56 Анализ сценариев

в жизни изменение одного параметра, как правило, связано с изменением ряда других. Так, рост цен на топливо почти всегда приводит к удорожанию транспортных услуг , а возможно, и к росту тарифов на электроэнергию. Повышение урожайности, связанное с погодными условиями, скорее всего вызовет относительное падение закупочных цен, поскольку увеличение валовых сборов можно ожидать одновременно во многих хозяйствах. При этом заготовительные организации получают дополнительные возможности диктовать цены производителям. В то же время рост стоимости семенного картофеля, вероятно, будет происходить одновременно с ростом цен реализации картофеля из хранилищ.

Каждый из сценариев рассматривается как возможная непротиворечивая комбинация изменений множества параметров, определяющих результаты реализации проекта. Основным сценарием мы считаем базовый набор значений всех факторов, учтенных в модели проекта, а также результаты, которые должны быть получены, если все учтенное будет таким, как предусмотрено.

Число сценариев практически бесконечно. Поэтому по методике Всемирного банка предполагается формирование двух крайних сценариев: пессимистического и оптимистического. В первом случае в модель закладываются наихудшие предположения, во втором — наилучшие.

_ Не следует забывать, что набор значений факторов при любом сценарии не должен быть противоречивым. Например, в большинстве случаев погодные условия будут одинаково сказываться на урожайности культур как в ситуации «с проектом», так и «без проекта». Если по проекту не предусмотрен переход "* В какую-либо другую (устойчивую к погоде) технологию выращивания овощей, то было бы некорректно включать в сценарий падение урожайности в случае реализации проекта при одновременном повышении (или падении) урожайности «без проекта».

Желательно учитывать и корреляционные связи реакции на одинаковые погодные условия разных сельскохозяйственных культур.

По российской методике следует разрабатывать множество сценариев, каждый из которых оценивается с точки зрения его вероятности. Полученные результаты (например, значения NPV)' обобщаются на основе расчета средневзвешенного значения, где в качестве весов используются оценки вероятности наступление условий, соответствующих тому или иному сценарию.

Этот метод труден прежде всего в отношении обоснования оценок вероятности отдельных сценариев. Даже данные за ряд -прошедших лет не дают возможности уверенно оценить вероятность повторения условий, характерных для какого-то года. Особенно если учесть, что кроме влияния погодных условий в сценарии нужно отразить десятки других параметров, а новая ситуация. с ценами сложилась не ранее 1999 г.

В качестве альтернативы предлагается оценка не вероятности сценария, а характеристик распределения значений факторов, важных для проекта. На основе их характеристик оцениваются риски методом статистических испытаний.

57 Анализ рисков на основе метода статистических испытаний

Метод статистических испытаний основан на использовании случайных комбинаций значений исходных параметров. Для анализа рисков на основе этого метода необходимы надежные статистические данные об изменениях параметров, обработанные методами математической статистики для выявления закономерных и случайных составляющих. Закономерные связи следует отразить в модели, описывающей проект. Данные о характере случайных колебаний значений параметров и наличии корреляционных связей между ними используются для автоматизированного составления множества сценариев. Каждый сценарий считается равновероятным, но значения исходных данных подбираются с использование ем сведений об их распределениях. Таким образом, в состав комбинаций значений исходных данных будут входить чаще наиболее вероятные значения каждого параметра, значительно реже — менее вероятные.

Допустим, анализ чувствительности показал высокую степень зависимости результатов реализации проекта от урожайности зерновых. При этом отмечено, что средняя урожайность оказывает заметное влияние на показатели эффективности, а от колебаний урожайности существенно зависит реализуемость проекта. В этом случае целесообразно изучить отмечавшийся в прошлом размах колебаний урожайности на основе фактических данных нескольких хозяйств, находящихся в тех же условиях

Подобным же образом необходимо подготовить информацию и по другим факторам, которые оказывают заметное влияние на эффективность и реализуемость проекта, и с помощью специальных программных средств обеспечить построение достаточного числа сценариев, в которых учтены законы распределения значений каждого параметра а также характер корреляционных связей между ними (например, между сезонными объемами реализации молока и сезонными ценами на молоко существует обратная связь; коэффициент корреляции примерно равен —0,75).