Статистический метод

Суть метода – изучается статистика потерь и доходов, имевших место на данном или аналогичном производстве. Математическое ожидание (среднее ожидаемое значение доходности).

K_i – прогнозная доходность (отдача)

P_i – вероятность отдачи

i – i-тый возможный результат

n – номер возможного результата

Дисперсия (разбросанность) вокруг величины ожидаемой доходности:

K_ср – среднее ожидаемое значение доходности

K_i – прогнозная доходность по i-той группе инвестиций

P_i - вероятность данного дохода

Абсолютную величину риска характеризует стандартное отклонение (измеряется в процентах).

Стандартное отклонение (среднеквадратическое)

Коэффициент вариации

Сущность статистического метода заключается в построении вероятного распределения доходности и исчисления стандартного отклонения от средней доходности и коэффициентов вариации (степень риска, связанного с соответствующим активом). Чем выше V, тем более рискован проект.

Метод корректировки нормы дисконта

Основная идея – корректировка некоторой базовой нормы дисконта, которая считается безрисковой или минимально приемлемой путем прибавления величины требуемой премии за риск.

Достоинства	Недостатки
Простота расчетов	Нет информации о степени риска
Доступность	Зависимость от величины надбавки за риск
	Нет информации о вероятностных распределениях будущих потоков платежей

Метод анализа критических точек

1. Расчет точки безубыточности

2. Определение минимально допустимого уровня производства (продаж), при котором проект остается безубыточным

3. Чем ниже уровень, тем более вероятна жизнеспособность проекта

Методы снижения рисков:

1. Избежание появления подобных рисков

2. Снижение воздействия рисков на результаты производственной и финансовой деятельности:

• Диверсификация активов

• Страхование рисков

• Обеспечение (в случае кредитного финансирования, получения гарантий, поручительств, прописывание в договоре штрафных санкций)

• Резервирование средств на покрытие непредвиденных расходов (самострахование)

• В зарубежной практике: затраты по проекту увеличивают на 7-12% на случай форс-мажорных обстоятельств

• Лимитирование (фирма устанавливает предельно допустимую сумму средств на выполнение той или иной стадии проекта), широко используется в банковской сфере – лимиты по финансированию, кредитованию и т.д.

Анализ сценариев развития проектов предполагает оценку влияния одновременного изменения всех основных параметров проекта на показатели эффективности проекта.

В данном виде анализа используются специальные компьютерные программы, программные продукты и имитационные модели. Обычно рассматриваются три сценария: а) пессимистический;

б) оптимистический; в) наиболее вероятный (средний).

Имитационное моделирование рисков по методу Монте-Карло. В случае, когда точные оценки параметров задать нельзя, а аналитики могут определить только интервалы возможного колебания показателя, используют метод имитационного моделирования Монте-Карло. Он создает дополнительную возможность при оценке риска за счет того, что делает возможным создание случайных сценариев. Применение анализа риска использует богатство информации, будь она в форме объективных данных или оценок экспертов, для количественного описания неопределенности, существующей в отношении основных переменных проекта и для обоснованных расчетов возможного воздействия неопределенности на эффективность инвестиционного проекта. Результат анализа риска выражается не каким-либо единственным значением NPV, а в виде вероятностного распределения всех возможных значений этого показателя.