43. Методы качественной и количественной оценки инновационных рисков.

Качественная оценка рисков – третий этап управления рисками.

Выделяют следующие методы оценки:

Метод аналогии представляет собой разработку стратегии управления риском конкретного инновационного проекта на основе анализа базы данных о реализации аналогичных проектов и условий их реализации. Данный метод позволяет учесть возможные ошибки, последствия воздействия неблагоприятных факторов и экстремальные ситуации как источники потенциального риска. Исследование аналогичных проектов, но не менее рискованных.

Методы экспертных оценок риска - это методы прогнозирования и анализа рисков, которые основаны на заключениях экспертов. Результат – рейтинговые оценки и реализуется в 2 вариантах: взвешивание, ранжирование.

Достоверность полученных оценок зависит от квалификации экспертов, независимости их суждений, а также от методического обеспечения проведения экспертизы. Одним из показателей достоверности полученных значений является коэффициент конкордации (согласованности) мнений экспертов.

SWOT – анализ

Роза рисков

Анализ уместности затрат. Делаются предположения о недооценке стоимости проекта, увеличение стоимости проекта вследствие инфляции.

Метод составления карты рисков: определение границ анализа(какие риски будут затронуты в процессе составления карты), определение состава команды, сценарный анализ и ранжирование (проводится идентификация рисков в соответствии со сценариями развития проекта), определение границ толерантности к риску.

Количественный анализ рисков показывает на сколько обойдется минимизация рисков и все ущербы от рисков, определение меры риска.

Методы:

Статистические. Основанные на математической статистике и регрессионный анализ.

Анализ чувствительности. Риск рассматривается как степень чувствительности результирующих показателей реализации проекта к изменению условий функционирования (факторов).

2 группы факторов:

фактор прямого воздействия: показатели инфляции, доля компании на рынке, цена продукции.

Факторы косвенного воздействия: фактор времени, формирование и управление запасами, длительность производственно-технологического цикла.

Процедура анализа:

Выбор факторов

Расчет эластичности, отражающей на сколько сильно изменяется конечный показатель при единичном изменении риск-переменной.

Построение вектора чувствительности, позволяющий выявить наиболее рискованные переменные.

Ранжирование риск-переменных в зависимости от значений эластичности.

Выделяются факторы: которые обладают наибольшей чувствительностью и меньшей прогнозностью, факторы, требующие пристального внимания, факторы наиболее рискованные и не подлежащие дальнейшему рассмотрению.

Недостатки метода: использование экспертных оценок, однофакторность.

Преимущества: теоретическая простота, простота расчетов, объективность.

Метод сценариев. 3 проблемы: формирование разумного перечня сценариев, учет взаимосвязи параметров проекта при установлении их значений для каждого сценария, расчет обобщающего показателя эффективности проекта по отдельным сценариям.

Сценарии: пессимистический, наиболее вероятный, оптимистический.

Недостатки метода: рассмотрение минимального количества развития сценариев, субъективность вероятностной оценки сценариев.

Метод дерева решений - это метод, оценивающий наиболее вероятные значения результатов инновационной деятельности в зависимости от вариантов реализации инновации. Он основан на построении пространственно-ориентированного графа, отражающего последовательность принятия решений и условий их реализации, оценке промежуточных результатов с учетом их вероятности. Метод позволяет рассчитать математическое ожидание результатов по каждому из вариантов реализации инновации.

Метод проверки устойчивости. Основан на разработке сценариев в наиболее опасных условиях.

Проект считается устойчивым, если во всех сценариях NPV положителен и обеспечивается необходимый резерв финансовой реализуемости проекта. Устойчивость характеризуется: предельный уровень объема производства, предельный уровень цены продукции, точка безубыточности, порог рентабельности, запас фин прочности.

Метод Монте-Карло (статистических испытаний) - это метод формализованного описания неопределенности, используемый в наиболее сложных для прогнозирования проектах. Он заключается в изучении статистики процессов реализации проектов на данном или аналогичном предприятии, что позволяет установить влияние и частоту получения конкретных результатов, а также ограничения на диапазон и динамику исходных значений и анализируемых показателей.

Статистические данные и ограничения служат основой имитационных моделей, позволяющих создать множество сценариев реализации проекта.