9.3. Якісний та кількісний аналіз ризиків. Ранжування ризиків.

Аналіз ризиків починається з їх опису та визначенню які прості ризики властиві конкретному проекту в даному середовищі при існуючих економічних, політичних і правових умовах. Сам аналіз базується на оцінці ризиків, що полягає в визначенні величини ступеню ризику за допомогою тих чи інших методів, до яких відносяться:

- статистичні методи основані на методах математичної статистики;

- методи експертних оцінок, що базуються на використанні знань висококваліфікованих експертів в процесі аналіз впливу факторів ризику;

- методи аналогій, основані на аналізі подібних проектів. Ці методи використовуються тоді, коли є представлена база для аналізу і коли для аналізу неприйнятні інші методи. В процесі аналізу використовується фонд заздалегідь накопичених матеріалів;

- метод демонстраційного аналізу при якому враховується громадська думка за допомогою інформаційних систем прямого і зворотного зв’язку;

- комбіновані методи з використанням декількох методів.

Використовуються і інші методи – моделювання, а також методи побудови складних розподілів ймовірностей (дерево рішень), аналітичні методи (аналіз чуттєвості, аналіз точки беззбитковості та інші), аналіз сценаріїв.

Аналіз ризиків – важливий етап інвестиційного проекту. В рамках аналізу вирішується задача узгодження двох практично протилежних дій – максимізація прибутку і мінімізація ризиків проекту.

Результатом аналізу ризиків є обрана ідея, бізнес-план, в якому будуть встановлені описи ризиків, їх взаємодія та сукупний ефект розроблених заходів по захисту від ризиків, розподілу їх між учасниками проекту.

Аналіз проектних ризиків підрозділяється на якісний (визначення всіх передбачених ризиків проекту, їх вартість і оцінка наслідку та заходів зі зниження) і кількісний (безпосередні розрахунки зміни ефективності проекту в зв’язку з ризиками). [3]

Якісним аналізом ризику визначають фактори, які впливають на кожен вид ризику, а також етапи і роботи з яких вони виникають і потім їх ідентифікують. Якісний аналіз проводиться на стадії розробки бізнес-плану, а обов’язкова комплексна експертиза інвестиційного проекту дозволяє підготовити обширну інформацію для аналізу його ризиків.

При ідентифікації ризиків їх конкретизують і класифікують стосовно до конкретних проектів. Сенс класифікації ризиків по конкретному проекту складається в тому, що для аналізу і його оцінці спочатку треба ідентифікувати можливі прості ризики, а потім визначити причини їх виникнення і послідовність загрози з розробкою комплектуючих заходів і мінімізацією витрат.

Внаслідок цього основним результатом якісного аналізу ризиків є:

- виявлення конкретних ризиків проекту і породжуючих причин;

- аналіз і вартісний еквівалент знижуючих наслідків можливої реалізаціх відмічених ризиків;

- пропозиції заходів з мінімізації шкоди і їх вартісна оцінка;

- визначення кордонного значення і можливої зміни факторів проекту, які перевіряють на ризики.

Кількісний аналіз проектних ризиків проводиться на основі математичних моделей прийняття рішень. Він спирається на методи теорії ймовірності, що обумовлено ймовірним характером невизначеності і ризиків. Кількісний аналіз ризиків і прийняття рішень визначається на основі математичних моделей:

- ймовірні моделі;

- описувані моделі;

- ігрові, поводжені моделі.

Ймовірні моделі (методи) основуються на знані кількісних характеристик ризиків, які супроводжують реалізацію аналогічних проектів, з урахуванням специфіки галузі, політичної і економічної ситуації (табл. 9.3). З їх допомогою можна проаналізувати і дати оцінку окремим видам інвестиційних ризиків.

Два інших метода дають лише загальне уявлення про стійкість проекту до змін закладених в ньому.

Ризик, пов'язаний з проектом, характеризується трьома основними факторами: подія, яка пов’язана з ризиком, імовірність ризиків, сума, яка підлягає ризику. Щоб кількісно дати оцінку ризику, необхідно знати всі можливі наслідки приймаємого рішення і імовірність наслідків цього рішення. Виділяють два методи визначення ймовірності: об’єктивний і суб’єктивний.

Об’єктивний метод визначення основується на розрахунку частоти, з якою відбуваються деякі події. При цьому частота розраховується на основі фактичних даних.

