Методология анализа проектных рисков. Качественный и количественный анализ рисков инновационного проекта, методы их осуществления
Чтобы противостоять рискам, оказывающим непосредственное влияние на инновационную деятельность организации, необходимо знать и применять на практике различные методы анализа проектных рисков и главным образом качественный и количественный анализ рисков инновационной деятельности.
Анализ рисков является основным этапом управления рисками в инновационной деятельности. От того, насколько качественно он будет проведен, зависит не только эффективность управления рисками, но и результат инновационного проекта, инновационной деятельности и конкурентоспособности организации в целом.
Целями анализа инновационной деятельности является [10]:
выявление рисковых ситуаций в процессе инновационной деятельности;
классификация рисков;
идентификация рисков, то есть выделение факторов и критериев риска инновационной деятельности;
разработка сценариев и/или моделей развития рисковых ситуаций;
оценка параметров риска инновационной деятельности;
оптимизация мер по управлению рисками;
обеспечение мониторинга рисков в инновационной деятельности.
Эти цели, как правило, реализуются специалистами – риск- аналитиками, которые являются наиболее компетентными в данной области деятельности.
Анализ рисков инновационной деятельности можно представить в виде схемы, изображенной на рисунке 1 [10].
«Чаще всего, при оценке рисков инновационного процесса, используют количественные методы оценки. Они основаны на использовании числовых оценок и показателей, над которыми можно совершать математические действия» [5, с. 126]. К ним относятся:
Статистические методы, оценивающие вероятность возникновения потерь, которая определятся на основе статистических данных предшествующих периодов с установлением зоны риска, достаточности инвестиций и других факторов. К ним относятся:
расчет наиболее ожидаемого результата инновационного проекта:
где
-
i-й
возможный вариант инновации;
-
вероятность i-го
результата; n
–
число возможных результатов;
нормальное распределение Гаусса – это вид распределения случайной величины, с достаточной точностью описывающее распределение плотности вероятности результатов, в том числе финансовой и инновационной деятельности или изменения условий внешней среды. Оно позволяет количественно оценить вероятность неблагоприятных значений;
корреляционный анализ, позволяющий изучить взаимосвязи между различными факторами. Коэффициент корреляции изменяется в диапазоне от 0 до 1: если он равен 0, то анализируемые параметры не оказывают влияния друг на друга, а чем ближе коэффициент к 1, тем теснее связь между показателями.
Аналитические методы, где вероятность возникновения потерь определяется на основе математических моделей связи, и через них устанавливаются законы риска (используются для установления периода окупаемости, норм доходности, рентабельности). К ним относится:
расчет рентабельности внедрения инновационного проекта;
факторный анализ, осуществляющийся на основе обработки больших массивов информации, и дающий возможность определить интервалы или области значений принимаемых во внимание параметров, в пределах которых обеспечивается устойчивое функционирование организации;
анализ точки безубыточности - это простейший способ оценки риска инновационного проекта, сущность которого состоит в нахождении объема реализации, необходимого для возмещения издержек инновационного проекта.
Методы аналогов, предполагающие использование баз данных по осуществлению аналогичных проектов для переноса их результативности на разработанный проект;
Моделирование, целью которого является имитация реальных условий в целях выявления рисковых мест, проверки гипотез и другое. К нему относятся:
экономико-математическое моделирование, то есть построение математических моделей поведения организации в различных ситуациях и просчет возможных рисков, связанных с этой деятельностью, при этом не редко используются различные компьютерные программы;
метод Монте-Карло, существенным преимуществом которого является возможность получения интервальных характеристик показателей эффективности инновационного проекта. Он основан на применении имитационных моделей, позволяющих создать множество сценариев, учитывающих заданные ограничения. Данный метод наиболее полно отражает все возможные неопределенности, возникающие при выполнении проекта. Благодаря ограничениям, он позволяет учитывать практически всю информацию, имеющуюся у аналитика проекта. При этом реализация метода Монте-Карло сводится к выполнению следующих этапов [3, с.290]:
создание прогнозной модели (за счет экономико-математических или аналитических методов);
выявление ключевых факторов, которые существенно влияют на реализацию проекта;
отыскание распределения вероятности ключевых факторов;
выявление корреляционных зависимостей между переменными;
генерирование множества случайных сценариев, возможных при данных ограничениях;
статистический анализ результатов эффективности моделирования.
