Маркетинговый риск

Анализ чувствительности очень нагляден, однако главным его  недостатком является то, что анализируется  влияние только одного из факторов, а остальные считаются неизменными. На практике же обычно изменяются сразу  несколько показателей. Оценить  подобную ситуацию и скорректировать NPV проекта на величину риска помогает сценарный анализ.

Сценарный анализ. Для начала необходимо определить перечень критических факторов, которые будут изменяться одновременно. Для этого, используя результаты анализа чувствительности, можно выбрать 2-4 фактора, которые оказывают наибольшее влияние на результат проекта. Рассматривать одновременно большее количество факторов не имеет смысла, поскольку это только усложняет расчеты.

Обычно рассматривают  три сценария: оптимистический, пессимистический и наиболее вероятный, но при необходимости  их число можно увеличить. В каждом из сценариев фиксируются соответствующие  значения отобранных факторов, после  чего рассчитываются показатели эффективности  проекта. Результаты сводятся в таблицу (см. табл. 3).

Как и при анализе чувствительности, каждому сценарию на основе экспертных оценок присваивается вероятность  его реализации. Данные каждого сценария подставляются в основную финансовую модель проекта, и определяются ожидаемые  значения NPV и величины риска. Величину вероятностей, как и в предыдущем случае, необходимо обосновать.

Ожидаемое значение NPV в данном случае будет равно 1572 тыс. долл. США (-1637 х 0,2 + 3390 х 0,3 + 1765 х 0,5). Таким образом, в отличие от предыдущего этапа анализа мы получили одну более точную комплексную оценку эффективности, которая и будет использоваться в дальнейших решениях по проекту. Необходимо учесть, что большой разрыв между плановым и оценочным значениями NPV свидетельствует о высокой неопределенности проекта. Возможно, в проекте присутствуют дополнительные факторы риска, которые необходимо учесть.

Имитационное  моделирование. В случае когда точные оценки параметров (например, 90, 110 и 80%, как в сценарном анализе) задать нельзя, а аналитики могут определить только интервалы возможного колебания показателя, используют метод имитационного моделирования Монте-Карло. Чаще всего подобный анализ проводится для выявления валютных рисков (колебание курса валют в течение года), а также рисков колебания процентных ставок, макроэкономических рисков и других.

Расчеты по методу Монте-Карло  из-за его трудоемкости всегда осуществляют с помощью программных продуктов, имеющих соответствующую функцию (Project Expert, «Альт-Инвест», Excel). Основной смысл расчетов сводится к следующему. На первом этапе задаются границы, в  которых может изменяться параметр. Затем программа случайным образом (имитируя случайность рыночных процессов) выбирает значения этого параметра  из заданного интервала и рассчитывает показатель эффективности проекта, подставляя в финансовую модель выбранное  значение. Проводится несколько сотен  таких экспериментов (при электронных  расчетах это занимает несколько  минут), и получается множество значений NPV, для которых рассчитываются среднее (m), а также величина риска (стандартное  отклонение, d). В соответствии со статистическим правилом (так называемое «правило трех сигм») значение NPV окажется в следующих  интервалах (см. табл. 4):

• с вероятностью 68,3% — в диапазоне m ±d;
• с вероятностью 94,5% — в диапазоне m ±2d;
• с вероятностью 99,7% — в диапазоне m ±3d.

Как видно из таблицы, m = 1725, d = 142. Это означает, что наиболее вероятное значение NPV будет колебаться около значения 1725. Применив правило  «трех сигм», получим, что с вероятностью 99,7% значение NPV попадает в диапазон 1725 ±(3 х 142), даже нижняя граница которого больше нуля. Следовательно, с высокой  долей вероятности результат  нашего проекта будет положительным. Если бы при двух- или трехкратном  отклонении был получен отрицательный  результат (это возможно при низком значении NPV проекта или высокой  чувствительности к фактору), то с  помощью правила «трех сигм»  можно определить, какова вероятность  данного отклонения, и сделать  вывод о возможности наступления  неблагоприятного исхода. Например, если при m ±d значение NPV > 0, а при m -2d значение NPV < 0, это значит, что с вероятностью до 13,1% ((94,5% - 68,3%) : 2) эффективность проекта  отрицательна, он имеет довольно высокий  риск и может быть пересмотрен.

В нашем примере проект производства золотых цепочек в  целом характеризуется низкой долей  риска, поскольку с очень большой  вероятностью NPV проекта имеет положительное  значение, а рассчитанная максимальная величина риска при реализации пессимистического  сценария составляет 193 тыс. долл. США (1765 тыс. - 1572 тыс.). Следовательно, проект может  быть принят. Тем не менее стоит  застраховаться от риска несоблюдения сроков запуска мощностей (строительства  и установки оборудования), а также  от риска повышения себестоимости (например, путем приобретения опционов на покупку золота). Кроме того, нужно  уделить внимание продвижению товара: рекламной политике компании и выбору места продаж. Сделать это можно, опираясь на предыдущую практику или  путем проработки договоров аренды и контрактов на поставку цепочек  дистрибьюторам.

В заключение отметим, что  применение описанного подхода к  анализу проектных рисков часто  позволяет уже на первом этапе  оценки проекта принимать решение  относительно его дальнейшей проработки, а также делать выводы о возможных  способах минимизации рисков. Следует  подчеркнуть, что обязательным условием такого анализа должны быть обоснованные экспертные оценки, иначе эффективность  работы будет невысока.