Наприклад, частота виникнення деякого рівня втрат (А) в процесі реалізації інвестиційного проекту може бути виражена формулою:

f(A) = n(A)/n, (9.1)

де f – частота виникнення деякого рівня втрат;

n(A) – число випадків цього рівня втрат, який наступив;

n – загальне число випадків в статистичній виборці, яке включає як успішно здійснені, так і невдалі інвестиційні проекти.

Таблиця 9.3

Ймовірні методи оцінки ризиків

№ з/п	Метод	Характеристика методів
1.	Ймовірний аналіз	Припускає, що побудова і розрахунки з моделі будуть здійснюватися відповідно відомій ймовірній інформації.
2.	Експертний аналіз ризиків	Метод застосовується у випадку відсутності або при нестачі об’єму вихідної інформації.
3.	Метод аналогів	Метод використовується, якщо внутрішнє і зовнішнє середовище проекту та його аналоги мають представлену базу.
4.	Аналіз показників	Визначають ступінь стійкості проекту.
5.	Аналіз почуттєвий	Метод дозволяє оцінити, як міняються результативні показники реалізації.
6.	Аналіз сценаріїв	Метод дозволяє розробку декількох сценаріїв.
7.	Метод побудови дерева рішень	Передбачає покрокове розгортання процесу реалізації проекту з оцінкою.
8.	Імітаційні методи	Основні їх переваги – прозорість всіх розрахунків, простота сприймання і оцінки результатів аналізу проекту.

Суб’єктивна ймовірність є продовженням відносно визначеного результату, який основується на судженні або особистому досвіду оцінюваного, а не на частоті, з якої подібний результат був отриманий в аналогічних умовах.

В ймовірному аналізі увага уділяється альтернативі, стану середовища і можливим подіям.

Для кожного учасника проекту аналіз ризику, методи і організація робіт по ньому можуть бути подібними. При кількісному аналізу ризику використовують наступні методи:

• статистичний;

• метод аналогій;

• експертний.

Статистичний метод полягає в послідовній оцінці невизначеності, при якій розраховуються витрати та оцінювається невизначеність кожного елементу.

Найбільш поширеним показником оцінці рівня ризиків в умовах невизначеності є середньоквадратичне відхилення.

Розраховуючи цей показник, можна кількісно виразити невизначеність в цілому.

Розглянемо механізм оцінці ризиків на основі визначення середньоквадратичного відхилення очікуваних доходів від різних інвестицій з використанням вихідних даних (таблиця 9.4).

Таблиця 11.3

Розподіл можливості очікуваних доходів

з двох інвестиційних проектів

Можливі значення коньюктури інвестиційного ринку	Інвестиційний проект «А»			Інвестиційний проект «Б»
	Розрахунковий доход тис. грн. Е	Значення можливості Р1	Сума очікув. доходів тис. грн.	Розрахунковий доход тис. грн. Е	Значення можливості Р1	Сума очікув. доходів тис. грн.
Висока Середня Низька	600 500 200	0,25 0,50 0,25	150 250 50	800 450 100	0,2 0,6 0,2	160 270 20
В цілому	-	1,0	450	-	1,0	450

І в варіанті «А» і «Б» числове значення розрахункового доходу коливається, хоча сума очікуваних доходів однакова, числове значення цього коливання характеризує показник середньоквадратичного відхилення, який визначається за формулою:

(9.2)

де t – число періодів;

n – число спостережень;

E – розрахунковий доход з проекту при різних значеннях;

E_R – середній очікуваний дохід з проекту;

Р₁ – значення можливості, яке відповідає імовірності.

Розрахунок середньоквадратичного відхилення проводимо з заповненням таблиці 9.5

Таблиця 9.5

Варіанти проектів	Можливі значення кон’юнктури інвестиційного ринку	Е	ER	(Е – ER)	(Е – ER)2	Р1	(Е – ER)2 × Р1
Проект «А»	Висока Середня Низька	600 500 200	450 450 450	+150 +50 -250	22500 2500 62500	0,25 0,5 0,25	5625 1250 15625
	В цілому					1,0	22500	150
Проект «Б»	Висока Середня Низька	800 450 100	450 450 450	+350 -0 -350	122500 0 122500	0,2 0,6 0,2	24500 0 24500
	В цілому					1,0	49000	221

Розрахунок середньоквадратичного відхилення показує, що по проекту «А» - 150 рівень ризику менший, ніж з проекту «Б» - 221.

Якщо показники середніх очікуваємих доходів відрізняються між собою проводять розрахунки коефіцієнту варіації, який визначається за формулою:

(9.3)

Для визначення оцінки ризику на основі коефіцієнту варіації використаємо аналогічні вихідні дані з третього варіанту проекту «В», який занесений в таблицю 9.6.

