Для оценки единичного риска используются методы:

• Анализ чувствительности — методика, позволяющая оценить степень вариабельности результатного пок-ля, например NPV, при изменении вход­ной переменной, например объема реализации, и сохранении остальных условий неизменными.

Выполняя анализ чувствительности обычно неоднократно меняют каждую переменную, в определенной пропорции увеличивая или уменьшая ее ожидаемое значение, оставляя другие факторы постоянными. Всякий раз рассчитывается NPV и строится график зависимости NPV от изменения переменной. Наклон линий на графике показывает, на сколько NPV чувствителен к изменению переменной. Для анализа чувствительности идеально подходят компьютерные модели в среде элект.таблиц.

Недостаток метода: он не отражает зависимость риска от диапазона вероятных значений этих переменных, что отражается в их распределениях вероятностей (например, низкий объем реализации, низкая цена, высокий уровень переменных издержек) в связи с чем считается неполным.

Этот недостаток преодолевается использованием метода анализа сценариев.

• Анализ сценариев — методика проведения анализа риска, в соответствии с которой сравниваются NPV лучшей и худшей ситуаций с ожидаемым NPV проекта. Анализ сценариев предполагает расчет NPV по каждому из трех сценариев: наихудший; наилучший; и наиболее вероятный.

Недостаток метода: он ограничен рассмотрением только нескольких дискретных исходных проектов, в то время как в действительности их существует бесконечное множество.

Преодолеть этот недостаток позволяет имитационное моделирование по методу Монте-Карло.

• Имитационное моделирование по методу Монте-Карло — методика ана­лиза риска, при которой для моделирования всех возможных будущих событий и, следовательно, оценки распределения вероятностей и рисковости проекта используется компьютер. Этот метод объединяет анализ чувствительности и анализ распределения вероятностей входных переменных. Реализуется с применением компьютера и требует относительно мощной системы программного обеспечения.

Процесс моделирования осуществляется следующим образом:

• Программа моделирования случайным образом выбирает значения для каждой исходной переменной, основываясь на заданном распределении вероятностей.

• Выбранные значения для каждой варьируемой переменной используется в модели для определения чистых ден.потоков по каждому году и рассчитывает NPV проекта по данному варианту.

• Этапы 1 и 2 многократно повторяются, что дает множество значений NPV, которые составят распределение вероятностей. Тем самым получают ожидаемое значение NPV и средние квадратичные отклонения, коэф-т вариации NPV.

Недостатки метода: - сложность обоснования распределения вероятностей переменных и корреляций между ними; - анализ не дает однозначного ответа, достаточна ли прибыльность проекта, мерой которой является NPV, для компенсации риска, показателем которого является σ_NPV и коэффициент вариации NPV (CV_NPV); - поскольку произвоценка единичного риска, игнорируется воздействием внутрифирменной диверсификации проектов.

Три предыдущих метода направлены на измерение риска, тем не менее, фин.менеджера в первую очередь интересует снижение степени риска и увеличение доходности.

Такой способностью обладает метод оценки риска с использованием дерева решений.

•Анализ с помощью дерева решений используется для проектов, структурированных таким образом, что затраты капитала осу­ществляются поэтапно в течение нескольких лет.

Такой анализ позволяет: прекратить проект и отказаться от него; открыть новую ценность с точки зрения управленческих возможностей.

Приостановление проекта и отказа от него может увели­чить доходность проекта и уменьшить его рисковость.