С равнительная характеристика степени чувствительности бизнес-модели к различным рискам

Как видно из приведенной выше диаграммы, наибольшую угрозу несут следующие виды рисков:

1. Риск отсрочки платежа;

2. Риск временного отсутствия оборотных средств;

3. Риск срыва поставок комплектующих;

4. Риск не возврата инвестору заранее оговоренных дивидендов.

Последний из обозначенных рисков имеет комплексный характер, так как данная негативная ситуация может иметь в основе своего возникновения множество причин, а полностью нивелировать данную угрозу практически невозможно. Инвестор получит дополнительные гарантии за счет обладания долей компании и гибкой системы выхода из проекта с предоставлением компенсаций. Однако для трех оставшихся видов угроз можно выработать программу мер по снижению вредоносного воздействия при их возникновении. Это само по себе способно уменьшить влияние последнего из выделенных видов риска (связанного с не возвратом дивидендов) на проект.

Категория рисков	Возможный метод преодоления
Риск срыва поставок комплектующих	Определение в договорах поставки штрафных санкций за просрочку поставки.
Риск отсрочки платежа	Нивелируется четким прописыванием в договоре поставки штрафных санкций и частичной предоплатой (компенсирующей часть затрат, на комплектующие), применение факторинга в критических ситуациях.
Риск временного отсутствия оборотных средств	Нивелируется созданием резервов из накопленной прибыли и грамотной кредитной политикой. Возможно хеджирование в качестве упреждающей меры.

Воспользуемся средствами компьютерного моделирования и системной динамики для определения степени влияния на прибыльность проекта группы обозначенных рисков. С этой целью была спроектирована и построена имитационная модель о «ООО «Заботливый город» и реализация ею проекта «Голографический стол NettleBox» с помощью программного пакета iThink 7.0.2. Результаты экспериментов приведены ниже.

Были смоделированы три возможных сценария развития проекта. В первом из них происходит симуляция всех процессов так, как и ожидается их развитие. Во втором моделируется воздействие на бизнес-модель негативных моментов, возникающих при наступлении трех рассматриваемых рисков, выделенных наиболее значимыми, без изменения бизнес-модели. В третьем случае смоделировано воздействие тех же негативных факторов при измененной бизнес-модели. Предлагаются следующие изменения:

1. Создание резервного фонда из не распределенной прибыли использование средств которого происходит в случае нехватки оборотных средств;

2. Практика использования системы предоплаты при формировании дебиторской задолженности, применение факторинга в сложных ситуациях;

3. Применение при заключении контрактов на поставки комплектующих практики определения неустоек в случае непредусмотренных задержек.

Д инамика чистой прибыли при ожидаемом, пессимистичном и альтернативном сценариях

Кривыми на графике обозначена динамика чистой прибыли с нарастающим итогом при трех рассмотренных сценариях. Моделируется период в 48 месяцев — 4 года. В первом случае (синяя линия) показана динамика уже рассмотренного, ожидаемого варианта. Как следует из графика, после 4-х лет чистая прибыль с нарастающим итогом достигнет 81 млн.руб, что говорит о том, что результаты работы модели полностью согласуются с выведенными ранее прогнозными показателями прибылей и убытков. Красным обозначена динамика чистой прибыли с нарастающим итогом при негативном воздействии рисков и без изменения бизнес-модели. Как видно из графика, после 48 месяца достигается уровень чистой прибыли в 69 млн.руб., разница с ожидаемым сценарием составляет 12 млн. или 14,8%. Зеленая кривая обозначает динамику чистой прибыли с нарастающим итогом в случае внесения в бизнес-модель предлагаемых изменений при негативном влиянии рассматриваемых рисков. Экспериментально установлено, что в данном случае уровень чистой прибыли с нарастающим итогом за 4 года достигнет отметки в 76 млн.руб., т.е. разница с ожидаемым сценарием составляет 5 млн.руб. Уменьшение негативного воздействия при изменении бизнес-модели составляет 7 млн.руб. или 58%.