Таблиця 9.6

Розрахунок коефіцієнту варіації з трьох інвестиційних проектів

Варіанти проектів	Середньоквадратичне відхилення	Середній очікуваний дохід з проекту	Коефіцієнт варіації
Проект «А»	150	450	0,33
Проект «Б»	221	450	0,49
Проект «В»	275	590	0,47

Визначмо відносини показники. В даному випадку очікуваний доход з проекту «В» на 31% вищий, ніж проекту «А» [(590-450)/450]×100=31, а рівень ризику по ньому з урахуванням коефіцієнту варіації вище на 42%

[(0,47-0,33)/0,33]×100=42. Перевага в даному випадку при оцінці ризику віддається проекту «А», в якому коефіцієнт варіації нижче, ніж в проекті «В».

Метод аналогій припускає використання даних про наслідки впливу несприятливих ризиків на інші подібні проекти.

Такі дані за рубежем публікують страхові компанії з коментарями про тенденції в найбільш важливих зонах ризику. На основі цих даних робляться деякі висновки загального характеру.

Використовують як аналоги також дані, що публікуються в дослідницьких роботах будівельних організацій, заглиблених опитуваннях менеджерів проекту і т.д.

Перераховані та інші дані обробляються для виявлення залежностей у закінчених проектах з метою обліку потенційного ризику при реалізації нового проекту.

Метод аналогій не може бути досконалим, тому що навіть при використанні даних невдалого завершення проекту, дуже важко створити передумови для майбутнього аналізу і припустити можливі зриви проектів.

Експертний метод застосовується при відсутності необхідних статистичних і інформаційних даних і коли новий проект не має аналогів. Цей метод базується на опитуванні кваліфікованих фахівців (інвестиційних, страхових менеджерів проекту) і відповідній математичній обробці результатів цього опитування. Опитування проводиться по окремих простих ризиках характерним для цього проекту.

Усі розрахунки виконуються двічі:

• на момент складання проекту;

• після виявлення найбільш небезпечних його елементів.

Кожен експерт оцінює первинні ризики, на всіх стадіях проекту керуючись наступною системою оцінок:

• 0 – ризик розглядається як несуттєвий;

• 25 – ризик, швидше за все не реалізується;

• 50 – про настання події нічого визначеного сказати не можна;

• 75 – ризик, швидше за все, проявиться;

• 100 – ризик напевно реалізується.

Оцінки експертів аналізуються на їхню несуперечність за наступними правилами.

Правило 1. Максимально припустима різниця між оцінками 2-х експертів по будь-якому факторі не повинна перевищувати 50. В увагу приймається тільки абсолютна величина. Знаки плюс або мінус не враховуються.

Приклад 9.1.

Три експерти дали висновок по якомусь ризику А-25, Б-50, С-75. У цьому випадку різниця оцінок буде для:

- АБ (25-50) = 25 ? 50

- АС (25-75) = 50 ≤ 50

- ВС (50-75) = 25 ≤ 50

Правило 2. Це правило дозволяє виявити пару експертів, думки яких сильно розходяться, і визначити оцінку погодженості думок по всьому наборі ризиків. Для розрахунків розбіжності, оцінки сумуються по абсолютній величині, а результат поділяється на число простих ризиків.

Приклад 9.2.

Три експерти дали оцінку проектові, у якому виділені 4 ризики:

А (100, 75, 50, 25); Б (75, 75, 75, 75); С (25, 50, 75, 100). Оцінки крайніх експертів сильно рознятися. У цьому випадку попарні порівняння за правилом 2 дають:

- АБ=[(100-75)+(75-75)+(50-75)+(25-25)] : 4=25

- АС=[(100-25)+(75-50)+(50-75)+(25-100)] : 4=50

- БС=[(75-25)+(75-50)+(75-75)+(75-100)] : 4=25

Розглянемо експертну оцінку ризиків, на підготовчій і будівельній стадіях.

Приклад 9.3.

Визначити ризик проекту на момент його складання на підготовчій і будівельній стадії з урахуванням оцінок 3-х експертів при наступних даних і наступному заповненні таблиці 9.7.

Порядок заповнення таблиці наступний:

Крок 1. Визначаються можливі ризики і заносяться в стовпчик 1 (вихідні дані приклада).

Крок 2. Проводиться оцінка ризиків трьома експертами окремо з заповненням стовпчиків 2, 3, 4 (вихідні дані приклада). Їх визначають з урахуванням правил 1, 2.

Таблиця 11.3.