
- •Введение
- •1. Классификация источников риска
- •1.1. Внешние источники рисков
- •1.2. Внутренние источники рисков
- •1.3. Матрица рисков
- •2. Постановка задачи анализа влияния рисковых событий
- •2.1. Общий алгоритм анализа
- •2.2 Динамическая модель финансовых потоков
- •2.3. Показатели эффективности инвестиционного проекта
- •3.2. Функции чувствительности к рискам
- •3.3. Виды и свойства функций чувствительности
- •3.4. Особенности функций чувствительности к колебаниям цен и натуральных объемов продаж
- •3.5. Модель влияния совокупности рисков
- •3.6. Индексы чувствительности инвестиционного проекта
- •3.7. Нелинейность модели и чувствительность второго порядка
- •4. Пример анализа функций чувствительности
- •4.1. Исходный сценарий инвестиционного проекта
- •4.2. Расчет функций чувствительности
- •4.3. Проверка линейности модели
- •4.4. Предельные значения риск-параметров
- •4.5. Расчет индексов чувствительности проекта
- •4.6. Модель управления финансами проекта
- •5. Основы теории нечетких множеств
- •5.1. Неопределенность, статистика и квазистатистика
- •5.2. Нечеткие множества (основные определения)
- •5.3. Нечеткие числа и операции над ними
- •5.4. Нечеткие функции
- •6. Оценка одновременного влияния совокупности рисков
- •6.1. Модель нечеткого относительного отклонения целевой функции
- •6.2. Пример анализа
- •6.3. Оценка рисковой составляющей в ставке дисконта
- •7. Оценка рисков кредитования
- •7.1. Показатели риска кредиторов
- •7.2. Пример оценки риска кредиторов
- •Заключение
- •Литература
- •Приложение 1
- •Коэффициенты дисконтирования и распределения
- •Приложение 2
- •Учет изменения ставки дисконтирования во времени
- •Приложение 3
- •П3.2. Порядок расчета функции чувствительности
- •П3.3. Порядок анализа одновременного влияния совокупности рисков на инвестиционный проект
Как видно из приведенных результатов, для всех вариантов целевых функций данный проект в целом наиболее чувствителен к отклонению текущих затрат.
4.6. Модель управления финансами проекта
Построенная модель может служить не только для прогнозирования финансовых потоков и показателей эффективности, но и для реального мониторинга после запуска инвестиционного проекта. Для этого необходимо создать специальную копию всей модели и регулярно, в конце каждого периода вводить достигнутые показатели по продажам (маркетинговый вход модели, рис. 4.12), затратам и обслуживанию кредитов (финансовый вход), капитальным расходам (инвестиционный вход). На выходе будем иметь финансовые результаты, показатели эффективности, функции чувствительности и индексы чувствительности.
Таким образом, в конце каждого периода руководство компании может регулярно отслеживать различие между прогнозом и реальностью (планом и фактом), анализировать причины расхождений, а также наглядно видеть скорректированный прогноз, основанный на реально достигнутых результатах к концу любого периода. Иными словами, модель позволяет непрерывно в режиме on-line прогнозировать дальнейший ход финансовых событий вплоть до горизонта планирования в зависимости от принимаемых решений. При этом одновременно с целевыми функциями должны отслеживаться и функции чувствительности, тогда менеджеры будут иметь полную картину последствий тех или иных управленческих решений с оценкой их рискованности при реализации инвестиционного проекта.
81

Маркетинговый вход |
|
Ядро |
|
|
|
|
|
Финансовые |
|
|
|
|
||
|
|
модели |
|
|
Инвестиционный вход |
|
|
результаты и |
|
|
инвестиционного |
|
||
|
|
показатели |
||
|
|
|
||
|
|
проекта |
|
|
|
|
|
|
|
Финансовый вход |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Рис.4.12. Модель финансового мониторинга инвестиционного проекта
Зная функции чувствительности по каждому риск-параметру в отдельности, как на этапе прогнозирования, так и на этапе финансового мониторинга следует оценивать влияние одновременного воздействия на инвестиционный проект совокупности рисков. В какой-то мере предложенные ранее индексы чувствительности (3.16-3.21) свидетельствуют о последствиях действия множества рисковых событий, однако на их основе можно лишь сравнивать проекты по степени рискованности в целом, но нельзя рассчитать возможное отклонение целевой функции в каком-либо отдельно взятом периоде. Из-за отсутствия надежной статистики рисков мы, к сожалению, не можем воспользоваться довольно мощным аппаратом теории вероятности для оценки возможных значений относительного отклонения целевой функции заданного выражением (3.14). Попробуем воспользоваться современной теорией нечетких множеств, основы которой кратко будут изложены ниже.
82