] Ермаков С.Л. Методы снижения  риска невозврата ссуды / Банковское дело. – 1994.- № 1.- С.32 - 34.

[10]Минаев С.В. Как управлять  предпринимательскими рисками / Финансовый бизнес. – 1997. - №2. - С.49 - 51.

[11] Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. - М.: Финансы и статистика, 1997. - 512 с.

[12] Райзберг Б.А.. Тактика понижения  риска потерь / Рынок ценных бумаг.  – 1997. - № 4. – С. 16 – 21.

[13] Сердюкова И.Д. Методы анализа  финансовых рисков / Бухгалтерский  учёт. – 1996. - № 6. – С. 14 – 19.

[14] Литовских А.М. Финансовый  менеджмент / А.М.Литовских. – Таганрог: ТРТУ, 1999. – 194 с.

[15] Гольдштейн Г.Я. Экономический  инструментарий принятия управленческих  решений / Г.Я.Гольдштейн, А.Н.Гуц.  – Таганрог: ГРТУ, 1999. – 143 с.

[16] Гольдштейн Г.Я. Экономический инструментарий принятия управленческих решений / Г.Я.Гольдштейн, А.Н.Гуц. – Таганрог: ГРТУ, 1999. – 143 с.