2.2. Анализ чувствительности (метод вариации параметров)
Состоит в исследовании изменений интегральных показателей эффективности проекта в зависимости от изменения отдельных параметров.
Интегральные показатели: чистый дисконтированный доход (ЧДД), внутренняя норма доходности, срок окупаемости. Параметры: инвестиционные затраты, объем производства, издержки производства, процент за кредит, индекс цен или индексы инфляции, задержки платежей, длительность расчетного периода.
Чем выше показатель чувствительности, тем ниже рейтинг, так как переменная является более рискованной.
Анализ чувствительности позволяет определить наиболее существенные для проекта параметры, изменение которых необходимо контролировать особенно тщательно.
Абсолютный анализ чувствительности позволяет рассчитать численное отклонение интегрального показателя при изменении значений одного или нескольких исходных параметров.
2.3. Метод формализованных сценариев (анализ сценариев развития проекта)
Дает возможность оценить влияние на проект возможного одновременного изменения нескольких переменных путем составления различных сценариев и учета вероятности их наступления. Как правило, формируются 3–5 сценариев развития проекта («оптимистичный», «нормальный», «пессимистичный»), каждому из которых должны соответствовать набор значений исходных переменных, рассчитанные значения результирующих показателей и вероятность наступления данного сценария, определяемая экспертным путем.
2.4. Метод Монте-Карло
Представляет собой сочетание методов анализа чувствительности и метода формализованных сценариев. Это сложная методика, основанная на имитационном моделировании с использованием специальных программных продуктов — математических пакетов. Результатом является распределение вероятностей возможных результатов проекта.
Последовательность имитационного моделирования:
Подготовка имитационной модели реализации проекта.
Выбор ключевых переменных проекта.
Расчеты вероятностных характеристик распределения переменных.
Определение корреляции между переменными.
Генерирование случайных сценариев на основе выбранных допущений.
Статистический анализ результатов.
2.5. Метод построения дерева решений
Используется для анализа рисков в случае небольшого количества переменных и возможных сценариев. Основное преимущество — наглядность.
Этапы сбора данных:
Определение состава и фаз жизненного цикла проекта.
Определение ключевых событий, которые могут повлиять на дальнейшее развитие проекта.
Определение времени наступления ключевых событий.
Формулировка всех возможных решений, которые могут быть приняты в результате наступления каждого ключевого события.
Определение вероятности принятия каждого решения.
Определение стоимости каждого этапа осуществления проекта (стоимости работ между ключевыми событиями).
В результате определяют вероятность каждого сценария развития проекта, эффективность по каждому сценарию, а также интегральную эффективность проекта.
3. Методы минимизации рисков (строго с картинок)
К методам, позволяющим снизить риски, относятся:
распределение (диверсификация) рисков между участниками проекта либо распределение усилий компании между разными видами деятельности, которые непосредственно не связаны между собой;
страхование (по существу означает передачу рисков страховой компании);
создание резервов (внутреннее страхование) — резервирование средств на покрытие непредвиденных расходов;
хеджирование (заключение срочных контрактов и сделок с учетом вероятности изменения курсов (цен), встречных по отношению к тем, которые несут риск).
При распределении рисков ответственным за конкретный вид риска назначают того участника проекта, который имеет возможность точнее и качественнее рассчитать и эффективнее контролировать данный риск. Повышение рисков у одного участника должно сопровождаться ростом его доходов от участия в проекте.
Хеджирование — операция по купле-продаже биржевых контрактов в связи с торговлей реальным товаром, осуществляемая с целью страхования от возможного неблагоприятного изменения цен в период между заключением сделки и поставкой товара.