Кроме количественных методов оценки степени риска инновационного проекта существуют и качественные методы. Они предполагают использование субъективных оценок для определения соотношений и упорядочивания показателей. «Нередко качественные показатели выражаются баллами или рейтингами, но эти числа не подчиняются общим математическим правилам, поэтому с ними нельзя проводить никаких математических операций» [3, с.292].
Основными качественными методами являются[6, с.170]:
Методы экспертных оценок, при которых отобранная группа экспертов оценивает проекты по степени риска. К ним относятся:
метод мозгового штурма, основным принципом которого является отделение процесса генерирования идей от их последующего анализа и оценки. Сущность первого этапа состоит в том, что группа экспертов в сжатые временные сроки должна предложить как можно больше идей для решения какой-либо задачи; на вто- ром этапе проводится подробный тщательный анализ всех выдвинутых идей и предложений. При этом, как правило, экспертная группа формируется из специалистов в разных областях знаний (инженеров, экономистов, социологов и т.д.), что обеспечивает генерирование оригинальных идей, более объемное рассмотрение существующей проблемы, распространение знаний в разных областях деятельности. Во время проведения мозгового штурма фиксируется каждое предложение экспертов, а затем — по окончании работы — проводится тщательный анализ предложения идей, аргументов и предположений, на основании, которого принимается управленческое решение;
метод «Дельфи», который, в свою очередь, заключается в вынесении вердикта по какой-либо конкретной проблеме независимыми экспертами. Он анонимен и имеет управляемую обратную связь. Экспертиза проводится в виде анонимного письменного ответа на вопросы по какой-либо проблеме: каждый эксперт, изолированный от других и нередко даже не подозревающий о численности и составе экспертной группы, высказывает свое суждение. Физическое разделение членов комиссии обеспечивает анонимность проведения оценки рисков, так как эксперты в такой ситуации лишены возможности обсуждать ответы на поставленные вопросы. При таком разделении удается избежать «ловушки» группового принятия решения и доминирования мнения лидера. Затем все суждения обобщаются и обрабатываются таким образом, чтобы полностью лишить их индивидуальных особенностей стиля конкретных экспертов. Таким образом, снимается возможность психологического дискомфорта, связанного с персонификацией каждой оценки. Результаты обработки через управляемую обратную связь сообщаются каждому члену экспертной группы для ознакомления, после чего эксперты снова отвечают на поставленные ранее вопросы. Процедура повторяется до тех пор, пока все эксперты не придут к единому мнению. Как показывает практика, консенсус достигается через 3 — 4 итерации либо мнения экспертов поляризуются вокруг двух противоположных точек зрения. В обоих случаях экспертизу прекращают и на ее основе принимают то или иное решение.
Формально-логические методы, целью которых является выявление сущности и факторов рисков. Основными из них являются:
метод сценариев, при этом под сценарием подразумевается предполагаемый или возможный ход событий при реализации инновационного проекта. От прогноза он принципиально отличается тем, что не является предсказанием будущего, основанным на уже известных тенденциях и фактах. Цель сценария — вскрыть последствия внедрения инновационного проекта и обозначить принимаемые допущения, сконцентрировать внимание на верно поставленных проблемах. Предвидение развития основано на поиске возможных путей достижения целей, учитывающих ограничения и вероятные риски. Он представляет собой набор сценариев по проекту, его реализации, а также возможным положительным и отрицательным последствиям;
дерево решений(вариантов). При помощи дерева решений можно составить наглядное представление о возможных вариантах решений, а при необходимости — дополнить перечень вариантов. Дерево решений состоит из элементов (узлов) и ветвей (линий). Семейство дерева решений охватывает какой-либо известный элемент и непосредственно с ним связанные элементы. Проводя оценку дерева решений, можно выбрать лучший вариант, который будет одной из множества ветвей;
причинно-следственный анализ, позволяющий установить причины и последствия внедрения и реализации различных вариантов инновационных проектов.
Таким образом, существует множество различных методов оценки рисков инновационных проектов. К ним относятся количественные и качественные методы анализа рисков. При этом нельзя точно сказать какие методы анализа являются наиболее эффективыми, так как каждый метод может применяться на различных этапах процессе разработки и внедрения инновационного проекта и будет отражать различные аспекты и факторы риска. Поэтому предпочтительнее является использование в совокупности количественные и качественные методы для более полного анализа и оценки рисков, влияющих на инновационный проект.