5.2. Обзор методов учета рисков и неопределенностей при подготовке проектов

Анализ риска начинают с выявления источников риска и его причин. Качественный анализ риска это: выявление факторов риска, этапов и работ, при выполнении которых риск возникает; установление потенциальных областей риска; идентификация рисков.

Количественный анализ риска состоит в определении абсолютной величины возможных потерь, отнесенная к некоторой базе, например, имуществу фирмы, общим затратам на данный вид деятельности, ожидаемой прибыли или доходу от проекта.

Количественные методы анализа рисков позволяют дать численное определение отдельных рисков и рисков инвестирования бизнес – процесса в целом, определить степень риска, допустимую для проекта. Основные методы качественного анализа рисков: статистические методы оценки, метод экспертных оценок, метод аналогий, аналитические методы.

Статистические методы оценки описывают их с использованием показателей: ожидаемого значения (обобщенная количественная характеристика); дисперсии, среднеквадратического отклонения (абсолютная мера риска); коэффициента вариации (относительная мера риска). Исследуют также закон распределения проявления последствий влияния частного риска, и представляют математическое описание его воздействия на результаты проекта. Требуют большого числа наблюдений.

Метод экспертных оценок использует опыт экспертов для определения значимости определенных, заранее выделенных частных рисков.

Метод аналогий используется, если имеется достаточно большой статистический материал по аналогичным проектам и процессам в прошлом.

Аналитические методы исследования риска делятся на две группы: методы без расчета распределения вероятностей и методы с учетом распределения вероятностей.

Методы без расчета распределения вероятностей известны: анализ чувствительности критериев эффективности, анализ сценариев, метод корректировки параметров проекта.

Анализ чувствительности заключается в получении модельных оценок эффекта для широкого диапазона возможных условий реализации проекта. В результате получают развернутую картину (графики, таблицы) показателей эффективности для различных условий и границы внешних условий при которых данный вариант капиталовложений является выгодным вообще или более выгодным, чем другой сопоставимый вариант капиталовложений.

Развитием метода анализа чувствительности считают метод сценариев, который предполагает одновременное непротиворечивое изменение всей группы переменных, определяющих величину и динамику денежных потоков по проекту.

Метод корректировки параметров проекта и экономических нормативов основан на замене проектных значений переменных на их ожидаемые значения.

Вторую группу аналитических методов представляют методы оценки с учетом распределения вероятностей. К ним относят методы, основанные на использовании теории принятия решений (критерии принятия решений в условиях неопределенности, в условиях риска анализ вероятностных распределений потока платежей, «деревья решений», метод Монте-Карло или имитационное моделирование).

Метод деревьев решений используется для анализа рисков проектов, имеющих обозримое число вариантов развития.

Метод имитационного моделирования (Монте-Карло) создает дополнительную возможность при оценке риска за счет того, что делает возможным создание случайных сценариев. Результат анализа риска выражается не каким-либо единственным значением NPV, а в виде вероятностного распределения всех возможных значений этого показателя.

Имитационное моделирование – метод удачно сочетается с другими экономико-статистическими методами, а также с теорией игр и другими методами исследования операций.